《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解.docx

1、计量经济学eviews实验报告一元线性回归模型详解计量经济学eviews实验报告一元线性回归模型详解D二、实验目的 1.掌握eviews的基本操作。2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入ls y c x回车得到下图在上图中view处点击view-中的actual，Fitted，Residual中的第一个得到回归残差打开Res

2、id中的view-descriptive statistics得到残差直方图打开工作文件第二个中的structure将workfiels选中第一个，将右边改为16个之后打开工作文件xy右键双击，open-as grope在回归方程中有Forecast，残差立为yfse，点击ok后自动得到下图在上方空白处输入ls y c s-之后点击proc中的forcase根据公式得到2015估计量四、实验结果及分析（将本问题的回归模型写出，并作出经济意义检验、统计检验）回归模型为： =-8373.702+0.4167x经济意义：斜率系数0.4167表示在其他条件保持不变的情况下，GDP收入每增加1亿元，社会

3、消费品零售总额平均增加0.4167亿元。截距表示，当GDP为0时，社会消费品总额大约为-8373.702统计检验变量的显著性检验（1）置信区间法 在GDP-社会消费品总量一例中，共有15个观察差值，因而自由度为（15-2）=13。假定 ，显著水平或犯第一类错误的概率为5%。由于备择假设是双边的，根据书中附录E中表E-2的t分布表得:Pr(|t|1.725=0.10) P(-1.771t1.771)=0.95 即t值（自由度为13）位于上、下限（-1.771，1.771）之间的概率为95%，这个上、下限就是临界t值，代入公式可得：P=0.95（2）显著性水平法 T=（3）P值检验 p0.01.p值越小，拒绝原假设检验的理由就越充分，结果越显著拟合优度检验根据数据得r2=1-0.991410因为r2的最大值为1，通过数据计算的r2的值非常接近1，表明拟合程度非常高