实验报告1.docx

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实验报告1

郑州航空工业管理学院

经贸学院

实验报告

课程名称：

计量经济学

专业：

贸易经济

姓名：

许会敏

学号：

080305228

实验

（一）

实验项目名称：

一元线性回归分析

实验日期：

年月日实验地点：

专业实验室

实验报告成绩：

实验指导教师签字：

一、实验目的

掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验

二、实验依据或原理

一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。

由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。

所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。

只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。

三、实验内容及步骤

1、问题的提出

根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：

一是储蓄，二是消费。

如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。

本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（用人均GDP这个指标来表示）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。

2、指标选择

3、数据来源

我们从中国统计局网站上取得中国1978-2006年的人均消费、人均GDP和各年的CPI。

见表2.1：

表2.1人均GDP与人均消费的原始数据（现价）单位：

元

年度

人均消费

人均GDP

CPI

CPI（1990）=100

1978

184

381

100.7

46.65727

1979

208

419

101.9

47.54376

1980

238

463

106.7

50.72919

1981

264

492

102.5

51.99742

1982

288

528

102

53.03737

1983

316

583

101.7

53.93901

1984

361

695

102.7

55.39536

1985

446

858

109.3

60.54713

1986

497

963

106.5

64.48269

1987

565

1112

107.3

69.18993

1988

714

1366

118.8

82.19764

1989

788

1519

118

96.99321

1990

833

1644

103.1

100

1991

932

1893

103.4

103.4

1992

1116

2311

106.4

110.0176

1993

1393

2998

106.4

126.1902

1994

1833

4044

114.7

156.602

1995

2355

5046

124.1

183.381

1996

2789

5846

117.1

198.6016

1997

3002

6420

108.3

204.1624

1998

3159

6796

102.8

202.5291

1999

3346

7159

99.2

199.6937

2000

3632

7858

98.6

200.4925

2001

3869

8622

100.4

201.8959

2002

4106

9398

100.7

200.2808

2003

4411

10542

99.2

202.6841

2004

4925

12336

101.2

210.5888

2005

5463

14103

103.9

214.3794

2006

6111

16084

101.8

217.5951

4、数据处理

为了保证我们各个时期数据的可性，我们必须剔除价格的因素对人均消费和人均GDP的影响。

在这里我们用1990年的CPI作为基期来调整数据。

关于调整方法我们可以用Excell也可以用Eviews软件进行，在这里我们介绍一下用Eviews软件调整数据的步骤。

利用命令行输入：

“Genraverageconsume1=100/cpibase1990*averageconsume

Genraveragegdp1=100/cpibase1990*averagegdp”

其中averageconsume1、averagegdp1表示调整过后的人均消费和人均GDP；cpibase1990表示以1990年为基期的CPI。

调整过后的人均消费和人均GDP如表2.2

表2.2人均GDP与人均消费的可比价数据（单位：

元）

年度

人均消费

人均GDP

年度

人均消费

人均GDP

1978

394.3651

816.593

1993

1103.889

2375.779

1979

437.4917

881.2934

1994

1170.483

2582.342

1980

469.1579

912.6895

1995

1284.212

2751.648

1981

507.7175

946.2008

1996

1404.319

2943.582

1982

543.0134

995.5245

1997

1470.398

3144.556

1983

585.8469

1080.85

1998

1559.776

3355.567

1984

651.6791

1254.618

1999

1675.566

3584.99

1985

736.6163

1417.078

2000

1811.539

3919.349

1986

770.7495

1493.424

2001

1916.334

4270.518

1987

816.5928

1607.17

2002

2050.122

4692.412

1988

868.6381

1661.848

2003

2176.293

5201.197

1989

812.428

1566.089

2004

2338.681

5857.861

1990

833.000

1644.000

2005

2548.286

6578.524

1991

901.354

1830.754

2006

2808.427

7391.711

1992

1014.383

2100.573

5、数据分析

拟采用的方法

利用Eviews工具做普通最小二乘分析。

本次实验中人均消费（averageconsume）为被解释变量，人均GDP（averagegdp）为解释变量。

做人均消费对人均GDP的一元线性回归。

分析步骤

5.1数据的初步浏览

在每一实验前我们都应该对数据进行浏览，从直观的图形上检验是否存在变异数据，如果存在我们需要对它修正或者剔除，以防止它对我们实验结果的准确性产生不好的影响，导致实验结果的错误，影响实验的效果。

