計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)eviews詳解

1、作業(yè)：2自己設(shè)計(jì)一個(gè)一元線性回歸模型，并查閱2012年統(tǒng)計(jì)年鑒，用1985-2011年數(shù)據(jù)完成下列要求：（1） 作散點(diǎn)圖；（2） 擬合樣本回歸函數(shù)；（3） 對(duì)所建立的模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)；（4） 對(duì)所建立的模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并詳細(xì)解釋檢驗(yàn)結(jié)果；（5） 作歷史模擬圖，并計(jì)算平均絕對(duì)百分比誤差：（6） 用2011年數(shù)據(jù)對(duì)模型作外推檢驗(yàn)；（7） 預(yù)測(cè)2012年、2013年被解釋變量的值，并給出總體均值的95%預(yù)測(cè)區(qū)間。（注：用Eviews完成）解：由經(jīng)濟(jì)理論分析可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與居民消費(fèi)水平有密切關(guān)系。因此，我們?cè)O(shè)定居民消費(fèi)水平（絕對(duì)數(shù)（元）與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）的關(guān)系為：數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2

2、012(1) 散點(diǎn)圖：在Eviews中，通過(guò)QuickGraghScatter Diagram，得到如下散點(diǎn)圖：(2) 擬合樣本回歸函數(shù)：通過(guò)Quickestimation equation，在如下窗口中輸入： 得到：由此可得樣本回歸函數(shù)：，（） （50.495） =0.9903(3) 其中=0.02534是回歸方程的斜率，它表示1985-2011年期間，GDP每增加1億元，居民消費(fèi)水平平均增加0.02534元；=665.6065是回歸方程的截距,她表示不受GDP影響的居民消費(fèi)水平的起始值。，的符號(hào)大小均符合經(jīng)濟(jì)理論及實(shí)際情況。(4) 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。=0.9903，說(shuō)明總離差平方和的99.03%被

3、樣本回歸直線所解釋，只有0.97%未被解釋，因此樣本回歸對(duì)樣本點(diǎn)的擬合優(yōu)度很高。給出顯著性水平，=0.05，查自由度n-2=25的t分布表，得臨界值，=7.398 > ，50.495 > ，拒絕回歸系數(shù)為零的原假設(shè)，說(shuō)明X變量顯著地影響Y變量。(5)作歷史模擬圖，并計(jì)算平均絕對(duì)百分比誤差：1.通過(guò)Forecastname: yf ，S.E: s得到：2.歷史模擬圖通過(guò)：選中y、yf右鍵open as group新得的表中點(diǎn)擊viewgraphline得到歷史模擬圖如下:(6) 用2011年數(shù)據(jù)對(duì)模型作外推檢驗(yàn)通過(guò)QuickEstimate EquationY C X sample：

4、19852010得到的新表中點(diǎn)擊：forecastForecast name：yf，sample range for forecast：19852011，MAPE=19.69%，說(shuō)明該模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)擬合能力差。(7) 預(yù)測(cè)2012年、2013年被解釋變量的值，并給出總體均值的95%預(yù)測(cè)區(qū)間。（1）先對(duì)解釋變量M2進(jìn)行預(yù)測(cè)：畫(huà)出時(shí)序圖如下：發(fā)現(xiàn)X很難用線性擬合，則截取(2005-2011年)做預(yù)測(cè)建立新的組：quickempty group進(jìn)行預(yù)測(cè)：quickestimate equation x c t，sample：20052011得到預(yù)測(cè)表如下：在t列輸入8、9，進(jìn)行預(yù)測(cè)得到：將預(yù)測(cè)得到的X值輸入到Y(jié)與X組的表中，進(jìn)行Y的預(yù)測(cè)：X與Y的新組（2005-2011年）：對(duì)2012、2013年進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到數(shù)值：另得：1、2012年的y預(yù)測(cè)值為：12877.87元, =80.895， 總體均值的95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為：（12669.89，1308