计量经济学6.doc

计量经济学实验报告三学 生 实 验 报 告学 院： 经济学院 课程名称： 计量经济学 专业班级： 12经四 姓 名： 蓝宝林 学 号： 0123207 学生实验报告（经管类专业用）学生姓名蓝宝林学号0123207同组人实验项目多元线性、半对数、双对数回归模型等必修 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203实验仪器台号指导教师封福育实验日期及节次1、 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，熟悉多元线性回归模型，以及半对数、双对数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) 掌握多元元线性回归模型、半对数、双对数模型基本概念，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3、 实验结果与数据处理：1下表是北京市连续19年城镇居民家庭人均收入与人均支出的数据。北京市19年来城镇居民家庭收入与支出数据表（单位：元）年份顺序人均收入(元)人均生活消费支出(元)商品零售物价指数(%)人均实际收入(元)人均实际支出(元)12345678910111213141516171819450.18 491.54 599.40 619.57 668.06 716.60 837.65 11584 1317.33 1413.24 1767.67 1899.57 2067.33 2359.88 2813.10 3935.39 5585.88 6748.687945.78359.86 408.66 490.44 511.43 534.82 574.06 666.75 923.32 1067.38 1147.60 1455.55 1520.41 1646.05 1860.17 2134.65 2939.60 4134.12 5019.76 5729.45100.00 101.50 108.60 110.20 112.30 113.00 115.40 136.80 145.90 158.60 193.30 229.10 238.50 258.80 280.30 327.70 386.40 435.10 466.90450.18 484.28 551.93 562.22 594.89 634.16 725.87 847.11 902.90 891.07 914.47 829.14 866.81 911.85 1003.60 1200.91 1445.62 1551.06 1701.82359.86 402.62 451.60 464.09 476.24 508.02 577.77 674.94 731.58 723.58 753.00 663.64 690.17 718.77 761.56 897.04 1069.91 1153.70 1227.13要求：（1）建立居民收入消费函数； （2）对模型结果进行经济解释。 （1）Dependent Variable: CONSUMEMethod: Least SquaresDate: 05/05/14 Time: 09:31Sample: 2001 2019Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.INCOME0.7225310.005408133.59800.0000C93.1241217.002325.4771430.0000R-squared0.999048Mean dependent var1743.373Adjusted R-squared0.998992S.D. dependent var1604.394S.E. of regression50.92611Akaike info criterion10.79793Sum squared resid44088.96Schwarz criterion10.89734Log likelihood-100.5803F-statistic17848.43Durbin-Watson stat0.790415Prob(F-statistic)0.000000（2）上述模型中，有，参数表示当收入为0时，消费为93.12412元，其为自发性消费；参数表示当收入增加1元，消费增加了0.722531元，可称为边际消费倾向。2 下表给出了日本工薪家庭实际消费支出与可支配收入数据日本工薪家庭实际消费支出与实际可支配收入单位：1000日元年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y1970197119721973197419751976197719781979198019811982239248258272268280279282285293291294302300311329351354364360366370378374371381198319841985198619871988198919901991199219931994304308310312314324326332334336334330384392400403411428434441449451449449注：资料来源于日本银行经济统计年报数据为1990年价格。要求：（1）建立日本工薪家庭的收入消费函数； （2）对模型结果进行经济解释。 （1）Dependent Variable: CONSUMEMethod: Least SquaresDate: 05/05/14 Time: 09:38Sample: 1970 1982Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.INCOME1.3418740.08571715.654690.0000C-16.1283223.72790-0.6797200.5107R-squared0.957043Mean dependent var354.5385Adjusted R-squared0.953138S.D. dependent var25.69895S.E. of regression5.563231Akaike info criterion6.410873Sum squared resid340.4449Schwarz criterion6.497789Log likelihood-39.67068F-statistic245.0694Durbin-Watson stat0.616276Prob(F-statistic)0.000000 （2）在以上的这个模型中，有，参数没有什么特别的经济学含义；参数表示当收入增加1元，消费增加了1.341874元，可称为边际消费倾向。