本科计量经济学论文

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计量经济学的论文

计量经济学的论文

范文一:计量经济学教学问题与改革分析一、引言计量经济学是经济学研究中重要的理论和应用分析工具。

正因为其重要性,1998年教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学确定为经济类专业的核心课程。

在本科生阶段,除了经济、管理专业将其作为必修课程外,不少高校将其作为全校性选修课程。

计量经济学的学科性质、课程特点和日益显现的重要性,对当前普通高校学生的课程学习和老师教学,特别是对商科背景的本科生,都是一个不小的挑战。

二、文献评述作为一门以经济与管理基本理论为基础,综合数学、统计学分析工具,以现代电子计算技术为依托的计量经济学,其知识面涉及之广、综合应用能力要求之强,是经管类专业课程中所罕见的,这也是计量经济学难教、难学的根本原因。

李均立、许海平归纳了该门课程教学存在的问题,并从教学内容等方面提出了相应的教研教改建议。

马成文、金露、魏文华强调案例教学在计量经济学教学中的作用,并指出了案例教学中需要注意的问题。

张柠认为在教学中应该加大实验教学力度,通过实验教学,培养学生的应用能力,提高学习效果。

已有文献为本课题的研究提供了很好的借鉴,但是通过对有关文献仔细地梳理后发现,现有文献存在一个特点:将焦点聚焦在课程教学中存在的困难上。

上述文献既存在合理的地方,也存在一定的偏见。

三、商科背景下计量经济学教学的问题(一)学生本身的问题1.学习兴趣不高学习计量经济学需要大量计算与演算,学科本身与其他一些学科相比显得枯燥乏味一点。

在安徽省教学研究一般项目(2022jyxm240):计量经济学课程教学现状的调查研究这一研究中完全不喜欢,不太喜欢以及持中立态度的同学占比59%,超过半数的同学是不非常喜欢这门课程的,由此可见,学生的学习兴趣不太高。

