尊敬的老师们:
今天早上我看到了一道Eviews编程题,题目是:
(1)生成时间趋势序列 T,使用 Y对 C、G、R、P和 T进行 LS 回归( eq01 );
(2) 以eq01 中 G的估 计系数为例,验证Fresch -Waugh(弗里斯 沃)定理;
答案:
'第一题:针对y 对c等变量进行一元线性回归。
series t = 1949 + @trend
equation simple_1.ls y c g r p t (这道题我没有疑问)
' 第二题:以 simple_ls 中的 g 的估计系数为例,验证 Fresch - Waugh 定理。
equation simple_2.ls y c r p t
'Fresch - Waugh (弗里斯 沃) 定理的第一步,是先把要检测的变量(g)去掉,再回归一次。
simple_2.makeresid res02
'Fresch - Waugh (弗里斯 沃) 定理的第二歩,建立残差序列。也就是在工作文件中从包含估计方程的对象中建立并保存残差序列
'makeresid 命令,是把对 ls y c r p t 的残差进行了保存。
equation.simple_3.ls g c r p t
'Fresch - Waugh (弗里斯 沃) 定理的第三歩,是把要检验的变量(g)作为被解释变量,以其他变量(c r p t)作为解释变量,再做一次回归。
simple_3.makeresid res 03
'第四歩,保存其残差值。
equation simple_04.ls res02 res 03
'第五歩,对两个残差值进行回归。(也就是对 去除 被检验变量g 的残差和对 g对其他变量的残差 进行回归。)
'百度上有人个答案说,正统的 Fresch waugh(弗里斯 沃)定理的证明是这样子的。(为了和上面的第几歩进行区分,后文我用step01/02进行区别。
' 有因变量Y,自变量X和自变量D, 假如我要针对X进行弗里斯 沃的检验,首先regress Y X D 得到X的系数。
'step 01 ,用D来回归X(regress X D),保留剩余作为变量V。这个好像是上面的第三歩和第四歩。
'step 02 ,regress Y V,得到V的系数,和最开头直接regress的系数一样。这个好像完全没有。上文中是直接把 Y 和 D 做回归。然后把这两个残差序列进行回归。
【问题】 'setp 03 ,regress Y V, noconstant,不带常数量(constant)做一次regress,得到V的系数和上面两个仍然一样。这句话有点不太明白,感觉step 03 和 Step 02 是一样的。此外,和上文正式的解答有所不同。请问有老师愿意帮忙解答一下吗?谢谢啦!