计量经济学 回归分析案例
最新计量经济学案例分析一元回归模型实例分析
案例分析1— 一元回归模型实例分析依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5：表2-5 农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995199619971998199920002001200220032004人均纯收入1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4人均消费支出1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量X ，农村居民人均消费支出为被解释变量Y ，分析Y 随X 的变化而变化的因果关系。
考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下：Y i =β0+β1X i +μi根据表2-5编制计算各参数的基础数据计算表。
求得:082.1704035.2262==Y X∑∑∑∑====3752432495.1986.788859011.516634423.1264471222ii i i iX y x y x 根据以上基础数据求得:623865.0423.126447986.788859ˆ21===∑∑iii xyx β8775.292035.2262623865.0082.1704ˆˆ10=⨯-=-=X Y ββ 样本回归函数为：ii X Y 623865.08775.292ˆ+= 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加100元，居民们将会拿出其中的62.39元用于消费。
二、模型检验1．拟合优度检验952594.0011.516634423.1264471986.788859))(()(22222=⨯==∑∑∑iii i yx y x r2.t 检验525164.3061 210423.12644710.623865011.166345 2ˆˆ222122=-⨯-=--=∑∑n x y iiβσ049206.0423.1264471525164.3061ˆ)ˆ()ˆ(2211====∑ie xVar S σββ6717.112525164.3061423.126447110137.52432495ˆ)ˆ()ˆ(22200=⨯===∑∑σββii e xn X Var S 在显著性水平α=0.05，n-2=8时，查t 分布表，得到：306.2)2(2=-n t α提出假设,原假设H 0：β1=0，备择假设H 1：β1≠067864.12049206.0623865.0)ˆ(ˆ)ˆ(111==-=ββββe S t)2(67864.12)ˆ(21->=n t t αβ，差异显著，拒绝β1=0的假设。
《计量经济学》案例：用回归模型预测木材剩余物(一元线性回归)
案例：用回归模型预测木材剩余物（一元线性回归）伊春林区位于黑龙江省东北部。
全区有森林面积2189732公顷，木材蓄积量为23246.02万m 3。
森林覆盖率为62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。
1999年伊春林区木材采伐量为532万m 3。
按此速度44年之后，1999年的蓄积量将被采伐一空。
所以目前亟待调整木材采伐规划与方式，保护森林生态环境。
为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。
因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关键环节。
下面，利用简单线性回归模型预测林区每年的木材剩余物。
显然引起木材剩余物变化的关键因素是年木材采伐量。
给出伊春林区16个林业局1999年木材剩余物和年木材采伐量数据如表2.1。
散点图见图2.14。
观测点近似服从线性关系。
建立一元线性回归模型如下：y t = β0 + β1 x t + u t表2.1 年剩余物y t 和年木材采伐量x t 数据林业局名 年木材剩余物y t （万m 3） 年木材采伐量x t（万m 3） 乌伊岭 26.1361.4 东风 23.49 48.3 新青 21.97 51.8 红星 11.53 35.9 五营 7.18 17.8 上甘岭 6.80 17.0 友好 18.43 55.0 翠峦 11.69 32.7 乌马河 6.80 17.0 美溪 9.69 27.3 大丰 7.99 21.5 南岔 12.15 35.5 带岭 6.80 17.0 朗乡 17.20 50.0 桃山 9.50 30.0 双丰 5.52 13.8 合计202.87532.005101520253010203040506070yx图2.14 年剩余物y t 和年木材采伐量x t 散点图图2.15 Eviews 输出结果Eviews 估计结果见图2.15。
建立Eviews 数据文件的方法见附录1。
计量经济学放宽基本假定的模型回归例子
