一元线性回归 案例分析1.doc

第六节 案例分析教学目的： 复习所学简单线性回归模型的基本理论 初步掌握用简单线性回归模型解决实际经济问题的能力 熟悉计量软件Eviews的基本操作案例1：研究某市城镇居民年人均可支配收入X与年人均消费性支出Y的关系。1980年1998年样本观测值见下表。obsXY1980 526.9200 474.72001981 532.7200 479.94001982 566.8100 488.10001983 591.1800 509.58001984 699.9600 576.35001985 744.0600 654.73001986 851.2000 755.56001987 884.4000 798.63001988 847.2600 815.40001989 820.9900 718.37001990 884.2100 767.16001991 903.6600 759.49001992 984.0900 820.25001993 1035.260 849.78001994 1200.900 974.70001995 1289.770 1040.9801996 1432.930 1099.2701997 1538.970 1186.1101998 1663.630 1252.530第一步：建立Eviews数据文件1、创建工作文件步骤：从Eviews主菜单中点击FileNewWorkfile2、输入起止时间。步骤：在出现的对话框中输入日期（本例是年数），之后点起始年终止年此时会得到一个尚未命名的工作文件。3.设定样本点范围步骤：从Eviews主菜单中点击QuickSample ，得到样本点设定对话框。输入样本点范围，点击，完成样本点设定。4.样本数据输入 键盘输入方法。从Eviews主菜单中点击QuickEmpty Group(Edit Series) 出现数据输入框，通过键盘输入各个数据（回车键或上、下键确认数据的输入）。 运用复制、粘贴功能输入；在给定的观测值表格中复制需要的数据序列，借助于粘贴功能将数据导入数据输入框的对应单元格内。 由其他数据文件导入。下一个案例中给出5修改序列名称首先进入数据的可编辑状态（此状态中有数据输入条）：键盘输入数据后即为此状态；拷贝数据后自动进入此状态。之后在数据的可编辑状态下选择obs项目的数据（即数据前面的第一条记录），输入新的序列名称（如X）输入回车键，确认输入操作。出现修改确认对话框，点击键，确认修改。第二步 建立数学模型1.绘制散点图步骤：从Eviews主菜单中点击QuickGraphScatter在Series List对话框中输入X Y，点击，绘制散点图。建立一元线性回归模型2.估计参数样本回归模型步骤：QuickEstimate Equation. 打开方程估计对话框在模型对话框中，Method一栏选择least squares，在Equation Estimation中输入Y C X 按下按钮，得到结果：即样本回归方程为：=135.31+0.69 （5.47）（28.04），=0.98括号内数字为回归系数对应的t统计量的值。4.评价模型1）对回归方程的结构分析：=0.69是样本回归方程的斜率，表示某市城镇居民的边际消费倾向，说明年人均可支配收入每增加1元，将0.69元用于消费性支出；=135.31是样本回归方程的截距，表示不受可支配收入影响的自发消费行为。两者的符号和大小，均符合经济理论及目前某市的实际情况。2）统计检验：=0.98说明总离差平方和的98%被样本回归直线解释，仅有2%未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。给出显著性水平，查自由度v=19-2=17的t分布表，得临界值=2.11，=5.472.11，=28.042.11，因此回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数项，X对Y有显著影响，此模型是比较好的。5.预测假如给定1999年和2000年的人均可支配收入分别为1763元和1863元，求对应的人均消费性支出预测值。编辑变量X的数据，输入X1999 和X2000在回归模型估计结果窗口的命令行中点击，激活预测对话框。在Series Names 的 Forecast框中输入预测结果变量名YF；在Forecast sample框中输入1999 2000，指定预测的年份；默认选择静态预测。点击，得到1999年和2000年的某市城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.869和1424.045元。绘制预测折线图步骤：从Eviews主菜单中点击QuickGraphLine graph在Series List对话框中输入 Y YF，点击按钮，绘制折线图。可以从图看出，