计量经济学实验报告 实验二 放宽基本假定模型

计量经济学实验报告实验二：放宽基本假定模型

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1. 问题描述：2009年我国各地区城镇居民家庭人均全年消费性支出Y 与人均全年家庭工薪收入X1、人均全年经营净收入X2、及其他来源的收入X3之间的关系。

2. 理论模型：μββββ++++=3322110X X X Y

3. 数据

1.数据分析：33^

22^

11^

0^

^

X X X Y ββββ+++=

2. 参数假设: 321^

4677.08458.06004.0800.1195X X X Y +++= (2.40) (11.72) (3.48) (4.04) 95.02=R 19.160=F 76.1..=W D

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/08/11 Time: 22:15 Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.600363 0.051233 11.71839 0.0000 X2 0.845763 0.242822 3.483054 0.0017 X3 0.467674 0.115879 4.035888 0.0004 C

1195.800

497.9180 2.401601

0.0235

R-squared 0.946806 Mean dependent var 11628.97 Adjusted R-squared 0.940896 S.D. dependent var 2978.791 S.E. of regression 724.1850 Akaike info criterion 16.12789 Sum squared resid 14159986 Schwarz criterion 16.31292 Log likelihood -245.9822 F-statistic 160.1925 Durbin-Watson stat

1.763913 Prob(F-statistic)

0.000000

三、模型检验

1.经济意义检验：

从分析结果来看，β1=0.6004，β2=0.8458，β3=0.4677，β1、β2和β3都处于0-1之间，因此均具有经济意义。

2.统计意义的检验：

（1）R2拟合优度检验。

由分析结果，R2=0.95可决系数的范围为0≤R2≤1，它是一个非负的统计量。

故因为0≤0.95≤1，所以该模型拟合优度良好。

（2）F检验

在5%的显著性水平下，F统计量的临界值为F

0.05

(3，28)=2.95，且F=160.19>3.33，表明模型的线性关系显著成立。

（3）t检验

自由度n-k-1=28的t统计量的临界值为t

0.025

（27）=2.052，且11.72>2.052 ,

3.38>2.052，

4.04>2.052, 2.40>2.052,表明变量X1、X2、X3是显著的。3.计量意义的检验

（1）异方差性：怀特检验

（cross terms）

F-statistic 2.362416

Probability

0.050298

Obs*R-squared 15.59600 0.075813

（no cross terms）

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.6494116

7587 Probability 0.040788 8155202

Obs*R-squared 12.351733

6504 Probability 0.054566 6195928

检验结果都不拒绝同方差的原假设，则原回归模型无异方差。

（2）序列相关性检验：D.W.检验：D.W.=1.76，原回归模型无自相关。 LM检验：

一阶

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.222710 Probability 0.640920

Obs*R-squared 0.263283 Probability 0.607873

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 12/22/11 Time: 19:02

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X1 0.001560 0.052091 0.029943 0.9763

X2 0.007813 0.246950 0.031636 0.9750

X3 -0.002926 0.117747 -0.024851 0.9804

C -15.13289 506.2603 -0.029892 0.9764

R-squared 0.008493 Mean dependent var 8.11E-13

Adjusted R-squared -0.144047 S.D. dependent var 687.0222

S.E. of regression 734.8397 Akaike info criterion 16.18387

Sum squared resid 14039725 Schwarz criterion 16.41516

Log likelihood -245.8500 F-statistic 0.055677

Durbin-Watson stat 1.936630 Prob(F-statistic) 0.993867

含一阶滞后残差项的辅助回归为

2

i

e = -15.1329-0.00156X1+0.007813X2-0.002926X3+0.0926e i~21-

（-0.0299）（0.0299）（0.03164）（-0.02989）

R2=0.008493

于是，LM=30×0.008493=0.25479，该值小于显著性水平为5%、自由度为1

的χ2

分布的临界值χ205.0（1）=3.84，由此判断原模型不存在序列相关性二阶

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.131226 Probability 0.877620 Obs*R-squared 0.322059 Probability 0.851267

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 12/22/11 Time: 19:09

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X1 0.000603 0.053252 0.011329 0.9911

X2 0.017768 0.255679 0.069492 0.9452

X3 0.001545 0.121691 0.012698 0.9900

C -37.77848 526.0688 -0.071813 0.9433

RESID(-1) 0.097305 0.201077 0.483920 0.6327