计量经济学上机报告

计量经济学上机报告

一、 实验目的

练习多元回归模型建模过程；

了解回归系数经济学含义；

了解三大统计检验过程及进行简单判断；

进行非线性估计

二、 实验内容

第三章 3.3 3.5 3.6

三、 实验结果

（注意：回归结果请按报告形式书写，数字保留4位小数）

3.3（1）

因此，家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数的多元线性回归函数为： Y=-50.0164+0.0865X+52.3703T

t=(-0.0112) (2.9442) (10.0670)

9512.02=R 9448.02=R 2974.146=F

经济意义：在其他变量不变的情况下，家庭月收入每增加一元，家庭书刊消费增加0.0865元；同样，户主受教育年数每增加一年，家庭书刊消费增加53.3703元。

作用：显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下，对被解释变量的影响情况。

（2）

(3)

残差E1对残差E2的无截距项的回归由上图可得模型的估计结果为：

E1 = -6.3351 + 0.0864*E2

估计参数：0865.02=α

(4)2β是表示家庭月平均收入X 对家庭书刊消费Y 的影响参数，2α则是残差1E 与2E 的无截距项的回归参数。1E 是由Y 对户主受教育年数T 的一元回归得到，2E 是由X 对T 的一元回归得到。两者性质一样，结果一样。即22αβ=。

3.5（1）由题知：

回归模型估计结果的样本容量n=20，ESS 的平方和SS=377067.19，ESS 与RSS 的自由度分别为2和17。

（2）此模型的可决系数4447.019

.84796219.3770672≈==TSS ESS R 修正的可决系数()

()4139.022********.01111122≈----=----=k n n R R （3）对于原假设：021==ββ，给定显著性水平05.0=α，

在F 表中查出临界值: ()59.317,205.0=F

构建F 统计量：

()59.317,28063.61

22000.470895219.377067105.0=>≈--=--=F k n RSS k ESS F 所以拒绝原假设：021==ββ，说明回归方程是显著的即列入模型的解释变量“价格

X2”和“消费者收入X3”联合起来对解释变量“某商品的需求量Y ”有显著影响。 本例中不能判断两个解释变量X2和X3各自对某商品的需求量Y 都有显著影响。

3.6（1）预期估计：1β，2β，3β，4β，5β的符号均为正，6β为负。

（2）OLS 法估计参数如图：

Y = -13.7773 + 0.0014*X2 + 0.0019*X3 - 3.5791*X4 + 0.0048*X5 + 0.0455*X6可知，结果与预期不符。此中，X4的参数4β符号为负，X6为正，说明可能为非线性回归方程。

（3）OLS 估计参数如图：

Y = 4.2055 + 0.0010*X5 - 0.0550*X6 此中，6 为符号为负，与预期结果一致。说明此方程为多元线性回归方程。