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计量经济学实验1一元线性回归模型

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实验一

案例：下表的数据为2003年全国31个省市自治区的城镇居民年人均可支配收入X与年人均消费支出。

地区 Y X 地区 Y X

北 京 11123.84 13882.62 湖 北 5963.25 7321.98

天 津 7867.53 10312.91 湖 南 6082.62 7674.20

河 北 5439.77 7239.06 广 东 9636.27 12380.43

山 西 5105.38 7005.03 广 西 5763.50 7785.04

内蒙古 5419.14 7012.90 海 南 5502.43 7259.25

辽 宁 6077.92 7240.58 重 庆 7118.06 8093.67

吉 林 5492.10 7005.17 四 川 5759.21 7041.87

黑龙江 5015.19 6678.90 贵 州 4948.98 6569.23

上 海 11040.34 14867.49 云 南 6023.56 7643.57

江 苏 6708.58 9262.46 西 藏 8045.34 8765.45

浙 江 9712.89 13179.53 陕 西 5666.54 6806.35

安 徽 5064.34 6778.03 甘 肃 5298.91 6657.24

福 建 7356.26 9999.54 青 海 5400.24 6745.32

江 西 4914.55 6901.42 宁 夏 5330.34 6530.48

山 东 6069.35 8399.91 新 疆 5540.61 7173.54

河 南 4941.60 6926.12

资料来源：《中国统计年鉴2004》，表中数据均以当年价格计算。

一、建立工作文件(研究消费与收入的关系)

启动Eviews6.exe后，点击File\New\Workfile ，在弹出的对话框中选择数据的时间频率（frequency）为Unstructure/Undated (截面数据) ，Data range（以只有31个观测值的一元线性模型为例）为31，点击OK即可。

二、输入数据

在主菜单点击Quick\Empty Group ，录入X、Y的数据，在窗口中点击数据，就可以修改数据列的名称，点“OK”关闭即可。在group窗口中点transpose可以改变数据的排列方式。

三、回归分析

1.做散点图

在主菜单点击Quick\Graph，在弹出的对话框中输入x y，如下：

点击OK即可得到以下对话框，点击Scatter，即可得到散点图。

点此图上面的“Name”可以为此图命名。

由散点图可以看出，x y存在近似的线性关系。

2.OLS估计

在主菜单点击Quick\Estimate Equation ，弹出如下对话框：

OLS回归分析的设置

按上图设置。输入的顺序为“被解释变量 常数项 解释变量1 解释变量2”，每个变量之间以空格分开(如果是多元回归就在后面依次添加其他的解释变量即可)。本题中为“y c x” 点击“OK”后，得到如下结果，单击“name”为其命名后就可以关闭。（同时也可以点击“Freeze”将其保存为表格形式。而且，此表格不会受到以后操作的影响。）

OLS计算结果

其中，最上面的说明分别是“Dependent variable：Y”为“被解释变量是Y”；“Method:Least Squares”为“使用的方法：最小二乘法”；日期（Date）、时间（Time）；样本范围（Sample:1~31）；包含的观测对象（Included observations:31）31个。

表格中依次是变量（Variable）：C表示常数项，X为解释变量。系数（Coefficient）即常数项的估计值（0b）和解释变量前面系数的估计值（1b）的大小。对应的标准误为Std. Error列，对应的T统计量为T-Statistic列，对应的P值为Prob.列。

回归结果的样本决定系数为R-squared，S.E.of regression 是回归标准差eS=12knei，而Sum

squared resid 表示残差平方和2ie，Mean dependent var表示被解释变量的平均值，即Y。S.D.

dependent var表示被解释变量的标准差1)(2nYYi，还有F统计量（F-statistic）和对应的P值（Prob(F-statistic)）。

3.结果分析

样本回归方程为：iiXY75.047.238ˆ

（275.976） （0.0321） -------各参数估计值对应的标准误

（0.86） （23.27） -------各参数估计值对应的T统计量

R2=0.9491 F=541.26 DW=1.22

四、检验

1.经济意义检验

75.0ˆ1是样本回归直线的斜率，表示城镇居民的边际消费倾向，说明年人均消费支出增加1元时，消费支出将增加0.75元；47.238ˆ0是样本回归直线的截距，它表示不受可支配收入影响的自发性消费支出。显然，两参数的符号和大小均符合经济理论和实际情况。

2.拟合优度检验

R2=0.9491表示总离差的94.91%被样本回归直线解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度较高。

3.显著性检验：

（1）方法一：

给定显著性水平α=0.05，查临界值表得t0.025（29）=2.05。05.227.23)ˆ(1t，故回归系数显著不为0。但05.286.0)ˆ(0t，即系数不显著，可以考虑略去从新估计回归模型，也可包含在模型中。结果不会有太大变化。

（2）方法二：

看图OLS计算结果表格中的Prob.列，表示参数估计值T检验对应的P值，如果P值小于0.05，说明在显著水平为0.05时，参数显著不为0。解释变量X对应P值为0.0000<0.05，所以1b显著不为零。图中最后一行中Prob(F-statistic)是F检验对应的P值，0.000000<0.05，说明回归方程显著成立即城镇居民年人均可支配收入与年人均消费支出之间确实具有显著的线性关系。 注：workfile窗口中的序列c保存最后一次（最近一次）的回归系数，resid中保存残差，所以c、resid中的数据是不断变化的，是系统自己生成的，使用时要特别小心。

