《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型
计量经济学实验一 一元回归模型
实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。
表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
一、建立工作文件⒈菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。
启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示）。
用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。
图1 Eviews菜单方式创建工作文件示意图图2 工作文件定义对话框本例中选择时间频率为Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。
然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图3所示）。
图3 Eviews工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object）,分别为c（系数向量）和resid（残差）。
它们当前的取值分别是0和NA（空值）。
可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。
⒉命令方式还可以用输入命令的方式建立工作文件。
在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，其格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期本例应为：CREATE A 85 98二、输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DA TA Y X此时将显示一个数组窗口（如图4所示），即可以输入每个变量的数值图4 Eviews数组窗口三、图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。
⒈趋势图分析命令格式：PLOT 变量1 变量2 ……变量K作用：⑴分析经济变量的发展变化趋势⑵观察是否存在异常值本例为：PLOT Y X⒉相关图分析命令格式：SCAT 变量1 变量2作用：⑴观察变量之间的相关程度⑵观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线说明：⑴SCAT命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量⑵SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析⑶通过改变图形的类型，可以将趋势图转变为相关图本例为：SCA T Y X图5 税收与GDP趋势图图5、图6分别是我国税收与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、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）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1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Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo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-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。
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。
计量经济学实验报告范文
S .. . ..学生实验报告（经管类专业用）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 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分. . . 资料. .8家庭抽样调查得到样本数据：(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 答：（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型： i i i i u T X Y +++=321βββ其中：Y 为家庭书刊年消费支出、X 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数 （2即 ii i T X Y 3703.5208645.00162.50ˆ++-= （49.46026）（0.02936） （5.20217）t= (-1.) (2.) (10.06702)R 2=0. 944732.02=R F=146.2974(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为10.06702, 明显大于t 的临界值131.2)318(025.0=-t ，同时户主受教育年数参数所对应的P 值为0.0000，明显小于05.0=α，均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出将增加0.086元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出将增加52.37元。
