1、遲恬 20093297 09國(guó)貿(mào)2班第二章 描述統(tǒng)計(jì)分析與參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)Exercise 2-1（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 2-1，雙擊inc，找到題中所給數(shù)據(jù)。2、點(diǎn)ViewDescriptive StatisticsHistogram and Stat得到直方圖3、單擊View選擇Descriptive StatisticsStats Table得到統(tǒng)計(jì)表（2）單擊ViewDescriptive StatisticsStatistic By Classification得到分組表格，在分組變量處輸入“edu”得到分組統(tǒng)計(jì)描述。即收入在1216的教育年限分布人

2、數(shù)最多。（3）單擊ViewDiscriptive Statistics & TestsSimple Hypothesis Test輸入Mean 15、Variance 81得到檢驗(yàn)結(jié)果。（4）1、單擊ViewGraphTypeDistributionEmpirical CDF得到經(jīng)驗(yàn)累積分布圖2、 單擊ViewGraphType Quantile-Quantile得到序列Q-Q散點(diǎn)圖3、 單擊ViewDiscriptive Statistics & TestsEmpirical Distribution Test。由表可以看出其服從正態(tài)分布。（5）在Eviews命令窗口中輸入命令“group

3、g1 inc edu”按enter生成新的序列組（6）1、雙擊g1打開(kāi)序列組窗口，單擊ViewDescriptive Statisticscommon sample得到描述性統(tǒng)計(jì)分析。2、相關(guān)系數(shù)：3、協(xié)方差：（7）單擊ViewGraphTypeScatterRegression Line得到序列組g1的回歸散點(diǎn)圖。根據(jù)散點(diǎn)圖可以看出序列inc和edu成正相關(guān)關(guān)系，但并不是高度正相關(guān)關(guān)系。Exercise 2-2（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 2-2，分別雙擊ggdp、gcs，找到題中所給數(shù)據(jù)。2、分別單擊ViewDescriptive StatisticsHis

4、togram and Stat得到兩個(gè)直方圖（2）1、單擊ViewDiscriptive Statistics & TestsSimple Hypothesis Test分別輸入Mean 10.2、Mean 7.6得到下表。（3） 1、關(guān)閉窗口，單擊ObjectNew ObjectGroup并將其命名為g12、對(duì)序列組的序列進(jìn)行定義，第一列定義為ggdp按enter鍵，第二列定義為gcs按enter鍵。（4）2、 單擊View選擇Test of Equality選擇Variance單擊OK。得到方差檢驗(yàn)結(jié)果。GGDP與GCS的方差相等。3、同理，選擇Mean得到均值檢驗(yàn)結(jié)果，均值也相等。第三章

5、 簡(jiǎn)單線性回歸分析Exercise 3-1（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 3-1。2、 點(diǎn)Quick選擇Equation Estimation使用列表形式對(duì)方程進(jìn)行設(shè)定。輸入“pcons c pdinc”得到下表。從回歸結(jié)果可以看出，自變量pdinc能夠解釋因變量pcons 93.6%的變化。Pdinc每增加一個(gè)單位，pcons的平均值增加0.75811，回歸參數(shù)的t檢驗(yàn)在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，說(shuō)明估計(jì)的回歸方程是正確的。3、單擊name，輸入eq01，給方程命名（2）1、單擊ViewActual,Fitted,ResidualActual,Fitted,Residua

6、l Graph得到因變量的實(shí)際值、擬合值、殘差值的折線圖。（3）1、單擊Forecast輸入 “pconsf”得到預(yù)測(cè)結(jié)果。從圖中可以看出，平均百分比誤差MAPE=5.22,希爾不等系數(shù)Theil IC=0.03，偏差率BP-0,方差率VP=0.02，協(xié)變率CP=0.96，從以上預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)可以看出模型預(yù)測(cè)精度高。（4）單擊ViewCoefficient TestWald-Coefficient Restrictions輸入c(2)=0.75得到Wald系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果。Exercise 3-2（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 3-2。2、單擊QuickEquation

