一元回归及检验实验报告.docx
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一元回归及检验实验报告
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一元回归及检验实验报告
篇一:
一元线性回归模型的参数估计实验报告
山西大学
实验报告
实验报告题目:
计量经济学实验报告
学院:
专业:
课程名称:
计量经济学学号:
学生姓名:
教师名称:
崔海燕上课时间:
一、实验目的:
掌握一元线性回归模型的参数估计方法以及对模型的检验和预测的方法。
二、实验原理:
1、运用普通最小二乘法进行参数估计;
2、对模型进行拟合优度的检验;3、对变量进行显著性检验;4、通过模型对数据进行预测。
三、实验步骤:
(一)建立模型1、新建工作文件并保存
打开eviews软件,在主菜单栏点击File\new\workfile,输入startdate1978和enddate20XX并点击确认,点击save键,输入文件名进行保存。
2输入并编辑数据
在主菜单栏点击Quick键,选择empty\group新建空数据栏,先输入被解释变量名称y,表示中国居民总量消费,后输入解释变量x,表示可支配收入,最后对应各年分别输入数据。
点击name键进行命名,选择默认名称group01,保存文件。
得到中国居民总量消费支出与收入资料:
xY年份19786678.83806.719797551.64273.219807944.24605.5198184385063.919829235.25482.4198310074.65983.21984115656745.7198511601.77729.2198613036.58210.9198714627.788401988157949560.5198915035.59085.5199016525.99450.9199118939.610375.8199222056.511815.3199325897.313004.7199428783.413944.2199531175.415467.9199633853.717092.5199735956.218080.6199838140.919364.119994027720989.3200042964.622863.9
20XX20XX20XX20XX20XX20XX46385.45127457408.164623.174580.485623.124370.126243.22803530306.233214.436811.2
注:
y表示中国居民总量消费x表示可支配收入
3、画散点图,判断被解释变量与解释变量之间是否为线性关系
在主菜单栏点击Quick\graph出现对话框,输入“xy”,点击确定。
然后在graphtype中选择scatterDiagram,即散点图,点击oK确定,得到中国居民总量消费支出与可支配收入散点图:
40000
30000
20000
Y
10000
00
20000400006000080000100000
x
从图中我们可以发现散点分布近似于一条直线,可以初步估计中国居民总量消费与可支配收入之间存在线性关系。
4、用普通最小二乘法估计模型参数
用最小二乘法估计模型参数。
以x为解释变量,以y为被解释变量,建立一元回归方程:
y=c+β*x+υ
在主菜单栏点击Quick\estimateequation,出现对话框,输入“ycx”,默认使用最小二乘法进行回归分析,得到一元线性方程模型参数:
DependentVariable:
Ymethod:
LeastsquaresDate:
11/28/13Time:
08:
33sample:
197820XXcR-squared
2091.295334.98696.2429140.00000.987955meandependentvar14855.72
AdjustedR-squareds.e.ofregressionsumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-watsonstat
0.987509s.D.dependentvar1058.633Akaikeinfocriterion30259014schwarzcriterion-242.0903F-statistic0.277155prob(F-statistic)
9472.07616.8338216.928112214.5960.000000
常数项c估计值为2091.295,解释变量x的系数估计值为0.437527,得线性回归函数:
Y=2091.295+0.437527*x
(二)模型检验1、经济意义检验
截距项c=2091.295表示自发性的消费,c>0,与实际经验相符。
解释变量x的系数边际消费倾向为0.437527,符合经济理论中边际消费倾向0与1之间的绝对收入的假说,由于0
(1)拟合优度检验:
从回归估计的结果看,模型拟合较好。
拟合优度检验的可决系数R2=0.987955,说明在中国居民总量消费支出中,由可支配收入解释的部分占98.7955%,表明模型在整体上拟合的非常好。
(2)运用t检验对变量进行显著性检验:
h0:
βi=0;h1:
βi≠0
在给定显著水平α=0.05下,差t分布表知,自由度(n-2)为29-2=27的t分布的临界值tα/2(n-2)=t(27)=2.05
由回归分析结果知:
对β0t=6.242914>2.08,拒绝原假设;
对β1t=47.05950>2.08,拒绝原假设。
所以通过显著性检验,即截距项和斜率项均显著,不为0。
可支配收入对中国居民总量消费有显著性的影响。
(3)概率估计
prob.=0.0000,表示参数作为0的概率为0,即可支配收入对中国居民总量消费有显著性的影响。
(三)预测1、点预测
进行点预测时,首先要扩大样本容量。
