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1、stata 数据分析数据分析 合肥学院合肥学院 计量经济与实证分析实验报告计量经济与实证分析实验报告 学生姓名：朱盈超 学号：1313101023 系 另 1：管理系 专业：财务管理 提交时间：2015 年 11 地区财政收入影响因素 题 目:地区财政收入影响因素 一、实验目的 研究地区财政收入影响的因素有哪些，判断这些因素是否存在多重共线性，并提 出解决 二、实验内容 1.用软件计算回归结果 2.根据回归结果判断是否存在多重共线性，提出解决多从共线性的方 法 3.判断是否存在其他未被纳入模型的因素判断是否存在其他未被纳入模型的因素 三、实验过程与结论三、实验过程与结论 第一步：构建模型 以财

2、政收入为被解释变量，固定资产投资总额、工业总产值、农林牧渔总产 值、社会消费品零售总额以及地区总人口为解释变量建立线性回归模型。Y=P 0+P 1*X1+P 2*X2+P 3*X3+P 4*X4+P 5*X5+u 其中:第二步：利用 stata软件计算回归结果，结果如下:reg y xl k2 x3 x4 x5 F值值 71.68,R-square 0.9348 5 个变量由个变量由 T 值看均没有通过显著值看均没有通过显著 性检验，性检验，R 平方很大，所以可能存在多重共线性平方很大，所以可能存在多重共线性这时的模型方程为这时的模型方程为 Y=96.867+0.665X1-0.0015X2-

3、0.3639X3+0.277X4+0.0345X5+u 第二步进行多重共线性的检验第二步进行多重共线性的检验 var1able VIF 1/V7F 4 2 13 5 X X X X X Mean viF 0.05496e 0.054999 0.068264 0.083837 0.009270 14.83 判断判断 VIF值大小值大小 从结果看出从结果看出 vif=14.83 大于大于 10，所以存在多重共线性。，所以存在多重共线性。F面开始采取补救措施面开始采取补救措施 进行主成分分析进行主成分分析 .pwcorr y xl x3 x4 x5,5ig 1.0000 多重共线性检验修正多重共线性

4、检验修正 sw reg y xl ppp 0.6791 0.4137 0.1081=x2 x3 x4 x5,pr(0.Ij begin with ful1 model removing x2 removi ng x5 removing xl 0.1000 0.1000 0.1000 source ss df MS Number Model Residual 13023034.1 1036481.26 2 6511517.05 26 37068,6163 p 2 c r F p Tot al 14061515.4 30 468717.178 R-squared Adj R-squared Roo

5、t MSE loo coef.5td.Err.PA|t|X3 x4 _cons-.2472019.3350361 156.4796.0418269.0201866 58.70623-5.91 16.eo 2.67 进行逐步回归剔除进行逐步回归剔除 X1X2X5 变量留下变量留下 X3X4 17 0 1 3 6 5 0 9 o 2 9 95%conf,interval-*3328804.2936657 36.22539-*1615234.3763864 276.7339 ,VI f Vari ab1e VIF 1/viF x3 2.00 0.481757 X4 2.OB 0.481757 Mea

6、n vif 2OS 从从 VIF值可以看出多重共线性不存在了值可以看出多重共线性不存在了(3)可能还有地区发展不平衡，国际环境不稳定，国家对经济发展可能还有地区发展不平衡，国际环境不稳定，国家对经济发展 的结构性调整等因素影响地区财政收入。的结构性调整等因素影响地区财政收入。合肥学院合肥学院 计量经济与实证分析实验报告计量经济与实证分析实验报告 题 目:美国维吉尼亚州公立中小学教师工资 学生姓名:朱盈超 学号：学号：1313101023 别:管理系 专业：财务管理 提交时间:2015 11 美国维吉尼亚州公立中小学教师工资 一、实验目的 研究美国维吉尼亚州公立中小学教师工资的情况 二、实验内容

7、 1将 2008-2009年度抽样学校教师平均工资对 2008年县平均教 师工资描点 2利用数据估计模型 3观察是否存在异方差，如果存在异方差的话列出补救措施 三、实验过程与结论 第一步：构建模型进行描点 以 20082009年度抽样学校教师平均工资为被解释变量，2008年县平均教师工 资为解释变量建立现行回归模型，进行描点 Y=+2*X1+u 其中：丫为 20082009年度抽样学校教师平均工资 X1为 2008年县平均教师工资 P 1、P 2 为待定系数 卩为随机误差项 第二步：将 2008 2009年度抽样学校教师平均工资对 2008年县平均教师工资进 行描点，结果如下：抽样学校教师平均

