虚拟变量回归实验报告

三、对模型进行回归和分析 根据上面的分析和假设， 我们对模型进行回归， 为了能更好的体现城镇居民家庭平均每户就业人 口的影响， 对此变量取对数进行回归。 输入命令 ls consume c income consume(-1) log(employment) d1 d2 d3 d4，回归结果如下：
由回归结果可以看出，虽然各项整体检验都相当显著，但是个别变量的检验仍然不够显著，如 D3 等。我们将 D3 删除，对剩余变量再进行回归，输入命令 ls consume c income consume(-1) log(employment) d2 d4，得到回归结果如下：
由重新回归的结果可以看出， 模型的整体检验十分显著， 城镇居民家庭人均消费支持滞后一期的 变量 consume（-1）的检验效果还是有些不理想，参照上面的做法，我们将变量 consume（-1）从模 型中剔除， 并对新的模型进行回归， 在命令栏中输入命令： ls consume c income log(employment) d2 d4 ， 得到新的回归结果如下图所示：
《计量经济学》上机实验报告三
题目：虚拟变量回归
班级： 学号： 实验环境： Windows XP ; EViews 3.1 实验目的： 掌握虚拟变量的设定和运用，通过加入虚拟变量对经济现象进行回归分析。
实验日期和时间： 2013 年 5 月 30 日
姓名： 实验室：实验楼 104
实验内容： 个人所得税起征点调整对居民消费支出会产生重要的影响， 通过 1985 年到 2008 年城镇居民收入 与消费的有关数据， 对数据中的变量加入虚拟变量进行模型回归， 研究个人所得税起征点调整对城镇 居民个人消费支出行为的效应。
(314.1501) (33.6278) (66.0597) (-5.2584) (8.2493) (-2.3354) R 2 0.9998 R 2 0.9998 F=24931.15 DW=2.292463 从模型中可以看出， 城镇居民家庭人均消费支出受到城镇居民家庭人均可支配收入和镇居民家庭 平均每户就业人口以及个人所得税起征点调整的影响，其中，1994 年和 2008 年两次调整对城镇居民 家庭人均消费支出的影响较大，可以得到城镇居民家庭人均消费支出的回归模型为： SE t = (233.2922) = (6.2623) (0.0091) (71.5154)
由回归结果可以看出，模型的可决系数很高，F 检验也很理想，但是个别变量如 D1 等不够显著， 模型可能存在着多重共线性的问题。将 D1 剔除，对剩余变量再次进行回归，输入命令 ls consume c income consume(-1) log(employment) d2 d3 d4，结果如下：
Consumet Ct 1 Incomet 2 Consumet 1 3 Employment t 4 Burdent 5 D1t 6 D2t 7 D3t 8 D4t t
对模型中的变量进行关系估计，利用散点图来描述两两变量之间的关系，对 income 和 consume 的趋势图进行估计，输入命令：Scat Income Consume，得到散点图如下图所示。由这两个变量的关系 图可以看出，随着城镇居民人均可支配收入的提高，城镇居民家庭人均消费支出也增加。 对 consume 和 employment 两个变量进行趋势描述，输入命令，得到关系图。由趋势图看，随着 家庭就业人口的增加，人均消费支出反而呈下降态势。 Burden 与 consume 的关系图比较分散，看不出什么线性关系，因此我们将此变量从模型中剔除。
Fra Baidu bibliotek
由上回归结果可以看出，新的模型的整体检验十分显著，各个变量的检验效果也很显著，此时的 模型效果已经达到最优了。 四、解释模型 由前面的估计和检验，我们可以得出最优的估计模型如下：
Consumet 1460.937 0.6531Incomet 1651.937 Employment t 277.4048D2t 154.2742D4t
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这表面在三个不同时期城镇居民家庭人均消费支出的回归方程在统计意义上确实是不同的， 这种 差异主要在于截距的差异， 说明了 1994 年和 2008 年调整个人所得税起征点对城镇居民家庭人均消费 支出产生了变化。 需要指出的是，上述建模过程中，在运用虚拟变量时没有考虑其他因素，也没有考虑时序数据的 特殊问题，因此在实际中，还需要考虑其他因素对城镇居民家庭人均消费支出产生的影响。 提示： 打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名， 打包时文件夹内容包括：本实验报告、EViews 工作文件。
0，t为1987年以前 0，t为1994年以前 D1t ， D2t 1，t为1987年及以后 1，t为1994年及以后 0，t为2006年以前 0，t为2008年以前 D3t ， D4t 1，t为2006年及以后 1，t为2008年及以后
具体 Eviews 命令为： Smpl 1985 1986，Genr D1=0；Smpl 1987 2008，Genr D1=1 Smpl 1985 1993，Genr D2=0；Smpl 1994 2008，Genr D2=1 Smpl 1985 2005，Genr D3=0；Smpl 2006 2008，Genr D3=1 Smpl 1985 2007，Genr D4=0；Smpl 2008 2008，Genr D4=1 对模型进行设定，根据以上的假设将模型估计式设定为：
实验步骤： 一、创建工作文件录入数据 创建工作文件并输入相关数据，具体命令如下： Create A 1985 2008 Data Income Consume Employment Burden 其中，Income 表示城镇居民家庭人均可支配收入，Consume 表示城镇居民家庭人均消费支出， Employment 表示城镇居民家庭平均每户就业人口，Burden 表示城镇居民家庭平均每一就业者负担人 数。 二、构造虚拟变量 由统计数据知个人所得税起征点调整年份为 1987 年、1995 年、2006 年和 2008 年，为了分析城 镇居民家庭人均消费支出在上述年份不同时期的数量关系，分别引入 D1 、D2 、D3 、D4 四个虚拟变量。 D1 ~D4 的选择，分别是以 1987 年、1994 年、2006 年和 2008 年四个调整点作为依据。
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1460.973 0.6531Incomet 1651.937 Employment t，t 1994 Consumet 1738.341 0.6531Incomet 1651.937 Employment t， 1994 t 2008 1584.0668 0.6531Income 1651.937 Employment ，t 2008 t t