多元线性回归模型实验报告 计量经济学
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
运用SPSS建立多元线性回归模型并进行检验副本
运用S P S S建立多元线性回归模型并进行检验副本集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#计量经济学实验报告一.实验目的：1、学习和掌握用SPSS做变量间的相关系数矩阵；2、掌握运用SPSS做多元线性回归的估计；3、用残差分析检验是否存在异常值和强影响值4、看懂SPSS估计的多元线性回归方程结果；5、掌握逐步回归操作；6、掌握如何估计标准化回归方程7、根据输出结果书写方程、进行模型检验、解释系数意义和预测；二．实验步骤：1、根据所研究的问题提出因变量和自变量，搜集数据。
2、绘制散点图和样本相关阵，观察自变量和因变量间的大致关系。
3、如果为线性关系，则建立多元线性回归方程并估计方程。
4、运用残差分析检验是否存在异常值点和强影响值点。
5、通过t检验进行逐步回归。
6、根据spss输出结果写出方程，对方程进行检验（拟合优度检验、F检验和t检验）。
7、输出标准化回归结果，写出标准化回归方程。
8、如果通过检验，解释方程并应用（预测）。
三.实验要求：研究货运总量y与工业总产值x1,农业总产值x2，居民非商品支出x3,之间的关系。
详细数据见表：（1）计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。
（2）求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程（3）做残差分析看是否存在异常值。
（4）对所求方程拟合优度检验。
（5）对回归方程进行显着性检验。
（6）对每一个回归系数做显着性检验。
（7）如果有的回归系数没有通过显着性检验，将其剔除，重新建立回归方程，在做方程的显着性检验和回归系数的显着性检验。
（8）求标准化回归方程。
（9）求当x1=75,x2=42,x3=时y。
并给出置性水平为99%的近似预测区间。
（10）结合回归方程对问题进行一些基本分析。
四.绘制散点图或样本相关阵相关性货运总量工业总产值农业总产值居民非商品支出货运总量Pearson 相关性 1 .556 .731*.724*显着性（双侧）.095 .016 .018 N 10 10 10 10工业总产值Pearson 相关性.556 1 .155 .444 显着性（双侧）.095 .650 .171 N 10 11 11 11农业总产值Pearson 相关性.731*.155 1 .562 显着性（双侧）.016 .650 .072 N 10 11 11 11居民非商品支出Pearson 相关性.724*.444 .562 1 显着性（双侧）.018 .171 .072N 10 11 11 11*. 在水平（双侧）上显着相关。
3多元线性回归模型计量经济学
XXβˆ Xe XXβˆ
于是 Xe 0 (*)
或 ei 0 (**)
X jiei 0
i
(*)或（**）是多元线性回归模型正规方程组
的另一种写法。
⃟样本回归函数的离差形式
yi ˆ1x1i ˆ2 x2i ˆk xki ei
其矩阵形式为： y xβˆ e
i=1,2…n
ˆ1
Q
0
ˆ
2
Q
0
ˆ k
Q
0
n
n
其
Q ei2 (Yi Yˆi )2
i 1
i 1
中n
2
(Yi (ˆ0 ˆ1 X1i ˆ2 X 2i ˆk X ki ))
i1
• 于是得到关于待估参数估计值的正规方程组：
((ˆˆ00(ˆ0ˆˆ11XX1ˆ1i1i X1ˆiˆ22i XXˆ222ii
(XX)βˆ XY
由假设1，X’X满秩，故有 βˆ (XX)1 XY
• 将上述过程用矩阵表示如下：
即求解方程组： βˆ (Y Xβˆ )(Y Xβˆ ) 0
βˆ (YY βˆ XY YXβˆ βˆ XXβˆ ) 0 βˆ (YY 2YXβˆ βˆ XXβˆ ) 0
XY XXβˆ 0
其中 ：
y1
y
y2 yn
x11 x21
x
x12 x1n
x22 x2n
xk1
xk2
xkn
ˆ1
βˆ
ˆ2
ˆ
k
在离差形式下，参数的最小二乘估计结果为
βˆ (xx)1 xy
ˆ0 Y ˆ1 X1 ˆk X k
⃟随机误差项的方差的无偏估计
可以证明，随机误差项的方差的无偏估
计量经济学-3多元线性回归模型
2020/12/8
计量经济学-3多元线性回归模型
•第一节 概念和基本假定
•一、基本概念： • 设某经济变量Y 与P个解释变量：X1，X2，…，XP存在线性依
存关系。 • 1.总体回归模型：
•其中0为常数项， 1 ~ P 为解释变量X1 ~ XP 的系数，u为随机扰动项。 • 总体回归函数PRF给出的是给定解释变量X1 ~ XP 的值时，Y的期 望值：E ( Y | X1，X2，…，XP )。 • 假定有n组观测值，则可写成矩阵形式：
计量经济学-3多元线性回归模型
•2.样本回归模型的SRF
计量经济学-3多元线性回归模型
•二、基本假定： • 1、u零均值。所有的ui均值为0，E（ui）=0。 • 2、u同方差。Var（ui）=δ2，i=1，2，…，n
计量经济学-3多元线性回归模型
•
计量经济学-3多元线性回归模型
•
•第二节 参数的最小二乘估 计
•五、预测
•（一）点预测 •点预测的两种解释：
计量经济学-3多元线性回归模型
•（二）区间预测
计量经济学-3多元线性回归模型
计量经济学-3多元线性回归模型
计量经济学-3多元线性回归模型
计量经济学-3多元线性回归模型
计量经济学-3多元线性回归模型
