《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
试验二 一元线性回归模型Eviews操作
试验二一元线性回归模型Eviews操作案例：建立我国最终消费支出与国内生产总值（单位：亿元）之间的回归模型，并进行变量和方程整体的显著性检验。
当显著性水平为0.05， 2004年国内生产总值为38000亿元时，对2004年我国最终消费支出和平均最终消费支出进行点预测和区间预测。
一、创建工作文件建立工作文件的方法有以下几种。
1．菜单方式在主菜单上依次单击File→New→Workfile（见图2-1），选择数据类型和起止日期。
时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。
本例中在Start Data里输入1978，在End data 里输入2003，见图2-3。
单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图2-4所示。
2．命令方式在命令窗口直接输入建立工作文件的命令CREATE，命令格式：CREATE 数据频率起始期终止期其中，数据频率类型分别为A（年）、Q（季）、M（月）、U（非时间序列数据）。
输入Eviews 命令时，命令字与命令参数之间只能用空格分隔。
如本例可输入命令：CREATE A 1978 2003工作文件创立后，需将工作文件保存到磁盘，单击工具条中Save→输入文件名、路径→保存，或单击菜单兰中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
图2-1这时屏幕上出现Workfile Range对话框，如图2-2所示。
图2-2图2-3图2-4二、输入和编辑数据建立或调入工作文件以后，可以输入和编辑数据。
输入数据有两种基本方法：命令方式和菜单方式。
1．命令方式命令格式：data 〈序列名1〉〈序列名2〉…〈序列名n〉功能：输入新变量的数据，或编辑工作文件中现有变量的数据。
在本例中，在命令窗口直接输入：Data Y X2．菜单方式在主菜单上单击Objects→New object，在New object对话框里，选Group并在Name for Object上定义变量名（如变量X、Y），单击OK，屏幕出现数据编辑框。
计量经济学EVIEWS自相关检验与修正
一、数据来源
数据：国家统计局（1981~2010年国内生产总值与固定资产投资）软件版本：EVIEWS7.2
二、回归结果
1、一元线性回归：
三、模型诊断与修正
DW检验：相关系数δ=0.8546，查表得，
1.35
1.49
L
U
d
d
=
=
经检验，DW<1.35,自变量呈一阶正自
相关
四、广义差分法修正后的结果
对E 进行滞后一期的自回归，可得回归方程：E=0.9337E(-1)
对原模型进行广义差分，输出结果为：
**ˆˆ6981.723 1.002749t t y x =+
由于使用广义差分数据，样本容量减少了1个，为29个。
查5%的显著性水平的DW
统计表可知， 1.341.48
L U d d ==，模型中的4-DU>DW>DU ，所以广义差分模型已无序列相关。
根据()1ˆˆ16981.723βρ-=，可得1
ˆ=105305.023β。
因此，原回归模型应为 105305.023 1.002749t t y x =+
采用普莱斯-文斯滕变换后第一个观测值变为211y δ-为1750.7019和211x δ-为344.1377，变换后普通最小二乘结果为**ˆˆ7555.503 1.0611t t y
x =+，根据()1ˆˆ17555.503βρ-=，得1
ˆ=113959.321β，由此，最终模型是 ˆ113959.321 1.0611t t y
x =+。
计量经济学实验报告范文
S .. . ..学生实验报告（经管类专业用）一、实验目的及要求：1、目的利用ＥＶＩＥＷＳ实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。
