计量经济学软件-Eviews的使用-第二版

章节摘录

版权页：   插图：   图16.7.2的左半部分，Deterministic trend assumption of test（检验的确定趋势假设）有6种形式的协整方程可供选择： ①序列没有确定性趋势且协整方程无截距项； ②序列没有确定性趋势且协整方程有截距项： ③序列有线性趋势但协整方程只有截距项； ④序列和协整方程都有线性趋势； ⑨序列有二次趋势且协整方程有线性趋势； ⑥让计算机对以上五种情况都进行检验。 右半部分Exog variables（外生变量设定）、Lag intervals（滞后间隔设定）和CriticalValues（临界值）。 在图16.7.2中，本例采用第二种形式，即观测序列没有确定性趋势且协整方程（CE）有截距。右方第一个空白区域（Exog variables）等待用户输入VAR系统中的外生变量名称，本例是只检验协整性，所以采用空白。右方第二个空白行处输入模型右边的滞后阶数，并采用给出起止点的配对输入法。例如，输入12表示等式右边包括△Yt—1和AYt—2两项。本例中采用11。定义完成后点击“确定”得到结果如图16.7.3。 图16.7.3给出的是协整关系个数的检验结果，其中包含两种类型检验统计量的检验结果，上面一部分给出的是迹（Trace）统计量检验结果，下面一部分给出的是最大特征值（Maximum Eigenvalue）计量检验结果。对于每一部分，第一列是在检验原假设下协整关系的个数；第二列是矩阵Ⅱ的特征值，是按照大小顺序排列的；第三列是检验统计量；第四列是5％的临界值；后一列是检验统计量的概率值。Johansen协整检验是按照协整关系个数r=0到r=k—1顺序执行的。 为了说明检验结果，先看迹统计量检验，第一列的“None”表示检验原假设“存在零个协整关系”，该假设下的迹统计量等于29.176 58，5％的临界值等于20.261 84，迹统计量大于临界值，因此拒绝原假设，从而表明至少存在一个协整关系。接着再考察“Atmostl”、其表示“至多存在1个协整关系”的原假设，该假设下的迹统计量等于7.097959，小于5％的临界值9.164546，因此不能拒绝原假设，从而迹统计量检验结果表明在5％的显著水平上存在一个协整关系。 对于最大特征值统计量检验，分析过程和迹统计量的完全相同，检验结果也表明在5％的显著水平存在一个协整关系。

