《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型
计量经济学实验一 一元回归模型
实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。
表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
一、建立工作文件⒈菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。
启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示）。
用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。
图1 Eviews菜单方式创建工作文件示意图图2 工作文件定义对话框本例中选择时间频率为Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。
然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图3所示）。
图3 Eviews工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object）,分别为c（系数向量）和resid（残差）。
它们当前的取值分别是0和NA（空值）。
可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。
⒉命令方式还可以用输入命令的方式建立工作文件。
在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，其格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期本例应为：CREATE A 85 98二、输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DA TA Y X此时将显示一个数组窗口（如图4所示），即可以输入每个变量的数值图4 Eviews数组窗口三、图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。
⒈趋势图分析命令格式：PLOT 变量1 变量2 ……变量K作用：⑴分析经济变量的发展变化趋势⑵观察是否存在异常值本例为：PLOT Y X⒉相关图分析命令格式：SCAT 变量1 变量2作用：⑴观察变量之间的相关程度⑵观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线说明：⑴SCAT命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量⑵SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析⑶通过改变图形的类型，可以将趋势图转变为相关图本例为：SCA T Y X图5 税收与GDP趋势图图5、图6分别是我国税收与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、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）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：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。
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Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo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-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
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。
计量经济学实验报告
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下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。
其中Y 表示美国咖啡消费（杯/日.人），X 表示平均零售价格（美元/磅）。
注：262.2)9(2/=αt ，228.2)10(2/=αt6628.006.42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2===-=R t se X Y tt）（值1. 写空白处的数值。
12. 对模型中的参数进行显著性检验。
3. 解释斜率系数1β的含义，并给出其95%的置信区间。
解：（1）1308.221216.06911.2)(00===ββse t0114.006.424795.0)(11-=-==tse ββ（2）用t 检验法分别对模型中的参数0β1β进行显著性水平检验： 在5%的显著性水平下，模型的自由度为11-2=9，且262.2)9(025.0=t 由于262.21308.220>=βt ，故该模型的截距项在统计上是显著的； 同理 262.206.421>=βt ，即斜率系数在统计上也是显著的。
（3）斜率系数4795.01-=β，小于0，在其他条件不变的情况下，咖啡的平均零售价格每增加一个单位，美国咖啡的日消费将平均减少0.4795个单位，说明咖啡的消费量与其平均零售价格呈负相关关系。
1β的95%的置信区间为：]4537.0,5053.0[)]ˆ(ˆ),ˆ(ˆ[12/112/1--+-即ββββααse t se t2美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。
eviews实验报告一元线形回归模型
【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位：亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源：《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。
计量经济学eviews实验报告
大连海事大学实验报告Array实验名称: 计量经济学软件应用专业班级:财务管理201３-1姓名: 安妮指导教师:赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件得基本功能，并将其应用在一元线性回归模型得分析中。
具体包括：Eviｅw得安装，样本数据基本统计量计算,一元线性回归模型得建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型得建立与分析,异方差、序列相关模型得检验与处理等。
二、实验环境ＷINＤOWSＸP或200０操作系统下,基于EVIEWS5、1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1９9５－2014年得人均国民生产总值与居民消费支出得统计资料（此资料来自中华人民共与国统计局网站)如表1所示,做回归分析。
表1我国1995—２０１4年人均国民生产总值与居民消费水平情况(1）做出散点图,建立居民消费水平随人均国内生产总值变化得一元线性回归方程，并解释斜率得经济意义；利用evｉｅwｓ软件输出结果报告如下: Depeｎdent Ｖarｉablｅ：ＣＯNSＵMPTIONMｅｔhod: Lｅast SqｕaｒｅsDａte：０6/11/16Tiｍｅ: 19：02Saｍｐle: 1995 2０14Incluｄｅd observａtｉoｎs:20Variａble Coeｆficiｅnt Stｄ、Ｅrrort—Ｓtaｔisｔic Prｏb、C 6９１、02２５113、3920 ６、094１0４0、0000ＡＶGDP 0、３5２7７0 ０、004908 71、88０54 0、0000Ｒ－squaｒｅd 0、９９6５28 Mean depeｎdent var 7351、300Ａdjｕsted R-squarｅd ０、99６３３5 Ｓ、D、dependent ｖar48２8、7６5S、Ｅ、of ｒegressioｎ292、３118 Ａkaike iｎfo criterion 1４、288１６Sum squａrｅｄresｉd 15３8０32、 Schwarz criterion14、3877３Log ｌiｋelihood -140、8８1６Hannan－Quｉnn cｒitｅr、14、３0760F－ｓｔａtｉstｉc 5166、81１Duｒbｉｎ－Ｗａｔsonstaｔ0、403709Proｂ(F—ｓtatistic）0、000０00由上表可知财政收入随国内生产总值变化得一元线性回归方程为:(令Ｙ=ＣＯNＳUMPTIOＮ,Ｘ=AVＧDＰ（此处代表人均GＤP)）Y = 6９１、０２２5+０、352７70* X其中斜率０、３527７0表示国内生产总值每增加一元，人均消费水平增长0、３５２７7元.检验结果Ｒ2=0、９96５28，说明９9、6５28%得样本可以被模型解释,只有0、3472%得样本未被解释,因此样本回归直线对样本点得拟合优度很高.（2)对所建立得回归方程进行检验：（５%显著性水平下，t(18)=2、10１）对于参数c假设： H0：ｃ=0、对立假设:Ｈ1：c≠0对于参数GDＰ假设： H0： GＤＰ=0、对立假设：Ｈ1: GDP≠0由上表知:对于ｃ,t=6、094104>t(n－2）=ｔ(18)=２、10１因此拒绝H0： c=0，接受对立假设：Ｈ1: c≠０对于ＧＤP, t=71、8８054﹥t（n—2）=t（１８）=2、101因此拒绝H０: ＧＤP=０，接受对立假设: Ｈ1： GDP≠０此外F统计量为51６6、811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%得显著性水平下有显著性影响。
计量经济学综合实验报告
6、对ce为被解释变量，di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验，拟合优度检验和t检验。
（1）经济意义检验：所估计参数β1=，β2=，说明可支配收入增加1元，平均说来可导致城市居民消费支出增加元。
（2）拟合优度检验：通过以上的回归数据可知，可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好。
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
Hannan-Quinn criter.
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
即CEi= +
（（）
t=（）（）
两变量的散点图：
由上图可知两变量基本呈正相关关系，存在一定的线性相关性。但相关程度不大。
4、结合凯恩斯绝对收入假说的消费理论和图形分析，设定以le为被解释变量，ni为解释变量的一元线性城市居民消费总体回归模型，预计回归系数的符号；
模型：LEi=β1+β2NIi+ui
因支出一般随收入的增加而增加，预测回归系数β1、β2的符号都是正号。
7、当城市居民可支配收入在14500元时，支出的均值为元。
在95%的置信度下，预测某省辖市城市居民可支配收入在17500元时的消费支出的均值区间。计算后区间为（ ）
模型预测
农村居民：
1、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“data le ni”回车 ，从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可。
在组对象窗口中选择下拉菜单view-- covariance analysis——balanced sample 即可出现以下图表：
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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：
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。
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
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
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
在回归方程中有Forecast，残差立为yfse，点击ok后自动得到下图
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^
0X Y Y E 得到2015估计量
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：
yˆ=-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：
P ()()[]22222771.1771.1b se b B b se b +≤≤-=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。