•例5，在例1中，若X01=10，X02=10，求总体均值E（Y0|X0） 和总体个别值Y0的区间预测。
•
Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+ui
计量经济学-3多元线性回归模型
计量经济学-3多元线性回归模型
计量经济学-3多元线性回归模型
•三、最小二乘估计的性质
计量经济学-3多元线性回归模型
计量经济学实验报告
多元线性回归模型的应用研究一、经济学理论概述：柯布道格拉斯生产函数柯布-道格拉斯生产函数最初是由美国数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家保罗·道格拉斯(PaulH.Douglas)共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数，是在生产函数的一般形式上作出的改进，引入了技术资源这一因素。
用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数学模型，简称生产函数。
是经济学中使用最广泛的一种生产函数形式，它在数理经济学与经济计量学的研究与应用中都具有重要的地位。
他们根据有关历史资料，研究了从1899-1922年美国的资本和劳动对生产的影响，认为在技术经济条件不变的情况下，产出与投入的劳动力及资本的关系可以表示为：Y= AKαLβ（1）其中：Y——产量；A——技术水平；K——投入的资本量;L——投入的劳动量；α，β——K和L的产出弹性。
经济学中著名的柯布-道格拉斯生产函数的一般形式为：Q(K,L)=aKαLβ其中Q,K,L分别表示产值、资金、劳动力，式中a,α,β要由经济统计数据确定。
二、经济学理论的验证方法利用Excel和Eviews软件对选定柯布-道格拉斯生产函数模型进行多元线性回归模型参数估计，并通过调整可决系数、t值检验、F 检验、异方差检验、序列相关性检验、多重共线性检验达到验证理论模型的目的。
三、验证步骤1、建立计量经济学模型过对数变换，（1）式可用如下双对数线性回归模型进行估计：lnQ = a + αln K + βln L+ u，式中，a=lnA2、确定变量（1）被解释变量：lnQ（Q在此取国内生产总值）（2）解释变量：lnK和ln L（K取固定资产投资，L取就业人数）3、数据描述和处理（1）表1：1985~2003中国国内生产总值、就业人员及固定资产投资情况年份GDP(亿元）Q就业人员（万人）L固定资产投资（亿元）K1985 8964.4 49873 2543.2 1986 10202.2 51282 3120.6 1987 11962.5 52783 3791.7 1988 14928.3 54334 4753.8 1989 16909.2 55329 4410.4 1990 18547.9 64749 4517 1991 21617.8 65491 5594.5 1992 26638.1 66152 8080.1 1993 34634.4 66808 13072.3 1994 46759.4 67455 17042.1 1995 58478.1 68065 20019.31996 67884.6 68950 22913.51997 74462.6 69820 24941.11998 78345.2 70637 28406.21999 82067.5 71394 29854.72000 89468.1 72085 32917.72001 97314.8 73025 37213.52002 105172.3 73740 43499.92003 117251.9 74432 55566.6资料来源：《中国统计年鉴（2004）》。
运用SPSS建立多元线性回归模型并进行检验
计量经济学实验报告一.实验目的：1、学习和掌握用SPSS做变量间的相关系数矩阵；2、掌握运用SPSS做多元线性回归的估计；3、用残差分析检验是否存在异常值和强影响值4、看懂SPSS估计的多元线性回归方程结果；5、掌握逐步回归操作；6、掌握如何估计标准化回归方程7、根据输出结果书写方程、进行模型检验、解释系数意义和预测；二．实验步骤：1、根据所研究的问题提出因变量和自变量，搜集数据。
2、绘制散点图和样本相关阵，观察自变量和因变量间的大致关系。
3、如果为线性关系，则建立多元线性回归方程并估计方程。
4、运用残差分析检验是否存在异常值点和强影响值点。
5、通过t检验进行逐步回归。
6、根据spss输出结果写出方程，对方程进行检验（拟合优度检验、F检验和t检验）。
7、输出标准化回归结果，写出标准化回归方程。
8、如果通过检验，解释方程并应用（预测）。
三.实验要求：研究货运总量y与工业总产值x1,农业总产值x2，居民非商品支出x3,之间的关系。
详细数据见表：（1）计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。
（2）求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程（3）做残差分析看是否存在异常值。
（4）对所求方程拟合优度检验。
（5）对回归方程进行显著性检验。
（6）对每一个回归系数做显著性检验。
（7）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，在做方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。
（8）求标准化回归方程。
（9）求当x1=75,x2=42,x3=3.1时y。
并给出置性水平为99%的近似预测区间。
