计量经济学eviews实验报告记录
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大连海事大学
实验报告
实验名称：计量经济学软件
应用
专业班级：财务管理2013-1
姓名：安妮
指导教师：赵冰茹
交通运输管理学院
二○一六年十一月
一、实验目标
学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境
WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析
案例1：
我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况
指标人均国内生产总值（元）居民消费水平（元）
1995年5074 2330
1996年5878 2765
1997年6457 2978
1998年6835 3126
1999年7199 3346
2000年7902 3721
2001年8670 3987
2002年9450 4301
2003年10600 4606
2004年12400 5138
2005年14259 5771
2006年16602 6416
2007年20337 7572
2008年23912 8707
2009年25963 9514
2010年30567 10919
2011年36018 13134
2012年39544 14699
2013年43320 16190
2014年46612 17806 （1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；
利用eviews软件输出结果报告如下：
Dependent Variable: CONSUMPTION
Method: Least Squares
Date: 06/11/16 Time: 19:02
Sample: 1995 2014
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000
AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000
R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300
Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765
S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816
Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773
Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760
F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709
Prob(F-statistic) 0.000000
由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:
（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））
Y = 691.0225+0.352770* X
其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。
检验结果R2=0.996528，说明99.6528%的样本可以被模型解释，只有0.3472%的样本未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高。
（2）对所建立的回归方程进行检验：
（5%显著性水平下，t（18）=2.101）
对于参数c假设: H
0: c=0. 对立假设:H
1
: c≠0
对于参数GDP假设: H
0: GDP=0. 对立假设:H
1
: GDP≠0
由上表知:
对于c,t=6.094104>t(n-2)=t(18)=2.101
因此拒绝H
0: c=0,接受对立假设:H
1
: c≠0
对于GDP, t=71.88054﹥t(n-2)=t(18)=2.101
因此拒绝H
0: GDP=0,接受对立假设: H
1
: GDP≠0
此外F统计量为5166.811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%的显著性水平下有显著性影响。
所以，回归系数显著不为零，常数项不为零，回归模型中应包括常数项。
综上，整体上看此模型是比较好的。
(3)序列相关问题
由上图可知，DW统计量0.403709，经查表，当k=1，n=20时，dl=1.2，因此可判断此模型存在序列相关，且为序列正相关。
修正：广义差分法
因为DW=0.403709，ρ=1-DW/2=0.7981455
令X1=X-0.7981455*X(-1)
Y1=Y-0.7981455*Y(-1)
修正结果如下：
Dependent Variable: Y1
Method: Least Squares
Date: 06/11/16 Time: 19:56
Sample(adjusted): 1996 2014
Included observations: 19 after adjustments
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -1.14E+08 7970597. -14.33887 0.0000
C -8.26E+10 5.45E+10 -1.516402 0.1478
R-squared 0.923631 Mean dependent var -7.34E+11
Adjusted R-squared 0.919139 S.D. dependent var 4.61E+11
S.E. of regression 1.31E+11 Akaike info criterion 54.13516
Sum squared resid 2.92E+23 Schwarz criterion 54.23457
