用eviews进行一元线性回归分析实施报告
《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。
用eviews进行一元线性回归分析报告
外国语大学国际商学院本科生课程论文(设计)题目:一元回归分析居民收入和支出的关系姓名:学号:专业:年级:班级:任课教师:2014 年 4 月容摘要随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果,对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。
利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验,最终得出相关结论。
关键词:居民消费;居民收入;EVIEWS;一元回归分析目录一、引言 (1)(一)研究背景 (1)(二)研究意义 (1)二、研究综述 (2)(一)模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)(二)作散点图 (3)三、估计参数 (4)(一)操作步骤 (4)(二)回归结果 (4)四、模型检验 (5)(一)经济意义检验 (5)(二)拟合优度和统计检验 (5)(三)回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献: (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言(一)研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体,居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化,2011年中国大陆城镇人口为69079万人,城镇人口占总人口比重达到51.27%。
因此城镇居民作为消费主体,研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系,可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况,因此能更好的的带动我国GDP的飙升,改善居民的生活水平。
(二)研究意义居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭以来随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时,还应看到全国各地区经济发展速度不同,居民消费水平也有明显差异。
例如,2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出,最高的是市达人均20667.91元,最低的则是,人均只有8871.27元,是的2.33倍。
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。
一元线性回归实验报告
⼀元线性回归实验报告实验⼀⼀元线性回归⼀实验⽬的:掌握⼀元线性回归的估计与应⽤,熟悉EViews的基本操作。
⼆实验要求:应⽤教材P61第12题做⼀元线性回归分析并做预测。
三实验原理:普通最⼩⼆乘法。
四预备知识:最⼩⼆乘法的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测。
五实验内容:第2章练习12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(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;(2)对所建⽴的回归⽅程进⾏检验;(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。
六实验步骤1.建⽴⼯作⽂件并录⼊数据:(1)双击桌⾯快速启动图标,启动Microsoft Office Excel, 如图1,将题⽬的数据输⼊到excel表格中并保存。
(2)双击桌⾯快速启动图标,启动EViews6程序。
(3)点击File/New/ Workfile…,弹出Workfile Create对话框。
在WorkfileCreate对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated 选项,在右侧Data Range中填⼊样本个数31.在右下⽅输⼊Workfile的名称P53.如图2所⽰。
图 1 图 2(4)下⾯录⼊数据,点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中第(1)步保存的excel表格,弹出Excel Spreadsheet Import对话框,在Upper-left data cell栏输⼊数据的起始单元格B2,在Excel 5+sheet name栏中输⼊数据所在的⼯作表sheet1,在Names for series or Number if named in file栏中输⼊变量名Y GDP,如图3所⽰,点击OK,得到如图4所⽰界⾯。
eviews实验报告总结(范本)
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一:Evies实验报告实验报告一、实验数据:1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容:对搜集的数据进行回归,研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤:1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”,找到相关数据并输入Exc el,统计结果如下表1:表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格(1994=1)的人均消费性支出(Yt)和人均可支配收入(Xt)令:Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图,如图1.很明显,Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解:根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道,城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化,因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt(1)打开E Vies软件,首先建立工作文件, Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列,并得到相应数据。
(2)在工作文件窗口输入命令:l s y c x,按E nter键,回归结果如表2 :表2 回归结果根据输出结果,得到如下回归方程:Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978(3)根据回归方程进行统计检验:拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055,计算结果表明,估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
