计量经济学eviews实验报告

大连海事大学大连海事大学 实实 验验 报报 告告 实验名称 计量经济学软件应用 专业班级 财务管理 2013 1 姓 名 安妮 指导教师 赵冰茹 交通运输管理学院 二二 一六年十一月一六年十一月 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 1 一 一 实验目标实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能 并将其应用在一元线性回归模型的分 析中 具体包括 Eview 的安装 样本数据基本统计量计算 一元线性回归模 型的建立 检验及结果输出与分析 多元回归模型的建立与分析 异方差 序 列相关模型的检验与处理等 二 实验环境二 实验环境 WINDOWSXP 或 2000 操作系统下 基于 EVIEWS5 1 平台 三 实验模型建立与分析三 实验模型建立与分析 案例案例 1 1 我国 1995 2014 年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料 此资 料来自中华人民共和国统计局网站 如表 1 所示 做回归分析 表表 1 1 我国我国 1995 20141995 2014 年人均国民生产总值与居民消费水平情况年人均国民生产总值与居民消费水平情况 指标人均国内生产总值 元 居民消费水平 元 1995 年50742330 1996 年58782765 1997 年64572978 1998 年68353126 1999 年71993346 2000 年79023721 2001 年86703987 2002 年94504301 2003 年106004606 2004 年124005138 2005 年142595771 2006 年166026416 2007 年203377572 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 2 2008 年239128707 2009 年259639514 2010 年3056710919 2011 年3601813134 2012 年3954414699 2013 年4332016190 2014 年4661217806 1 做出散点图 建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性 回归方程 并解释斜率的经济意义 利用 eviews 软件输出结果报告如下 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 3 Dependent Variable CONSUMPTION Method Least Squares Date 06 11 16 Time 19 02 Sample 1995 2014 Included observations 20 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C691 0225113 39206 0941040 0000 AVGDP0 3527700 00490871 880540 0000 R squared0 996528 Mean dependent var7351 300 Adjusted R squared0 996335 S D dependent var4828 765 S E of regression292 3118 Akaike info criterion14 28816 Sum squared resid1538032 Schwarz criterion14 38773 Log likelihood 140 8816 Hannan Quinn criter 14 30760 F statistic5166 811 Durbin Watson stat0 403709 Prob F statistic 0 000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为 令 Y CONSUMPTION X AVGDP 此处代表人均 GDP Y 691 0225 0 352770 X 其中斜率 0 352770 表示国内生产总值每增加一元 人均消费水平增长 0 35277 元 检验结果 R2 0 996528 说明 99 6528 的样本可以被模型解释 只有 0 3472 的样本未被解释 因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高 2 对所建立的回归方程进行检验 5 显著性水平下 t 18 2 101 对于参数 c 假设 H0 c 0 对立假设 H1 c 0 对于参数 GDP 假设 H0 GDP 0 对立假设 H1 GDP 0 由上表知 对于 c t 6 094104 t n 2 t 18 2 101 因此拒绝 H0 c 0 接受对立假设 H1 c 0 对于 GDP t 71 88054 t n 2 t 18 2 101 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 4 因此拒绝 H0 GDP 0 接受对立假设 H1 GDP 0 此外 F 统计量为 5166 811 数值很大 可以判定 人均国内生产总值对居 民消费水平在 5 的显著性水平下有显著性影响 所以 回归系数显著不为零 常数项不为零 回归模型中应包括常数项 综上 整体上看此模型是比较好的 3 序列相关问题 由上图可知 DW 统计量 0 403709 经查表 当 k 1 n 20 时 dl 1 2 因 此可判断此模型存在序列相关 且为序列正相关 修正 广义差分法 因为 DW 0 403709 1 DW 2 0 7981455 令 X1 X 0 7981455 X 1 Y1 Y 0 7981455 Y 1 修正结果如下 Dependent Variable Y1 Method Least Squares Date 06 11 16 Time 19 56 Sample adjusted 1996 2014 Included observations 19 after adjustments CoefficientStd Errort StatisticProb X1 1 14E 087970597 14 338870 0000 C 8 26E 105 45E 10 1 5164020 1478 R squared0 923631 Mean dependent var 7 34E 11 Adjusted R squared0 919139 S D dependent var4 61E 11 S E of regression1 31E 11 Akaike info criterion54 13516 Sum squared resid2 92E 23 Schwarz criterion54 23457 Log likelihood 512 2840 Hannan Quinn criter 54 15198 F statistic205 6031 Durbin Watson stat0 953595 Prob F statistic 0 000000 经修正后 DW 0 953595 dl 1 2 说明随机扰动项仍存在序列正相关 4 根据 2015 年中国国民经济与社会发展统计公报 2015 年人均国民生 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 