得到了估计方程 (自动保存的)

1、学号：20104982 专业班级：金融二班 姓名：王慧 一、实验目的：1、 掌握一元、多元线性回归模型的估计方法及检验方法；2、 异方差检验及异方差的消除的分析过程；3、 自回归检验及自回归消除的分析过程；4、 多重共线性及多重共线性消除的分析过程。 二、实验要求：选择方程进行一元线性回归、异方差、自回归和多重共线性的检验与消除。三、实验原理：普通最小二乘法（OLS）、加权普通最小二乘法（WLS）四、实验数据：1、东莞市经济部分数据、广东省宏观经济部分数据。2、自选数据实验一、回归分析实验 要求：第一题使用t检验进行检验（需要有计算过程），其余题目可以通过观察Eviews输出结果用p检验即可。

2、第3、4必须是多远回归分析内容。实验目的：掌握一元、多元线性回归模型的估计方法及检验方法。实验要求：选择方程进行一元、多元回归线性回归。实验原理：普通最小二乘法（OLS）。实验数据：东莞市经济部分数据、广东省宏观经济部分数据。实验步骤：选择方程进行一元回归线性回归分析第一部分一元回归分析：一、 根据东莞数据，选择国内生产总值（GDP）、财政收入(REV)、财政支出（EXB）和社会消费品零售额（SLC），分别进行如下处理：（a）把REV作为应变量，把GDP作为解释变量：（b）把EXB作为应变量，把REV作为解释变量；（c）把SLC作为应变量，把GDP作为解释变量进行一元线性回归分析。1、（a）R

3、EV作为因变量，GDP作为解释变量从散点图可知，这对变量成线性关系。得到了估计方程：REV=-5826.158+0.084781*GDP （2517.475） （0.003311） （-2.314286） （25.60453）R2=0.976176 l 模型检验：(1) 拟合优度检验：从回归估计的结果来看，模型拟合较好。可决系数R2=0.976176，表明财政收入变化的97.6176%可由国内生产总值的变化来解释。(2) 变量显著性检验（计算过程如下）：，即t=（0.084781-0）/0.003311=25.604532.120,通过了变量显著性检验。(3) 方程显著性检验：因为该模型是一元

4、回归模型，所以该检验与t检验是一致的。(4) 经济意义检验：该斜率值满足00.0847812.120,通过了变量的显著性检验，并且斜率值00.7193081，说明财政收入每增加一个单位，财政支出增加0.719308个单位，符合经济理论。（c）SLC作为因变量，GDP作为解释变量从散点图中可知，这对变量成线性关系。得到了估计方程：SLC=249.4469+0.331470*GDP （5817.095） （0.007651） （0.042882） （43.32328） R2=0.991547 l ，符合经济理论。二、根据广东数据选择收入法国内生产总值（GDP1）、劳动者报酬（LB）、固定资产折旧（

5、ZJ）、生成税净额（SE）、营业盈余（YY）、财政收入（CS）和财政支出（CZ），分别把LB、ZJ、SE、YY作为应变量，GDP1作为解释变量；CS作为应变量，SE作为解释变量；CZ作为应变量，CS作为解释变量进行一元线性回归分析。样本区间为19781999年根据要求，以下用P检验即可。2、（a）分别得到了估计方程：LB=0.513231*GDP1 ZJ=0.154983*GDP1 SE=0.154507*GDP1 YY=0.198076*GDP1l ,参数显著。（b）、CS作为因变量，SE作为解释变量得到了估计方程：CS=31.03074+0.482249*SEl 模型检验：根据P检验：P=

6、0.00000.05，参数显著（c）CZ作为因变量，CS作为解释变量得到了估计方程：CZ=-26.30586+1.302514*CSl 模型检验：根据P检验，P=0.00000.05，参数显著第二部分多元回归分析：根据东莞数据选择第二产业增加值（GDP2）、固定资产净值（NKF2）和劳动者人数（LT2）的数据，把GDP2作为应变量，NKF2和LT2作为两个解释变量进行二元线性回归分析。3、GDP2作为因变量，NKF2和LT2作为两个解释变量得到了估计方程：GDP2=-25143.33+0.629378*NKF2+0.395314*LT2 （29418.08） （0.029715） （0.136

7、511） （-0.854690） （21.18011） （2.895838） R2=0.990406 l 模型检验：用P检验，P1=0.00000.05 P2=0.01110.05,所以常数项不显著，去掉常数项再回归得：（b）对GDP12回归得结果为：（c）对SQR（GDP1）回归的结果为：因为P=0.47680.05,所以常数项不显著，去掉常数项再回归得：（d）对1/GDP1回归的结果为：从四个回归结果来看，（a）、（b）、（c）、（d）都显著，比较（a）、（b）、（c）、（d）的回归，选择（c）,方程为ABS（RESID）=0.134548*SQR(GDP1)，即异方差的形式为：=（0.1

8、34545*（SQR（GDP1）2也即异方差的形式为：=GDP1第二部分异方差模型的处理：（通过对前面对异方差模型的检验，根据广东数据ZJ对GDP1的回归存在异方差，现在对其进行处理，加权最小二乘法（WLS）是处理异方差模型的标准方法，下面是实验步骤：）要求三：ZJ对GDP1回归异方差的处理一、 根据异方差形式，选择权数，进行加权最小二乘法，得到回归截图：得到了回归方程：ZJ=-16.12033+0.153429*GDP1，它与存在异方差的方程显然不同。二、进行同方差性变换，然后回归就是ZJ/(GDP1(1/2)对1/(GDP1(1/2) 和GDP1/(GDP1(1/2)回归，EVIEWS的语

