楼主: 胖胖小龟宝
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[经验分享] EVIEWS两阶段最小二乘法法 [推广有奖]

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目的:1、正确使用EVIEWS
           2、对联立方程模型能进行析和计算,会使用两阶段最小二乘法法
           3、数据为demo data8
下面给出Klein于1950年建立的旨在分析美国在两次世界大战之间的经济发展的小型宏观计量经济学模型:

1.jpg

其中,Y,C,I,WP,WG,Π,K,G,T,t分别表示收入、消费、投资、私人工资、ZF工资、利润、年末资本存量、ZF支出、税收与时间。
(1)指出该模型的内生变量、外生变量与先决变量;
(2)对模型进行识别;
(3)利用下表给出的数据,对模型进行OLS估计,然后估计模型中出现的内生解释变量的简化式,并以此为基础进行TSLS估计。

obs

CT

Π

WP

I

KT-1

Y

WG

G

T

1920

39.8

12.7

28.8

2.7

180.1

44.9

2.2

2.4

3.4

1921

41.9

12.4

25.5

-0.2

182.8

45.6

2.7

3.9

7.7

1922

45

16.9

29.3

1.9

182.6

50.1

2.9

3.2

3.9

1923

49.2

18.4

34.1

5.2

184.5

57.2

2.9

2.8

4.7

1924

50.6

19.4

33.9

3

189.7

57.1

3.1

3.5

3.8

1925

52.6

20.1

35.4

5.1

192.7

61

3.2

3.3

5.5

1926

55.1

19.6

37.4

5.6

197.8

64

3.3

3.3

7

1927

56.2

19.8

37.9

4.2

203.4

64.4

3.6

4

6.7

1928

57.3

21.1

39.2

3

207.6

64.5

3.7

4.2

4.2

1929

57.8

21.7

41.3

5.1

210.6

67

4

4.1

4

1930

55

15.6

37.9

1

215.7

61.2

4.2

5.2

7.7

1931

50.9

11.4

34.5

-3.4

216.7

53.4

4.8

5.9

7.5

1932

45.6

7

29

-6.2

213.3

44.3

5.3

4.9

8.3

1933

46.5

11.2

28.5

-5.1

207.1

45.1

5.6

3.7

5.4

1934

48.7

12.3

30.6

-3

202

49.7

6

4

6.8

1935

51.3

14

33.2

-1.3

199

54.4

6.1

4.4

7.2

1936

57.7

17.6

36.8

2.1

197.7

62.7

7.4

2.9

8.3

1937

58.7

17.3

41

2

199.8

65

6.7

4.3

6.7

1938

57.5

15.3

38.2

-1.9

201.8

60.9

7.7

5.3

7.4

1939

61.6

19

41.6

1.3

199.9

69.5

7.8

6.6

8.9

1940

65

21.1

45

3.3

201.2

75.7

8

7.4

9.6

1941

69.7

23.5

53.3

4.9

204.5

88.4

8.5

13.8

11.6




解:
(1)从单个变量看,内生变量分别为:收入Y,消费C、投资I、私人工资WP、利润Π、资本存量K;
外生变量分别为:ZF工资WG、ZF支出G、税收T与时间t;
先决变量分别为:Yt-1,Πt-1,Kt-1,WG,G,T,t,WGt-1,Tt-1。由于模型中有两个组合变量:WPt+WG与Yt+Tt-WGt,它们都是内生变量与外生变量的组合,因此在模型中也是内生变量。但Yt-1+Tt-1-WGt-1也是先决变量。
(2)结构参数矩阵包括了16个变量,其中6个为内生变量,9个为先决变量和一个常数项: 2.gif
对于消费方程,其中未包含的变量在其他方程中对应系数所组成的矩阵为:

3.gif

可知该矩阵的秩为5,与整个模型系统的内生变量g-1=5相等,从而该方程可以识别;又k-ki=10-3=7>gi-1=3-1=2,所以消费方程为过度识别。对于投资方程,其中未包含的变量在其他方程中对应系数所组成的矩阵为:

4.gif

可知该矩阵的秩为5,与整个模型系统的内生变量g-1=5相等,从而该方程可以识别;又k-ki=10-3=7>gi-1=2-1=1,所以投资方程为过度识别。对于工资方程,其中未包含的变量在其他方程中对应系数所组成的矩阵为:

5.gif


可知该矩阵的秩为5,与整个模型系统的内生变量g-1=5相等,从而该方程可以识别;又k-ki=10-7=3>gi-1=2-1=1,所以工资方程为过度识别。其他方程不需要识别。整个联立方程是可以识别的。
(3)消费、投资、工资方程的OLS估计结果如下:



6.jpg

7.jpg

8.jpg

估计模型中出现的内生解释变量的简化式,即估计所有内生解释变量关于所有先决变量的函数。模型中出现的内生解释变量为利润PI,私人工资与ZF工资的组合WP+WG,国民收入组合Y+T-WG,这时,先决变量可看成P(-1),KT,T,t,以及组合性先决变量Y(-1)+T(-1)-WG(-1)。上述三个内生解释变量与这里指出的先决变量的OLS回归估计结果如下:

9.jpg







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关键词:两阶段最小二乘法 EVIEWS Eview 最小二乘法 Views eviews 操作 两阶段最小二乘法

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