计量经济学实验课报告

1、经济与管理学院实验报告线性回归方程实 验 报 告学生姓名王聪聪学号051211026学院 经济与管理学院专 业国际经济与贸易指导教师王倩实验时间2014.12教师评分教师评语： 成绩：等级优秀良好及格不及格成绩1实验题目 计量经济学一、 实验目标1 熟悉Eviews软件的基本操作；2 掌握利用Eviews的窗口操作功能作散点图、相关系数矩阵、估计简单线性回归方程和多元回归方程等基本技能；3 学会使用Eviews软件作经济预测；4 通过自寻题目，锻炼分析问题和解决问题的能力；5 学会撰写实验报告。二、 实验环境1、已经正确安装Eviews软件。2、中国统计年鉴网上查找相关资料三、实验过程实验一

2、一元回归方程10月 9日题目：中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料如下：年份YGDP年份YGDP19781132.263624.119902937.1018547.919791146.384038.219913149.4821617.819801159.934517.819923483.3726638.119811175.794862.419934348.9534634.419821212.335294.719945218.1046759.419831366.955934.519956242.2058478.119841642.867171.019967407

3、.9967884.619852004.828964.419978651.1474462.619862122.0110202.219989875.9578345.219872199.3511962.5199911444.0882067.519882357.2414928.3200013395.2389403.619892664.9016909.2要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）：（1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归模型进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值步骤：

4、1点开 File new workfile， 在“Workfile structure type”中选择dated-regular frequency ，起止年份为19782000，文件中的现成数据，复制、粘帖到数组表中。2散点图如下：3得回归参数的估计值、决定系数、以及F检验、t检验的结果。回归方程为：y=556.6477+0.119807x，含义是GDP每增加1个单位，税收增加0.119807亿元。4点开 View Actual, Fitted, Residual Actual, Fitted, Residual Table5实际值、拟合值（估计值）、残差，以及标准化残差图6扩展样本范围7

5、. 当X=105709时，得出Y的估计值 8预测值及置信区间的折线图练习：人口出生率、死亡率如下：单位：年 份出生率y死亡率x199616.986.56199716.576.51199815.646.50199914.646.46200014.036.45200113.386.43200212.866.41200312.416.40200412.296.42200512.406.51200612.096.81200712.106.93200812.147.06200911.957.08201011.907.11201111.937.14201212.107.15由图可知：线性回归方程为：y=3

6、2.89274 - 2.929576x 22实验二 多元回归模型10月30日练习一：中央和地方税收的国家财政收入中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数。 税收收入（亿元）Y国内生产总值(亿元）X2财政支出（亿元）X3商品零售价格指数（%)X41978519.283645.2171122.09100.71979537.824062.5791281.791021980571.704545.6241228.831061981629.894891.5611138.41102.41982700.025323.3

7、511229.98101.91983775.595962.6521409.52101.51984947.357208.0521701.02102.819852040.799016.0372004.25108.819862090.7310275.182204.9110619872140.3612058.622262.18107.319882390.4715042.822491.21118.519892727.4016992.322823.78117.819902821.8618667.823083.59102.119912990.1721781.53386.62102.919923296.912

8、6923.483742.2105.419934255.3035333.924642.3113.219945126.8848197.865792.62121.70 19956038.0460793.736823.72114.80 19966909.8271176.597937.55106.10 19978234.0478973.039233.56100.80 19989262.8084402.2810798.1897.40 199910682.5889677.0513187.6797.00 200012581.5199214.5515886.598.50 200115301.38109655.2

9、18902.5899.20 200217636.45120332.722053.1598.70 200320017.31135822.824649.9599.91 200424165.68159878.328486.89102.81 200528778.54184937.433930.28100.78 200634804.35216314.440422.73101.03 200745621.97265810.349781.35103.79 200854223.79314045.462592.66105.90 200959521.59340902.876299.9398.80 201073210

10、.79401512.889874.16103.07 201189738.39473104109247.8104.94 2012100614.28518942.1125953101.97 建立多元回归模型和比较、筛选模型模型一：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/09/13 Time: 09:09Sample: 1978 2012Included observations: 35VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-6697.7973008.939-2.2259670.033

