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文檔簡介
《計量經(jīng)濟學》
案例集E實訓指導手冊基于EViews
實驗名稱多元線性回歸
1.實驗目標
知識目標:
(1)洲別多元線性回歸模型中的“線性”的含義;
(2)理解多元線性回歸中的基本假定;
(3)掌握多元線性回歸模型的回歸方程解讀。
能力目標:
(1)能夠通過Evicws軟件利用普通最小二乘法完成參數(shù)估計;
(2)能夠通過Eviews軟件運用,檢驗、尸檢驗和擬合優(yōu)度檢驗對回歸參數(shù)進行檢驗;
(3)能夠通過Eviews軟件對被解釋變量進行點預測和區(qū)間預測。
價值目標:
(1)餐飲業(yè)與中國傳統(tǒng)文化有著密切的聯(lián)系,如傳統(tǒng)美食和餐飲習俗。在分析餐飲業(yè)企
業(yè)收入的影響因素時,引導學生思考如何保護和傳承中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化,推動餐飲文化的創(chuàng)新
和發(fā)展。
(2)人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均可支配收入反映了不同地區(qū)和群
體的收入差距。通過分析這些數(shù)據(jù),引導學生關注收入分配的公平性,思考如何促進經(jīng)濟增長
與收入分配公平的良性循環(huán)。
(3)餐飲企業(yè)數(shù)量是一個重要的影響因素,涉及到企業(yè)經(jīng)營以及就業(yè)創(chuàng)造等方面。在分
析中,引導學生思考餐飲企業(yè)對就業(yè)機會的提供和社會責任的履行,如關注員工工資福利、食
品安全等問題,啟發(fā)學生的社會責任感。
2.實驗內(nèi)容
為了分析我國餐飲業(yè)企業(yè)收入(力的影響因素,收集了2002-2021年的人均GDP(X2),城鎮(zhèn)
居民人均可支配收入(X3),農(nóng)村居民人均可支配收入(為)和餐飲企業(yè)數(shù)量(X5),請根據(jù)附件
Excel軟件建立合理的計量經(jīng)濟學模型(規(guī)定顯著性水平為().()5),找出影響我國餐飲業(yè)企業(yè)收
入的關鍵因素,并進行定量的分析。
表1中國餐飲業(yè)企業(yè)收入及相關數(shù)據(jù)
餐飲業(yè)企業(yè)收入城鎮(zhèn)居民人均可農(nóng)村居民人均可餐飲企業(yè)數(shù)最
年份人均GDPX2/元
17億元支配收入X3/元支配收入X4/元X5/個
2002624.259506765225295021
2003746.9910666840626905935
20041153.27124879335302710067
20051199.28143681038233709922
20061465.141673811620373111822
20071815.912()49413603432714070
20082581.82241(X)15549499922523
20092668.042618016901543520694
20103177.983080818779627221595
20113735.713627721427739422496
20124250.823977124127838923390
20134484.294349726467943026743
20144543.646912288441048926634
20154819.4749922311951142225947
20164949.5853783336161236326359
20175004.0359592363961343225884
20185290.665534392511461726258
20196243.9770078423591602129918
20205852.4871828438341713132901
20217616.9481370474121893137900
85698492832013339486
3.實驗原理
(1)利用OLS法對多元線性回歸模型的參數(shù)進行估計;
(2)利用/檢驗和擬合優(yōu)度檢驗對模型進行統(tǒng)計檢驗;
(3)利用點預測和區(qū)間預測對模型進行外推預測。
4.注意事項
多元線性回歸中的“線性”是指對各個回歸系數(shù)而言是“線性”的,對變量可以是線性
的也可以是非線性的
例如:生產(chǎn)函數(shù)丫二人/長夕〃
取對數(shù)lny=lnA+alnL+QlnK+ln",這也是多元線性回歸模型,只是這時的變量為1耐、
InL、InK。
5.實驗步驟
(1)建立工作文件并錄入數(shù)據(jù)
在主菜單中選擇[File]-[New]??【W(wǎng)orkfile】,彈出WorkfileCreate對話框,在Workfi
lestructuretype中選擇Dated-regularfrequency,然后在Frequency中選擇annual,Startdate
中輸入2002,Enddale中輸入2021.
