计量经济学实验报告

一、实验目的及要求：

1、目的

利用EVIEWS 实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

(1) 熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法； (2) 掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理 (3) 提交实验报告

二、仪器用具：

三、实验结果与数据处理：

1下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。其中Y 表示美国咖啡消费（杯/日.人），X 表示平均零售价格（美元/磅）。 注：262.2)9(2/=αt ，228.2)10(2/=αt

6628.006

.42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2===-=R t se X Y t

t

）

（

值

1. 写空白处的数值。

1

2. 对模型中的参数进行显著性检验。

3. 解释斜率系数1β的含义，并给出其95%的置信区间。 解：（1）1308.221216

.06911

.2)(00===

ββse t

0114.006

.424795

.0)(1

1-=-=

=

t

se ββ

（2）用t 检验法分别对模型中的参数0β1β进行显著性水平检验： 在5%的显著性水平下，模型的自由度为11-2=9，且262.2)9(025.0=t 由于262.21308.220>=βt ，故该模型的截距项在统计上是显著的； 同理 262.206.421>=βt ，即斜率系数在统计上也是显著的。

（3）斜率系数4795.01-=β，小于0，在其他条件不变的情况下，咖啡的平均零售价格每增加一个单位，美国咖啡的日消费将平均减少0.4795个单位，说明咖啡的消费量与其平均零售价格呈负相关关系。

1β的95%的置信区间为：]4537.0,5053.0[)]ˆ(ˆ),ˆ(ˆ[1

2/112/1--+-即ββββααse t se t

2美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下1。

1 利用EViews 估计其参数，求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程。

2对估计的回归方程的斜率作出解释。

3如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？

1资料来源:(美)David R.Anderson

等《商务与经济统计》，第405页，机械工业出版社

2

解：（1）建立投诉率Y 对正点率X 的线性回归模型：i i i X Y μββ++=10

结合以上数据，利用Eviews 分析，得到结果如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares Date: 01/01/02 Time: 01:20 Sample: 1 9 Included observations: 9

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob. C 6.017832 1.052260 5.718961 0.0007 X -0.070414 0.014176 -4.967254 0.0016

R-squared 0.778996 Mean dependent var 0.797778 Adjusted R-squared 0.747424 S.D. dependent var 0.319991 S.E. of regression 0.160818 Akaike info criterion -0.623958 Sum squared resid 0.181037 Schwarz criterion -0.580130 Log likelihood 4.807811 F-statistic 24.67361 Durbin-Watson stat 2.526971 Prob(F-statistic)

0.001624

即可得到回归方程：X Y 070414.0017832.6-= se =（1.0523）（0.0142） t=（5.71896）（-4.96725） 747424.0778996

.022

==R R

（2）斜率系数0704.01-=β，小于0，在其他条件不变的情况下，航班正点率每增加一个单位，投诉率将平均减少0.0704个单位，说明投诉率与航班正点率呈负相关关系。

（3）当航班按时到达的正点率为80%，即当80=X 时，平均而言，投诉率

384712.080*070414.0017832.6=-=Y ，

即每10万名乘客投诉的次数平均为0.384712. 3为了研究我国经济增长和国债之间的关系，建立回归模型。得到的结果如下： Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 6.03 0.14 43.2 0 LOG(DEBT) 0.65

0.02 32.8 0

3

R-squared 0.981 Mean dependent var 10.53 Adjusted R-squared

0.983

S.D. dependent var 0.86

S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46

Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5

Durbin-Watson stat

0.81 Prob(F-statistic)

其中， GDP 表示国内生产总值，DEBT 表示国债发行量。 1写出回归方程。 2解释系数的经济学含义？

3模型系数可能存在什么问题？如何检验？ 解：（1）回归方程： )ln(65.003.6)ln(Debt GDP += se=(0.14) (0.02) t=(43.2) (32.8)

983.0981.022==R R

（2）斜率系数65.01=β，大于0，在其他条件不变的情况下，国债每增加1个百分比，国内生产总值将平均增加0.65个百分比。说明国内生产总值的变化率与国债的变化率呈正相关关系。

（3）可能存在序列相关问题。

因为DW=0.81,小于D L =1.074,落入正的自相关区域，由此可以判定该模型存在序列相关问题。

4假定使用虚拟变量对储蓄（Y ）和收入（X ）（样本：1970-1995）的回归结果为：

N=30 R 2=0.936 2

R =0.9258 SEE=0.1217 DW=0.9549 其中：D t =1 t=1982-1995 D t =0 t=1970-1981

1 解释两个时期（1970-1981和1982-1995）的储蓄（Y ）收入（X ）行为。

2 检验是否具有结构变化（若需临界值，只需用类似t 0.05 标记即可）。 解：（1）在1970-1981这个时期内，D t =0

此时回归方程为： X Y 0803.00161.1-=

斜率系数0803.01-=β,小于0，在其他条件不变的情况下，收入每增加1个单位，储蓄将平均减少0.0803个单位。说明储蓄与收入呈负相关关系。

在1982-1995这个时期内，D t =1

此时回归方程为: X Y 0854.04619.151--=