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。如图一

7、单击工作文件框中Pros中的structure/resize current page，将样本空间从1980-1998扩展到1980-2000。然后编辑解释变量X。在Group数据框中输入变量X的1999年（1763元）和2000年（1863元）的数据。

8、在前面Equation对话框中选Forecast，将时间Sample定义在1980-2000，

这时 Eviews 自动计算出1999、2000年的预测值。如表一所示

五、实验数据记录、处理及结果分析

图一：

一）结果分析：

1、样本回归方程为Y=135.31+0.69X

(5.47) (28.04)

β

=0.69表示人均可支配收入每增加1元，将有0.69用于消费性支出。

1

2、根据回归结果中的相关数据R- squared =0.98，说明总离合差平方和的

98%被样本回归直线解释，仅有未被解释8%，因此可知样本回归直线对样本点的拟合优度是较高的。

给出显著水平a=0.05，查自由度v=19-2=17的t分布表，得临界值t0.025（17）=2.11,t0=5.47>t0.025(17),t1=28.04> t0.025(17),所以回归系数均显著不为0，而且X对Y有显著影响。

二）预测：

1999年和2000年某市城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.88元和1424.04元。结果如表一

表一

六、讨论、心得

通过上机操作，懂得如何使用Eviews，进行一元线性回归模型的参数估计，预测及结果分析。