计量经济学eviews实验报告

大连海事大学计量经济学软件应用交通运输管理学院二○一六年十一月大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告一、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。WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。案例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。指标人均国内生产总值(元)居民消费水平(元)1995年1996年1997年1998年1999年2000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告CONSUMPTIONCONSUMPTION2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年(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；AVGDP利用eviews软件输出结果报告如下：大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告DependentVariable:CONSUMPTIONDate:06/11/16Time:19:02Sample:19952014VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CAVGDPR-squaredMeandependentvarAdjustedR-squaredS.D.dependentvar4828.765S.E.ofregressionAkaikeinfocriterion-140.8816Hannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)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：(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：对于c,t=6.094104>t(n-2)=t(18)=2.101对于GDP,t=71.88054>t(n-2)=t(18)=2.101大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告因此拒绝H:GDP=0,接受对立假设：H: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。统计量0.403709,经查表，当k=1,n=20时，d1=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：广义差分法令X1=X-0.7981455*X(-1)Y1=Y-0.7981455*Y(-1)DependentVariable:Y1Date:06/11/16Time:19:56Sample(adjusted):19962014Includedobservations:19afteradjustmentsCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1.14E+08-8.26E+10-14.33887-1.516402R-squaredMeandependentvar-7.34E+11AdjustedR-squaredS.D.dependentvar4.61E+11S.E.ofregressionAkaikeinfocriterion-512.2840Hannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)经修正后，DW=0.953595<dl=(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—5—产总值为49351元，对该年的居民消费水平进行预测。因此E(Y₀)的预测区间为Y₀±to.zs(n-2)√var(Yo)=49351±80.4661。ForecastCONSUMPTIOFActual:CONSUMPTIONForecastsample:19952015Adjustedsample:19952014Includedobservations:20277.3113MeanAbsoluteError214.9657MeanAbs.PercentError3.1432310.0158890.0000000.0008690.999131CONSUMPTIOF----?2SE案例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2:1995年到2014年的统计资料单位：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1996年1997年1998年1999年2000年2001年大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告62002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年(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：DependentVariable:CONSUMPTIONDate:09/11/16Time:16:23Sample(adjusted):19952014CoefficientStd.Errort-StatisticProb.AVGDP0.1606120.0603502.6613350.0164SAVING0.0181660.0056933.1910610.0053R-squared0.997829Meandependentvar7351.300AdjustedR-squared0.997573S.D.dependentvar4828.765S.E.ofregression237.8674Akaikeinfocriterion13.91879Sumsquaredresid961875.6Schwarzcriterion14.06815F-statistic3906.446Durbin-Watsonstat0.977467Prob(F-statistic)0.000000大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告由上表可知，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0.977467<d1=1.1(当k=2,n=20时),因此方程可能存在序列相关问题，可利用广义差分法进行修正，如案例1,此处不再赘述。案例3:表3列出了2014年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入(income)与消费性支出(expense)的统计数据。地区人均可支配收入人均消费性支出地区人均可支配收入人均消费性支出北京广西上海山东省重庆陕西省河北省山西省山西省安徽省内蒙古甘肃省吉林省云南省江苏省贵州省浙江省四川省江西省青海省湖南省海南省河南省宁夏(1)试用OLS法建立居民消费支出对可支配收入的线性模型利用eviews软件输出结果报告如下：大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告DependentVariable:EXPENSESample(adjusted):20012024CoefficientStd.Errort-StatisticProb.CR-squaredMeandependentvarAdjustedR-squaredS.D.dependentvar4401.364S.E.ofregression-203.7051Hannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)因此建立模型(令Y=EXPENSE人均消费性支出，X=INCOME人均可支配收入):Y=2031.226+0.603084*X当人均可支配收入增长1元，人均消费性支出增加0.603084元。同时分析值为0.00,小于0.05,t=16.55219>t(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大连海事大学实验报告9ResidualActual——Fitt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大连海事大学实验报告大连海事大学实验报告HeteroskedasticityTest:WhiteF-statisticProb.F(2,21)Obs*R-squaredProb,Chi-Square(2Prob,Chi-Square(2DependentVariable:RESID^2Date:11/11/16Time:15:35Sample:20012024VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C24915316379291.0.3905660.7001INCOME-22.43270405.2308-0.0553580.9564INCOME^2-0.0006150.0059840.1027420.9191R-squared0.119375Meandependentvar1379935.AdjustedR-squared0.035506S.D.dependentvar1300708.S.E.ofregression1277408.Akaikeinfocriterion31.07503Sumsquaredresid3.43E+13SchwarzcritLoglikelihood-369.9004Hannan-Quinncriter31.11410F-statistic1.423345Durbin-Watsonstat2.113531Prob(F-statistic)0.263213原假设Ho:不存在异方差故，接受原假设，认为该模型不存在异方差。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