计量经济学实践报告 2

时间:2024.4.20

 


课程名称                              

     

    课程名称:   计量经济学          

     

   学生姓名:    阳诗琪      

   学    号:  201174250203    

   班    级:    1102班      

   专    业:   金融学      

2013 年 5 月 5

        计量经济学实验报告     

                          多元回归模型实验

【实验目标】:通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件

【实验内容】1.用Eviews完成多元线性回归模型的统计检验

             2.对Eviews结果对应的相关统计检验进行解释

【实验步骤及分析】:

       1经济理论

     理论上认为影响成品钢材的需求量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。

     为此,收集了我国成品钢材的需求量选择与其相关的八个因素原油产量、生铁产量、原煤产量、发电量、铁路货运量、固定资产投资额、居民消费作为影响变量1980——1998年的有关数据如下表。

2、模型估计

多元线性回归模型的基本形式:设随机变量y与一般变量x1,x2,...xp的理论线性回归模型为:

   y=

其中β12,。。。,βp是p+1个未知参数,β0称为回归常数,β12,。。。,βp称为回归系数。y称为被解释变量(因变量),而x1,x2,...xp 是p个可以精确测量并可控制的一般变量,称为解释变量(自变量)。ε是随机误差。

      3、画散点图

    

    

       4、建立模型

 将原始数据导入到Eviews6.0(破解版)的数据框中,然后用Eviews软件做线性回归分析如下:

   在Eviews主窗口菜单单击Quick/Estimate Equation,弹出方程估计窗口,再在弹出的窗口清单内填入以下回归方程的书写形式。

整形式

     y=c(1)+c(2)*x1+c(3)*x2+c(4)*x3+c(5)*x4+c(6)*x5+c(7)*x6+c(8)*x7

简化形式

     y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 

这里我们采用简化形式执行后得到输出结果为:

      分析:从模型汇总表中可以看出,决定系数R2=0.998775,由决定系数看回归模型高度显著。又由F=1164.425,P值=0.000000,回归模型通过了F检验,表明7个自变量整体对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.000000。说明 x1,x2, x3 ,x4, x5,x6,x7,整体上对y有高度显著的线性影响。

     表中第二列是我们的回归方程参数估计值,由此可以得到y对7个自变量的线性回归方程为:

       

 5、对估计结果的检验

?拟合优度的检验R2=0.998775,说明模型对样本拟合的很好

?显著性的F检验

  分析:从表中结果可以看出Prob(F-statistic)即相伴概率P值,由F=1164.425,P值=0.000000<0.05,可知此回归方程拒绝零假设,即做出7个自变量整体对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.000000,回归方程通过了F检验。

?变量的显著性检验(t检验)

分析:通过看上面的T检验表可以发现,在显著性水平α=0.05时,只有x4x7 的Prob(收尾概率)小于0.05,通过了显著性检验。

变量t检验的分析

为了尽可能的保留合理变量,我们就针对逐个变量给以T检验分析,逐步剔除不合理的变量,使回归模型更完善。因此我们首先剔除Prob最大的变量x5再做回归分析的T检验      

 分析:剔除x5后,在显著性水平α=0.05时有x4x7的Prob收尾概率小于0.05,通过了显著性检验。此时我们发现,剔除了x5后,通过T检验的变量增多,这是一个很好的结果。因此我们再剔除Prob最大的变量x1,再做回归分析的T检验如下:

         

 分析:剔除x1x5后,在显著性水平α=0.05 时,有x4x6,x7的Prob收尾概率小于0.05通过了显著性检验。此时我们发现,剔除了x2x5后,通过T检验的变量又增多了一个。因此我们再剔除Prob最大的变量x3,再做回归分析的T检验如下:

         

分析:剔除x1x3,x5后,在显著性水平α=0.05 时,有x4x6,x7的Prob收尾概率小于0.05通过了显著性检验。因此我们再剔除Prob最大的变量x2,再做回归分析的T检验如下:

          

 分析:剔除x1,x2.x3.x5后,在显著性水平α=0.05 时剩余变量x4,x6,x7的Prob收尾概率都小于0.05,全部通过了显著性T检验。以x4,x6,x7做回归分析的输出表来看,决定系数R2=0.998165,由决定系数看回归模型仍然具有高度的显著性。又由F=2538.904,P=0.000000,回归模型通过了F检验,表明7个自变量整体对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.000000。说明x4,x6,x7整体上对y有高度显著的线性影响.

【实验结论】

     从回归方程中可以看到,原油产量、发电量、固定资产投资额对成品钢材需求量起正影响,原煤产量、居民消费对成品钢材需求量起负影响。此时回归方程虽然通过了F,T检验,但是增加了不合理变量原煤产量、居民消费所占回归方程的比重,这也是不合社会实际的。

                   



第二篇:计量经济学(三版)第二章12题实验报告


备注:设计性实验项目教师填写评语

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