ブラウン型のプログラムを追加しました。

レポートを完成させるための手順は、大まかに分けて

1. 分析のためのプログラムの作成
2. 分析結果・グラフのWordへの貼り付け
3. 考察の記入

1. 分析のためのプログラムの作成
   
   consume という名前のプログラムに、それぞれの型の消費関数を分析するためのコマンドを付け加えていきます。
   実行の前には、lmtest のパッケージと DAAG のパッケージを読み込む必要があります。
   デューゼンベリー型の後に、ブラウン型、トービン型、フリードマン型を付け加えます。
   なお、これらの型は重回帰モデルとなるので、 cor コマンドで説明変数間の相関係数を計算することが良いでしょう。
   フリードマン型では、説明変数に欠損値が入っており、相関係数がうまく計算できません。そこで、 cor(na.omit(data1$YP),na.omit(data1$YT)) とすることにより、欠損値を除去して相関係数を計算します。

   data1 <- read.table("consume.csv",header=TRUE, sep=",")
   data1
   #
   # ケインズ型
   #
   reg1<-lm(CE~Y, data=data1)
   summary(reg1)
   windows()
   plot(resid(reg1))
   dwtest(reg1)
   bptest(reg1)
   #
   # デューゼンベリー型
   #
   CE2=data1$CE/data1$Y;
   Y2=data1$Y/data1$Y0;
   reg2<-lm(CE2~Y2, data=data1)
   summary(reg2)
   windows()
   plot(resid(reg2))
   dwtest(reg2)
   bptest(reg2)
   #
   # ブラウン型
   #
   CE_lag1 <- c(0, data1$CE[1:length(data1$CE)-1])
   reg3 <- lm(CE~Y+CE_lag1, data=data1)
   summary(reg3)
   windows()
   plot(resid(reg3))
   cor(data1$Y,CE_lag1)
   vif(reg3)
   bptest(reg3)
   #
   # ダービンのh統計量
   #
   resid1 <- resid(reg3)
   resid1
   resid1_lag1<-c(0, resid(reg1)[1:length(resid1)-1])
   resid_lag1
   summary(lm(resid1~resid1_lag1-1))
   rho1 <- coef(summary(lm(resid1~resid1_lag1-1)))[1,1]
   out <- summary(reg3)
   schat <- out$coefficients[3, "Std. Error"]
   durbinsh <- rho1 * sqrt((length(data1$CE)-1)/(1-(length(data1$CE)-1)*schat^2))
   durbinsh
   #
   # トービン型
   #
   
     以下、各自でプログラムを考えてみよ
     
   
   

   
   
   
2. 分析結果・グラフのWordへの貼り付け
   
   プログラムを実行した結果、グラフをWordの文書に貼り付けていきます。第3章の実習(資料はこちら)でやったとおりです。
   具体的には次のような手順でおこないます。
   1. 分析結果を "consume.txt" という名前で保存する。出力結果のウインドウをアクティブにして、「ファイル」−「ファイルを保存」を選び、保存する。
   2. 残差プロットのウインドウをアクティブにして、「ファイル」−「別名で保存」 でbmpを選び、「ケインズ型」、「デューゼンベリー型」など、対応する消費関数の名前で保存する。
   3. Wordを開き、分析結果を呼び出す。不要な部分は削除しておく(ダービンのh統計量は結果だけ残せばよい)。 また改行幅も狭くした方が見やすい。変更する部分を範囲指定した上で、ホームタブの「段落」で行間を「固定値」、間隔を「12pt」などとすればよい。
   4. グラフを挿入し、適当な大きさに変える。挿入タブの「図」−「ファイルから」で、挿入するファイルを選択する。
   
   
3. 考察の記入
   
   分析結果、残差プロットを見ながら個々のモデルの妥当性を検討していきます。これは今までの授業で取り上げてきた通りです。「4章までのまとめ」のスライドではチェックポイントをまとめてあります。
   ケインズ型消費関数についての考察をおこなったサンプルはこちらです。
   これに、デューゼンベリー型以下の各モデルについての考察をつけ加えていきます。
   3変数の重回帰モデルでは、説明変数間の相関係数が0.948以上のとき、VIFが10より大きくなります。
   ブラウン型は説明変数にラグつき内生変数を含むので、ダービンのh統計量を用います。5章の実習でおこなったプログラムを参考に、作成してみましょう。

以上のステップを経て、レポートを完成させてください。

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