发布时间 : 星期三 文章《计量经济学》(庞浩第一版)第七章分布滞后模型与自回归模型eviews上机操作更新完毕开始阅读
Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
546.6902 Schwarz criterion -237.3510 F-statistic 0.094549 Prob(F-statistic)
4.830278 0.823546 0.570083
从回归结果来看，M2Z各滞后期的系数逐步增加，表明当期货币供应量的变化对物价水平的影响要经过一段时间才能逐步显现。但各滞后期的系数的t统计量值不显著，因此还不能据此判断滞后期究竟有多长。为此，我们做滞后12个月的分布滞后模型的估计.
在命令窗口输入ls TBZS C M2Z M2Z(-1) M2Z(-2) M2Z(-3) M2Z(-4) M2Z(-5) M2Z(-6) M2Z(-7) M2Z(-8) M2Z(-9) M2Z(-10) M2Z(-11) M2Z(-12)，并点击name命名为EQ03.
Dependent Variable: TBZS Method: Least Squares Date: 12/20/12 Time: 10:30 Sample(adjusted): 1997:02 2005:05
Included observations: 100 after adjusting endpoints
Variable
C M2Z M2Z(-1) M2Z(-2) M2Z(-3) M2Z(-4) M2Z(-5) M2Z(-6) M2Z(-7) M2Z(-8) M2Z(-9) M2Z(-10) M2Z(-11) M2Z(-12)
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression
Coefficient
98.35668 -0.167665 -0.032065 -0.000995 0.004243 0.106581 0.043217 0.117581 0.140418 0.220875 0.140875 0.180497 0.246911 0.392359
Std. Error 0.467897 0.121743 0.111691 0.111464 0.113815 0.112727 0.113161 0.118460 0.115571 0.114368 0.115354 0.115895 0.125543 0.130058 t-Statistic 210.2102 -1.377203 -0.287084 -0.008925 0.037276 0.945480 0.381908 0.992575 1.214988 1.931271 1.221247 1.557410 1.966752 3.016798 Prob. 0.0000 0.1720 0.7747 0.9929 0.9704 0.3471 0.7035 0.3237 0.2277 0.0567 0.2253 0.1230 0.0524 0.0034 1.890863 4.000434
0.317136 Mean dependent var 100.7830 0.213913 S.D. dependent var 1.676469 Akaike info criterion
Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
241.7072 Schwarz criterion -186.0217 F-statistic 0.265335 Prob(F-statistic)
4.365158 3.072325 0.000906
上表显示，从
M2Z到M2Z(-11), 回归系数都不显著异于零(P
值均大于
0.05)，而M2Z(-12)的回归系数t统计量值为3.016798，在5％显著性水平下拒绝系数为零的原假设。这一结果表明，当期货币供应量变化对物价水平的影响在经过12个月（即一年）后明显地显现出来。为了考察货币供应量变化对物价水平影响的持续期，我们做滞后18个月的分布滞后模型的估计。
在命令窗口输入ls TBZS C M2Z M2Z(-1) M2Z(-2) M2Z(-3) M2Z(-4) M2Z(-5) M2Z(-6) M2Z(-7) M2Z(-8) M2Z(-9) M2Z(-10) M2Z(-11) M2Z(-12) M2Z(-13) M2Z(-14) M2Z(-15) M2Z(-16) M2Z(-17) M2Z(-18)，并点击name命名为EQ04.
Dependent Variable: TBZS Method: Least Squares Date: 12/20/12 Time: 10:33 Sample(adjusted): 1997:08 2005:05
Included observations: 94 after adjusting endpoints
Variable
C M2Z M2Z(-1) M2Z(-2) M2Z(-3) M2Z(-4) M2Z(-5) M2Z(-6) M2Z(-7) M2Z(-8)
Coefficient
97.41411 -0.083649 -0.116744 -0.119939 -0.092993 -0.032912 -0.023891 0.017290 0.028288 0.048708
Std. Error 0.370000 0.094529 0.093984 0.094428 0.095720 0.095823 0.097813 0.100645 0.097570 0.095877
t-Statistic 263.2815 -0.884900 -1.242161 -1.270156 -0.971509 -0.343468 -0.244256 0.171794 0.289929 0.508021
Prob. 0.0000 0.3791 0.2181 0.2080 0.3345 0.7322 0.8077 0.8641 0.7727 0.6129
M2Z(-9) M2Z(-10) M2Z(-11) M2Z(-12) M2Z(-13) M2Z(-14) M2Z(-15) M2Z(-16) M2Z(-17) M2Z(-18)
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
0.025995 0.118247 0.157408 0.271281 0.325760 0.396242 0.335482 0.270811 0.200024 0.169696
0.097569 0.096764 0.102558 0.112316 0.109217 0.107046 0.106776 0.107222 0.109278 0.101547 0.266422 1.222011 1.534815 2.415326 2.982684 3.701601 3.141941 2.525697 1.830415 1.671114 0.7907 0.2256 0.1291 0.0182 0.0039 0.0004 0.0024 0.0137 0.0712 0.0989 1.795733 3.480597 4.021724 6.105105 0.000000
0.610520 Mean dependent var 100.6085 0.510519 S.D. dependent var 1.256348 Akaike info criterion 116.8024 Schwarz criterion -143.5881 F-statistic 0.308938 Prob(F-statistic)
结果表明，从滞后12个月开始t统计量值显著，一直到滞后16个月为止，从滞后第17个月开始t值变得不显著；再从回归系数来看，从滞后11个月开始，货币供应量变化对物价水平的影响明显增加，再滞后14个月时达到最大，然后逐步下降。
通过上述一系列分析，我们可以做出这样的判断：在我国，货币供应量变化对物价水平的影响具有明显的滞后性，滞后期大约为一年，而且滞后影响具有持续性，持续的长度大约为半年，其影响力度先递增然后递减，滞后结构为?型。
当然，从上述回归结果也可以看出，回归方程的R2不高，DW值也偏低，表明除了货币供应量外，还有其他因素影响物价变化；同时，过多的滞后变量也可能引起多重共线性问题。
如果我们分析的重点是货币供应量变化对物价影响的滞后性，上述结果已能说明问题。如果要提高模型的预测精度，则可以考虑对模
型进行改进。根据前面的分析可知，分布滞后模型可以用自回归模型来代替，因此我们估计如下自回归模型：
TBZSt????TBZSt-1?ut
在命令窗口输入ls TBZS C TBZS(-1) 得到回归结果
Dependent Variable: TBZS Method: Least Squares Date: 12/20/12 Time: 10:43 Sample(adjusted): 1996:03 2005:05
Included observations: 111 after adjusting endpoints
Variable
C TBZS(-1)
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient
5.348792 0.946670
Std. Error 1.938684 0.019081
t-Statistic 2.758982 49.61371
Prob. 0.0068 0.0000 2.828904 1.784126 1.832947 2461.520 0.000000
0.957596 Mean dependent var 101.4946 0.957207 S.D. dependent var 0.585200 Akaike info criterion 37.32798 Schwarz criterion -97.01900 F-statistic 1.779257 Prob(F-statistic)