例4.1.4中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，可使用如下双对数模型：μβββ+++=22110ln ln ln X X Y其中，Y 表示农村家庭人均消费支出，1X 表示从事农业经营的纯收入，2X 表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
表4.1.1 中国2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）地区人均消费 支出Y从事农业经营的纯收入1X其他来源纯收入2X地区人均消费 支出Y从事农业经营 的纯收入1X其他来源纯收入2X北 京 5724.5 958.3 7317.2 湖 北 2732.5 1934.6 1484.8 天 津 3341.1 1738.9 4489.0 湖 南 3013.3 1342.6 2047.0 河 北 2495.3 1607.1 2194.7 广 东 3886.0 1313.9 3765.9 山 西 2253.3 1188.2 1992.7 广 西 2413.9 1596.9 1173.6 内蒙古 2772.0 2560.8 781.1 海 南 2232.2 2213.2 1042.3 辽 宁 3066.9 2026.1 2064.3 重 庆 2205.2 1234.1 1639.7 吉 林 2700.7 2623.2 1017.9 四 川 2395.0 1405 1597.4 黑龙江 2618.2 2622.9 929.5 贵 州 1627.1 961.4 1023.2 上 海 8006.0 532 8606.7 云 南 2195.6 1570.3 680.2 江 苏 4135.2 1497.9 4315.3 西 藏 2002.2 1399.1 1035.9 浙 江 6057.2 1403.1 5931.7 陕 西 2181.0 1070.4 1189.8 安 徽 2420.9 1472.8 1496.3 甘 肃 1855.5 1167.9 966.2 福 建 3591.4 1691.4 3143.4 青 海 2179.0 1274.3 1084.1 江 西 2676.6 1609.2 1850.3 宁 夏 2247.0 1535.7 1224.4 山 东 3143.8 1948.2 2420.1 新 疆2032.42267.4469.9河 南 2229.3 1844.61416.4注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
回归分析方法和应用中的例子
3.1.2 虚拟变量的应用例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为：123log log P Y βββ++logQ=其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 20.371R =（0.11）（0.017） （0.026）上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。
但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ：01i D ⎧=⎨⎩黑人家庭白人家庭或其他家庭模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ=例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元）①根据上述数据建立一元线性回归方程：ˆ 1.01610.09357yx =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。
01i D ⎧=⎨⎩19791979i i <≥年年 建立回归方程为： ˆ0.98550.06920.4945yx D =++ （9.2409）（6.3997） （3.2853）20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F =虽然上述两个模型都可通过显著性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。
3.5.4 岭回归的举例说明企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。
计量经济学_三元线性回归模型案例分析
选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。
由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。
