Eview分析题3.docVIP

三、我国发展服务外包的就业效应 变量LLOG OSS WLOG YLOG 之间的关系图 1.变量的平稳性检验（ADF检验） 分别对各变量进行单位根检验 变量L进行ADF检验，结果为： 对L的数据取对数，即log(L): t-Statistic ??Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.729796 ?0.0797 Test critical values: 1% level -2.937216 5% level -2.006292 10% level -1.598068 log(L)的数据在二阶差分时，t-Statistic的值-1.729796小于5% level的值-2.006292， 序列为平稳序列。 2)变量OSS进行ADF检验，结果为： t-Statistic ??Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.954057 ?0.0189 Test critical values: 1% level -4.420595 5% level -3.259808 10% level -2.771129 OSS的数据在二阶差分时，t-Statistic的值-3.954057小于5% level的值-3.259808， 序列为平稳序列。 3)变量W进行ADF检验，结果为： 对w的数据取对数，即log(W): t-Statistic ??Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.145553 ?0.0145 Test critical values: 1% level -4.420595 5% level -3.259808 10% level -2.771129 Log(W)的数据在二阶差分时，t-Statistic的值-4.145553小于5% level的值-3.259808， 序列为平稳序列。 4)变量Y进行ADF检验，结果为： 对Y的数据取对数，即log(Y): t-Statistic ??Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.200466 ?0.0161 Test critical values: 1% level -4.582648 5% level -3.320969 10% level -2.801384 log(Y)的数据在二阶差分时，t-Statistic的值-4.200466小于5% level的值-3.320969， 序列为平稳序列。 2. 变量的协整检验（或单整检验） 两个或多变量是非平稳的序列时，回归可能是虚假的回归。为克服它，则要进行协整。 为了分析被解析变量log(L)和log(W)、log（Y）、OSS之间是否存在协整关系，先对这几个变量进行回归估计，然后检验回归残差的平稳性。 以log(L)为被解释变量，log(W)、log（Y）、OSS为解释变量，用OLS回归方法估计回归模型， 结果如下： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 6.901985 0.275524 25.05035 0.0000 OSS -0.000169 9.36E-05 -1.804461 0.1088 WLOG -0.214801 0.138913 -1.546297 0.1606 YLOG 0.475203 0.126343 3.761225 0.0055 R-squared 0.988710 ????Mean dependent var 9.979804 Adjusted R-squared 0.984476 ????S.D. dependent var 0.120496 S.E. of regression 0.015013 ????Akaike info criterion -5.298542 Sum squared resid 0.001803 ????Schwarz criterion -5.136906 Log likelihood 35.79125 ????Hannan-Quinn criter. -5.358385 F-statistic 233.5213 ????Durbin-Watson stat 1.681700 Prob(F-statistic) 0.000000 为了检验回归残差的平稳性，在工作文档窗口中，点击Genr功能键，命令ut＝Resid，将上述OLS回归得到的残差序列命名为新序列ut，然后双击ut序列，对ut序列进行单位根检验。由于残差序列的均值为0，所以选择无截距项、无趋势项的