计量经济学软件操作.docx
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计量经济学软件操作
计量经济学软件操作应用
北京市
住宅商品房平均销售价格(元/平方米)
房屋供应面积(百万平方米)
城镇固定资产投资额(万元)
在岗职工平均工资(元)
2000年
4557
497、7
16536
2001年
4716
593、1
19509、33
2002年
4467
624
22108、53
2003年
4467
693、3
25697、95
2004年
4747
786、6
29674
2005年
6162
835、7
34191
2006年
7375
993、8
40117
2007年
10661、24
1137、7
46508
2008年
11648
1253、9
56328
2009年
13224
1438、4
58140
2010年
17151
1761
65683
2011年
15517、9
1988
75834、61
2012年
16553
2393
85306
2013年
17854
2500
93960
以上就是北京2000年—2013年的住宅商品房销售价格、房屋供应面积、在岗职工平均工资与城镇固定资产投资额的统计数据。
下面我们应用Eviews软件对此统计数据进行分析。
1、首先大体分析数据内容,我们根据经济关系认为住宅商品房销售价格就是受房屋供应面积、在岗职工平均工资与城镇固定资产投资额的影响的,所以:
建立一般模型:
Y=C+b1X1+b2X2+b3X3+U
其中:
Y——住宅商品房销售价格
X1——房屋供应面积
X2——在岗职工平均工资
X3——城镇固定资产投资额
C——常数系数
2、Eviews软件估计结果如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/02/15Time:
12:
54
Sample:
20002013
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std、Error
t-Statistic
Prob、
X1
-1、843118
5、039291
-0、365749
0、7222
X2
0、000153
0、000244
0、629262
0、5433
X3
0、143269
0、172230
0、831845
0、4249
C
14、82325
969、7240
0、015286
0、9881
R-squared
0、934974
Meandependentvar
9935、724
AdjustedR-squared
0、915467
S、D、dependentvar
5318、260
S、E、ofregression
1546、264
Akaikeinfocriterion
17、76003
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
17、94261
Loglikelihood
-120、3202
Hannan-Quinncriter、
17、74313
F-statistic
47、92849
Durbin-Watsonstat
0、971177
Prob(F-statistic)
0、000003
可以瞧到可决系数为0、93,比较高,样本回归线与样本观测值拟合程度比较好。
Y变化的93、5%可以由其她三个变量的变化来解释。
拟合优度越高,解释变量对被解释变量的解释程度就越高。
自由度为14-3-1=10,F检验大于27、23表明在1%的显著性水平下,模型的线性关系显著成立。
根据相关系数关系发现X1、X2、X3之间的相关关系都很高,其中X2、X3之间的最高;其次就是X2与X1之间的相关关系;然后就是X1与X3。
表明她们之间有较强的共线性。
说到T检验,因为方程的总体线性关系就是显著的,并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都就是显著的,必须对每个解释变量进行显著性检验,以来决定就是否作为解释变量保存在模型中。
如果某个变量对被解释变量的影响不显著,应该剔除,已建立更为简单的模型。
故用T检验。
-0、365749;0、629262;0、831845分别为X1、X2、X3的T检验值。
都不高,X2与X3在75%的影响下显著,而X1不显著。
没有通过变量显著性检验。
说明存在严重多重共线性。
要进行以下修正:
一、瞧瞧就是否真的有多重共线性:
可以瞧到真的存在多重共线性,她们之间的相关系数都达到了0、99以上。
1、下面进行X1与Y的检验:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/02/15Time:
18:
35
Sample:
20002013
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std、Error
t-Statistic
Prob、
X1
7、555146
0、677912
11、14472
0、0000
C
493、8431
954、2447
0、517522
0、6142
R-squared
0、911897
Meandependentvar
9935、724
AdjustedR-squared
0、904556
S、D、dependentvar
5318、260
S、E、ofregression
1643、028
Akaikeinfocriterion
17、77803
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
17、86933
Loglikelihood
-122、4462
Hannan-Quinncriter、
17、76958
F-statistic
124、2049
Durbin-Watsonstat
0、763881
Prob(F-statistic)
0、000000
可以瞧到可决系数为0、91,而且T检验通过,我们暂且保留。
2、在进行X2与Y的检验:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/02/15Time:
18:
38
Sample:
20002013
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std、Error
t-Statistic
Prob、
X2
0、000286
2、26E-05
12、67101
0、0000
C
-75、94089
881、1922
-0、086180
0、9327
R-squared
0、930457
Meandependentvar
9935、724
AdjustedR-squared
0、924662
S、D、dependentvar
5318、260
S、E、ofregression
1459、748
Akaikeinfocriterion
17、54148
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
17、63277
Loglikelihood
-120、7904
Hannan-Quinncriter、
17、53303
F-statistic
160、5546
Durbin-Watsonstat
0、762553
Prob(F-statistic)
0、000000
可以瞧到可决系数为0、93,T检验同样通过,因为大于8、12。
暂时保留。
3、同理,X3与Y的检验:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/02/15Time:
18:
40
Sample:
20002013
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std、Error
t-Statistic
Prob、
X3
0、202936
0、015788
12、85383
0、0000
C
229、6596
847、5785
0、270960
0、7910
R-squared
0、932288
Meandependentvar
9935、724
AdjustedR-squared
0、926645
S、D、dependentvar
5318、260
S、E、ofregression
1440、402
Akaikeinfocriterion
17、51480
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
17、60609
Loglikelihood
-120、6036
Hannan-Quinncriter、
17、50635
F-statistic
165、2209
Durbin-Watsonstat
1、151232
Prob(F-statistic)
0、000000
可以瞧到,可决系数为0、93,T检验为12、85通过,暂时保留。
但就是X1、X2、X3三者比较,X3的调整可决系数最大,为0、927。
故用X3与其她变量间同Y进行回归分析:
1、先就是Y与X3与X2回归分析:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/02/15Time:
18:
56
Sample:
20002013
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std、Error
t-Statistic
Prob、
X3
0、119256
0、152828
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