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/=αt6628.006.42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2===-=R t se X Y tt）（值1. 写空白处的数值。
12. 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 t0114.006.424795.0)(11-=-==tse 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[12/112/1--+-即ββββααse t se t2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。
eviews实验报告一元线形回归模型
【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位：亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源：《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。
计量经济学eviews实验报告
大连海事大学实验报告Array实验名称: 计量经济学软件应用专业班级:财务管理201３-1姓名: 安妮指导教师:赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件得基本功能，并将其应用在一元线性回归模型得分析中。
具体包括：Eviｅw得安装，样本数据基本统计量计算,一元线性回归模型得建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型得建立与分析,异方差、序列相关模型得检验与处理等。
二、实验环境ＷINＤOWSＸP或200０操作系统下,基于EVIEWS5、1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1９9５－2014年得人均国民生产总值与居民消费支出得统计资料（此资料来自中华人民共与国统计局网站)如表1所示,做回归分析。
表1我国1995—２０１4年人均国民生产总值与居民消费水平情况(1）做出散点图,建立居民消费水平随人均国内生产总值变化得一元线性回归方程，并解释斜率得经济意义；利用evｉｅwｓ软件输出结果报告如下: Depeｎdent Ｖarｉablｅ：ＣＯNSＵMPTIONMｅｔhod: Lｅast SqｕaｒｅsDａte：０6/11/16Tiｍｅ: 19：02Saｍｐle: 1995 2０14Incluｄｅd observａtｉoｎs:20Variａble Coeｆficiｅnt Stｄ、Ｅrrort—Ｓtaｔisｔic Prｏb、C 6９１、02２５113、3920 ６、094１0４0、0000ＡＶGDP 0、３5２7７0 ０、004908 71、88０54 0、0000Ｒ－squaｒｅd 0、９９6５28 Mean depeｎdent var 7351、300Ａdjｕsted R-squarｅd ０、99６３３5 Ｓ、D、dependent ｖar48２8、7６5S、Ｅ、of ｒegressioｎ292、３118 Ａkaike iｎfo criterion 1４、288１６Sum squａrｅｄresｉd 15３8０32、 Schwarz criterion14、3877３Log ｌiｋelihood -140、8８1６Hannan－Quｉnn cｒitｅr、14、３0760F－ｓｔａtｉstｉc 5166、81１Duｒbｉｎ－Ｗａｔsonstaｔ0、403709Proｂ(F—ｓtatistic）0、000０00由上表可知财政收入随国内生产总值变化得一元线性回归方程为:(令Ｙ=ＣＯNＳUMPTIOＮ,Ｘ=AVＧDＰ（此处代表人均GＤP)）Y = 6９１、０２２5+０、352７70* X其中斜率０、３527７0表示国内生产总值每增加一元，人均消费水平增长0、３５２７7元.检验结果Ｒ2=0、９96５28，说明９9、6５28%得样本可以被模型解释,只有0、3472%得样本未被解释,因此样本回归直线对样本点得拟合优度很高.（2)对所建立得回归方程进行检验：（５%显著性水平下，t(18)=2、10１）对于参数c假设： H0：ｃ=0、对立假设:Ｈ1：c≠0对于参数GDＰ假设： H0： GＤＰ=0、对立假设：Ｈ1: GDP≠0由上表知:对于ｃ,t=6、094104>t(n－2）=ｔ(18)=２、10１因此拒绝H0： c=0，接受对立假设：Ｈ1: c≠０对于ＧＤP, t=71、8８054﹥t（n—2）=t（１８）=2、101因此拒绝H０: ＧＤP=０，接受对立假设: Ｈ1： GDP≠０此外F统计量为51６6、811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%得显著性水平下有显著性影响。
计量经济学综合实验报告
6、对ce为被解释变量，di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验，拟合优度检验和t检验。
（1）经济意义检验：所估计参数β1=，β2=，说明可支配收入增加1元，平均说来可导致城市居民消费支出增加元。
（2）拟合优度检验：通过以上的回归数据可知，可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好。
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
Hannan-Quinn criter.
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
即CEi= +
（（）
t=（）（）
两变量的散点图：
由上图可知两变量基本呈正相关关系，存在一定的线性相关性。但相关程度不大。
4、结合凯恩斯绝对收入假说的消费理论和图形分析，设定以le为被解释变量，ni为解释变量的一元线性城市居民消费总体回归模型，预计回归系数的符号；