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eviews实验报告精编版
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*名:**指导教师:***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EVIEWS5.1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2008年23912 87072009年25963 95142010年30567 109192011年36018 131342012年39544 146992013年43320 161902014年46612 17806 (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. Error t-Statistic Prob.C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709Prob(F-statistic) 0.000000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 = 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。
实验课课件eviews基本操作与一元线性回归
目录
• EViews软件介绍 • EViews基本操作 • 一元线性回归模型 • EViews中进行一元线性回归分析 • 实验结果分析 • 实验总结与展望
EViews软件介绍
01
软件特点
强大的数据处理能力
EViews提供了丰富的数据处理 功能,包括数据导入、清洗、
数据转换
根据需要,可以对数据进 行转换,如对数转换、标 准化等,以适应回归分析 的要求。
建立一元线性回归模型
设定模型
选择一元线性回归模型,并确定 自变量和因变量。
模型诊断
在建立模型之前,需要进行必要的 诊断,如残差图、散点图等,以确 定是否满足线性回归的前提假设。
模型参数估计
使用最小二乘法或其他估计方法, 对模型参数进行估计。
02
输入数据时,需要确保数据的格 式和单位与实际相符,并注意数 据的完整性和准确性。
生成序列
在EViews中,可以通过多种方式生 成序列,如通过数学公式、通过已有 的序列运算、通过其他软件的数据转 换等。
生成序列时,需要确保生成的序列与 实际需求相符,并注意序列的命名和 格式。
数据的图形化表示
在EViews中,可以通过多种方式将数据图形化表示,如绘制散点图、折线图、柱 状图等。
转换和统计分析等。
多种回归分析方法
EViews支持多种回归分析方法 ,如最小二乘法、广义最小二 乘法、最大似然估计法等。
图形化界面
EViews采用图形化界面,操作 简单直观,方便用户进行数据 分析。
灵活的自定义功能
EViews支持用户自定义函数和 程序,扩展性良好。
软件界面
01
02
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。
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。
eviews做回归分析报告
eviews做回归分析报告回归分析是一种常见的统计分析方法,可用于研究变量之间的关系以及预测未来的趋势。
EViews作为一款专业的经济计量软件,提供了强大的回归分析功能,能够帮助研究人员进行回归模型的构建和分析。
首先,我们需要明确回归模型的基本概念。
回归模型用于描述一个或多个自变量与因变量之间的关系。
在EViews中,我们可以通过以下步骤进行回归分析。
1. 数据准备在进行回归分析之前,首先需要准备好需要分析的数据。
在EViews中,数据可以以多种格式导入,如Excel、CSV等。
确保数据的准确性和完整性很重要,因为数据质量会直接影响回归分析的结果。
2. 构建回归模型在EViews中,可以通过菜单栏上的“Proc”选项选择“Estimate”来构建回归模型。
在打开的窗口中,我们可以选择自变量和因变量,并设定模型的形式。
例如,如果我们想建立一个线性回归模型,可以选择“OLS”作为估计方法,并指定自变量和因变量的名称。
3. 模型诊断构建回归模型后,需要进行模型诊断以评估模型的拟合优度和假设检验等指标。
EViews提供了多种模型诊断方法,如残差分析、多重共线性检验和异方差性检验等。
通过这些方法,我们可以评估回归模型的合理性,并对模型进行进一步改进。
4. 结果解释在进行回归分析后,EViews会生成一个回归结果报告,其中包含了模型的参数估计、显著性检验和拟合优度等指标。
对于参数估计,我们可以通过解释估计系数的符号和大小来说明自变量与因变量之间的关系。
同时,我们也需要关注显著性检验的结果,以确定模型的统计显著性。
5. 结果导出和呈现最后,我们可以将回归结果导出为表格或图表的形式,以便更好地呈现和解释结果。
在EViews中,我们可以使用菜单栏上的“View”选项选择“Coefficients”或“Residuals”来查看具体的回归系数或残差。
回归分析是一种常用的统计方法,可以帮助研究人员深入理解变量之间的关系,并进行未来的趋势预测。
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。
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行有关检验的实验报告
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行相关检验的实验报告1.数据表1列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。
2.建立模型应用EViews软件,以表1的数据可绘出可支配收入X与消费性支出Y的散点图(图2-1)。
从该三点图可以看出,随着可支配收入的增加,消费性支出也在增加,大致程线性关系。
据此,我们可以建立一元线性回归模型:Y=β0+β1·X+μ图2-1对模型作普通最小二乘法估计,在Eviews软件下,OLS的估计结果如图(2-2)所示。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/07/11 Time: 21:00Sample: 1 20Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.755368 0.023274 32.45486 0.0000C 271.1197 159.3800 1.701090 0.1061R-squared 0.983198 Mean dependent var 5199.515Adjusted R-squared 0.982265 S.D. dependent var 1625.275S.E. of regression 216.4435 Akaike info criterion 13.68718Sum squared resid 843260.4 Schwarz criterion 13.78675Log likelihood -134.8718 Hannan-Quinn criter. 13.70661F-statistic 1053.318 Durbin-Watson stat 1.302512Prob(F-statistic) 0.000000图2-2OLS估计结果为^Y=271.12+0.76X(1.70) (32.45)R2=0.9832 D.W. =1.3025 F=1053.3183.模型检验从回归估计的结果看,模型拟合较好。