Log likelihood -512.2840 Hannan-Quinn criter. 54.15198
F-statistic 205.6031 Durbin-Watson stat 0.953595
Prob(F-statistic) 0.000000
经修正后，DW=0.953595 （4）根据2015年中国国民经济与社会发展统计公报，2015年人均国民生 产总值为49351元，对该年的居民消费水平进行预测。 点预测：Y = 691.0225+0.352770* X=18100.5748 区间预测：计算出var ^ （Y 0）=S 2（ ∑-+2 t 0n 1X X X ） （）=1468.207，t 0.25（n-2）=2.10，因此E （Y 0）的预测区间为Y ^ 0±t 0.25(n-2)√var ^ （Y 0）=49351±80.4661。 利用Eviews 输出预测结果如下： 案例2： 下面给出了我国1995-2014年的居民消费水平（Y ）和人均国内生产总值（X 1）以及城镇居民人均可支配收入（X 2）数据，对它们三者之间的关系进行研究。具体数据如表2所示。 表2：1995年到2014年的统计资料 单位：元 指标 居民消费水平（元） 人均国内生产总值（元） 城镇居民人均可支配收入（元） 1995年 2330 5074 4283 1996年 2765 5878 4838.9 1997年 2978 6457 5160.3 1998年 3126 6835 5425.1 1999年 3346 7199 5854 2000年 3721 7902 6280 2001年 3987 8670 6859.6 2002年4301 9450 7702.8 2003年4606 10600 8472.2 2004年5138 12400 9421.6 2005年5771 14259 10493 2006年6416 16602 11759.5 2007年7572 20337 13785.8 2008年8707 23912 15780.8 2009年9514 25963 17174.7 2010年10919 30567 19109.4 2011年13134 36018 21809.8 2012年14699 39544 24564.7 2013年16190 43320 26467 2014年17806 46612 28843.85 （1）试建立二元线性回归方程 利用Eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 09/11/16 Time: 16:23 Sample(adjusted): 1995 2014 Included observations: 20 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AVGDP 0.160612 0.060350 2.661335 0.0164 SAVING 0.018166 0.005693 3.191061 0.0053 C 1040.987 143.3240 7.263178 0.0000 R-squared 0.997829 Mean dependent var 7351.300 Adjusted R-squared 0.997573 S.D. dependent var 4828.765 S.E. of regression 237.8674 Akaike info criterion 13.91879 Sum squared resid 961875.6 Schwarz criterion 14.06815 Log likelihood -136.1879 Hannan-Quinn criter. 13.94794 F-statistic 3906.446 Durbin-Watson stat 0.977467 Prob(F-statistic) 0.000000 由上表可知，样本回归方程为： Y=417.4107+0.269124X1+0.145843X2 (2) 对检验结果的分析 AVGDP与SAVING的P值均小于0.05，t值均大于t(n-2)=t(18)=2.101，因 此样本回归方程十分显著。修整后的R2为0.997573，说明有99.76%的样本可以 被样本回归方程所解释，拟合的很好。F统计量为3906.446数值很大，可以判定，人均可支配收入以及城镇居民人均可支配收入对居民消费水平在5%的显著 性水平下有显著性影响。但是，值得注意的是DW统计量为0.977467 k=2，n=20时），因此方程可能存在序列相关问题，可利用广义差分法进行修正，如案例1，此处不再赘述。 案例3： 表 3 列出了2014年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入（income）与消费性支出（expense）的统计数据。 表3 2014年统计数据 地区人均可支配收入人均消费性支出地区人均可支配收入人均消费性支出北京43910.00 28009.00 广西24669.00 15045.00 上海47710.00 30520.00 山东省29222.00 18323.00 重庆25147.00 18279.00 陕西省28844.00 19968.00 河北省24141.00 16204.00 山西省24069.00 14637.00 山西省24069.00 14637.00 安徽省24839.00 16107.00 内蒙古28350.00 20885.00 甘肃省20804.00 15507.00 吉林省23217.80 17156.00 云南省24299.00 16268.00 江苏省34346.00 23476.00 贵州省22548.21 15254.64 浙江省40393.00 27242.00 四川省24381.00 18027.00 江西省24309.00 15142.00 青海省22306.57 17492.89 湖南省26570.00 18335.00 海南省24487.00 17514.00 河南省24391.45 15726.12 宁夏23285.00 17216.00 （1）试用OLS法建立居民消费支出对可支配收入的线性模型 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: