实验二-计量经济学

实实 验验 报报 告告 课程名称课程名称 计量经济学 实验项目 实验项目 实验二 一元线性回归模型的 估计 检验 预测和应用 实验类型 实验类型 综合性综合性 设计性设计性 验证性验证性 专业班别专业班别 姓姓 名 名 学学 号号 实验课室实验课室 厚德楼 B503 指导教师指导教师 石立 实验日期实验日期 2016 04 01 广东商学院华商学院教务处 制 一 实验项目训练方案一 实验项目训练方案 小组合作 是 否 小组成员 无 实验目的 掌握简单相关分析 格兰杰因果关系检验 简单线性回归模型的设定和模型的 参数估计 简单线性回归模型的区间估计 假设检验和预测方法 并能利用所建立 的模型分析实际问题 实验场地及仪器 设备和材料 实验室 普通配置的计算机 Eviews 软件及常用办公软件 实验训练内容 包括实验原理和操作步骤 实验原理实验原理 相关分析 格兰杰因果关系检验 普通最小二乘法 OLS 拟合优度的判定系数 检验和参数显著性t检验等 计量经济学预测原理 实验步骤实验步骤 已知广东省宏观经济部分数据 参见附表 广东省宏观经济数据广东省宏观经济数据 第二章第二章 要根据这些数据分别研究和分析广东省宏观经济 建立宏观计量经济模型 本实验要求具体验证分析 1 国内生产总值的变化引起财政收入的变化 2 财政收入影响财政支出 3 国内生产总值对社会消费品零售额的影响模型 并根据相应的回归模型进行经济预测 经济分析和政策评价 注 注 在实验中对应的空白处写出实验的结果 全部完成后 把该文档自己学号 为名进行命名 提交到教师机 一 建立工作文件 一 建立工作文件 进入Eviews 建立一工作文件 并命名为GD 新建4个序列 并对应输入广东省 经济数据表中的数据 收入法国内生产总值 GDPS 财政收入 CS 财政支出 CZ 社会消费品零售额 SLC 二 相关分析 二 相关分析 请对得到的图表进行处理 请对得到的图表进行处理 相关分析相关分析 部分不得超过本页部分不得超过本页 1 作散点图 作散点图 分别作上述三组变量之间的散点图 3个散点图 并根据散点图作简单分析 写出各组变量的关系 散点图 分析 在一定条件下 国家财政收入与GDP 财政收入影响财政支出 国内生产总值 对社会消费品零售额确实存在线性相关关系 CS随着GDPS的增大而增大 CZ随着 CS的增加而增加 SLC随着GDPS的增加而增加 并趋向一条直线 0 400 800 1 200 1 600 2 000 05 00010 00015 00020 00025 000 GDPS CS 0 400 800 1 200 1 600 2 000 2 400 05001 0001 5002 000 CS CZ 0 1 000 2 000 3 000 4 000 5 000 6 000 7 000 8 000 05 00010 00015 00020 00025 000 GDPS SLC 2 计算简单线性相关系数 计算简单线性相关系数 分别作上述三组变量之间的简单线性相关系数 并根据相关系数作简单分析 分析 从数据可看出 因为GDPS与CS CZ与CS和SLC与GDPS的相关系数大于0 8 所以模型模拟好 三 回归分析 三 回归分析 1 模型设定模型设定 请对得到的图表进行处理 请对得到的图表进行处理 模型设定模型设定 部分不得超过本页部分不得超过本页 1 作因果关系检验 辅助 作因果关系检验 辅助 模型设定模型设定 分别对上述三组变量作因果关系检验 3组检验结果 并根据因果关系检验的 结果 作简单描述及分析 因果关系检验结果表 请对同一个模型的滞后期从2 5多试几次 并选定最终 的结果 Pairwise Granger Causality Tests Date 04 13 16 Time 19 06 Sample 1978 2005 Lags 2 Null Hypothesis ObsF StatisticProb GDPS does not Granger Cause CS 27 6 020450 0082 CS does not Granger Cause GDPS 13 18550 0002 Pairwise Granger Causality Tests Date 04 01 16 Time 15 03 Sample 1978 2005 Lags 2 Null Hypothesis ObsF StatisticProb CS does not Granger Cause CZ 26 0 717540 4995 CZ does not Granger Cause CS 7 764630 0030 Pairwise Granger Causality Tests Date 04 01 16 Time 15 04 Sample 1978 2005 Lags 3 Null Hypothesis ObsF StatisticProb GDPS does not Granger Cause SLC 25 0 845940 4866 SLC does not Granger