《计量经济学》上机实验参考答案本科生.docx
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《计量经济学》上机实验参考答案本科生
《计量经济学》上机实验参考答案
实验一：
计量经济学软件Eviews的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。
实验设备：
个人计算机，计量经济学软件Eviews，外围设备如U盘。
实验目的：
（1）熟悉Eviews软件基本使用功能；
（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法。
实验方法与原理：
Eviews软件使用，普通最小二乘法（OLS），拟合优度评价、t检验、F检验、J-B检验、预测原理。
实验要求：
（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；
（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。
实验内容与数据1：
表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
（1）估计这个行业的线性总成本函数：
；
（2）和的经济含义是什么？
；（3）估计产量为10时的总成本。
表1某行业成本与产量数据
总成本y
80
44
51
70
61
产量x
12
4
6
11
8
参考答案：
（1）总成本函数（标准格式）：
s=（3.211966）（0.367954）
t=（8.180904）（11.57462）
（2）=26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；=4.25899为边际成本，即产量每增加1单位时，总成本增加了4.25899单位。
（3）产量为10时的总成本为：
==68.86669
实验内容与数据2：
我国1978-2001年的财政收入（y）和国民生产总值（x）的数据资料如表2所示：
表2我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据
obs
x
y
obs
x
y
1978
3624.10
1132.26
1990
18598.40
2937.10
1979
4038.20
1146.38
1991
21662.50
3149.48
1980
4517.80
1159.93
1992
26651.90
3483.37
1981
4860.30
1175.79
1993
34560.50
4348.95
1982
5301.80
1212.33
1994
46670.00
5218.10
1983
5957.40
1366.95
1995
57494.90
6242.20
1984
7206.70
1642.86
1996
66850.50
7407.99
1985
8989.10
2004.82
1997
73142.70
8651.14
1986
10201.40
2122.01
1998
76967.20
9875.95
1987
11954.50
2199.35
1999
80579.40
11444.08
1988
14922.30
2357.24
2000
88254.00
13395.23
1989
16917.80
2664.90
2001
95727.90
16386.04
试根据资料完成下列问题：
（1）给出模型的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义；
（2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；
（3）对所建立的回归方程进行检验（包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验）；
（4）若2002年国民生产总值为103553.60亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（）。
参考答案：
（1）
（317.5155）（0.007069）
（1.022578）（18.89340）
，说明GNP每增加1亿元，财政收入将平均增加1335.61万元。
（2）=324.68442.0739317.5155=（-333.8466983.1442）
=0.1335612.07390.007069=（0.1189010.148221）
（3）①经济意义检验：
从经济意义上看，，符合经济理论中财政收入随着GNP增加而增加，表明GNP每增加1亿元，财政收入将平均增加1335.61万元。
②估计标准误差评价：
，即估计标准误差为1065.056亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为1065.056亿元。
③拟合优度检验：
，这说明样本回归直线的解释能力为94.2%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP解释的部分占94.2%，说明模型的拟合优度较高。
④参数显著性检验：
18.8934，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。
（4）,
根据此表可计算如下结果：
，
=（11672.216638.62）
实验内容与数据3：
表3给出某地区职工平均消费水平，职工平均收入和生活费用价格指数，试根据模型作回归分析报告。
表3某地区职工收入、消费和生活费用价格指数
年份
年份
1985
20.10
30.00
1.00
1991
42.10
