多元線性回歸wald檢驗(yàn)(20220121151328)

1、湖南商學(xué)院模擬實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)：實(shí)驗(yàn)樓時(shí)間:課程名稱計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模擬實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱多元線性回歸模型的向量表述和Wald 檢驗(yàn)班級(jí)姓名學(xué)號(hào)學(xué)時(shí)小組成員實(shí)驗(yàn)?zāi)康模嚎疾煳覈?guó)自 1980-2001 年的國(guó)債發(fā)行額度與相關(guān)因素之間的數(shù)量關(guān)系。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)文件夾 sy5.WF1,丫表示國(guó)債發(fā)行額（單位：億元），X1 表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（單位：百億元），X2 表示每年的財(cái)政赤字額（單位：億元），X3 表示年還本付息額（單位：億元），t 表示第 t 年的 觀測(cè)數(shù)據(jù)。模型：實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：1.如何利用命令，建立 X 和丫矩陣；選擇 X1,X2,X3,Y?as group?name groupOl（2）輸入 matrix m

2、at_y?stom（y,mat_y），stom（group01,mat_x）2.如何運(yùn)用多元線性回歸的估計(jì)公式進(jìn)行回歸的OLSf 古計(jì);輸入 LS Y C X1 X2 X3?name eq01Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/30/15 Time: 21:22Sample: 1980 2001In cluded observatio ns: 22CoeffiStd.t-StatisProb.?cie ntErrortic?4.3139C9921.667250.1991020.84440.3452X1020.1544702.2

3、347560.0384X20.03161331.486990.00000.9954X3030.8797590.04950817.770210.00000.9989?Mean dependent1216.3R-squared55var95Adjusted0.9987?S.D.dependent1485.9R-squared81var93S.E.of51.887?Akaikeinfo10.898regressi on05criteri on9848460.?Schwarz11.097Sumsquared resid78criteri on35-115.8?Ha nnan-Qu inn10.945L

4、og likelihood888criter.715735.3?Durbi n-Wats on2.1168F-statistic47stat34Prob(F-statistic0.0000)003.利用命令計(jì)算隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差?2，并計(jì)算？的方差-協(xié)方差矩陣和相應(yīng)的 t 統(tǒng)計(jì)量，并在5%勺顯著性水平下做參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)；輸入 scalar deltahat2=eq01.ssr/(22-4) ?輸入 scalar deltahat=sqrt(deltahat2) ?輸入 matrix var_cov_B=eq01.coefcov?or 在回歸方程中點(diǎn)擊 view?Covarianee matri

5、x?輸入 vector ttt=eq01.tstats?4.對(duì)如下的假設(shè)做 Wald 檢驗(yàn)：eq01?view?coefficient test ?wald?c(2)=0,c(3)=0?Wald Test:Equatio n: EQ01TestStatisticProbabilitValue?df?yF-statis920.444tic9(2, 18)?0.0000Chi-squa1840.89re02?0.0000Null Hypothesis Summary:Normalized Restriction(=0)Value?Std. Err.C(2)0.3452020.154470C(3)0.9954030.031613Restricti ons are lin ea