2.数学基础薄弱商科学生有大多数是文科生,数学基础薄弱。

而计量经济学需要良好的统计学,运筹学和数学基础,这就导致了商科学生难以学好计量经济学这门学科。

(二)老师的填鸭式教学模式过于死板目前,国内教学很多教师只进行理论教学,而没有实验教学。

计量经济学精品论文12篇全集

计量经济学精品论文12篇全集

计量经济学精品论文12篇全集引言本文档汇集了12篇计量经济学的精品论文,旨在为读者提供有关计量经济学领域的最新研究成果和重要发现。

这些论文涵盖了多个计量经济学的子领域,包括时间序列分析、面板数据模型、计量经济模型等。

本文档将简要介绍每篇论文的主题和重要内容。

论文一:时间序列分析方法的比较研究该论文比较了传统的ARIMA模型和基于机器学习的深度学习方法在时间序列分析中的效果。

研究结果表明,深度学习方法在某些情况下能够取得更好的预测结果。

论文二:面板数据模型下的固定效应与随机效应比较该论文通过实证研究,比较了面板数据模型中固定效应模型和随机效应模型的优劣。

研究发现,在某些情况下,固定效应模型能够更好地解释面板数据的变异性。

论文三:计量经济模型下的因果推断方法该论文介绍了计量经济模型中常用的因果推断方法,包括工具变量法和差分法等。

通过实证研究,论文验证了这些方法在因果关系分析中的有效性。

论文四:计量经济模型中的异方差问题该论文探讨了计量经济模型中常见的异方差问题,并提出了一种基于加权最小二乘法的异方差校正方法。

研究结果表明,该方法能够有效地解决异方差问题。

论文五:计量经济模型中的变量选择方法比较该论文比较了计量经济模型中常用的变量选择方法,包括逐步回归和LASSO回归等。

研究发现,LASSO回归在变量选择方面具有更好的性能。

论文六:计量经济模型中的序列相关性检验方法该论文介绍了计量经济模型中常用的序列相关性检验方法,包括ADF检验和KPSS检验等。

研究结果表明,这些方法能够有效地检测序列的相关性。

论文七:计量经济模型中的误差修正模型该论文研究了计量经济模型中的误差修正模型,探讨了其在长期关系分析中的应用。

研究结果表明,误差修正模型能够更好地捕捉变量之间的长期关系。

论文八:计量经济模型下的异方差稳健标准误差估计该论文提出了一种基于异方差稳健标准误差的估计方法,用于解决计量经济模型中异方差问题。

研究结果表明,该方法能够提供更准确的参数估计。

计量经济学简单的课程论文范文

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计量经济学简单的课程论文范文计量经济学在中国经济学界越来越被关注,其方法与工具也在实证研究中被广泛的应用。

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计量经济学课程论文篇一:《翻转课堂教学模式下计量经济学论文》一翻转课堂的内涵传统的教学流程是教师通过课堂讲授完成知识传递,然后通过课外作业促使学生完成知识内化。

翻转课堂则是对传统教学流程的颠倒安排,它将知识传授过程由课堂移到课外,让学生借助观看教师制作的教学视频、课件或利用网络资源等自主、协作完成知识的学习,而课堂则成为教师答疑解惑,指导学生完成作业、讨论探究问题和对学生进行个性化指导的地方。

因此,在翻转课堂教学中,教师和学生的角色和地位发生根本改变,教师由教学“主导者”和“控制者”转变为教学的“组织者”和“指导者”,学生则由知识的“被动接受者”变成知识的“主动建构者”,成为整个教学过程的主体,自主或协作去探究和构建知识,实现个性化学习。

由此可见,翻转课堂是指在信息化环境下,教师通过提供教学视频、课件、文本等教学资源,使学生在上课前通过自主、协作学习,完成知识的传授,然后在课堂上通过答疑解惑、协作探究和互动交流等活动使学生完成知识内化的一种新型教学模式。

翻转课堂打破传统教学过程中教师对知识的垄断,使学生成为教学过程的主体,主动去探究和构建知识,实现学生的个性化学习,培养学生的学习能力,是技术发展推动教育变革的产物,被誉为预见未来的教育。