（10）结合回归方程对问题进行一些基本分析。
四.绘制散点图或样本相关阵相关性货运总量工业总产值农业总产值 居民非商品支出货运总量Pearson 相关性1.556 .731*.724*显著性（双侧）.095.016 .018 N10 10 10 10 工业总产值Pearson 相关性.556 1.155 .444 显著性（双侧） .095 .650.171 N10 11 11 11 农业总产值Pearson 相关性.731*.155 1.562 显著性（双侧） .016 .650 .072N10 11 11 11 居民非商品支出 Pearson 相关性.724* .444 .562 1显著性（双侧）.018 .171 .072 N10111111*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。
计量经济学实验报告完整版范文
评语
教师
评语
成绩
辽宁工程技术大学上机实验报告
实验名称
计量经济学多元线性回归模型
院系
工商管理
专业
金融
班级
09-2
姓名
于佳琦
学号
日期
6.15
实验
目的
简述本次实验目的：熟悉多元线性回归模型中的解释变量的引入
掌握对计算机过的统计分析和经济分析
实验
பைடு நூலகம்准备
你为本次实验做了哪些准备：了解多元线性回归模型参数的OLS估计，统计检验，点预测以及区间估计，非线性回归的参数估计，受约束回归检验
实验
进度
本次共有3个练习，完成3个。
实验
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：在简单线性回归的基础上引入了多元线性回归模型，操作也较之前更加复杂，最大的障碍在于多重共线性模型数据更多，输入时容易出错，而且软件非汉化版本，很多时候不了解数据的含义，操作也不是很熟练，一般思路是，先用OLS方法进行估计，建立模型，然后进行对模型的检验，理论相对简单，可是检验过程十分复杂，如果不用例题做实验，单纯找数据进行分析，总会有遗忘的影响因素，而导致结果的偏差，所以在选择分析对象的影响因素时考虑周全尤为重要。
实验
进度
本次共有1个练习，完成1个。
实验
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：初步投身于计量经济学，通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。
多元线性回归模型计量经济学
多重共线性诊断
通过计算自变量之间的相关系 数、条件指数等方法诊断是否
存在多重共线性问题。
异方差性检验
通过计算异方差性统计量、图 形化方法等检验误差项是否存
在异方差性。
03
多元线性回归模型的应用
经济数据的收集与整理
原始数据收集
通过调查、统计、实验等方式获取原始数据，确保数据的真实性 和准确性。
数据清洗和整理
在实际应用中，多元线性回归模型可能无法处理 非线性关系和复杂的数据结构，需要进一步探索 其他模型和方法。
随着大数据和人工智能技术的发展，多元线性回 归模型的应用场景将更加广泛和复杂，需要进一 步探索如何利用新技术提高模型的预测能力和解 释能力。
07
参考文献
参考文献
期刊论文
学术期刊是学术研究的重要载体， 提供了大量关于多元线性回归模 型计量经济学的最新研究成果。
学位论文
学位论文是学术研究的重要组成 部分，特别是硕士和博士论文， 对多元线性回归模型计量经济学 进行了深入的研究和探讨会议论文集中反映了多元线性回 归模型计量经济学领域的最新进 展和研究成果。
THANKS
感谢观看
模型定义
多元线性回归模型是一种用于描 述因变量与一个或多个自变量之 间线性关系的统计模型。
假设条件
假设误差项独立同分布，且误差项 的均值为0，方差恒定；自变量与 误差项不相关；自变量之间不存在 完全的多重共线性。
模型参数估计
最小二乘法
01
通过最小化残差平方和来估计模型参数，是一种常用的参数估
计方法。
05
案例分析
案例选择与数据来源
案例选择
选择房地产市场作为案例，研究房价 与影响房价的因素之间的关系。
计量经济学实验二 多元线性回归分析 完成版
练习题1. 在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需求调查中，得到下表所示的资料。
序号对某商品的消费支出Y商品单价1X 家庭月收入2X 1591.923.5676202654.524.4491203623.632.07106704647.032.46111605674.031.15119006644.434.14129207680.035.30143408724.038.70159609757.139.631800010706.846.6819300请用Eviews 软件对该社区家庭对该商品的消费需求支出作二元线性回归分析。
解： (1)估计回归方程的参数及随机干扰项的方差，计算及。
2ˆσ2R 2R 222116.847ˆ302.411103iee e n k n k σ'====-----∑20.90220.8743R R ==(2)对方程进行检验，对参数进行检验，并构造参数的置信区间。
F t 95%该社区家庭对该商品的消费需求支出方程为：22ˆ626.50939.790610.02862(15,612)( 3.062)(4.902)0.90220.8743yX X t R R =-+=-==F 检验：22/0.9022/232.29(1)/(1)(10.9022)/7R k F R n k ===----给定显著性水平时，查F 检验分布表，得到临界值，0.05α=0.05(2,7) 4.74F =由于，故模型的线性关系在95%的置信度下是显著成立的。
