计量经济学实验报告多元线性回归自相关范文Word格式.docx
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3645.217
519.28
1979
102.0
1281.79
4062.579
537.82
1980
106.0
1228.83
4545.624
571.7
1981
102.4
1138.41
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629.89
1982
101.9
1229.98
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700.02
1983
101.5
1409.52
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775.59
1984
102.8
1701.02
7208.052
947.35
1985
108.8
2004.25
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2040.79
1986
2204.91
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1987
107.3
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1988
118.5
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2821.86
1991
102.9
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1992
105.4
3742.2
26923.48
3296.91
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113.2
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1994
121.7
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5126.88
1995
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6038.04
1996
106.1
7937.55
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1997
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1999
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2000
98.5
15886.5
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2001
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18902.58
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15301.38
2002
98.7
22053.15
120332.7
17636.45
2003
99.9
24649.95
135822.8
20017.31
2004
28486.89
159878.3
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2005
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28778.54
2006
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2007
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2008
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2009
98.8
76299.93
340506.9
59521.59
实验一：
多元线性回归
1、将数据导入eviews5.0后，分别对三个解释变量与被解释变量做散点图，选择两个变量作为group打开，在数据表“group”中点击view/graph/scatter/simplescatter，出现数据的散点图，分别如下图所示：
从散点图看，变量间不一定呈现线性关系，可以试着作线性回归。
2、进行因果关系检验
在“workfile”中按住“ctrl”键，点击所要选择的变量，作为组打开后，在“View”下拉列表中选择“GrangeCausality”，滞后期为2，得出如下结果：
PairwiseGrangerCausalityTests
Date:
06/23/11Time:
16:
14
Sample:
19782009
Lags:
2
?
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Probability
EDdoesnotGrangerCauseY
30
8.90261
0.00120
YdoesnotGrangerCauseED
18.8091
1.0E-05
15
GDPdoesnotGrangerCauseY
1.01199
0.37790
YdoesnotGrangerCauseGDP
0.91874
0.41208
19
RPIdoesnotGrangerCauseY
0.66167
0.52479
YdoesnotGrangerCauseRPI
1.60624
0.22067
从因果关系检验看，ED明显影响财政收入Y，其他两个因素影响不显着。
3、做多元线性回归
选中变量作为组打开，在下拉列表“Proc”中选择“MakeEquation”
按“确定”，得到多元回归模型：
根据图中数据，模型估计的结果为：
（29.44784）（0.012839）（0.062849）（3135.746）
t=（1.915151）（3.609459）（9.805713）（-2.043646）
F=2714.480df=27
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年RPI每增长1%，平均来说税收收入会增长29.44784亿元；
当年GDP每增长1亿元，平均来说税收收入会增长0.012839亿元；
当年财政支出每增长1亿元，平均来说税收收入会增长0.062849亿元。
可决系数
，修正后的可决系数
，说明模型的样本的拟合很好。
F检验的数值很大，可以判定，在给定显着性水平α=0.05的情况下，拒绝原假设。
说明回归方程显着，既“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售价格指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显着影响。
从t检验的值可以看出，GDP、ED均对税收收入有显着影响，但是RPI指数的t检验值为1.915151，不通过检验。
实验二：
自相关
1、根据前面的数据把GDP作为解释变量，税收收入作为被解释变量进行一元回归。
结果如下：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
19:
01
Includedobservations:
32
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
GDP
0.169682
0.003899
43.51742
0.0000
C
-1552.721
478.9886
-3.241666
0.0029
R-squared
0.984406
Meandependentvar
12135.70
AdjustedR-squared
0.983886
S.D.dependentvar
16097.40
S.E.ofregression
2043.434
Akaikeinfocriterion
18.14311
Sumsquaredresid
1.25E+08
Schwarzcriterion
18.23472
Loglikelihood
-288.2898
F-statistic
1893.765
Durbin-Watsonstat
0.115021
Prob（F-statistic）
0.000000
把回归分析结果报告出来如下：
（0.003899）（478.9886）
t=（43.51742）（-3.241666）
SE=2043.434DW=0.115021F=1893.765
从报告可以一目了然地看出，D-W值近似为0，存在自相关。
2、用图形检验法检查是否存在自相关
做残差趋势图：
在进行一元回归的界面上，
点击“resid”，生成残差趋势图：
在“workfile”窗口找到“show”，点击
在弹出的“show”对话框中输入“resid（-1）resid”，单击“OK”
点击“view/graph/scatter/simplescatter”，生成残差散点图：
从以上残差趋势图和残差散点图可以看出，方程存在正自相关。
3、回归自相关的处理
在Y对GDP远回归中添入AR
（1）项，如图：
点击“确定”，回归结果如下：
此时D-W值由原来的0.115021提高到1.125604，还没有消除自相关，继续处理，再加入AR
（2）项，结果如下：
20:
Sample（adjusted）:
19802009
30afteradjustments
Convergenceachievedafter9iterations
0.188524
0.012513
15.06663
-4664.037
4712.907
-0.989631
0.3315
AR
（1）
1.414221
0.177508
7.967088
AR
（2）
-0.462035
0.185079
-2.496418
0.0192
0.998941
12909.51
0.998819
16342.77
561.7293
15.62348
8204036.
