非线性回归的迭代估计方法的eviews上机步骤150406.pdf

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1、我国国有独立核算工业企业统计资料工业总产值职工人数固定资产年份时间tY（亿元）L（万人）K（亿元）197813289.1831392225.70197923581.2632082376.34198033782.1733342522.81198143877.8634882700.90198254151.2535822902.19198364541.0536323141.76198474946.1136693350.95198585586.1438153835.79198695931.3639554302.2519871

2、06601.6040864786.051988117434.0642295251.901989127721.0142735808.711990137949.5543646365.791991148634.8044727071.351992159705.5245217757.2519931610261.6544988628.7719941710928.6645459374.34资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理建立非线性回归模型C-D生产函数。αβεC-D生产函数为：Y=A

3、LKe，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得：lny=lnA+αlnL+βlnK+ε在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENRLNY=log（Y）GENRLNL=log（L）GENRLNK=log（K）LSLNYCLNLLNK则估计结果如图3-3所示。图3-3线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为：lnyˆ=−1.9513+0.6045lnL+0.6737lnK（模型3）t＝(-1.172)(2.217)(

4、9.310)22R=0.9958R=0.9951F=1641.4070.60450.6737即：yˆ=0.1424LK从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：－3①参数初值：0，0，0；迭代精度：10；则生产函数的估计结果如图3-4所示。图3-4生产函数估计结果此

5、时，函数表达式为：−1.011611.0317yˆ=4721.97LK（模型4）1t＝(0.313)(－2.023)(8.647)22R=0.9840R=0.9817可以看出，模型4中劳动力弹性α＝-1.01161，资金的产出弹性β＝1.0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。－5②参数初值：0，0，0；迭代精度：10；图3-5生产函数估计结果－5从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10后，迭代10

6、0次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。－5③参数初值：0，0，0；迭代精度：10，迭代次数1000；图3-6生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为：0.61100.6649yˆ=0.1450LK（模型5）t＝(0.581)(2.267)(10.486)22R=0.9957R=0.9950从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，22R=0.9957，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将

7、模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。－5④参数初值：1，1，1；迭代精度：10，迭代次数100；图3-7生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。3