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计量经济学实验报告多元线性回归自相关范文Word格式.docx

1、3645.217519.281979102.0 1281.794062.579537.821980106.0 1228.834545.624571.71981102.4 1138.414891.561629.891982101.9 1229.985323.351700.021983101.5 1409.525962.652775.591984102.8 1701.027208.052947.351985108.8 2004.259016.0372040.7919862204.9110275.182090.731987107.3 2262.1812058.622140.361988118.5 2

2、491.2115042.822390.471989117.8 2823.7816992.322727.41990102.1 3083.5918667.822821.861991102.9 3386.6221781.52990.171992105.4 3742.226923.483296.911993113.2 4642.335333.924255.31994121.7 5792.6248197.865126.881995114.8 6823.7260793.736038.041996106.1 7937.5571176.596909.821997100.8 9233.5678973.03823

3、4.04199897.4 10798.1884402.289262.8199997.0 13187.6789677.0510682.58200098.5 15886.599214.5512581.51200199.2 18902.58109655.215301.38200298.7 22053.15120332.717636.45200399.9 24649.95135822.820017.31200428486.89159878.324165.68200533930.28184937.428778.542006101.0 40422.73216314.434804.352007103.8 4

4、9781.35265810.345621.972008105.9 62592.66314045.454223.79200998.8 76299.93340506.959521.59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/simple scatter,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“

5、View”下拉列表中选择“Grange Causality”,滞后期为2,得出如下结果:Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:14Sample: 1978 2009Lags: 2?Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbabilityED does not Granger Cause Y308.902610.00120Y does not Granger Cause ED18.80911.0E-0515GDP does not Granger Cause Y1.011990.37790Y do

6、es not Granger Cause GDP0.918740.4120819RPI does not Granger Cause Y0.661670.52479Y does not Granger Cause RPI1.606240.22067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) (3.6094

7、59) (9.805713) (-2.043646) F=2714.480 df=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=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

8、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:Dependent Variable: YMethod: Least Squares 19:01Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.?GDP0.1696820.00389943.517420.0000C-1552.721478.9886-3.2416660.0029R-squared0.9844

9、06Mean dependent var12135.70Adjusted R-squared0.983886S.D. dependent var16097.40S.E. of regression2043.434Akaike info criterion18.14311Sum squared resid1.25E+08Schwarz criterion18.23472Log likelihood-288.2898F-statistic1893.765Durbin-Watson stat0.115021Prob(F-statistic)0.000000把回归分析结果报告出来如下: (0.0038

10、99) (478.9886) t=(43.51742) (-3.241666) SE=2043.434 DW=0.115021 F=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/simple scatter”,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

11、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): 1980 2009 30 after adjustmentsConvergence achieved after 9 iterations0.1885240.01251315.06663-4664.0374712.907-0.9896310.3315AR(1)1.4142210.1775087.967088AR(2)-0.4620350.185079-2

12、.4964180.01920.99894112909.510.99881916342.77561.729315.623488204036.15.81031-230.35228173.6072.154231Inverted AR Roots.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“gdp resid2”,点击“OK”,按照路径“view/graph/scatt

13、er/simple scatter”,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(RESID2) 21:53 1 32LOG(GDP)0.1613700.1701460.9484220.350512.899861.7980547.1743460.02911114.58963-0.0032521.3679711.3701943.52824356.322953.619852-54.451890.8995030.8153720.350493从结果可以看出,方程是

14、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/residual tests/White heteroskedasticity(no cross terms or cross terms)”,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no cross 。经估计出现White检验结果如下:White Heteroskedasticity Test:1.5960840.219985Obs*R-squared3.1731120.204629Test Equation: RESID2

15、22:052593976.1086913.2.3865540.023823.5275022.839211.0301360.3115GDP2-3.83E-057.44E-05-0.5141970.61100.0991603914645.0.0370333866921.3794644.33.225144.18E+1433.36255-528.60220.360789从表中可以看出,n=3.173112,由White检验知,在=0.05下,查分布表,得临界值(2)=5.9915同时,GDP和GDP2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

16、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=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 RPI GDP ED参数估计值 -688.9698 0.169682 0.835385T统计量 -1.539794 43.51742 74.2380

17、2 0.073244 0.984406 0.994586 0.042352 0.983886 0.994406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: 23:240.0454940.0134083.3930150.0020ED0.6149920.0656739.364498-423.5219271.1510-1.5619410.12910.9961250.9958571036.08916.8133516.95077-266.01373727.0261.003046方程为:Y=0.45494*GDP+0.614992*ED-423.5219 t=(3.393015)(9.364498) (-1.561941)=0.996125 =0.995857 F=3727.026 DW=1.003046基本消除共线性

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