單擊OK,然后生成一個新的工作文件,如下圖所示:
(2)創(chuàng)建序列
在命令窗口輸入語句:dataYX2X3X4X5,如下圖所示:
dataYX2X3X4X5
HWorkfile:UNTITLED
|ViewProclobjectlIPrintSaveDetails+/-ShowFetchStoreDelete
Range:20022021-20obs
sample:2UU22021-2Uobs
C
resid
x2
x3
x4
xy5
點擊回車鍵之后,出現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入界面(以表格形式出現(xiàn)):
回Group:UNTITLEDWorkfileUNTlTlED::Untit1ed\-BX
[View]Proc]Otject][Print[Name[Freeze]Defaulty[soit]mn$po$e回K+/-]&mpl+UTtUe]s
obs
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
再將表格中的數(shù)據(jù)通過復制、粘貼的方式寫入Eviews的數(shù)據(jù)表格,如下圖所示:
回Group:UNTITLEDWorkfile:UNTTnED::Unt!tled\BX
1View|ProclObjelPrintName1FreezeDefaultScrtTransposeIEdit*/-!Smpl*/-1Title
obsYX2X3X4X5
2002624.25009506.0007652.0002529.0005021.000
2003746.990010666.008406.0002690.0005935.000
20041153.27012487.009335.0003027.00010067.00
20051199.28014368.0010382.003370.0009922.000
20061465.14016738.0011620.003731.00011822.00
20071815.91020494.0013603.004327.00014070.00
20082581.82024100.0015549.004999.00022523.00
20092668.04026180.0016901.005435.00020694.00
20103177.98030808.0018779.006272.00021595.00
20113735.71036277.0021427.007394.00022496.00
20124250.82039771.0024127.008389.00023390.00
20134484.29043497.0026467.009430.00026743.00
20144543.60046912.002884400104890026634.00
20154819.47049922.0031195.0011422.0025947.00
20164949.58053783.0033616.0012363.0026359.00
20175004.03059592.0036396.0013432002588400
20185290.60065534.0039251.0014617.0026258.00
20196243.97070078.0042359.0016021.0029918.00
20205852.480718280043834.0017131.0032901.00
20217616.94081370.0047412.0018931.0037900.00
(3)設定模型
在對話框中輸入“l(fā)ineYX2X3X4X5”或者在數(shù)據(jù)表“Group”中點擊
“View/gr叩h/line/ok”出現(xiàn)序列Y、X2、X3、X4、X5的線性圖如下:
可以看出Y、X2、X3、X4、X5都是逐年增長的,但增長速率有所變動,X4在多數(shù)年
份出現(xiàn)水平變動,說明變量不一定是線性關系,可將模型設定為對數(shù)模型,對數(shù)據(jù)進行處理
(取解釋變量與被解釋變量的對數(shù)),生成新的序列InY、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5:
InYlnX2lnX3lnX4lnX5
6.449.168.947.848.52
6.629.279.047.908.69
7.059.439.148.029.22
7.099.579.258.129.20
7.299.739.368.229.38
7.509.939.528.379.55
7.8610.099.658.5210.02
7.8910.179.748.609.94
8.0610.349.848.749.98
8.2310.509.978.9110.02
8.3510.5910.099.0310.06
8.4110.6810.189.1510.19
8.4210.7610.279.2610.19
8.4810.8210.359.3410.16
8.5110.8910.429.4210.18
8.5211.0010.509.5110.16
8.5711.0910.589.5910.18
8.7411.1610.659.6810.31
8.6711.1810.699.7510.40
8.9411.3110.779.8510.54
初步設定模型為:
Iny=4+AInX2+鳳InX3+凡InX4+&InX$
(4)參數(shù)估計