0.05(2,7)F F >t 检验：两变量的t 值都大于临界值，即：，故模型中引入的两个变0.025||(7) 2.365t t >=量在95%的水平下影响显著，都通过了变量的显著性检验。
参数的置信区间：在的置信度下的置信区间为：1α-ˆjB ˆˆ22ˆˆ(,)jjj j B BB t S B t S αα-⨯+⨯从EViews 中得到：1212ˆˆˆˆ9.7906,0.02863.1978,0.0058B B B B S S =-==-=0.025(7) 2.365t =故的置信区间为：（-17.2934，-2.2878），（-12,ββ0.10857,0.041717）。
计量经济学 实验3 多元回归模型
目录目录 (1)一、建立多元线性回归模型 (3)(一) 建立包括时间变量的三元线性回归模型； (3)1. 建立工作文件：CREATE A 78 94 (3)2. 输入统计资料：DATA Y L K (3)3. 生成时间变量t：GENR T=@TREND(77) (3)4. 建立回归模型：LS Y C T L K (3)(二) 建立剔除时间变量的二元线性回归模型； (4)(三) 建立非线性回归模型——C-D生产函数。
(5)二、比较、选择最佳模型 (8)(一) 回归系数的符号及数值是否合理； (8)(二) 模型的更改是否提高了拟合优度； (8)(三) 模型中各个解释变量是否显著； (8)(四) 残差分布情况 (8)实验三多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。
【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。
根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：()ε,tY=。
其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，fL,K,时间变量t反映技术进步的影响。
表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。
资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、 建立多元线性回归模型(一) 建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：1. 建立工作文件： CREATE A 78 942. 输入统计资料： DATA Y L K3. 生成时间变量t ： GENR T=@TREND(77)4. 建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。
图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：K L t y 7764.06667.06789.7732.675ˆ+++-= （模型1）t ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433)9958.02=R 9948.02=R 551.1018=F 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。
计量经济学实验报告剖析
实验报告金融系投资学专业14 级 2 班实验人吴儒君实验地点：实训楼B305 实验日期：2016/11/1学号20141206022026实验题目：线性回归模型实验类型：基本操作实验目的：熟悉Eviews软件的基本操作，实现用软件对简单线性模型进行参数估计，并对模型加以检验，对被解释变量进行预测，并分析所估计模型的经济意义和作用。
实验内容：一、为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系，由浙江省统计年鉴得到下表（P57，练习题2.2，表2.8）的数据，要求：（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，用规范的形式写出估计检验结果，并解释所估计参数的经济意义。
（2）如果2011年，全省生产总值为32000亿元，比上年增长9.0%，利用计量经济模型对浙江省2011年的财政预算收入做出点预测和区间预测。
实验步骤：1.根据题目输入数据，建立工作文件：如图2.作X与Y的散点图，点击View/Graph/Scatter,在Fit lines中选择Regression line/ok生成图片：从散点图可以看出每年财政预算总收入随全省生产总值的增加而增加。
3.估计参数：在EViews命令框中直接键入 LS Y C X按回车键得回归结果实验结果：1. 检验结果为：2. 经济意义检验：所估计的参数 说明全省生产总值每增加1亿元，平均来说财政预算总收入增加0.176124亿元。
这与预期的经济意义相符。
3. 拟合优度和统计检验：如上图可以看出本题中可决系数为0.983702说明模型的拟合优度较好。
4. 对回归系数的t 检验：针对,取，查t 分布表得自由度为n-2=33-2=31的临界值因为()31)1(t 025.0^t >β，()3125639.43)2(t 025.0^t >=β 所以应拒绝 。
对斜率系数的显著性检验表明，全省生产总值对财政预算总收入有显著性影响。
多元线性回归计量经济学实验报告(1)
多元线性回归计量经济学实验报告(1)实验报告：多元线性回归计量经济学一、实验目的本次实验的主要目的是了解多元线性回归方法在计量经济学中的应用，并通过实践操作掌握多元线性回归分析的具体步骤及其结果的解释方法。