5 产总值为 49351 元 对该年的居民消费水平进行预测 点预测 Y 691 0225 0 352770 X 18100 5748 区间预测 计算出Error Y0 S2 1468 207 t0 25 n 2 t 0 n 1 X XX 2 2 10 因此 E Y0 的预测区间为 Error Error 0 t0 25 n 2 Error Y0 49351 80 4661 利用 Eviews 输出预测结果如下 案例案例 2 2 下面给出了我国 1995 2014 年的居民消费水平 Y 和人均国内生产总值 X1 以及城镇居民人均可支配收入 X2 数据 对它们三者之间的关系进行 研究 具体数据如表 2 所示 表表 2 1995 年到年到 2014 年的统计资料年的统计资料 单位 元单位 元 指标 居民消费水平 元 人均国内生产总值 元 城镇居民人均可支配收入 元 1995 年233050744283 1996 年276558784838 9 1997 年297864575160 3 1998 年312668355425 1 1999 年334671995854 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 6 2000 年372179026280 2001 年398786706859 6 2002 年430194507702 8 2003 年4606106008472 2 2004 年5138124009421 6 2005 年57711425910493 2006 年64161660211759 5 2007 年75722033713785 8 2008 年87072391215780 8 2009 年95142596317174 7 2010 年109193056719109 4 2011 年131343601821809 8 2012 年146993954424564 7 2013 年161904332026467 2014 年178064661228843 85 1 试建立二元线性回归方程 利用 Eviews 软件输出结果报告如下 Dependent Variable CONSUMPTION Method Least Squares Date 09 11 16 Time 16 23 Sample adjusted 1995 2014 Included observations 20 CoefficientStd Errort StatisticProb AVGDP0 1606120 0603502 6613350 0164 SAVING0 0181660 0056933 1910610 0053 C1040 987143 32407 2631780 0000 R squared0 997829 Mean dependent var7351 300 Adjusted R squared0 997573 S D dependent var4828 765 S E of regression237 8674 Akaike info criterion13 91879 Sum squared resid961875 6 Schwarz criterion14 06815 Log likelihood 136 1879 Hannan Quinn criter 13 94794 F statistic3906 446 Durbin Watson stat0 977467 Prob F statistic 0 000000 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 7 由上表可知 样本回归方程为 Y 417 4107 0 269124X1 0 145843X2 2 对检验结果的分析 AVGDP 与 SAVING 的 P 值均小于 0 05 t 值均大于 t n 2 t 18 2 101 因 此样本回归方程十分显著 修整后的 R2为 0 997573 说明有 99 76 的样本可 以被样本回归方程所解释 拟合的很好 F 统计量为 3906 446 数值很大 可以 判定 人均可支配收入以及城镇居民人均可支配收入对居民消费水平在 5 的显 著性水平下有显著性影响 但是 值得注意的是 DW 统计量为 0 977467t n 2 t 18 2 101 十分显著 拟合优度 R2为 0 925669 说明有 92 57 的样本可以被样 本回归方程所解释 拟合的很好 F 统计量为 273 9751 数值很大 可以判定 人均可支配收入对人均消费性支出在 5 的显著性水平下 有显著性影响 DW 统 计量为 1 601642 du 1 45 当 k 1 n 24 时 因此方程不存在序列相关问题 整体上看 此模型较为成功 2 异方差的图形检验 输出残差 拟合值图形报告 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 9 散点图报告 从图形上可以看出 平均而言 城镇居民人均消费性支出随城镇居民人均 可支配收入的增加而增加 但是 从残差图和散点拟合图可以明显地观察出来 随着可支配收入的增加 支出的变动幅度也略有减小的趋势 可能存在异方差 3 检验模型是否存在异方差 White 检验 大连海事大学实验报告 学号 2220133979 10 Heteroskedasticity Test White F statistic1 423345 Prob F 2 21 0 2632 Obs R squared2 864991 Prob Chi Square 2 0 2387 Scaled explained SS1 024885Prob Chi Square 2 0 5990 Test Equation Dependent Variable RESID 2 Method Least Squares Date 11 11 16 Time 15 35 Sample 2001 2024 Included observations 24 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C24915316379291 0 3905660 7001 INCOME 22 43270405 2308 0 0553580 9564 INCOME 2 0 0006150 0059840 1027420 9191 R squared0 119375 Mean dependent var1379935 Adjusted R squared0 035506 S D dependent var1300708 S E of regression1277408 Akaike info criterion31 07503 Sum squared resid3 43E 13 Schwarz criterion31 22229 Log likelihood 369 9004 Hannan Quinn criter31 11410 F statistic1 423345Durbin Watson stat2 113531 Prob F statistic 0 263213 原假设 H0 不存在异方差 备择假设 H1 存在异方差 根据检验结果可知 P 0 2632 0 05 故 接受原假设 认为该模型不存在异方差 四 四 实验总结实验总结 1 对案例的经济学意义的分析结论 人均国内生产总值 可支配收入与居民消费水平的关系 国内生产总值与国民收入之间直接相关 国民