计量经济学简单线性回归实验报告精编
计量经济学第二章 简单线性回归
由于 2未知，因此常用 2 的无偏估计残差方差 s2
来替代
s2 ˆ 2 ei2 n2
其算术根称回归标准误
2表示估计 参数的个数
计量经济学
ECONOMETRICS
参数估计的标准误
SE ˆ0
ei2
X
2 i
n 2 n xi2
SE ˆ1
若 t t n 2 ，则拒绝原假设 2
计量经济学
ECONOMETRICS
正态性检验
JB统计量
JB
n
SK
2
K
32
6
4
偏度 SK X X 3 nS 3
峰度 K X X 4 nS 4
n是样本容量，S为样本标准差
a
正态性假定下，有： JB 2 2
注： X X 0, X X X X X 2
Y 0 1X Y n0 1 X Y 0 1X
计量经济学
ECONOMETRICS
有效性
估计量 的方差 协方差
Var ˆ1
计量经济学
ECONOMETRICS
第二章 简单线性回归
● 模型的建立及其假定条件 ● 普通最小二乘估计(OLS) ● 参数估计的显著性检验 ● 回归方程检验 ● 普通最小二乘估计的特性 ● 预测 ● 模型应用及有关软件操作 ● Monte Carlo 模拟
计量经济学实验报告
计量经济学实验
经济系090840406
陈金艳一、研究的目的的要求
居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论上说，居民的消费水平应随着经济的发展而提高。改革开放以来，随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也在不断增长。研究中国全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要意义。
二、模型设定
为了分析居民消费水平与经济增长的关系，选择中国能代表城乡所有居民消费的“全体居民人均消费水平”为被解释变量（用Y表示），选择表现经济增长水平的“人均国民生产总值（人均GDP）”为解释变量（用X表示）。下图为由《中国统计年鉴》得到的1989-2008年的有关数据。
为分析居民人均消费水平（Y）和人均GDP（X）的关系，作如下的散点图。
从散点图可以看出居民消费水平（Y）和人均GDP(X)大体呈
现为线性关系，为分析中国居民消费水平随人均GDP 变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：
三、参数估计
利用EViews 做简单线性回归分析的结果如下图所示：
可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为：
X Y t
t 345416.01362.589^
+=
（104.4719）(0.010035)
t= (5.639180) (34.42062)
985035
.02
=R
779.1184=F n=20
四、模型检验
1. 经济意义检验
所估计的参数，1362.5891^
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
：马艺菡
学号：4
班级：9141070302
任课教师：静文
实验题目简单线性回归模型分析
一实验目的与要求
目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。为研究国生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二实验容
根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，模型检验，模型检验，得出回归结果。
三实验过程：（实践过程，实践所有参数与指标，理论依据说明等）
简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定
为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响，根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y，如图1
1978-1997年中国国生产总值和财政收入（单位：亿元）
1996 66850.5 7407.99
1997 73452.5 8651.14
根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图，如图2
从散点图可以看出，财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：
（二）估计参数
1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls;
2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入““y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3；
计量经济学实验报告
上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名＿＿王圣＿＿＿
学生专业班级＿＿税收1401 ＿＿
填写日期＿＿2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值(X)的关系，作如下散点图：
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=；查表可得
绝原假设，此即表明模型存在异方差。
表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著，F检验也显著，即估计结果为
表示国内生产总值。
三、检验自相关
该回归方程可决系数较高，回归系数显著。dL=1.316,dU=1.469, DW ，说明在 4.利用EViews软件作如图残差图 LM=TR²=27×0.517409=13.970043，其中p 值为0.0009，表明存在自相关。自相关问题的处理 由最终模型可知，中国进口需求总额每增加1亿元，平均说来国内生产总值 20
计量经济学-简单线性回归模型
2.2解：
（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的回归模型，建立EViews文件，利用地方预算内财政收入（Y）和全省生产总值（x）的数据表，作散点图
可看出浙江省财政预算总收入（Y）和全省生产总值（x）的关系近似直线关系，财政预算总收入（Y）随着全省生产总值（X）的增加而增加，则可建立线性回归模型：
10071.74
Schwarz criterion
9.984610
Log likelihood
-57.42275
Hannan-Quinn criter.
