实验三多元线性回归模型的估计和检验讲解

实 验 报 告

课程名称： 计量经济学 实验项目： 实验三 多元线性回归模型的

估计和检验 实验类型：综合性□ 设计性□ 验证性 专业班别： 姓 名： 学 号：

实验课室： 厚德楼B503 指导教师： 石立 实验日期： 2016年4月29日

广东商学院华商学院教务处 制

一、实验项目训练方案 小组合作：是□ 否 实验目的： 掌握多元线性回归模型估计和检验的方法。 实验场地及仪器、设备和材料 实验室：普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。 实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）： 小组成员：无 【实验步骤】 （一）国内生产总值的增长模型：分析广东省国内生产总值的增长，根据广东数据（数据见“表：广东省宏观经济数据-第三章.xls”文件，各变量的表示按照试验指导课本上的来表示）选择不变价GDP（GDPB）、不变价资本存量（ZC）和从业人员（RY），把GDPB作为因变量，ZC和RY作为两个解释变量进行二元线性回归分析。 要求：按照试验指导课本P100~P102，分别作： 1．作散点图（GDPB同ZC，GDPB同RY）（结果控制在本页） 7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,000004,0008,000ZC12,00016,0007,0006,0005,0004,0003,0002,0001,00002,000GDPBGDPB3,0004,000RY5,0006,000 2．进行因果关系检验（GDPB同ZC，GDPB同RY）（结果控制在本页） Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/29/16 Time: 14:35 Sample: 1978 2005 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs 26 F-Statistic 3.84939 19.0748 Prob. 0.0376 2.E-05 ZC does not Granger Cause GDPB GDPB does not Granger Cause ZC Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/29/16 Time: 14:36 Sample: 1978 2005 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs 26 F-Statistic 0.09603 4.72856 Prob. 0.9088 0.0202 RY does not Granger Cause GDPB GDPB does not Granger Cause RY 3．作GDPB同ZC和RY的多元线性回归，写出模型估计的结果，并分析模型检验是均否通过？（三个检验）（结果控制在本页） Dependent Variable: GDPB Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 14:40 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 ZC RY C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 0.377170 0.353689 -800.5997 Std. Error 0.008355 0.042757 113.7822 t-Statistic 45.14265 8.272028 -7.036247 Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 1754.112 1683.912 10.80035 10.94309 10.84399 0.443892 0.999152 Mean dependent var 0.999085 S.D. dependent var 50.94570 Akaike info criterion 64886.61 Schwarz criterion -148.2050 Hannan-Quinn criter. 14736.32 Durbin-Watson stat 0.000000 得到估计方程 GDPB=0.37716969694502*ZC+0.353688537498*RY--800.599732335 估计方程的判定系数R2接近1；参数显著性t检验值均大于2；方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.999085，比下面的一元回归有明显改善。 4．将建立的二元回归模型（GDPB同ZC和RY）同一元回归模型（GDPB同ZC、GDPB同RY）相比较，分析优点。（结果控制在本页） 一元回归模型： Dependent Variable: GD B Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 14:52 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 ZC C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Dependent Variable: GDPB Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 14:54 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 RY C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 2.189317 -5519.137 Std. Error 0.117735 400.4253 Coefficient 0.442898 133.9721 Std. Error 0.004896 25.57054 t-Statistic 90.46000 5.239314 Prob. 0.0000 0.0000 1754.112 1683.912 12.04722 12.14238 12.07632 0.167556 t-Statistic 18.59528 -13.78319 Prob. 0.0000 0.0000 1754.112 1683.912 15.14190 15.23706 15.17099 0.078643 0.996833 Mean dependent var 0.996711 S.D. dependent var 96.57302 Akaike info criterion 242485.0 Schwarz criterion -166.6611 Hannan-Quinn criter. 8183.011 Durbin-Watson stat 0.000000 0.930067 Mean dependent var 0.927377 S.D. dependent var 453.7907 Akaike info criterion 5354077. Schwarz criterion -209.9866 Hannan-Quinn criter. 345.7844 Durbin-Watson stat 0.000000 问题3的二元回归模型与一元回归模型比较，可以得出 估计方程的判定系数R2、参数显著性t检验、方程显著性F检验和调整的判定系数有些比一元回归有改进，表明这些确实应该进行二元回归。 5．结合相关的经济理论，分析估计的二元回归模型的经济意义。（结果控制在本页）因为GDPB=1.669146*ZC-0.057889*RY-476.1072 8,000系数说明，不变价资本存量ZC每增加1.669146个单位，同时从业人员RY0.057889个单位，国内生产总值GDPS增加1个单位，因此符合经济理论。 6,000货物和服务净出口行为和存货行为，分别建立居民消费模型、固定资产投资模型、货4,000物和服务净出口模型和存货增加模型。 XFJ10,000（二）宏观经济模型：根据广东数据，研究广东省居民消费行为、固定资产投资行为、要求：按照试验指导课本P105~P112，分别作出以下模型，并对需要改进的模型2,000进行改进。