模型：LEi=β1+β2NIi+ui
因支出一般随收入的增加而增加，预测回归系数β1、β2的符号都是正号。
7、当城市居民可支配收入在14500元时，支出的均值为元。
在95%的置信度下，预测某省辖市城市居民可支配收入在17500元时的消费支出的均值区间。计算后区间为（ ）
模型预测
农村居民：
1、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“data le ni”回车 ，从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可。
在组对象窗口中选择下拉菜单view-- covariance analysis——balanced sample 即可出现以下图表：
计量经济学实验一一元线性回归完成版
计量经济学实验⼀⼀元线性回归完成版实验⼀⼀元线性回归⽅程1.下表是中国2007年各地区税收Y和国内⽣产总值GDP的统计资料。
单位：亿元要求，运⽤Eviews软件：(1)作出散点图，建⽴税收随国内⽣产总值GDP变化的⼀元线性回归⽅程，并解释斜率的经济意义；解：散点图如下：得到估计⽅程为：0.07104710.62963=-y x这个估计结果表明，GDP 每增长1亿元，各地区税收将增加0.071047亿元。
(2) 对所建⽴的回归⽅程进⾏检验；解：从回归的估计的结果来看，模型拟合得较好。
可决系数20.7603R =，表明各地区税收变化的76.03%可由GDP 的变化来解释。
从斜率项的t 检验值看，⼤于5%显著性⽔平下⾃由度为229n -=的临界值0.025(29) 2.05t =，且该斜率满⾜0<0.071047<1，表明2007年，GDP 每增长1亿元，各地区税收将增加0.071047亿元。
(3) 若2008年某地区国内⽣产总值为8500亿元，求该地区税收收⼊的预测值及预测区间。
解：由上述回归⽅程可得地区税收收⼊的预测值：0.0710********.62963593.3Y =-= 下⾯给出税收收⼊95%置信度的预测区间：由于国内⽣产总值X 的样本均值与样本房差为()8891.126()57823134E X Var X ==于是，在95%的置信度下，0()E Y 的预测区间为593.3 2.045±593.3113.4761=±或(479.8239,706.7761)当GDP 为8500亿元时地区的税收收⼊的个值预测值仍为593.3。
同样的，在95%的置信度下，该地区的税收收⼊的预测区间为593.3 2.045593.3641.0421±=±或（-47.7,1234.3）。
资料来源:《深圳统计年鉴2002》，中国统计出版社解：(1)建⽴深圳地⽅预算内财政收⼊对GDP 的回归模型；得到回归⽅程：?0.134582 3.611151yx =-(2)估计所建⽴模型的参数，解释斜率系数的经济意义；X 的系数为0.314582，常数项为-3.611151。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学e v i e w s实验报告标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]大连海事大学实验报告实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Errort-Statistic Prob.CAVGDPR-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1538032.Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = +* X其中斜率表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长元。
计量经济学实验二 一元线性回归模型
实验二一元线性回归模型2.1 实验目的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。
2.2 实验内容建立中国消费函数模型。
以表2.1中国的收入与消费的总量数据为基础，建立中国消费函数的一元线性回归模型。
表2.1数据来源：2004年中国统计年鉴，中国统计出版社2.3 实验步骤2.3.1 散点相关图分析将表1.1的GDP设为变量X，总消费设为Y，建立变量X和Y的相关图，如图2.1所示。
可以看X和Y之间呈现良好的线性关系。
可以建立一元线性回归模型。
2.3.2 估计线性回归模型在数组窗口中点击Proc\Make Equation ，如果不需要重新确定方程中的变量或调整样本区间，可以直接点击OK 进行估计。
也可以在EViews 主窗口中点击Quick\Estimate Equation ，在弹出的方程设定框（见图2.2）内输入模型：Y C X 或 Y = C (1) + C (2) * X图2.2图2.3还可以通过在EViews 命令窗口中键入LS 命令来估计模型，其命令格式为：LS 被解释变量 C 解释变量系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图2.3 所示）。
因此，我国消费函数的估计式为：ˆY2329.4010.547*X =+St 1191.923 0.014899t 1.95 36.71R 2=0.99 s.e.=2091s.e .是回归函数的标准误差，即σˆ=)216(ˆ2-∑t u。
R 2是可决系数。
R 2 = 0.99,说明上式的拟合情况好，y t 变差的99%由变量x t 解释。
因为t = 36.71> t 0.05 (15) = 2.13，所以检验结果是拒绝原假设β1 = 0，即总消费和GDP 之间存在线性回归关系。
上述模型的经济解释是，GDP 每增长1 亿元，我国消费将总额将增加0.547亿元。
图2.42.3.3 残差图在估计方程的窗口选择View\ Actual, Fitted,Residual\Actual, Fitted,Residual Table，得到相应的残差图2.4。