9.873871
F-statistic
178.0715
Durbin-Watson stat
1.172407
Prob(F-statistic)
0.000000
S.D. dependent var
1.684189
S.E. of regression
0.327172
Akaike info criterion
0.662028
Sum squared resid
3.318281
Schwarz criterion
0.752726
Log likelihood
-8.923468
0.946829
Mean dependent var
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
《计量经济学》实验报告
一，数据
某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据
二，理论模型的设计
解释变量：可支配收入X 被解释变量：消费性支出Y 软件操作：
（1）X与Y散点图
从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。因此，建立一元线性回归模型：
1
i
i
i
Y X ββμ=++
（2）对模型做OLS 估计
OLS 估计结果为
272.36350.7551Y X
∧
=+
011.705732.3869
t t ==
20.9831.. 1.30171048.912
R DW F ===
三，模型检验
从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的
98.31%可由支配性收入的变化来解释。
t检验:在5%的显著性水平下
1
β不显著为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。
1，预测
现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为
0272.36350.75512000015374.3635
Y=+⨯=
E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033
则在95%的置信度下，E(
Y)的预测区间为（874.28,16041.68）
2，异方差性检验
对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。
如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。
G-Q检验
对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉
中间4个，分为两组数据，
128
n n
==分别回归
【精品】《计量经济学》实验报告
【精品】《计量经济学》实验报告
一、实验目的
通过本实验，了解计量经济学的基本概念，认识计量经济学的应用，以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。
二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料，分析收入与消费的关系，研究对收入的影响因素。
三、实验方法
（1）调查资料：国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成，其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。
（2）计量模型：在该实验中，建立二元线性回归模型：
（3）计量经济学的应用：利用STATA软件进行实证分析，以估计该家庭收入与消费的关系，并进一步研究影响收入的因素。
四、实验结果
（1）估计结果：家庭收入与消费的估计结果如下：
模型结果：Y=0.697+2.154X
线性拟合结果：R2=0.811，p=0.000
（2）影响收入的因素：利用STATA软件回归分析发现，家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。
五、实验结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
（1）计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。
（2）家庭收入与消费显著正相关，即家庭收入越高，消费也越高。
（3）家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。
计量经济学实验报告(范例)
计量经济学实验报告
专业：
姓名：
学号：
图2 三、模型检验
、经济意义检验
所估计的参数
^
2
0.758511
β=，说明城市居民人均年可支配收入每相差
图3 实验结果和收获
实验报告简单线性回归分析
西南科技大学
Southwest University of Science and Technology
经济管理学院
计量经济学
实验报告
——多元线性回归的检验
专业班级：姓名: 学号: 任课教师: 成
绩:
简单线性回归模型的处理
实验目的：掌握多元回归参数的估计和检验的处理方法。
实验要求：学会建立模型，估计模型中的未知参数等。
试验用软件：Eviews
实验原理：线性回归模型的最小二乘估计、回归系数的估计和检验。实验内容：
1、实验用样本数据：
运用Eviews软件，建立1990-2001年中国国内生产总值X和深圳市收入Y的回归模型，做简单线性回归分析，并对回归结果进行检验。以研究我国国内生产总值对深圳市收入的影响。
经过简单的回归分析后得出表EQ1：
Depe ndent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/27/11 Time: 14:02 Sample: 1990 2001 In cluded observati ons: 12 Variable
Coefficie
nt
Std. Error t-Statistic Prob.
C -3.611151 4.161790 -0.867692 0.4059 X
0.134582 0.003867 34.80013 0.0000 R-squared
0.991810 Mean depe ndent var 119.879
3 Adjusted R-squared 0.990991 S.D. dependent var 79.3612
计量经济学案例分析报告
《计量经济学》
实验报告
实验课题：各章节案列分析
姓名：茆汉成
班级：会计学12-2班
学号：
指导老师：蒋翠侠
报告日期：
目录
第二章简单线性回归模型案例 (1)
1 问题引入 (2)
2 模型设定 (2)
3 估计参数 (2)
4 模型检验 (2)