所以解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数”一，数理经济学方程Y = C(1) + C(2)*XY i=β0+β2X2+β3X3+β4X4二，计量经济学方程设定线性回归模型为：Y i=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ三，数据收集从《国家统计局》获取以下数据：年份财政收入（亿元）Y 国内生产总值(亿元）X2财政支出（亿元）X3商品零售价格指数（%)X41978 519.28 3624.1 1122.09 100.7 1979 537.82 4038.2 1281.79 102 1980 571.7 4517.8 1228.83 106 1981 629.89 4862.4 1138.41 102.4 1982 700.02 5294.7 1229.98 101.9 1983 775.59 5934.5 1409.52 101.5 1984 947.35 7171 1701.02 102.8 1985 2040.79 8964.4 2004.25 108.8 1986 2090.73 10202.2 2204.91 106 1987 2140.36 11962.5 2262.18 107.3 1988 2390.47 14928.3 2491.21 118.5 1989 2727.4 16909.2 2823.78 117.81990 2821.86 18547.9 3083.59 102.1 1991 2990.17 21617.8 3386.62 102.9 1992 3296.91 26638.1 3742.2 105.4 1993 4255.3 34636.4 4642.3 113.2 1994 5126.88 46759.4 5792.62 121.7 1995 6038.04 58478.1 6823.72 114.8 1996 6909.82 67884.6 7937.55 106.1 1997 8234.04 74462.6 9233.56 100.8 1998 9262.8 78345.2 10798.18 97.4 1999 10682.58 82067.5 13187.67 97 2000 12581.51 89468.1 15886.5 98.5 2001 15301.38 97314.8 18902.58 99.2 2002 17636.45 104790.6 22053.15 98.7四，参数估计利用eviews软件可以得到Y关于X2的散点图：可以看出Y和X2成线性相关关系Y关于X3的散点图：可以看出Y和X3成线性相关关系Y关于X1的散点图：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/09/10 Time: 13:16Sample: 1978 2002Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2582.755 940.6119 -2.745825 0.0121X2 0.022067 0.005577 3.956633 0.0007X3 0.702104 0.033236 21.12474 0.0000X4 23.98506 8.738296 2.744821 0.0121R-squared 0.997430 Mean dependent var 4848.366Adjusted R-squared 0.997063 S.D. dependent var 4870.971S.E. of regression 263.9591 Akaike info criterion 14.13511Sum squared resid 1463163. Schwarz criterion 14.33013Log likelihood -172.6889 F-statistic 2717.254Durbin-Watson stat 0.948521 Prob(F-statistic) 0.000000模型估计的结果为：Y i=-2582.755+0.022067X2+0.702104X3+23.98506X4(940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383)t={-2.7458} {3.9567} {21.1247} {2.7449}R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21五，相关检验1.经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP 每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。
计量经济学案例
计量经济学案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和数学工具来分析经济现象，验证经济理论和检验经济政策的有效性。
在实际应用中，计量经济学常常通过案例研究来展示其理论和方法在解决实际问题中的应用。
下面，我们将通过一个实际的案例来说明计量经济学的应用。
某国家的一家汽车制造商希望了解汽车价格与销量之间的关系，以便制定合理的定价策略。
为了研究这一问题，他们收集了过去几年的汽车价格和销量数据，并进行了分析。
首先，他们利用计量经济学中的回归分析方法，建立了汽车价格和销量之间的数学模型。
在这个模型中，销量是因变量，而价格是自变量。
通过回归分析，他们得到了汽车价格对销量的影响程度，以及其他可能影响销量的因素。
接着，他们进行了统计检验，验证了他们建立的数学模型的有效性。
通过检验结果，他们确认了汽车价格对销量的影响，并排除了其他因素对销量的影响。
这为他们制定合理的定价策略提供了重要的依据。