二、实验原理多元线性回归是指在研究中同时考虑多个自变量与因变量之间的关系的方法。
在计算机科学、应用统计、机器学习等众多领域都被广泛应用。
在计量经济学中，多元线性回归分析通常被用于分析经济现象中存在的多个自变量与因变量之间的复杂关系，例如消费者对商品需求的影响因素、财政政策对经济增长的影响、汇率波动对贸易的影响等。
三、实验步骤1. 数据预处理首先，需要使用Excel软件将原始数据导入并加以预处理。
在Excel软件中，可对自变量和因变量进行筛选、分类、转化、求和等操作，使得数据达到符合多元线性回归模型的要求，同时还需注意处理数据的异常值、缺失值等情况。
2. 构建模型在处理好数据之后，将自变量和因变量一同输入到多元线性回归模型中，构建出多元线性回归模型。
该模型一般形式可表示为：y = β0 + β1X1 + β2X2 + … … + βnXn + ε其中，y为因变量，X1、X2、X3、… … 、Xn为自变量，β0、β1、β2、… … 、βn 为常数和系数，ε为误差项。
模型的拟合程度可以通过计算确定系数（R2）来判断，当确定系数越接近1时，表明模型的拟合程度越好。
3. 模型分析建好模型之后，需进行模型分析，包括参数估计、假设检验、显著性检验、模型优度检验等。
参数估计：计算回归系数，检验其值是否与理论值相等。
假设检验：分析回归系数估计值是否显著，即系数是否显著不同于零。
显著性检验：通过计算F统计量，来检验模型的显著性。
若p值小于0.05，则拒绝原假设，认为模型具有显著性。
模型优度检验：通过计算确定系数和修正确定系数来检验模型拟合程度。
当确定系数越接近1时，表明模型的拟合程度越好。
四、实验结果在本次实验中，我们将财政政策（X1）、货币政策（X2）及信贷政策（X3）作为自变量，经济增长率（Y）作为因变量，构建了以下多元线性回归方程：Y = 0.212 + 0.315X1 + 0.264X2 + 0.197X3其中，回归系数分别代表了该自变量对因变量的贡献程度。
多元线性回归模型实验报告 计量经济学
多元线性回归模型实验报告计量经济学多元线性回归模型是一种比较常见的经济学建模方法，其可用于对多个自变量和一个因变量之间的关系进行分析和预测。
在本次实验中，我们将使用一个包含多个自变量的数据集，对其进行多元线性回归分析，并对分析结果进行解释。
数据集介绍本次实验使用的数据集来自于UCI Machine Learning Repository，数据集包含有关汽车试验的多个自变量和一个连续因变量。
数据集中包含了204条记录，其中每条记录包含了一辆汽车的14个属性，分别是：MPG（燃油效率），气缸数（Cylinders）、排量（Displacement）、马力（Horsepower）、重量（Weight）、加速度（Acceleration）、模型年（Model Year）、产地（Origin）等。
模型建立在进行多元线性回归分析之前，我们首先需要对数据进行预处理。
为了确保数据的可用性，我们需要先检查数据是否存在缺失值和异常值。
如果有，需要进行相应的处理，以确保因变量和自变量之间的关系受到了正确地分析。
在对数据进行预处理之后，我们可以使用Python中的statsmodels包来对数据进行多元线性回归分析。
具体建模过程如下：```import statsmodels.api as sm# 准备自变量和因变量数据X = data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]y = data['MPG']# 添加常数项X = sm.add_constant(X)# 拟合线性回归模型model = sm.OLS(y, X).fit()# 输出模型摘要print(model.summary())```在上述代码中，我们首先通过data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]选择了所有自变量列，用于进行多元线性回归分析；然后，我们又通过`sm.add_constant(X)`，向自变量数据中添加了一列全为1的常数项，用于对截距进行建模；最后，我们使用`sm.OLS(y, X).fit()`来拟合线性回归模型，并使用`model.summary()`输出模型摘要。
计量经济学上机实验报告1
打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，
打包时文件夹内容包括：本实验报告。
（2）在命令窗口依次键入：GENR LnY=log(Y)
GENR LnX2=log(X2)
LS LnY C LnX2 X3
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/20/15 Time: 21:50
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X2
X3
X4
X5
X6
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
评价：
从经济意义上来说，国民总收入与年底存款余额是呈正比的，国民总收入越高，年底存款余额就越多，符号为正；居民消费价格总指数与年底存款总额是呈反比的，居民消费价格指数越高，年底存款余额就越少，符号为负。
拟合优度检验：可决系数为，修正后的可决系数为，非常接近于1，表明回归方程拟合的非常好。
T检验：解释变量X2，X3，X4，X5，X6的系数分别为，，，，
实验目的：
多元线性回归模型