翻转课堂是对传统教学模式的颠覆,与传统教学有本质的不同。

翻转课堂要想取得预期成效,需要具备一定的前提条件。

首先,翻转课堂把知识的学习过程放在课外,由学习者自主学习或协作探究去完成,需要学习者具有较好的自主学习能力和自我管理能力。

其次,由于翻转课堂把知识的学习过程放在课外,所以需要有完善的信息化教学系统来支持,以满足学生随时随地自主、个性化的学习需求。

再次,翻转课堂的实施需要强有力的信息技术支撑,教学视频、课件的制作以及各种系统工具的操作和应用,都需要教师和学生具有一定的信息技术能力。

计量经济学:12篇精品论文选集

计量经济学:12篇精品论文选集

计量经济学:12篇精品论文选集1. 论文1:《计量经济学中的线性回归分析》- 概述:本论文介绍了计量经济学中最基本的方法之一,即线性回归分析。

阐述了线性回归的基本原理、模型设定、参数估计和模型评估方法。

- 重要观点:线性回归是计量经济学中最常用的方法之一,可以用于解决多种经济问题,如影响因素分析、预测和政策评估等。

2. 论文2:《面板数据分析在计量经济学中的应用》- 概述:本论文介绍了面板数据分析在计量经济学中的应用。

阐述了面板数据的特点、模型设定、估计方法以及面板数据分析在经济研究中的重要性。

- 重要观点:面板数据分析可以更好地利用数据资源,提高估计效率和准确性,对于研究经济现象的时序和个体差异具有重要意义。

3. 论文3:《时间序列分析及其应用》- 概述:本论文介绍了时间序列分析及其应用。

阐述了时间序列的特征、模型设定、参数估计和预测方法,以及时间序列分析在经济学中的实际应用。

- 重要观点:时间序列分析可以揭示经济现象的动态特征和趋势,对于经济预测、政策制定和风险管理等方面具有重要作用。

4. 论文4:《计量经济学中的工具变量法》- 概述:本论文介绍了计量经济学中的工具变量法。

阐述了工具变量法的基本原理、模型设定、估计方法和应用案例。

- 重要观点:工具变量法可以解决内生性问题,提高因果关系的估计效果,在经济学研究中具有广泛应用。

5. 论文5:《计量经济学中的时间变动回归模型》- 概述:本论文介绍了计量经济学中的时间变动回归模型。

阐述了时间变动回归模型的设定、参数估计和模型评估方法。

- 重要观点:时间变动回归模型可以捕捉经济现象随时间变化的特征,对于分析经济趋势和政策效果具有重要意义。

6. 论文6:《计量经济学中的非参数回归分析》- 概述:本论文介绍了计量经济学中的非参数回归分析。

阐述了非参数回归的基本原理、估计方法和应用案例。

- 重要观点:非参数回归分析可以灵活地处理数据,适用于数据分布未知或非线性关系的情况,对于经济研究具有重要意义。

计量经济学期末论文

计量经济学期末论文

计量经济学期末论文计量经济学与实验经济学是经济学实证分析的重要方法与工具。

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计量经济学期末论文范文一:计量经济学课程论文教学设计摘要:课程论文是计量经济学课程应用性教学的有效手段,但在教学实践中如果设计不好,课程论文教学会因为网络抄袭和同质化现象达不到教学的目的。

为此,文章从论文课时设计、选题设计、内容设计和辅助教学手段设计几个方面提出本科计量经济学课程论文教学的具体设计思路,以期为本科计量经济学课程论文应用性教学手段的合理运用以及教学效果的提高提供新的认识。

关键词:计量经济学;课程论文;教学设计1课程论文是计量经济学教学的有效手段作为经济学实证经验分析的一门重要方法类课程,计量经济学是各国高校经济类专业的三大核心课程之一。

作为一门集统计学、经济理论和数学三者于一身的应用性理论方法,计量经济学不仅要求学生掌握一定的经济理论作为理论模型设定的依据,更需要学会应用数学、统计学方法和计算机工具去估计和检验模型,对现实经济问题进行结构分析、经济预测、政策评价和理论检验。

所以对于计量经济学的教学,理论知识的传授只是手段,最终目的应该是教会学生应用理论方法去分析和解决现实的经济问题。

为了方法应用的教学目的,在本科学习阶段除了对计量经济学的理论知识进行讲解外,还需辅以其它的教学手段加深学生对方法应用的理解,常用的教学手段是案例分析和实验教学[1-2]。

虽然案例分析和实验教学能够对学生掌握计量经济学方法的应用有所帮助,但这两种教学手段还并不能让学生真正掌握方法的应用。

因为要用计量经济方法进行实证分析除了理解方法的含义和应用步骤以及熟悉软件的操作外,还包含更多的内容。

计量经济学模型研究的完整框架是:关于经济活动的观察(行为分析)→关于经济理论的抽象(理论假说)→建立总体回归模型→获取样本观测数据→估计模型→检验模型→应用模型[3]。

在这个研究过程中会遇到很多问题,如:什么样的选题适合做实证分析、变量如何选取、数据的可获得性怎么样、该如何对数据进行收集和处理、实证结果跟预想结论出现不一致的情况下怎么办、如何从实证分析结果中提炼出有价值的观点、规范的实证分析论文如何撰写,等等。

计量经济学课程论文(教授热荐10篇)

计量经济学课程论文(教授热荐10篇)

计量经济学课程论文(教授热荐10篇)关于《计量经济学课程论文(教授热荐10篇)》,是我们特意为大家整理的,希望对大家有所帮助。

计量经济学是一门分析研究具有随机性特性的经济变量关系的学科,以济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型,本篇文章主要给大家介绍几篇计量经济学课程论文,供给大家作为一个参考。

