實驗三多元線性回歸模型的估計和檢驗

1、 實 驗 報 告課程名稱： 計量經(jīng)濟學 實驗項目： 實驗三 多元線性回歸模型的 估計和檢驗 實驗類型：綜合性 設計性 驗證性R專業(yè)班別： 姓 名： 學 號： 實驗課室： 指導教師： 石立 實驗日期： 2014年5月12日 廣東商學院華商學院教務處 制 一、實驗項目訓練方案小組合作：是 否R小組成員：無實驗目的：掌握多元線性回歸模型估計和檢驗的方法。實驗場地及儀器、設備和材料實驗室：普通配置的計算機，Eviews軟件及常用辦公軟件。實驗訓練內(nèi)容（包括實驗原理和操作步驟）：【實驗步驟】（一）國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長模型：分析廣東省國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長，根據(jù)廣東數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)見“表：廣東省宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)-第三章.

2、xls”文件，各變量的表示按照試驗指導課本上的來表示）選擇不變價GDP（GDPB）、不變價資本存量（ZC）和從業(yè)人員（RY），把GDPB作為因變量，ZC和RY作為兩個解釋變量進行二元線性回歸分析。要求：按照試驗指導課本，分別作：1作散點圖（GDPB同ZC，GDPB同RY）（結果控制在本頁）2進行因果關系檢驗（GDPB同ZC，GDPB同RY）（結果控制在本頁）Pairwise Granger Causality TestsDate: 05/12/14 Time: 12:10Sample: 1978 2005Lags: 2 Null Hypothesis:ObsF-StatisticPr

3、ob.  ZC does not Granger Cause GDPB 26 3.849390.0376 GDPB does not Granger Cause ZC 19.07482.E-05Pairwise Granger Causality TestsDate: 05/12/14 Time: 12:10Sample: 1978 2005Lags: 3 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProb.  RY does not Granger Cause GDPB 25

4、 2.887440.0641 GDPB does not Granger Cause RY 3.463090.0382 從因果關系檢驗看，ZC明顯影響GDPB，RY不明顯，這是可以理解的，計劃經(jīng)濟時期存在著隱性失業(yè)，使得勞動力的變化對產(chǎn)出的影響不明顯。3作GDPB同ZC和RY的多元線性回歸，寫出模型估計的結果，并分析模型檢驗是均否通過？（三個檢驗）（結果控制在本頁）得到的估計方程GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.59974將建立的二元回歸模型（GDPB同ZC和RY）同一元回歸模型（GDPB同ZC、GDPB同RY）相比較，分析優(yōu)點。（

5、結果控制在本頁）5結合相關的經(jīng)濟理論，分析估計的二元回歸模型的經(jīng)濟意義。（結果控制在本頁）估計方程的判定系數(shù)人R2接近1；參數(shù)顯著性t檢驗均大于2；方程顯著性F檢驗顯著。調(diào)整的判定系數(shù)為0.99085，比上面的一元回歸有明顯改善。（二）宏觀經(jīng)濟模型：根據(jù)廣東數(shù)據(jù)，研究廣東省居民消費行為、固定資產(chǎn)投資行為、貨物和服務凈出口行為和存貨行為，分別建立居民消費模型、固定資產(chǎn)投資模型、貨物和服務凈出口模型和存貨增加模型。要求：按照試驗指導課本，分別作出以下模型，并對需要改進的模型進行改進。寫出最終估計的模型結果，并結合相關的經(jīng)濟理論，分析模型的經(jīng)濟意義。（數(shù)據(jù)見“表：廣東省宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)-第三章.xls”

6、文件，各變量的表示按照試驗指導課本上的來表示。）1居民消費模型（結果控制在本頁）根據(jù)經(jīng)濟理論居民消費XFJ取決于勞動報酬LB，看散點圖和因果關系檢驗。Pairwise Granger Causality TestsDate: 05/12/14 Time: 12:34Sample: 1978 2005Lags: 2 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProb.  LB does not Granger Cause XFJ 26 7.190100.0042 XFJ does not Granger Cause L