7、 Estimation，輸入investment c product 對(duì)方進(jìn)行設(shè)定3、從回歸結(jié)果中可以看出自變量product解釋了因變量均值95%的變化，說(shuō)明回歸方程擬合優(yōu)度較好，product的回歸系數(shù)為3.4說(shuō)明product每增加一個(gè)單位，因變量investment的均值增加3.4個(gè)單位，回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)在統(tǒng)計(jì)上顯著，說(shuō)明估計(jì)回歸方程正確。（2）單擊ViewActual,Fitted,ResidualActual,Fitted,Residual Graph得到因變量的實(shí)際值，擬合值，殘差值的折線圖。（3）1、單擊ViewStability TestChow Breakpoint Tes

8、t輸入1988，分割點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果。從回歸結(jié)果看LR檢驗(yàn)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上不顯著，所以接受無(wú)結(jié)構(gòu)變化的原假設(shè)2、單擊ViewStability TestChow Forecast Test輸入1988，得到Chow預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果。回歸結(jié)果表明LR檢驗(yàn)在0.05的顯著性水平下是顯著的，所以應(yīng)拒絕無(wú)結(jié)構(gòu)變化的原假設(shè)。（4）1、單擊ViewStability TestRecursive Estimates（OLS only）CUSUM Test,得到CUSUM檢驗(yàn)結(jié)果。2、單擊ViewStability TestRecursive Estimates（OLS only）CUSUM of Square Test得

9、到CUSUM的平方檢驗(yàn)結(jié)果。第四章 非線性模型的回歸估計(jì)方法Exercise 4-1（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 4-1。2、點(diǎn)擊 QuickEquation Estimation，輸入number c population，得到回歸模型。從回歸結(jié)果中可以看出，解釋變量population解釋了因變量number均值76.4%的變化。說(shuō)明回歸方程擬合優(yōu)度較好，解釋變量的回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明回歸方程正確。（2）單擊ProcMake Residual Series生成殘差序列。（3）分別建立三個(gè)新序列series w1=1/abs(re

10、sid01) series w2=1/sqrt(population) series w3=1/population單擊QuickEquation Estimation使用列表形式對(duì)方程進(jìn)行設(shè)定。在輸入框內(nèi)輸入“number c population”O(jiān)ption，選擇Weighted LS/TSLS,在weight對(duì)話框中分別輸入w1 w2 w3分別得到用殘差序列的絕對(duì)值倒數(shù)作為權(quán)重，用自變量序列平方根作為權(quán)重及用自變量序列的倒數(shù)作為權(quán)重重新估計(jì)的回歸方程。從上述三個(gè)回歸結(jié)果的R平方值及t檢驗(yàn)結(jié)果判斷得出以殘差序列絕對(duì)值的倒數(shù)作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)最小二乘回歸得到的結(jié)果擬合優(yōu)度最高，并且t檢驗(yàn)顯著

11、。Exercise 4-2（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 4-2。2、點(diǎn)擊 QuickEquation Estimation，輸入export c gnp，得到回歸模型。3、從回歸結(jié)果中可以看出，解釋變量gnp解釋了因變量export均值98。6%的變化，說(shuō)明回歸方程擬合優(yōu)度較好，解釋變量的回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，回歸方程正確。（2）從White檢驗(yàn)結(jié)果可以看出F統(tǒng)計(jì)量在0.05的顯著性水平下不是統(tǒng)計(jì)顯著的，說(shuō)明不存在異方差。（3）單擊ViewResidual Testscorrelogram-Q-statistics輸入12，得到殘差的自相

12、關(guān)圖-Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)圖標(biāo)顯示p值均大于0.05所以不存在自相關(guān)。（4）單擊ViewResidual TestsSeries Correlation LM Test輸入序列滯后長(zhǎng)度4，得到殘差序列的自相關(guān)LM檢驗(yàn)。根據(jù)回歸結(jié)果，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在統(tǒng)計(jì)上不顯著，說(shuō)明不存在自相關(guān)。Exercise 4-3（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 4-3。2、點(diǎn)擊 QuickEquation Estimation，因?yàn)榉匠虨榉蔷€性方程所以必須使用公式法對(duì)方程進(jìn)行設(shè)定。在對(duì)話框內(nèi)輸入方程形式Y(jié)=C(1)+C(2)*X+C(3)*X2+C(4)*X3得到回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果中可以看出非