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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天津外国语大学国际商学院本科生课程论文(设计)
题目:一元回归分析居民收入和支出的关系姓名:
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年级:
班级:
任课教师:
2014 年 4 月
内容摘要
随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果,对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。
利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验,最终得出相关结论。
关键词:居民消费;居民收入;EVIEWS;一元回归分析
目录
一、引言 (1)
(一)研究背景 (1)
(二)研究意义 (1)
二、研究综述 (2)
(一)模型设定 (2)
1.定义变量 (2)
2.数据来源 (2)
(二)作散点图 (3)
三、估计参数 (4)
(一)操作步骤 (4)
(二)回归结果 (4)
四、模型检验 (5)
(一)经济意义检验 (5)
(二)拟合优度和统计检验 (5)
(三)回归预测 (5)
五、结论 (5)
参考文献: (6)
一元回归分析居民收入与支出的关系
一、引言
(一)研究背景
随着近年来我国成为世界第二大经济体,居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化,2011年中国大陆城镇人口为69079万人,城镇人口占总人口比重达到51.27%。
因此城镇居民作为消费主体,研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系,可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况,因此能更好的的带动我国GDP的飙升,改善居民的生活水平。
(二)研究意义
居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭以来随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时,还应看到全国各地区经济发展速度不同,居民消费水平也有明显差异。
例如,2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出,最高的是上海市达人均20667.91元,最低的则是新疆,人均只有8871.27元,上海是新疆的2.33倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要做具体的
分析。
影响各地区居民消费指出有明显差异的因素可能很多,例如,居民的收入水平、就业状况、零售业物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、研究综述
(一)模型设定
1.定义变量
金融我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费,由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但是有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。
因此这些其他因素可以不列为模型,即便他们对居民消费有某些影响也可归为随机扰动项中。
为了与“城市居民人均消费支出”相对应,选择在统计
年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。
2.数据来源
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异,并不是城市居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2007年截面数据模型。
(二)作散点图
作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图。
如图2
从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均你那可支配收入(X)大体呈现为线性关系,所以建立的计量经济模型为如下线性模型:
Y=β1+β2X+U
三、估计参数
(一)操作步骤
假定所建模型及随机扰动项U满足古典假定,可以用OLS法估计参数。
运用计算机软件EViews作计量经济分析十分方便。
利用EViews作简单线性回归分析的步骤如下:
建立工作文件;
输入数据;
估计参数。
(二)回归结果
参数估计的结果为:
Y=-57.90655+1.359477X
四、模型检验
(一)经济意义检验
所估计的参数β2=1.359477,说明城市居民人均可支配收入每相差1元,可导致居民消费支出相差1.359477元。
这与经济学中边际消费倾向的意义相符。
(二)拟合优度和统计检验
用EViews得出回归模型参数估计结果的同时,已经给出了用于模型检验的相关数据。
R-squared的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R-squared的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
由表2中可以看出,本例中的可决系数为0.971419,说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好,即解释变量“城市居民人均可支配收入”对被解释变量“城市居民人均年消费支出”的绝大部分差异做出了解释。
(三)回归预测
任意选取一个数据预测一下,假定某地区的人均可支配收入为10000元,根据回归方程可以计算出人均年消费支出约为13536.8634元。
五、结论
从数据和回归结果上看,人均可支配收入对消费性支出有重要的影响。
有数据和实验结果很容易知道,如何增加人均可支配收入是提供人均消费性支出的重要因素,但是这并不是唯一影响因素,比如政府政策,市场形势,以及流动性偏好和个人需求等很多因素。
因此可以把如何提高消费欲望作为研究对象。
尽管收入决定支出,但是市场决定供给,因此有效提高市场供给水平,也可以相应拉动国内消费需求。
参考文献:
[1]王成刚.在经济预测中一元回归分析法的计算机数据库处理.中国科技信
息,2006(15)
[2]李绍珠.一元回归分析.上海教育科研,1991(02)
[3]李长风.经济计量学.上海财经大学出版社,1996
[4]易丹辉、尹德光.居民消费统计学.中国人民大学出版社,1996
[5]肖宜滨.买方市场下农民需求的实证分析.中国农村观察,1998
[6]褚时健.微观经济运行需求主体——居民经济行为分析.中国金融出版社,1992。