计量经济软件Eviews上机指导及演示示例
面给出本例的操作过程。
在EVIEWS中输入XT,YT的数据，进入EQUATION SPECIFICATION对话框，输入方
程形式：
Y C PDL(X,3,2) 其中，“PDL”指令表示进行阿尔蒙多项式分布滞后模型的估计，括号中的3表示X的分布
滞后长度，2表示阿尔蒙多项式的阶数。在ESTIMATION SETTING中选择OLS，点击OK，结果如下：
Variable
C PDL01 PDL02 PDL03
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Lag Distribution of XT
Coefficient -6.419601 1.156862 0.065752 -0.460829 0.996230 0.995360 1.897384 46.80087 -32.72981 1.513212
i
Std. Error t-Statistic 2.130157 0.195928 0.176055 0.181199
-3.013675 5.904516 0.373472 -2.543216
Prob. 0.0100 0.0001 0.7148 0.0245 81.97653 27.85539 4.321154 4.517204 1145.160 0.000000
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
Coefficient Std. Error T-Statisti
c
. * | . *| . * | * . |
0 1 2 3
0.63028 1.15686 0.76178 -0.55495 1.99398
0.17916 0.19593 0.17820 0.25562 0.06785
3.51797 5.90452 4.27495 -2.17104 29.3877
Sum of Lags
注意：用“PDL”估计分布滞后模型时，EVIEWS所采用的滞后系数多项式变换不是上面的形式，而是阿尔蒙多项式的派生形式。因此结果中PDL01，PDL02，PDL03对应的估计系数不是阿尔蒙多项式系数?0,?1,?2的估计。但同前面分步计算的结果比较，最终的分布滞后估计系数?0,?1,?2,?3是相同的。
????方法3：（自回归模型的估计和检验）
下表给出了没地区消费总额Y（亿元）和货币收入总额X（亿元）的年度资料，分析消费和收入的关系。
obs 1966 1967 1968 1969
X 103.1690 115.0700 132.2100 156.5740
Y 91.15800 109.1000 119.1870 143.9080
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1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
166.0910 155.0990 138.1750 146.9360 157.7000 179.7970 195.7790 194.8580 189.1790 199.9630 250.7170 215.5390 220.3910 235.4830 280.9750 292.3390 278.1160 292.6540 341.4420 401.1410 458.5670 500.9150 450.9390 626.7090 783.9530 890.6370
155.1920 148.6730 151.2880 148.1000 156.7770 168.4750 174.7370 182.8020 180.1300 190.4440 196.9000 204.7500 218.6660 227.4250 229.8600 244.2300 258.3630 275.2480 299.2770 345.4700 406.1190 462.2230 492.6620 539.0460 617.5680 727.3970
为了考察收入对消费的影响，首先做Y关于X的回归，即建立如下的回归模型
Yt????0Xt??t
得结果如下：
Variable
CoefficienStd. Error t-Statistic
t
C X
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
26.12309 0.809209
8.246128 0.023638
3.167922 34.23312
0.0037 0.0000 262.1725 159.3349 9.321532 9.414945 1171.906 0.000000 Prob.
0.976665 Mean dependent var 0.975831 S.D. dependent var 24.77059 Akaike info
criterion
17180.30 Schwarz criterion -137.8230 F-statistic 1.352981 Prob(F-statistic)
从回归结果看，在判断可决系数、F－检验值，t检验值都显著，但在显著性水平a=0.05上。DW＝1.35>dl=1.3不能判断。对模型进行改进。事实上，当年消费不仅受当年收入得影
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