最后，他们利用建立的数学模型，进行了一系列的预测和模拟。
他们可以通过调整汽车价格，来预测不同定价策略对销量的影响，以及对企业利润的影响。
这些预测和模拟结果为企业提供了重要的决策参考。
通过这个案例，我们可以看到计量经济学在实际应用中的重要性和价值。
它不仅可以帮助企业了解市场和消费者行为，还可以为企业决策提供科学的依据。
当然，计量经济学的方法和工具不仅局限于汽车制造业，它在其他行业和领域也有着广泛的应用。
总之，计量经济学案例的研究对于理论的验证和实证分析都具有重要的意义。
通过实际案例的研究，我们可以更好地理解计量经济学的方法和工具，以及它们在解决实际问题中的应用。
希望这个案例能够给大家带来一些启发，也希望大家能够更加重视计量经济学的学习和研究。
计量经济学多元回归分析案例.pdf
计量经济学多元回归分析案例引言计量经济学是运用数理统计和经济学方法研究经济现象的一门学科。
在实际研究中，多元回归分析是一种常用的方法。
本文将通过一个实际案例来介绍计量经济学中的多元回归分析方法和应用。
研究背景单因素回归分析在计量经济学中，单因素回归分析是最基本的方法之一。
它通过确定一个因变量和一个自变量之间的关系，来解释因变量的变化。
然而，在现实世界中，经济现象往往受到多个因素的影响，因此需要使用多元回归分析来更全面地解释经济现象的变化。
问题陈述本研究的问题是探究某个城市的房价与多个因素之间的关系。
具体来说，我们感兴趣的因变量是房价，自变量包括房屋面积、地理位置、周边设施等。
我们希望通过建立一个多元回归模型来解释房价的变化，并分析不同因素对房价的影响程度。
数据收集为了进行多元回归分析，我们需要收集相关的数据。
在本案例中，我们采集了以下数据：1.房价：通过不同的房地产网站获取该城市的房屋销售数据，包括每个房屋的售价信息。
2.房屋面积：通过购房广告或房产中介提供的信息收集每个房屋的面积数据。
3.地理位置：通过经纬度或邮政编码信息获取每个房屋的地理位置信息。
4.周边设施：通过地图应用或开放的公共数据接口获取每个房屋周边设施（如学校、医院、商场等）的数量和距离信息。
数据预处理在进行多元回归分析前，我们需要对收集到的数据进行预处理。
缺失值处理在数据收集过程中，可能会出现数据缺失的情况。
对于缺失的数据，我们可以选择删除相应的样本，或者通过插补方法进行填充。
在本案例中，我们选择使用均值填充的方法。
数据转换由于多元回归模型要求变量之间具有线性关系，因此我们需要对非数值型数据进行转换。
在本案例中，地理位置可以通过编码转换为数值型变量。
模型建立在进行多元回归分析时，我们需要选择适当的模型来描述因变量和自变量之间的关系。
在本案例中，我们选择使用普通最小二乘法（OLS）来估计回归模型的参数。
模型表达式我们将房价作为因变量（Y），房屋面积、地理位置和周边设施作为自变量（X）。
计量经济学 第二章 简单线性回归模型案例分析 PPT
3. 用P值检验 α=0.05 >> p=0.0000
表明，城镇居民人均总收入对城镇居民每百户计算机拥有量确 有显著影响。
4. 经济意义检验：
所估计的参数
,说明城镇
居民家庭人均总收入每增加1元，平均说来城变量选择：被解释变量选择能代表城乡所有居民消费的 “城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量”(单位:台) ； 解释变量选择表现城镇居民收入水平的“城镇居民平均每 人全年家庭总收入”（单位:元） 研究范围：全国各省市2011年底的城镇居民家庭平均每 百户计算机拥有量和城镇居民平均每人全年家庭总收入数 据。
3、总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件 均值表现为解释变量X的某种函数。 样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件 均值表示为解释变量X的某种函数。 总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。
4、随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差， 代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
Yt 12Xt ut
估计参数
假定模型中随机扰动满足基本假定，可用OLS法。 具体操作：使用EViews 软件，估计结果是：
用规范的形式将参数估计和检验的结果写为： Y ˆt11.95800.002873X t
（5.6228） (0.00024) t= (2.1267) (11.9826) R2 0.8320 F=143.5836 n=31
即是说：当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居 民每百户计算机拥有量 平均值置信度95%的预测区间为 （80.6219，86.9473）台。
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个别值区间预测:
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例
最近进行的一项研究是使用计量经济学模型分析了我国交通拥堵问题。
