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期末余额公式计量实验报告模版一元线性回归

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2020-09-15 08:03
tags:线性回归方程公式

高中英语作文常用句型-2017安徽高考录取查询系统入口



《计量经济学》实验报告

实验时间: 2013年5月 系别: 经济管理系 专业班级: 10级国贸本科
学 号: 2 姓名: 庞菲菲 成 绩:

【实验名称】
计量经济学实验
EVIEWS的基本操作

【实验目的】
(1)掌握
EVIEWS
软件的基本操作与最小二乘法的估计
(2 )通过对案例的分析处理,利用
EVIEWS
软件对一元线性回归模型进行参数估计、经济统计 检
验,以便对其理论理解更深刻和统计并学习用计量经济学的知识来分析现实中的经济问题
【知识准备】

EVIEWS
软件的基本操作
最小二乘法
【实验软件】

EVIEWS软件

【实验要求】

1.利用Eviews计算OLS估计量
2.利用Eviews求回归方程
3.对模型估计结果进行检验


【实验方案与进度】
1、构建1989-2005年中国出口总额与GDP 数据的函数模型,被解释变量为GDP数据,
解释变量为出口总额。
2、从数据库获取数据,并建立Excel表格类型的数据文档。
3、利用lny=log(y) dlny=lny-lny(-1) dy=y-y(-1)公式,求解参数估计值和作图。
4、 将数据导入Eviews5.0中,首先 利用equation命令求解,进一步利用程序设计地
方法解得参数估计值。
5.根据模型估计结果检验估计效果和拟合图形


【实验过程】
一、一元线性回归
第一步,建立数学模型
由经济理论知,GDP大小受出口总额的影响,当出口总额 增加时,GDP也会相应的随之增加,他们之
间具有正向的同步变动趋势。GDP除受出口额的影响外, 还受
第 1 页 共 15 页


表1
年份
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
1989-2005年中国出口总额与GDP数据
出口总额
1956.1
2985.8
3827.1
4676.3
5284.8
10421.8
12451.8
12576.4
15160.7
15223.6
16159.8
20634.4
22024.4
26947.9
36287.9
49103.3
62648.1
数据来源:《中国统计年鉴(2007)》
GDP
16992.3
18667.8
21781.5
26923.5
35333.9
48197.9
60793.7
71176.6
78973.0
84402.3
89677.1
99214.6
109655.2
120332.7
135822.8
159878.3
183084.8



其他一些变 量的影响及随机应诉的影响,将其他变量及随机因素的影响均归并到随机变量u中,根据X
第 2 页 共 15 页

与Y的样本数据,作X与Y 的散点图可以看出,它们的变化趋势是线性的, 由此建立某年中国出口总
额与GDP之间的一元线性回归模型
Yi=B0+B1Xi+ui
第二步,估计参数
由表1中样本观测数据,样本回归模型为
Yt=B0+B1Xt+et
由于样本数据为时间序列数据,通常下标写为t。
用EViews软件的操作步骤如下:
主菜单——File——New——Workfile
打开工作文件范围选择框,选择Annual,分别输入1989,2005。
主菜单——Quick——Sample
在打开的当前样本区间选择框中分别输入1989,2005
主菜单 ——Quick——Empty Group
打开空白表格数据窗口,分别输入变量Y,X的数据。
主菜单——Quick——Estimate Equation
打开估计模型对话框,选择Least Squares,输入Y C X。下面是EViews的估计结果
一、原数据

即样本回归方程为
Yt=26378.4+2.87Xt
第 3 页 共 15 页

(4.95)(13.37) r2=0.92
括号内的数字为回归系数对应的t统计量的值,以下同。
第三步,评估模型
(1) 对回归方程的结构分析
B1=2.87是样本回归方程的斜率, 它表示的是GDP边际倾向,说明出口额每增加1元,将增加2.87
元的GDP;B0=26378. 4是样本回归方程的截距,它表示不受
出口额影响的因素。
(2) 统计检验
r2=0.92,说明总离差平方和的92%被样本回归直线解释,有8%未被解释,因此,样本回归直线
对样本点的拟合度是较高的。
当显著水平为0.05,查自由度v=17-2=15的t 分布表,得临界值t0.025(15)=2.13,t0=4.95>
t0.025(15),t1=13.37> t0.025(15),故回归系数均显著不为零,回归 模型中应包含常数项,X对Y有显著影
响。杜滨DW=0.266099 说明存在自相关。
二、取对数时
打开估计模型对话框,选择Least Squares,输入lny C lnx。下面是EViews的估计结果

