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2024年4月16日发(作者：伦勃朗之光视频)

实验九 联立方程模型

【实验目的】

掌握联立方程模型的常用估计、检验方法

【实验内容】

宏观经济模型的估计与总体拟合优度检验

【实验步骤】

【例1】 表1中为我国国民经济年度序列统计资料。

表1 国民经济统计资料

年份

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

C

1759

1910

2129

2322

2478

2736

3070

3630

3744

4274

4880

5064

5053

5376

6104

6536

7300

8389

9335

10629

I

989

1026

1185

1169

1279

1432

1711

2356

2453

2742

3237

3403

3355

3719

4550

6049

6441

7008

7516

8006

Y

3606

3880

4183

4371

4742

5225

5985

6955

7330

8180

9500

9782

10157

11091

12670

14379

16200

17902

19620

21345

G

869

963

881

869

906

1013

1204

1259

1319

1424

1380

1425

1467

1673

1881

2077

2241

2204

2353

2684

X

-11

-19

-12

11

79

44

0

-290

-186

-260

-97

-110

282

323

135

-283

218

301

416

-34

一、建立系统对象

⒈在Eviews主窗口中点击ObjectsNew object，并在弹出的列表框中选中System项（如图1、

图2所示）。

图1

1

图2

⒉在系统窗口中逐行输入待估计的模型系统，包括工具变量定义行。

C1=C(1)+C(2)*Y+C(3)*C1(-1)

I=C(4)+C(5)*Y(_1)+C(6)*DY

INST Y(-1) C1(-1) G X

二、估计系统

在系统窗口中点击Estimate按钮，并从弹出的对话框中选取相应的估计方法：OLS估

计2SLS估计3SLS估计（估计结果见图3、4、5）。即：

普通最小二乘法估计：

c180.52480.2322*y0.5635*c1(1)

（3.633） （3.6）

R

2

0.9954

DW1.43

I677.57530.3932*y(1)0.699*dy

(21.702) (4.784)

R

2

0.992

DW1.68

两阶段最小二乘法估计：

c154.00780.2005*y0.6404*c1(1)

（2.8935） （3.7769）

R

2

0.9953

DW1.54

I673.82030.3758*y(1)0.868*dy

(15.6012) (4.1319)

R

2

0.991

DW1.97

2

三阶段最小二乘法估计：

c192.2579.024*y0.5431*c1(1)

（4.222） （3.9104）

R

2

0.995

DW1.4

I676.17530.3816*y(1)0.8131*dy

(18.9707) (4.724)

R

2

0.991

DW1.9

图3

图4

3

图5

三、总体拟合优度检验

⒈在工作文件中打开所建立的系统

⒉在系统窗口中点击ProceMake Model（如图6），并在模型窗口中：

图6

⑴加入模型中的定义方程：Y=C1+I+G+X（如图7）

图7

⑵在ASSIGN语句中定义求解后的内生变量，为了便于比较，对所估计的不同系统可

以标以不同的变量序号.

⒊点击Solve按钮，得到内生变量的估计值。

⒋拟合优度检验：利用GENR命令计算各内生变量的绝对误差、相对误差和相对均方误差。

计算绝对误差：

genr EF1=Y-YF

计算相对误差：

genr EF2=1-YF/Y

4

计算相对均方误差：

=SQR(@SUMSQ(EF2)/@OBS(Y))

四、估计模型的比较

重复第三步的1－4项，比较各个模型的估计误差，分析各个模型的误差情况，并从中

选择较优的模型。Scalar(i)分别是OLS、2SLS、3SLS估计所得联立方程模型的相对均方误

差。可以看出三阶段最小二乘法估计联立方程模型的均方误差比较小，因此，图5所对应的

回归模型是较优的联立方程模型。

Scalar1=0.0402

Scalar2=0.044

Scalar3=0.0393

5


本文标签： 估计 模型 变量 系统 联立方程

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