交通拥堵不仅是城市发展的障碍，还对环境和居民的日常生活造成了很大的影响，因此对其进行研究具有重要的意义。
为了分析交通拥堵对出行时间的影响，我们使用了一个多元回归模型。
我们选择的解释变量包括交通流量、交通设施和经济指标，而被解释变量为行程时间。
我们收集了一年的数据，涵盖了多个城市和交通路段。
通过对数据的分析，我们发现交通流量对行程时间的影响是显著的。
当交通流量增加时，行程时间也相应增加。
这表明交通拥堵对出行时间有负面影响。
同时，我们还发现交通设施的改善可以减少行程时间。
例如，增加道路宽度和改善交叉口信号灯可以提高交通效率，缩短行程时间。
此外，我们还发现城市的经济指标与交通拥堵有关。
城市人口数量、经济发展水平和就业率都与交通流量和行程时间呈正相关关系。
这说明城市的人口和经济增长会导致交通拥堵问题的加剧。
根据我们的研究结果，我们提出了一些建议来缓解交通拥堵问题。
首先，可以采取交通管理措施来减少交通流量。
例如，限制车辆进入市区、完善公共交通和建设停车场等。
其次，应该加强对交通设施的投入，提高交通效率。
这包括改善道路、建设高速公路和提升交叉口的信号灯系统。
最后，还应该积极推
动城市的可持续发展和城市规划，促进经济的均衡发展，避免交通拥堵问题的进一步加剧。
综上所述，我们的计量经济学模型分析了我国交通拥堵问题，并提出了一些缓解措施。
这些研究结果对政府和城市规划者在解决交通拥堵问题上提供了有价值的参考。
计量经济学多元回归分析案例
计量经济学案例分析多元回归分析案例财政收入规模的影响因素被解释变量：财政收入(亿元)解释变量：税收(亿元)，经济活动人口(亿元)，国内生产总值(亿元)样本：2000年—2011年的财政收入，税收(亿元)，经济活动人口(亿元)，国内生产总值(亿元)数据来源：中华人民共和国国家统计局（单位：亿元）财政收入Y 各项税收X1经济活动人口X2国民生产总值X31990 2,937.10 2,821.86 65,323.00 18,668.00 1991 3,149.48 2,990.17 66,091.00 21,618.00 1992 3,483.37 3,296.91 66,782.00 26,924.00 1993 4,348.95 4,255.30 67,468.00 35,334.00 1994 5,218.10 5,126.88 68,135.00 48,198.00 1995 6,242.20 6,038.04 68,855.00 60,794.00 1996 7,407.99 6,909.82 69,765.00 71,177.00 1997 8,651.14 8,234.04 70,800.00 78,973.00 1998 9,875.95 9,262.80 72,087.00 84,402.00 1999 11,444.08 10,682.58 72,791.00 89,677.00 2000 13,395.23 12,581.51 73,992.00 99,215.00 2001 16,386.04 15,301.38 73,884.00 109,655.00 2002 18,903.64 17,636.45 74,492.00 120,333.00 2003 21,715.25 20,017.31 74,911.00 135,823.00 2004 26,396.47 24,165.68 75,290.00 159,878.00 2005 31,649.29 28,778.54 76,120.00 183,085.00 2006 38,760.20 34,804.35 76,315.00 211,923.00 2007 51,321.78 45,621.97 76,531.00 257,306.00 2008 61,330.35 54,223.79 77,046.00 307,064.00 2009 68,518.30 59,521.59 77,510.00 335,353.00 2010 83,101.51 73,210.79 78,388.00 362,181.00 2011 103,874.43 89,738.39 78,579.00 471,564.00对数据进行回归，得出回归模型：变量间的关系：OLS估计结果：ML估计结果：MM估计结果：根据回归结果进行模型检验：Y:财政收入(亿元)X1：税收(亿元)， X2：经济活动人口(人) X3：国民生产总值(亿元) 1、 系数的显著性水平检验Y = 1.0739********X1 - 0.271936276384*X2 + 0.0237723014946*X3 + 17296.8669142 t 值 （34.57） （-7.10） （3.39） （6.90） 从上面的t 值来看：“税收”系数的t 统计值大于4，p<0.01, 表示拒绝在此模型中“税收”与“财政收入”无关的原假设，而得出二者间有明显关系存在的结论。
计量经济学回归分析案例
三、模型检验
2、拟合优度
R2 0.977058 ， 趋近与1，说明所
建模型整体上对样本数据拟合较好，既解释变 量本市生产总值对被解释变量地方预算内财政 收入的绝大部分差异做出了解释。
三、模型检验
3、统计检验
对回归系数的t检验：
假设
H 0::
=0 和 0
H 0::
=0
1
查t分布表得：