计量经济学课程论文教授热荐10篇之第一篇:计量经济学课程教学中的"四步法"摘要:"四步法"可以将计量经济学的原理和方法的核心呈现出来,让晦涩难懂的厚厚的一本计量经济学教科书变得"越来越薄", 从而收获良好的理论教学效果。

本文主要对"四步法"在模型和参数的显著性检验以及计量经济学检验中的具体应用进行了探讨,旨在为学生学习和掌握其他所有的假设检验方法提供思路。

关键词:四步法;课程教学;计量经济学;一、引言《计量经济学》是一门面向经济学类各专业开设的专业必修课,1998年教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定计量经济学为经济学门类各专业的八门核心课之一。

著名计量经济学家、诺贝尔经济奖获得者克莱因教授指出:"在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程中最权威的一部分",对其他专业课的学习起到非常重要的作用。

但从教学实践上来看,各普通高校普遍存在着"学生难学"和"教师难教"的双重困境,因而引发了教师们的广泛关注和讨论,学者们从计量经济学的教学理念、教学模式、教学方法等各方面进行了大量的研究。

比如,王乃静和李国锋(2001)、黄雪燕(2006)、李锐(2009)在教学过程中结合Eviews、R软件等应用软件探究了计量经济学教学的难点问题;胡新艳和陈文艺(2006)提出了"探究(Exploration)-讨论(Discussion)-实践(Practice)"教学模式;万冰魂等(2018)将成果导向教育(Outcome-based Education)理念引入计量经济学课程教学,从培养目标、教学内容、教学方法和考核方式4个方面设计了OBE改革的具体内容;叶霖莉(2017)和王文静(2017)则提出了问题导向式教学(Problem-based Learning)与案例教学(Case-based Learning)双轨教学模式以及刘冬萍(2018)基于任务驱动式教学(Task-driving Teaching)及问题导向式教学(Problem-based Learning)的"三线一体"教学模式试图改进传统计量经济学讲授式教学的弊端。