2、内容及要求(１)．熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法；(2)、掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理(3)、提交实验报告二、仪器用具：三、实验结果与数据处理：1 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分. . . 资料. .8家庭抽样调查得到样本数据：(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 答：（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型： i i i i u T X Y +++=321βββ其中：Y 为家庭书刊年消费支出、X 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数 （2即 ii i T X Y 3703.5208645.00162.50ˆ++-= （49.46026）（0.02936） （5.20217）t= (-1.) (2.) (10.06702)R 2=0. 944732.02=R F=146.2974(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为10.06702, 明显大于t 的临界值131.2)318(025.0=-t ，同时户主受教育年数参数所对应的P 值为0.0000，明显小于05.0=α，均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出将增加0.086元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出将增加52.37元。
计量经济学一元线性回归模型
（2-5）
表示对于解释变量 X1、 X2、 、 X k的每一组取值 X1i、X 2i、 、X ki ，都有被解释变量Y的条件期望
E （Y / X1i，X 2i， ，X ki）
与之对应， E （Y / X1i，X 2i， ，X ki） 是 X1、 X2、 、 X k 的函数。
一、相关分析与回归分析
相关关系的分类
a)按照涉及的变量的数量
单相关(一元相关)
------ 指两个经济变量之间存在的相关关系
复相关(多元相关)
------ 指多个经济变量之间存在的相关关系,可能是几个
经济变量的某种综合效果与一个经济变量有趋势方面的联系。
一、相关分析与回归分析
相关关系的分类
b)按照相关的程度
Var （X） （Y） 、 Var 分别是变量X、Y的方差。
一、相关分析与回归分析
如果给定变量X、Y 的一组样本
X i，Yi ， i 1 ， 2，n， ，
则总体相关系数的估计——样本相关系数为
（X
i 1 n
rXY
i
X） (Yi Y )
2
(X
i 1
n
i X)
(Y Y )
i 1 i
n
或 rXY
2
n X iYi X i Yi
i 1 i 1 i 1
n
n
n
n X ( X i )
i 1 2 i i 1
n
n
2
n Yi ( Yi ) 2
2 i 1 i 1
n
n
（2-2）
（2-3）
计量经济学一元线性回归模型
◆ 学习目的
一元线性回归模型
理解回归模型的概念，学会对一元 线性回归模型进行参数估计、检验和预 测，为多元线性回归模型的学习打下基 础。
第二章
◆ 基本要求
一元线性回归模型
1) 理解样本回归模型、总体回归模型的概念；
2) 掌握一元线性回归模型的普通最小二乘参数估计方法，了解一元线性
回归模型的基本假设、一元线性回归模型的最大似然参数估计方法、一
1）变量的内在随机性的影响；
2）解释变量中被忽略的因素的影响； 3）模型关系设定误差的影响； 4）变量观察值的观察误差的影响； 5）其他随机因素的影响。
二、随机误差项
有何特性？
众多因素对被解释变量Y的影响代表的综合体 对Y的影响方向有正有负 由于是次要因素代表，对Y的总平均影响可能是0 对Y的影响是非趋势性的，而是随机扰动。
c)按照相关的性质
线性相关
指相关变量之间的关系可由线性函数近似表示，即由 相关变量的取值绘制的散点图趋向于直线形式；
非线性相关
指相关变量之间的关系可由某种非线性函数近似表
示，即由相关变量的取值绘制的散点图趋向于某种
曲线形式。
一、相关分析与回归分析
函数关系与相关关系的区别
确定的函数关系可以直接用于经济活动，无需分析。
E （Y / X1i，X 2i， ，X ki） （ f X1i，X 2i， ，X ki）
（2-5）
表示对于解释变量 X1、 X2、 、 X k的每一组取值 X1i、X 2i、 、X ki ，都有被解释变量Y的条件期望
E （Y / X1i，X 2i， ，X ki）
与之对应， E （Y / X1i，X 2i， ，X ki） 是 X1、 X2、 、 X k 的函数。
一元线性回归分析研究实验报告
一元线性回归分析研究实验报告一元线性回归分析研究实验报告一、引言一元线性回归分析是一种基本的统计学方法，用于研究一个因变量和一个自变量之间的线性关系。
本实验旨在通过一元线性回归模型，探讨两个变量之间的关系，并对所得数据进行统计分析和解读。