EXPENSE Method: Least Squares Date: 09/11/16 Time: 20:15 Sample(adjusted): 2001 2024 Included observations: 24 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INCOME 0.603084 0.036435 16.55219 0.0000 C 2031.226 1033.251 1.965860 0.0621 R-squared 0.925669 Mean dependent var 18623.78 Adjusted R-squared 0.922291 S.D. dependent var 4401.364 S.E. of regression 1226.941 Akaike info criterion 17.14209 Sum squared resid 33118445 Schwarz criterion 17.24026 Log likelihood -203.7051 Hannan-Quinn criter. 17.16814 F-statistic 273.9751 Durbin-Watson stat 1.601642 Prob(F-statistic) 0.000000 因此建立模型（令Y=EXPENSE 人均消费性支出，X=INCOME人均可支配收入）： Y=2031.226+0.603084*X 当人均可支配收入增长1元，人均消费性支出增加0.603084元。同时分析结果显示， INCOME的P值为0.00，小于0.05，t=16.55219>t(n-2)=t(18)=2.101，十分显著。拟合优度R2为0.925669，说明有92.57%的样本可以被样本回归方程所解释，拟合的很好。F统计量为273.9751，数值很大，可以判定，人均可支配收入对人均消费性支出在5%的显著性水平下，有显著性影响。DW统计量为1.601642>du=1.45（当k=1，n=24时），因此方程不存在序列相关问题。整体上看，此模型较为成功。 （2）异方差的图形检验： 输出残差、拟合值图形报告： 散点图报告： 从图形上可以看出，平均而言，城镇居民人均消费性支出随城镇居民人均可支配收入的增加而增加。但是，从残差图和散点拟合图可以明显地观察出来，随着可支配收入的增加，支出的变动幅度也略有减小的趋势，可能存在异方差。 （3）检验模型是否存在异方差 White检验： Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.423345 Prob.F(2，21) 0.2632 Obs*R-squared 2.864991 Prob，Chi-Square(2) 0.2387 Scaled explained SS 1.024885 Prob，Chi-Square(2) 0.5990 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/11/16 Time: 15:35 Sample: 2001 2024 Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2491531 6379291. 0.390566 0.7001 INCOME -22.43270 405.2308 -0.055358 0.9564 INCOME^2 -0.000615 0.005984 0.102742 0.9191 R-squared 0.119375 Mean dependent var 1379935. Adjusted R-squared 0.035506 S.D. dependent var 1300708. S.E. of regression 1277408. Akaike info criterion 31.07503 Sum squared resid 3.43E+13 Schwarz criterion 31.22229 Log likelihood -369.9004 Hannan-Quinn criter 31.11410 F-statistic 1.423345 Durbin-Watson stat 2.113531 Prob(F-statistic) 0.263213 原假设H0：不存在异方差 备择假设H1：存在异方差 根据检验结果可知，P=0.2632>0.05 故，接受原假设，认为该模型不存在异方差。 四、实验总结 1、对案例的经济学意义的分析结论 ——人均国内生产总值、可支配收入与居民消费水平的关系 国内生产总值与国民收入之间直接相关。国民收入是反映整体经济活动的重要指标。整体经济活动越好，国内生产总值越高，那么国民收入越高。如果一个国家总人口相对稳定不变，在国民收入增加的情况下，人均国民收入增加，那么 购买力就会上升，消费水平随之提高。反之，在经济不景气甚至下行的情况下，国内经济活动发展不好，国内生产总值就会下降，人均可支配收入也将随之下降，人民可支配收入减少，购买力下降，消费欲望就会减弱，从而消费水平降低。这也就验证了本文三组案例得出的模型中，无论从不同时段的纵向比较还是同一时段不同地区的横向比较，均呈现出居民消费水平（消费性支出）与人均国民生产总值、人均可支配收入之间存在明显的正相关关系，消费水平随国内生产总值、人均可支配收入的增加而增加，符合经济学的一般准则。 2.Eviews软件掌握情况总结 1)通过实验掌握了EVIEWS软件的安装及其基本应用（包括数据的输入、 数据的分析、及其分析结果的输出）。 2)通过对案例进行计量经济模型的分析，掌握了一元线性回归方程的 建立、多元线性回归方程的求解，以及序列相关、异方差问题的检验与修正等。 3)实验中突现的不足是对书本的理论没有足够深入的思考和认识，而 仅仅从“得到数据—数据Import—数据分析—结果输出”的固定流程去解决分析问题，需要在今后的学习过程中反复练习加强。 4)今后还应将计量经济学模型及其应用与现代计量经济学软件EViews 进行有机结合，更好的应用EViews软件解决算研究的实际问题。
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