3下表给出了中国进口需求(Y)与国内生产总值(X)的数据。19852003年中国实际GDP、进口需求 单位: 亿元年份实际GDP（X, 亿元）实际进口额（Y, 亿元）19851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220038964.409753.2710884.6512114.6212611.3213090.5514294.8816324.7518528.5920863.1923053.8325267.0027490.4929634.7531738.8234277.9236848.7639907.2143618.582543.22983.43450.13571.63045.92950.43338.04182.25244.46311.97002.27707.28305.49301.39794.810842.512125.614118.817612.2注：表中数据来源于中国统计年鉴2004光盘。实际GDP和实际进口额均为1985年可比价指标。要求：（1）分别应用线性模型，半对数模型和双对数模型进行估计。（2）选择最合适的模型形式，并说明为什么 （1）a.线性模型：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/05/14 Time: 09:48Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X0.3879790.01768821.934010.0000C-1690.309441.9276-3.8248560.0014R-squared0.965870Mean dependent var7075.321Adjusted R-squared0.963863S.D. dependent var4325.813S.E. of regression822.3285Akaike info criterion16.36146Sum squared resid11495811Schwarz criterion16.46087Log likelihood-153.4338F-statistic481.1009Durbin-Watson stat0.523859Prob(F-statistic)0.000000 b.半对数模型：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 05/05/14 Time: 09:57Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X5.46E-052.20E-0624.827600.0000C7.4576080.054935135.75240.0000R-squared0.973161Mean dependent var8.690999Adjusted R-squared0.971582S.D. dependent var0.606390S.E. of regression0.102222Akaike info criterion-1.624031Sum squared resid0.177640Schwarz criterion-1.524616Log likelihood17.42829F-statistic616.4098Durbin-Watson stat0.566105Prob(F-statistic)0.000000c.双对数模型：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 05/05/14 Time: 10:26Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.LOG(X)1.1769170.05153922.835290.0000C-2.9696100.511273-5.8082690.0000R-squared0.968428Mean dependent var8.690999Adjusted R-squared0.966571S.D. dependent var0.606390S.E. of regression0.110870Akaike info criterion-1.461609Sum squared resid0.208968Schwarz criterion-1.362194Log likelihood15.88528F-statistic521.4506Durbin-Watson stat0.450146Prob(F-statistic)0.000000（2） 考虑到双对数模型直接给出需求量与国内生产总值间的弹性大小，而且模型也较大，所以，我们认为双对数模型最好。4根据某地区1970-1991年固定资产投资Y与销售额X的资料（单位：亿元）。用OLS法估计出 如下模型：（A） （B） （C） 试对上述三个估计模型进行评价，从经济背景和估计结果来看，你认为哪一个模型更恰当。从上述的估计结果，我们看出，三个模型的参数估计值所对应的值都比较大，所以，其在5%的显著水平上都是统计显著的。要判断哪个模型好，我们就要考虑是否要加入一个新变量。B模型较A模型，多了这个变量，这个新增解释变量的，所以，引进会使得增大，即模型B比模型A好。同理，得出模型C较模型B的新增变量的，所以，引进会使得增大，即模型C比模型B好,综上所述，我们认为模型C最好。5为了估计某国设备利用对于通货膨胀的影响，现根据1981年到 1998年该国的数据获得了如下回归： 其中，Y=GNP隐含折算数（）（通货膨胀率的一种测度）； Xt=制造业设备利用率（）； Xt-1=滞后一年的设备利用率；（1） 阐述上述回归。先验地，为什么在通货膨胀和设备利用之间存在着正相关。（2） 设备利用对于通货膨胀的短期影响是多少？长期影响又是多少？（3） 每个斜率系数是统计显著的吗？（4） 你是否会拒绝零假设：两个斜率系数同时为零你将利用何种检验？（5） 如果有数据进行如下回归分析： 你如何找出设备利用对于通货膨胀的短期和长期影响？你能够将这一模型的结果与前面给出的结果作一比较吗？(1) 在通货膨胀期间，由于价格水平的持续上升，使得居民消费需求增加，所以，生产者为满足人们需求的增加而扩大生产，即会增加对设备的利