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课程实验报告1专业 国际经济与贸易 班级 B谢谢谢谢 姓名 XXX 日期 2012.9.28 一、 实验目的1 学会Eviews工作文件的建立、数据输入、数据的编辑和描述；2 掌握用Eviews软件求解简单线性回归模型的方法；3掌握用Eviews软件输出结果对模型进行统计检验；4掌握用Eviews软件进行经济预测。二、 实验内容：根据1978年到2007年的中国居民的人均消费水平和人均GDP的数据，通过模型设定，估计参数，模型检测，回归预测等步骤，分析中国全体居民的消费水平和经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性。三、 实验数据年份全体居民人均消费水平(元

2、)Y人均GDP(元)X年份全体居民人均消费水平(元)Y人均GDP(元)X197818438119952355504619792084191996278958461980238463199730026420198126449219983159679619822885281999334671591983316583200036327858198436169520013869862219854468582002410693981986497963200344111054219875651112200449251233619887141366200554631405319897881519200661

3、381616519908331644200770811893419919321893199211162311199313932998199418334044四： 实验步骤：1：模型设定。由上表分析居民人均消费水平（y）和人均GDP（x）的关系，制作散点图。从中可以看出居民消费水平（y）和人均GDP（x）大体呈现为线性关系。2：估计参数：利用软件eviews作简单线性分析的步骤包括以下几方面内容。建立文件夹，首先双击eviews图标，进入主页。在其菜单栏中点击File|new|workfile，并选择数据频率为1978和2007.输入数据：在eviews命令框中直接输入“data x y”回车出

4、现“Group”窗口数据编辑框，在对应的“y”，“x”下输入数据。估计参数。在eviews命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/12 Time:8:37Sample: 1978 2007Included observations: 30CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C224.314955.641144.0314570.0004X0.3864300.00774349.908150.0000R-squared0.988884

5、Mean dependent var2175.067Adjusted R-squared0.988487S.D. dependent var2021.413S.E. of regression216.8978Akaike info criterion13.66107Sum squared resid1317251.Schwarz criterion13.75448Log likelihood-202.9161Hannan-Quinn criter.13.69095F-statistic2490.823Durbin-Watson stat0.115812Prob(F-statistic)0.00

6、0000若要显示回归结果的图形，在“Equation”框中，点击“Resids”,即出现剩余项、实际值、拟合值的图形：3：模型检测：包括经济意义检测和拟合有度、统计检验。由上述结果显示可绝系数为0.988884，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“人均GDP”对被解释变量“居民消费水平”的绝大部分差异作出了解释。由数据得出结论：人均GDP对居民消费水平由显著影响。4，回归预测。利用eviews作回归预测，首先在workfile窗口点击Range,出现change workf range 窗口，然后将数据2007改为2008，从而将样本区间改为19782008.得出Yf个别置信度9

7、5%的预测区间为（8200.26 ，9251.68）元。五、 实验结论：人均GDP对居民消费水平的确有显著影（8200.66，9251.68）. 计量经济学课程实验报告2专业 国际经济与贸易 班级 B100906 姓名 李泽新 日期 2012.11.9 一、 实验目的3 掌握用Eviews软件求解多元线性回归模型的方法；2掌握用Eviews软件输出结果检验是否存在多重共线性；3掌握用Eviews软件模型中的纠正多重共线性。二、 实验内容根据19942007年中国旅游收入及相关数据，进行模型设定及其估计，修正多重共线性。利用eviews软件来估计国内旅游收入Y与各种相关数据的关系。三、实验数据

8、年份国内旅游收入Y（亿元）国内旅游人数X2（万人次）城镇居民人均旅游花费X3（元）农村居民人均旅游花费X4 （元）公路里程 X5（万公里）铁路里程X6（万公里）19941023.552400414.754.9111.785.919951375.76290046461.5115.75.9719961638.463900534.170.5118.586.4919972112.764400599.8145.7122.646.619982391.269450607197127.856.6419992831.971900614.8249.5135.176.7420003175.574400678.622

9、6.6140.276.8720013522.478400708.3212.7169.87.0120023878.487800739.7209.1176.527.1920033442.387000684.9200180.987.320044710.7110200731.8210.2187.077.4420055285.9121200737.1227.6193.057.5420066229.74139400766.4221.9345.77.7120077770.62161000906.9222.5358.377.8四、实验步骤：1，模型设定及其估计。根据其数据的相关性设定如下的形式的计量经济模型：

10、Yt=B1+B2X2t+B3X3t+B4X4t+B5X5t+B6X6t+u1.其中Y为全国旅游收入，x2为旅游人数，x3为城镇居民人均旅游支出，x4为农村居民人均旅游支出，x5为公路里程，x6为铁路里程。利用eviews软件对数据模型进行OLS回归，得出下表：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/12 Time: 9:34Sample: 1994 2007Included observations: 14CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-1471.9561137.046-1.294

11、5440.2316X20.0425100.0046139.2160820.0000X34.4324781.0633414.1684450.0031X42.9222731.0936652.6720010.0283X51.4267861.4175551.0065120.3436X6-354.9821244.8486-1.4498020.1852R-squared0.997311Mean dependent var3527.783Adjusted R-squared0.995630S.D. dependent var1927.495S.E. of regression127.4135Akaike i

12、nfo criterion12.83028Sum squared resid129873.5Schwarz criterion13.10416Log likelihood-83.81195Hannan-Quinn criter.12.80493F-statistic593.4168Durbin-Watson stat1.558415Prob(F-statistic)0.000000上述数据表明;很可能存在严重的多场共线性。而选择x2，x3，x4，x5，x6数据，点view|correlation，得出相关系数矩阵表明，个解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。2，修正多重共

13、线性。采用逐步回归的方法检验和解决多重共线性问题。结果如下：变量X2X3X4X5X6参数估计值0.058814.022519.610322.59573025.062t统计量18.24889.30903.27108.70849.1392可决系数0.96520.87840.47140.86340.8744调整可决系数0.96230.86820.4273.0.42730.8520其中，加入x2的方程最大，以x2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。表略。在x2，x3基础上加入x4后的方程有所改善，且个参数的t检验显著。X6参数的t检验部显著，甚至x6的参数的符号也变的不合理。最后修正严重多重共线性影响后