第三章多元线性回归模型案例 (3)
1 问题引入 (3)
2 模型设定 (3)
3 估计参数 (4)
4 模型检验 (4)
第四章多重线性案例 (4)
1 问题引入 (4)
2 模型设定 (5)
3 参数估计 (5)
4 对多重共线性的处理 (5)
第五章异方差性案例 (6)
1 问题引入 (6)
2 模型设定 (6)
3 参数估计 (6)
4 异方差检验 (7)
5 异方差性的修正 (7)
第六章自相关案例 (8)
1 问题引入 (8)
2 模型设定 (8)
3 用OLS估计 (8)
4 自相关其他检验 (8)
5 消除自相关 (9)
第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (9)
案例1 (9)
1 问题引入 (9)
2 模型设定 (10)
3 参数估计 (10)
案例2 (10)
1 问题引入 (10)
2 模型设定 (10)
3、回归分析 (10)
4 模型检验 (11)
第八章虚拟变量回归案例 (11)
1 问题引入 (11)
2 模型设定 (11)
3 参数估计 (12)
4 模型检验 (12)
第二章简单线性回归模型案例
1、问题引入
居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。
计量经济学实验报告一元线性回归模型实验
2013－2014第1学期
计量经济学实验报告
实验（一）：一元线性回归模型实验
学号姓名：专业：国际经济与贸易
选课班级：实验日期：2013年12月2日实验地点：K306
实验名称：一元线性回归模型实验
【教学目标】
《计量经济学》是实践性很强的学科，各种模型的估计通过借助计算机能很
方便地实现，上机实习操作是《计量经济学》教学过程重要环节。目的是使学生
们能够很好地将书本中的理论应用到实践中，提高学生动手能力，掌握专业计量经济学软件EViews的基本操作与应用。利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
【实验目的】
使学生掌握
1.Eviews基本操作：
（1）数据的输入、编辑与序列生成；
（2）散点图分析与描述统计分析；
（3）数据文件的存贮、调用与转换。
2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和
区间预测
【实验内容】
1.Eviews基本操作：
（1）数据的输入、编辑与序列生成；
（2）散点图分析与描述统计分析；
（3）数据文件的存贮、调用与转换；
2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
实验内容以下面1、2题为例进行操作。
1、为了研究深圳地方预算中财政收入与国内生产总值关系，运用以下数据：
(1)建立深圳的预算内财政收入对GDP的回归；
(2)估计模型的参数，解释斜率系数的意义；
(3)对回归结果进行检验；
(4)若2002年的国内生产总值为3600亿元，试确定2002年财政收入的预测值和预
α=)。
测区间(0.05
EViews计量经济学实验报告-简单线性回归模型分析
时间地点
实验题目简单线性回归模型分析
一、实验目的与要求：
目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。为研究国内生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国内生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二、实验内容
根据1978－1997年中国国内生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用，得出回归结果。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）
简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定
为研究中国国内生产总值对财政收入是否有影响，根据1978－1997年中国国内生产总值X 和财政收入Y，如图1：
1978－1997年中国国内生产总值和财政收入（单位：亿元）
根据以上数据，作财政收入Y 和国内生产总值X 的散点图，如图2：
从散点图可以看出，财政收入Y 和国内生产总值X 大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：01i i i Y X u ββ=++
（二）估计参数
1、双击“Eviews ”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —GDP.xls;
2、在EV 主页界面点击“Quick ”菜单，点击“Estimate Equation ”,出现“Equation Specification ”对话框，选择OLS 估计，输入“y c x ”,点击“OK ”。即出现回归结果图3：
计量经济学实验简单线性回归模型
计量经济学实验简单线性回归模型
引言
计量经济学是经济学中的一个分支，致力于通过经验分析和实证方法来研究经
济问题。实验是计量经济学中的重要方法之一，能够帮助我们理解和解释经济现象。简单线性回归模型是实验中常用的工具之一，它能够通过建立两个变量之间的数学关系，预测一个变量对另一个变量的影响。本文将介绍计量经济学实验中的简单线性回归模型及其应用。
简单线性回归模型
模型定义
简单线性回归模型是一种用于描述自变量（X）与因变量（Y）之间关系的线性
模型。其数学表达式为：
Y = β0 + β1X + ε
其中，Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1为未知参数，ε表示误差项。
参数估计
在实际应用中，我们需要通过数据来估计模型中的参数。最常用的估计方法是
最小二乘法（OLS）。最小二乘法的目标是通过最小化观测值与拟合值之间的平方
差来估计参数。具体而言，我们需要求解以下两个方程来得到参数的估计值：∂(Y - β0 - β1X)^2 / ∂β0 = 0
∂(Y - β0 - β1X)^2 / ∂β1 = 0
解释变量与被解释变量
在简单线性回归模型中，解释变量（X）用来解释或预测被解释变量（Y）。例如，我们可以使用房屋的面积（X）来预测房屋的价格（Y）。在实验中，我们可
以根据收集到的数据来建立回归模型，并利用该模型进行预测和分析。
应用实例
数据收集
为了说明简单线性回归模型的应用，我们假设收集了一些关于学生学习时间与
考试成绩的数据。下面是收集到的数据：
学习时间（小时）考试成绩（百分制）
2 72
3 78
4 80
5 85
6 88
计量经济学实验报告
武汉轻工大学经济与管理学院实验报告
