《计量经济学》(庞浩第一版)第三章多元线性回归模型eviews上机操作.doc

第三章 多元线性回归模型案例分析一、研究目的1提出问题：研究中国税收收入增长的主要原因(必须要有研究的意义，且具创新价值)2分析问题：从宏观经济看经济增长是税收增长的源泉；公共财政的需求；物价水平；税收政策（要注重经济理论的相关性和逻辑性）二、模型设定1被解释变量：为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方的的“国家财政收入”中的各项税收作为被解释变量2解释变量：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，选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表，而由于财政体制的改革难以量化，且1985年后财税体制改革对税收增长影响不是很大，故暂不考虑。3设定线性模型为：Yt= 1+2X2t+3 X3t +4 X4t +ut 注：X1默认为14经济理论构造成功之后，即着手收集数据资料（这要借助统计学的知识进行整理，并不是什么数据都可以直接拿来用。首先，数据来源的权威性，即必须保证数据的准确可靠性，不能随意捏造，其次，数据的合理分类，最后是数据的合理运用）附：数据表1.1 中国税收收入及相关数据年份 税收收入（亿元） 国内生产总值（亿元）财政支出（亿元）商品零售价格指数（%）（Y）（X2）（X3）（X4）1978519.283624.11122.09100.71979537.824038.21281.791021980571.74517.81228.831061981629.894862.41138.41102.41982700.025294.71229.98101.91983775.595934.51409.52101.51984947.3571711701.02102.819852040.798964.42004.25108.819862090.7310202.22204.9110619872140.3611962.52262.18107.319882390.4714928.32491.21118.519892727.416909.22823.78117.819902821.8618547.93083.59102.119912990.1721617.83386.62102.919923296.9126638.13742.2105.419934255.334634.44642.3113.219945126.8846759.45792.62121.719956038.0458478.16823.72114.819966909.8267884.67937.55106.119978234.0474462.69233.56100.819989262.878345.210798.1897.4199910682.5882067.513187.6797200012581.5189468.115886.598.5200115301.3897314.818902.5899.2200217636.45104790.622053.1598.7三、估计参数利用eviews3.0进行分析1建立工作文件新建工作文档：file-new-workfile，在打开的workfile range对话框中的workfile frequency 中选择annual，start date输入1978，end date输入2002，点击ok。 2输入数据直接在命令窗口输入“data Y X2 X3 X4 、”本案例中输入data Y X2 X3 X4然后是将excel中的数据复制过来，并点击name命名GROUP01。3估计参数直接在命令窗口输入“LS Y C X2 X3 X4 、”。LS是做最小二乘估计的命令，Y为被解释变量，C为截距项，X为解释变量，注意LS Y C X之间要有空格，被解释变量紧接在命令LS之后。本案例中输入LS Y C X2 X3 X4 本题中得到下表，点击name命名eq01。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/25/12 Time: 17:38Sample: 1978 2002Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2582.791940.6128-2.7458600.0121X20.0220670.0055773.9566050.0007X30.7021040.03323621.124660.0000X423.985418.7383022.7448590.0121R-squared0.997430 Mean dependent var4848.366Adjusted R-squared0.997063 S.D. dependent var4870.971S.E. of regression263.9599 Akaike info criterion14.13512Sum squared resid1463172. Schwarz criterion14.33014Log likelihood-172.6890 F-statistic2717.238Durbin-Watson stat0.948542 Prob(F-statistic)0.000000Variable 变量 Coefficient 系数 Std. Error标准差t-Statistic t统计量 Prob t统计量的p值R-squared 可决系数 Adjusted R-squared 修正的可决系数S.E. of regression 扰动项标准差Sum squared resid 残差平方和 Log likelihood 似然函数对数值Durbin-Watson stat DW统计量 Mean dependent var 被解释变量样本均值S.D. dependent var 被解释变量样本标准差 Akaike info criterion AIC准则Schwarz criterion SC准则 F-statistic F统计量 Prob(F-statistic) F统计量的p值四、模型检验1经济意义检验：主要是看模型中估计的参数与理论分析、经验判断是不是相一致。本题中模型估计为，在其他条件不变情况下，当年国内生产总值（亿元）、财政支出（亿元）、商品零售物价指数（%）等分别每增长1单位，税收收入就会分别增长0.022067亿元、0.702104亿元、23.98541亿元。2统计检验：（1）拟合优度参考指标R-squared和Adjusted R-squared，在实际的计量分析中，往往希望这两个指标越大越好，但这是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中的各个解释变量对被解释变量的联合影响程度也大。故在选择模型时不能单纯以可决系数判定模型优劣，有时为了通盘考虑模型的可靠性及经济意义，可适当降低可决系数的要求。本题中R2=0.997430，0.997063，说明模型对对样本的拟合好。（2）F检验方法一：比较样本F值和F临界值若样本F值大于F临界值，则拒绝原假设，说明回归方程显著；若样本F值大于F临界值，则不能拒绝原假设，说明回归方程不显著。本题中针对H0：2=3=4=0，给定显著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=21（n=25，k=4）的临界值为，而样本F值为2717.238，远远大于F临界值，拒绝原假设，说明回归方程显著，即国内生产总值、财政支出、商品零售物价指数等变量联合起来对税收收入有显著影响。方法二： P值检验法X2、X3、X4对应的P值为Prob(F-statistic)=0.0000，远小于给定的=0.05，故拒绝原假设。（3）t检验方法一：比较样本t值和t临界值分别针对H0:(j=1,2,3,4),给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度为n-k=21临界值2.07961 ，由回归得出与对应的t统计量分别为-2.745860、 3.956605 、21.12466、 2.744859，其绝对值均大于t临界值，也就是说在