实验二 一元回归模型.ppt

1、升達經貿管理學院,计量经济学实验,主讲教师：孙植华,实验二 一元回归模型,实验二 一元回归模型,实验目的 掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法 实验内容 建立我国税收预测模型,一、建立工作文件； 二、输入数据； 三、图形分析； 四、估计线性回归模型； 五、估计非线性回归模型； 六、模型比较分析。,实验步骤,实验二 一元回归模型,案例,表2-1 我国税收与GDP统计资料 单位：亿元,资料来源：中国统计年鉴1999,一、创建工作文件,（一）菜单方式 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（图2-1）。,图2-1 工作文件对话框,（一

2、）菜单方式,图2-2 工作文件窗口,由用户选择数据的时间频率（frequency）为Annual（年度），而起始期（Start date)和终止期（End date）分别为1985和1998。然后点击OK按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口（图2-2）。,一、创建工作文件,(二)命令方式 建立工作文件，也可以在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令。命令格式为： 时间序列 CREATE 时间频率类型 起始期 终止期 CREATE A 1985 1998 非时间序列 CREATE 频率类型 对象个数 CREATE U 14,一、创建工作文件,二、输入数据,命

3、令方式 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为： DATA DATA Y X 将显示一个数组窗口，并复制excel表2-1中的数据，然后粘贴到Eviews数据窗口中（图2-3）。,图2-3 数组窗口,三、图形分析,（一）趋势图分析 命令格式： PLOT 变量1 变量2 变量K PLOT Y X 作用： 分析经济变量的发展变化趋势 观察是否存在异常值,图2-4 变量Y、X的趋势图,三、图形分析,（一）趋势图分析,从图2-4中可以看出，我国19851998年间税收收入与GDP都大体呈指数增长趋势。,（二）相关图分析,三、图形分析,命令格式： SCAT 变量1 变量2 SCAT X

4、 Y 作用： (1)观察变量之间的相关程度 (2)观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线,图2-5 变量X、Y的散点图,图2-5表明，税收收入水平与GDP密切相关，税收收入水平随着GDP的增加而增加，两者大体呈线性变化趋势或某种曲线变化趋势。,（二）相关图分析,三、图形分析,四、估计线性回归模型,（一）菜单方式,在数组窗口中点击ProcMake Equation，如果不需要重新确定方程中的变量或调整样本区间，可以直接点击OK进行估计。也可以在Eviews主窗口中点击QuickEstimate Equation，在弹出的方程设定框内输入模型（图2-6）：

5、 Y C X 或,四、估计线性回归模型,图2-6 方程设定对话框,（二）命令方式,命令格式： LS 被解释变量 C 解释变量1 解释变量2解释变量K LS Y C X,四、估计线性回归模型,图2-7 我国税收预测模型的输出结果,我国税收模型的估计式为：,这表明，我国GDP每增长1亿元，税收收入将增加0.0946亿元。,五、估计非线性回归模型,（一）生成新序列,由相关图分析可知，变量之间具有某种非线性的曲线相关关系。因此，可初步将模型设定为指数函数模型、对数模型和二次函数模型并分别进行估计。,生成log(y)GENR LOGY=LOG(Y) 生成log(x)GENR LOGX=LOG(X) 生成

6、X2GENR X1=X2,五、估计非线性回归模型,（二）命令方式,双对数函数模型：LS log(Y) C log(X) 对数函数模型：LS Y C log(X) 指数函数模型：LS log(Y) C X 二次函数模型：LS Y C X X2,五、估计非线性回归模型,1、双对数函数模型,图2-8 双对数函数模型,五、估计非线性回归模型,2、对数函数模型,图2-9 对数函数模型,五、估计非线性回归模型,3、指数函数模型,图2-10 指数函数模型,五、估计非线性回归模型,4、二次函数模型,图2-11 二次函数模型,六、模型比较分析,六、模型比较分析,四个模型的经济意义都比较合理，均能通过方程总体显著

7、性的F检验，且解释变量也都通过了T检验。但是从模型的拟合优度来看，二次函数模型的 值最大，其次为指数函数模型。因此，对这两个模型再做进一步比较。,（一）模型检验,六、模型比较分析,在回归方程（以二次函数模型为例）窗口中点击ViewActual, Fitted, Residual Actual, Fitted, Residual Table（如图2-12）,可以得到相应的残差分布表。,（二）模型比较,图2-12 回归方程残差分析菜单,六、模型比较分析,图2-13 二次函数回归模型残差分别表,六、模型比较分析,图2-14 指数函数模型残差分布表,六、模型比较分析,比较两表可以发现，虽然二次函数模型