五、预测

1.扩展工作区间

在workfile窗口上点击Proc下面的Structure/ Resize Current page 修改新的工作起止时间为32。

2.预测

双击x（各个解释变量），将第31个x值输入（假如为7500，这时需要点击“Edit+/-”按钮），然后输入数据。打开我们回归的结果，既回归结果，点击“Forecast”，在弹出来的对话框中，可以修改预测值保存的名称（默认Yf）,确认即可得到预测值序列Yf和拟合效果图。

拟合效果图

双击Workfile 中的Yf，即可得到某城镇居民年均可支配收入为7500元时的消费支出预计为5839.600元。

3. 置信区间

如果要计算置信区间，需要用到均值和方差。软件求法：主菜单上点击Quick/Group

statistics/Descriptive statistics/Common sample

弹出如下对话框，输入“X”点击“OK”即可。

或者打开x序列，在序列X窗口中点击：view/descriptive statistics＆ Tests/stats table

得到关于序列X的描述统计如下：

其中，mean对应的是平均值（X），Std.Dev. 对应的是标准误（XS），Sum Sq. Dev. 对应的是离差平方和（2)(XXi）。根据这些值可以计算置信区间。

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计量经济学实验报告范文

计量经济学实验报告范文

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学生实验报告

（经管类专业用）

学生姓名 学号

同组人

实验项目 一元线性回归模型

□必修 □选修 □演示性实验 □验证性实验 □操作性实验 □综合性实验

实验地点 实验仪器台号

指导教师 实验日期及节次

一、实验目的及要求：

1、目的

利用ＥＶＩＥＷＳ实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

(１)．熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法；

(2)、掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理

(3)、提交实验报告

二、仪器用具：

仪器名称 规格/型号 数量 备注

计算机 1 有网络环境

《多媒体会计模拟实验室》系统 1

三、实验结果与数据处理：

1 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分

8 家庭抽样调查得到样本数据：

(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；

（2）利用样本数据估计模型的参数；

（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；

（4）分析所估计模型的经济意义和作用

答：（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型：

iiiiuTXY321

其中：Y为家庭书刊年消费支出、X为家庭月平均收入、T为户主受教育年数

（2）估计模型参数，结果为

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/28/12 Time: 14:10

计量经济学实验二 一元线性回归 2

计量经济学实验二 一元线性回归 2

1

计量经济学

实验报告

学 院： 信管学院

专 业：金—1

实验编号： 实验二

实验题目：一元线性回归

姓 名：

学 号： 1

指导老师：

2

实验二 一元线性回归模型

【实验目的】

掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法

【实验内容】

建立我国税收预测模型

【实验步骤】

【例1】建立我国税收预测模型。表1列出了我国1990－2011年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。

数据来源：国家统计局 → 国家统计年鉴2012数据（/tjsj/ndsj/2012/indexch.htm） → 1 、国民经济核算（国内生产X）

2、财政（各项税收Y）

税收Y GDP X 税收Y GDP X

1990 2821.86 18718.32238 2001 15301.38 108068.2206

1991 2990.17 21826.19941 2002 17636.45 119095.6893

1992 3296.91 26937.27645 2003 20017.31 134976.9719

1993 4255.3 35260.02471 2004 24165.68 159453.6048

1994 5126.88 48108.45644 2005 28778.54 183617.3746

1995 6038.04 59810.52921 2006 34804.35 215904.4056 3 1996 6909.82 70142.49165 2007 45621.97 266421.9991

计量经济学：一元线性回归模型和多元线性回顾模型习题以及解析

计量经济学：一元线性回归模型和多元线性回顾模型习题以及解析

1 第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型

一、内容提要

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。

本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。

本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。

本章还有三方面的内容不容忽视。其一，若干基本假设。样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。

二、典型例题分析

例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为

educkids10 2 （1）随机扰动项包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告四

学生姓名 学号

同组人

实验项目 一元线性回归模型

□必修 □选修 □演示性实验 □验证性实验 □操作性实验 □综合性实验

实验地点 实验仪器台号

指导教师 实验日期及节次

一、实验目的及要求：

1、目的

利用EVIEWS实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

(1) 熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法；

(2) 掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理

(3) 提交实验报告

二、仪器用具：

仪器名称 规格/型号 数量 备注

计算机 1 有网络环境

三、实验结果与数据处理：

1下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。其中Y表示美国咖啡消费（杯/日.人），X表示平均零售价格（美元/磅）。 注：262.2)9(2/t，228.2)10(2/t

6628.006.42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2RtseXYtt）（值

1. 写空白处的数值。 计量经济学实验报告四

1

2. 对模型中的参数进行显著性检验。

3. 解释斜率系数1的含义，并给出其95%的置信区间。

解：（1）1308.221216.06911.2)(00set

0114.006.424795.0)(11tse

（2）用t检验法分别对模型中的参数01进行显著性水平检验：

在5%的显著性水平下，模型的自由度为11-2=9，且262.2)9(025.0t

由于262.21308.220t，故该模型的截距项在统计上是显著的；

同理 262.206.421t，即斜率系数在统计上也是显著的。

（3）斜率系数4795.01，小于0，在其他条件不变的情况下，咖啡的平均零售价格每增加一个单位，美国咖啡的日消费将平均减少0.4795个单位，说明咖啡的消费量与其平均零售价格呈负相关关系。