即样本回归方程为
Yt=3.859+0.76Xt
(13.4)(25.1) r2=0.98
第 4 页 共 15 页

评估模型
(1)对回归方程的结构分析
B1=0.76是样本回归方程的斜率,它 表示的是GDP边际倾向,说明出口额每增加1元,将增加0.76
元的GDP;B0=3.859是样 本回归方程的截距,它表示不受
出口额影响的因素。
(2)统计检验
r2=0.98,说明总离差平方和的98%被样本回归直线解释,有2%未被解释,因此,样本回归直线
对样本点的拟合度是很高的。
当显著水平为0.05,查自由度v=17-2=15的t 分布表,得临界值t0.025(15)=2.13,t0=13.4>
t0.025(15),t1=25.1> t0.025(15),故回归系数均显著不为零,回归模 型中应包含常数项,X对Y有显著影
响。杜滨DW=0.935862 说明存在自相关。
三、差分时
打开估计模型对话框,选择Least Squares,输入的dy c dx。下面是EViews的估计结果

即样本回归方程为
Yt=5452+1.3Xt
(5.7)(7.78) r2=0.81
评估模型
(1)对回归方程的结构分析
第 5 页 共 15 页

B1=1.3是样本回归方程的斜率,它表示的是GDP边际倾向,说明出口额每增 加1元,将增加1.3
元的GDP;B0=5452是样本回归方程的截距,它表示不受
出口额影响的因素。
(2)统计检验
r2=0.81,说明总离差平方 和的81%被样本回归直线解释,有19%未被解释,因此,样本回归直线
对样本点的拟合度较高。
当显著水平为0.05,查自由度v=16-2=14的t分布表,得临界值t0.025( 14)=2.15,t0=5.7>
t0.025(15),t1=7.78> t0.025(15 ),故回归系数均显著不为零,回归模型中应包含常数项,X对Y有显著影
响。杜滨DW=1.1907 14 说明存在自相关。
四、对数差分时
打开估计模型对话框,选择Least Squares,输入的dlny c dlnx。下面是EViews的估计结果


即样本回归方程为
Yt=0.11+0.2Xt
(3.73)(1.92) r2=0.21
评估模型
(1)对回归方程的结构分析
B1=0.2是样本回归方程的斜率,它表示的是GDP边际倾向,说明出口额每增 加1元,将增加0.2
第 6 页 共 15 页

元的GDP;B0=0.11是样本回归方程的截距,它表示不受
出口额影响的因素。
(2)统计检验
r2=0.21,说明总离差平方和的81%被样本回归直线解释 ,有79%未被解释,因此,样本回归直线
对样本点的拟合度是很不好的。
当显著 水平为0.05,查自由度v=16-2=14的t分布表,得临界值t0.025(14)=2.15,t0= 3.73>
t0.025(15),t1=1.92五、结论
根据以上分析,取对数时模型最好。
r2=0.98,说明总离差平方和的98%被样本回 归直线解释,有2%未被解释,因此,样本回归直线
对样本点的拟合度是很高的。
当显著水平为0.05,查自由度v=17-2=15的t分布表,得临界值t0.025(15)=2.13, t0=13.4>
t0.025(15),t1=25.1> t0.025(15),故回归系数均显著不为零,回归模型中应包含常数项,X对Y有显著影
响。

二、多元线性回归
第一步,建立数学模型
根据经济理论知识和对实际情况的分析可以知道,GDP Y 的大小受出口额X1和进口额X2的影响,因
此我们设定回归模型为
Yi=B0+B1X1i+B2X2i+ui
汇率1RMB=0.1618USD
年份
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
GDP(亿
元)
349.95
397.68
469.44
584.07
640.8
744.44
833.3
986.98
1259.55
1666.64
2151.43
GDP(万美元)
566219.1
643446.24
759553.92
945025.26
1036814.4
1204503.92
1348279.4
1596933.64
2037951.9
2696623.52
3481013.74
出口额
(万美
元)
39606
50305
61945
63860
66563
80552
101665
141145
113765
154338
147015
进口额
(万美
元)
12943
12072
12697
19533
18638
13609
35860
66655
59516
60773
56873
第 7 页 共 15 页