9、言为：Ls ZJ/(GDP1(1/2) 1/(GDP1(1/2) GDP1/(GDP1(1/2)，截图如下：其残差图如下：可以看出还是存在异方差的，再改为ZJ/GDP1对1/GDP1和C回归，EVIEWS语言为：Ls ZJ/GDP1 C 1/GDP1，截图如下为：其残差图如下：如图可知，不存在异方差了，其方程为：ZJ将原方程变换为：ZJ=-7.641161+0.140232*GDP1实验三、自相关检验与消除实验实验目的：掌握自相关模型的检验方法与消除方法。实验要求：熟悉图形法检验和掌握DW检验，理解广义差分法变换和掌握迭代法。实验原理：图形检验法和DW检验法，广义差分变换、迭代法和广义最小二乘

10、法（GLS）。实验步骤：第一部分：自相关模型的检验一、图形法检验要求一、1.做出EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，EXB对REV回归的残差是否存在自相关？ 2.做出SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，SLC对GDP回归的残差是否存在自相关？1.EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图如下：从图上看，EXB对REV回归的残差不存在自相关。2.SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图如下：从图上看，SLC对GDP回归的残差不存在自相关。二、DW检验要求二、1.EXB作为应变量，REV作为解释变量的回归结果，判断是否存在自相关。 2.SLC作为应变量，GDP

11、作为解释变量的回归结果，判断是否存在自相关。 3.用DW检验，根据东莞数据LOG（REV）对T和GDP的回归结果，判断它们是否存在自相关性。1EXB作为应变量，REV作为解释变量的回归结果如下：k=2,n=18,查表得 4-1.39 4-1.16 4区间：0 1.16 1.39 2.84 4 则DW=2.181183落在（）内，说明不存在自相关性。2.SLC作为应变量，GDP作为解释变量的回归截图如下：k=2,n=18查表得dl=1.16 du=1.39 4-1.39 4-1.16 4区间为：0 1.16 1.39 2.61 2.84 4 则DW=1.1697298落在（1.39,2. 16）

12、内说明不存在自相关。3.LOG（REV）对T和GDP的回归结果如下：k=3,n=18,查表得dl=1.05 du=1.53 4-1.53 4-1.05 4区间为：0 1.05 1.53 2.47 2.95 4 则DW=0.719654落在（0,1.05）内说明存在正自相关。第二部分自相关模型的处理（迭代法作为处理自相关模型的标准方法，在EVIEWS中使用时，就是要在解释变量中添加AR项消除自相关）。要求三、LOG（REV）对T和GDP回归自相关的处理:在LOG（REV）对T和GDP原回归中添加AR（1）项，在EVIEWS语言中：LS LOG(REV) C T GDP AR(1) 回归结果得：根

13、据上图，可知DW=1.549943，从0.719654提高到了1.549943，DW约等于2，则在(du,4-du)区间内，说明不存在自相关了，没有消除自相关和消除自相关性的回归方程如下：LOG（REV）=8.381377+0.118192*T+8.62E-07*GDPLOG（REV）=7.809662+0.186993*T+4.54E-07*GDP+AR(1)=0.671985实验四、多重共线性性实验实验目的：掌握多重共线性模型的检验方法和处理方法实验要求：了解辅助回归检验、掌握R2值和t值检验及解释变量相关系数检验、了解变量变换法和掌握先验信息法。实验原理：R2值和t值检验、解释变量相关系

14、数检验和辅助回归检验、变量变换法和先验信息法。实验步骤：第一部分：多重共线性模型的检验一、R2值和t值检验要求一：在多元线性回归模型的估计和检验中，根据广东数据，建立固定资产投资模型，固定资产投资TZG取决于固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ，进行三元线性回归。根据估计方程的判定系数R2，方程显著性F检验，参数显著性t检验，判定是否出现了很严重的多重共线性。根据要求在EVIEWS输进语言LS TZG C ZJ YY CZ 得到如下回归结果图根据上图，可知，判定系数R2很高，方程很显著，但是有一个参数t检验不显著，且为负值，不符合经济理论，显然出现了多重共线性。二、解释变量相关系数检验

15、要求二、根据广东数据，TZG对ZJ、YY、CZ的回归中，利用EVIEWS求解释变量ZJ、YY、CZ之间的相关系数。并据此判定是否存在多重共线性。根据广东数据，TZG对ZJ、YY、CZ的回归中，EVIEWS 语言为：data ZJ YY CZ结果得：可以看出，三个变量ZJ、YY、CZ之间高度相关，必然存在多重共线性。三、辅助回归检验要求三、根据广东数据，TZG对ZJ、YY、CZ的回归中，分别作解释变量ZJ、YY、CZ之间的辅助回归，三个回归方程是否高度显著，哪些方程存在严重的多重共线性？三个变量之间的回归分别如下：（a） LS ZJ C YY CZ（b） LS YY C ZJ CZ（c） LS CZ C ZJ YY根据（a）、（b）、（c）三个回归结果可以看出，方程均高度显著，显示存在严重的多重共线性。特别是ZJ