虚拟变量eviews实验报告

计量经济学——金融硕士实验报告专业班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性验证性综合性设计性实验项目名称虚拟解释变量回归一、实验目的：掌握虚拟解释变量回归模型的估计与应用，熟悉EViews的基本操作。二、实验内容及要求：个人所得税起征点调整对居民消费支出会产生重要的影响。为研究个人所得税起征点调整对城镇居民个人消费支出行为的效应，收集相关的数据如表和表所示。表3.1个人所得税起征点调整情况1987年1994年2006年2008年最低的起征点400元800元1600元2000元表3.2城镇居民收入与消费的有关数据城镇家庭平均每人可支配收入（元）城镇家庭平均每人全年消费性支出（元）平均每户城镇家庭就业人口数（人）城镇家庭平均每一就业者负担人数（含本人）（人）1985198679919871988110419891211219901991199219931994199519961997199819995854200049982001200220032004200510493200620072008若模型设定为：Consumet=Ct+α1Incomet+α2Consumet-1+α3Employmentt+α4Burdent+α5d1t+α6d2t+α7d3t+α8d4t+εt其中Consumet表示t期城镇居民家庭人均消费支出，Incomet表示t期城镇居民家庭人均可支配收入，Employmentt表示t期城镇居民家庭平均每户就业人口，Burdent表示t期城镇居民家庭平均每一就业者负担人数，dit(i=1,2,3,4)相应的虚拟变量。构造用于描述个人所得税调整的虚拟变量，并简要说明其理由；考虑到个人所得税起征点调整对居民消费支出会产生重要的影响，而征税有m=5个不同阶段，故引入m-1=4个虚拟变量d1t，d2t，d3t，d4t。1985≤t<1987d1=0d2=0d3=0d4=01987≤t<1994d1=1d2=0d3=0d4=01994≤t<2006d1=1d2=1d3=0d4=02006≤t<2008d1=1d2=1d3=1d4=02008≤td1=1d2=1d3=1d4=1因为是个人所得税逐步增多的过程，所以在引入虚拟变量时，是使其在开始实施后依然保留之前的税收。用散点图描述两两变量之间的关系，并给出你对模型设定的结论；=1\*GB3①导入数据打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项（也可使用命令方式），建立工作文件后，录入数据。命令格式：DATAincomeconsumemploymentburdend1d2d3d4=2\*GB3②观测income、employment、burden同consum之间的关系，命令格式：SCATincomeconsumSCATemploymentconsumSCATburdenconsum根据相关关系图，可以认为，consum与income之间存在正相关的线性关系，consum与employment之间存在近似反比例的关系，consum与burden之间的关系图比较混乱，认为可能并不存在相关关系。依据测算，选择你认为更能描述客观实际的模型，并简要说明其理由；根据以上分析，可以得到如下模型：Consumet=Ct+α1Incomet+α2Consumet-1+α3log(Employmentt)+α5d1t+α6d2t+α7d3t+α8d4t+εt 在一定时期，技术固定，每户就业人口越多，劳动投入也就越多，相对的劳动力工资就会越低，消费也会降低，所以可以认为每户就业人口与消费存在着反向关系。从散点图也可以看出，两者的关系有些类似于对数函数。而消费与每一就业者负担人数之间的关系图比较混乱，认为可能并不存在相关关系，剔除该变量。作如下回归，命令格式：LSconsumCincomeconsum(-1)log(employment)d1d2d3d4DependentVariable:CONSUMMethod:LeastSquaresDate:04/19/14Time:11:50Sample(adjusted):19862008Includedobservations:23afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CINCOMECONSUM(-1)LOG(EMPLOYMENT)D1D2D3D4R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squaredS.D.dependentvarS.E.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)由上图可知，d1的伴随概率为，不显著，删除变量d1，再作如下回归，命令格式：LSconsumCincomeconsum(-1)log(employment)d2d3d4DependentVariable:CONSUMMethod:LeastSquaresDate:04/19/14Time:11:53Sample(adjusted):19862008Includedobservations:23afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CINCOMECONSUM(-1)LOG(EMPLOYMENT)D2D3D4R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squaredS.D.dependentvarS.E.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)由上图可知，d3的伴随概率为，不显著，删除变量d3，再作如下回归，命令格式：LSconsumCincomeconsum(-1)log(employment)d2d4DependentVariable:CONSUMMethod:LeastSquaresDate:04/19/14Time:11:56Sample(adjusted):19862008Includedobservations:23afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CINCOMECONSUM(-1)LOG(EMPLOYMENT)D2D4R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squaredS.D.dependentvarS.E.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)由上图可知，consum(-1)的伴随概率为，不显著，删除变量consum(-1)，再作如下回归，命令格式：LSconsumCincomelog(employment)d2d4DependentVariable:CONSUMMethod:LeastSquaresDate:04/19/14Time:11:59Sample:19852008Includedobservations:24VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CINCOMELOG(EMPLOYMENT)D2D4R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squaredS.D.dependentvarS.E.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)由上图可知，变量income、log