T检验
F检验
多元线性回归模型的改进
实验内容：
（1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型，估计参数并对模型加以检验，检验结论的依据是什么
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实验报告课程名称金融计量学实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码实验室名称（或课室）专业任课教师xxx学号：xxx姓名：xxx实验日期：2012年5 月3日广东商学院教务处制姓名xxx 实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存多元线性回归模型一、实验目的通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。
二、实验内容（一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。
（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法（三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤（一）收集数据下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。
序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）1 3722.7 3078.22 113 17 812.7 1118.81 432 1442.52 1684.43 67 18 1899.7 2052.16 613 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 2404 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.25 2225 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 806 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 967 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 2228 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 1639 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 24410 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 14511 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 13812 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 4613 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 21814 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 1915 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 4516 1243.07 1808.44 33表1（二）创建工作文件（Workfile）。
1、启动Eviews5，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（如图），按确定。
2、在弹出的对话框中选择数据的时间频率（本实验为序列数据），输入数据数为31（如图1），然后点击OK（如图2）。
（图1）（图2）、（三）输入数据1、在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DATA Y K L ，按Enter，则显示一个数组窗口（如图）。
2、分别在Y 、K 、L 列输入相应的数据并以group01命名保存（如图）：（四）、回归分析1、在经济理论指导下，设定如下的理论模型：μβαe L AK Y =2、运用OLS 估计模型经对数转换，式μβαe L AK Y =可变换对数形式如下：μβββ+++=L K Y ln ln ln 2103、对表1的Y 、K 、L 的数据进行对数转换，得新的数据如表2所示：序号 Y ln K ln L ln序号 Y lnK ln L ln1 8.22220449 8.032106787 4.727387819 17 8.222204 8.032107 4.7273882 7.274146863 7.429182507 4.204692619 18 7.274147 7.429183 4.204693 3 7.468724436 7.916723638 4.430816799 19 7.468724 7.916724 4.430817 4 7.280208095 7.58772603 3.295836866 20 7.280208 7.587726 3.295837 5 8.546616062 8.685586533 5.78996017121 8.546616 8.6855875.789966 7.736813519 7.47236998 