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. g lny=ln(y)
clear
_cons 1506.244 188.0096 8.01 0.000 1080.937 1931.552
income .0589824 .0061174 9.64 0.000 .0451439 .072821
sex -228.9868 107.0582 -2.14 0.061 -471.1694 13.19576
food Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Total 4018118.25 11 365283.477 Root MSE = 178.77
Adj R-squared = 0.9125
Residual 287626.106 9 31958.4562 R-squared = 0.9284
Model 3730492.14 2 1865246.07 Prob > F = 0.0000
F( 2, 9) = 58.36
Source SS df MS Number of obs = 12
. reg food sex income . g incomesex=income
reg food sex income sexincome 实验表明：差别截距与差别斜率都不是显著的。如果不考虑性别的影响，则男女食品消费支出与税后收入的关系无差别。
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实验报告
1. 实验目的随着中国经济的发展，居民的常住收入水平不断提高，粮食销售量也不断增长。研究粮食年销售量与人均收入之间的关系，对于探讨粮食年销售量的增长的规律性有重要的意义。
2. 模型设定
为了分析粮食年销售量与人均收入之间的关系,选择“粮食年销售量”
为被解释变量（用Y 表示），选择“人均收入”为解释变量（用X 表
示）。本次实验报告数据取自某市从1974 年到1987 年的数据（教材书上101页表3.11），数据如下图所示：
1粮食年销售量Y/万吨人均收入X/ rF1974[ 9& 45153.2 1975100.7190
pl1976102.8240.3 1977133. 95301.12 [61978140.13361 71979143.11420 8—1980146.15491.76「91981144.6501 101982148. 94529.2 1 11-1983158.55552. 72匸1984169. 68771.16 131985P 162.1481L8 14二1986170. 09988.43 1519871F& 691094.65为分析粮食年销售量与人均收入的关系，做下图所谓的散点图
从散点图可以看出粮食年销售量与人均收入大体呈现为线性关
系，可以建立如下简单现行回归模型:
3•估计参数
Y t = ■• 1 2 X t ——I t
假定所建模型及其中的随机扰动项叫满足各项古典假定，可以
用OLS法估计其参数。
通过利用EViews对以上数据作简单线性回归分析，得出回归结果如下表所示：
Dependent Variable Y
Method: Least Squares
Date 10/15/11 Time 14 49
Sample- 1 14
Included observations: 14
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C99 61349 6 431242 15 489000 0000
X0.0814700.010738 7.5071190.0000 R-squared0 827493Mean dependent var142 7129 Adjusted R-squared0 813123S.D. dependent var26.09805
S E of regression11 28200Akaike info criterion7 915858 Sum squared resid1527 403Schwarz criterion7 907152 Log likelihood-52.71101F-statisti c5756437 Durbin-V/atson stat0 638969Prob(尸-statistic)0 000006
可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为:
A
Y t =99.61349+0.08147 X t
（6.431242）（0.10738）
t= (15.48900) (7.587119)
R2=0.827498 F=57.56437 n=14
4•模型检验
（1）.经济意义检验
A A
所估计的参数1=99.61349, 1 2=0.08147,说明人均收入每增加
1元，平均说来可导致粮食年销售量提高0.08147元。这与经济学中
边际消费倾向的意义相符
(2).拟合优度和统计检验
拟合优度的度量：由回归结果表可以看出，本实验中可决系数为
0.827498,说明所建模型整体上对样本数据拟合一般偏好。
对回归系数的t检验：针对H0： -=0和H0： \=0，由回归结果表
A
中还可以看出，估计的回归系数j的标准误差和t值分别为：
A A A
SE( - 1 )=6.431242,t( - 1 )=15.48900; 一：2的标准误差和t 值分别为：
A A
SEC 2 )=0.10738,tC 2 )=7.587119取a=0.05,查t 分布表自由度为
A
n-2=14-2=12 的临界值t0.025( 12)=2.179因为tO51 )=15.48900>t0^( 12)
A
=2.179,所以应拒绝H0：?1=0;因为t(B 2)=7.587119>t0.025( 12)=2.179. 所以应拒绝H 0: 2 =0o这表明，人均收入对粮食年销售量确有显著影响。
实验报告(多元线性回归)
1. 实验目的
随着经济的发展，人民的生活水平不断得到提高，粮食年销售量也随着增加，以某市为例，该市1974年的粮食年销售98.45 万吨，而到了1987年，粮食年销售量已增加到了178.69万吨，为1974年的1.815倍。因此研究粮食年销售量增长的主要原因，对于分析粮食年销售量未来的增长趋势，有很重要的经济意义，从而需要建立计量经济模型。
2. 模型设定
为了全面反映该市粮食年销售量增长的全貌，选择“粮食年销售量”为被解
释变量（用Y 表示）,选择“常住人口”、“人均收 入”、“肉销售量”、“蛋销售量”、“鱼虾销售量”作为解释变量， 分别用X2、X3、X4、X5、X6表示。本次实验数据取自某市从1974
年到1987年的数据（教材书101页表3.11），数据如下图所示:
1戦
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