點擊主界面菜單Quick\EsiimateEqualion,彈出對話框。也可以輸入“LSInYcInX21nx3
InX41nx5”(注意被解釋變量y一定要放在最前面,變量間留空格)
得到結(jié)果如下:
(=)Equation:UNTHLEDWorkfileUN7m.ED::Untitled\-DX
View|Proc)Object||Print|Name|Freeze||Estimate〔Forecast1StatsResids
DependentVanable:LNY
MetiodLeastSquares
Date:07/12/23Time:15:10
Sample:20022021
Includedobservations20
VariableCoeffidentStdError(-StatisticProb
C-22871181388300-16474240.1203
LNX21.557333043342035931310.0027
LNX3-13959680882570-15817080.1346
LNX403439080.5367150.6407660.5313
LNX505005080095932521731700001
R-squared0996692Meandependentvar7.982000
AdjustedR-squared0.995810SDdependentvar0.737611
S.Eofregression0047747Akaikeinfocrtenon-3.033479
Sutnsquaredresid0.034197Scfiwarzcrrteiion-2784546
Loglikelihood35.33479Hannan-Oulnaenter.-2.984885
F-s:atistic1129835Durbin-Watsonstat1532518
ProtXF-statostic)0000000
(5)模型檢驗
①經(jīng)濟意義檢驗
氏二1.5573>0,/74=0.3439>0,網(wǎng)=0.5005>0,符合經(jīng)濟常識,通過經(jīng)濟檢驗;
鳳=-1.3960不符合經(jīng)濟常識,說明該變量選擇不合適。
②統(tǒng)計檢驗一擬合優(yōu)度檢驗
R2=0.996表示99.6%的y的變化可以由模型作出解釋,模型代表性高。
③F檢驗
F統(tǒng)計量的相伴概率為0,表明在給定5%的顯著性水平下,所有解釋變量聯(lián)合起來對被解釋
變量中國餐飲業(yè)企業(yè)收入有顯著影響
@t檢驗
LnX2和lnX5的I統(tǒng)計量的相伴概率都小于0.05,表明在給定5%的顯著性水平下,兩個解
釋變量各自都對被解釋變量中國餐飲業(yè)企業(yè)收入有顯著影響。
LnX3和lnX4的t統(tǒng)計量的相伴概率都大于0.05,表明在給定5%的顯著性水平下,兩個解
釋變量各自都對被解釋變量中國餐飲業(yè)企業(yè)收入沒有顯著影響。
(6)模型預測
在命令窗口輸入語句:expand20022022,或者單擊工作文件框中Pros中的slructure/resize
currentpage,將樣本空間從2002-2021擴展到2002-2022,執(zhí)行語句:dataYX2X3X4X5,將
2022年數(shù)據(jù)粘貼至Evicws表格中如下圖所示:
叵]Group:UNTILEDWorkfile:UNinLED::Untitled\-DX
[viewjProcjObject|PrintName(FreezeDefauk|Sortjlranspose)Edit*/-1Smpl*/-]Title|S
ODSLNYLNX2LNX3LNX4LNXb
20026.4400009.1600008.94000078400008.520000
20036.6200009.2700009.0400007.9)00008.690000
20047.0500009.4300009.1400008.0200009.220000
20057.09000095700009.25000081200009.200000
20067.29000097300009.36000082200009.380000
20077.5000009.9300009.5200008.3700009.550000
20087.86000010.090009.6500008.52000010.02000
20097.89000010.170009.74000086500009.940000
2010806000010.34000984000087400009980000
20118.23000010.500009.970000891000010.02000
20128.35000010.5900010.090009.03000010.06000
20lF8.41000010.6800010.180009.15000010.19000
2014842000010.76000102700092500001019000
2015848000010.82000103500093400001016000
20168.51000010.8900010.420009.42000010.18000
20178.52000011.0000010.500009.51000010.16000
20188.57000011.0900010.580009.5)000010.18000
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