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
2、在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上，公布有美国各航空公司业绩的统计数据。

航班正点准时到达的正点率和此公司每10万名乘客中投诉1
(1)做出上表数据的散点图
(2)依据散点图，说明二变量之间存在什么关系？
(3)描述投诉率是如何根据航班正点率变化，并求回归方程。

(4)对回归方程的斜率作解释。

(5)假设航班正点率为80%，预测每10万名乘客投诉次数为多少？
【实验步骤】
1.
(1)创建工作文件
在主菜单上依次单击File→New→Workfile，选择数据类型和起止日期。

时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。

本题中在Start Data里输入1990，在End data 里输入2001。

单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图所示。

(2)输入和编辑数据
在命令窗口直接输入：Data Y GDP .屏幕出现数据编辑框，如下图所示。

(3)估计参数
利用地方预算内财政收入和国内生产总值的数据表，作散点图。

可看出深圳地方预算内财政收入和国内生产总值的关系近似直线关系可建立线性回归模型。

在主菜单命令行键入：“LS Y C ＧＤＰ”，然后回车。

即可直接出现如下图所示的计算结果。

参数估计所建立的回归方程为：
i
Y=-3.611151 + 0.134582*GDP （4.161790） (0.003867)
t=（-0.867692) (34.80013) R2=0.991810
(4)模型检验
1、经济意义检验
这里所估计的参数β1=0.134582表示国内生产总值每增加1亿元，将会导
致地方预算内财政收入增加0.134582亿元。

这符合经济学中的常理。

2、拟合度和统计检验
由回归结果可知，本题中德可决定系数R 2
＝0.991810，说明模型在整体上对数
据拟合很好。

解释变量“国内生产总值”对被解释变量“地方预算内财政收入”
的99.18%的变化做出了解释。

针对H 0：β1=0以及H 1：β1≠0，由图-回归方程窗口可以看出，回归系数β1的
标准误差和t 值分别为0.003867和34.80013；回归系数β0的标准误差和t 值
分别为4.161790和-0.867692。

在给定显著水平α=0.05时，t 2α（10）=2.228，1t > t 2α（n-2）,这说明解释变量国内生产总值在95%的置信度下对地方预算内
财政收入的影响是显著的，即通过了变量的显著性检验。

同理，0t > t 2α（n-2），
说明截距项在95%的置信度下对地方预算内财政收入的影响是显著的。

(5)预测
得到回归函数后，给定2002年深圳国内生产总值为3600亿元，Eviews 预测2002
年地方预算内财政收入步骤为：
○1双击工作文件“range ：1990 2001”。

在弹出的对话框的“End ”选择框中改为
“2002”，点击“OK ”，如下图所示。

○2双击工作文件“sample ：1990 2001”区域。

在弹出的对话框的“Sample range
pairs ”选择框处把“2001”改为“2002”，如下图所示。

○3打开估计式eq01窗口，点击“forecast ”键。

在S. E 选择框处填入“yfse ”，表示需
要计算y f的预测值（用yf表示），也需要计算y f的预测标准差。

点击“OK”，
可得到如下图所示的预测图，实线代表各年的深圳地方预算内财政收入，其中包括2005年深圳地方预算内财政收入，虚线代表两个正负预测标准差的范围。

回到工作文件窗口，此时已经出现一个yf序列。

双击yf序列，可以看到y2002=480.8830。

○4为了作区间预测，在y 和gdp 的数据表中，点击“View ”选“Descriptive Stats \ Cmmon Sample ”,则得到y 和gdp 的描述统计结果，如下图所示。

通过上图所列出的各项统计数据（下面用X 表示ＧＤＰ），可得： （X 1f --X ）=(3600-917.5874)2
=7195337.357 给定显著性水平=α0.05，查表得t 2α（10）=2.228，
Y f 平均值置信度95%的预测区间为：
GDP 2005=3600时，480.8830-+2.228*7.5325*
494.3293728357.7195337121+ =480.8830-+25.2735(亿元)
Y f 个别值置信度95%的预测区间为：
494
.3793728)112(2686.587)1(222=-⨯=-=∑n x x i σ
即 480.8830-+2.228*7.5325*494.3293728357.71953371211++ =480.8830-
+30.3381
2.
美国各航空公司航班正点到达比率和每10万名乘客投诉次数的散点图为
由图形看出航班正点到达比率和每10万名乘客投诉次数呈现负相关关系,计算线性相关系数为-0.882607。

建立描述投诉率（Y ）依赖航班按时到达正点率（X ）的回归方程： i i i u X Y ++=21ββ
利用EViews 估计其参数结果为
即 i i X Y 070414.0017832.6ˆ-=
（1.017832）（-0.014176）
t=(5.718961) (-4.967254)
R 2=0.778996 F=24.67361
这说明当航班正点到达比率每提高1个百分点, 平均说来每10万名乘客投诉次数将下降0.07次。

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为
384712.080070414.0017832.6ˆ=⨯-=i Y （次）。