内容概要

于俊年，对外经济贸易大学教授，研究领域包括计量经济学，项目经济分析数量方法，线性规划，投资项目可行性研究与项目评估。出版并发表多本著作和学术论文。

书籍目录

第一章 关于EViews的基本知识1 1.1 EViews简介 1 1.2 EViews的计量经济学基本概念 4 第二章 文件的建立和数据的描述 9 2.1 建立一个工作文件 9 2.2 检查数据 20 2.3 数据绘制成曲线 22 2.4 描述的统计量（Descriptive Statistics） 33 第三章 一元线性回归模型的说明和估计 37 3.1 根据数据作图 37 3.2 简单回归的估计 41 3.3 简单回归的作图 47 3.4 残差图 50 3.5 EViews中简单回归模型的预测 53 第四章 最小二乘估计量的性质 59 4.1 模型中参数估计的方差和协方差 59 4.2 结果存储 61 4.3 最小二乘残差的作图 63 第五章 简单回归模型的假设检验、区间估计和预测 65 5.1 模型参数的显著性检验 65 5.2 利用出口总额和国内生产总值进行区间估计 67 5.3 EViews中简单回归模型的预测 70 第六章 新变量的生成与变量的图形 79 6.1 利用已有的变量生成新变量 79 6.2 缩放数据的运算 84 6.3 变量的图形 88 6.4 随机项正态分布（Normally Distributed）检验 94 第七章 多元回归模型 99 7.1 多元回归模型的最小二乘估计 99 7.2 简单预测 l02 7.3 总体方差的估计（Estimation of the Error Variance） 108 7.4 参数最小二乘估计量的方差与协方差 110 7.5 区间估计 113 第八章 多元回归模型的进一步讨论 117 8.1 多元回归模型的单个系数的假设检验（Hypothesis Testing） 117 8.2 衡量拟合优度 120 8.3 F—检验 122 第九章 虚拟变量 127 9.1 建立模型 127 9.2 设立时间趋势变量 127 9.3 使用“逻辑”（Logical）执行命令，构造虚拟变量 128 9.4 模型的估计和检验 129 9.5 利用部分样本估计模型 132 9.6 利用EViews的邹突变点检验（Chow检验） 134 第十章 非线性模型与二元选择模型 137 10.1 两个变量之间的相互作用 137 10.2 简单非线性模型的参数估计 139 10.3 二元选择模型 141 第十一章 异方差性（Heteroskedasticity） 151 11.1 异方差的散点图检验法 153 11.2 帕克（R.EPark）检验法 155 11.3 戈特菲尔德一奎恩特（Goldfeld—Quandt）异方差检验 157 11.4 怀特（White）异方差检验 159 11.5 加权最小二乘法 161 11.6 怀特（White）对异方差的修正 164 第十二章 自相关（Autocorrelation） 167 12.1 残差图检验法 169 12.2 D—W自相关检验法 173 12.3 偏相关系数检验法 173 12.4 自相关的LM检验 175 12.5 广义差分最小二乘法（Generalized Least Squares）的运用 177 12.6 AR（1）模型的估计 180 第十三章 随机自变量（Random Regressors）模型 183 13.1 豪斯曼（Hausman）检验 184 13.2 消除随机性解释变量影响的方法——工具变量法 186 第十四章 联立方程模型 189 14.1 单方程的2SLS估计 190 14.2 联立方程模型的系统3SLS估计 192 第十五章 分布滞后模型（Distributed Lag Models） 197 15.1 有限滞后模型（Finite Lag Models） 197 15.2 多项式无限分布滞后模型（Polynomial Distributed Lag Models）——阿尔蒙Almon估计法 199 15.3 有限滞后模型中滞后期数判定的亚开克与施瓦兹（AIC与SC）准则 207 15.4 柯克（KOYCK）模型的应用举例 211 第十六章 时间序列模型（Time Series Models） 215 16.1 平稳时间序列（Stationary Time Series）的图形 215 16.2 伪回归（Spurious Regressions） 217 16.3 运用自相关函数检验数据的平稳性 220 16.4 单位根检验（Augmented Dickey——Fuller检验） 223 16.5 自回归移动平均模型ARMA（p，q） 231 16.6 协整（Cointegration）检验（1） 237 16.7 协整（Cointegration）检验（2）——Johansen（约翰森）协整检验 240 第十七章 面板数据模型 245 17.1 面板数据（Panel Data）模型的基本类型 245 17.2 面板数据库的建立 247 17.3 面板数据模型的估计 253 17.4 面板数据的单位根检验 261 17.5 面板数据的协整检验 265 第十八章 自回归条件异方差（ARCH）模型 273 18.1 ARCH模型 273 18.2 ARCH效应检验 274 18.3 ARCH模型的参数估计 281 18.4 广义自回归条件异方差模型 284 第十九章 向量自回归模型（VAR模型） 289 19.1 向量自回归模型的概念 289 19.2 VAR（P）的建立与估计 290 19.3 预测 295 19.4 VAR模型的若干分析 297 参考文献 309

编辑推荐

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作者简介

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全书共分19章，内容包括基本功能介绍、数据处理、图形和表格、统计量的计算、线性模型、非线性模型、时间序列模型、离散变量模型、自回归条件异方差（ARCH）模型、面板数据（Panel Data）模型、向量自回归（VAR）模型等一些新近发展起来的分析工具。 

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图书封面

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