西 南 科 技 大 学

Southwest University of Science and Technology

经 济 管 理 学 院

       

计 量 经 济 学

实 验 报 告

       —— 多元线性回归的检验

                       

                       

专业班级：

              姓    名：

              学    号：

任课教师：

成    绩：

简单线性回归模型的处理

实验目的：掌握多元回归参数的估计和检验的处理方法。

实验要求：学会建立模型，估计模型中的未知参数等。

试验用软件：Eviews3.1

实验原理：在随机误差项满足古典假定条件下，运用OLS方法估计模型的参数，以及模型检验，并最终进行对应变量的预测等

实验内容：

1、         实验用样本数据：

     运用Eviews3.1软件，建立1990—20##年中国国内生产总值X和深圳市收入Y的回归模型，做简单线性回归分析，并对回归结果进行检验。

模型设定

为研究中国国内生产总值对财政收入是否有影响，继而预测国内生产总值对20##年的地方财政收入，其中相关数据如下表

经过简单的回归分析后得出表EQ1：

其中拟合优度为：0.991810有很强的线性关系。

2、实验步骤：

1、          回归分析：

（1）在Objects菜单中点击New objects，在New objects选择Group，并以GROUP01定义文件名，点击OK出现数据编辑窗口，，按顺序键入数据。

（2）建立新的Group01后,在命令窗口输入“ls y c x”得出表EQ1。

（3）在命令窗口输入scat y x得到相关回归的图形分析GR01

                   

2、  分析

因为可决系数R-squared=0.9918,表明模型在整体拟合非常好。由图形分析，国内GDP与深圳市的收入有很强的线性关系。

3、          预测

计算解释变量之间的简单相关系数。Eviews3.1过程如下：

（1）在估计出的EQ框里选Forecast项，自动计算出样本估计期内的被解释变量的拟合值，拟合记为YF,拟合值与实际值的对比见图1:

（2）将样本范围从1990-20##年扩展为1990-2002.单击工作文件框中Procs 中的Change workfile range,将1990-2001改为1990-2002。

（3）编辑解释变量X，在Group数据框中输入一个变量X的20##年数据312.1250如图2：

（4）作点预测：在前面Equation01对话框中选Forecast,将时间Sample定义在1990-2002。这时会自动计算出Y^2002=?(数据一直出不来)

（5）区间预测：

在Group数据框中单击View,选Descriptives里的Common Sample views,计算出有关X和Y的描述统计结果。若20##年的国内生产总值为2100亿元，、得到X与Y的描述性统计结果如下（表4）

 

根据上表数据可计算 ，20##年财政收入平均值预测区间为:（21.70370,265.6532） (亿元)

即当20##年的国内生产总值为2100亿元时，该年深圳市的预算内财政收入平均值置信度95%的预测区间为（24922.228，28206.992）亿元。

三、实验体会

本次实验是在学习简单线性回归模型的基础之上，研究只有一个解释变量的模型，分析变量之间的相关性。通过具体案例建立模型，然后估计参数，求出相关的数据。再对模型进行检验，利用计量经济学软件的E views中的view按钮观察数据之间是否存在相关性及其大小，最后利用所求出的模型来进行回归预测，主要是区间预测和平均值预测

本次实验的目的就在于使用EViews软件学习简单线性回归模型和简单的点预测和区间预测。通过具体案例建立模型，分析变量之间的相关性，然后估计参数，求出相关的数据。以解决人为计算所不能解决的问题。利用计量经济学软件的Eviews软件自动的生成所需要的各种数据，如R^、F检验、自相关性等。最后利用所求出的数据来进行点预测和区间预测。

用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

计量经济学的研究方法包括四个步骤，即模型设定、估计参数、模型检验和模型应用。我们的实验都要围绕这四个步骤展开。其次，这是我们的第一次实验，在老师的讲解和演示下，我也初步对计量经济学软件Eviews有了一些了解，在对该软件的操作上也渐渐熟悉，比如怎样建立工作文件夹，怎样保存，怎样输入或导入数据等，除此之外也了解了很多关于该软件的功能。

   在使用软件的过程中还有许多地方不是很清楚，希望在以后的日子里多家练习，争取早日掌握这一门软件的使用。

第二篇：计量经济学实验报告模板 简单线性模型回归分析

简单线性模型回归分析

一、实验目的与要求：

目的：影响某市货物运输量的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指，等。为研究国内生产总值对货物运输量是否有影响，二者有何关系。

二、实验内容

根据1985－1998年某市货物运适量Y和当年国内生产总值GDP数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用，得出回归结果。

三、实验过程：

（一）模型设定

为研究中国国内生产总值对货物运输量的关系，根据1985－1998年中国国内生产总值GDP和货物运输量Y，如图1：

根据以上数据，作货物运输量Y和国内生产总值GDP的散点图，如图2：

从散点图可以看出，货物运输量Y和国内生产总值GDP大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：

（二）估计参数

1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile—Excel—GDP.xls;

2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入“y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3：

参数回归结果为：

Yt=12596.27+26.95GDP

(10.1)   (6.5)

R^2=0.78 –R^2=0.78

1.对回归方程的结构分析：

B^1=26.95是这个样本回归方程的斜率，它表示GDP每增加1亿元，某市将增加26,95吨的货物运输量，B^0=12596.27是样本回归方程的截距，它表示不受GDP影响的某市货物运输量。

2.统计检验：

B^=0.78说明总离差平方和的78%被样本回归解释，有22%未被解释，因此，样本回归直线的拟合优度是可以的。

给出显著水平a=0.05,查自由度v=14-2=12的t分布表，得出临界值T0.025（12）=2.18，t0=10.1大于t0.025（12），t1=6.5大于t0.025（12），故回归系数均显著部位零，回归模型中应包含常数项，GDP对Y有显著影响。

3.预测20##年的某市货物运输量：

加入20##年某市以1980年为不变价的国内生产总值为629亿元，20##年货物运输量预测值是29307.84吨。