自由度为n-2=18-2=16的临界值为2.120
^
^
Yf mt 2
1
1 n
(X
f
X )2 xi2
相关数据带入得最终结果为：[628.97,771.40]
预测值及标准误差：
（9.867366） （0.003255） t= (2.073853) (26.10378) R2=0.977058 F=681.4076 n=18
二、估计参数
剩余项、实际值与拟合值的图形如下图：
三、模型检验
1、经济意义检验
所估计的参数
ˆ 20.46347ˆ 0.084965
0
1
说明本市生产总值x每增加1亿元，地方预算内 财政收入平均增加0.084965亿元，与经济意义 相符。
2011级物流一班第六小组 小组成员：
一、模型设定 二、估计参数 三、模型检验 四、回归预测
一、模型设定
1990-2007深圳市地方预算内财政收入与本市生产总值
假定模型： Y 0 1X u
二、估计参数
Eviews的回归结果如下表所示：
二、估计参数
参数估计和检验结果X i
因为t(ˆ )=2.073853< 2.120,所以不拒绝 0
t( ˆ )=26.10378 > 2.120，所以拒绝 1
计量经济学第2章一元线形回归模型案例
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载计量经济学第2章一元线形回归模型案例地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容一元线形回归模型案例分析案例：下表的数据为2003年全国31个省市自治区的城镇居民年人均可支配收入X与年人均消费支出。
资料来源：《中国统计年鉴2004》，表中数据均以当年价格计算。
建立计量模型由经济理论知，消费支出受可支配收入的影响，两者之间具有正向同步变化的趋势。
除可支配收入之外，对消费支出有影响的其他因素均包含在随机误差项中。
模型中，解释变量为年人均可支配收入X，被解释变量为年人均消费支出Y。
模型形式可根据凯恩斯的边际消费倾向理论建立一元线形回归模型，也可通过散点图来选择合适的模型形式。
两变量的散点图如下：由散点图可以看出，两变量之间呈线性关系，因此可以建立一元线形回归模型：Yi= 0 + 1 Xi + ut估计参数应用计量经济学软件Eviews得到如下估计结果：得回归方程如下：（0.86）（23.27） R2=0.9491 F=541.26 DW=1.22括号中对应的是估计参数对应的t统计量的值。
参数检验经济检验（结构分析）是样本回归直线的斜率，表示城镇居民的边际消费倾向，说明年人均消费支出增加1元时，消费支出将增加0.75元；是样本回归直线的截距，它表示不受可支配收入影响的自发性消费支出。
显然，两参数的符号和大小均符合经济理论和实际情况。
统计检验R2=0.9491表示总离差的94.91%被样本回归直线解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度较高。
拟合效果图如下给定显著性水平α=0.05，查临界值表得t0.025（29）=2.05。
，故回归系数显著不为0。
但，即系数不显著，可以考虑略去从新估计回归模型，也可包含在模型中。
计量经济学作业二：二元线性回归分析
计量经济学作业二：二元线性回归分析
企业管理专业01 博赵冰学号：10128829
被解释变量：食品支出含义：我国分地区家庭年人均食品支出
解释变量：人均收入含义：我国分地区家庭人均收入
粮食单价含义：粮食单价
假设模型为：食品支出=β0 +β1 *人均收入+β2 *粮食单价+e
样本选取为我国30个地区的家庭年人均食品支出、年人均收入及粮食单价
根据数据作回归分析得结果如下：
Variables
Entered/Removed b price,income a.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: expenditureb.
Model Summary b.821a.675.650111.482Model1RR SquareAdjusted RSquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), price, incomea. Dependent Variable: expenditureb.
根据回归分析的结果可以看出，该模型可以拟合为：
食品支出=134.799+0.168*人均收入+399.557*粮食单价
该模型的R2
为0.821，说明有82.1%是由该模型解释的。
单参数t检验通过，整体参数检验也通过。
但常数的t检验没有通过，所以该模型存在一定问题。
从正态拟合图也可以看出拟合的不是很好。
计量经济学模型案例及应用
计量经济学模型案例及应用计量经济学是研究经济变量之间关系的统计方法与技术。
它的目的是通过建立经济模型来研究经济现象，并利用数据对模型进行估计和验证。
在实际应用中，计量经济学模型可以用于解决各种经济问题，比如市场分析、政策评估和预测等。
一个典型的计量经济学模型是线性回归模型。
该模型假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系，并使用最小二乘估计法来估计模型参数。
下面以一个实例来说明线性回归模型的应用。
假设我们想研究教育对个人收入的影响。