打开workfile文件,点击菜单procs选项,选择changworkfilerang,将对话框中的enddate改为20XX。
然后打开group文件,将20XX年对应的x输入95407.4。
打开equation文件,点击forecast
选项,在samplerangforforecast中输入1978空格20XX,点击确定得到点预测:
788
082848688909294969800020406
最后,得到20XX年中国居民总量消费的预测值为43834.59元。
2、区间预测
利用总体条件均值和个别值预测值的置信区间计算公式求20XX年中国居民总量消费的预测区间。
(1)总体条件均值预测值的置信区间
在eviews软件下,求得可支配收入的样本均值与样本标准差。
打开group文件,在view选项中选择descriptivestats中的commonsample得到样本值:
meanmedianmaximumminimumstd.Dev.skewnessKurtosis
Jarque-beraprobability
observations
x29174.0522056.5085623.106678.80021518.351.0207383.204604
5.0864630.078612
29
Y14855.7211815.3036811.203806.7009472.0760.7640872.477755
3.1514020.206862
29
n=29,x0=95407.4,x样本均值(mean)29174.05,x样本标准差(std.Dev)9472.076,Var(x)=21518.352=463039387。
同时,由回归分析结果可以知道残差平方和Rss=30259014,且被解释变量的估计值为y=43834.59。
在95%的置信度下,查t分布表得到临界值t0.025(27)=2.05。
篇二:
实验报告1:
一元线性回归
实验实训报告
课程名称:
计量经济学实验
开课学期:
20XX-20XX学年第1学期
开课系(部):
经济系
开课实验(训)室:
1416
学生姓名:
许显晟
专业班级:
13级经济学2班
学号:
20XX3230224
重庆工商大学融智学院教务处制
三、实验分析总结
1、根据实验1数据(截面数据)的相关信息建立workfile;
双击eviews图标打开eviews,点开file菜单,选择new选项,再选择workfile选项;在新界面中的“workfilestructureType”下拉菜单中选择“unstructured/undated”确定数据为截面数据,然后在“observation”后面的方框中填入实验数据1中所包含的样本容量“30”并点击“ok”,完成workfile的建立。
2、导入excel数据;省份FDI(万美元)北京219126天津153473河北96405山西21361内蒙8854辽宁282410吉林19059黑龙江32180上海546849江苏1056365浙江498055安徽36720福建259903江西161202山东601617河南53903湖北156886湖南101835广东782294广西41856海南42125重庆26083四川41231贵州4521云南8384陕西33190甘肃2342青海2522宁夏1743新疆1534
3、给出自变量FDI和应变量分布(?
?
5%)
gDp(亿人民币)3663.12447.667098.562456.592150.416002.542522.6244306250.8112460.8393953972.385232.172830.4612435.937048.595401.714638.7313625.872735.13670.932250.565456.321356.112465.292398.581304.6390.21385.341877.61FDI(亿人民币)150.10131105.12900566.03742514.6322856.06499193.4508513.05541522.0433374.591565723.610025341.16767525.1532178.033555110.42337412.10764536.923555107.4669169.756975535.8713928.6713628.85562517.86685528.2432353.0968855.7430422.735151.604271.727571.1939551.05079
gDp的描述性统计结果,并判断数据序列是否服从正态
5、假设人民币对美元汇率为1:
6.85,试建立一个新序列RmbFDI,将FDI数据由美
元(单位百万美元)转换为人民币(单位:
亿人民币)
6、作出变量FDI和gDp之间的散点图。
14,00012,00010,0008,000gDp
6,0004,0002,000
0FDI
7、建立FDI(自变量)和gDp(因变量)之间的一元线性总体回归模型和样本回归模
型
一元线性总体回归模型为:
gDpi?
?
0?
?
1FDIi?
ui一元线性样本回归模型为:
gDpi?
?
0?
?
1FDIi?
ei8?
?
1)、以样本回归方程形式规范报告实验结果
?
=22440.2920+0.0117FDIigDip
(p)(0.0000)(0.0000)R2=0.750400Dw=1.6256
F=84.1795(p=0.0000)
2)、判断残差序列是否服从正态分布
对ei序列进行正态性检验的伴随概率p=40.14%>?
=5%,因此接受ei
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- 关 键 词:
- 一元 回归 检验 实验 报告
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