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1、.实验七虚拟变量7.1实验目的掌握虚拟变量的基本原理，对虚拟变量的设定和模型的估计与检验，以及相关的EViews软件操作方法。7.2实验内容建立市场用煤销售量模型表7.1给出了全国市场用煤销售量（单位：万吨）的季度数据，试建立用时间变量拟合的煤销售量模型。表7.1obsYtobsYt1982.12599.81985.33159.11982.22647.21985.44483.21982.32912.71986.12881.81982.440871986.23308.71983.12806.51986.33437.51983.22672.11986.44946.
2、81983.32943.61987.132091983.44193.41987.23608.11984.13001.91987.33815.61984.22969.51987.45332.31984.33287.51988.13929.81984.44270.61988.24126.21985.13044.11988.34015.11985.23078.81988.44904.2数据来源：《中国统计年鉴》1989年，中国统计出版社7.3实验步骤7.3.1市场用煤销售量模型（1）相关图分析根据表7.1数据建立Y的趋势图，如图7.1。..图7.1（2）构造虚拟变量
3、从图7.1可以看出，从长期趋势看，煤销售量随时间增长而不断增长，且随季节不同呈现明显的周期性变化，由于受到取暖用煤的影响，每年第四季度的销售量大大高于其他季度。鉴于是季节数据可设三个季节变量如下：1（4季度）1（3季度）1（2季度）D1=D2=D3=0（1,2,3季度）0（1,2,4季度）0（1,3,4季度）模型中要加入时间因素t，以及虚拟变量D1，D2和D3。用EViews生成时间变量及虚拟变量序列，采用的方法为：图7.2在工作文件窗口点击Quick/GenerateSeries，在弹出的由方程生成序列的窗口，输入t=@trend(1981Q4)，如图7.2
4、，即可以生成表7.3中时间变量t的数据。生成季度虚拟变量数据，以季节数据D1为例，在生成序列窗口输入的EViews命令是D1=@seas(4)。用相似的方法生成D2和D3。得到建模数据如表7.3所示。..表7.3季度YttD1D2D3季度YttD1D2D31982.12599.810001985.33159.1150101982.22647.220011985.44483.2161001982.32912.730101986.12881.8170001982.44087.041001986.23308.7180011983.12806.550001986.33
5、437.5190101983.22672.160011986.44946.8201001983.32943.670101987.13209.0210001983.44193.481001987.23608.1220011984.13001.990001987.33815.6230101984.22969.5100011987.45332.3241001984.33287.5110101988.13929.8250001984.44270.6121001988.24126.2260011985.13044.1130001988.34015.1270101985.
6、23078.8140011988.44904.228100（3）估计加入虚拟变量的模型利用表7.3中的数据进行建模，估计结果如图7.3所示，整理如下式：y=2431.20+49.00t+1388.09D1+201.84D2+85.00D3（7.1）(26.04)(10.81)(13.43)(1.96)(0.83)R2=0.95,DW=1.2,s.e.=191.7,F=100.4,T=28,t0.05(28-5)=2.07由于D2，D3的系数没有显著性，说明第2，3季度可以归并入基础类别第1季度。于是只考虑加入一个虚拟变量D1，把季节因素分为第四季度和第一、二、
7、三季度两类。从上式中剔除虚拟变量D2，D3，得煤销售量模型估计结果见图7.4，模型结果整理为：y=2515.86+49.73t+1290.91D1(7.2)(32.03)(10.63)(14.79)R2=0.94,DW=1.4,s.e.=198.7,F=184.9,T=28,t0.05(25)=2.06进一步检验斜率是否有变化，在上式中加入变量tD1，y=2509.07+50.22t+1321.19D1-1.95tD1(7.3)(28.24)(9.13)(6.85)(-0.17)R2=0.94,DW=1.4,s.e.=202.8,F=118.5,T=28,t0
8、.05(24)=2.06由于回归系数-