实验3计量经济学实验一元线性回归模型
ˆ1 ~N(1,,
2
) (Xi X)2
三、知识点回顾
n 4、最小二乘估计量的性质及分布
随机干扰项 i 的方差 2 的估计 ˆ 0 和 ˆ 1 的方差表达式中都包含随机干扰项 i 的方差 2
，由于随机干扰项 i 实际上是无法观察测量的，因此其
量 Y 的平均值。
三、知识点回顾
1、四种重要的关系式
（2）总体回归函数（方程）： E(YXi)01Xi
其中总体回归参数真值 0 , 1 是未知的；总体回归方程也是 未知的。
（3）样本回归函数（方程）： Yˆi ˆ0 ˆ1Xi
在实际应用中，从总体中抽取一个样本，进行参数估计，从 而获得估计的回归方程，系数 ˆ 0 , ˆ1 为估计的回归系数；用 这个估计的回归方程近似替代总体回归方程，其中估计的回 归系数 ˆ 0 , ˆ1 是总体参数真值 0 , 1 的估计值；基于估计方程 计算的 Y ˆ i 就为 E (Y X i ) 的估计值； 由于我们从来就无法知道真实的回归方程，因此计量经济学 分析注重的是这个估计的回归方程和估计的回归系数；
据；普通最小二乘法给出的判断拟合程度的标准是：残差平
方和最小，即：m in Q ne i2n(Y i Y ˆi)2n Y i (ˆ0ˆ1 X i) 2
i 1
i 1
i 1
最小二乘法就是：在使上述残差平方和Q 达到最小时，确定
模型中的参数 ˆ 0 和 ˆ 1 的值，或者说在给定观测值之下，选
择出 ˆ 0 , ˆ1 的值，使残差平方和Q 达到最小。
接近，这也说明OLS估计值是非常有价值的。
三、知识点回顾
n 4、最小二乘估计量的性质及分布
一元线性回归模型实验报告
⼀元线性回归模型实验报告⼭东轻⼯业学院实验报告成绩课程名称：计量经济学指导教师：刘海鹰实验⽇期： 2012年4⽉9⽇院（系）：商学院专业班级⾦融10-1 实验地点：机电楼B座5楼学⽣姓名：张⽂奇学号： 201008021029 同组⼈⽆实验项⽬名称：⼀元线性回归⽅程的预测⼀、实验⽬的和要求掌握利⽤ EViews 建⽴⼀元线性回归模型的⽅法，并且进⾏参数估计，对其结果进⾏相关分析以及未来形势的预测。
⼆、实验原理⼀元线性回归模型的建⽴与参数估计及点预测、EViews 软件三、主要仪器设备、试剂或材料计算机、EViews 软件四、实验⽅法与步骤1、启动Eviews5软件，建⽴新的workfile.在主菜单中选择【File】--【New】--【Workfile】,弹出Workfile Create对话框，在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency，然后在Frequency 中选择annual，Start date中输⼊1980，End date中输⼊1998，点击OK按钮。
2、在主菜单上依次单击Quick→Empty Group。
3、建⽴⼀个空组，输⼊数据。
4、为每个时间序列取序列名。
单击数据表中的SER01，在数据组对话框中的命令窗⼝输⼊该序列名称Y，回车后Yes。
采⽤同样的步骤修改序列名X。
数据输⼊操作完成。
5、数据输⼊完毕，单击⼯作⽂件窗⼝⼯具条的Save或单击菜单兰的File Save将数据存⼊磁盘,⽂件名为张⽂奇。
6、在主菜单上选Quick菜单，单击Estimate Equation项，屏幕出现Equation Specification估计对话框，在Estimation Settings 中选OLS估计，即Least Squares，输⼊：Y C X（其中C为Eviews固定的截距项系数）。
然后OK，出现⽅程窗⼝。
Eviews的估计结果。
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(0.052、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。
一元线性回归模型的参数估计实验报告
山西大学实验报告实验报告题目：计量经济学实验报告学院：专业：课程名称：计量经济学学号：学生姓名：教师名称：崔海燕上课时间：一、实验目的：掌握一元线性回归模型的参数估计方法以及对模型的检验和预测的方法。
二、实验原理：1、运用普通最小二乘法进行参数估计；2、对模型进行拟合优度的检验；3、对变量进行显著性检验；4、通过模型对数据进行预测。
三、实验步骤：（一）建立模型1、新建工作文件并保存打开Eviews软件，在主菜单栏点击File\new\workfile，输入start date 1978和end date 2006并点击确认，点击save键，输入文件名进行保存。
2输入并编辑数据在主菜单栏点击Quick键，选择empty\group新建空数据栏，先输入被解释变量名称y，表示中国居民总量消费，后输入解释变量x，表示可支配收入，最后对应各年分别输入数据。
点击name键进行命名，选择默认名称Group01,保存文件。
得到中国居民总量消费支出与收入资料：年份X Y19786678.83806.719797551.64273.219807944.24605.5198184385063.919829235.25482.4198310074.65983.21984115656745.7198511601.77729.2198613036.58210.9198714627.788401988157949560.5198915035.59085.5199016525.99450.9199118939.610375.8199222056.511815.3199325897.313004.7199428783.413944.2199531175.415467.9199633853.717092.5199735956.218080.6199838140.919364.119994027720989.3200042964.622863.92001 46385.4 24370.1 2002 51274 26243.2 2003 57408.1 28035 2004 64623.1 30306.2 2005 74580.4 33214.4 2006 85623.1 36811.2注：y 表示中国居民总量消费 x 表示可支配收入3、 画散点图，判断被解释变量与解释变量之间是否为线性关系在主菜单栏点击Quick\graph 出现对话框，输入 “x y ”，点击确定。
