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文档简介

实 验 报 告课程名称 _计量经济学_ 实验项目 _实验五 虚拟变量回归模型实验仪器 _计算机_系 别_ 经济系_专 业_国际贸易_班级/学号 _经济1004/2010011894_学生姓名 _吴群中_实验日期 _2012年12月5号_成 绩 _ 指导教师 _杨颖梅_实验五 虚拟变量回归模型【实验目的与要求】 依据定性变量创建虚拟变量，掌握在Eviews软件中建立虚拟变量数据序列的方法，使用Eviews软件估计含有虚拟变量的回归方程，理解虚拟变量回归系数的经济意义。【实验内容】1、虚拟变量回归模型参数估计（回归、显示残差图、学会看输出结果，列写估计式）。2、虚拟变量回归系数的经济解释。3、在回归方程中引入虚拟变量时，注意避免虚拟变量陷阱问题。【实验步骤】一、建立Eviews工作文件并录入数据在主菜单上依次单击FileNewWorkfile， 选择数据类型和起止日期。根据未经季节调整的零售服装和饰品季度（1992年第一季度2008年第二季度）的数据，建立实验五案例分析工作文件如下图2、 输入和编辑数据根据未经季节调整的零售服装和饰品季度（1992年第一季度2008年第二季度）的数据，在Eviews软件中建立序列Sales、d2、d3、d4。三、建立含有虚拟变量的多元线性回归模型 实验五引入三个虚拟变量D2、D3 和D4。设定如下以加法方式，引入虚拟变量的的模型：第二季度其他第三季度其他第四季度其他 对上式进行回归有：在主菜单命令行键入命令 ls sales c d2 d3 d4 并按回车键，则弹出下图回归结果如下：-解释各个系数的含义。答：930.41表示第一季度的零售服装和饰品的平均销售额； 58.67表示第二季度的零售服装和饰品的平均销售额比第一季度多58.67，即第二季度的平均销售量为989.08； 57.61表示第三季度的零售服装和饰品的平均销售额比第一季度多即第三季度的平均销售量为988.02； 1338.11表示第二季度的零售服装和饰品的平均销售额比第一季度多1338.11多即第四季度的平均销售量为2268.52；从回归结果上看，第二季度、第三季度的偏回归系数的t检验均小于2，表明这两个虚拟变量在统计上是不显著的。因此，第一季度的销售量与第四季度不同，而与第二、三季度相同。也说明第二季度和第三季度存在季节效应。-如何利用估计的回归结果消除季节模式因为 以第一季度为基准类，即第一季度的均值为基准类，当时，代表第二季度。由此类推，第三季度、第四季度亦如此。所以，用某季度的实际销售额减去代表该季度虚拟变量的估计值可消除季节模式。本例中，即用第一季度的估计值加上回归模型的残差项可消除季节模式。-双击工作文件中的resid标志可以获得包括最近一次回归模型的残差值向量，如下图在主菜单命令行键入命令GENR e1=residGENR Y=e1+930.411
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