1樓：瀟瀟
應用計量經濟學綜合實驗報告
一、觀察序列特徵
（一）變數的描述統計
變數的描述統計表xy
mean
24.19133
38.51823
median
24.60819
35.06598
maximum
31.51318
59.66837
minimum
12.28087
24.88616
std. dev.
4.378617
9.715057
skewness
-0.857323
0.890026
kurtosis
3.169629
2.605577
jarque-bera
17.81273
19.94491
probability
0.000136
0.000047
sum3483.552
5546.625
sum sq. dev.
2741.637
13496.67
observations
144144
（二）變數的趨勢分析
1、各變數的時間序列圖
2、根據時序圖大致判斷變數的平穩性
答：不平穩
（三）雙變數分析
1、畫出xy散點圖
2、計算變數x和y間的相關係數
dependent variable: y
method: least squares
date: 10/19/12 time: 16:31
sample (adjusted): 1 144
included observations: 144 after adjustments
variable
coefficient
std. error
t-statistic
prob.
x1.531880
0.042949
35.66763
0.0000
r-squared
-0.700579
mean dependent var
38.51823
adjusted r-squared
-0.700579
s.d. dependent var
9.715057
s.e. of regression
12.66904
akaike info criterion
7.923120
sum squared resid
22952.15
schwarz criterion
7.943743
log likelihood
-569.4646
durbin-watson stat
0.028629
二、計量經濟學分析
（一）x和y的單整階數檢驗（選擇適當的檢驗模型並說明理由，報告結果及結論）
x的一階單整檢驗：
included observations: 196 after adjustments
variable
coefficient
std. error
t-statistic
prob.
d(x(-1))
-1.097771
0.071696
-15.31146
0.0000
c0.161673
0.153431
1.053718
0.2933
@trend(1)
-0.001153
0.001339
-0.861117
0.3902
趨勢項不顯著，改選模型二；
included observations: 196 after adjustments
variable
coefficient
std. error
t-statistic
prob.
d(x(-1))
-1.094074
0.071520
-15.29752
0.0000
c0.046755
0.075656
0.617991
0.5373
截距項不顯著，改選模型一；
lag length: 0 (automatic based on sic, maxlag=14)
t-statistic
prob.*
augmented dickey-fuller test statistic
-15.30936
0.0000
test critical values:
1% level
-2.576814
5% level
-1.942456
10% level
-1.615622
根據adf檢驗值可知，adf值小於各個顯著水平下的臨界值，故應拒絕原假設，認為沒有單位根，是平穩序列。故x是一階單整序列；
y的一階單整檢驗：
included observations: 196 after adjustments
variable
coefficient
std. error
t-statistic
prob.
d(y(-1))
-0.934141
0.072131
-12.95060
0.0000
c-0.055176
0.193160
-0.285650
0.7755
@trend(1)
0.001979
0.001693
1.169003
0.2438
趨勢項不顯著，改選模型二；
included observations: 196 after adjustments
variable
coefficient
std. error
t-statistic
prob.
d(y(-1))
-0.927506
0.071975
-12.88644
0.0000
c0.140769
0.096086
1.465030
0.1445
截距項不顯著，改選模型一；
lag length: 0 (automatic based on sic, maxlag=14)
t-statistic
prob.*
augmented dickey-fuller test statistic
-12.76596
0.0000
test critical values:
1% level
-2.576814
5% level
-1.942456
10% level
-1.615622
根據adf檢驗值可知，adf值小於各個顯著水平下的臨界值，故應拒絕原假設，認為沒有單位根，是平穩序列。故y是一階單整序列；
綜上所述，x與y都是一階單整序列
（二）用y,x,常數項，以及y的滯後一期值建立二元迴歸模型
1、用ols估計模型y=b0+b1x+b2y-1+m，迴歸結果如下：
variable
coefficient
std. error
t-statistic
prob.