EViews计量经济学实验报告-简单线性回归模型分析
时间地点实验题目简单线性回归模型分析一、实验目的与要求：目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。
为研究国内生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国内生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二、实验内容根据1978－1997年中国国内生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用，得出回归结果。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定为研究中国国内生产总值对财政收入是否有影响，根据1978－1997年中国国内生产总值X 和财政收入Y，如图1：1978－1997年中国国内生产总值和财政收入（单位：亿元）根据以上数据，作财政收入Y 和国内生产总值X 的散点图，如图2：从散点图可以看出，财政收入Y 和国内生产总值X 大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：01i i i Y X u ββ=++（二）估计参数1、双击“Eviews ”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —GDP.xls;2、在EV 主页界面点击“Quick ”菜单，点击“Estimate Equation ”,出现“Equation Specification ”对话框，选择OLS 估计，输入“y c x ”,点击“OK ”。
即出现回归结果图3：图3. 回归结果Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/10/10 Time: 02:02 Sample: 1978 1997 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 857.8375 67.12578 12.77955 0.0000 X0.1000360.00217246.049100.0000R-squared 0.991583 Mean dependent var 3081.158 Adjusted R-squared 0.991115 S.D. dependent var 2212.591 S.E. of regression 208.5553 Akaike info criterion 13.61293 Sum squared resid 782915.7 Schwarz criterion 13.71250 Log likelihood -134.1293 F-statistic 2120.520 Durbin-Watson stat0.864032 Prob(F-statistic)0.000000参数估计结果为：i Y = 857.8375 + 0.100036i X（67.12578） （0.002172）t =（12.77955） （46.04910）2r =0.991583 F=2120.520 S.E.=208.5553 DW=0.8640323、在“Equation ”框中，点击“Resids ”,出现回归结果的图形（图4）:剩余值（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）.（三）模型检验1、 经济意义检验回归模型为：Y = 857.8375 + 0.100036*X （其中Y 为财政收入，i X 为国内生产总值；）所估计的参数2ˆ =0.100036，说明国内生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.100036亿元。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告实验一：一元线性回归模型题目：已知某城镇居民年人均可支配收入X，研究它与人均消费性支出Y之间的关系。
实验目的：通过了解19805年~1998年的样本观测值，得到一元线性回归模型、以此得到1999、2000年的人均消费性支出的预测值。
实验时间：10月12日（星期三）实验地点：科技楼3楼实验内容：1，主菜单－File―New－Workfile打开工作文件范围选择框，选择Annual，分别输入1980，20002，主菜单－Quick－Sample在打开的当前的样本区间选择框中分别输入1980，1998。
3，主菜单－Quick－Empty Group打开空白表格数据窗口，分别输入变量Y，X的数据。
4，主菜单－Quick－Estimate Equation打开估计模型对话框，选择Least Squares,输入Y CX。
下面是Eviews的估计结果：得到回归方程为：Y =283.84+0.51X5，主菜单－Quick－Sample在打开的当前样本区间选择框中分别输入1980，20006，主菜单－Quick－Empty Group编辑变量X的数据，输入X1999，X2000年的实际值。
在回归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击Forecast命令，预测结果变量名的缺省选择为YF，选择静态预测，点击ok。
得到1999，2000年的城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.89和1424.05.实验二：二元线性回归方程模型实验目的：通过了解学生用于购买书籍及课外读物的支出与本人受教育年限和其家庭收入水平有关，了解预测当学生的受教育年限为10年，家庭月可支配收入为480元时，该学生全年购买书籍以及课外读物的支出。