11、4X20.0466200.0092135.0602770.0000X30.6160030.03989215.441940.0000X459.0251928.234822.0905110.0449R-squared0.998810Mean dependent var18625.88Adjusted R-squared0.998695S.D. dependent var26645.51S.E. of regression962.7158Akaike info criterion16.68460Sum squared resid28731475Schwarz criterion16.86236Log

12、 likelihood-287.9806Hannan-Quinn criter.16.74596F-statistic8671.463Durbin-Watson stat1.302606Prob(F-statistic)0.000000(-2.225967) (5.060277) (15.44194) (2.090511) 模型的计算结果表明，我国国内生产总值边际产出为0.04662，财政支出为0.606003，商品零售价格指数为59.02519.技术进步的影响使工国内生产总值平均每年递增0.04662亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说

13、明国内生产总值，财政支出，商品零售价格指数对税收收入的总影响是显著的。从图看出，解释变量国内生产总值统计量值为5.060277，表明国内生产总值对税收收入的影响是显著的。其他统计量值也都挺大的，所以都通过了显著性检验。模型二：剔除x4时(-1.638358) (4.55894) (15.06337) 从的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。国内生产总值边际为0.043618，财政支出为0.626615，表明这段时期财政支出的增加对我国税收收入影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的检验值有的比较大，显著性概率都小于0.05，因此模

14、型1较模型2更为合理。练习二：建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量反映技术进步的影响。年份时间工业总产值Y（亿元）职工人数L（万人）固定资产K（亿元）197813289.1831392225.70197923581.2632082376.34198033782.1733342522.81198143877.8634882700.90198254151.2535822902.19198364541.0536323141.76198474946.1136693350.95198585586.14381

15、53835.79198695931.3639554302.251987106601.6040864786.051988117434.0642295251.901989127721.0142735808.711990137949.5543646365.791991148634.8044727071.351992159705.5245217757.2519931610261.6544988628.7719941710928.6645459374.34 1995 18 11867.43 4523 9879.57 1996 19 12426.82 4683 10970.691997 20 12631.

16、51 4917 11256.18模型一 建立多元线性回归模型因此，生产函数为： (1.446) (2.4935) (-0.7777) (7.4677) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.525154，资金的边际产出为0.668104，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增238.6121亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量对工业总产值的总影响是显著的。从图看出，解释变量资金K的统计量值为7.4677，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量的统计量值都较小，未通过

17、检验。模型二 建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 输入命令：LS Y C L K。回车得出：因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： (-2.1875) (3.7804) (17.7267) 从图的结果看出，回归系数的符号和数值是合理的。劳动力边际产出为1.0467边际产出为0.8642这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。解释变量、常数项的检验值都比较大，显著性概率都小于0.05，因此模型2较模型1更为合理。模型三 建立非线性回归模型C-D生产函数。在模型两端同时取对数，得：命令窗口中依次键入以下

18、命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK回车得出：得到C-D生产函数的估计方程为： (-0.6598) (1.9315)(12.7367) 即：从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。实验三 异方差性11月27日练习一： 2012年我国各地区财政收入收入与财政支出的统计资料： 地区 财政收入 财政支出丹东1132.261122.09济南7407.997937.55本溪1146.381281.79哈尔滨8651.14

19、9233.56辽阳1159.931228.83宁波9875.9510798.18淮南1175.791138.41大连11444.0813187.67安阳1212.331229.98青岛13395.2315886.50江门1366.951409.52杭州16386.0418902.58湛江1642.861701.02南京18903.6422053.15茂名2004.822004.25沈阳21715.2524649.95扬州2122.012204.91西安26396.4728486.89威海2199.352262.18武汉31649.2933930.28南通2357.242491.21成都3876

20、0.2040422.73台州2664.902823.78重庆51321.7849781.35温州2937.103083.59天津61330.3562592.66珠海3149.483386.62深圳68518.3076299.93长沙3483.373742.20广州83101.5189874.16郑州4348.954642.30北京103874.43109247.79厦门5218.105792.62上海117253.52125952.97长春6242.206823.72图示检验法1 y-x散点图从图中可以看出，随着财政支出的增加，税财政收入不断提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递