Cause GDPS 1 179830 3452 分析 从三个因果关系检验可以看出 GDPS是CS的因 CS不是CZ的因 GDPS不是 SLC的因 但根据理论CS是CZ的因 GDPS是SLC的因 可能是由于指标设置的问 题 所以还是把CS作为应变量 GDPS作为解释变量 CZ作为应变量 CS作为解释 变量 SLC作为应变量 GDPS作为解释变量进行一元线性回归分析 2 结合以上因果关系和模型要求 确定模型的因变量和自变量 并从以下给 出的回归函数中挑选出一个回归函数作为具体模型的设定函数 标出字母序号即可 模型1 D A B ii GDPSGDPSSCE 21 iii GDPSCS 21 C D ii GDPSCS 21 iii eGDPSCS 21 模型2 D A B ii czczcsE 21 ii CZSC 21 C D ii SCZC 21 iii eCSCZ 21 模型3 A BD A B iii GDPSSLC 21ii GDPSGDPSSLCE 21 C D ii gdpscl s 2 iii eSLCGDPS 21 2 参数估计参数估计 1 分别用最小二乘法估计以上三个回归模型的参数 保存实验结果 注 注 只需附上模型估计的结果即可 无需分析 模型如果常数项不能通过检验 仍保留 本实验中不要求大家对模型进行修正 请对得到的图表进行处理 请对得到的图表进行处理 模型结果模型结果 部分不得超过本页 部分不得超过本页 模型1 Dependent Variable CS Method Least Squares Date 04 01 16 Time 15 22 ample 1978 2005 Included observations 28 CoefficientStd Errort StatisticProb GDPS0 0802960 00189142 452970 0000 C12 5096015 586050 8026150 4295 R squared0 985779 Mean dependent var449 5546 Adjusted R squared0 985232 S D dependent var509 5465 S E of regression61 92234 Akaike info criterion11 15839 Sum squared resid99693 77 Schwarz criterion11 25355 Log likelihood 154 2174 Hannan Quinn criter 11 18748 F statistic1802 255 Durbin Watson stat0 942712 Prob F statistic 0 000000 模型2 Dependent Variable CZ Method Least Squares Date 04 01 16 Time 15 23 Sample 1978 2005 Included observations 28 Coefficient Std rrort StatisticProb CS1 2788740 1726774 062850 0000 C 22 6807311 61500 1 9527100 0617 R squared0 995282 Mean dependent var552 2429 Adjusted R squared0 995101 S D dependent var653 1881 S E of regression45 71859 Akaike info criterion10 55164 Sum squared resid54344 93 Schwarz criterion10 64679 Log likelihood 145 7229 Hannan Quinn criter 10 58073 F statistic5485 306 Durbin Watson stat1 554922 Prob F statistic 0 000000 模型3 Dependent Variable SLC Method Least Squares Date 04 01 16 Time 15 25 Sample 1978 2005 Included observations 28 CoefficientStd Errort StatisticProb GDPS0 3702410 00582763 53578 0 0 0 C 148 69 248 019443 0965840 0046 R squared0 993600 Mean dependent var2163 893 Adjusted R squared0 993354 S D dependent var2340 232 S E of regression190 7780 Akaike info criterion13 40885 Sum squared resid946302 6 Schwarz criterion13 50400 Log likelihood 