计量经济学实验报告.docx

1、计量经济学实验报告计量经济学实验报告学院： 国际学院专业班级：10级国贸2班学号： *指导老师：谭畅老师 实验一普通最小二乘法作一元线性回归实验目的：掌握一元线性回归模型的估计方法。实验要求：选择方程进行一元线性回归。实验原理：普通最小二乘法（OLS）实验数据：东莞市经济部分数据、广东省宏观经济部分数据。1. 把EXB作为应变量，REV作为解释变量。得到估计方程：EXB 0.719308 * REV-2457.310 2. 把SLC作为应变量，GDP作为解释变量。得到估计方程：SLC 0.431827 * GDP-2411.361 3、把LB作为应变量，GDP1作为解释变量。 得到估计方程：L

2、B=44.08665+0.505265*GDP14、把ZJ作为应变量，GDP1作为解释变量。 得到估计方程：ZJ=0.161768*GDP1-37.55016 5、把SE作为应变量，GDP1作为解释变量。得到估计方程：SE=0.159149*GDP1-25.69191 6、把YY作为应变量，GDP1作为解释变量。 由于常数项没有通过检验，所以去掉常数项重新检验。 得到估计方程：YY 0.177279 * GDP1 7、把CS作为应变量，SE作为解释变量。 得到估计方程：CS=31.03074+0.482249*SE 8、把CZ作为应变量，CS作为解释变量。 得到估计方程：CZ=1.302514

3、*CS-26.30586 实验二一元线性回归模型的检验和结果报告实验目的：掌握一元线性回归模型的检验方法。实验要求：进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验。（给定显著性水平为0.5）实验原理：拟合优度的判定系数R2 检验和参数显著性t检验等。1、EXB 0.719308 * REV-2457.310 0.011153 680.5738 64.49707 -3.610644 R2 = 0.996168 SE = 2234.939 财政支出EXB对财政收入REV的回归系数为0.719308，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为0.996168，接近于1，因此拟合优度好。t(1

4、6)=2.12，|t|t(16)，说明解释变量财政收入REV在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。2、SLC 0.431827 * GDP-2411.361 0.004046 3076.237 106.7267 -0.783867R2 = 0.998597 SE = 9449.149 社会消费净零售额SLC对国内生产总值GDP的回归系数为0.431827，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为0.998597，接近于1，因此拟合优度好。t(16)=2.12，|t|t(16)，说明解释变量国内生产总值GDP在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。3、LB = 44.0

5、8665+0.505265*GDP1 17.09782 0.004534 2.578496 111.4403R2 = 0.998392 SE = 58.69617 劳动报酬LB对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.505265，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为0.998392 ，接近于1，因此拟合优度好。t(20)=2.086，|t|t(20)，说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。4、ZJ=0.161768*GDP1-37.55016 0.002952 11.13334 54.79393 -3.372768R2 = 0.993383

6、 SE = 38.22033 折旧ZJ对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.161768，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为0.993383，接近于1，因此拟合优度好。t(20)=2.086，|t|t(20)，说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。5、SE=0.159149*GDP1-25.69191 0.002056 7.753977 77.40060 -3.313385R2 = 0.996673 SE = 26.61911 生产税SE对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.159149，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2

7、为0.996673，接近于1，因此拟合优度好。t(20)=2.086，|t|t(20)，说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。6、YY 0.177279 * GDP1 0.005125 34.58786 R2 = 0.967010 SE = 90.65841 盈余YY对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.177279，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为0.967010，接近于1，因此拟合优度好。t(20)=2.086，|t|t(20)，说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。7、CS = 31.0

8、3074+0.482249*SE 9.401733 0.016112 3.300534 29.93042R2 = 0.978162 SE = 33.25218 财政收入CS对生产税SE的回归系数为0.482249，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为0.978162，接近于1，因此拟合优度好。t(20)=2.086，|t|t(20)，说明解释变量生产税SE在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。8、CZ = 1.302514*CS-26.30586 0.029729 9.047645 43.81345 -2.907481 R2 = 0.989689 SE = 29.9159

9、4 财政支出CZ对财政收入CS的回归系数为1.302514，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为0.989689，接近于1，因此拟合优度好。t(20)=2.086，|t|t(20)，说明解释变量财政收入CS在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。实验三多元线性回归模型的估计和检验实验目的：掌握多元线性回归模型的估计和检验方法。实验要求：选择方程进行多元线性回归。实验原理：普通最小二乘法（OLS）。实验步骤：基于实验一的数据和工作文件1、把GDP2作为应变量，NKF2和LT2作为两个解释变量分别进行一元线性回归分析。 得到估计方程：GDP2=55714.24+0.698296

10、*NKF2得到估计方程：GDP2=-431249.1+2.710980*LT2把GDP2作为应变量，NKF2和LT2作为两个解释变量进行二元线性回归分析。得到估计方程：GDP2=-25143.33 + 0.629378 * NKF2 + 0.395314 * LT2估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显著性t检验值除常数项外均大于2；方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.989127，比一元回归有明显改善。2、作LB与GDP1的一元回归作LB与 GDP1、T的二元回归 估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显著性t检验值除常数项外均大于2；方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.9

11、98398，比一元回归有明显改善。所以，得到估计方程为：LB = 0.492115 * GDP1 + 6.612397 * T3、作ZJ与GDP1的一元回归作ZJ与 GDP1、T的二元回归 估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显著性t检验值除常数项外均大于2；方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.995608，比一元回归有明显改善。所以，得到估计方程为：ZJ = 0.176471 * GDP1 - 6.728731 * T4、作SE与GDP1的一元回归SE 与 GDP1、T的二元回归 估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显著性t检验值除常数项外均大于2；方程显著性F检验显著。调整的