计量经济学 经济学类论文

计量经济学 经济学类论文

计量经济学经济学类论文计量经济学是经济学的一个重要分支,它通过数理统计方法来研究经济现象和经济理论。

在计量经济学研究中,常常会使用各种模型来分析经济变量之间的关系,并进行实证检验。

本文通过构建一个多元线性回归模型,对中国不同省份的GDP增长率进行了研究。

首先,我们收集了中国各省份近年来的GDP增长率数据,并选择了一些可能影响GDP增长率的因素,如人口密度、教育水平、工业产值等。

然后,我们利用多元线性回归模型对这些因素与GDP增长率之间的关系进行了分析。

我们的实证结果表明,人口密度、教育水平和工业产值与GDP增长率之间存在显著的正向关系。

具体来说,人口密度越高的省份通常具有更高的GDP增长率;教育水平较高的省份也有更高的GDP增长率;工业产值的增加也会促进GDP增长。

此外,我们还发现政府支出对GDP增长率有显著的正向影响。

综合来看,我们的研究结果表明,在中国的不同省份之间,人口密度、教育水平、工业产值和政府支出都是影响GDP增长率的重要因素。

这些结论对于相关政策的制定和实施具有一定的参考意义。

通过进一步深入研究,我们可以更好地理解中国经济的发展规律,为未来的经济政策提供有益建议。

此外,我们还发现了一些意想不到的结果。

例如,贸易开放度与GDP 增长率之间的关系并不明显,这可能是因为不同省份的贸易政策和环境存在较大差异。

另外,我们还发现了一些省份在资源利用效率方面存在较大的差距,这也对GDP增长率产生了一定的影响。

在未来的研究中,我们可以进一步探讨不同经济体制下GDP增长率的差异,比较市场经济和计划经济下的GDP增长效果,探讨政府干预对经济增长的影响等方面。

此外,我们也可以考虑纵向研究,分析中国省份GDP增长率的变化趋势,找出长期持续增长的省份背后的机制,为其他省份的经济发展提供借鉴和启示。

总的来说,通过计量经济学方法对中国不同省份的GDP增长率进行研究,可以帮助我们更好地理解中国经济发展的特点和规律,为未来的经济政策制定提供科学依据。

计量经济学课程论文完整版

计量经济学课程论文完整版

计量经济学课程论文完整版计量经济学是经济学的重要分支之一,它通过运用数理统计和经济理论分析来研究经济现象和经济规律。

本文旨在探讨计量经济学在现代经济领域中的应用和意义。

首先,计量经济学通过建立数学模型和利用实证数据来分析经济学中的问题,能够帮助经济学家们更加深入地理解经济现象。

例如,利用计量经济学方法,可以对通货膨胀、失业率、经济增长率等经济指标进行分析,从而揭示出它们之间的内在联系和规律,为政府制定经济政策提供理论依据和实证支持。

其次,计量经济学在企业经济决策和市场预测方面也有重要作用。

许多企业利用计量经济学方法对市场需求、价格变动、产品销售等进行预测和分析,以便更好地制定市场营销策略和产品定价策略。

同时,投资者和金融机构也可以利用计量经济学方法来进行风险评估和投资组合优化,提高投资收益率和降低风险。

另外,计量经济学在社会政策评估和效果分析方面也具有重要价值。

政府部门可以利用计量经济学方法来评估各种社会政策的效果和影响,例如教育政策、医疗保健政策、社会福利政策等。

通过对政策实施前后的数据进行对比分析,可以客观评价政策的效果,为政府改进政策提供参考依据。

总的来说,计量经济学在现代经济领域中发挥着不可替代的作用。

它不仅可以增强人们对经济现象的理解,促进经济学理论的发展,还能够为企业经济决策、市场预测、社会政策评估等提供有力支持。

因此,进一步深化对计量经济学的研究和应用,将会对推动经济领域的发展和进步起到积极作用。

此外,计量经济学也能够帮助经济学家们更准确地理解市场行为与市场效率。

通过利用计量经济学方法,可以对供需关系、价格弹性、市场竞争等因素进行经验分析,为市场营销、产业咨询和市场调研提供准确的数据基础和理论支持。

这对于企业在竞争激烈的市场环境中制定战略计划,提高市场竞争力具有重要意义。

此外,计量经济学还在国际贸易和全球经济分析方面发挥着重要作用。

国际贸易中的各种关贸协定、贸易政策和汇率波动都会对全球经济产生复杂的影响。

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本科计量经济学论文计量经济学与实验经济学是经济学实证分析的重要方法与工具。

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本科计量经济学论文范文一:计量经济学论文摘要内容摘要:回归分析方法是数量统计中常用的一种方法。

本文首先简要介绍了Eviews、Excel、spss这三种计量经济软件,然后通过实例,分别用这三种软件进行回归并进行分析比较。

关键词:计量经济软件;回归分析1 Eviews、Excel、spss的简介1.1Eviews简介Eviews是美国QMS公司于1981年发行的第1版的MicroTSP 的Windows版本,通常称为计量经济学软件包,是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。

它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行观察。

计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运用模型。

Eviews是完成上述任务得力的必不可少的工具。

Eviews 拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大类功能,可应用于科学计算中的数据分析与评估、财务分析、宏观经济分析与预测、模拟、销售预测和成本分析等。

正是由于Eviews 等计量经济学软件包的出现,使计量经济学取得了长足的进步,发展成为实用与严谨的经济学科。

Eviews 除了可以应用于经济领域,还可以应用于金融、保险、管理、商务等领域。

Eviews中的数据处理、作图、统计分析功能以及伯克斯3杰廷斯的时间序列建模方法等则可以适用于自然科学、社会科学、人文科学中的各个领域。

所以,Eviews 软件适用范围广泛。

1.2 Spss简介Spss社会科学统计软件包是世界最著名的统计分析软件之一。

该软件包理论严谨,各种统计分析功能齐全,其内容覆盖了从描述统计、探索性数据分析到多元分析的几乎所有统计分析功能,目前已经在国内逐渐流行起来。

Spss的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

Spss统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、probit 回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。

