计量经济学实验报告.docx

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计量经济学实验报告

实验一一元线性回归模型

一、实验目的：

了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作

二、实验内容：

1、搜集2001-2011年，人均消费和人均gdp数据，构建消费模型，并估计，检验，按照教材例题数据处理过程处理。

表一2001-2011年人均消费和人均gdp数据

年份

人均消费

人均GDP

2001

3611

7543

2002

3791

8184

2003

4089

9101

2004

4552

10561

2005

5439

14040

2006

6111

16084

2007

7081

18934

2008

8183

22698

2009

9098

25575

2010

9968

29992

2011

12272

35181

2、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料要求，

（1）作出散点图。

建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；

（2）对所建立的回归方程进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。

表二中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）

年份

Y

GDP

年份

Y

GDP

1978

1132.26

3624.1

1990

2937.1

18547.9

1979

1146.38

4038.2

1991

3149.48

21617.8

1980

1159.93

4517.8

1992

3483.37

26638.1

1981

1175.79

4862.4

1993

4348.95

34634.4

1982

1212.33

5294.7

1994

5218.1

46759.4

1983

1366.95

5934.5

1995

6242.2

58478.1

1984

1642.86

7171

1996

7407.99

67884.6

1985

2004.82

8964.4

1997

8651.14

74462.6

1986

2122.01

10202.2

1998

9875.95

78345.2

1987

2199.35

11962.5

1999

11444.08

82067.5

1988

2357.24

14928.3

2000

13395.23

89403.6

1989

2664.9

16909.2

三、实验步骤及结果

1.1建立工作文件，输入数据

在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入命令：

DATAXFGDP

此时将显示一个数组窗口（如所示），即可以输入每个变量的数值

图1-12001-2011年人均消费和人均gdp数据

1.2图形分析

借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，合理地确定模型的数学形式。

在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入命令：

SCATXFGDP

此时将显示一个散点图（如图1-2所示），从图中可以看出随着国内生产总值（GDP）的增长，人均消费也在增长

图1-2人均消费和人均gdp数据散点图

1.3作出回归模型

在Eviews主窗口中点击Quick\EstimateEquation，在弹出的方程设定框内输入模型：

XFCGDP

系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图1-3所示），

我国人均消费和人均GDP的模型估计式为：

＝（10.42）（49.3431）

这个估计结果表明，我国人均GDP将增长1元,人均消费每增长0.3034元。

从回归估计的结果来看，模型模拟较好。

可决系数

，表明人均GDP可由人均消费的变化来解释。

在自由度为5%的显著性水平下，自由度为11-2=9的t分布的临界值为2.262，而截距项的t统计量值为10.42>2.262，斜率的t统计量为49.3431>2.262，因此，两参数在统计量上是显著的。

图1-3人均消费和人均gdp回归分析

2.1建立工作文件，输入数据

在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：

DATAYX

此时将显示一个数组窗口（如上图所示），即可以输入每个变量的数值

图1-4中国1978年—2000年财政收入Y和国内生产总值（GDP）X

在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：

SCATYX

此时将显示一个散点图（如图二所示），从图中可以看出随着国内生产总值的增长，财政收入也在增长。

（图1-5）国民收入GDP与财政收入散点图

在Eviews主窗口中点击Quick\EstimateEquation，在弹出的方程设定框内输入模型：

YCX

系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图所示），因此一元线性回归方程为:

这个估计结果表明，GDP每增长1亿元，我国财政收入将增加0.1198亿元。

（图1-6）国民收入GDP与财政收入回归分析

2.2由此可知，

因而，回归系数的符号和数值是较为合理的。

，说明模型有很高的拟合优度，从图三可以看出，模型中的解释变量国民生产总值的

统计量值为22.7230，表明国民收入对财政收入的影响是显著的。

常量的

统计量值为2.5199，表明通过显著性检验

2.3由回归模型预测2001年的财政收入：

Y=566.6477+0.1198ｘ105709=13230.5859（元）

预测区间：

13220.59

2.08*731.2086*425.75，

即2001年的GDP预测区间为（12335.03，14106.75）

实验二—多元线性回归模型

一、实验目的：

掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法

二、实验内容:

1、在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中。

得到下表所示的资料。

表三某社区家庭对某种消费品的消费需要

对某商品的消费支出Y

商品单价X1

家庭月收入X2

591.9

23.56

7620

654.5

24.44

9120

623.6

32.07

10670

647

32.46

11160

674

31.15

11900

644.4

34.14

12920

680

35.3

14340

724

38.7

15960

757.1

39.63

18000

706.8

46.68

19300

（1）作出二元线性回归分析，估计回归方程的参数及随机干扰项的方差

，计算

及

；

（2）对方程进行F检验，对参数进行t检验，并构造参数95%的置信区间；（3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是多少？

构造该估计值得95%的置信区间。

2、下表列出了中国2000年按行业分的全部制造业国有企业级规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L

要求，

（1）利用上述资料。

进行回归分析；

（2）回答，中国2000年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗？

表四中国2000年按行业分的全部制造业国有企业级数据

序号

工业总产值Y

资产合计K

职工人数L

序号

工业总产值Y

资产合计K

职工人数L

1

3722.7

3078.22

113

17

812.7

1118.81

43

2

1442.52

1684.43

67

18

1899.7

2052.16

61

3

1752.37

2742.77

84

19

3692.85

6113.11

240

4

1451.29

1973.82

27

20

4732.9

9228.25

222

5

5149.3

5917.01

327

21

2180.23

2866.65

80

6

2291.16

1758.77

120

22

2539.76

2545.63

96

7

1345.17

939.1

58

23

3046.95

4787.9

222

8

656.77

694.94

31

24

2192.63

3255.29

163

9

370.18

363.48

16

25

5364.83

8129.68

244

10

1590.36

2511.99

66

26

4834.68

5260.2

145

11

616.71

973.73

58

27

7549.58

7518.79

138

12

617.94

516.01

28

28

867.91

984.52

46

13

4429.19

3785.91

61

29

4611.39

18626.94

218

14

5749.02

8688.03

254

30

170.3

610.91

19

15

1781.37

2798.9

83

31

325.53

1523.19

45

16

1243.07

1808.44

33

三、实验结果

1、建立工作文件，输入数据结果如下：

图2-1某社区家庭对某种消费品的消费需要

由Eviews软件所作出的回归结果如下：

图2-2某社区家庭对某种消费品的消费需要

由回归分析可知，该回归方程为：

回归方程的参数:

随机干扰项的方差

=17.38985^2=302.41，

F检验：

F=32.29，在5%的显著性水平下，自由度为（2，7）的F分布的临界值为

，32.29>4.74，表明方程的显著性成立。

T检验：

常数项的t检验值为t=15.61，X1的t检验值为t=-3.062,X2的t检验值为t=4.902。

在显著性为5%水平下，自由度为8的t分布的临界值为

，所以常数项及X1、X2的总体参数值均显著不为零。

参数的置信区间为

，所以

常数项的95%的置信区间=626.509

2.306

40.13，即为（533.97,719.05）；

参数X的95%的置信区间为（-17.16，-2.42）

参数X的95%的置信区间为（0.0152,0.042）

2、建立工作文件，输入数据结果如下：

图2-3中国2000年按行业分的全部制造业国有企业级数据

Eviews软件回归结果如下：

图2-4中国2000年按行业分的全部制造业国有企业级数据回归分析

由回归分析图可知

＝（1.59）（1.79）（3.45）

在5%的显著性水平下，自由度为（2，28）的F分布的临界值为

，因此从总体上看，lnK和lnL联合起来对lnY有显著的线性影响。

在显著性为5%水平下，自由度为28的t分布的临界值为

，所以lnK的参数该显著性水平下的t检验，lnL的参数不通过；

在显著性水平为10%的情况下，t的临界值为1.701，这是lnL的参数才通过了显著性水平检验。

因此，中国2000年的制造业总体呈现规模报酬不变状态

实验三—异方差

一、实验目的：

掌握异方差性的检验及处理方法

二、实验内容：

1、下表列出了2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据

表五2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可