185 7239 Hannan Quinn criter 13 43794 F statistic4036 795 Durbin Watson stat0 293156 Prob F statistic 0 000000 2 回归结果的报告 回归结果的报告 将模型回归分析结果按如下形式报告出来 模型1 请对得到的图表进行处理 请对得到的图表进行处理 结果报告结果报告 和和 置信区间置信区间 部分不得超过本页 部分不得超过本页 CS 12 50960 0 080296 GDPS 0 001891 15 58605 t 42 45297 0 802615 R2 0 985779 SE 61 92234 DF 26 DW 0 942712 F 1802 255 模型2 CS 22 68073 1 278874 GDPS 0 005827 48 01944 t 42 45297 0 802615 R2 0 995282 SE 45 71859 DF 26 DW 1 554922 F 5485 306 模型3 SCL 148 6962 0 370241 GDPS 0 005827 48 01944 t 63 53578 3 096584 R2 0 993600 SE 190 7780 DF 26 DW 0 293156 F 4036 795 3 根据模型估计的结果 对所估计的三个模型 分别写出总体回归模型系数 根据模型估计的结果 对所估计的三个模型 分别写出总体回归模型系数 的置信区间 的置信区间 模型1 18 6625 43 6817 1 XY 21 21 SESE 21 tt DF 2 RSEDWF 0 076514 0 084078 2 模型2 45 91073 0 54927 1 0 933534 1 624214 2 模型3 52 65732 244 73508 1 0 358587 0 381895 2 3 模型检验 模型检验 请对得到的图表进行处理 请对得到的图表进行处理 模型检验模型检验 部分不得超过本页 部分不得超过本页 1 经济检验 经济检验 根据模型参数的估计值 联系实际和相关经济理论 对各回归模型进行经济检 验 并解释参数值的经济意义 模型一 CS 12 50960 0 080296 GDPS 系数说明 国内生产总值 GDPS 增加 1 个单位 财政收入 CS 增加 0 080296 个单位 财政收入 受国内生产总值的影响 并符合经济理论 模型二 CZ 22 68073 1 278874 CS 系数说明 财政收入 CS 增加 1 个单位 财政支出 CZ 增加 1 278874 个单位 财政支出 CZ 对财 政收入 CS 的回归系数大于 1 表明政支出 CZ 中还有其他影响因素 模型三 SLC 148 6962 0 370241 GDPS 系数说明 国内生产总值 GDPS 增加 1 个单位 社会消费品零售额 SLC 增加 0 370241 个单位 符合经济理论 2 统计检验 统计检验 根据估计出的模型可决系数 判定系数 判断模型的拟合程度 2 R 模型一 模型可决系数 判定系数 R2 0 985779 0 8 表明拟合程度很好 模型二 模型可决系数 判定系数 R2 0 995282 0 8 表明拟合程度很好 模型三 模型可决系数 判定系数 R2 0 993600 0 8 表明拟合程度很好 根据参数显著性t检验值和P值上判断模型是否通过检验 根据广东数据得到的三个估计方程和上次实验的参数估计的结果可以看出 参数显著性 t 检 验值分别为 0 802615 42 45297 1 952710 74 06285 3 096584 63 53578 除了 2 个常数项外均大于 2 而常数项相对来说不重要 而 P 值均为 0 0000 小于 0 05 这表明方程都 很显著 模型通过了检验 3 计量检验 略 计量检验 略 4 预测检验 略 预测检验 略 4 模型应用 模型应用 请对得到的图表进行处理 请对得到的图表进行处理 预测预测 部分不得超过本页 部分不得超过本页 1 点预测 点预测 先根据现有的自变量的值 根据建立的模型 预测因变量的平均 值 序列命名为如 yf1 的形式进行保存 并在本文档中保存相对应当预测图 forcast graph 模型1的预测图 400 0 400 800 1 200 1 600 2 000 2 400 198019851990199520002005 YF1 2 S E Forecast YF1 Actual CS Forecast sample 1978 2006 Included observations 28 Root Mean Squared Error 59 66986 Mean Absolute Error 38 53341 Mean Abs Percent Error 11 67878 Theil Inequality Coefficient 0 044442 Bias Proportion 0 000000 Variance Proportion 0 003581 Covariance