x0.013866
0.015102
0.918190
0.3597
c-0.190932
0.521862
-0.365867
0.7149
y(-1)
1.001264
0.011224
89.20662
0.0000
2、檢驗和改進
（1）統計檢驗和結論（t檢驗，f檢驗）
用t檢驗: p（x）>α，不顯著
p（c）>α，不顯著
py(-1)> α，顯著
用f檢驗：p（f）<α,顯著
（2）計量經濟學檢驗和結論（異方差檢驗，序列相關性檢驗）
f-statistic
0.689788
probability
0.599846
obs*r-squared
2.790897
probability
0.593405
不顯著，接受原假設，故無異方差性
breusch-godfrey serial correlation lm test:
f-statistic
0.471125
probability
0.625019
obs*r-squared
0.962067
probability
0.618144
不顯著，接受原假設，故無序列相關性
（3）對模型估計方法的改進（若存在有異方差或序列相關性時，採用wls或gls估計的結果）
variable
coefficient
std. error
t-statistic
prob.
c-0.196548
0.090185
-2.179381
0.0305
x0.012001
0.002178
5.509368
0.0000
y(-1)
1.002499
0.001697
590.6897
0.0000
weighted statistics
r-squared
0.999990
mean dependent var
37.17069
adjusted r-squared
0.999990
s.d. dependent var
96.28015
s.e. of regression
0.307135
akaike info criterion
0.492055
sum squared resid
18.30044
schwarz criterion
0.542053
log likelihood
-45.46742
f-statistic
179795.0
durbin-watson stat
2.017946
prob(f-statistic)
0.000000
unweighted statistics
r-squared
0.976307
mean dependent var
37.63027
adjusted r-squared
0.976062
s.d. dependent var
8.651587
s.e. of regression
1.338552
sum squared resid
347.5940
durbin-watson stat
1.858016
（4）最終的模型
1、y=-0.196548+0.012001x+1.002499y(-1)
2、r^2=0.999990
3、調整後的r=0.999990
4、d.w=1.858016
計量經濟學——非線性迴歸模型的一個問題
2樓：匿名使用者
在經典模型設定中，自變數和隨機誤差項是不相關的，你的模型yi =β1 xi + β2 xi εi中，第一個xi和第二個xi應該不是同一個自變數吧，那麼顯然隨機干擾項和自變數相關。此時，採用加權最小二乘法，權重為1/xi,即在模型兩邊同除以xi即可轉變為經典迴歸。
3樓：
沒太看懂你的意思
yi =β1 xi + β2 xi +εi （為何會有兩個xi？）就在stata裡面直接輸入：
reg yi xi
或者你再具體解釋下你想問的問題？
計量經濟學中，簡述經典線性迴歸模型中的同方差性假定並判斷何種
d ut e ut e ut 2 常數。稱誤差項ui 具有同方差性，就是模型具有同方差。當其不為常數時，即存在異方差，一般用white檢驗，序列取對數可以消除異方差。計量經濟學中homoskedasticity與heteroskedasticity 前一個是同方差性，後一個是異方差性 不光留個名詞你...
計量經濟學中，用eviews迴歸得係數1 47E 07中E是
1.47 10的負7次方 就是非常小的數 計量經濟學中利用eviews得到的迴歸結果的數字是什麼意思？variable coefficient std.error t statistic prob.變數 係數 標準差 t統計量 p值 一般在5 顯著水平下，選擇 abs t統計量 2的 p 0.05的...
在計量經濟學中題目說對估計的迴歸方程解釋其經濟意義是什麼意思
因為迴歸方程是有經濟意義的，定量分析與定性分析結合統一 不會出現任何影響。做迴歸時，常數項一般總是需要放進去的，這是為了避免模型誤設的問題，也就是說，假設真實的狀況是截距項不為0，迴歸時你取消了截距，則肯定就不對了。如果真實的截距為0，這時候取消截距做迴歸當然是對的，但問題的關鍵是你根本不知道到底真...