计量经济学上机实验报告.docx
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计量经济学上机实验报告
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计量经济学上机实验报告
一、实验目的、意义和内容：
实验目的：
认识Eviews及掌握Eviews操作方法，运用Eviews软件处理数据，对数据进行简单线性回归分析、制作多元线性回归模型，进行识别与解决多重共线性和异方差等案例分析。
实验意义：
掌握了Eviews软件的基本操作，并能利用该软件进行模型的相关分析和制作，从技术的角度加深了对计量经济学的认识，促进了该学科的学习和运用。
实验内容：
Eviews软件介绍及基本操作。
简单现行回归模型和多元现行回归模型。
多重共线性的识别及解决。
异方差的识别及解决。
二、课后作业题
第三章：
3.3
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
120713Time:
14:
23
Sample:
118
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-50.01638
49.46026
-1.011244
0.3279
X
0.086450
0.029363
2.944186
0.0101
T
52.37031
5.202167
10.06702
0.0000
R-squared
0.951235
Meandependentvar
755.1222
AdjustedR-squared
0.944732
S.D.dependentvar
258.7206
S.E.ofregression
60.82273
Akaikeinfocriterion
11.20482
Sumsquaredresid
55491.07
Schwarzcriterion
11.35321
Loglikelihood
-97.84334
Hannan-Quinncriter.
11.22528
F-statistic
146.2974
Durbin-Watsonstat
2.605783
Prob（F-statistic）
0.000000
（1）建立家庭数看消费的计量经济模型：
其中：
y为家庭书刊年消费支出、x为家庭月平均收入、T为户主受教育年数
（2）模型估计如上图
（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:
由估计检验结果,户主受教育年数参数对应的t统计量为10.06702,明显大于t的临界值，同时户主受教育年数参数所对应的P值为0.0000，明显小于，可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出将增加0.086元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出将增加52.37元。
3.4
（1）模型估计如上图
结果显示，失业率和预期通胀率对世纪通货膨胀率影响显著。
且失业率每上升一个百分点，实际通胀率下降1.393115，预期通胀率每上升一个百分点，实际通胀率上升1.480676个点。
（2）统计检验如上图
（3）可决系数为0.847311
3.5
结果显示，该地区人均年可支配收入的参数的t检验值为10.54786，其绝对值大于临界值；而且对应的P值为0.0000，也明显小于。
说明人均年可支配收入对该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出确实有显著影响。
但是，该地区耐用消费品价格指数的参数的t检验值为-0.921316，其绝对值小于临界值；而且对应的P值为0.3838，也明显大于。
这说明该地区耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出并没有显著影响。
3.6
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
112113Time:
14:
22
Sample:
19601982
Includedobservations:
23
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
28.25506
1.421488
19.87709
0.0000
X1
0.980849
0.019454
50.41900
0.0000
X2
-0.258426
0.015282
-16.91031
0.0000
R-squared
0.993890
Meandependentvar
84.34348
AdjustedR-squared
0.993279
S.D.dependentvar
17.50999
S.E.ofregression
1.435479
Akaikeinfocriterion
3.681982
Sumsquaredresid
41.21199
Schwarzcriterion
3.830090
Loglikelihood
-39.34279
F-statistic
1626.707
Durbin-Watsonstat
0.977840
Prob（F-statistic）
0.000000
3.7
（1）预期符号：
正、正、负、负、负。
（2）不符，x4、x5的符号与预期相反
（3）几个变量的t检验统计量大于0.05，说明影响不显著或模型估计错误。
第四章
4.3
（1）模型参数
（2）居民消费价格指数的回归系数的符号不能进行合理的经济意义解释，且CPI与进口之间的简单相关系数呈现正向变动。
可能数据中有多重共线性。
4.6
（1）建立对数线性多元回归模型，引入全部变量建立对数线性多元回归模型如下:
生成:
lny=log（y）, 同样方法生成:
lnx1,lnx2,lnx3,lnx4,lnx5,lnx6,lnx7.
（2）从修正的可决系数和F统计量可以看出，全部变量对数线性多元回归整体对样本拟合很好，各变量联合起来对能源消费影响显著。
可是其中的lnX3、lnX4、lnX6对lnY影响不显著,而且lnX2、lnX5的参数为负值，在经济意义上不合理。
所以这样的回归结果并不理想。
预料此回归模型会遇到多重共线性问题, 因为国民总收入与GDP本来就是一对关联指标；而工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值则是GDP的组成部分。
这两组指标必定存在高度相关。
（3）解释变量国民总收入（亿元）X1（代表收入水平）、国内生产总值（亿元）X2（代表经济发展水平）、工业增加值（亿元）X3、建筑业增加值（亿元）X4、交通运输邮电业增加值（亿元）X5（代表产业发展水平及产业结构）、人均生活电力消费 （千瓦小时）X6（代表人民生活水平提高）、能源加工转换效率（%）X7（代表能源转换技术）等很可能线性相关,计算相关系数如下:
可以看出lnx1与lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6之间高度相关，许多相关系数高于0.900以上。
如果决定用表中全部变量作为解释变量，很可能会出现严重多重共线性问题。
（3）因为存在多重共线性，解决方法如下：
采用逐步回归法，分别作lnY对lnx1lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6、lnx7的一元回归，结果如下:
一元回归结果：
其中加入lnX6的方程调整的可决系数最大, 以lnX6为基础, 顺次加入其他变量逐步回归。
结果如下表:
经比较，新加入lnX5的方程调整可决系数改进最大, 各参数的t检验也都显著，但是lnX5参数的符号与经济意义不符合。
若再加入其他变量后的逐步回归,若剔除不显著的变量和无经济意义的变量后, 仍为第一步所建只包含lnX6的一元回归模型。
4.7
由此可见，该模型R^2可决系数很高，F检验值366.6799,明显显著。
NZ系数的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。
由相关系数矩阵可以看出：
各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。
（2）解决方案：
采用逐步回归的方式,分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6、X7的一元回归，结果如下：
变量
X2
X3
X4
X5
X6
X7
参数估计值
1.454186
0.417628
3.186851
0.829789
0.332292
0.111530
t统计量
12.40398
20.19779
22.67733
6.206025
16.38246
0.320338
0.846034
0.935773
0.948364
0.579041
0.905528
0.003651
按的大小排序为：
X4、X3、X6、X2、X5、X7。
以X4为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
最终所得结果，当取，X3、X4、X5系数的t检验都显著，这是最后消除多重共线性的结果。
这说明，在其他因素不变的情况下，当工业增加值、建筑业增加值、总人口分别增长1单位时，财政收入有所增长。
第五章：
5.2
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
120513Time:
15:
16
Sample:
160
Includedobservations:
60
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-13.36448
52.42651
-0.254918
0.7997
X
0.864472
0.286783
3.014380
0.0038
R-squared
0.135444
Meandependentvar
136.3333
AdjustedR-squared
0.120538
S.D.dependentvar
138.7790
S.E.ofregression
130.1464
Akaikeinfocriterion
12.60796
Sumsquaredresid
982409.5
Schwarzcriterion
12.67777
Loglikelihood
-376.2389
Hannan-Quinncriter.
12.63527
F-statistic
9.086488
Durbin-Watsonstat
2.006596
Prob（F-statistic）
0.003815
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