chap14 系统方程模型课件.ppt

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1、第十四章系统方程模型主要内容似不相关回归多元回归模型联立方程模型实验14-1：似不相关回归实验基本原理实验内容及数据来源本书附带光盘data文件夹下的“usaauto.dta”工作文件，给出了美国汽车产业的横截面数据。主要变量包括：price=汽车的价格，mpg=每加仑油所行驶的英里数，weight=汽车的重量，foreign=是否进口车（0代表是国产车），length=汽车长度，displacement=内燃机气缸的工作容积。利用这些数据，我们拟合两个方程，分析汽车长度、产地对其重量的影响，以及汽车每加仑油所能行驶的里程、产地、内燃机气缸的工

2、作容积对其价格的影响。考虑到两个方程的扰动项可能相关，我们使用似不相关回归模型。这样，利用“usaauto.dta”的数据，我们来讲解似不相关回归的操作以及模型的预测。实验操作指导1似不相关回归的操作对于“usaauto.dta”的数据，我们同时拟合两个方程，来分析汽车长度、产地对其重量的影响，以及汽车每加仑油所能行驶的里程数、产地、内燃机气缸的工作容积对其价格的影响。这样，输入命令：sureg(weightlengthforeign)(pricempgforeigndisplacement),corrsmalldfk其中，sureg为似不相关

3、回归的基本命令，weight为第一个方程的被解释变量，foreign和length是第一个方程的解释变量；price是第二个方程的被解释变量，mpg、foreign和displacement是第二个方程的解释变量。选项corr表示进行Breusch–Pagan自相关检验，small表示汇报小样本统计量，dfk表示计算残差的协方差矩阵时进行小样本调整。此外，如果我们想拟合两个方程，其解释变量相同，都是length和foreign，而被解释变量分别为weight和price，则可以输入以下命令：sureg(weightprice=lengthfor

4、eign)其中，等号前的变量代表各方程的被解释变量，等号后的变量代表各方程相同的解释变量。这里需要注意的是，命令中的括号必不可少。当然，对于这个问题，我们也可以采用命令：sureg(weight=lengthforeign)(price=lengthforeign)其结果与前面的结果相同。对于前面的回归，如果我们要给第一个方程命名为eq1，给第二个方程命名为eq2，则可以输入命令：sureg(eq1:weightlengthforeign)(eq2:pricempgforeigndisplacement),corrsmalldfk这里，括号中的

5、冒号前为方程名，冒号后为被解释变量和解释变量。2似不相关回归的预测拟合完似不相关回归模型之后，进行预测的基本命令为：predict[type]newvar[if][in][,equation(eqno[,eqno])statistic]其中，predict是预测的基本命令语句，newvar代表生成的新变量的名称，type代表新变量的类型，if代表条件语句，in代表范围语句，选项equation()指定要预测的方程，eqno代表方程号或方程名，statistic代表要预测的统计量。表14.2给出了各statistic统计量及其含义。在前面的回归之

6、后，我们要对两个方程的拟合值进行预测，可输入命令：predictpweight,equation(#1)predictpprice,equation(#2)其中，第一步是对第一个方程的拟合值进行预测，并将其命名为pweight；第二步是对第二个方程的拟合值进行预测，并将其命名为pprice。下面，我们看一下原序列值和预测值的描述统计量。输入命令：summarizepriceppriceweightpweight如果我们对两个方程的预测值之差感兴趣，可以输入命令：predictdiff,equation(price,weight)differen

7、ce这里，选项表明，我们计算方程price的预测值和方程weight的预测值之差，并将其命名为diff。下面，我们生成一个新变量diff2，为预测值pprice和pweight之差。输入命令：gendiff2=pprice-pweight我们来看一下diff和diff2的前5个值。输入命令：listdiffdiff2in1/5实验14-2：多元回归模型实验基本原理对于多方程的模型，如果几个方程的解释变量都相同，则我们称模型为多元回归模型（multivariateregression，区别于multipleregression）。这种模型与似不相

8、关回归模型在本质上是一致的，但Stata中存在专门的命令对其进行回归。如我们在似不相关回归的实验原理处所讲，当各方程包含的解释变量完全相同时，SUR和