7、B 5.455160.0124從散點圖看它們之間具有線性關系，從因果關系檢驗看它們之間似乎具有雙向因果關系。宏觀經(jīng)濟中確實如此。進行一元線性回歸如下：得到回歸方程XFJ=0.986702*LB-75.996622固定資產(chǎn)投資模型（結果控制在本頁）固定資產(chǎn)投資TZC顯然取決于固定資產(chǎn)折舊ZJ、營業(yè)盈余YY和財政支出CZ，進行三元線性回歸如下：分別去掉一個解釋變量進行三個二元線性回歸如下：從上面三個回歸結果可以看出，只要固定資產(chǎn)折舊ZJ和財政支出CZ其中一個不在方程中，回歸就能得到很好的擬合。現(xiàn)在暫且去最后一個回歸方程來使用，方程為 TZG=0.430093*YY+1.869278*CZ

8、+20.918933貨物和服務凈流出模型（結果控制在本頁）先考慮影響貨物和服務凈流出CK的因素為支出法的國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP，看散點圖和因果關系檢驗。從散點圖和因果關系檢驗看它們具有關系，進行一元線性回歸如下：在所有收集到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，年利率LL是一個可以考慮引入的因素，引入LL進行二元線性回歸如下：最后得到回歸方程 CK=0.88239*GDP-42.65989*LL+202.21734存貨增加模型（結果控制在本頁）存貨增加TZC顯然取決于城鄉(xiāng)儲蓄CX和商品零售價格指數(shù)PSL，進行二元線性回歸如下：方程為 TZC=0.030633*CX+1.780806*PSL-209.0546二、實驗總結與

9、評價實驗總結（包括實驗數(shù)據(jù)分析、實驗結果、實驗過程中出現(xiàn)的問題及解決方法等）：見實驗步驟中。1、多元線性回歸模型是將總體回歸函數(shù)描述為一個被解釋變量與多個解釋變量之間線性關系的模型。通常多元線性回歸模型可以用矩陣形式表示。 2、多元線性回歸模型中對隨機擾動項U的假定，除了零均值假定、同方差假定、無自相關假定、隨機擾動與解釋變量不相關假定、正態(tài)性假定以外，還要求滿足無多重共線性假定。 3、多元線性回歸模型參數(shù)的最小二乘估計式；參數(shù)估計式的分布性質(zhì)及期望、方差和標準誤差；在基本假定滿足的條件下，多元線性回歸模型最小二乘估計式是最佳線性無偏估計式。 4、多元線性回歸模型中參數(shù)區(qū)間估計的方法。 5、多

10、重可決系數(shù)的意義和計算方法，修正可決系數(shù)的作用和方法。 6、F檢驗是對多元線性回歸模型中所有解釋變量聯(lián)合顯著性的檢驗，F(xiàn)檢驗是在方差分析基礎上進行的。 7、多元回歸分析中，為了分別檢驗當其他解釋變量不變時，各個解釋變量是否對被解釋變量有顯著影響，需要分別對所估計的各個回歸系數(shù)作t檢驗。 8、利用多元線性回歸模型作被解釋變量平均值預測與個別值預測的方法。對實驗的自我評價：1總結本次實驗的實驗成果、遇到的問題和收獲。（50字左右）國家的各項指數(shù)都是息息相關的，在實驗過程當中對散點圖、因果關系檢驗的步驟不是很熟悉，通過老師和同學的指導我才慢慢熟悉了步驟，在以后的實驗中有很大的作用。2將本實驗同“實驗二”相比較，比較有哪些不同，又有何收獲。（50字左右）在實驗二中主要是以因果關系分析以及一元線性回歸為主，而實驗三則涉及到了多元線性回歸的相關實驗，總體難度不大，但對具體步驟不夠熟練還有待加強練習。3學習的自我評價：評價自我對本課程知識內(nèi)容的掌握程度、對實驗操作的掌握熟練情