21、增的异方差性。2 e2-x图显示回归方程的残差随x增大有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。Goldfeld-Quant检验将样本按解释变量排序（SORT X）并分成两部分（分别有1到13共13个样本容量和23到35共13个样本样本容量）计算F统计量：50747063/25737.38=1971.7261，分别是模型1和模型2的残差平方和。取时，查F分布表得，而F=1971.72612.97，所以存在异方差性。White检验其中F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平，由于,P=0.04340.05，所以存在异方差性。Park检验从图所示的回归结果中可以看出，LNX的系数估计值10%的显著性

22、水平上显著，即随即误差项的方差与解释变量存在比较强的相关关系，即认为存在异方差性。Gleiser检验由上述各回归结果可知，各回归模型中解释变量（x(-1),x(-1/2)的系数估计值5%的显著性水平上显著。所以认为存在异方差性。2. 调整异方差性对所估计的模型再进行White检验Obs*R-squared12.99731Prob. Chi-Square(2)0.0015消除异方差.对所估计的模型再进行White检验Obs*R-squared1.644753Prob. Chi-Square(1)0.1997存在异方差.对所估计的模型再进行White检验Obs*R-squared1.644753P

23、rob. Chi-Square(1)0.1997存在异方差3、异方差稳健标准误法实验四 自相关性检验12月4日练习1978-2007的贷款额X与货币流量值Y的数据：单位：亿元 年份贷款额（X)货币流量值（Y）19781850212199332943.15864.719792039.6267.71994399767288.619802414.3346.2199550544.17885.319812860.2396.3199661156.6880219823180.6439.1199774914.110177.619833589.9529.8199886524.111204.219844766.1

24、792.1199993734.213455.519855905.6987.8200099371.114652.719867590.81218.42001112314.715688.819879032.51454.52002131293.917278198810551.321342003158996.219746198914360.123442004178197.821468.3199017680.72644.42005194690.424031.7199121337.83177.82006225347.227072.6199226322.943362007261690.930375.2一、 估

25、计回归方程OLS法的估计结果如下：Y=821.9855+0.119685X（3.721858）（52.98751）R=0.990126，=0.989773，SE=909.0741，D.W.=0.351995。二、进行序列相关性检验（1）图示检验法：散点图通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断，随机干扰项存在正序列相关性。（2）回归检验法一阶回归检验所以：方程为： =0.857291e+二阶回归检验方程为：=1.198370e0.419367e+可见：该模型存在二阶序列相关。（3）拉格朗日乘数（LM）检验法窗口中点View/Residual Test/Series Correlation LM

26、Test，并选择滞后期为2由表可知：含二阶滞后残差项的辅助回归方程为：=68.862420.001717e0.304076 (-0.5379) （-1.2190）（5.8226）（-1.4460）R=0.702194 F=20.435显而易见：LM=280.702194=19.661432该值大于显著性水平为5%，自由度为2的的临界值=5.991，由此判断原模型存在2阶序列相关性。（4）科克伦-奥科特法估计模型由表知D.W.=1.583233的显著性水平下，解释变量个数为3，样本容量为20，查表得d=1.10，d=1.54,而D.W.= 1.583233大于上限d=1.54，可知模型经过广义差

27、分后不存在相关性。实验五 多重共线性的检验与修正12月11日练习一地区蔬菜种植面积Y与、价格（X1）、人口数（X2），收入（X3），粮食种植量（X4）等资料如下：时间蔬菜蔬菜人口收入粮食年份单位：千公顷元单位：万人亿元单位：千公顷199063387.86 1143336575.8113466199165467.81 1158236797.3112314199270316.90 117171703.5110560199380847.47 1185177699.2110509199489217.39 1198507998.4109544199595157.23 1211218055.8110060

28、1996104918.13 1223898964.41125481997112888.72 1236269602.41129121998122939.15 1247619540.211378719991334710.11 12578610155.911316120001523710.17 12674310954.710846320011640210.54 12762712205.410608020021735310.64 12845313638.110389120031795410.46 12922715329.69941020041756011.00 12998817615.01016062005177