二、实验目的本实验的主要目的是：1.学习和掌握一元线性回归分析的基本原理和方法；2.分析两个变量之间的线性关系；3.对所得数据进行统计推断，为后续研究提供参考。
三、实验原理一元线性回归分析是一种基于最小二乘法的统计方法，通过拟合一条直线来描述两个变量之间的线性关系。
该直线通过使实际数据点和拟合直线之间的残差平方和最小化来获得。
在数学模型中，假设因变量y和自变量x之间的关系可以用一条直线表示，即y = β0 + β1x + ε。
其中，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。
四、实验步骤1.数据收集：收集包含两个变量的数据集，确保数据的准确性和可靠性；2.数据预处理：对数据进行清洗、整理和标准化；3.绘制散点图：通过散点图观察两个变量之间的趋势和关系；4.模型建立：使用最小二乘法拟合一元线性回归模型，计算模型的参数；5.模型评估：通过统计指标（如R2、p值等）对模型进行评估；6.误差分析：分析误差项ε，了解模型的可靠性和预测能力；7.结果解释：根据统计指标和误差分析结果，对所得数据进行解释和解读。
五、实验结果假设我们收集到的数据集如下：经过数据预处理和散点图绘制，我们发现因变量y和自变量x之间存在明显的线性关系。
以下是使用最小二乘法拟合的回归模型：y = 1.2 + 0.8x模型的R2值为0.91，说明该模型能够解释因变量y的91%的变异。
此外，p 值小于0.05，说明我们可以在95%的置信水平下认为该模型是显著的。
误差项ε的方差为0.4，说明模型的预测误差为0.4。
这表明模型具有一定的可靠性和预测能力。
六、实验总结通过本实验，我们掌握了一元线性回归分析的基本原理和方法，并对两个变量之间的关系进行了探讨。
实验课eviews基本操作与一元线性回归.ppt
1. 变量的转换
做一个对数模型
ln(chukou) ln(gdp)
需要对chukou和gdp的数据进行对数化处理 Quick/Generate Series… 在弹出的对话框中输入命令: chukoul = log(chukou) gdpl = log(gdp)
Upper-left data cell指明数据的范围
手动输入数据
Quick/Empty Group
将数据绘图
View/Graph/Line Quick/Graph 利用数组绘图
在数据组窗口中，
View/Multiple Graphs
描述性统计
打开数据组 View/Descriptive Stats
当工作文件中包含大量对象时，很难查找到指定的对 象。可以使用工作文件中的显示限制来解决这一问题。在 工作文件窗口中选择View/Display Filter，或者双击工作文 件窗口中的Filter。将显示一个对话框，这个对话框有两部 分组成。在编辑区域内，可以放置一个或几个名字的描述， 可以包括通配符“*”（与任何字符相匹配）和“？”（与 任何单个字符相匹配）。在编辑区域的下面是一系列复选 框，对应于不同类型的EViews对象。EViews将仅仅显示与 编辑区域中名字相匹配的指定类型的对象。
在标题栏的正下方是菜单和工具条，利用菜单和工具条 可以方便地实现很多操作。工具条中的按扭仅仅是一种快捷 方式，可以方便地处理EViews的主菜单中的一些操作。如 菜单“View/Name Display”可以实现大小写转换。默认是小 写。
工作文件的范围、样本和显示限制
在工具条的下面是两行信息栏，在这里EViews显示工作文 件的范围（结构）、工作文件的当前样本（被用于计算和统计 操作的观测值的范围）和显示限制（在工作文件窗口中显示对 象子集的规则）。双击这些标签并在对话框中输入相关的信息， 可以改变工作文件的范围、样本和显示限制。
实验课课件eviews基本操作与一元线性回归
目录
• EViews软件介绍 • EViews基本操作 • 一元线性回归模型 • EViews中进行一元线性回归分析 • 实验结果分析 • 实验总结与展望
EViews软件介绍
01
软件特点
强大的数据处理能力
EViews提供了丰富的数据处理 功能，包括数据导入、清洗、
数据转换
根据需要，可以对数据进 行转换，如对数转换、标 准化等，以适应回归分析 的要求。
建立一元线性回归模型
设定模型
选择一元线性回归模型，并确定 自变量和因变量。
模型诊断
在建立模型之前，需要进行必要的 诊断，如残差图、散点图等，以确 定是否满足线性回归的前提假设。
模型参数估计
使用最小二乘法或其他估计方法， 对模型参数进行估计。
02
输入数据时，需要确保数据的格 式和单位与实际相符，并注意数 据的完整性和准确性。
生成序列
在EViews中，可以通过多种方式生 成序列，如通过数学公式、通过已有 的序列运算、通过其他软件的数据转 换等。
