计量经济学第三次实验报告

调查报告题目：随机解释变量分析

学生姓名学号：汪佳瑶 2013105020

所在院系：经济学院2013级经济统计专业

日期：2015年6月20日

1、实验目的：掌握用Eviews检验模型中随机解释变量的方法，学会豪斯曼检验和工具变量法

2、实验内容：

1.以1983-2013年中国城镇居民人均消费为被解释变量，人均可支配收入和前一年人均消费为解释变量，建立模型。数据来自2014统计年鉴。

2.选择工具变量

3.采用豪斯曼检验，判断城镇居民人均可支配收入是否为内生变量

4.采用工具变量估计

3、实验步骤：

1.建立工作表，导入EXCEL数据，在命令窗口输入 LS Y C X1 X2，点击enter,可得原模型最小二乘法估计

(1.78)     (2.28)    (1.62)

F=1497.67 DW=2.16633543

2.如果考虑居民人均消费支出（Y）由人均可支配收入（X1）决定的同时，人均消费支出（Y）又反过来影响着同期居民人均可支配收入。所以死那些在模型中列出而纳入随机干扰项的影响居民人均消费支出的因素，也影响着居民可支配收入。据此有理由怀疑居民可支配收入和随机干扰项u同期相关对前一年城镇居民消费支出而言，它影响着当年的消费支出，而当年的消费支出不会反过来影响前一年的消费支出，因此可认为X2是同期外生变量。

3.选择前一年的可支配收入Z作为X1的工具变量，Z与原模型的随机干扰项不会存在同期相关性，将X1关于X2。Z进行普通最小二乘估计得到

X1=70.58-0.245X2+1.297Z

记录残差V，并将其加入原模型进行最小二乘法估计得到

t检验表明，V之前的参数显著不为0，因此判断居民人均可支配收入确实是内生变量。从而原模型的普通最小二乘估计量有偏并且非一致。需采用工具变量法进行估计。

4.模型的修正

原模型的随机干扰项u和辅助回归式的随机干扰项v是正相关，意味着同期内生变量X1和u是正相关，在随机解释变量和随机干扰项存在正相关的情形下，普通最小二乘估计量可能会低估截距项，而高估斜率项。因此，正如预期那样，这里的工具变量法估计量，对普通最小二乘估计量对截距项的低估与斜率项X1参数的高估做出了修正。