楼主: angelolu
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求助用Eviews解决实际问题:the determinnats of export。希望各位给点意见,急! [推广有奖]

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最近在搞一个论文,是关于determinants of exports of China,主要思路是用计量的方法,考察 实际汇率(real exchange rate, 即RER) 和 目标国收入(foreign income) 这两个因素,对中国外贸表现(export performance)的影响。考察的国家主要是美国、日本、韩国、印度(香港和欧盟情况比较复杂,遂放弃)。

大致的思路是这样,根据Thirlwall 公式:

LnX = LnA + a·Ln[ P/e ·P*] + b·LnY

1、其中X即是export performance,我的理解是一个可以衡量外贸出口水平的量,一般可用quantity(或volume)表示,即出口量,但是国内找不到出口价格指数,所以现在不得已,只能用出口额(export value)来表示,即中国出口到上述4国的历年的总金额,我找到了1984-2007的数据,用美元表示。

2、其中[P/e·P*]可以看成一个总体,即实际汇率(real exchange rate,RER)。P是国内价格水平,P*是目标国的价格水平,我分别用历年两国的CPI来表示,CPI已经用同一个基准年标准化。e是名义汇率,即我们普通所说的汇率。

3、Y是目标国收入,我用上述四国的实际GDP(real GDP)表示,即名义GDP除以GDP缩减因子。

4、其中的A是常数。 a是实际汇率的弹性系数,b是目标国收入的弹性系数。

现在问题来了,就是怎么用计量的方法来说明 RER和Y与 X存在相关性呢?看了一些论文,有些提到 Engle and Granger method,但是本人没有计量基础,也没用过EViews,所以希望大家帮忙看看,应该怎么用EViews来处理数据,多多给些思路和方法,谢谢

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关键词:determinnats EVIEWS export xport Views EVIEWS 意见 export 实际问题 determinnats

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lyngqng 发表于3楼  查看完整内容

这要看你准备往哪里发!!如果要发给Journal of Macro, 最好用Vector AutoRegressive Model Approach (VAR), London School of Economics Approach (LSE) or the Intertemporal Optimization/Calibration Approach中的一种,这些方法流行,而且很受编辑们的青睐。如果只是简单的做, what you are using is panel data, you'd better read something about it. Eviews and GUASS are enough to do all the regression work. What ...

本帖被以下文库推荐

沙发
s0126473 发表于 2008-7-26 23:12:00 |只看作者 |坛友微信交流群

可以用eviews做regression,看看 系数a是多少,显著不显著

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藤椅
lyngqng 发表于 2008-7-27 14:03:00 |只看作者 |坛友微信交流群

这要看你准备往哪里发!!

如果要发给Journal of Macro, 最好用Vector AutoRegressive Model Approach (VAR), London School of Economics Approach (LSE) or the Intertemporal Optimization/Calibration Approach中的一种,这些方法流行,而且很受编辑们的青睐。

如果只是简单的做, what you are using is panel data, you'd better read something about it. Eviews and GUASS are enough to do all the regression work. What you need to do is analyze.

It seems that you have a rudimental idea about your topic. Whatever softwares you choose is all right if they can solve your problem. They are only tools.Donnot worry, they are not as mysterious as expected.

Good luck.

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