计量学实验：一元线性回归模型.doc

经济计量学实 验 报 告实验二 一元回归分析过程实验实验日期： 11.14 实验地点： F楼实验室 一、实验目的掌握一元线性和非线性回归模型的估计方法。二、实验内容根据案例，建立一元回归模型。三、实验步骤与结果分析 案例一：下面是19801995年我国财政收入与GDP的统计资料。单位：亿元年份GDP财政收入年份GDP财政收入19804517.81159.93198814928.32357.2419814862.41175.79198916909.22664.9019825294.71212.33199018547.92937.1019835934.51366.95199121617.83149.4819847171.01642.86199226638.13483.3719858964.42004.82199334634.44348.95198610202.22122.01199446759.45218.10198711962.52199.35199558478.16242.20（1）做出散点图，建立财政收入随GDP变化的一元线性回归模型（2）对建立的回归模型进行检验。（3）1996年的GDP为6900亿元，计算1996年财政收入的预测值。（一） 创建工作文件（菜单方式）在主菜单依次点击File-NewWrokfile，选择数据类型和起止日期。本例中在Start Data里输入1980，在End Data里输入1995，单击OK后屏幕出现Workfile工作框，见下图。 （二） 输入和编辑数据建立或调入工作文件以后，可以编辑或输入数据。在主菜单点击Object-New object，在New object对话框里，选择Group并在Name for object上定义变量名，单击OK，屏幕出现数据编辑框。见下图。数据输入完毕单击工作文件窗口工具条的save将数据存入磁盘。（三） 图形分析在数组窗口工具条上View的下拉菜单中选择Graph。下图为我国财政收入与GDP的趋势图。（四） OLS估计参数在主菜单上选Quick菜单，单击Estimate Equation选项，屏幕出现Equation Specification估计对话框，在Estimation Setting中选OLS估计，即Least Squares，输入：Y C X。然后OK，出现方程窗口。见下图。得到该例的回归结果：参数估计结果和统计检验值。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/13 Time: 21:06Sample: 1980 1995Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C971.243671.1095613.658410.0000X0.0932860.00294631.664810.0000R-squared0.986229Mean dependent var2705.336Adjusted R-squared0.985246S.D. dependent var1493.720S.E. of regression181.4374Akaike info criterion13.35617Sum squared resid460873.4Schwarz criterion13.45274Log likelihood-104.8493Hannan-Quinn criter.13.36111F-statistic1002.660Durbin-Watson stat0.510360Prob(F-statistic)0.000000单击Equation窗口中的Resid按钮，将显示模型的拟合图和残差图。见下图。单击Equation窗口中的View-Actual，Fitted，Resid-table按钮，可以得到拟合直线和残差的有关结果。(五)预测在Equation对话框中选Forecast项后，弹出Forecast对话框，见下图。下面预测1996年GDP为69000亿元时的财政收入。1. 首先，将样本日期范围扩展为1980-1996。即单击工作文件框中Pros中的Ch