8、工资对县平均教师工资拟合图 第三步：进行回归分析，估计数据模型，结果如下:.reg aversalaryschool aversalary_jcounty source 55 df MS Number of obs F（1.IS）Prob F R-squared Adj R-squared=20 211.85 Oi.ODOO 0.9217 0.9173 2066.2 Model Residual 904429518 76847200.8 1 18 904429518 426928ft.93 =Total 081276718 19 51646143.1 =Root mse aversal a c

9、oef.5td Err.t PAlt 1 95%conf.interval aversalaryy _cons 1,043275-745,4817.07167S5 14,55-0,24 0.000 o.sie 8926835-73&8,5也 1.19 逝 5 5S77,e Y=-745.4817+1.043275X1+第四步：侦察是否存在异方差性第四步：侦察是否存在异方差性 BP 检验，结果如下：.estat hettest Breusch-Pagan/Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho:匚 onstant variance Variabl

10、es:fitted values of y 从上述 BP 检验中不难看出，回归方程存在异方差 source ss df MS Model 322638649 1 322638649 Residual 039464972 18.002192498 Total 3&2103621 19-019058085 whire*5 Number of obs=20 FC 1,18)=147.16 Prob F=0.0000 ft-squared=0.8910 Adj R-squared=0.8850 Root MSE-.04682 Iny Coef*Std.Err.t P|t 1 95%conf.inter

11、val 1 nx 如25495 IN 13 0,000,8206503 1.164446 _cons.104316.8732254 0.12 0.906-1.730262 1.994 imresr,white estat tesx for HO：homoskedasxicixy agAlnsz Ha:unrestri cted heteroskedasticity source chf 2 df P Heteroskedasti city 0.33 2 0.8466 Skewness 2.69 1 0.1007 Kurtosi s 1.22 1 0,2691 Total 4.24 4 th 3

12、740&Trivedis decomposition of iM-test Cameron 从怀特检验中可以看出，进行对数变换后的回归方程不存在异方差问题，因为 Prob chi2=0.8486 合肥学院合肥学院 计量经济与实证分析实验报告计量经济与实证分析实验报告 题 目:虚拟的时间序列数据 学生姓名:朱盈超 学号：学号：1313101023 别:管理系 专业：财务管理 提交时间:2015 11 虚拟的时间序列数据、实验的目的 进行测算数据的回归方程；建立杜宾沃森的检验检查自相 关：再进行广义差分对方程进行重新估计、具体的实验步骤（一）实验过程 1、对 y、x 进行回归。.reg y x S

13、ource S df MS Number of obs=19 F(-4：17)-260.59 75.369 1 130875.369 P rob F=0.0000 R-squared=0.9388 Model 1308 Residual 8537.87337 17 502.227845 Total 13941 Adj R squared=0.9352 3.242 18 7745.18014 Root MSE 22.41 y Coef.Std.Err.t P|t|95%Conf.In terval x.24515 cons-261.53.0151867 1 6.14 0.000.2131142.

14、2771964 1365 32.19819-8.11 0.000-329.0688-193.2043 由上表的估计模型：得到回归方程 丫=0.2453X-261.2062+b，2、计算 DW 统计量。,tsset time time variable:time,1 to 20 delta:1 unit*estat dwatson Durbin-Watson d-statisticf 2,20)=,5952977 0DW=0.5952977 F R-squared Adj R-squared Root H5E M 84.30=0.0000=0.8322=0.8223=14_927 Total 2

15、2570.4516 IR 1253.913918 GDy coef.std.Err,t Pltl 95%conf.interval GDX Cons,1OTR4O4-l?0,6?34.0337471 q.lS 23,02107-5”24 0,000 0,000,2386407-169.1936 .dwstat Durbin-Watson d-statisticC 2,19)=1.671759 重新估量的模型的重新估量的模型的 DW/值为值为 1.671759，当，当 n=20=1、=0.01 时，查表可得。时，查表可得。DW 的值在与 2之间，由德宾-沃森 d 检验的决策规则可得不存在自相关，重新估量 模型为：模型为：Y=0.3098404X-120.6234+b（二）结论 这组时间存在自相关，通过广义最小二乘法重新估计后的模型 Y=0.3098404X-120.6234+b