计量经济学实验报告
二〇一二年三月
| 实验名称 | 简单线性回归模型 | 实验日期 | 2012-03-19 | |
| " 实验目的 | 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的体现。 | |||
| " 实 验 内 容 | 1、建立工作文件并导入数据 2、数据的描述统计和图形统计 3、设定模型，有普通最小二乘法估计参数 4、模型检验 5、回归预测（点估计） | |||
| 实验过程及其处理（数据、图表、方案等）： 1.①建立工作文件 首先，双击EViews图标，进入EViews主页。在菜单中依次点击File\\Nwe\\Workfile,出现对话框“Workfile Range”.选择“Annual”,并在“Start date”中输入开始时间或序号，点击“OK” ②导入数据 打开“Eviews”主页，点击“File”→“import” →“Read Text Lotus Excel” 在workfile中，选中x和y，右击鼠标，选中“open”→“as grup”即可。 obs | X | Y | ||
| 1978 | 381.0000 | 184.0000 | ||
| 1979 | 419.0000 | 208.0000 | ||
| 1980 | 463.0000 | 238.0000 | ||
| 1981 | 492.0000 | 2.0000 | ||
| 1982 | 528.0000 | 288.0000 | ||
| 1983 | 583.0000 | 316.0000 | ||
| 1984 | 695.0000 | 361.0000 | ||
| 1985 | 858.0000 | 446.0000 | ||
| 1986 | 963.0000 | 497.0000 | ||
| 1987 | 1112.000 | 565.0000 | ||
| 1988 | 1366.000 | 714.0000 | ||
| 19 | 1519.000 | 788.0000 | ||
| 1990 | 14.000 | 833.0000 | ||
| 1991 | 13.000 | 932.0000 | ||
| 1992 | 2311.000 | 1116.000 | ||
| 1993 | 2998.000 | 1393.000 | ||
| 1994 | 4044.000 | 1833.000 | ||
| 1995 | 5046.000 | 2355.000 | ||
| 1996 | 5846.000 | 27.000 | ||
| 1997 | 20.000 | 3002.000 | ||
| 1998 | 6796.000 | 3159.000 | ||
| 1999 | 7159.000 | 3346.000 | ||
| 2000 | 7858.000 | 3632.000 | ||
| 2001 | 8622.000 | 3869.000 | ||
| 2002 | 9398.000 | 4106.000 | ||
| 2003 | 10542.00 | 4411.000 | ||
| 2004 | 12336.00 | 4925.000 | ||
| 2005 | 14053.00 | 5463.000 | ||
| 2006 | 16165.00 | 6138.000 | ||
| 2007 | 134.00 | 7081.000 | ||
2.数据的描述统计和图形统计
在得到第一步骤之后，得到X和Y的描述统计结果，并在该对话框中点“View”→“Gramp” →“Scatter” →“Sample scatter”
3.设定模型，有普通最小二乘法估计参数
①在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation specification”对话框，选用OLS估计，既选“Least Squares”,在“Equation specification”对话框中键入“Y C X”，点“OK”或按回车，既出现回归结果。
| Dependent Variable: Y | ||||
| Method: Least Squares | ||||
| Date: 01/01/04 Time: 00:47 | ||||
| Sample: 1978 2007 | ||||
| Included observations: 30 | ||||
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | 224.3149 | 55.114 | 4.031457 | 0.0004 |
| X | 0.3830 | 0.007743 | 49.90815 | 0.0000 |
| R-squared | 0.988884 | Mean dependent var | 2175.067 | |
| Adjusted R-squared | 0.988487 | S.D. dependent var | 2021.413 | |
| S.E. of regression | 216.78 | Akaike info criterion | 13.66107 | |
| Sum squared resid | 1317251. | Schwarz criterion | 13.75448 | |
| Log likelihood | -202.9161 | F-statistic | 2490.823 | |
| Durbin-Watson stat | 0.115812 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
(55.114) (0.007743)
t = (4.031457) (49.90815)
R2 = 0.988884 F = 2490.823 n =30
②在Equation框中，点击“Reside“
4.模型检验
1.经济意义检验
所估计的参数B^1=224.3149 , B^2=0.383,说明人均GDP每增加1元，平均说来可导致居民消费水平提高0.383元。这与经济学中边际消费倾向的意义相符。
2．拟合优度和统计检验
拟合优度的度量：由表可看出，本例中的可决系数为0.988884，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，既解释变量“人均GDP”对被解释变量“居民消费水平”的绝大部分差异作出了解释。
需要说明的是，由于一些时间序列数据往往具有相同的变动趋势，即使两个变量没有实际联系，也有可能表现出较显著的“联系”，也会产生较高的可决系数，这时时间序列变量间的联系有可能是虚假的。
对回归系数的t检验：针对Ho：B1=0 和Ho：B2=0，由表可知，估计的回归系数B^1的标准误差和t值分别为: SE(B^1)=55.114,t(B^1)=4.031457; B^2的标准误差和t值分别为: SE(B^2)=0.007743, t(B^2)=49.90815.取a=0.05,查t分布表得自由度为n-2=30-2=28的临界值t0.025(28)=2.048.因为t(B^1)=4.031457>t0.025(28)=2.048,所以应拒绝Ho：B1=0;因为t(B^2)=49.90815> t0.025(28)=2.048,所以应拒绝Ho：B2=0.这表明,人均GDP对居民消费水平的确有显著影响.
5.回归预测（点估计）
在X和Y的数据表中，点击“Descriptive Stats\\Cmmon Sample”，则得到X和Y的描述统计结果。
| Date: 03/20/12 Time: 17:20 | ||
| Sample: 1978 2007 | ||
| X | Y | |
| Mean | 5048.133 | 2175.067 |
| Median | 2654.500 | 1254.500 |
| Maximum | 134.00 | 7081.000 |
| Minimum | 381.0000 | 184.0000 |
| Std. Dev. | 5201.834 | 2021.413 |
| Skewness | 1.108572 | 0.813474 |
| Kurtosis | 3.304618 | 2.537575 |
| Jarque-Bera | 6.2607 | 3.575994 |
| Probability | 0.043704 | 0.167295 |
| Sum | 151444.0 | 65252.00 |
| Sum Sq. Dev. | 7.85E+08 | 1.18E+08 |
| Observations | 30 | 30 |
| s | ||||
| 指导教师简评： | ||||
| 成绩： |
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