实验时间：10月26日（星期三）实验地点：科技楼3楼实验内容：1，主菜单－File―New－Workfile打开工作文件范围选择框，选择Integer date，分别输入1，192，主菜单－Quick－Sample在打开的当前的样本区间选择框中分别输入1，18。
计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告
实验一：简单线性回归模型的建立与分析应用【实验目的】1、熟悉计量经济学软件包EViews的界面和基本操作；2、掌握计量经济学分析实际经济问题的具体步骤；3、掌握简单线性回归模型的参数估计、统计检验、预测的基本操作方法；4、理解简单线性回归模型中参数估计值的经济意义。
【实验类型】综合型【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机【实验内容】为研究深圳市地方预算内财政收入（Y）与地区生产总值（X）的关系，建立简单线性回归模型，现根据深圳市统计局网站的相关信息，得到统计数据如下表：请按照下列步骤完成实验一，每个步骤要写出操作过程：（1）打开EViews，新建适当的工作文件夹；打开Eviews后，依次点击File－New－Workfile，新建一个时间序列数据（Dated-regular frequencied）类型的文件，频率选择年度（Annual），键入起止日期1990-2008（如图一），点击ok，新建工作文件夹完成（如图二）（图一）（图二）（2）在工作文件夹中新建变量X和Y，并输入数据；依次点击Objects－New Object，对象类型选择序列（Series），并输入序列名Y（如图三），点击OK，重复以上操作，新建系列对象X。
新建系列对象完成后如（图四）按住ctrl并同时选定X和Y，用鼠标右击选择open—as group，点击Edit ＋/－开始编辑，输入数据，数据输入完毕再点击Edit＋/－一次。
数据输入后如（图五）。
（图三）（图四）（图五）（3）生成X和Y的自然对数序列，保存在工作文件夹中，命名为lnX和lnY；依次点击Objects－Generate Sereies，出现Generate Series by Equation 窗口，在Enter equation窗口中输入公式：lnY=log(Y)点击ok，重复以上操作，输入：lnX=log(X) 创建序列lnX。
（如图六）（图六）（4）求X和Y的描述统计量的值，写出操作过程并画出相应表格；依次点击Quick－Group Statistics—Descriptive Statistics－Common sample，打开Series List窗口，输入x y，点击ok，输出结果（如图七）（图七）（5）作出X和Y的散点图，写出操作过程并画出相应图像，并判断模型是否接近于线性形式；依次点击Quick－Graph，打开Graph Options窗口，在Specific 中选择Scatter(散点图) （如图八）点击OK，得到散点图（如图九）（图八）由散点图可以看出模型接近线性形式（图九）（6） 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=21ββ做参数估计，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq01，写出操作过程和回归分析报告，并解释斜率的经济含义；在窗口空白处输入：ls y c x ，回车，得到结果如图回归分析报告：根据输出结果可得Ŷi = 26.02096 + 0.088820Xi (14.80278) (0.004356) t= (1.757843) (20.38986) R 2 = 0.960716 F=415.7464 D.W=0.626334 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.088820，表示地区生产总值每增加1亿元，地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元（7） 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=ln ln 21ββ做参数估计，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq02，写出操作过程和回归分析报告，并解释斜率 的经济含义；在主窗口空白处输入：ls lny c lnx ，回车，结果如图回归分析报告：根据输出结果可得lny = -1.272730 + 0.873867lnx(0.238775) (0.032394) t= (-5.330249) (26.9761) R 2 = 0.977172 F=727.7097 D.W= 0.811127 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.873867，表示地区生产总值每增加1亿元，地方预算内财政收入平均来说增加0.0873867亿元（8） 将保存工作文件夹保存在桌面，文件名为test1.wfl ；依次点击File-Save As 将文件保存在桌面，命名为test1.wfl （9） 对eq01的估计结果做经济意义检验和统计检验（05.0=α），估计的效果如何？经济意义检验：x 的系数β2的估计值为0.088820，说明地区生产总值每增加1亿元，地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元，该值处于（0,1）符合预期。
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《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。