15.81031
-230.3522
8173.607
2.154231
InvertedARRoots
.90
.51
此时D-W检验值达到2.154231，消除了自相关。
没有消除和消除了自相关的回归方程分别为：
实验三、异方差
1、图形检验法
首先，Y对GDP回归的残差趋势图在前面自相关的实验中已经出现为：
接着，用SORT命令对变量进行排序：
然后，进行残差散点图，在“show”窗口输入指令“gdpresid^2”，点击“OK”，按照路径“view/graph/scatter/simplescatter”，生成残差散点图如下：
从残差散点图上可以直观地看出，方程不存在异方差。
2、Park检验
对Y与GDP回归的Park检验，实际上就是做形如如下的回归观察其显着性
进行回归，的结果为：
LOG（RESID^2）
21:
53
132
LOG（GDP）
0.161370
0.170146
0.948422
0.3505
12.89986
1.798054
7.174346
0.029111
14.58963
-0.003252
1.367971
1.370194
3.528243
56.32295
3.619852
-54.45189
0.899503
0.815372
0.350493
从结果可以看出，方程是不显着的，既不存在异方差
3、White检验
由一元回归估计结果，按照路径“view/residualtests/Whiteheteroskedasticity（nocrosstermsorcrossterms）”，进入White检验，根据White检验中附注函数的构造，最后一项为变量的交叉乘积项，因为检验一元函数，故无交叉乘积项，因此应选nocross。
经估计出现White检验结果如下：
WhiteHeteroskedasticityTest:
1.596084
0.219985
Obs*R-squared
3.173112
0.204629
TestEquation:
RESID^2
22:
05
2593976.
1086913.
2.386554
0.0238
23.52750
22.83921
1.030136
0.3115
GDP^2
-3.83E-05
7.44E-05
-0.514197
0.6110
0.099160
3914645.
0.037033
3866921.
3794644.
33.22514
4.18E+14
33.36255
-528.6022
0.360789
从表中可以看出，n
=3.173112，由White检验知，在α=0.05下，查
分布表，得临界值
（2）=5.9915同时，GDP和GDP^2的t值也不显着，n
=3.173112小于
（2）=5.9915，表明模型不存在异方差。
实验四：
多重共线性
1、在前面所做的多元线性回归模型中，回归结果如下：
由此可见，该模型可决系数很高，F值明显显着，但是当α=0.05时，RPI的t检验不通过，有可能存在多重共线性。
2、计算各解释变量的相关系数，点“view/correlation”得相关系数矩阵
由相关系数矩阵可以看出，各解释变量之间某些相关系数较高，证实存在一定程度的多重共线性。
3、对多重共线性的处理
才用逐步回归法，去检验和解决多重共线性问题，分别作Y对RPI、GDP、ED、
的一元回归，结果如下：
变量RPIGDPED
参数估计值-688.96980.1696820.835385
T统计量-1.53979443.5174274.23802
0.0732440.9844060.994586
0.0423520.9838860.994406
其中，ED的方程
最大，以ED为基础，顺次加入其它变量逐步回归，结果加入GDP后，
=0.996125，加入RPI后，
=0.994979，因此，保留GDP这个影响因素，剔除RPI这个变量。
修正后的回归结果为：
23:
24
0.045494
0.013408
3.393015
0.0020
ED
0.614992
0.065673
9.364498
-423.5219
271.1510
-1.561941
0.1291
0.996125
0.995857
1036.089
16.81335
16.95077
-266.0137
3727.026
1.003046
方程为：
Y=0.45494*GDP+0.614992*ED-423.5219
t=（3.393015）（9.364498）（-1.561941）
=0.996125
=0.995857F=3727.026DW=1.003046
基本消除共线性
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