Proportion 0 996419 模型2的预测图 500 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 198019851990199520002005 YF2 2 S E Forecast YF2 Actual CZ Forecast sample 1978 2006 Included observations 28 Root Mean Squared Error 44 05554 Mean Absolute Error 27 30288 Mean Abs Percent Error 7 453610 Theil Inequality Coefficient 0 026043 Bias Proportion 0 000000 Variance Proportion 0 001182 Covariance Proportion 0 998818 模型3的预测图 2 000 0 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000 198019851990199520002005 YF3 2 S E Forecast YF3 Actual SLC Forecast sample 1978 2006 Included observations 28 Root Mean Squared Error 183 8383 Mean Absolute Error 142 4279 Mean Abs Percent Error 29 27853 Theil Inequality Coefficient 0 029145 Bias Proportion 0 000000 Variance Proportion 0 001605 Covariance Proportion 0 998395 2 再分别作下列预测 将预测结果写在题后 根据估计出的模型1 预测当广东省2006年的收入法国内生产总值 GDPS 达到 25000亿元时 财政收入 CS 为多少 区间预测的结果为多少 2019 908 1873 763 2166 053 根据估计出的模型2以及模型1预测出的广东省2006年的财政收入 CS 值 预测 其财政支出 CZ 为多少 区间预测的结果为多少 2560 526 2452 821 2668 231 根据估计出的模型3 预测当广东省2006年的收入法国内生产总值 GDPS 达到 25000亿元时 其社会消费品零售额 SLC 为多少 区间预测的结果为多少 9404 731 8954 469 9854 993 3 经济分析和政策评价 经济分析和政策评价 请对得到的图表进行处理 请对得到的图表进行处理 分析分析 部分不得超过本页 部分不得超过本页 根据模型估计和预测的结果 作相应的经济分析和政策建议 A 为提高广东省的财政收入 可以采取什么措施 答 提高广东省的国民生产总值 B 广东省计划从2005年开始 每年增加财政收入300亿元 其国内生产总值需每年 增加多少 答 其国内生产总值需每年增加3580 38亿元 C 广东省财政连年赤字 政府应如何调整财政支出方案 实现财政收支平衡 根 据所建立的模型回答 思考其与实际是否相符 并思考原因 答 本能单靠财政支出去发展经济 刺激消费 要严捉偷税漏税等犯法现象 要减少 三公 费用的支出和其他不必要的支出 适当的对某些行业增加税收 D 课后思考课后思考 下表给出了广东省1978年 2005年的社会消费品零售额 收入法GDP 及社会消费品零售额占GDP的比重数据 年 份 收入法 GDPS 社会消费 品零售额 SLC 社会消费品 零售额占 GDP 的比重 年 份 收入法 GDPS 社会消 费品零 售额 SLC 社会消费品 零售额占 GDP 的比重 1978185 8579 8642 97 19922447 541109 5545 33 1979209 3492 6944 28 19933469 281518 3143 76 1980249 65117 6747 13 19944619 021991 3343 11 1981290 36142 3849 04 19955933 052478 3541 77 1982339 92164 2348 31 19966834 972772 8340 57 1983368 75183 6249 80 19977774 533139 3240 38 1984458 74226 1349 29 19988530 883567 0141 81 1985577 38289 2350 09 19999250 683932 4442 51 1986667 53327 0248 99 200010741 254379 8140 78 1987846 69405 1947 86 200112039 254856 6540 34 19881155 37568 0749 17 200213502 425392 6439 94 19891381 39636 1546