计量经济学eviews实验报告

大连海事大学实验报告实验名称：计量经济学软件的应用专业班：财务管理2013-1姓名：安妮指导教师：赵冰苞交通运输管理学院二一六年十一月一、实验目标学习一般经济计量软件的基本功能，应用于一维线性回归模型的分析。 具体包括Eview的实现、样本数据基本统计量的计算、一元线性回归模型的构建、检测与结果的输出与分析、多元回归模型的构建与分析、方差、序列相关模型的检测与处理等。二、实验环境在WINDOWSXP或2000上基于EVIEWS5.1平台。三、实验模型的建立与分析案例1 :我国1995年至2014年人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料(该资料来自中华人民共和国统计局网站)如表1所示进行了回归分析。表1我国1995-2014年人均国民生产总值和居民消费水平状况指标人均国内总产值(元)居民消费水平(元)1995年507423301996年587827651997年645729781998年683531261999年719933462000年790237212001年867039872002年945043012003年1060046062004年1240051382005年1425957712006年1660264162007年2033775722008年2391287072009年2596395142010年30567109192011年36018131342012年39544146992013年43320161902014年4661217806(1)建立散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一维线性回归方程，说明斜率的经济意义使用eviews软件的结果报告如下从属变量： consumptionmethod :最后查询日期：06/11/16时间：19336002范例： 1995 2014Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProbc.c691.0225113.39206.0941040.0000AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000R-squared0.996528Mean dependent var7351.300Adjusted R-squared0.996335S.D. dependent var4828.765S.E. of regression292.3118Akaike info criterion14.288216Sum squared resid1538032.Schwarz criterion14.38773Log likelihood-140.8816汉娜克温criter14.30760f -静态5166.811durbin-华生stat0.403709静态(f-statistic )0.000000上表显示，财政收入随国内生产总值变化的线性回归方程为：(Y=CONSUMPTION，X=AVGDP (这里为人均GDP ) )Y=691.0225 0.352770* X其中，斜率为0.352770，显示国内生产总值每增加1元，人均消费水平将增加0.35277元。由于检验结果r2=0. 996528，99.6528 %的样本被解释为模型，而不仅解释0.3472%的样本，因此样本回归线对样本点的适应性很高。(2)验证建立的回归方程(5%显着性水平，t(18)=2.101 )关于参数： H0: c=0.对立假设：H1: c0关于参数GDP : h 0: GDP=0.对立假设：H1: GDP0根据上表：在c情况下，t=6.094104t(n-2)=t(18)=2.101因此，拒绝H0: c=0，并接受对立假设：H1: c0对于GDP，t=71.88054t(n-2)=t(18)=2.101因此，拒绝H0: GDP=0，并接受对立假设： H1: GDP0f统计量为5166.811，数值较大，人均国内生产总值对居民消费水平的显着影响为5%。因此，回归系数不是有意的零，常数项不是零，应该在回归模型中包含常数项。综上所述，整体看这个模型比较好。(三)与排列有关的问题从上图可以看出，通过调查表，当k=1，n=20时，DW统计量0.403709由于dl=1.2，因此在该模型中存在序列相关性，并且可以确定DW统计量为序列正相关性。修正：广义差分法DW=0.403709，=1-dw/2=0.7979895x1=x-0.79895*x(-1 )y1=y-0.79895*y(-1 )修正结果如下从属可变性： y 1method :最后查询日期：06/11/16时间：19336056范例(adjusted ) : 1996 2014included observations :19 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProbX1-1.14E 087970597.-14.3383870.0000c.c-8.26E 105.45E 10-1.5164020.1478R-squared0.923631Mean dependent var-7.34E 11Adjusted R-squared0.91919139S.D. dependent var4.61E 11S.E. of regression1.31E 11Akaike info criterion54.13516Sum squared resid2.92E 23Schwarz criterion54