一元線性回歸

1、山東輕工業(yè)學院實驗報告成績課程名稱計量經濟學 指導教師 實驗日期院（系） 商學院 專業(yè)班級 實驗地點四機房學生姓名 學號 同組人實驗項目名稱 計量經濟學一元線性回歸模型實驗一、實驗目的和要求Eviews基本操作：（1）數(shù)據(jù)的輸入、編輯與序列生成；（2）散點圖分析與描述統(tǒng)計分析；（3）數(shù)據(jù)文件的存貯、調用與轉換。利用Eviews做一元線性回歸模型參數(shù)的OLS估計、統(tǒng)計檢驗、點預測和區(qū)間預測二、實驗內容對貨物運輸量尸隨著國內生產總值GDP變化的一元線性回歸模型進行估計對估計結果進行結構分析對估計結果進行統(tǒng)計檢驗假如2000年某市以1980年為不變價的國內生產總值為620億元，求2000年貨物運輸量

2、預測值及預測區(qū)間三、實驗原理計量經濟學研究問題的方法1.建立模型2.估計參數(shù)3.檢驗模型4.經濟預測四、主要儀器設備、試劑或材料運用計算機軟件EViews作計量經濟分析，課本 計算機五、實驗方法與步驟首先，雙擊Eviews程序，進入Eviews主程序。在菜單項一次點 擊 FileNewWorkfile，出現(xiàn)“Workfile create， 在“Data frequency” 中懸 著數(shù)據(jù)頻率：Annual （年度數(shù)據(jù)）Semi- Annual （半年數(shù)據(jù)）Quarterly （季度數(shù)據(jù)）Monthly （月度數(shù)據(jù)）Weekly （周數(shù)據(jù)）Daily（5-day week）（每周5天日數(shù)據(jù)）D

3、aily（7-day week）（每周 7 天日數(shù)據(jù)） Integer data （整數(shù)數(shù) 據(jù)）在起始年份和終止年份輸入“1985”和“1998”點擊“OK”出現(xiàn) “Workfile UNTITLED”工作框。在工作框中已有的兩個變量中“C” 代表截距；resid“代表殘差項。 Workfile: UNTITLED= | 回Vi巳囤 |p口匚 |dbj巳ct| Pint| Saw, | D4tail+，一| Shg | FTteh | Sto巳口目已拍| Gen| Sampl司Range: 1985 1998 - 14 obs Sample: 1985 1998 - 14 obsDisplay

4、 Filter: *回CS RESID輸入數(shù)據(jù)使用輸入命令，對組數(shù)據(jù)進行輸入或編輯可直接輸入:data GDP Y點擊上圖組對話框的“Edit+/。，將數(shù)據(jù)進行輸入估計參數(shù)在Eviews命令框中直接鍵入“LS Y C X”然后回車孺 EViews - Equation: UNTITLED Workfile: UNTTLEDUntitled E 回O File Edit Object View Proc Quick Options Window HelpViEw|lciiz|cibjEizt| 由訥職日住舊哭距| Estimate | FuEizast| Stats | Renids |Depe

5、ndent Variable: Y Method: Least Squares ate: 04/23/13 Time: 20:44 Sample: 1985 1998 Included observations: 14VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C12596.271244.56710.121010.0000GDP26.964154.1203006一 5417920.0000R-squared0.781002Mean dependent var20168.67Adjusted R-squared0.7627S2S.D. depend

6、ent var3512.487S.E. of regression1710.865Akaike info criterion17.85895Sum squared res id35124719Schwarz criterion17.96024Log likelihood-123.0126F-statistic42.7&505Durbin-Watson stat0.859998Prob(F-statistic0.000028IPath = c:usersadmini&tratc?rde DE = nor* | WF = untitlec 必根據(jù)上面的數(shù)據(jù)得出y=12596.27+26.95x(1

7、0.12)(6.54)R2=0.78結構分析：這里所估計的參數(shù)1 = 26.95415表示國內生產總值每增加 一億元，將會導致貨物運輸量增加26.95415萬噸。這符合經濟學中的常理。統(tǒng)計檢驗在用Eviews得出回歸模型參數(shù)估計結果的同時，軟件已經給出 了用于模型檢驗的相關數(shù)據(jù)。由回歸結果可知，本例中的可決系數(shù)RA2=0.78，說明模型在整 體上對數(shù)據(jù)擬合較好。解釋變量“國內生產總值”對被解釋變量“貨物運輸量”的78%的變化做出了解釋。針對H : &= 0以H : P 0，由圖可以看出?；?&的標 準誤差和t0值分別為4.1203和6.541792,回歸系數(shù)何的標準誤差和0t值分別為1244.

8、567和10.12101。在給定的顯著水平a為0.05時， 的置信2程度下對貨物運輸量的影響是顯著的，即通過了變量的顯著性 檢驗，同理，卜 t (n - 2)說明截距項在95%的置信程度下對貨 物運輸量的影響是顯著的。預測假如給出2000年某市以1980年不變價的國內生產總值為620億元， 求2000年貨物運輸量預測值及預測區(qū)間。用Eviews軟件操作如下：主菜單QuickSample在打開的當前樣本區(qū)間選擇框中分別輸入1980,2000主菜單QuickEmpty Group，編輯數(shù)量GDP的數(shù)據(jù)，輸入GDP2000 年的實際值，在回歸模型估計結果顯示窗口的命令中，單桿。recast 命令，打開預測窗口，預測結果變量名的缺省選擇為YF，選擇靜態(tài) 預測，點擊OK鍵。故得到2000年某市貨物運輸量預測值為29307.84億元。六、討論、心得通過利用Eviews軟件將所學到的計量知識進行實踐，讓我加深 了對理論的理解和掌 握，直觀而充分地體會到老師課堂講授內容的 精華之所在。在實驗過程中我們提高了手動操作軟件、數(shù)量化分析與 解決問題的能力，還可以培養(yǎng)我在處理實驗經濟問題的嚴謹?shù)目茖W的 態(tài)度，并且避免了課堂知識與實際應用的脫節(jié)。雖然在實驗過程中出 現(xiàn)了很多錯誤，但這些經驗卻錘煉了我們發(fā)現(xiàn)問題的眼光，豐富了我 們分析問題的思路。通過這次實