Eviews软件实验报告
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Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模,主要分为以下几个部分:
一、数据预处理
1. 数据清洗:对数据进行了初步的检查和清洗,处理了数据中的缺失值和异常值;
2. 数据变换:对原始数据进行了对数化处理,使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计:通过统计均值、标准差、相关系数等指标,对数据进行了分析和描述;
2. 单因素分析:使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择:根据变量相关性和变量显著性等因素,最终选择了一组自变量,建立了多元线性回归模型;
2. 模型检验:对建立的模型进行了残差分析,验证了模型的可靠性和稳定性;
3. 预测分析:利用建立的模型对新数据进行了预测,并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模,得出了以下结论:
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性;
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据;
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系,并可进行预测和决策分析。
综上所述,本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模,得出了有关数据的一些重要结论,为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 装 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊分析国内生产总值与最终消费的关系一、研究的目的要求由于消费是所有经济行为有效实现的最终环节,唯有消费需求的不断上升才有经济增长的持久拉动力有经济增长的持久拉动力..而居民的消费水平在很大程度上又受整体经济状况的影响影响..国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标,经济扩张时期经济扩张时期,,居民收入稳定居民收入稳定,GDP ,GDP 也高也高,,居民用于消费的支出较多居民用于消费的支出较多,,消费水平较高消费水平较高;;反之反之,,经济收缩时,收入下降收入下降,GDP ,GDP 也低也低,,用于消费的支出较少用于消费的支出较少,,消费水平随之下降消费水平随之下降..改革开放以来改革开放以来,,我国的GDP 不断增长的同时不断增长的同时,,人民的物质生活也在不断提高人民的物质生活也在不断提高..研究国内生产总值与最终消费的数量关系,对于探寻最终消费增长的规律性,预测最终消费的发展趋势有重大意义。
势有重大意义。
二、模型设定为了分析国内生产总值对消费的推动作用,选择中国国民最终消费为被解释变量(用Y 表示),选择中国国内生产总值为解释变量(用X 表示)。
搜集到以下数据。
数据。
中国国民收入与最终消费(单位:亿元)中国国民收入与最终消费(单位:亿元)年份年份 国内国内生产总值(亿元)元) 最终消费 年份年份国内生产国内生产总值(亿元)最终消费最终消费X Y X Y1978 3624.1 2239.1 1995 58478.1 36748.2 1979 4038.2 2633.7 1996 67884.6 43919.5 1980 4517.8 3007.9 1997 74462.6 48140.6 1981 4862.4 3361.5 1998 78345.2 51588.2 1982 5294.7 3714.8 1999 82067.5 55636.9 1983 5934.5 4126.4 2000 89468.1 61516 1984 7171 4846.3 2001 97314.8 66878.3 1985 8964.4 5986.3 2002 104790.6 71691.2 1986 1986 10202.2 10202.2 6821.8 2003 135822.8 77449.5 1987 1987 11962.5 11962.5 7804.62004 159878.3 87032.9 1988 1988 14928.3 14928.3 9839.52005 183217.4 97822.7┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 装 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊1989 1989 16909.2 16909.2 16909.2 11164.2 11164.2 2006 211923.5110595.31990 1990 18547.9 18547.9 18547.9 12090.5 12090.52007 249529.9 128444.6 1991 1991 21617.8 21617.8 21617.8 14091.9 14091.9 2008 316228.8 149000 1992 1992 26638.1 26638.1 26638.1 17203.3 17203.3 2009343464.7 176060.31993 1993 34634.4 34634.4 34634.4 21899.9 21899.9 2010 397983 148447.7 1994 1994 46759.4 46759.4 46759.4 29242.2 29242.2 29242.2为了分析居民最终消费(为了分析居民最终消费(Y Y )和国内生产总值()和国内生产总值(X X )的关系,根据上表做如下散点图:点图:从散点图可以看出最终消费和国内生产总值大体呈现为线性关系,为分析中国居民最终消费水平随国民总收入变动的数量规律性,可建立如下简单回归模型:型:三、估计参数利用EViews 做简单线性回归分析的结果如下图所示:做简单线性回归分析的结果如下图所示:┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊ ┊ ┊ ┊ ┊订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为ttXY454948.007.17662ˆ+=(2377.4702377.470))(0.017318)t= (3.222798) (26.27036) 33317.1690957012.02===nFR。
【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位:亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源:《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件(1)点击桌面Eviews5.0图标,运行Eviews软件。
