计量经济学实验报告csustWord格式.docx

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　年　　月　　日

成绩等级：

备注：

实验任务一

1.根据数据1构建截面数据一元线性模型。

假设拟建立如下一元回归模型：

Y=

下图为用Eviews软件对数据进行回归分析的计算结果：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/07/03Time:

23:

44

Sample:

131

Includedobservations:

31

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X

C

R-squared

Meandependentvar

AdjustedR-squared

.dependentvar

.ofregression

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

9306127.

Schwarzcriterion

Loglikelihood

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

Durbin-Watsonstat

Prob（F-statistic）

由此可得：

（）（）

（）（）

R2=

2.对模型进行检验。

从回归估计的结果看，模型拟合较好。

可决系数R2=，拟合优度较高，表明该地区消费支出变化的97%可以由该地区可支配收入的变化来解释。

从斜率项的t检验值来看，在1%的水平上通过了显着性检验，它表明，人均可支配收入每增加1元，人均消费支出增加元。

但是斜率值＞1，不符合经济规律。

3.若2006年某地区人均可支配收入为4100元，那么该地区消费支出是多少

（元）

实验任务二

1.根据数据2构建时间数据一元线性模型。

下图为用Eviews软件对数据进行回归分析的计算结果：

01/31/02Time:

15:

25

19782006

29

R2=

从回归估计的结果看，可决系数R2=，拟合优度较高，模型拟合较好，表明实际消费支出的变化的99%可以由实际可支配收入的变化来解释。

从斜率项的t检验值来看，在1%的水平上通过了显着性检验，且斜率项0<

<

1,符合经济规律，表明人均可支配收入每增加1亿元，消费支出增加亿元。

3.若2007年我国可支配总收入为54180亿元，那么该相应的总消费是多少

（亿元）

实验任务三

2.根据数据3构建截面数据多元线性模型。

假设拟建立如下多元截面数据模型：

06/09/15Time:

22:

08

X1

X2

4170093.

散点图：

表明2006年可支配收入X1与Y存在线性正相关关系，并且，2005年消费支出X2与Y存在线性正相关关系，这表明居民消费支出不仅受本年可支配收入的影响，也受上一年消费支出的影响，即存在棘轮效应。

估计方程：

（）（）（）

3.对模型进行检验。

①从回归估计结果看出，R2=，

，这说明拟合优度高，模型拟合较好，表明2006年消费支出变化的98%可以由2006年可支配收入X1和2005年消费支出X2来解释。

②从回归模型的t检验值来看，X1在1%的水平上通过了显着性检验，X2在5%的水平上通过了显着性检验，可判断X1和X2对Y均有显着影响。

从回归模型的F检验值来看，F=，其伴随概率为零，在1%的水平上通过显着性检验，说明回归方程显着。

③斜率项0<

1,0<

1，符合经济规律。

这表明了在2006年可支配收入X1保持不变的情况下,每增加1元2005年消费支出X2,2006年消费支出Y变动元;

在2005年消费支出X2保持不变的情况下,每增加1元2006年可支配收入X1,2006年消费支出Y变动元。

实验任务四

1.根据数据4构建时间序列数据多元线性模型。

根据需求理论，P0为食品价格，P1为通货膨胀率，X为食品消费支出总额。

Q=f（X,P0,P1）,用Eviews软件对数据进行回归分析，结果如下：

Q

06/10/15Time:

02:

02

19852006

22

P0

P1

2可决系数R2=，

拟合优度较高,模型拟合好。

3从t检验值看，解释变量X、P0、P1分别在1%、10%、10%的水平上通过了显着性检验。

4F值=，所对应的伴随概率为0，小于1%，表明整体模型在1%的水平上通过了显着性检验。

5P1的斜率项为，与理论相悖，是因为随着通货膨胀率的增加，实际收入水平会下降，食品消费支出减少，食品需求减少。

P0斜率项为正，说明随着食品价格的增加，消费支出也会增加，此商品为吉芬商品，符合经济规律。

实验任务五

1.估计中国农村居民人均消费函数。

假设拟建立如下回归模型：

=

+

X1+

X2+

05/25/15Time:

03:

06

4374316.

用普通最小二乘法的估计结果如下：

=+X1+

（）（）（）

=.=F=

2．对模型进行异方差检验。

图示法

不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及工资收入、财政收入等其他收入的差别上，因此，如果存在异方差性，则可能是X2引起的。

上图我们得到了残差平方项与X2的散点图，残差平方项在不断变化，存在明显的散点扩大趋势，且随着X2的增大，残差平方项也在不断增大，因此存在递增型异方差性。

G-Q检验

HeteroskedasticityTest:

Breusch-Pagan-Godfrey

Prob.F（2,28）

Obs*R-squared

Prob.Chi-Square

（2）

ScaledexplainedSS

TestEquation:

RESID^2

13:

57

+12

由此可得，在1%的显着性水平下拒绝同方差的原假设，该模型存在异方差。

怀特检验

White

Prob.F（5,25）

Prob.Chi-Square（5）

11

1062731.

X1^2

X1*X2

X2^2

由此可得，模型在1%的显着性水平下拒绝同方差的原假设，该模型存在异方差。

3.采用加权最小二乘法估计方程

27

Weightingseries:

1/ABS（RESID）

WeightedStatistics

UnweightedStatistics

4489153.

由此可得：

（）（）（）

经过比较，可以发现在加权后，R2值增加了，模型的拟合优度提高，消除了异方差。

同时X1，X2的t统计量有了显着改进，都在1%的程度上通过了显着性检验，更好拟合了原模型。

实验任务六

1.对实验数据3各变量取对数，并估计方程

，判断其是否存在序列相关性。

LNY

28

19802007

28

LNX

（）（）

R2==F=

2.对模型进行序列相关性检验。

图示法

由图：

这期的残差e随着上一期的残差e1的增加而增加，存在正序列相关性。

.检验法

由于=,n=28,k=2,查分布表可得，dL=,du=,0<

所以存在一阶正自相关。

拉格朗日乘数（LM）检验法

（1）1阶自相关检验：

如下图，只看rob.Chi-Square

（1）=，因此在1%的水平上拒绝不存在自相关的原假设，表明存在一阶自相关。

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

Prob.F（1,25）

Prob.Chi-Square

（1）

RESID

16:

Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.

INX

RESID（-1）

（2）一直检验到15阶，伴随概率%才大于10%，没有通过检验，这表明模型存在直到15阶的自相关。

下图为15阶自相关检验。

Prob.F（15,11）

Prob.Chi-Square（15）