13、線性回歸方程的參數(shù)估計(jì)值的t值檢驗(yàn)都在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，R平方項(xiàng)的值接近1說(shuō)明該非線性回歸方程擬合優(yōu)度很好。（2）在Eviews命令窗口中輸入命令series mc=c(2)+c(3)*2*x+c(4)*3*x2按“enter”鍵生成邊際成本序列mc。打開(kāi)序列mc，單擊ViewGraphLine得到邊際成本折線圖。第六章Exercise 6-1（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 6-1，雙擊sale，找到題中所給數(shù)據(jù)。2、 單擊ViewGraphLine & symbol得到折線圖從上圖中可以看出隨著時(shí)間的增加銷量呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)。（2）1、單擊ProcSeasonal

14、 AdjustmentCensus 12選擇需要保存的分量序列，得到季節(jié)調(diào)整結(jié)果。2、關(guān)閉窗口，打開(kāi)序列sale，單擊ProcSeasonal AdjustmentTramo/Seats選擇需要保存的序列，單擊確定。得到Tramo/Seats調(diào)整結(jié)果。3、打開(kāi)序列sale-tc和sale-trd進(jìn)行比較。這兩個(gè)序列分別是通過(guò)Census 12和Tramo/Seats調(diào)整后的趨勢(shì)序列，通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)用Census 12調(diào)整后的數(shù)值比用Tramo/Seats調(diào)整后的數(shù)值大，再通過(guò)折線圖比較發(fā)現(xiàn)Census 12調(diào)整后數(shù)值波動(dòng)較Tramo/Seats調(diào)整后數(shù)值平穩(wěn)一些（3）在Eviews命令窗口輸入命

15、令group g1 sale sale_tc建立序列組g1。打開(kāi)g1，單擊ViewGraphTypeLine&Symbol得到折線圖。可以從圖中看出調(diào)整后的數(shù)據(jù)較平穩(wěn)。（4）1、雙擊序列sale_tc，單擊ProcHodrick-Prescott Filter輸入cycle01，得到HP濾波結(jié)果。2、單擊ProcFrequency Filter輸入序列名bp01，得到BP濾波結(jié)果。從圖中可以看出，分解出來(lái)的序列hptrend01比原來(lái)的序列要光滑很多，其顯現(xiàn)出來(lái)的長(zhǎng)期趨勢(shì)非常明顯。隨著時(shí)間推移，新序列的斜率變化不大，說(shuō)明sale增長(zhǎng)穩(wěn)定。循環(huán)序列cycle01是圍繞長(zhǎng)期趨勢(shì)線上下波動(dòng)的缺口序列

16、。該序列波動(dòng)在92年之前波動(dòng)較小大約在正負(fù)200內(nèi)，之后缺口幅度變大，在95年達(dá)到負(fù)600。從BP圖中也能得到相應(yīng)的特征.（5）1、在Eviews命令窗口中輸入命令“genr t=trend”生成序列t。再在命令窗口中輸入命令“l(fā)s log(hptrend01) c t”所估計(jì)的方程是指數(shù)增長(zhǎng)模型，得到方程估計(jì)結(jié)果。Exercise 6-2（1）1、打開(kāi)源文件Exercise文件中的Exercise 6-2，雙擊hszs，找到題中所給數(shù)據(jù)。2、單擊ViewGraphTypeLine&Symbol得到序列的折線圖。從圖紙可以看出此序列不穩(wěn)定，波動(dòng)較大，總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。（2）1、單擊ProcS

17、easonal AdjustmentCensus X12選擇需要保存的分量序列得到季節(jié)調(diào)整結(jié)果。2、打開(kāi)序列hszs_tc單擊ProcHodrick-Prescott Filter輸入循環(huán)序列變動(dòng)要素名cycle01，得到HP濾波結(jié)果。從圖中可以看出經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后，長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)要素和循環(huán)要素仍然在一起，說(shuō)明不存在明顯的趨勢(shì)變動(dòng)和季節(jié)變動(dòng)。（3）打開(kāi)序列hszs，單擊ProcExponential Smoothing修改平滑估計(jì)樣本將2006改成2005，得到平滑估計(jì)結(jié)果。（4）在Eviews命令窗口中建立序列組g1,按enter鍵雙擊g1單擊ViewGraphLine&Symbol得到折線圖。單擊Fre