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一:Evies实验报告实验报告一、实验数据:1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容:对搜集的数据进行回归,研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤:1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”,找到相关数据并输入Exc el,统计结果如下表1:表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格(1994=1)的人均消费性支出(Yt)和人均可支配收入(Xt)令:Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图,如图1.很明显,Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解:根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道,城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化,因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt(1)打开E Vies软件,首先建立工作文件, Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列,并得到相应数据。
(2)在工作文件窗口输入命令:l s y c x,按E nter键,回归结果如表2 :表2 回归结果根据输出结果,得到如下回归方程:Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978(3)根据回归方程进行统计检验:拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055,计算结果表明,估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
(Error Correction Model)Srba 和Yeo 于模型。
它常常作为协整回归模型的补充模型出现。
两步法建立误差修正模型
p t B Y -++
绘制中国城镇居民月人均生活费支出(y)和可支配收入序列(x)的折线图: 可以看到两者呈现公共的上升趋势。
对X与Y分别取对数:
然后对xt与yt序列进行平稳性检验:
容易发现: XT与YT序列均不是平稳的, 但是其一阶差分都是平稳的, 因此猜测他们具有协整关系。
对YT和XT序列进行回归后发现:
可以看到对应的两个参数的系数的p值都显著小于0.001。
生成一列序列=残差, 对该序列进行ADF检验后可以发现p值小于0.05, 因
此认为不存在单位根, 序列是平稳的。
因此, 尽管国城镇居民月人均生活费支出(y )和可支配收入序列(x )都是非平稳的, 但是由于它们之间具有协整关系, 因此可以建立动态回归模型准确预测其长期互动关系。
模型拟合的预测值DCPIF 的折线图和与dcpi 的对比图如下:
可以看到, 最后的拟合效果非常好。
从而我们得到最后的拟合方程为:
t t t x y ε++=)ln(*934.0328.0)ln(
即:
因此, 城镇居民收入没增加一个百分点, 其消费支出也增加0.934各百分点。
【结论】(结果)
我国城镇居民月人均生活费支出(y )和可支配收入序列(x )的对数化后的XT 与YT 序列均不是平稳的, 但是其一阶差分都是平稳的, 因此猜测他们具有协。
【实验目的及要求】● 深刻理解平稳性的要求和arima 建模的思想。
● 学会如何通过观察自相关系数和偏相关系数,确定并建立模型。
● 学会如何利用模型进行预测。
● 熟练掌握EVIEWS 的结果,看懂eviews 的输出结果。
【实验原理】ARIMA(p, q )过程的平稳域和可逆域对于非平稳序列的时变均值函数,最简单的处理方法就是考虑均值函数可以由一个时间的确定性函数来描述,这时,可以用回归模型来描述。
假如均值函数服从于线性趋势我们可以利用确定性的线性趋势模型如果均值函数服从二次函数则我们可以用假如均值函数服从k 次多项式我们可以使用下列模型建模()22012,~0,t t t X t t WN αααεεσ=+++()201,~0,k t k t t X t t WN αααεεσ=++++【实验方案设计】4.2数据和指标的选取我们的模型估计选取了我国1990年1月到2008年12月的CPI月度数据附表(1))作为研究的对象。
度量通货膨胀的指标通常有CPI(消费者价格指生产者物价指数(PPI)、批发物价指数(wholesale price index)、GDP平减指数(deflator)等。
消费者物价指数(CPI)(consumer price index)是用来度量一期内居民所支付消费商品和劳务价格变化程度的相对数指标,它是反映通货水平的重要指标。
CPI指数作为生活成本指数,不仅能够及时和明确地反映子商品和服务价格的变化,而且是定期公布,广为人知,易于获取和明了,被公众理解。
选取CPI作为通货膨胀的指标有利于合理引导公众和市场对经预期,有利于政府综合运用价格和其他经济手段,实现宏观经济调控目标。
为了研究这些问题,笔者搜集了1985-2007年的年度中国消费者物价指数的相关数据,利用EVIEWS软件,将这几个指标数据进行了相关分析。
对于ARIMA(p q)模型,可以利用其样本的自相关函数和样本的偏自相关函数的截尾性判定模型的阶数,若平稳时间序列的偏相而自相关函数是截尾的则可断定此序列适合MA 模型; 若平稳时间序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的则此序列适合模型。