写出最终估计的模型结果，并结合相关的经济理论，分析模型的经济意义。（数据见“表：广东省宏观经济数据-第三章.xls”文件，各变量的表示按照试验指导课本上的来表示。） 002,0004,001． 居民消费模型（结果控制在本页） 10,000 LB8,0006,000XFJ4,0002,000002,0004,0006,0008,00010,000 Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/29/16 Time: 15:15 Sample: 1978 2005 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs 26 F-Statistic 7.19010 5.45516 Prob. 0.0042 0.0124 LB does not Granger Cause XFJ XFJ does not Gra ger Cause LB Dependent Variable: XFJ Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 15:17 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Variable LB YY C R-squared Coefficient 0.740808 0.362075 46.91513 Std. Error 0.032893 0.046452 36.60282 t-Statistic 22.52199 7.794692 1.281735 Prob. 0.0000 0.0000 0.2117 2362.277 2565.722 12.60139 12.74412 12.64502 1.122075 0.997789 Mean dependent var 0.997612 S.D. dependent var 125.3710 Akaike info criterion 392946.9 Schwarz criterion -173.4194 Hannan-Quinn criter. 5641.541 Durbin-Watson stat 0.000000 Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 2．固定资产投资模型（结果控制在本页） Dependent Variable: TZG Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 15:21 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Variable ZJ YY CZ C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 1.111864 0.431692 0.143210 31.27625 Std. Error 0.243152 0.052566 0.405308 27.82517 t-Statistic 4.5 2716 8.212352 0.353338 1.124027 Prob. 0.0001 0.0000 0.7269 0.2721 1628.997 2003.852 12.27166 12.46197 12.32984 1.298515 0.997573 Mean dependent var 0.997270 S.D. dependent var 104.7010 Akaike info criterion 263095.1 Schwarz criterion -167.8032 Hannan-Quinn criter. 3288.646 Durbin-Watson stat 0.000000 3．货物和服务净流出模型（结果控制在本页） Dependent Variable: CK Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 15:25 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Variable GDP LL C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 0.088239 -42.65989 202.2173 Std. Error 0.005525 11.83064 95.25038 t-Statistic 15.97067 -3.605880 2.123008 Prob. 0.0000 0.0014 0.0438 427.0379 651.0303 12.96584 13.10857 13.00947 1.504205 0.950564 Mean dependent var 0.946609 S.D. dependent var 150.4304 Akaike info criterion 565732.7 Schwarz criterion -178.5217 Hannan-Quinn criter. 240.3512 Durbin-Watson stat 0.000000 4．存货增加模型（结果控制在本页） Dependent Variable: TZC Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 15:27 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Variable CX PSL C R-squared Coefficient 0.030633 1.780806 -209.0546 Std. Error 0.004739 0.198859 45.84519 t-Statistic 6.463888 8.955112 -4.560013 Prob. 0.0000 0.0000 0.0001 424.3629 392.2360 11.91306 12.05579 11.95669 2.164713 0.952473 Mean dependent var 0.948671 S.D. dependent var 88.86446 Akaike info criterion 197422.3 Schwarz criterion -163.7828 Hannan-Quinn criter. 250.5102 Durbin-Watson stat 0.000000 Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 二、实验总结与评价 实验总结（包括实验数据分析、实验结果、实验过程中出现的问题及解决方法等）： 见实验步骤中。 对实验的自我评价： 1．总结本次实验的实验成果、遇到的问题和收获。（50字左右） 通过本次试验，自己对EViews软件操作更加熟悉了，也慢慢地不会害怕接触实操课，我觉得对于实操课，应该多加练习，多加操作，运用软件的时候才能更加得心应手，才能更好的掌握试验的技巧，才能更好地运用软件进行准确的数据分析。 2．将本实验同“实验二”相比较，比较有哪些不同，又有何收获。（50字左右） 实验二操作是关于一元回归模型的，实验三的操作是关于二元回归模型的。在问题一，问题二的操作上，实验三是和实验二操作相同的，但在问题三开始就不同了，因为变量多了，所以操作起来会有不同。多元回归分析中，为了分别检验当其他解释变量不变时，各个解释变量有显著影响，需要分别对所估计的各个回归系数做T检验。 3．学习的自我评价：评价自我对本课程知识内容的掌握程度、对实验操作的掌握熟练情况以及在接下来的学习中需要从哪些方面进行努力和提高。（50字左右） 在本次实验中我发现对于实验二的操作已经熟悉了很多，在实验三的前几个操作中也不用总是问同学，自己也能独立操作了，虽然在后面的一两个操作还是有点问题，但是自己能感觉到自己是有进步的，在以后的操作中，我觉得我能做的更加好，更加熟悉，也能更加独立完成，更加独立思考，这也是我要提高的方面。想要做好实验，不仅要认真听理论课的内容，也要对软件操作多加练习，操作中也要认真思考。我相信在以后的操作中肯定会越来越好的。 4．课外练习：选择一个你关心的经济问题，根据实际和经济理论寻找其影响因素，选取其中的主要影响因素，查找数据，试着建立计量经济模型，分析这些影响因素是如何影响你所关心得经济问题的。结合作出的计量经济模型，试着解释实际问题。 指导教师评语： 学生实验成绩评定： 指导教师签名： 日期： 年 月 日