Spss也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。

Spss for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

由于其操作简单,已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。

该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。

1.3 EXCEL简介EXCEL是微软公司OFFICE软件产品的一个很重要的组成部分,是一个性能优越的电子制表软件,并且支持较强的数据分析、图表绘制、宏命令、VBA 编程及决策支持分析功能。

EXCEL能够绘制出多种样式的平面图形和立体图形,曲线平滑质量较高,并能实现图、文、表混排,排出图文并茂,艳丽多彩的数据分析报表。

同时,EXCEL, 提供了一组数据分析工具,称为分析工具库,在建立复杂统计或工程分析时可以节省步骤。

只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数,该工具就会使用适宜的统计或工程函数,在输出表格中显示相应的结果。

其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。

要使用这些工具,用户必须熟悉需要进行分析的统计学或工程学的特定领域。

回归分析分析工具是分析工具库的一部分。

此工具通过对一组观察值使用最小二乘法直线拟合,进行线性回归分析。

此工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。

Spss, SAS ,EVIEWS这些软件都是针对专业统计从业人员或是经济学研究工作者编写的,要能够比较熟练的掌握使用这些软件,需要专门的训练和较长时间的摸索。

对非统计专业的人员来说,这是比较困难的。

而EXCEL具有简便易学的优点,又有统计中数据分析的功能,所以,人们在使用EXCEL进行计量经济学分析时,能够较快的掌握,举一反三,达到学以致用的效果。

EXCEL 作为一个基本的管理软件,已在财务管理、投资学、会计学、审计学、市场学、运作管理、微观经济学、宏观经济学等领域中应用,同时也在管理界得到了广泛的使用。

2 案例分析下面分别用这三种软件对以下案例进行回归分析。

例子:我国1988年1998年的城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均全年可支配收入以及耐用消费品价格指数的统计资料如表1 所示。

试建立城镇居民人均全年耐用消费品支出Y关于人均全年可支配收入X1和耐用消费品价格指数X2的回归模型,并进行回归分析2.1.1 操作步骤(1)选择工具菜单的数据分析子菜单,双击回归选项,弹出回归分析对话框。

其中主要选项的含义如下:Y值输入区域,在此输入对因变量数据区域,该区域必须由单列数据组成;X值输入区域,在此输入对自变量数据区域,Excel将对此区域中的自变量从左到右按升序排列,自变量的个数最多为16;置信度,如果需要在汇总输出表中包含附加的置信度信息,则选中此复选框,然后在右侧的编辑框中,输入所要使用的置信度,95%为默认值;常数为零,如果要强制回归线通过原点,则选中此复选框;输出区域,在此输入对输出表左上角单元格的引用。

汇总输出表至少需要有七列的宽度,包含的内容有anova表、系数、Y、估计值的标准误差、r2 值、观察值个数,以及系数的标准误差;新工作表,单击此选项,可在当前工作簿中插入新工作表,并由新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果,如果需要给新工作表命名,则在右侧的编辑框中键入名称;新工作簿,单击此选项,可创建一新工作簿,并在新工作簿中的新工作表中粘贴计算结果;残差,如果需要以残差输出表的形式查看残差,则选中此复选框;标准残差,如果需要在残差输出表中包含标准残差,则选中此复选框;残差图,如果需要生成一张图表,绘制每个自变量及其残差,则选中此复选框;线形拟合图,如果需要为预测值和观察值生成一个图表,则选中此复选框;正态概率图,如果需要绘制正态概率图,则选中此复选框。

(2)按如下方式填写对话框:X值输入区域为$B$1:$C$12,Y值输入区域为$A$1:$A$12,并选择标志复选择,输出区域为$A$13:$C$28,然后单击确定按钮即可。