我们可以建立以下线性回归模型：Y = β0 + β1X + ε其中，Y代表个人收入，X代表教育水平，β0和β1代表模型参数，ε代表误差项。
为了估计模型参数，我们需要收集一定数量的数据样本，并利用最小二乘法进行参数估计。
假设我们收集了100个人的数据，并且通过回归分析得到了以下结果：Y = 1000 + 500X + ε这个结果告诉我们，教育水平每增加1个单位，个人收入将增加500个单位（假设X和Y的单位相同）。
此外，模型还告诉我们，当教育水平为0时，个人收入为1000个单位。
这个模型的应用可以帮助我们回答一些经济政策问题。
比如，政府是否应该增加对教育的投资？我们可以根据模型估计结果来评估教育对个人收入的影响。
如果教育水平对个人收入的影响显著且正向，那么增加对教育的投资可能会提高人们的收入水平，从而促进经济发展。
此外，计量经济学模型还可以用于市场分析。
比如，我们可以利用回归模型来研究需求和供给之间的关系。
假设我们想研究某种商品的需求曲线。
我们可以建立以下线性回归模型：Qd = α+ βP + ε其中，Qd代表需求量，P代表价格，α和β代表模型参数，ε代表误差项。
通过估计模型参数，我们可以得到需求曲线的斜率，从而研究需求对于价格的敏感程度。
这对于企业制定定价策略和市场预测都是非常有帮助的。
总之，计量经济学模型在实际应用中具有广泛的用途。
它可以用于解决各种经济问题，并为经济政策制定和市场分析提供支持。
计量经济学-四元线性回归模型案例分析
计量经济学课程设计班级：学号：姓名：2011年月一、引言财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，国家在社会活动中提供公共物品和服务，很大程度上需要财政收入的鼎力相助。
财政收入既是国家的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。
税收是国家为实现其职能的需要，凭借其政治权利并按照特定的标准，强制、无偿的取得财政收入的一种形式，它是现代国家财政收入最重要的收入形式和最主要的收入来源。
本课题跟据我国最近几年的经济发展水平和税收收入并结合我国各地区在2008年的实际情况，利用《中国统计年鉴2009》做出了税收收入的计量模型，比较分析了职工工资总额、财政支出和人均家庭总收入等变量对税收收入的不同影响，得出了几个重要的结论。
税收是国家在社会经济活动中为提供公共物品和服务的主要收入来源，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
税收是国家集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。
我国自改革开放以来税收一直随经济的增长在快速的增长，尤其是进入21世纪以来成高速发展趋势。
由1999年的10682.58亿元到2008年的54233.79亿元，十年来增加了5.08倍（见表1）。
近几年以来，尤其是2008年以来社会不公平和贫富差距进一步了大，造成了社会的不稳定。
2010年两会期间温家宝总理提出调整税收基数，从而来缩小贫富差距和社会公平问题。
表1 我国十年来税收一览表年份1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008税收收入10682.58 12581.51 15301.51 17636.38 20017.31 24165.68 28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 （亿元）二、理论基础税收是国家为了实现其职能，以政治权利为基础，按规定标准以政治权力为基础，按预定标准像经济组织和居民无偿课征而取得的一种财政收入。
税收的影响因素有很多包括一国的经济实力，经济发展水平，劳动者的素质，职工工资总额，财政支出，家庭总收入，生产总值，商品零售价格指数等。
回归分析实验案例数据1
实验课程案例数据1香烟消费数据：一个国家保险组织想要研究在美国所有50个州和哥伦比亚特区的香烟消费模式，表1给出了研究中所选的变量，表2给出了1970年的数据。
讨论下列问题：表1. 香烟消费数据的变量表2. 香烟消费数据（1970年）州年龄HS 收入黑人比例女性比例价格销量AL2741.3294826.251.742.789.8AK22.966.74644345.741.8121.3AZ26.358.13665350.838.5115.2AR29.139.9287818.351.538.8100.3CA28.162.64493750.839.7123CO26.263.93855350.731.1124.8CT29.1564917651.545.5120DE26.854.6452414.351.341.3155DC28.455.2507971.153.532.6200.4FL32.352.6373815.351.843.8123.6GA25.940.6335425.951.435.8109.9HI2561.9462314836.782.1ID26.459.532900.350.133.6102.4IL28.652.6450712.851.541.4124.8IN27.252.93772 6.951.332.2134.6IO28.8593751 