計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)計(jì)劃與實(shí)驗(yàn)總結(jié) (五)

一元線性回歸模型

2.1實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

掌握一元線性回歸模型的基本理論，一元線性回歸模型的建立、估計(jì)、檢驗(yàn)

及預(yù)測(cè)的方法，以及相應(yīng)的EViews軟件操作方法。

2.2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

建立中國消費(fèi)函數(shù)模型。

以表2.1中國的收入與消費(fèi)的總量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立中國消費(fèi)函數(shù)的一元線

性回歸模型。

表2.1

年份X(GDP)Y(Cons)

199018319.511365.2

199121280.413145.9

199225863.715952.1

199334500.720182.1

199446690.726796

199558510.533635

199668330.440003.9

199774894.243579.4

199879003.346405.9

199982673.249722.8

2(X)089112.554617.2

200198592.958927.4

2002107897.662798.5

2003121730367493.5

2004142394.275439.7

數(shù)據(jù)來源：2004年中國統(tǒng)計(jì)年鑒，中國統(tǒng)計(jì)出版社

2.3實(shí)驗(yàn)步驟

2.3.1散點(diǎn)相關(guān)圖分析

將表1.1的GDP設(shè)為變量X,總消費(fèi)設(shè)為Y,建立變量X和Y的相關(guān)圖，

如圖2.1所示?？梢钥碭和Y之間呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系?？梢越⒁辉€性回

歸模型。

80000

70000-

o

60000-。°

o

50000-o

>?！?/p>

40000-。

30000-

o

20000-。

o

10000-I2--------,----------------,----------------,----------------

04000080000120000160000

X

圖2.1

2.3.2估計(jì)線性回歸模型

在數(shù)組窗口中點(diǎn)擊Proc\MakeEquation,如果不需要重新確定方程中的變量

或調(diào)整樣本區(qū)間，可以直接點(diǎn)擊0K進(jìn)行估計(jì)。也可以在EViews主窗口中點(diǎn)

firQuick\EstimateEquation,在彈出的方程設(shè)定框(見圖2.2)內(nèi)輸入模型：

YCX或K=C(1)+C(2)*X

圖2.2

■Equation:UNTITLEDTorkfile:UNTITLED\Un...

View|Proc|Object|Print|NameFreezeEstimateForecastStatsResids

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:10/01/07Time:18:07

Sample:19902004

Includedobservations:15

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C2329.4011191.9231.9543220.0725

X0.5469500.01489936.711100.0000

R-squared0.990446Meandependentvar41337.64

AdjustedR-squared0.989711S.D.dependentvar20619.15

S.E.ofregression2091.475Akaikeinfocriterion18.25269

Sumsquaredresid56865498Schwarzcriterion18.34710

Loglikelihood-134.8952F-statistic1347.705

Durbin-Watsonstat0.478071Prob(F-statistic)0.000000

圖2.3

還可以通過在EViews命令窗口中鍵入LS命令來估計(jì)模型，其命令格式為：

LS被解釋變量C解釋變量

系統(tǒng)將彈出一個(gè)窗口來顯示有關(guān)估計(jì)結(jié)果(如圖2.3所示)。

因此，我國消費(fèi)函數(shù)的估計(jì)式為：

Y=2329.401+0.547*X

(1.95)(36.71)R2R99s.e.=2091/=1347

.中括號(hào)內(nèi)數(shù)字是相應(yīng)t統(tǒng)計(jì)量的值。s.e.是回歸函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差，即

8-2)。R2是可決系數(shù)。寵2=099,說明上式的擬合情況好，M變差的

99%由變量為解釋。因?yàn)?二36.71,3)5(15)=2.13,所以檢驗(yàn)結(jié)果是拒絕原假設(shè)

仇=3即總消費(fèi)和GDP之間存在線性回歸關(guān)系。上述模型的經(jīng)濟(jì)解釋是，GDP

每增長1億元，我國消費(fèi)將總額將增加0.547億元。

EViews-[Equation:UHTITLEDforkfile:UNTITLED\

J1

^3FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelp

View|Proc|Object|Print|MamejFreeze|Estimate|Forecast153ts|Resids|

obsActualFittedIResidualResidualPlot

199011365.212349.2-984.0461[1

199113145.913968.7-822.810

199215952.116475.5-523.444

199320182.121199.5-1017.45

199426796.027866.9-1070.87

199533635.034331.7-696.703*\,

199640003.939702.7301.2061Y1

199743579.443292.8286,637

199846405.945540.2865.6661

199949722.847547.52175.32

1

200054617.251069.53547.7411>

200158927.456254.82672.647

200262798.561344.01454.541

200367493.568909.8-1416.25

200475439.780211.9-4772.171

圖2.4

2.3.3殘差圖

在估計(jì)方程的窗口選擇Vicw\Actual,Fitted,Residual\Actual,Fitted,Residual

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