1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006


2584.98
2918.83
3118.09
3326.75
3691.88
3983
4340.94
4638.73
5612.26
6511.34
7568.89
4182497.64
4722666.94
5045069.62
5382681.5
5973461.84
6444494
7023640.92
7505465.14
9080636.68
10535348.12
12246464.02
135294
144729
128261
128187
165309
175400
179542
214626
309778
374667
509401
51273
44645
49911
67359
95951
100441
108079
158990
233996
225818
225858

第二步,估计参数
用EViews软件的操作步骤如下:
主菜单——File——New——Workfile
打开工作文件范围选择框,选择Annual,分别输入1985,2006。
主菜单——Quick——Sample
在打开的当前样本区间选择框中分别输入1985,2006
主菜单 ——Quick——Empty Group
打开空白表格数据窗口,分别输入变量Y,X的数据。
主菜单——Quick——Estimate Equation
第 8 页 共 15 页

打开估计模型对话框,选择Least Squares,输入Y C X1 X2。下面是应用EViews的最小二乘法程序,输
出结果
一、原数据


根据图中数据的到回归方程如下:
Y = 202571.9 + 13.02959X1 + 25.74758X2
t=(0.421494) (1.961485) (2.457837) 由t值可看出出口额GDP影响不是很显著,进口额对GDP影响显著,F值很大说明回归方程显著,可决系数R
2
=0.887963,修正后的可决系数为0.876170,说明拟合优度比 较好。杜滨DW=0.379197, 说
明存在自相关。
二、取对数时
第 9 页 共 15 页



从图形上看变量间也存在一定的关系,然后对其进行一元回归分析,如下图

根据图中数据的到回归方程如下:
LNY = 1.208606 + 0.699626LNX1 + 0.50029LNX2
t=(0.544931) (1.685279) (1.826601)

第 10 页 共 15 页

由t值可看出出口额和进口额对GDP影响不显著, F值很大说明回归方程显著,可决系数R
2
=0.882406,
修正后的可决系数为 0.870027,说明拟合优度比较好。杜滨 DW=0.468777 说明存在自相关。

三、取差分时



第 11 页 共 15 页

根据图中数据的到回归方程如下:
DY = 356451.4 + 10.21089DX1 -2.82864DX2
t=(4.237739) (4.937079) (-0.761957)
由t 值可看出出口额对GDP影响显著,进口额对GDP影响不显著,F值很大说明回归方程显著,可决系
数 R
2
=0.593140,修正后的可决系数为0.547933,说明拟合优度不是很好。杜 滨 DW=1.073227 说明不存
在自相关。
四、对数差分时


第 12 页 共 15 页


根据图中数据的到回归方程如下:
DLNY = 0.147463 + 0.043297DLNX1 - 0.046616 DLNX2
t=(7.925208) (0.439791) (-0.879648)

由t值可看出出口额和进口额对GDP影响不显著,F值较小说明回归方程不显著,可决系数R
2
=0.042186,
修正后的可决系数为-0.064238,说明拟合优度不是很好。杜 滨 DW=0.852219 说明存在自相关。

以上四次回归分析,对变量取对数比较好。
【实验小结】
通过这次实验,加深了对 EViews软件的了解,熟悉了Eviews基于计量分析的操作过程,能够应用
EViews软件处 理数据、作图、统计分析、建模分析、预测的功能,对简单线性回归模型进行了详细的
分析。通过本次上 机实验,我可以熟练的应用Eviews解决问题,并且掌握了一元线性回归模型的建立和最
小二乘法的 运用。
这次实验使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化,跨越理论和实践的鸿沟,同时使我对 计量
经济学产生兴趣。计量经济学是一门比较难的课程,其中涉及大量的公式,不容易理解且需要大量的 运算,
所以在学习的过程中我遇到了很多困难。但通过这次的实验,我对课上所学的最小二乘法有了进一 步的理解,
在掌握理论知识的同时,将其与实际的经济问题联系起来。通过学习我也能解决简单的经济问 题,用计量经
济学的知识来分析现实中的经济问题。更好的理解一元线性回归方程的经典假设。这次实验 加强了我们动手
的能力和分析的能力,具有一定的实践意义。










第 13 页 共 15 页










德 州 学 院
实验报告

课程名称: 计量经济学
实验报告份数: 1
学生姓名: 庞菲菲
学生学号: 2
专业班级: 10级国本(一)班
指导教师: 梁 超
实验室名称: 经济管理系综合实验室

2013年 06 月 18 日
第 14 页 共 15 页



第 15 页 共 15 页

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