实验三 多元线性回归模型的估计和检验

计量经济学实验报告,多元线性回归模型,估计和检验

实 验 报 告

课程名称： 计量经济学 实验项目： 实验三 多元线性回归模型的

实验类型：综合性□ 设计性□ 验证性 专业班别： 11本国贸5班 姓 名： 学 号： 实验课室： 厚德A207 指导教师： 实验日期： 2014-2-25

广东商学院华商学院教务处 制

计量经济学实验报告,多元线性回归模型,估计和检验

一、实验项目训练方案

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2.进行因果关系检验(GDPB同ZC,GDPB同RY)(结果控制在本页) (1)GDPB同ZC的因果分析 Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/01/13 Time: 14:39

Sample: 1978 2005 Lags: 2 Null Hypothesis: ZC does not Granger Cause GDPB GDPB does not Granger Cause ZC (2)GDPB同RY的因果分析 Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/01/13 Time: 14:39 Obs 26 F-Statistic 3.84939 19.0748 Prob. 0.0376 2.E-05

Sample: 1978 2005 Lags: 3 Null Hypothesis: RY does not Granger Cause GDPB GDPB does not Granger Cause RY Obs 25 F-Statistic 2.88744 3.46309 Prob. 0.0641 0.0382

从因果关系检验看，ZC明显影响GDPB,,RY不太明显，这是可以理解的，计划经济时期存在着隐性失业，使 得劳动力的变化对产出的影响不太明显。

3.作GDPB同ZC和RY的多元线性回归，写出模型估计的结果，并分析模型检验是均 否通过？(三个检验)(结果控制在本页)

所以，由上图可得， 多元线性回归方程为 GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.5997 故，估计方程的判定系数R =0.999085接近1; 参数显著性t检验值大于2;方程显著性F检验显 著。2

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4.将建立的二元回归模型(GDPB同ZC和RY)同一元回归模型(GDPB同ZC、GDPB 同RY)相比较，分析优点。(结果控制在本页) (1)GDPB同ZC一元回归模型如下 : (2)GDPB同RY一元回归模型如下:

由于建立的二元回归模型(GDPB同ZC和RY)的调整的判定系数为0.999085, 故，建立的二元回归模型(GDPB同ZC和RY)同一元回

归模型(GDPB同ZC、GDPB同RY)相比较，其优点 是比下面的两个一元回归模型有明显改善。

5.结合相关的经济理论，分析估计的二元回归模型的经济意义。(结果控制在本页)由于二元回归模型GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.5997 所以说，模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDPB每增加1个单位，ZC会增加0.377170 个单位，RY会增加0.353689个单位。

(二) 宏观经济模型： 根据广东数据，研究广东省居民消费行为、固定资产投资行为、 货物和服务净出口行为和存货行为，分别建立居民消费模型、固定资产投资模型、货 物和服务净出口模型和存货增加模型。

要求：按照试验指导课本 P105 ~ P112 ,分别作出以下模型，并对需要改进的模型进行改进。 写出最终估计的模型结果， 并结合相关的经济理论， 分析模型的经济意义。(数据见“表：广东省宏观经济数据-第三章.xls”文件，各变量的表示按照试验指导课本上的 来表示。)

1.居民消费模型(结果控制在本页)9,000 8,000 7,000 6,000 5,000

LB4,000 3,000 2,000 1,000 0 0 2,000 4,000 XFJ 6,000 8,000 10,000

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Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/01/13 Time: 15:23

Sample: 1978 2005 Lags: 2 Null Hypothesis: LB does not Granger Cause XFJ XFJ does not Granger Cause LB Obs 26 F-Statistic 7.19010 5.45516 Prob. 0.0042 0.0124

从散点图看，它们具有线性关系，从因果关系检验看到它们之间似乎具有双向因果关系，宏观经济中确实 如此。进行一元线性回归如下： Dependent Variable: XFJ Method: Least Squares Date: 12/01/13 Time: 15:25

Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Coefficient LB C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.986702 -75.99662 0.992416 0.992125 227.6909 1347921. -190.6765 3402.401 0.000000 Std. Error 0.016916 59.99073 t-Statistic 58.33010 -1.266806 Prob. 0.0000 0.2165 2362.277 2565.722 13.76260 13.85776 13.79169 0.701578

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

所以，由上图可得， 一元线性回归方程为 XFJ=0.986702*LB-75.99662 除劳动报酬LB外，企业盈余YY也会影响居民消费XFJ,看散点图和因果关系检验。7,000 6,000 5,000 4,000

YY3,000 2,000 1,000 0 0 2,000 4,000 XFJ 6,000 8,000 10,000

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Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/01/13 Time: 15:33

Sample: 1978 2005 Lags: 1 Null Hypothesis: YY does not Granger Cause XFJ XFJ does not Granger Cause YY Obs 27 F-Statistic 4.25720 0.09358 Prob. 0.0501 0.7623

从散点图看和因果关系检验看应该把YY引入方程中，进行一元线性回归如下：

Dependent Variable: XFJ Method: Least Squares Date: 12/01/13 Time: 15:34

Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Coefficient LB YY C R-squared Adjusted

R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.740808 0.362075 46.91513 0.997789 0.997612 125.3710 392946.9 -173.4194 5641.541 0.000000 Std. Error 0.032893 0.046452 36.60282 t-Statistic 22.52199 7.794692 1.281735 Prob. 0.0000 0.0000 0.2117 2362.277 2565.722 12.60139 12.74412 12.64502 1.122075

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

显然回归得到改善，引入YY是正确的，最后得到回归方程 XFJ=0.740808*LB+0.362075*YY+46.91513

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2.固定资产投资模型(结果控制在本页)进行三元线性回归如下： Dependent Variable: TZG Method: Least Squares Date: 12/01/13 Time: 15:38

Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Coefficient ZJ YY CZ C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) (1) Dependent Variable: TZG Method: Least Squares Date: 12/01/13 Time: 15:40 1.111864 0.431692 0.143210 31.27625 0.997573 0.997270 104.7010 263095.1 -167.8032 3288.646 0.000000 Std. Error 0.243152 0.052566 0.405308 27.82517 t-Statistic 4.572716 8.212352 0.353338 1.124027 Prob. 0.0001 0.0000 0.7269 0.2721 1628.997 2003.852 12.27166 12.46197 12.32984 1.298515

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