计量经济学eviews实验报告.docx

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计量经济学eviews实验报告

大连海事大学

实验报告

实验名称：

计量经济学软件应用

专业班级：

财务管理2013-1

姓名：

安妮

指导教师：

赵冰茹

交通运输管理学院

二○一六年十一月

一、实验目标

学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。

具体包括：

Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。

二、实验环境

WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。

三、实验模型建立与分析

案例1：

我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。

表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况

指标

人均国内生产总值（元）

居民消费水平（元）

1995年

5074

2330

1996年

5878

2765

1997年

6457

2978

1998年

6835

3126

1999年

7199

3346

2000年

7902

3721

2001年

8670

3987

2002年

9450

4301

2003年

10600

4606

2004年

12400

5138

2005年

14259

5771

2006年

16602

6416

2007年

20337

7572

2008年

23912

8707

2009年

25963

9514

2010年

30567

10919

2011年

36018

13134

2012年

39544

14699

2013年

43320

16190

2014年

46612

17806

（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均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；

利用eviews软件输出结果报告如下：

DependentVariable:

CONSUMPTION

Method:

LeastSquares

Date:

06/11/16Time:

19:

02

Sample:

19952014

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

691.0225

113.3920

6.094104

0.0000

AVGDP

0.352770

0.004908

71.88054

0.0000

R-squared

0.996528

    Meandependentvar

7351.300

AdjustedR-squared

0.996335

    S.D.dependentvar

4828.765

S.E.ofregression

292.3118

    Akaikeinfocriterion

14.28816

Sumsquaredresid

1538032.

    Schwarzcriterion

14.38773

Loglikelihood

-140.8816

    Hannan-Quinncriter.

14.30760

F-statistic

5166.811

    Durbin-Watsonstat

0.403709

Prob（F-statistic）

0.000000

由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:

（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））

Y=691.0225+0.352770*X

其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。

检验结果R2=0.996528，说明99.6528%的样本可以被模型解释，只有0.3472%的样本未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高。

（2）对所建立的回归方程进行检验：

（5%显著性水平下，t（18）=2.101）

对于参数c假设:

H0:

c=0.对立假设:

H1:

c≠0

对于参数GDP假设:

H0:

GDP=0.对立假设:

H1:

GDP≠0

由上表知:

对于c,t=6.094104>t（n-2）=t（18）=2.101

因此拒绝H0:

c=0,接受对立假设:

H1:

c≠0

对于GDP,t=71.88054﹥t（n-2）=t（18）=2.101

因此拒绝H0:

GDP=0,接受对立假设:

H1:

GDP≠0

此外F统计量为5166.811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%的显著性水平下有显著性影响。

所以，回归系数显著不为零，常数项不为零，回归模型中应包括常数项。

综上，整体上看此模型是比较好的。

（3）序列相关问题

由上图可知，DW统计量0.403709，经查表，当k=1，n=20时，dl=1.2，因此可判断此模型存在序列相关，且为序列正相关。

修正：

广义差分法

因为DW=0.403709，ρ=1-DW/2=0.7981455

令X1=X-0.7981455*X（-1）

Y1=Y-0.7981455*Y（-1）

修正结果如下：

DependentVariable:

Y1

Method:

LeastSquares

Date:

06/11/16Time:

19:

56

Sample（adjusted）:

19962014

Includedobservations:

19afteradjustments

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

X1

-1.14E+08

7970597.

-14.33887

0.0000

C

-8.26E+10

5.45E+10

-1.516402

0.1478

R-squared

0.923631

    Meandependentvar

-7.34E+11

AdjustedR-squared

0.919139

    S.D.dependentvar

4.61E+11

S.E.ofregression

1.31E+11

    Akaikeinfocriterion

54.13516

Sumsquaredresid

2.92E+23

    Schwarzcriterion

54.23457

Loglikelihood

-512.2840

    Hannan-Quinncriter.

54.15198

F-statistic

205.6031

    Durbin-Watsonstat

0.953595

Prob（F-statistic）

0.000000

经修正后，DW=0.953595

（4）根据2015年中国国民经济与社会发展统计公报，2015年人均国民生产总值为49351元，对该年的居民消费水平进行预测。

点预测：

Y=691.0225+0.352770*X=18100.5748

区间预测：

计算出^var（Y0）=S2（）=1468.207，t0.25（n-2）=2.10，因此E（Y0）的预测区间为^Y0±t0.25（n-2）√^var（Y0）=49351±80.4661。

利用Eviews输出预测结果如下：

案例2：

下面给出了我国1995-2014年的居民消费水平（Y）和人均国内生产总值（X1）以及城镇居民人均可支配收入（X2）数据，对它们三者之间的关系进行研究。

具体数据如表2所示。

表2：

1995年到2014年的统计资料单位：

元

指标

居民消费水平（元）

人均国内生产总值（元）

城镇居民人均可支配收入（元）

1995年

2330

5074

4283

1996年

2765

5878

4838.9

1997年

2978

6457

5160.3

1998年

3126

6835

5425.1

1999年

3346

7199

5854

2000年

3721

7902

6280

2001年

3987

8670

6859.6

2002年

4301

9450

7702.8

2003年

4606

10600

8472.2

2004年

5138

12400

9421.6

2005年

5771

14259

10493

2006年

6416

16602

11759.5

2007年

7572

20337

13785.8

2008年

8707

23912

15780.8

2009年

9514

25963

17174.7

2010年

10919

30567

19109.4

2011年

13134

36018

21809.8

2012年

14699

39544

24564.7

2013年

16190

43320

26467

2014年

17806

46612

28843.85

（1）试建立二元线性回归方程

利用Eviews软件输出结果报告如下：

DependentVariable:

CONSUMPTION

Method:

LeastSquares

Date:

09/11/16Time:

16:

23

Sample（adjusted）:

19952014

Includedobservations:

20

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

AVGDP

0.160612

0.060350

2.661335

0.0164

SAVING

0.018166

0.005693

3.191061

0.0053

C

1040.987

143.3240

7.263178

0.0000

R-squared

0.997829

    Meandependentvar

7351.300

AdjustedR-squared

0.997573

    S.D.dependentvar

4828.765

S.E.ofregression

237.8674

    Akaikeinfocriterion

13.91879

Sumsquaredresid

961875.6

    Schwarzcriterion

14.06815

Loglikelihood