实验实训报告
课程名称：计量经济学实验
开课学期： 2011-2012学年第一学期开课系(部)：经济系
开课实验(训)室：数量经济分析实验室学生姓名：
专业班级：
学号：
重庆工商大学融智学院教务处制
实验题目
实验(训)项目名称多元线性回归模型的估计和统
指导教师
计检验
实验(训)日期所在分组
实验概述
【实验(训)目的及要求】
目的：掌握多元线性回归模型的估计、检验。
要求：在老师指导下完成多元线性回归模型的建立、估计、统计检验，并得到正确的分析结果。
【实验(训)原理】
当多元线性回归模型在满足线性模型古典假设的前提下，最小二乘估计结果具有无偏性、有效性等性质，在此基础上进一步对估计所得的模型进行经济意义检验及统计检验。
实验内容
【实验(训)方案设计】
1、创建工作文件和导入数据；
2、完成变量的描述性统计；
3、进行多元线性回归估计；
4、统计检验：可决系数分析（R2）；（2）参数显著性分析(t检验)；（3）方程显著性分析（F检验）；
5、进行变量非线性模型的线性化处理，并比较不同模型的拟合优度（因变量相同时）。
实验背景
选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“TAX”）作为被解释变量，以反映国家税收的增长。
选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表(FIN)；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表(PRIC)，并将它们设为影响税收收入的解释变量。
建立中国税收的增长模型，并对已建立的模型进行检验。
【实验(训)过程】（实验(训)步骤、记录、数据、分析 ）
1、根据实验数据的相关信息建立Workfile ；
在菜单中依次点击File\New\Workfile,在出现的对话框“Workfile range ”中选择数据频率。
因为本例分析中国1978-2002年度的税收（Tax ）与GDP 、财政支出（FIN ）、商品零售物价指数（PRIC ）之间关系，因此，在数据频率选项中选择“Annual ”选项。
在“start data ”输入“1978”，在“end data ”输入“2002”。
2、导入数据；
在菜单栏中选择“Quick\Empty Group ”,将TAX 、GDP 、FIN 、PRIC 的年度数据从Excel 导入，并将这四个序列的名称分别改为“TAX ” 、“TAX ” 、“GDP ” 、“FIN ” 、“PRIC ” 。
或者在EViews 命令窗口中直接输入“data TAX GDP FIN PRIC ” ，在弹出的编辑框中将这四个个变量的时间数列数据从Excel 中复制过来。
3、给出自变量和因变量的描述性统计结果，并判断数据序列是否服从正态分布 （5%α=）
变量名 Mean Median Std
J-B 值 J.B p 值 是否服从正态分布
GDP 35977 18548 34445 3.308 0.191 是 FIN 5855 3084 5968 9.390 0.009 否 PRIC 105 103 7
4.125
0.127 是 TAX
4848
2822
4871 6.908
0.032
否
4、给出自变量和因变量之间的相关系数矩阵：
GDP FIN PRIC TAX GDP 1.000 0.957 -0.290 0.969 FIN 0.957 1.000 -0.375 0.997 PRIC -0.290 -0.375 1.000 -0.334 TAX
0.969
0.997
-0.334
1.000
5、假设总体回归模型1为0123TAX GDP FIN PRIC u ββββ=++++，进行多元回归估计
并报告估计结果：
变量 回归系数 标准误 t-统计量 p
常数项C -2582.79 940.613 -2.746 0.012 GDP 0.02 0.006 3.957 0.001 FIN 0.70 0.033 21.125 0.000 PRIC
23.99
8.738
2.745
0.012
Adj-R 2＝ 0.9971 F ＝ 2717.238 p (F 统计量)＝ 0
1) 写出样本回归方程
i i i i
PRIC FIN GDP TAX
98541.23702104.0022067.0791.2582+++-=∧
(940.6128) (0.0056) (0.0332) (8.7363) t= (-2.7459) (3.9566) (21.1247) (2.7449)
20.9974R = 2
0.9971R = F=2717.238 df=21
2) 解释各自变量回归系数的含义：
在假定其它变量不变的情况下，当年GDP 每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。
3) 解释调整可决系数R 2
的含义：
20.9971R =，说明税收的总变动中，有99.71%可由国内生产总值、财政支出、零售商
品物价指数的联合变动进行解释。
4、根据p 值检验，判断在5%α=的显著性水平下，各自变量回归系数是否显著异于零？ 根据p 值检验结果可知，在5%α=的显著性水平下，各自变量的回归系数都显著不为零。
5、给定显著性水平5%α=，试进行方程的显著性检验。
第一步：提出如下原假设与备择假设： H 0： β1=β2=β3=0
H 1： βj 不全为0
第二步：在原假设H 0成立的条件下，构造如下统计量
)1,(~)
1/(/----=
k n k F k n RSS k
ESS F
第三步：给定显著性水平5%α=，查表求得临界值F 0.05(3,25-3-1)=3.075，从而确定拒绝域F > F 0.05(3,21)
第四步：根据样本观察值求出F 统计量的值并进行判断： 将样本带入计算所得的F 统计量值为2717，F =2717> F 0.05(3,21)=3.075，则拒绝原假设H 0，即认为回归方程总体上存在显著的线性关系。
6、假设总体回归模型2为0123()()()()Ln TAX Ln GDP Ln FIN Ln PRIC u ββββ=++++，进
行多元回归估计并报告估计结果： 变量 回归系数 标准误
t-统计量 p
常数项C -6.91 3.50 -1.97 0.062 Ln(GDP) 0.45 0.20 2.28 0.033 Ln(FIN) 0.64 0.24 2.62 0.016 Ln(PRIC)
1.12
0.74
1.52
0.144
Adj-R 2＝0.975243
F ＝316.1373
p ＝0.000
1) 以样本回归方程形式规范报告实验结果；
^
^
^
^
()-6.910.45()0.64() 1.12()i i i i Ln TAX Ln GDP Ln FIN Ln PRIC =+++
(3.50) (0.20) (0.024) (0.74)
t= (-1.97) (2.28) (2.62) (1.52) Adj-R 2＝0.975243 F=2717.238 df=21 2) 解释各自变量回归系数的含义；
在其它解释变量不变的条件下，国内生产总值每增长1%，将导致税收支出增长0.45%；在其它解释变量不变的条件下，财政支出每增长1%，将导致税收支出增长0.64%；在其它解释变量不变的条件下，零售商品物价指数每增长1%，将导致税收支出增长1.12%。
3) 给定显著性水平5%α=，判断各自变量回归系数是否显著；
在5%α=的显著性水平下，Ln (GDP)、Ln (FIN)两个自变量的回归系数显著不为零，说明这两个解释变量对Ln (TAX)有显著性的影响。
但不能拒绝Ln (PRIC)的回归系数为零的原假设。
【结论】
从普通最小二乘法建立的中国税收增长模型(模型1)中可得到如下结论：
1.建立的模型其参数经济意义与理论较为符合。
在假定其它变量不变的情况下，当年GDP 每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。
2. 20.9974R =、2
0.9971R =说明模型对样本拟合效果较好。
3.从整体上看，回归方程显著，即“国内生产总值” 、“财政支出” 、“商品零售物价指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著影响。
4.各解释变量对被解释变量都有显著的影响。
指导教师评语及成绩：
成绩：指导教师签名：批阅日期：。