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支,它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件,它提供了丰富的数据分析和模型建立工具,被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验,以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析,通过建立相应的计量经济模型,对经济现象进行量化分析,并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集:首先,我们需要收集与所研究经济现象相关的数据,包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理:接下来,我们需要对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等,以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立:在数据预处理完成后,我们可以利用EViews软件建立计量经济模型,包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等,以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计:建立模型后,我们需要对模型进行参数估计,得到模型的具体参数估计值,并进行显著性检验和模型拟合度检验,以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析:最后,我们将对模型估计结果进行分析,得出与经济现象相关的结论,并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤,我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果,并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析,对经济现象进行了深入探讨,并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义,为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具,帮助我们更好地理解和分析经济现象,为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
实验报告课程名称: 计量经济学实验项目:实验一EViews软件的基本操作实验类型:综合性□设计性□验证性专业班别:姓名:学号:实验课室:指导教师:石立实验日期:广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作:是□否小组成员:无实验目的:了解熟悉EViews软件的基本操作对象,掌握软件的基本操作。
实验场地及仪器、设备和材料实验室:普通配置的计算机,Eviews软件及常用办公软件。
实验训练内容(包括实验原理和操作步骤):【实验内容】1.打开运行并认识Eviews软件;2.EViews软件的数据输入、编辑与序列生成;3.图形分析与描述统计分析;4.数据文件的存储与调用。
【实验数据】实验以附件“数据”所列出数据资料为例进行操作。
【实验步骤】一、打开运行软件实验中采用Eviews软件6.0版本绿色版,实验计算机上已安装,请找到图标,点击即可打开软件的操作界面.【注意:FTP中上传了软件的压缩包,同学们可以拷贝到自己的电脑,将压缩包解压后,打开文件夹,双击注册表,进行注册,注册成功后即可使用。
】二、认识软件界面Eviews软件窗口有无部分组成:标题栏、主菜单、命令窗口、状态栏、工作区.三、输入数据1.创建工作文件(1)菜单方式在主菜单上依次点击File/New/Workfile,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框,由用户选择数据的时间频率(frequency)、起始期和终止期。
注:根据数据的不同类型,应创建不同的工作文件,Eviews提供的数据工作文件可分为三种:a、无结构数据/截面数据:Unstructured/Undatedb、时间序列数据:Dated-regular frequency具体有:年度数据(Annual)、半年数据(Semi-annual)、季度数据(Quarterly)、月度数据(Monthly)、周数据(Weekly)、一周五天的数据(Daily-5days week)、一周七天的数据(Daily-7days week)、每日数据(Daily/integer date)c、面板数据Balanced Panel在本例中,按照下图的方式选取选项和填写数据:(2)命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令,也可以建立工作文件.命令格式为:CREATE 时间频率类型起始期终止期(时间频率类型以该类型英文首字母标记)则本例实验中的程序可写为:CREATE A 1978 2005在创建的工作文件中,一开始其就包含了两个对象:(如图)*系数向量C(保存估计系数用)*残差序列RESID(实际值与拟合值之差)2.输入数据并命名(1)添加新序列..点击Objects/New Object(或在工作区右击鼠标,选取New Object),对象类型选择Series,并给定序列名,一次只能创建一个新序列。
实验报告课程名称:计量经济学实验项目:实验一EViews软件的基本操作实验类型:综合性□设计性□验证性 专业班别:姓名:学号:实验课室:指导教师:石立实验日期:广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作:是□否 小组成员:无实验目的:了解熟悉EViews软件的基本操作对象,掌握软件的基本操作。
实验场地及仪器、设备和材料实验室:普通配置的计算机,Eviews软件及常用办公软件。
实验训练内容(包括实验原理和操作步骤):【实验内容】1.打开运行并认识Eviews软件;2.EViews软件的数据输入、编辑与序列生成;3.图形分析与描述统计分析;4.数据文件的存储与调用。
【实验数据】实验以附件“数据”所列出数据资料为例进行操作。
【实验步骤】一、打开运行软件实验中采用Eviews软件6.0版本绿色版,实验计算机上已安装,请找到图标,点击即可打开软件的操作界面。
【注意:FTP中上传了软件的压缩包,同学们可以拷贝到自己的电脑,将压缩包解压后,打开文件夹,双击注册表,进行注册,注册成功后即可使用。
】二、认识软件界面Eviews软件窗口有无部分组成:标题栏、主菜单、命令窗口、状态栏、工作区。
三、输入数据1.创建工作文件(1)菜单方式在主菜单上依次点击File/New/Workfile,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框,由用户选择数据的时间频率(frequency)、起始期和终止期。
注:根据数据的不同类型,应创建不同的工作文件,Eviews提供的数据工作文件可分为三种:a、无结构数据/截面数据:Unstructured/Undatedb、时间序列数据:Dated-regular frequency具体有:年度数据(Annual)、半年数据(Semi-annual)、季度数据(Quarterly)、月度数据(Monthly)、周数据(Weekly)、一周五天的数据(Daily-5days week)、一周七天的数据(Daily-7days week)、每日数据(Daily/integer date)c、面板数据Balanced Panel在本例中,按照下图的方式选取选项和填写数据:(2)命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令,也可以建立工作文件。
