计量经济学实验报告

计量经济学实验报告

实验名称：gdp 增速与物价指数、固定投资增速、出口

增速、消费额增速的关系模型

指导教师：刘*

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学号：***********

年级专业：2014级金融工程

实验原理

1、Eviews 8

2、最小二乘法、多元线性回归模型

实验内容

1．创建工作文件；

2．利用并建立“税收”的计量经济学模型

3．输入（编辑）数据

4．回归分析

5．利用样本数据估计模型的参数

6．分析所估计模型的经济意义和作用

7．检验物价指数、固定投资增速、出口增速、消费额增速对gdp增速的影响

【实验步骤】

一、实验数据

为了研究1982年至2014年我国gdp 增速与物价指数、固定投资增速、出口增速、消费额增速的关系，得到了一下数据

注：以上数据来源于国家统计局网站。

首先使用ADF单位根检验，检验数据的平稳性CPI的检验结果如下：

Null Hypothesis: CPI has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.276513 0.0249 Test critical values: 1% level -3.661661

5% level -2.960411

10% level -2.619160

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

CS的检验结果如下：

Null Hypothesis: CS has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.258065 0.0021

Test critical values: 1% level -3.653730

5% level -2.957110

10% level -2.617434

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

IN的检验结果如下：

Null Hypothesis: IN has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.640919 0.0105

Test critical values: 1% level -3.661661

5% level -2.960411

10% level -2.619160

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

EX的检验结果如下：

Null Hypothesis: EX has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.051946 0.0003

Test critical values: 1% level -3.653730

5% level -2.957110

10% level -2.617434

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

在给定0.05的显著性水平下，都通过了平稳性检验，说明这些数据在1982年至2014年之间是平稳的。

建立回归模型

设回归模型为

Y=β0+β1CPI+β2CS+β3IN+β4EX +μ

采用Eveiws8对以上数据进行估计得到一下结果

Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 05/20/16 Time: 21:45 Sample: 1982 2014 Included observations: 33

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.267675 0.326935 0.818741 0.4198 CPI 0.008656 0.002436 3.553588 0.0014 CS 0.006468 0.003973 1.628153 0.1147 EX -5.227699 6.864998 -0.761500 0.4527 IN

0.222371

0.090002

2.470744

0.0198

R-squared 0.636685 Mean dependent var 0.161515 Adjusted R-squared 0.584782 S.D. dependent var 0.077867 S.E. of regression 0.050175 Akaike info criterion -3.007856 Sum squared resid 0.070492 Schwarz criterion -2.781113 Log likelihood 54.62963 Hannan-Quinn criter. -2.931564 F-statistic 12.26701 Durbin-Watson stat 2.307893

Prob(F-statistic) 0.000007

模型估计结果为

Y= 0.008656*CPI+0.006468*CS+0.222371*IN -5.227699*EX + 0.267675 （3.553588）（1.628153） （2.470744） （-0.761500） 0.818741）

R ²=0.63668583 R －

²=0.584782

可以看出可决系数较小，但是大于百分之五十，而且我们可以根据拟合图（如下）