实验三 计量经济学.docx
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实验三计量经济学
实验报告
课程名称______计量经济学__________
实验项目___实验三回归分析---多元线性回归模型
实验仪器________计算机_____________
系别______经济系__________
专业_________国际贸易________
班级/学号_经济1004/2010011894___
学生姓名_______吴群中___________
实验日期________2012.11.28______
成绩______________________
指导教师_______杨颖梅___________
实验三回归分析---多元线性回归模型
【实验目的与要求】
熟练使用Eviews软件进行计量分析,理解多元线性回归模型及最小二乘法估计的基本原理。
【实验内容】1、多元线性回归模型参数估计(回归、显示残差图、学会看输出结果,列写估计式)。
2、多元线性回归的模型检验
3、多元线性回归模型的模型选择
4、多元线性回归模型的预测
【实验步骤】
------创建工作文件
在主菜单上依次单击File→New→Workfile(见图3-1),选择数据类型
编辑及录入所需数据,建立相关工作文件CM、FLR、PGNP、TFR
----------根据散点图先验预期CM和各个变量之间的关系:
在group01数组窗口工具条上Views的下拉菜单中选择Graph--Scatter
答:
散点图显示,CM(婴儿死亡率)和FLR(女性文盲率)二者存在线性关系。
二者呈正相关,由此推断:
女性受教育水平越高,婴儿死亡率越低。
散点图显示,CM(婴儿死亡率)和PGNP(人均GNP)二者不存在线性关系。
散点图显示,CM(婴儿死亡率)和TFR(总生育率)二者存在线性关系。
---------做CM对FLR的回归
得到如下回归结果:
从方程eq02的工具栏中,点击View/Representations,也可以得到目标方程的表达式,如下图所示:
(1)通过t检验,说明从总体上来看,FLR对CM的影响是否显著,并说明FLR前的回归系数的涵义。
答:
(1)对回归系数的解释:
女性文盲率每提高一个单位,婴儿死亡率将平均降低2.39个单位。
从上述回归结果可以看出,解释变量FLR的t统计量绝对值为11.209,通过检验。
表明女性文盲率对婴儿死亡率的影响是显著的。
从总体上来看,FLR对CM的影响显著。
(2)对于此方程,通过了t检验是否还要再进行总体方程是否存在线性关系的F检验?
为什么?
答:
(2)对于此方程,通过了t检验还要再进行F检验。
因为F检验可以说明模型的拟合优度。
F检验是高度显著的,说明模型有很高的拟合优度,说明FLR对CM影响是显著的。
-----单击Equation窗口中的Resid按钮,将显示模型的拟合图和残差图
-------单击Eq02窗口中的View→Actual,Fitted,Resid→Table按钮,可以得到拟合直线和残差的有关结果,如下图所示
可以看出,模型
(1)的各期残差中大多数都落在±σˆ的虚线框外
----------做CM对FLR和PGNP的回归
得到如下回归结果:
(1)通过F检验,说明从总体上来看,总体方程是否线性关系显著存在。
解:
原假设:
=0,备择假设:
统计量F=73.83,在显著性水平为5%下,自由度为(2,61)
检验统计量足够大,拒绝原假设。
即从总体上看,总体方程存在显著线性关系。
(2)通过t检验,检验总体方程中FLR和PGNP是否对CM有显著影响,并说明各自的偏回归系数的涵义。
答:
回归系数的涵义:
--2.2316表明,在其他条件不变的前提下,FLR每提高一个单位,则CM下降约2.23个单位。
--0.0056表明,在其他条件不变的前提下,PGNP每提高一个单位,则CM下降约0.006个单位。
从回归结果可以看出,解释变量FLR和PGNP的t统计量的绝对值都大于2,通过检验。
表明女性文盲率和人均GNP对婴儿死亡率的影响是显著的。
单击Eq02窗口中的Resid按钮,将显示最后一次回归模型的拟合图和残差图。
单击Eq02窗口中的View→Actual,Fitted,Resid→Table按钮,可以得到拟合直线和残差的有关结果,如下图所示。
可以看出,模型
(2)的各期残差中大多数都落在±σˆ的虚线框外,且残差分布不存在明显的规律性。
-----做CM对FLR、PGNP和TFR的回归
得到如下回归结果:
-----模型(3):
对偏回归系数的显著性检验(t检验)
从回归结果可以看出,三个解释变量的t值的绝对值都大于2,在5%的置性水平下,通过检验。
即FLR、PGNP、TFR都对CM有显著影响。
------模型(3):
对方程总体的显著性检验(F检验)
原假设:
备择假设:
检验统计量F=59.17,在显著性水平为5%下,自由度为(3,60)
查表得,
因为
所以拒绝原假设,所以FLR、PGNP和TFR联合对CM有显著影响。
-------根据各种回归结果,选择哪个模型?
为什么?
答:
选择回归模型(3)。
因为该模型中所有变量系数的符号都符合预期,每一个变量的回归系数都是显著的,其相应的P值很小,且对于截面数据来讲,该模型的
也相当高,模型的拟合程度较高。
-------如果回归模型(3)是正确的模型,但却估计了(1)或(2),会有什么结果?
答:
这会使三个模型都犯有设定偏误的错误,即模型中遗漏了某个相关解释变量,这样会造成模型的估计量不一致。
-------假定作了(1)回归,如何决定增加变量PGNP和TFR?
使用了哪些检验?
给出必要的计算结果。
解:
模型(3)的
=0.7474,模型
(1)的
=0.6696,而模型
(1)排除了两个变量PGNP和TFR,受限回归,使用F检验有
在显著性水平为1%下,自由度为(2,60),查表得F(2,60)=4.98
因此F统计量在统计上是显著的,所以,PGNP和TFR都应保留在模型中。
--单击Eq02窗口中的Resid按钮,将显示最后一次回归模型的拟合图和残差图
单击Eq02窗口中的View→Actual,Fitted,Resid→Table按钮,可以得到拟合直线和残差的有关结果,如下图所示。
可以看出,模型(3)的各期残差中大多数都落在±σˆ的虚线框内,且残差分布不存在明显的规律性。
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