计量经济学实验报告4.docx

1、计量经济学实验报告4经济与政法学院计量经济学实验报告班级： 国贸1312 姓名： 纪方方 学号： 2013104208 实验课程计量经济学实验名称OLS的估计和检验（受约束回归模型）实验目的和内容1利用SPSS计算OLS估计量2对模型估计结果进行检验。（举例如上）实验步骤1构建X年全国31个省份的消费函数模型，被解释变量为人均消费支出，解释变量为人均可支配收入。2将数据导入SPSS中3求解参数估计值。4根据模型估计结果检验估计效果和拟合图形。（如果还有其它步骤，一并列出）实验成果（系统化研究结果的说明和研究过程介绍，纸张不够可以加页） 一、研究目的和意义我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居

2、民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是X年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对

3、居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。从2002年中国统计年鉴中得到表1的数据:农村居民城镇居民生活消费工资收入其他收入生活消费工资收入其他收入北京13553.212034.96302.626274.930273.015000.8天津1015

4、5.09091.56749.521711.923231.912423.7河北6134.15236.73865.213460.614588.49554.4山西5812.74041.13112.413166.216216.47797.2内蒙古7268.31694.66901.119249.118377.98600.1辽宁7159.04209.46313.318029.715882.012022.9吉林7379.71813.27808.015932.314388.39155.9黑龙江6813.61991.47642.814161.712525.88623.4上海14234.712239.47355.

5、628155.033235.415643.9江苏9909.87608.55989.220371.521890.013241.0浙江11760.29204.36901.723257.224453.016788.0安徽5724.53733.54364.316285.215535.39470.8福建8151.25193.95990.220092.721443.411939.3江西5653.64422.14359.413850.514767.58181.9山东7392.75127.25492.817112.221562.19066.0河南5627.73581.64893.814822.014704.2

6、8982.3湖北6279.53868.24998.715749.515571.89608.7湖南6609.54595.63776.615887.113951.410691.6广东8343.57072.44596.924133.325286.511217.5广西5205.62712.34078.615417.615647.89381.0海南5465.63001.55341.015593.015773.09146.8重庆5796.44089.24242.817813.916654.710195.7四川6308.53542.84352.616343.514976.08917.9贵州4740.2257

7、2.62861.413702.913627.67785.5云南4743.61729.24412.115156.115140.79557.6西藏3574.01475.35102.912231.919604.02956.7陕西5724.23151.23351.416679.716441.07667.8甘肃4849.62203.42904.414020.713329.76819.3青海6060.22347.53848.913539.514015.68115.4宁夏6489.72878.44052.615321.115363.98402.8新疆6119.11311.85984.615206.21558

8、5.36802.6 根据实验要求建立的计量经济模型为如下线性模型： 二、估计参数 假定所建模型及随机扰动项满足古典假定，可以用OLS法估计其参数。运用计算机软件SPSS作计量经济分析十分方便。 利用SPSS作简单线性回归分析的步骤如下： 1、建立工作文件2、输入数据 3、估计参数 输入移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1DX2, 其他收入, DX1, 工资收入, 居民a.输入a. 已输入所有请求的变量。 Anovab模型平方和df均方FSig.1回归2.196E954.393E8497.557.000a残差4.944E756882878.011总计2.246E961a. 预测变量: (常量

9、), DX2, 其他收入, DX1, 工资收入, 居民。b. 因变量: 生活消费 系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)2599.142680.4153.820.000工资收入.487.047.63310.272.000其他收入.602.086.3207.019.000居民-1573.891933.735-.131-1.686.097DX1.190.079.0952.398.020DX2-.006.155-.003-.038.970a. 因变量: 生活消费 表2 在本例中，参数估计的结果为： (680.415) (933.735) (0.047) (0.079)

10、(0.086) (0.155)t 3.820 -1.686 10.272 2.398 7.019 -0.038R2=0.978 F=497.555 df=56RSSu=56*882878.01=49441168.56二、受约束回归一输入移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1DX2, 其他收入, 工资收入a.输入a. 已输入所有请求的变量。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归2.190E937.300E8758.548.000a残差5.582E758962380.153总计2.246E961a. 预测变量: (常量), DX2, 其他收入, 工资收入。b. 因变量: 生活消费系数a模

11、型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)1646.675483.0013.409.001工资收入.564.039.73414.534.000其他收入.554.075.2957.431.000DX2.025.073.011.346.731a. 因变量: 生活消费 t=3.409 14.534 7.431 0.346 0.974 F=758.548 df=58 RSSu=58*962380.153=55818048.7 在5%与10%的水平下，自由度为56的t统计量的临界值分别为与。可见，在10%的显著水平下异于0，在5%的显著水平异于0，从这里可以看出，2013年中国农村平均

12、消费支出要比城镇少1573.9元，同时，在其他条件不变的情况下，农村居民与城镇居民的工资收入都增加100元时，农村居民要比城镇居民多支出19元用于生活消费，但农村居民与城镇居民在其它来源收入方面有相同的增加量时，两者增加的消费支出没有显著差异。3、受约束回归三输入移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1其他收入, 工资收入.输入a. 已输入所有请求的变量。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归2.190E921.095E91154.996.000a残差55933187.32259948020.124总计2.246E961a. 预测变量: (常量), 其他收入, 工资收入。b. 因变量: 生活消费系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)1765.391337.2935.234.000工资收入.555.030.72318.798.000其他收入.560.072.2987.743.000a. 因变量: 生活消费t 5.234 18.798 7.743 0.