2014年本科计量经济学实验上机手册学生版

1附页：上机手册实验一一元线性回归模型的参数估计和统计检验模型：1978-2000年中国人均居民消费支出（CONSP）对人均GDP（GDPP）的回归分析CONSPCGDPP程序：(一)A二版P50页表2.5.1（第二版）datachina;inputyearCONSPGDPP@@;cards;数据行（自己输入）;run;procprintdata=china;title‘china’;run;/*procgplotdata=china;symbolv=plusi=join;plotCONSP*GDPP;run;*/procregdata=china;modelCONSP=GDPP;title‘china’;run;模型：课本P53-55页实例2006年中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型，消费支出（）对可支配收入（）的回归分析三版P54页表2.6.1数据，请大家注意此表中X与Y的数据弄反了，但是53页估计的结论没问题：程序：(一)Bdatachengzhen;inputdiqu$YX@@;cards4;数据行（自己输入）;;;;run;procprintdata=chengzhen;title‘chengzhen’;run;/*procgplotdata=chengzhen;symbolv=plusi=join;plotY*X;run;*/procregdata=chengzhen;modelY=X;title‘chengzhen’;run;procunivariatedata=chengzhen;/*单变量分析，为了得到常见的描述统计量*/varXY;iddiqu;/*标识语句*/title‘chengzhen1’;run;程序（二）二版P54页习题11数据datacaizheng;inputyearYGDP@@;cards;2数据行（自己输入）;run;procprintdata=caizheng;title‘caizheng’;run;/*procgplotdata=caizheng;symbolv=plusi=join;plotY*GDP;run;*/procregdata=caizheng;modelY=GDP;title‘caizheng’;run;实验二多元线性回归模型的参数估计和统计检验程序（一）二版课本P77页表3.5.1数据，或者三版P85页表3.5.1数据，仅是年份差别，分别估计课本中P78或85页式子（3.5.18）和P80或87页中式子（3.5.19）：dataxiaofei;inputyearXC1990Q1990P01990P11990@@;cards;数据行（自己输入）;run;procprintdata=xiaofei;title‘中国城镇居民人均消费支出’;run;dataxiaofei2;setxiaofei;lnQ=log(Q1990);lnX=log(XC1990);lnP0=log(P01990);lnP1=log(P11990);x1=XC1990/P01990;y1=P11990/P01990;lnXP0=log(x1);lnP1P0=log(y1);run;procregdata=xiaofei2;modellnQ=lnXlnP1lnP0/DW;title‘模型3.5.18’;run;procregdata=xiaofei2;modellnQ=lnXP0lnP1P0/DW;title‘模型3.5.19’;run;程序（二）二版课本P92页习题11数据，模型为对数线性模型或者三版P105页习题13数据：datazhizhao;inputnumberYKL@@;cards;数据行（自己输入）;run;procprintdata=zhizhao;3title‘中国2000年的制造业总体规模’;run;datazhizhao2;setzhizhao;lnY=log(Y);lnK=log(K);lnL=log(L);run;procprintdata=zhizhao2;title‘zhizhao2’;run;procregdata=zhizhao2;modellnY=lnKlnL;printcli;/*可得95%的置信区间及相对误差值*/run;datazhizhao3;setzhizhao2(keep=YlnYlnKlnL);lnYY=1.15397+0.60925*lnK+0.36078*lnL;/*即为012ln*ln*lnYKL*/YY=exp(lnYY);/*即为lnYYe*/aa=Y-YY;/*即为()YY*/Yresid=aa/Y;/*即为()/YYY*/procprintdata=zhizhao3;title‘简单拟合’;run;datazhizhao4;setzhizhao3;keepYlnYYYYYresid;procprintdata=zhizhao4;run;datazhizhao5;setzhizhao;a=Y/L;lnYL=log(a);b=K/L;lnKL=log(b);run;procprintdata=zhizhao5;title‘zhizhao5’;run;procregdata=zhizhao5;modellnYL=lnKL;run;实验三异方差模型的检验和处理程序（一）二版课本P101页表4.1.1数据或三版课本P116页表4.1.1数据：datanongcun;inputdiqu$YX1X2@@;cards4;数据行（自己输入）;;;;run;procprintdata=nongcun;title‘中国农村居民人均消费’;run;datanongcun2;setnongcun;lnY=log(Y);4lnX1=log(X1);lnX1X1=lnX1*lnX1;lnX2=log(X2);lnX2X2=lnX2*lnX2;lnX1X2=lnX1*lnX