《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型

《计量经济学》实验报告一元线性回归模型

一、实验内容

（一） eviews 基本操作

（二）1、利用EViews 软件进行如下操作：

（1）EViews 软件的启动

（2）数据的输入、编辑

（3）图形分析与描述统计分析

（4）数据文件的存贮、调用

2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型

中国国民收入与居民消费水平:表1

年份X（GDP）Y（社会消费品总量）

2000 99776.3 39105.7

2001 110270.4 43055.4

2002 121002.0 48135.9

2003 136564.6 52516.3

2004 160714.4 59501.0

2005 185895.8 68352.6

2006 217656.6 79145.2

2007 268019.4 93571.6

2008 316751.7 114830.1

2009 345629.2 132678.4

2010 408903.0 156998.4

2011 484123.5 183918.6

2012 534123.0 210307.0

2013 588018.8 242842.8

2014 635910.0 271896.1

数据来源：

二、实验目的

1.掌握eviews的基本操作。

2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方

法，以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤（简要写明实验步骤）

1、数据的输入、编辑

2、图形分析与描述统计分析

3、数据文件的存贮、调用

4、一元线性回归的过程

点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入ls y c x回车得到下图

在上图中view处点击view-中的actual，Fitted，Residual中的第一个得到回归残差

打开Resid中的view-descriptive statistics得到残差直方图

打开工作文件第二个中的structure将workfiels选中第一个，将右边改为16个

之后打开工作文件xy右键双击，open-as grope

在回归方程中有Forecast，残差立为yfse，点击ok后自动得到下图

在上方空白处输入ls y c s---之后点击proc 中的forcase

根据公式)|(0^

0X Y Y E 得到2015估计量

四、实验结果及分析（将本问题的回归模型写出，并作出经济意义检验、统计检验）

回归模型为：

yˆ=-8373.702+0.4167x

经济意义：斜率系数0.4167表示在其他条件保持不变的情况下，GDP收入每增加1亿元，社会消费品零售总额平均增加0.4167亿元。截距表示，当GDP为0时，社会消费品总额大约为-8373.702

统计检验——变量的显著性检验

（1）置信区间法

在GDP-社会消费品总量一例中，共有15个观察差值，因而自由度为（15-2）=13。假定，显著水平或犯第一类错误的概率为5%。由于备择假设是双边的，根据书中附录E中表E-2的t分布表得:Pr(|t|>1.725=0.10)

P(-1.771≤t≤1.771)=0.95

即t值（自由度为13）位于上、下限（-1.771，1.771）之间的概率为95%，这个上、下限就是临界t值，代入公式可得：

P ()()[]22222771.1771.1b se b B b se b +≤≤-=0.95

（2）显著性水平法 T=

735453.38010758

.0416716

.0估计量的标准误差假设值-估计量==

（3）P 值检验

p<0.01.p 值越小，拒绝原假设检验的理由就越充分，结果越显著

拟合优度检验

根据数据得r^2=1-0.991410

因为r^2的最大值为1，通过数据计算的r^2的值非常接近1，表明拟合程度非常高