计量经济学课程作业分析
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计量经济学课程作业分析
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广东石油化工学院2015-2016学年第二学期
《计量经济学》作业
班级：
作业1
1、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：亿元
地区 Y GDP 地区 Y GDP
北京 1435.7 9353.3 湖北 434.0 9230.7
天津 438.4 5050.4 湖南 410.7 9200.0
河北 618.3 13709.5 广东 2415.5 31084.4
山西 430.5 5733.4 广西 282.7 5955.7
内蒙古 347.9 6091.1 海南 88.0 1223.3
辽宁 815.7 11023.5 重庆 294.5 4122.5
吉林 237.4 5284.7 四川 629.0 10505.3
黑龙江 335.0 7065.0 贵州 211.9 2741.9
上海 1975.5 12188.9 云南 378.6 4741.3
江苏 1894.8 25741.2 西藏 11.7 342.2
浙江 1535.4 18780.4 陕西 355.5 5465.8
安徽 401.9 7364.2 甘肃 142.1 2702.4
福建 594.0 9249.1 青海 43.3 783.6
江西 281.9 5500.3 宁夏 58.8 889.2
山东 1308.4 25965.9 新疆 220.6 3523.2
河南 625.0 15012.5
以Eviews软件完成以下问题:
（1）作出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意 义；
散点图如图所示： 计量经济学课程作业分析
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回 Group: UNTITLED Workfile UNTITLED::Untitled\ - B X
View | Proc | Object | Print | Name | Freeze Default ▼ Options | Position Sample
32,000
28,000
24,000
20,000
g 16,000
12,000
8,000
4,000
0
0 500 1.000 1,500 2.000 2,500
Y
(=)Equation: UNTITLED Worlcfile: UNTITLED!:Untitled\
_ n X
View|Proc|Object Print Name Freeze |Estimate Forecast|Stats Resids Dependent Variable: Y
Method': Least Squares
Date: 05/12/16 Time: 21:04
Sample: 1 31
In eluded observati ons: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -10.62963 86.06992 -0.123500 0.9026
GDP 0.071047 0.007407 9.591245 0.0000
R-squared 0.760315 Mean dependentvar 621.054-8
Adjusted R-squared 0.752050 S.D. dependent var 619.5803
S.E. of regression 308.5176 Aka ike info criterion 14.36378
Sum squared resid 2760310. Schwarz criterion 14.45629
Log likelihood -220.6385 Hannan-Quinn crite匚 14.39393
F-statistic 91.99198 Du「bi rrWetson stat 1.570523
Prob(F-statistic) 0.000000
建立如下的回归模型
孑=A)+ B&DP + ii3 / 21
计量经济学课程作业分析
根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知：
£ =-10.63+ 0.071GDP
RA2 = 0.760315 F=91.99198
斜率的经济意义：国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（2）对所建立的方程进行检验；
从回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数R-0.760315,表明国内税收变化的76.03%可由国内生产 总值GDP的变化来解释。从斜率项的t检验值看，大于10%显著性水平卞自由度为11-2=29的临界值 too5（29）=1.699,且该斜率值满足0<0.071<1,符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法，表明2007年, 国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值和预测区间。
叵| Equation; UNTTTLED Workfile; UNTITLED;Entitle...
View Proc Object Print Name Freeze Estimate Forecast
Estimation Coirnnand：
LS Y C GDP
Estimsitiork Eion:
Y = C(L) 4- C
Substituted Coefficients:
Y =・10.6296304208 + 0. 0710466236651*GDF
由上图可得知该地区国内生产总值的预测值：
Y：= -10.63+0.071*8500=592.87 (亿元)
下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间
E(GDP)=8891.126
Var(GDP)=57823127.64
在90%的置信度下，某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)o
2、己知某市货物运输总量Y （万吨），国内生产总值GDP （亿元，1980不变价）1985年・1998年的样本观 测值见下表。
年份 Y GDP 年份 Y GDP计量经济学课程作业分析
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1985 18249 161. 69 1992 17522 246. 92
1986 18525 171.
276.8
1987 18400 184.
316. 38
1988 16693 194. 75 1995 24040 363. 52
1989 15543 197. 86 1996 24133 415.51
1990 15929 208. 55 1997 25090
465. 78
1991 18308 221.
509. 1
资料来源: 《天津统计年鉴》， 1999 年。
(1) 估计一元线性回归模型；
建立货物运输量Y随国内生产总值GDP的一元线性回归模型
从图中可以看出Y与GDP之间可能存在线性相关关系。但是我们无法得出Y与GDP之间精确的计量关 系，因此用普通最小二乘法进行一元线性回归模型的估计。
(2) 对估计结果作结构分析：
普通最小二乘法建立一元线性回归模型：
将Y作为被解释变量，GDP作为解释变量利用eviews6.0的Equation进行模型估计，输出结果报告如下:
[=]Equation: UNTITLED Worlcfile: UNTnLED::Untitled\ _ B X
View
Object Print Name Freeze Estimate Forecast Stats Resids Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/16 Time: 16:08 Sample: 19851998 Included observations: 14
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 计量经济学课程作业分析
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C 12596.27 1244.567 10.12101 0.0000
GDP 26.95415 4.120300 6.541792 0.0000
R-squared 0.781002 Rlean dependenWw
20168.57
Adjusted R-squared 0762752 S.D. dependsntwar 3512.487
S.E. of regression 1710.865 Akaike info criterion 17.85895
Sum squared resid 35124719 Schwarz criterion 17.95024
Log likelihood -123.0126 Hannan-Quinn criter. 17.85050
F-statistic 42.79505 Durbin-Watson stat 0.859998
Prob(F-st3tistic) 0.000028
(=| Equation: UNTITLED Worlcfile: UNTnLED::Untitled\ - n x
View| Proc| Object |Print Name|Freeze Estimate Forecast Stats Resids
EstirTia.tioii Comman
LS Y C GB?
Estimation Equation：
Y = C(L) + CC2MGDF
Substituted Coefficients:
Y = 12596. 265667 + 26. 9541478295>W}DP
ssa
由上表可知货物运输屋随国内生产总值变化的一元线性回归方程为：Y= 12596.27++26.9542* GDP 其中斜率26.95415表示国内生产总值每增加一元,货物运输量平均增长26.9542万辆。
(3) 对估计结果进行统计检验；
对所建立建立的回归方程进行检验(t (12) =2.18)
(1) 经济学意义上的检验
从回归方程来看，国内生产总值每增加一元，货物运输量平均增长26.9542万辆。系数为正，符合经济发 展规律，是具有经济意义的模型。
(2) 计学意义上的检验
• 可决系数R-squared=0.762752,说明被解释变量的变异中有76%以上。可由方程解释，模型总体 拟合程度还不错。
• F统计量=42.79505,其伴随概率0.000028<0.05,在5%的显著性水平卞，拒绝原假设，接受备择 假设，即方程总体是显著的。
• 所有系数的t统计量伴随概率均小于0.05,在5%的显著性水平下，拒绝原假设。说明系数显著,