1.251.438.5108.5KA28.759.93853 4.85138.9114KY27.538.531127.250.930.1155.8LA24.842.2309029.851.439.3115.9ME2854.733020.351.338.8128.5MD27.152.3430917.851.134.2123.5MA2958.54340 3.152.241124.3MI26.352.8418011.25139.2128.6MN26.857.638590.95140.1104.3MS25.141262636.851.637.593.4MO29.448.8378110.351.836.8121.3MT27.159.235000.35034.7111.2NB28.659.33789 2.751.234.7108.1NV27.865.24563 5.749.344189.5NH2857.637370.351.134.1265.7NJ30.152.5470110.851.641.7120.7NM23.955.23077 1.950.741.790NY30.352.7471211.952.241.7119NC26.538.5325222.25129.4172.4ND26.450.330860.449.538.993.8OH27.753.240209.151.538.1121.6OK29.451.63387 6.751.339.8108.4OR29603719 1.35129157PA30.750.2397185244.7107.3RI29.246.43959 2.750.940.2123.9SC24.837.8299030.550.934.3103.6SD27.453.331230.350.338.592.7TN28.141.8311915.851.641.699.8TX26.447.4360612.55142106.4UT23.167.332270.650.636.665.5VT26.857.134680.251.139.5122.6V A26.847.8371218.550.630.2124.3WA27.563.54053 2.150.340.396.7WV3041.63061 3.951.641.6114.5WI27.254.53812 2.950.940.2106.4WY27.262.938150.85034.4132.2(1)在销量关于6个自变量的回归模型中，检验假设“不需要女性比例这一变量”；(2)在上面的模型中，检验假设“不需要女性比例和HS这两个变量”；(3)计算收入变量回归系数的95%的置信区间；(4)去掉收入这个变量后拟合回归方程，其他变量对于销量的解释比例是多少？(5)用价格、年龄和收入作自变量拟合模型，它们对销量的解释比例是多少？(6)仅用收入作自变量拟合模型，它们对销量的解释比例是多少？(7)(8)【本文档内容可以自由复制内容或自由编辑修改内容期待你的好评和关注，我们将会做得更好】(9)(10)。
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对回归系数的t检验：
假设
H
0::
=0 0
和
查t分布表得：
H=00:: 1
自由度为n-2=18-2=16的临界值为2.120
因为t( )ˆ=2.073853< 2.120,所以不拒绝 0
t( ˆ)=26.10378 > 2.120，所以拒绝 1
表明：x对y有显著影响
四、回归预测
将1990-2007改为1990-2008
预测值及标准误差：
0
1
说明本市生产总值x每增加1亿元，地方预算内财政收入平均增 加0.084965亿元，与经济意义相符。
三、模型检验
2、拟合优度
R2 0.977，05趋8近与1，说明所建模型整体上对样
本数据拟合较好，既解释变量本市生产总值对被解释变量地方预 算内财政收入的绝大部分差异做出了解释。
三、模型检验
3、统计检验
（9.867366） （0.003255） t= (2.073853) (26.10378) R2=0.977058 F=681.4076 n=18
二、估计参数
剩余项、实际值与拟合值的图形如下图：
三、模型检验
1、经济意义检验 所估计的参数
ˆ 20 .46347 ˆ 0.084965
2011级物流一班第六小组 小组成员：
一、模型设定 二、估计参数 三、模型检验 四、回归预测
一、模型设定
1990-2007深圳市地方预算内财政收入与本市生产总值
假定模型：
Y 0 1 X u
二、估计参数
Eviews的回归结果如下表所示：
二、估计参数
参数估计和检验结果：
Yˆi 20.46347 0.084965 X i
由X2008=8000
四、回归预测
得 Y2008=700.18
四、回归预测
1、点预测 由题：2008年本市生产总值为8000亿元 可得00=700.18347（亿元）
X和Y的描述统计结果
四、回归预测
2、区间预测 平均值置信度95%的预测区间为：
^
Yf
^
t 2
1 ( X f
n
X )2 xi2
相关数据带入得最终结果为：[658.56,741.80]
四、回归预测
2、区间预测 个别值置信度95%的预测区间为：
^
Yf
^
t 2
1 1 ( X f
n
X )2 xi2
相关数据带入得最终结果为：[628.97,771.40]