实验三 多元线性回归模型的估计和检验.doc

1、 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： 指导教师： 石立 实验日期： 2014 年 5 月 12 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 小组成员：无 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）： 【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“

2、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 ，分别作： 100 P 102 P 1作散点图（GDPB 同ZC，GDPB 同RY）（结果控制在本页） 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 0 4,000 8,000 12,000 16,000 ZC GDPB 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6

3、,000 7,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 RY GDPB2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: 05/12/14 Time: 12:10 Sample: 1978 2005 Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. ZC does not Granger Cause GDPB 26 3.84939 0.0376GDPB does not Granger Cause ZC 19.0748 2.

4、E-05 Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/12/14 Time: 12:10 Sample: 1978 2005 Lags: 3Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. RY does not Granger Cause GDPB 25 2.88744 0.0641GDPB does not Granger Cause RY 3.46309 0.0382从因果关系检验看，ZC 明显影响GDPB，RY 不明显，这是可以理解的，计划经 济时期存在着隐性失业，使得劳动力的变化对产出的影响不明显。3作GDPB同ZC

5、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） 得到的估计方程 GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.5997 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）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） 估计方程的判定系数人R 2 接近1；参数显著性t检验均大于2；方程显著性F 检验显著。 调整的判定系数为0.99085，比上面的一元回归有明显改善。（二）宏观经济模型：根据广东数据，研究广东

6、省居民消费行为、固定资产投资行 为、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、货物和服务净出口模型和存货增加模型。 要求：按照试验指导课本 ，分别作出以下模型，并对需要改进的模型 5 10 P 2 1 1 P 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。） 1居民消费模型（结果控制在本页） 根据经济理论居民消费XFJ取决于劳动报酬LB ，看散点图和因果关系检验。 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000

7、 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 LB XFJ Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/12/14 Time: 12:34 Sample: 1978 2005 Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. LB does not Granger Cause XFJ 26 7.19010 0.0042XFJ does not Granger Cause LB 5.45516 0.0124从散点图看它们之间具有线性关系，从因果关系检验看它们之间似乎具有双向因果 关系。宏观经济

8、中确实如此。进行一元线性回归如下： 得到回归方程 XFJ=0.986702*LB-75.99662 2固定资产投资模型（结果控制在本页） 固定资产投资TZC 显然取决于固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ ，进行三 元线性回归如下：分别去掉一个解释变量进行三个二元线性回归如下：从上面三个回归结果可以看出，只要固定资产折旧ZJ和财政支出CZ 其中一个不在方 程中，回归就能得到很好的拟合。现在暂且去最后一个回归方程来使用，方程为TZG=0.430093*YY+1.869278*CZ+20.91893 3货物和服务净流出模型（结果控制在本页） 先考虑影响货物和服务净流出CK的因素为支出法的国

9、内生产总值GDP ，看散点图和 因果关系检验。 -500 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 GDP CK 从散点图和因果关系检验看它们具有关系，进行一元线性回归如下：在所有收集到的统计数据中，年利率LL 是一个可以考虑引入的因素，引入LL进行二 元线性回归如下： 最后得到回归方程CK=0.88239*GDP-42.65989*LL+202.2173 4存货增加模型（结果控制在本页） 存货增加TZC显然取决于城乡储蓄CX和商品零售价格指数PSL ，进行二元线性回归 如下：方程为TZC=0.03063

10、3*CX+1.780806*PSL-209.0546二、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。 1、多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间 线性关系的模型。通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示。 2、多元线性回归模型中对随机扰动项U的假定，除了零均值假定、同方差假定、无 自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要求满足无多重 共线性假定。 3、多元线性回归模型参数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期望、方差 和标准误差；在基本假定满足的条件下，多元线性回归模型最小二乘

11、估计式是最佳线 性无偏估计式。 4、多元线性回归模型中参数区间估计的方法。 5、多重可决系数的意义和计算方法，修正可决系数的作用和方法。 6、F 检验是对多元线性回归模型中所有解释变量联合显著性的检验，F 检验是在方差 分析基础上进行的。 7、多元回归分析中，为了分别检验当其他解释变量不变时，各个解释变量是否对被 解释变量有显著影响，需要分别对所估计的各个回归系数作t检验。 8、利用多元线性回归模型作被解释变量平均值预测与个别值预测的方法。 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） 国家的各项指数都是息息相关的，在实验过程当中对散点图、因果关系检验的步骤不

12、 是很熟悉，通过老师和同学的指导我才慢慢熟悉了步骤，在以后的实验中有很大的作 用。 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） 在实验二中主要是以因果关系分析以及一元线性回归为主，而实验三则涉及到了多元 线性回归的相关实验，总体难度不大，但对具体步骤不够熟练还有待加强练习。 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） 我对本课程知识内容的掌握还不够，试验中很多地方都要在书上找相关的例题才敢下 手，对实验操作的熟悉程度也不够，以后必须多加练习。我重复做实验一二三是很有 必要的一件事，这有利于我对实验的操作熟练度的提高。 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