65.20
0.90
1986
22.30
35.00
1.02
1992
48.80
70.00
0.95
1987
30.50
41.20
1.20
1993
50.50
80.00
1.10
1988
28.20
51.30
1.20
1994
60.10
92.10
0.95
1989
32.00
55.20
1.50
1995
70.00
102.00
1.02
1990
40.10
61.40
1.05
1996
75.00
120.30
1.05
参考答案：
（1）
（6.685015）（0.031574）（5.384905）
（1.564306）（20.10578）（-1.664608）
（2）①经济意义检验：
从经济意义上看，，符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向在0与l之间，表明职工平均收入每增加100元，职工消费水平平均增加63.48元。
，符合经济意义，表明职工消费水平随着生活费用价格指数的提高而下降，生活费用价格指数每提高1单位时，职工消费水平将下降-8.964个单位。
②估计标准误差评价：
，即估计标准误差为208.5572单位，它代表职工平均消费水平估计值与实际值之间的平均误差为208.5572单位。
③拟合优度检验：
，这说明样本回归直线的解释能力为97.6%，它代表职工平均消费水平变动中，由解释变量职工平均收入解释的部分占97.6%，说明模型的拟合优度较高。
④F检验：
，表明总体回归方程显著，即职工平均收入和生活费用价格指数对职工消费水平的影响在整体上是显著的。
⑤t检验：
20.10578，说明职工平均收入对职工消费水平的影响是显著的；，说明生活费用价格指数对职工消费水平的影响是不显著的。
实验内容与数据4：
某地区统计了机电行业的销售额y（万元）和汽车产量（万辆）以及建筑业产值（千万元）的数据如表4所示。
试按照下面要求建立该地区机电行业的销售额和汽车产量以及建筑业产值之间的回归方程，并进行检验（显著性水平）。
表4某地区机电行业的销售额、汽车产量与建筑业产值数据
年份
销售额y
汽车产量
建筑业产值
1981
280.0
3.909
9.43
1982
281.5
5.119
10.36
1983
337.4
6.666
14.50
1984
404.2
5.338
15.75
1985
402.1
4.321
16.78
1986
452.0
6.117
17.44
1987
431.7
5.559
19.77
1988
582.3
7.920
23.76
1989
596.6
5.816
31.61
1990
620.8
6.113
32.17
1991
513.6
4.258
35.09
1992
606.9
5.591
36.42
1993
629.0
6.675
36.58
1994
602.7
5.543
37.14
1995
656.7
6.933
41.30
1996
998.5
7.638
45.62
1997
877.6
7.752
47.38
（1）根据上面的数据建立对数模型：
（1）
（2）所估计的回归系数是否显著？
用p值回答这个问题。
（3）解释回归系数的意义。
（4）根据上面的数据建立线性回归模型：
（2）
（5）比较模型
（1）、
（2）的值。
（6）如果模型
（1）、
（2）的结论不同，你将选择哪一个回归模型？
为什么？
参考答案：
（1）回归结果
（0.212765）（0.137842）（0.055677）
（17.5541）（2.814299）（10.21006）
（2）t检验：
2.814299，，说明汽车产量对机电行业销售额的影响是显著的；10.21006，，说明建筑业产值对机电行业销售额的影响是显著的。
F检验：
，表明总体回归方程显著，即汽车产量、建筑业产值对机电行业销售额的影响在整体上是显著的。
（3），说明汽车产量每增加1%，机电行业的销售额将平均增加0.39%；，说明建筑业产值每增加1%，机电行业的销售额将平均增加0.57%。
（4）回归结果
（81.02202）（15.66885）（1.516553）
（-0.709128）（2.916971）（7.868761）
（5）模型
（1）的、，模型
（2）的、。
因此，模型
（1）的拟合优度大于模型
（2）的拟合优度。
（6）从两个模型的参数估计标准误差、S.E、t、F、统计量可以看出，模型
（1）优于模型
（2），应选择模型
（1）。
实验内容与数据5：
表5给出了一个钢厂在不同年度的钢产量。
找出表示产量和年度之间关系的方程：
，并预测2002年的产量。
表5某钢厂1991-2001年钢产量（单位：
千吨）
年度
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
千吨
12.2
12.0
13.9
15.9
17.9
20.1
22.7
26.0
29.0
32.5
36.1
参考答案：
（0.021946）（0.003236）
（105.1484）（36.06598）
DW=1.888171F=1300.755
，，
实验二：
异方差性、自相关性、多重共线性检验（3课时）
实验设备：
个人计算机，计量经济学软件Eviews，外围设备如U盘。
实验目的：
（1）掌握异方差性模型的检验方法和处理方法；
（2）掌握自相关性性模型的检验方法和处理方法；（3）掌握多重共线性模型的检验方法和处理方法。
实验方法与原理：
GoldfeldandQuandt检验、White检验、DW检验和LM检验、辅助回归模型检验和方差膨胀因子检验，加权最小二乘法、广义最小二乘法、广义差分法。
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