计量经济学实验报告_14.doc

计量经济学实验报告 班级：数学与应用数学 学号：0807011110269 姓名：黄国胜 实验名称：社会固定资产投资与工业总产值的实证分析 二、实验准备 数据 中国1980—2007年全社会固定资产投资总额X与工业总产值Y的统计资料：单位亿元 年份 社会固定资产投资X 工业增加值Y 1980 910.6 1996.5 1981 961 2048.4 1982 1230.4 2162.3 1983 1430.1 2375.6 1984 1832.9 2789 1985 2543.2 3448.7 1986 3120.6 3967 1987 3791.7 4585.8 1988 4753.8 5777.2 1989 4410.4 6484 1990 4517 6858 1991 5594.5 8087.1 1992 8080.1 10284.5 1993 13072.3 14188 1994 17042.1 19480.7 1995 200193.3 24950.6 1996 22913.5 29447.3 1997 24941.1 32921.4 1998 28406.2 34018.4 1999 29854.7 35861.5 2000 32917.7 40033.6 2001 37213.5 43580.6 2002 43499.9 47431.3 2003 55566.6 54945.5 2004 70477.4 65210 2005 88773.6 77230.8 2006 109998.2 91310.9 2007 137323.9 107367.2 问题（1）当设定模型为ln Y=是否存在序列相关？ （2）若原模型存在序列相关，试用广义最小二乘法估计原模型 （3）若原模型存在序列相关，试用序列相关稳健标准误差估计法估计原模型。 三、实验操作 在Eviews软件下，输入数据 得到的结果如下： 由于D.W.的值为0.379，小于显著性水平为5%下，样本容量为28的D.W.分布的下限临界值d=1.33.因此，可判定模型存在一阶序列相关。也可以通过LM检验法进行检验，检验结果如下： 从RESID(-1)显著不为0，这进一步表明原模型存在一阶序列相关性。用同样的方法检验出，原模型存在2阶序列相关性，但不存在3阶序列相关性。 （2）在Eviews软件中，选择“Quick\Estimate…”在出现的Equation Specification 对话框中输入“log(y) c log(x) ar(1) ar(2)”得到下面结果： 容易检验，经广义最小二乘法估计的模型已不存在一阶序列相关。因此估计的原回模型可写为:ln Y=1.462+0.8567ln X+1.11531AR(1)-0.5167AR(2) （3）在Eviews软件下，回到原模型OLS估计结果窗口，点击Estimate按钮，出现Equation Specification 窗口，点击Option按钮，在出现的Estimate Option 窗口中，选择“Heteroskedasticity”选项，并选择“Newey-West”选项。在窗口中，点击OK按钮并退回到Equation Specification 窗口，再点击OK得到如下估计结果。仍然可以看出，变量X对应的参数修正后的标准差比OLS估计的结果又所增大，表明原模型OLS估计结果低估了X的标准差