12、判定系数为0.997898，比一元回归有明显改善。所以，得到估计方程为：SE = 0.169558 * GDP1 - 4.712952 * T5、作YY与GDP1的一元回归作YY与 GDP1、T的二元回归 估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显著性t检验值除常数项外均大于2；方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.968190，比一元回归有明显改善。所以，得到估计方程为：YY = 0.161855 GDP1 +4.829672* T实验四异方差检验与消除实验实验目的：掌握异方差模型的检验方法。实验要求：掌握图形法检验和Glejser检验。实验原理：图形法检验、Glejser检验。第一部分

13、异方差的检验1、作ZJ对GDP1和T回归的残差趋势图和残差散点图。并从图上看ZJ对GDP1和T回归的残差是否存在异方差。 从图上看ZJ对gdp1、T回归的残差存在异方差。2、做对ZJ和GDP1回归的Glejser检验。（1）对GDP1回归的结果为：（2）对GDP12回归的结果为：（3）对sqr(GDP1)回归的结果为：常数项不显著，去掉常数项再进行回归得结果为：（4）对1/GDP1回归的结果为：从四个回归的结果看，选择最后一个：ABS(RESID)= -4245.151*1/gdp1+25.35114即异方差的形式为：（-4245.151*1/gdp1+25.35114）2第二部分异方差模型的

14、处理1、已知ZJ对GDP1和T回归异方差的形式为：把作为权数来进行加权最小二乘法。得到回归结果为：得到回归方程：ZJ = 0.155910 * GDP1 - 3.215334 * T它与存在异方差时的如下估计方程明显不同：ZJ = 0.176471 * GDP1 - 6.728731 * T2、进行同方差性变换，然后回归实际上就是ZJ/(GDP1(1/2)对1/(GDP1(1/2)和GDP1/(GDP1(1/2)回归：观察期残差趋势图：可以看出还是存在异方差，再改为ZJ/GDP1对1/GDP1和C回归观察期残差趋势图： 显然，不存在异方差了，其方程为：ZJ/GDP1 = 0.140232 -

15、7.641161 * (1/gdp1)变换为原方程：ZJ = 0.140232 * GDP1 - 7.641161实验五自相关检验与消除实验实验目的：掌握自相关模型的检验方法。实验要求：熟悉图形法检验和掌握DW检验。实验原理：图形检验法和DW检验法。第一部分 自相关模型的检验1.做出EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，EXB对REV回归的残差是否存在自相关？EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图如下： 2 做出SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，SLC对GDP回归的残差是否存在自相关？SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图如下： 3.EXB作为应变量

16、，REV作为解释变量的回归结果, 判断是否存在自相关.查表n = 18,k=2,dl=1.16,du=1.39 d.w=1.205937。dld.wdu,所以：不能确定相关关系4. SLC作为应变量，GDP作为解释变量的回归结果, 判断是否存在自相关查表n = 18,k=2,dl=1.16,du=1.39 d.w=1.715091。dud.w2,所以：无自相关5. 用DW检验，根据东莞数据LOG(REV)对T和GDP的回归结果。判断它们是否存在自相关性。查表n = 18, k=3,dl=1.05,du=1.53。d.w=0.719654。0d.wdl,所以：存在正自相关。第二部分自相关模型的处

17、理实验目的：掌握自相关模型的处理方法。实验要求：理解广义差分变换和掌握迭代法。实验原理：广义差分变换、迭代法和广义最小二乘（GLS）。1、LOG(REV)对T和GDP回归自相关的处理DW检验值也由0.719654提高到1.549943，也消除了自相关。没有消除和消除了自相关的回归方程分别为：log(rev)=8.381377+8.62E-07*GDP+0.118192*Tlog(rev)=7.809662+4.54E-07*GDP+0.186993+AR(1)=0.671985实验六多重共线性实验第一部分多重共线性模型的检验实验目的：掌握多重共线性模型的检验方法。实验要求：了解辅助回归检验和掌

18、握R2值和t值检验及解释变量相关系数检验。实验原理：R2值和t值检验、解释变量相关系数检验和辅助回归检验。1、R2值和t值检验在多元线性回归模型的估计和检验中，根据广东数据，建立固定资产投资模型，固定资产投资TZG取决于固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ，进行三元线性回归。根据估计方程的判定系数R2，方程显著性F检验，参数显著性t检验，判定是否出现了很严重的多重共线性。从结果看，判定系数R2很高，方程很显著，但三个参数t检验值只有一个较显著，显然，出现了严重的多重共线性。2、解释变量相关系数检验根据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，利用Wveiws 求解释变量ZJ、YY和C

19、Z之间的相关系数。并据此判定是否存在多重共线性。根据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，解释变量ZJ、YY和CZ之间的相关系数为： ZJ YY CZZJYYCZZJ1.0000000.9746120.997338YY0.9746121.0000000.964871CZ0.9973380.9648711.000000可以看出，三个解释变量ZJ、YY和CZ之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。3、辅助回归检验根据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，分别做解释变量ZJ、YY和CZ之间的辅助回归，三个回归方程是否高度显著，那些方程存在严重的多重共线性。三个回归方程均高度显著，特别是第一、三个方程，显示存在严重的多重共线性，特别是ZJ和CZ之间存在严重的多重共线性，解释变量之间的相关系数检验也证实了这一点。