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分析国内生产总值与最终消费的关系
一、研究的目的要求
由于消费是所有经济行为有效实现的最终环节,唯有消费需求的不断上升才有经济增长的持久拉动力.而居民的消费水平在很大程度上又受整体经济状况的影响.国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标,经济扩张时期,居民收入稳定,GDP也高,居民用于消费的支出较多,消费水平较高;反之,经济收缩时,收入下降,GDP也低,用于消费的支出较少,消费水平随之下降.改革开放以来,我国的GDP不断增长的同时,人民的物质生活也在不断提高.研究国内生产总值与最终消费的数量关系,对于探寻最终消费增长的规律性,预测最终消费的发展趋势有重大意义。
二、模型设定
为了分析国内生产总值对消费的推动作用,选择中国国民最终消费为被解释变量(用Y表示),选择中国国内生产总值为解释变量(用X表示)。
搜集到以下数据。
中国国民收入与最终消费(单位:亿元)
年份
国内
生产总
值(亿
元)
最终消
费
年份
国内生产
总值(亿元)
最终消费
X Y X Y
1978 3624.1 2239.1 1995 58478.1 36748.2
1979 4038.2 2633.7 1996 67884.6 43919.5
1980 4517.8 3007.9 1997 74462.6 48140.6
1981 4862.4 3361.5 1998 78345.2 51588.2
1982 5294.7 3714.8 1999 82067.5 55636.9
1983 5934.5 4126.4 2000 89468.1 61516
1984 7171 4846.3 2001 97314.8 66878.3
1985 8964.4 5986.3 2002 104790.6 71691.2
1986 10202.2 6821.8 2003 135822.8 77449.5
1987 11962.5 7804.6 2004 159878.3 87032.9
1988 14928.3 9839.5 2005 183217.4 97822.7
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊
1989 16909.2 11164.2 2006 211923.5 110595.3
1990 18547.9 12090.5 2007 249529.9
128444.6 1991 21617.8 14091.9 2008 316228.8 149000
1992 26638.1 17203.3 2009 343464.7 176060.3
1993 34634.4 21899.9 2010 397983 148447.7
1994 46759.4 29242.2
为了分析居民最终消费(Y)和国内生产总值(X)的关系,根据上表做如下散点图:
从散点图可以看出最终消费和国内生产总值大体呈现为线性关系,为分析中国居民最终消费水平随国民总收入变动的数量规律性,可建立如下简单回归模型:
三、估计参数
利用EViews做简单线性回归分析的结果如下图所示:
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊
可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为
t
t
X
Y454948
.0
07
.1
7662
ˆ+
=
(2377.470)(0.017318)
t= (3.222798) (26.27036)
33
317
.1
690
957012
.0
2=
=
=n
F
R。
显示回归结果的图形,如下图所示:
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊
四、模型检验
1. 经济意义检验
所估计的参数07
.1
7662
ˆ
1
=
β,54948
.4
ˆ
2
=
β,说明国内生产总值每增加1元,可导致最终消费水平提高0.454948元。
2.拟合优度和统计检验
拟合优度的度量:由上表可以看出,本例中可决系数为0.957012,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好,即解释变量“国内生产总值”对被解释变量“最终消费”的绝大部分差异作出了解释。
对回归系数的t检验:针对和,由上表可以看出,估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE ()=2377.470,t()=3.222798;的标准误差和t值分别为:SE ()=0.017318,t()=26.27036,取=0.05,查t分布表得自由度为n-2=33-2=31的临界值0395
.2
)
28
(
025
.0
=
t,因为t()=3.222798>0395
.2
)
31
(
025
.0
=
t,所以应拒绝;因为t()=26.27036>0395
.2
)
31
(
025
.0
=
t,所以应拒绝,这表明国内生产总值对国民最终消费水平确有显著影响。
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线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊
五、回归预测
如果2011年全年国内生产总值为436985.334亿元,比上年增长9.8%,利用所估计的模型可预测2011年国民的最终消费水平,点预测值的计算方法为
.620646734.3436985454948.007.17662ˆ=⨯+=f Y
(亿元) 为了作区间预测,取=0.05平均值置信度95%的预测区间为
为获得相关数据,在用EViews 做回归分析中,已经得到=206467.6,
0395.2)31(025.0=t ,=10499.04,
利用EViews 得到X 和Y 的描述统计结果见下表
根据上表可计算出:
2.7943675426872)133(.4107171)1()(222
2=-⨯=-=-=∑∑n x x x x
i i
σ
.022596761219289867)2.08780234.3436985()(22=-=-X X f 当
=436985.334时,将相关数据代入计算得到
5.112333.62064672
.794367542687222596.07612192898673314.010*******.2.6206467 =+⨯⨯
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊
即是说,当2010年=436985.334亿元时,平均值置信度95%的预测区间为(194134.45,218800.75)亿元。