《计量经济学》上机实验参考答案(本科生)

《计量经济学》上机实验参考答案

实验一：计量经济学软件Eviews 的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。 实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews ，外围设备如U 盘。

实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法。

实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS ），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。

实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；

（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。

实验内容与数据1：表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：

（1）估计这个行业的线性总成本函数：t t x b b y 10ˆˆˆ+=；（2）0ˆb 和1ˆb 的经济含义是什

么？；（3）估计产量为10时的总成本。

表1 某行业成本与产量数据 总成本y

80 44 51 70 61 产量x 12 4 6 11 8

参考答案：

(1)总成本函数(标准格式)：

t t x y

25899.427679.26ˆ+= s = (3.211966) (0.367954)

t = (8.180904) (11.57462)

978098.02=R 462819.2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F

(2)0

ˆb =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1ˆb =4.25899为边际成本，即产量每增加1单位时，总成本增加了4.25899单位。

(3)产量为10时的总成本为：

t t x y

25899.427679.26ˆ+==1025899.427679.26⨯+=68.86669

实验内容与数据2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：

表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据

试根据资料完成下列问题：

（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义；

（2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；

（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；

（4）若2002年国民生产总值为103553.60亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。

参考答案：

（1） t t x y

133561.06844.324ˆ+= =)ˆ(i

b s (317.5155) (0.007069) =)ˆ(i

b t (1.022578) (18.89340) 941946.02

=R 056.1065ˆ==σ

SE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0ˆ1=b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加1335.61万元。 （2）)ˆ()2(ˆ0

2/00b s n t b b ⋅-±=α=324.6844±2.0739⨯317.5155=(-333.8466 983.1442) )ˆ()2(ˆ1

2/11b s n t b b ⋅-±=α=0.133561±2.0739⨯0.007069=(0.118901 0.148221) （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0ˆ1

〉=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加1335.61万元。

②估计标准误差评价： 056.1065ˆ==σ

SE ，即估计标准误差为1065.056亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为1065.056亿元。

③拟合优度检验：941946.02

=R ，这说明样本回归直线的解释能力为94.2%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占94.2%，说明模型的拟合优度较高。 ④参数显著性检验：=)ˆ(1b t 18.8934〉0739.2)22(025

.0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。

（4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324ˆ2002=⨯+=y

根据此表可计算如下结果：

102221027.223)47.32735()1()(⨯=⨯=-⋅=-∑n x x x t σ

92220021002.5)47.327356.103553()(⨯=-=-x x ，

10

9

2

22/1027.21002.52411506.10650739.241.14155)()(11ˆ)2(ˆ⨯⨯++⨯⨯±=--++⋅⋅-±∑x x x x n n t y t f f σα

=(11672.2 16638.62)

实验内容与数据3：表3给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数t x 2，试根据模型t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析报告。

表3 某地区职工收入、消费和生活费用价格指数 年份 t y t x 1 t x 2 年份 t y t x 1 t x 2

1985 20.10 30.00 1.00 1991 42.10 65.20 0.90

1986 22.30 35.00 1.02 1992 48.80 70.00 0.95

1987 30.50 41.20 1.20 1993 50.50 80.00 1.10

1988 28.20 51.30 1.20 1994 60.10 92.10

0.95 1989 32.00 55.20 1.50 1995 70.00 102.00 1.02

1990 40.10 61.40 1.05 1996 75.00 120.30 1.05

参考答案：