计量经济学实验

计量经济学课后习题P42.6

一、操作步骤

1、双击“Eviews”，进入主页。

2、建立工作文件：file-new

3、建立序列对象：

4、输入数据：在主菜单通过路径file-import-read text-lotus-excel，进

入数据文件选择对话框，通过输入数据路径，进入数据录入对话框。

默认其他设置，单击OK，完成数据录入工作

5．数据统计和图像

国内生产总值GDP和货物运输量Y的散点图

6.估计参数：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 gdp”,点击“OK”。即出现回归结果图：

回归结果

7.模型预测评估

二、结论

1.估计一元线性回归模型01t t t Y X u ββ=++ 参数估计结果为：t t t u GDP Y ++=95.2627.12596

2.对估计结果作结构分析

95.261=β是样本回归方程的斜率，它表示GDP 每增加一亿元，该市货物运输量

就增加26.96万吨。27.125960=β是样本回归方程的截距。 3.对估计结果进行统计检验

763.0,781.022==R R ,说明总离差平方和的78.1%被样本回归直线解释，样本回归直线对样本点的拟合优度较高。

4.假如2000年某市以1980年为不变价的国民生产总值为620亿元，求2000年货运输量预测值与预测区间。

Y=29307.84万吨。标准误差=2255.64，区间：[27052.2，31563.48]。

P42.7

一、步骤

建立工作文件、序列对象、录入数据、画散点图等操作方法都与上一题方法一样，以下几个图表是操作的结果图。 1.我国粮食产量Q （万吨）、农业机械总动力x1(万千瓦)、化肥施用量x2（万吨）、土地灌溉面积x3（千公顷）。

1978~1998年样本观测值

年份 Q x1 x2 x3

1978 30477.01 11749.9 884 44965.3 1979 33212 13379.6 1086.3 45003 1980 32055.99 14745.7 1269.4 44888.1 1981 32502.01 15679 1334.9 44574

198235450.0116614.31513.444177

198338727.9818022.11659.844644.1

198440731.0219497.21739.844453

198537910.9920912.51775.844035.9

198639150.99229501930.644225.8

198740298.01248361999.344403

198839408265752141.544375.9

198940755280672357.144917.2

19904462428707.72590.347403.1

199143529.0129388.62805.147822.1

199244265.7930308.42930.248590.1

199345648.8231816.63151.948727.9

199444510.0933802.53317.948759.1

199546661.836118.13593.749281.2

199650453.538546.93827.950381.4

199749417.142015.63980.751238.5

199851229.545207.74085.652295.6

2. 粮食产量Q（万吨）与农业机械总动力x1(万千瓦)、化肥施用量x2（万吨）、土地灌溉面积x3（千公顷）的散点图

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares

Date: 10/31/12 Time: 16:57

Sample: 1978 1998

Included observations: 21

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 25107.08 1085.940 23.12012 0.0000

X1 0.608026 0.039102 15.54972 0.0000

R-squared 0.927146 Mean dependent var 41000.89 Adjusted R-squared 0.923311 S.D. dependent var 6069.284 S.E. of regression 1680.753 Akaike info criterion 17.78226 Sum squared resid 53673653 Schwarz criterion 17.88174 Log likelihood -184.7138 Hannan-Quinn criter. 17.80385 F-statistic 241.7938 Durbin-Watson stat 1.364650 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares

Date: 10/31/12 Time: 17:00

Sample: 1978 1998

Included observations: 21

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 26937.69 916.6972 29.38559 0.0000

X2 5.909473 0.356747 16.56488 0.0000

R-squared 0.935241 Mean dependent var 41000.89 Adjusted R-squared 0.931833 S.D. dependent var 6069.284 S.E. of regression 1584.623 Akaike info criterion 17.66447 Sum squared resid 47709547 Schwarz criterion 17.76395 Log likelihood -183.4770 Hannan-Quinn criter. 17.68606 F-statistic 274.3953 Durbin-Watson stat 1.247710 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares

Date: 10/31/12 Time: 17:01

Sample: 1978 1998

Included observations: 21

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -49775.62 12650.60 -3.934645 0.0009