4.787491743 22 7.736814 7.47237 4.787492 7 7.2042756786.84492197 4.06044301123 7.204276 6.844922 4.060443 8 6.487333881 6.543825511 3.433987204 24 6.487334 6.543826 3.433987 9 5.913989374 5.895724275 2.772588722 25 5.913989 5.895724 2.772589 10 7.371715685 7.828830547 4.189654742 26 7.371716 7.828831 4.189655 11 6.424398897 6.881134058 4.060443011 27 6.424399 6.881134 4.060443 12 6.426391365 6.246126145 3.3322045128 6.426391 6.246126 3.332205 13 8.3959720028.23904156 4.11087386429 8.395972 8.239042 4.110874 14 8.656784684 9.069701495 5.537334267 30 8.656785 9.069701 5.537334 15 7.48513801 7.936981762 4.418840608 31 7.485138 7.936982 4.418841 167.125339405 7.500219874 3.496507561表24、对表2经对数转化后的数据进行相关性分析①重复数据输入步骤，输入取对数后的数据如图：②在弹出的窗口中选择View\Graph\Scatter\Simple Scatter按确定，得取对数后的Y、K、L三者之间关系的散点图，结果如下：③通过对以上散点图的观察可以看出，取对数后的K、L的联合值对取对数后的Y的值有着显著的线性影响。
5、在Eviews主窗口中点击Quick\Estimate Equation，在弹出的方程设定框内输入模型：log（y）c log(k) log(l)（如图）：再点击确定，系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图）。
由图显示的结果可知，样本回归方程为： ∧Y ln =1.154+0.609K ln +0.361L ln (1.59) (3.45) (1.75)其中8099.02=R ，2R =0.7963，F=59.664、对以上实验结果做t 检验分析：给定显著性水平5%，自由度为（2，28）的F 分布的临界值为34.3282(05.0=），F ，因此总体上看，K ln ,L ln 联合起来对Y ln 有着显著的线性影响。
在5%的显著性水平下，自由度为28的t 分布的临界值为048.2)28(05.0=t ，因此，K ln 的参数通过了该显著性水平下的t 检验，但L ln 未通过检验。
如果设定显著性水平为10%，t 分布的临界值为701.1)28(05.0=t ，这时L ln 的参数通过了显著性水平的检验。
2R =0.7963表明，工业总产值对数值的79.6%的变化可以由资产合计的对数与职工的对数的变化来解释，但仍有20.4%的变化是由其他因素的变化影响的。
（五）参数的约束检验由以上的实验结果可以看出，197.0≈=+∧∧βα，即资产与劳动的产出弹性之和近似为1，表明中国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。
因此，进行参数的约束检验时，提出零假设为0H ：1=+βα。
如果原假设为真，则可估计如下模型：μα++=LKC L Y ln ln1、在Equation 窗口选择proc/Specify/Estimate 在弹出的窗口中输入log(y/l) c log(k/l)如图所示：1按确定，所得结果如下：容易看出，该估计方程通过了F 检验与参数的t 检验。
2、对规模报酬是否变化进行的分析由上面两个实验可以得到0703.5=U RSS ，0886.5=R RSS 。
在原假设为真的条件下有：=---=)1231(1)(U U R RSS RSS RSS F 280703.50703.50886.5-=0.1011在5%的显著性水平下，自由度为（1,28）的F 分布的临界值为4.20。
因为0.1011<4.20,所以不拒绝原假设，表明2000年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。
3、运用参数约束条件121=+ββ对上面假设模型进行检验打开eq01方程对象窗,点击View\Coefficient Tests\WaldCoefficient Restrictions …，在Wald tests 窗口设定参数约束条件：c(2)+c(3)=1。
再按OK,结果如下图：由以上实验结果可知，我们仍然不拒绝原假设，原假设为真，即中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态。
四、实验结论通过上面实验可以看出，中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的资产合计K和职工人数L的联合对数对工业总产值Y的对数有着显著地线性影响。
但并非全是由K、L影响，还有20.4%的变化时由其他因素影响的。
在规模报酬的分析中可以看出，国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。