多元線(xiàn)性回歸W精編d檢驗(yàn)修訂稿

1、XI多元線(xiàn)性回歸W精編d檢驗(yàn)湖南商學(xué)院模擬實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱(chēng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模擬實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱(chēng)多元線(xiàn)性回歸模型的向量表述和 Wald檢驗(yàn)班級(jí)姓名學(xué)號(hào)學(xué) 時(shí)實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)：實(shí)驗(yàn)樓時(shí)間:小組成員實(shí)驗(yàn)?zāi)康模嚎疾煳覈?guó)白1980-2001年的國(guó)債發(fā)行額度與相關(guān)因素之間的數(shù)量關(guān)系。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)文件夾sy5.WFl, Y表示國(guó)債發(fā)行額（單位：億元），XI表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（單位: 百億元），X2表示每年的財(cái)政赤字額（單位：億元），X3表示年還本付息額（單位：億 元），t表示第t年的觀測(cè)數(shù)據(jù)。模型：實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：1 如何利用命令，建立X和Y矩陣；選擇 XI, X2, X3, Yas groupname groupOl（2）輸入 m

2、atrix mat_ystoni（y, mat_y） , stom（groupOl, mat_x）如何運(yùn)用多元線(xiàn)性回歸的估計(jì)公式進(jìn)行回歸的OLS估計(jì)；輸入 LS Y C XI X2 X3name eqOlDependent Variable: YMethod: Least SquaresDate： 03/30/15Time: 21:22Sample: 1980 2001Included observations: 22Coeffi StdStatisti Pro bcientErrorc4. 3139C9921.66725 0. 199102 0.84440. 3452020.154470 2

3、.234756 0.0384X2X30. 99540.00000.0000030. 8797590. 031613 31. 486990. 049508 17. 770210. 9989Mean dependent1216. 3R-squared55var95Adjusted R-0. 9987S D dependent1485. 9squared81var93S. E. of51.887Akaike info10. 898regression05criterion98Sum squared48460.11.097resid78Schwarz criterion35115.88Hannan-Q

4、uinn10. 945Log likelihood88criter.715735. 3Durbin-Watson2. 1168F-statistic47sta t34Prob(F-0. 0000statistic)00利用命令計(jì)算隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差卻,并計(jì)算p的方差-協(xié)方差矩陣和相應(yīng)的t統(tǒng)計(jì) 量，并在5%的顯著性水平下做參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)；輸入 scalar de 11ahat2=eq01. ssr/ (22-4)輸入 scalar deltahat二sqrt (deltahat2)輸入 matrix vat_cov_B二eq01coefcovor 在回歸方程中點(diǎn)擊 viewCovariance

5、matrix輸入 vector ttt=eq01. tstats對(duì)如下的假設(shè)做Wald檢驗(yàn)：eqOlviewcoefficient test waldc(2)=0, c(3)=0Wald Test:Equation： EQ01TestStatisticValueProbabilidftyF-920. 44(2, 18)statistic490. 0000Chi-1840. 82square900. 0000Null Hypothesis Summary:NormalizedRestriction (二 0)ValueStd ErrC(2)0. 3452020. 154470C(3)0. 9954030.031613Restrictions are l