实验报告2多元线性回归模型的估计和统计检验答案.doc

实验实训报告课程名称： 计量经济学实验 开课学期： 2011-2012学年第一学期 开课系(部)： 经 济 系 开课实验(训)室： 数量经济分析实验室 学生姓名： 专业班级： 学 号： 重庆工商大学融智学院教务处制 实验题目实验(训)项目名称多元线性回归模型的估计和统计检验指导教师实验(训)日期所在分组实验概述【实验(训)目的及要求】目的：掌握多元线性回归模型的估计、检验。要求：在老师指导下完成多元线性回归模型的建立、估计、统计检验，并得到正确的分析结果。【实验(训)原理】当多元线性回归模型在满足线性模型古典假设的前提下，最小二乘估计结果具有无偏性、有效性等性质，在此基础上进一步对估计所得的模型进行经济意义检验及统计检验。实验内容【实验(训)方案设计】1、创建工作文件和导入数据；2、完成变量的描述性统计；3、进行多元线性回归估计；4、统计检验：可决系数分析（R2）；（2）参数显著性分析(t检验)；（3）方程显著性分析（F检验）；5、进行变量非线性模型的线性化处理，并比较不同模型的拟合优度（因变量相同时）。实验背景选择包括中央和地方税收的“国家财政收入” 中的“各项税收”（简称“TAX” ）作为被解释变量，以反映国家税收的增长。选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表(FIN)；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表(PRIC)， 并将它们设为影响税收收入的解释变量。建立中国税收的增长模型，并对已建立的模型进行检验。【实验(训)过程】（实验(训)步骤、记录、数据、分析 ）1、根据实验数据的相关信息建立Workfile；在菜单中依次点击FileNewWorkfile,在出现的对话框“Workfile range”中选择数据频率。因为本例分析中国1978-2002年度的税收（Tax）与GDP、财政支出（FIN）、商品零售物价指数（PRIC）之间关系，因此，在数据频率选项中选择“Annual”选项。在“start data”输入“1978”，在“end data”输入“2002”。2、导入数据；在菜单栏中选择“QuickEmpty Group”,将TAX、GDP、FIN、PRIC的年度数据从Excel导入，并将这四个序列的名称分别改为“TAX” 、“TAX” 、“GDP” 、“FIN” 、“PRIC” 。 或者在EViews命令窗口中直接输入“data TAX GDP FIN PRIC” ，在弹出的编辑框中将这四个个变量的时间数列数据从Excel中复制过来。3、给出自变量和因变量的描述性统计结果，并判断数据序列是否服从正态分布（）变量名MeanMedianStdJ-B值J.B p值是否服从正态分布GDP3597718548344453.3080.191是FIN5855308459689.3900.009否PRIC10510374.1250.127是TAX4848282248716.9080.032否4、给出自变量和因变量之间的相关系数矩阵：GDPFINPRICTAXGDP1.000 0.957 -0.290 0.969 FIN0.957 1.000 -0.375 0.997 PRIC-0.290 -0.375 1.000 -0.334 TAX0.969 0.997 -0.334 1.000 5、假设总体回归模型1为，进行多元回归估计并报告估计结果：变量回归系数标准误t-统计量p常数项C-2582.79940.613-2.7460.012GDP0.020.0063.9570.001FIN0.700.03321.1250.000PRIC23.998.7382.7450.012Adj-R20.9971F2717.238p (F统计量)01) 写出样本回归方程 (940.6128) (0.0056) (0.0332) (8.7363) t= (-2.7459) (3.9566) (21.1247) (2.7449) F=2717.238 df=212) 解释各自变量回归系数的含义：在假定其它变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。3) 解释调整可决系数R2的含义：，说明税收的总变动中，有99.71%可由国内生产总值、财政支出、零售商品物价指数的联合变动进行解释。4、根据p值检验，判断在的显著性水平下，各自变量回归系数是否显著异于零？ 根据p值检验结果可知，在的显著性水平下，各自变量的回归系数都显著不为零。5、给定显著性水平，试进行方程的显著性检验。第一步：提出如下原假设与备择假设： H0： b1=b2=b3=0 H1： bj不全为0第二步：在原假设H0成立的条件下，构造如下统计量 第三步：给定显著性水平，查表求得临界值F0.05(3,25-3-1)=3.075，从而确定拒绝域F F0.05(3,21)第四步：根据样本观察值求出F统计量的值并进行判断：将样本带入计算所得的F统计量值为2717，F=2717 F0.05(3,21)=3.075，则拒绝原假设H0，即认为回归方程总体上存在显著的线性关系。6、假设总体回归模型2为，进行多元回归估计并报告估计结果：变量回归系数标准误t-统计量p常数项C-6.91 3.50 -1.97 0.062 Ln(GDP)0.45 0.20 2.28 0.033 Ln(FIN)0.64 0.24 2.62 0.016 Ln(PRIC)1.12 0.74 1.52 0.144 Adj-R20.975243F316.1373p0.0001) 以样本回归方程形式规范报告实验结果；(3.50) (0.20) (0.024) (0.74) t= (-1.97) (2.28) (2.62) (1.52) Adj-R20.975243 F=2717.238 df=212) 解释各自变量回归系数的含义；在其它解释变量不变的条件下，国内生产总值每增长1%，将导致税收支出增长0.45%；在其它解释变量不变的条件下，财政支出每增长1%，将导致税收支出增长0.64%；在其它解释变量不变的条件下，零售商品物价指数每增长1%，将导致税收支出增长1.12%。3) 给定显著性水平，判断各自变量回归系数是否显著；在的显著性水平下，Ln (GDP)、Ln (FIN)两个自变量的回归系数显著不为零，说明这两个解释变量对Ln (TAX)有显著性的影响。但不能拒绝Ln (PRIC)的回归系数为零的原假设。【结论】从普通最小二乘法建立的中国税收增长模型(模型1)中可得到如下结论：1.建立的模型其参数经济意义与理论较为符合。在假定其它变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个