5.1.1对人均消费的观察

图2.1人均消费的趋势

从2.1图我们可以看出人均消费是平稳增长的，并且和现实的经济相符，不存在与经济意义相违背的数据。

所以我们可以保证我们取得的人均消费的数据的质量是可以满足我们此次实验的要求。

5.1.2对人均GDP的观察

图2.2人均GDP的趋势

从上图我们可以看出人均GDP是平稳增长的，虽然有些波动，但波动程度不大，这与现实经济是相符合的。

从图形上我们并没有发现有异常数据的存在。

5.1.3数据调整前后的对比

对调整后的数据与调整前数据的比较，来检验我们调整过后的效果以及调整的正确性。

图2.3调整前的人均消费与调整后的人均消费的比较

图2.4调整前的人均GDP与调整后的人均GDP的比较

通过对上面两幅图的观察我们可以直观的看出调整后的数据很好的消除了价格因素的影响，增加了数据的可比性。

变量的相关性

虽然通过对数据的初步浏览我们可以保证实验数据中不存在异常数据，但是这并不能说明这些数据能满足我们实验的要求。

下一步我们要检测这两组数据的相关性怎么样，如果相关性很小，那我们采用这两组数据进行回归分析就没有多大的意义。

1）、从图形上观察两组数据的相关性

作调整后的人均消费和调整后的人均GDP的散点图，如下图2.5

图2.5人均消费与人均GDP的相关性分析

从图2.5中可以看出这两组数据的相关性非常高。

2）、从两组数据的相关系数上看

利用Eviews工具得到相关系数，如下

图2.6相关系数

从相关系数我们可以看出人均消费和人均GDP的相关性达到了0.993632，非常的高，这就满足了我们进一步实验的要求。

6、建立模型

一元线性回归方程

在Eviews软件的命令窗口中输入下列命令行：

Lsaverageconsume1caveragegdp1

得到回归的结果如下：

AVERAGECONSUME1=210.7189408+0.3747271174*AVERAGEGDP1

7、统计检验

7.1经济意义检验

AVERAGECONSUME1=210.7189408+0.3747271174*AVERAGEGDP1

从斜率项的值看，0<0.3747271174<1,符合边际消费倾向在0与1之间的经济理论表明在1978-2006年间，以1990年不变价测算人均GDP每增加1元，人均消费将增加0.3747271174元。

截距项210.7189408在这里没有经济意义。

所以方程完全可以通过经济上的检验。

7.2统计显著性检验

（1）拟合优度检验

R-squared=0.987305，非常接近1.说明拟合度很高，得到的回归方程非常好的拟合了样本

（2）t显著性检验

t=（7.921639）（45.82419）

p=（0.0000）（0.0000）

查表可得，在5%的显著水平下，自由度为28的t的临界值是2.048，计算得到的t值远远大于临界值，所以它是统计显著的。

（3）F检验

回归方程中的F值为2099.9，查表可知，在自由度为30时（表中未给出自由度为29的值），在1%的显著水平下，临界的F值为2.39.由于观察到的F值为2099.9，远大于2.39，所以它是统计显著的

四、实验结果

通过上面的实验，我们可以得出这样的几个结论;

1、人均消费与经济水平是存在密切的内在联系的。

2、方程可以很好的验证经济理论GDP的增加人们用于消费支出也会相应的增加。

3、如果我们要提高我们的消费能力，让它对经济的发展做出更大的贡献，提高经济的发展水平从而增加居民的可支配收入是一种有效的手段。