计量经济学实验报告
实验1:一元线性回归分析
实验目的:学习利用Eviews进行一元线性回归分析
一、实验内容:利用一元线性回归模型研究改革开放以来中国居民消费状况。
1、 实验目的:利用Eviews进行一元回归分析,并做检验及结果解释。 2、 实验要求:
(1)、观察分析原始数据,对其进行价格因子剔除;
(2)、一元线性回归方程的建立和基本的经济检验、统计检验; (3)、对回归模型做出经济上的解释; (4)、独立、规范地完成实验报告。
二、实验报告
----一元线性回归分析
1、问题提出
在现实生活中。我们仔细观察便不难发现,改革开放以来,随着经济不断发展,人们的消费水平也在不断提高。
因此,我们会自然的提出这样一个问题:改革开放以来我国经济增长对人均消费水平有着怎样的影响?转换为计量经济学问题,即:经济增长与人均消费之间是否存在相关关系?这也就是我们今天所要分析的问题。
2、指标选择:
以人均GDP作为解释变量,以人均ACON作为被解释变量,以CPI进行价格因子调节,
取改革开放以来(即1978-2006年)的数据进行计量经济学分析。
3、数据来源:
实验原始数据经初步整理后如表1.1: year GDP ACON CPI 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 381 419 463 492 528 583 695 858 963 1112 1366 1519 1644 184 208 238 264 288 316 361 446 497 565 714 788 833 100.7 101.9 106.7 102.5 102 101.7 102.7 109.3 106.5 107.3 118.8 118 103.1 CPI(以1990 年为基期) 46.65727 47.54376 50.72919 51.99742 53.03737 53.93901 55.39536 60.54713 64.48269 69.18993 82.19764 96.99321 100 Year 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 GDP 2311 2998 4044 5046 5846 6420 6796 7159 7858 8622 9398 10542 12336 ACON 1116 1393 1833 2355 2789 3002 3159 3346 3632 3869 4106 4411 4925 CPI 106.4 114.7 124.1 117.1 108.3 102.8 99.2 98.6 100.4 100.7 99.2 101.2 103.9 CPI(以1990年为基期) 110.0176 126.1902 156.602 183.381 198.6016 204.1624 202.5291 199.6937 200.4925 201.8959 200.2808 202.6841 210.5888
1991 1893 932 103.4 1992 2311 1116 106.4 103.4 110.0176 2005 14103 5463 101.8 2006 16084 6111 101.5 214.3794 217.5951 表1.1
4、数据处理
剔除价格因子后的数据如表1.2: CPI(1990Year 年为基Year 期) 46.65727 1992 1978 47.54376 1993 1979 50.72919 1994 1980 51.99742 1995 1981 53.03737 1996 1982 53.93901 1997 1983 55.39536 1998 1984 60.54713 1999 1985 64.48269 2000 1986 69.18993 2001 1987 82.19764 2002 1988 96.99321 2003 1989 100 1990 2004 103.4 1991 2005 110.0176 2006 1992 表1.2 将剔除价格因子后的数据导入Eviews,如图1.1所示:
GDP(已剔除价格因子) 816.5929 881.2933 912.6894 946.2007 995.5244 1080.85 1254.618 1417.078 1493.424 1607.17 1661.848 1566.089 1644 1830.754 2100.573 ACON(已剔除价格因子) 394.3651 437.4917 469.1579 507.7175 543.0133 585.8469 651.6791 736.6163 770.7495 816.5928 868.6381 812.428 833 901.354 1014.383 GDP(已剔除价格因子) 2100.573 2375.779 2582.342 2751.649 2943.582 3144.555 3355.567 3584.99 3919.349 4270.517 4692.412 5201.196 5857.861 6578.523 7391.71 ACON(已剔除价格因子) 1014.383 1103.889 1170.483 1284.212 1404.319 1470.398 1559.776 1675.566 1811.539 1916.334 2050.122 2176.293 2338.681 2548.286 2808.427 CPI(1990年为基期) 110.0176 126.1902 156.602 183.381 198.6016 204.1624 202.5291 199.6937 200.4925 201.8959 200.2808 202.6841 210.5888 214.3794 217.5951
图1.1-1 数据录入
将两组数据利用Eviews绘图,如图1.2-1、1.2-2所示:
图1.2-1 GDP数据简图 图1.2-2 ACON数据简图
经过直观的图形检验,在1978-2006年期间,GDP和ACON在剔除价格因子后平稳上升,虽然有些波动,但波动程度不大,和现实经济相符,从图形上我们并没有发现有异常数据的存在。所以可以保证数据的质量是可以满足此次实验的要求。 因此,下面的图形和操作均以表1.2的数据为依据。
5、数据分析
虽然通过对数据的初步浏览我们可以保证实验数据中不存在异常数据,但是这并不能说明这些数据能满足我们实验的要求。下一步我们要检测这两组数据的相关性怎么样,如果相关性很小,那我们采用这两组数据进行回归分析就没有多大的意义。
(1)通过图形判断两组数据的相关性:
将GDP、ACON在Eviews中以组的形式打开,绘制散点图。从图1.3中可以看出这两组数据的相关性非常高,
图
1.3 散点图
(2)相关系数上看两组数据的相关性:
以组的形式打开GDP、ANCO两组数据,利用Eviews进行如图1.4所示的操作,可得到GDP与ACON的相关系数,如表1.4所示。
GDP ACON GDP 1.000000 0.993632 ACON 0.993632 1.000000 表1.4 GDP与ACON的相关系数
图1.4 GDP与ACON的相关系数
可见GDP与ACON的相关系数很接近1,因此这两组变量之间具有较强的相关关系。
6、建立模型
我们拟建立如下一元回归模型:
Y??0??1X??
需借助Eviews进行如下处理。
(1)一元线性回归的OLS估计
利用Eviews进行OLS估计,得到结果如图1-5所示:
图1.5 OLS估计
(2)查看样本回归函数表达式
图1.6 样本回归函数
因此,样本的回归方程为ACON?210.71888554?0.3727160954*GDP,也即参数的
,?0?210.71888554估计值?1?0.3727160954。
至此,已初步完成了一元线性回归模型的建立,可得出如下回归分析结果:
??Yi?210.71888554?0.3727160954Xi;
)(7.921639);R2?0.9873;F?2099.857;同时可以得到:可决系数T?(45.82420D.W.?0.171016。
7、模型检验
?7-1统计性检验 (1)拟合优度检验
由于可决系数R?0.9873,非常接近1,说明回归模型的拟合度很高,得到的回归方程非常好的拟合了样本。
2
(2) t 检验
回归方程中,T?(45.82420)(7.921639);P?(0.0000)(0.0000)。
查表可得,在5%的显著水平下,自由度n?2?27的t的临界值是2.052,计算得到的t值远远大于临界值,所以t检验通过。
(3) F 检验
回归方程中,F?2099.857。
F检验的分子自由度为1,分母自由度为29,查表可知,5%的显著水平下,临界的F值为4.18,由于观察到的F值为2099.857 ,远大于4.18 ,所以F检验通过。
(4)自相关性检验
回归方程中,D.W.?0.171016。
查表可知在5%的显著水平下,dL?1.3,dU?1.48,而0.171016<1.3,故存在正自相关。
7-2经济意义检验
Yi?210.71888554?0.3727160954Xi,
从斜率项的值看,0<0.374727160945<1,符合经济理论,表明在1978-2006年间,人均GDP每增加1元,人均消费将增加0.374727160945元。截距项210.71 …… 此处隐藏:2577字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
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