生成序列时，需要确保生成的序列与 实际需求相符，并注意序列的命名和 格式。
数据的图形化表示
在EViews中，可以通过多种方式将数据图形化表示，如绘制散点图、折线图、柱 状图等。
转换和统计分析等。
多种回归分析方法
EViews支持多种回归分析方法 ，如最小二乘法、广义最小二 乘法、最大似然估计法等。
图形化界面
EViews采用图形化界面，操作 简单直观，方便用户进行数据 分析。
灵活的自定义功能
EViews支持用户自定义函数和 程序，扩展性良好。
软件界面
01
02
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《计量经济学》实验报告一元线性回归模型
一、实验内容
（一） eviews 基本操作
（二）1、利用EViews 软件进行如下操作：
（1）EViews 软件的启动
（2）数据的输入、编辑
（3）图形分析与描述统计分析
（4）数据文件的存贮、调用
2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型
中国国民收入与居民消费水平:表1
年份 X（GDP） Y（社会消费品总量）
2000 99776.3
39105.7
2001 110270.4
43055.4
2002 121002.0
48135.9
2003 136564.6
52516.3
2004 160714.4
59501.0
2005 185895.8
68352.6
2006 217656.6
79145.2
2007 268019.4
93571.6
2008 316751.7
114830.1
2009 345629.2
132678.4
2010 408903.0
156998.4
2011 484123.5
183918.6
2012 534123.0
210307.0
2013 588018.8
242842.8
2014 635910.0 271896.1
数据来源：www.stats.gov.cn
二、 实验目的
1. 掌握eviews的基本操作。
2. 掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方
法，以及相应的EViews软件操作方法。
2
三、实验步骤（简要写明实验步骤）
1、数据的输入、编辑
2、图形分析与描述统计分析
3、数据文件的存贮、调用
4、一元线性回归的过程
点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得
在上方输入ls y c x回车得到下图
3
在上图中view处点击view-中的actual，Fitted，Residual中的第一
个得到回归残差
打开Resid中的view-descriptive statistics得到残差直方图
4
打开工作文件第二个中的structure将workfiels选中第一个，将右边
改为16个
之后打开工作文件xy右键双击，open-as grope
5
在回归方程中有Forecast，残差立为yfse，点击ok后自动得到下图
6
在上方空白处输入ls y c s---之后点击proc中的forcase
根据
公式
)|(0^0XYYE
得到2015估计量
7
四、实验结果及分析（将本问题的回归模型写出，并作出经济意义检
验、统计检验）
回归模型为：
y
ˆ
=-8373.702+0.4167x
经济意义：斜率系数0.4167表示在其他条件保持不变的情况下，GDP收入每增加1亿元，
社会消费品零售总额平均增加0.4167亿元。截距表示，当GDP为0时，社会消费品总额大
约为-8373.702
统计检验——变量的显著性检验
（1）置信区间法
在GDP-社会消费品总量一例中，共有15个观察差值，因而自由度为（15-2）=13。假定 ，
显著水平或犯第一类错误的概率为5%。由于备择假设是双边的，根据书中附录E中表E-2
的t分布表得:Pr(|t|>1.725=0.10)
P(-1.771≤t≤1.771)=0.95
即t值（自由度为13）位于上、下限（-1.771，1.771）之间的概率为95%，这个上、下
限就是临界t值，代入公式可得：
8
P22222771.1771.1bsebBbseb=0.95
（2）显著性水平法
T=735453.38010758.0416716.0估计量的标准误差假设值-估计量
（3）P值检验
p<0.01.p值越小，拒绝原假设检验的理由就越充分，结果越显著
拟合优度检验
根据数据得
r^2=1-0.991410
因为r^2的最大值为1，通过数据计算的r^2的值非常接近1，表明拟合程度非常高