第一讲OLS估计和预测重要

第一讲、OLS估计和预测[e-mail]傻瓜EViews系列安装•由于现在国内还没有汉化版的EViews，大家只能用破解版的英文软件。•具体的破解步骤，在安装软件中有详细的介绍。这里就不赘述了。•现在的版本有3.1、4.1和5.1。由于5.1的比较不稳定，容易出现死机的情况，3.1的版本过于老，建议大家用4.1。它们具体的操作界面有些不太一样，希望大家一定要注意。至于区别本人现在还没发现，都挺好用的。下面的讲解也都是在4.1上进行的。•一、基本操作•二、最小二乘估计法(OLS)•三、预测一、基本操作1、窗口介绍2、工作文档（workfile）的建立：•需要强调的是不论进行什么估计，都要在这个建立的工作文档中进行，打个比方，可以把这个文档比喻成一张桌子，任何任务都是在这个桌子上进行的。如果输入了数据，就存在了它里面，关闭整个程序之前把这个Workfile保存了，也就把所有的数据都保存了。•具体的建立方法是：•点击FILE―→NEW―→WORKFILE(如下页图)•下面会出现一个对话框(如下页图)：▲点击确定之后，会建立一个workfile，或者说我们已经有了张桌子，下面就是具体操作了。▲值得注意的是在随后出现的小的workfile对话框也有一个标题栏，它也有自己的诸多用处，这在以后会具体讲解。二、一元线性回归模型的ols估计•例：ＯＬＳ估计一元线性回归模型【李子奈的《计量经济学》书中P34的例子】具体步骤：•第一步：数据输入：•第二步：作散点图：•第三步：OLS估计：•第四步：参数分析：•第五步：经济学意义分析：第一步：数据输入：•有了上节建立的“桌子”（工作文档），下面就是准备要分析的材料――→数据。首先要把不同数据的不同的名字输入，在上面的命令栏里输入：Data＋要分析的数据变量名称（多个变量之间加空格）•本题中的模型是其中是第T年国家文教科学卫生事业费支出额（亿元），是第T年国家财政收入额（亿元）•因此变量是两个，在命令栏中输入dataEDFI按回车会出现未经赋值的数值表格。•[注意：：命令行中不能把变量设成c，如消费(consumption)可以设成cu等，因为c在命令行中专指常数]tttEDFI•下面把数据输入。具体的方法有两种：•(1)可以在已有的excel表格中数据复制到里面。•(2)可以直接在这个对话框里输入数据。（比较麻烦大家要有耐心）第二步：作散点图•作散点图的目的，就是看这两个变量之间是不是有显著的线性关系。•具体的步骤如下：•在数据对话框的窗口中选:•View―→Graph―→Scatter―→Simplescatter得到散点图：可以看到，它们的线性关系是十分明显的。点基本都处在一条直线上。第三步：OLS估计•在确认了两个变量之间的线形关系后就可以运用，OLS法进行估计了。•在命令栏里输入最小二乘估计的命令：ls+因变量＋c（常数项）＋自变量•在这个例子中是：lsedcfi对于这个估计结果我们一定要予以充分的关注，在以后的许多其他检验中，我们都会涉及到对它的分析和应用。第四步：参数分析：•具体的就是对其中的参数进行分析。•下面表中是所有的参数的意义，标记颜色的是比较重要和比较常用来检验的，其中的公式不必记忆，但是它的原理要明白，它们在什么情况下通过检验或未通过检验要清楚。参数说明1•左边第一个指标为样本决定系数，它反映的是模型的拟合优度，可以看出这个拟合优度是相当高的，一般情况下，拟合优度要在0.7以上，我们才说这个线形关系是成立的。•左边第二个指标为调整后的样本决定系数，和前面可决系数一样，它的值越高，则模型的拟合效果越好。•左边第三个指标为回归标准误差，这个值越小越好。K为待估系数的个数22121ˆ()()niiniiyySSRRSSTyy2211(1)nRRnk2ˆ()yySEnK参数说明2•第四个指标为残差平方和，这个值也是越小越好。•第五个指标为对数似然比，这个值越大。说明模型越精确。•第六个指标为DW统计量，其公式为这个值反映的是序列自相关问题，它的值位于区间[0，4]之间，一般情况下，越接近于2，越能说明不存在自相关问题。2ˆ()iiSSEyy2ˆlog2log222nnnL21221()ntttntteeDWe参数说明3•右边第一个指标为因变量的均值•第二个指标为因变量标准差。••第三个指标为赤池信息准则(AIC)，这个值越小越好。•第四个指标为施瓦茨准则,和赤池信息量一样，这个值越小越好。2()1iyySDVn22lkAICnn2loglknSCnn参数说明4•第五个统计量为F检验统计量，其中p为解释变量的元数，在本例中，p为1。F统计量反映的是整个方程的显著性，值越大越好。//(1)SSRpFSSEnp第五步：经济学意义分析：•作ols估计的方程是有现实经济背景的方程，它包含着丰富的经济学的意义，因此应对估计出的结果进行经济学分析。•首先它说明了自变量和因变量的相关关系（如果关系存在且不为虚假关系的话）•其次它说明了各个自变量对因变量影响的力度是不同的•再次它为我们对未来经济运行状况提供了预测分析的可能。三、一元线性回归模型的预测•模型经过估计后如果通过检验，则意味着它可以被付诸于应用，这里我们介绍它的一种最常见的应用——预测。；•要对一元线性模型进行预测，需要在已知解释变量值的条件下进行。•本例中我们有1998年度的fi值为10000.00亿元。具体步骤：•第一步：调整样本日期•第二步：输入自变量值•第三步：预测•第四步：意义分析第一步：调整样本日期•样本的取值是在1991—1997年，我们要预测1998年的ED值，因此我们先把样本取值的时间范围调整一下：•同样地也把Sample的年份改成1991—1998出现对话框：第二步：输入自变量值：•1、双击workfile中的fi，会出现fi的序列，注意此时它的时间下限已经变成了1998年。•2、1998年fi的数据不存在，这需要你进行输入(输入前要右键选择edit，使其由只读变成编辑状态)，假定1998年fi值为10000，我们便输入10000第三步：预测：•再次对其进行OLS估计，在估计出来的对话框中，点击上面的forecast键。●出来的对话框中选择“ok”，会出现线形的估计图表。这时workfile中会多出一个edf，打开它便会看到对1998年ed的估计值为2264.243：第四步：意义分析•这个2264.243的值所代表的意义是在fi=1000时，在ols估计中的1-α概率下，ed的取值。这个估计是点估计。•大家还可以根据这个估计，结合查表进行区间估计。郑重声明此课件只能用于同学学习参考，未经书面授权不得做其他用途，尤其是不得做商业用途。课件作者