2.1.2 结果分析按照如上的操作步骤即可得到以下的回归结果。

结果可以分为四个部分:第一部分是回归统计的结果包括多元相关系数、可决系数R^、调整之后的相关系数、回归标准差以及样本个数,第二部分是方差分析的结果包括可解释的离差、残差、总离差和它们的自由度以及由此计算出的F统计量和相应的显著水平,见表3。

第三部分是回归方程的截距和斜率的估计值以及它们的估计标准误差、t 统计量大小双边拖尾概率值、以及估计值的上下界,根据这几部分的结果可知回归方程Y=158.5398355+0.049403797X1-0.911684216X2,校正的R^为0.934985967,标明模型中的变量共同解释了Y中93.4985967%的变动,这是一个比较好的结果,F=72.906F0.05(2,8)=19.37,表示总体回归方程是显著的。

t1=10.5478563t0.025,8=2.306,认为X1对Y有显著的影响;2.2.1 操作步骤(1)首先建立一个工作文件,点击Filenewworkfile,在弹出的对话框workfile Range中的workfile Frequency中选择Annual,在start date与end date中分别键入1988与1998,点ok按钮,则出现workfile 窗口。

(2)建立一个Group子窗口。

具体步骤为:点击主菜单中quickempty group(edit series),则建立了一个group子窗口,然后在这个窗口中进行数据的录入,与EXCEL 中数据的录入方式相似。

(3)建立equation specification子窗口。

具体步骤为:点击主菜单中quickestimate equation specification窗口得以建立。

在其中的equationspecification中空白处键入回归方程:Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2,在estimation settings的method 中选择LS(最小二乘法),点击ok确定。

则出现图1 所示的回归结果。

2.2.2 结果分析根据如上的操作步骤可得到图1所示的回归结果。

其中coefficient一列是系数序列,得到回归方程为Y=158.5398+0.049404X1-0.911684X2;t-statistic一列是t 统计量,t1=10.54786,t2=-0.921316,,结论与excel分析时一样。

Adjusted r-squared是校正的R^为0.934986,表明模型中的变量共同解释了Y 中93.4986%的变动,这是一个比较好的结果。

F-statistic为F统计量=72.90647F0.05(2,8)=19.37,表示总体回归方程是显著的。

S.E.of regression是回归标准误差。

Sum squared resid是残差平方和。

Log likelihood是对数似然函数值。

Durbin-watson stat是德宾X沃森统计量,用于判定扰动项是否存在一阶自相关。

在此案例中,Durbin-watson stat=1.035840(0,2),表示u1有某种程度的正自相关。

Mean dependent var是因变量的均值。

S.D.dependent var是因变量的标准差。

Akaike info criterion和Schwarz criterion均用于模型选择,此案例中分别为9.077982 和9.186499。

标准统计值较低的模型是我们想要的模型。

2.3 用SPSS对案例进行线性回归分析3.3.1 操作步骤(1)新建一个数据文件:Filenewdata,打开一个新的Data editor;(2)单击窗口左下角的variable 标签,切换到全屏变量定义界面,从第一行的name 列开始,按行(同数据的输入)依次输入或打开对话框定义变量的各个特征值,直到所有变量Y、X1、X2定义完毕;(3)单击窗口左下角的data view 标签,切换到数据编辑界面开始输入数据,直到所有的1988-1998年的数据全部输入完毕;(4)进行线性回归分析,选择analyzeregressionlinear,打开linear对话框,将Y键入dependent 框中,将Y键入Independent 框中,在method框中选择enter(全部引入法,即所选择的自变量全部引入方程);单击statistics按钮,在statistics(线性回归统计量子对话框)中,选择estimate、model fit,单击continue,回到linear主窗口,选择include constant in equation,单击continue,回到linear regression 主窗口,然后点击ok按钮,得到线性回归结果。

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