2;run;procregdata=nongcun2;modellnY=lnX1lnX2;title‘nongcun2’;run;datanongcun3;setnongcun2;e=lnY-(1.60258+0.32541*lnX1+0.50708*lnX2);e1=abs(e);e2=e*e;run;/*procgplotdata=nongcun3;symbolv=plusi=jion;plote2*lnX2;run;*/procregdata=nongcun3;modele1=lnX1lnX2;title‘用戈里瑟法检验异方差’;run;procregdata=nongcun3;modele1=X1X2;title‘用戈里瑟法检验异方差1’;run;procregdata=nongcun3;modele2=lnX1lnX1X1lnX2lnX2X2lnX1X2;title‘怀特检验法检验异方差’;run;procregdata=nongcun3;modele2=lnX1lnX1X1lnX2lnX2X2;title‘没有交叉项的怀特检验’;run;datanongcun4;setnongcun2;procsortdata=nongcun4;byX2;procprintdata=nongcun4;title‘nongcun4’;run;datanongcun5;setnongcun2;X22=X2;ifX2=876.0;procsortdata=nongcun5;byX2;procprintdata=nongcun5;title‘nongcun5’;run;procregdata=nongcun5;modellnY=lnX1lnX2;title‘G-Q检验子样本1’;run;datanongcun6;setnongcun2;X22=X2;ifX2=1303.6;procsortdata=nongcun6;5byX2;procprintdata=nongcun6;title‘nongcun6’;run;procregdata=nongcun6;modellnY=lnX1lnX2;title‘G-Q检验子样本2’;run;datanongcun7;setnongcun3;lnYjiaq=lnY/e1;lnX1jiaq=lnX1/e1;lnX2jiaq=lnX2/e1;procprintdata=nongcun7;title‘nongcun7’;run;procregdata=nongcun7;modellnYjiaq=lnX1jiaqlnX2jiaq/DWnoint;title‘加权最小二乘法’;run;实验四序列相关模型的检验和处理程序（一）第三版课本P56页中国居民总量消费函数模型，表2.6.2中数据，与实验1.2数据相同：datajumin;inputyearTXY@@;cards;数据自己输入;run;procprintdata=jumin;title‘jumin’;run;/*procgplotdata=jumin;symbolv=plusi=join;plotY*X;run;*/procregdata=jumin;modelY=X/dw;title‘jumin’;run;/*画参差相关图*/datajumin2;setjumin;YY=2091.29476+0.43753*X;et=Y-YY;et_1=lag(et);et_2=lag(et_1);et_3=lag(et_2);run;/*procgplotdata=jumin2;Symbolv=stari=join;plotet*year;run;procgplotdata=jumin2;Symbolv=plusi=join;plotet*et_1;run;*//*回归检验法*/procregdata=jumin2;6modelet=et_1;title‘回归法1’;run;procregdata=jumin2;modelet=et_1et_2;title‘回归法2’;run;/*引入时间变量T以平方的形式出现，依据P59页图2.6.1*/datajumin3;setjumin2;T2=T*T;run;procregdata=jumin3/dw;modelY=XT2;title引入时间变量T的回归模型;run;run;/*拉格朗日乘数检验*/datajumin4;setjumin3;YYY=3328.19055+0.17615*X+21.65582*T2;ett=Y-YYY;ett_1=lag(ett);ett_2=lag(ett_1);ett_3=lag(ett_2);Y_1=lag(Y);Y_2=lag(Y_1);X_1=lag(X);X_2=lag(X_1);T2_1=lag(T2);T2_2=lag(T2_1);run;procregdata=jumin4;modelett=XT2ett_1;title含1阶滞后残差项的辅助回归拉格朗日乘数检验序列相关;run;procregdata=jumin4;modelett=XT2ett_1ett_2;title含2阶滞后残差项的辅助回归拉格朗日乘数检验序列相关;run;procregdata=jumin4;modelett=ett_1ett_2ett_3/noint;title估计各阶相关系数;run;procregdata=jumin4;modelett=ett_1ett_2/noint;title估计各阶相关系数;run;procregdata=jumin4;modelett=ett_1/noint;title估计各阶相关系数;run;datajumin5;setjumin4;Ystar=Y-0.73761*Y_1;Xstar=X-0.73761*X_1;T2star=T2-0.73761*T2_1;7run;procregdata=jumin5;modelYstar=XstarT2star;title一阶广义差分法;run;data