两阶段最小二乘法.PPT

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2019-05-18 发布于天津
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两阶段最小二乘法.PPT

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估计是逐个方程展开。以EViews附带的工作文件cs.wf为例。工作文件界面为：其中CS（人均消费）、INV（投资）和GDP为内生变量。Gov_net为外生变量。建立模型如下： cs=c(1)+c(2)*gdp+u1 inv=c(3)+c(4)*gdp+c(5)*gdp(-1)+u2 Gdp=cs+inv+gov_net 经模型的识别判断，第一个消费方程过度识别，第二个投资方程为恰好识别，模型可以识别，故可用TSLS来估计参数。可以逐个方程回归。因第一个方程过度识别，所以要用全部前定变量为工具变量（常变量可不写）。出现界面为：结果： Dependent Variable: CS Method: Two-Stage Least Squares Date: 12/18/05 Time: 13:27 Sample(adjusted): 1947:2 1994:4 Included observations: 191 after adjusting endpoints Instrument list: GOV_NET GDP(-1) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -195.7920 8.749597 -22.37726 0.0000 GDP 0.706348 0.002676 263.9937 0.0000 R-squared 0.997296 Mean dependent var 1953.966 Adjusted R-squared 0.997282 S.D. dependent var 848.4387 S.E. of regression 44.23232 Sum squared resid 369778.1 F-statistic 69692.66 Durbin-Watson stat 0.122247 Prob(F-statistic) 0.000000 各项指标较令人满意。第二个方程恰好识别，工具变量正是全体前定变量，命令截图如下：结果： Dependent Variable: INV Method: Two-Stage Least Squares Date: 12/18/05 Time: 13:34 Sample(adjusted): 1947:2 1994:4 Included observations: 191 after adjusting endpoints Instrument list: GOV_NET GDP(-1) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -455.098521307 133.037097245 -3.42083923004 0 GDP 14.1088937141 12.3798414198 10.255875108 GDP(-1) -13.9602274136 12.434575533 -1.12269432732 0.262999 R-squared -1.36062640573 Mean dependent var 303.927224124 Adjusted R-squared -1.3857394526 S.D. dependent var 261.368286007 S.E. of regression 403.705248945 Sum squared resid 4689 F-statistic 37.6556812684 Durbin-Watson stat 1.25547782065 Prob(F-statistic) 1.76479958893e-14 R2和修正的R2显