用eviews进行一元线性回归分析实施报告
《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。
用eviews进行一元线性回归分析报告
外国语大学国际商学院本科生课程论文（设计）题目：一元回归分析居民收入和支出的关系姓名：学号：专业：年级：班级：任课教师：2014 年 4 月容摘要随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果，对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。
利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验，最终得出相关结论。
关键词：居民消费；居民收入；EVIEWS；一元回归分析目录一、引言 (1)（一）研究背景 (1)（二）研究意义 (1)二、研究综述 (2)（一）模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)（二）作散点图 (3)三、估计参数 (4)（一）操作步骤 (4)（二）回归结果 (4)四、模型检验 (5)（一）经济意义检验 (5)（二）拟合优度和统计检验 (5)（三）回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献： (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言（一）研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。
因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。
（二）研究意义居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是市达人均20667.91元，最低的则是，人均只有8871.27元，是的2.33倍。
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。
一元线性回归实验报告
⼀元线性回归实验报告实验⼀⼀元线性回归⼀实验⽬的：掌握⼀元线性回归的估计与应⽤，熟悉EViews的基本操作。
⼆实验要求：应⽤教材P61第12题做⼀元线性回归分析并做预测。
三实验原理：普通最⼩⼆乘法。
四预备知识：最⼩⼆乘法的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测。
五实验内容：第2章练习12下表是中国2007年各地区税收Y和国内⽣产总值GDP的统计资料。
单位：亿元(1)作出散点图，建⽴税收随国内⽣产总值GDP变化的⼀元线性回归⽅程，并解释斜率的经济意义；(2)对所建⽴的回归⽅程进⾏检验；(3)若2008年某地区国内⽣产总值为8500亿元，求该地区税收收⼊的预测值及预测区间。
六实验步骤1.建⽴⼯作⽂件并录⼊数据：(1)双击桌⾯快速启动图标，启动Microsoft Office Excel, 如图1，将题⽬的数据输⼊到excel表格中并保存。
(2)双击桌⾯快速启动图标，启动EViews6程序。
(3)点击File/New/ Workfile…，弹出Workfile Create对话框。
在WorkfileCreate对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated 选项，在右侧Data Range中填⼊样本个数31.在右下⽅输⼊Workfile的名称P53.如图2所⽰。
图 1 图 2(4)下⾯录⼊数据，点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中第(1)步保存的excel表格，弹出Excel Spreadsheet Import对话框，在Upper-left data cell栏输⼊数据的起始单元格B2，在Excel 5+sheet name栏中输⼊数据所在的⼯作表sheet1，在Names for series or Number if named in file栏中输⼊变量名Y GDP，如图3所⽰，点击OK，得到如图4所⽰界⾯。
eviews实验报告总结（范本）
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一：Evies实验报告实验报告一、实验数据：1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤：1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Exc el，统计结果如下表1：表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）令：Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt（1）打开E Vies软件，首先建立工作文件， Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列，并得到相应数据。
（2）在工作文件窗口输入命令：l s y c x,按E nter键，回归结果如表2 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
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eviews实验报告精编版
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*名：**指导教师：***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的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
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年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）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2008年23912 87072009年25963 95142010年30567 109192011年36018 131342012年39544 146992013年43320 161902014年46612 17806 （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的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709Prob(F-statistic) 0.000000由上表可知财政收入随国内生产总值变化的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。
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天津外国语大学国际商学院本科生课程论文（设计）
题目：一元回归分析居民收入和支出的关系姓名：
学号：
专业：
年级：
班级：
任课教师：
2014 年 4 月
内容摘要
随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果，对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。
利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验，最终得出相关结论。
关键词：居民消费；居民收入；EVIEWS；一元回归分析
目录
一、引言 (1)
（一）研究背景 (1)
（二）研究意义 (1)
二、研究综述 (2)
（一）模型设定 (2)
1.定义变量 (2)
2.数据来源 (2)
（二）作散点图 (3)
三、估计参数 (4)
（一）操作步骤 (4)
（二）回归结果 (4)
四、模型检验 (5)
（一）经济意义检验 (5)
（二）拟合优度和统计检验 (5)
（三）回归预测 (5)
五、结论 (5)
参考文献： (6)
一元回归分析居民收入与支出的关系
一、引言
（一）研究背景
随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。
因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。
（二）研究意义
居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是上海市达人均20667.91元，最低的则是新疆，人均只有8871.27元，上海是新疆的2.33倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要做具体的
分析。
影响各地区居民消费指出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售业物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、研究综述
（一）模型设定
1.定义变量
金融我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但是有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
因此这些其他因素可以不列为模型，即便他们对居民消费有某些影响也可归为随机扰动项中。
为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计
年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。
2.数据来源
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2007年截面数据模型。
（二）作散点图
作城市居民家庭平均每人每年消费支出（Y）和城市居民人均年可支配收入（X）的散点图。
如图2
从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出（Y）和城市居民人均你那可支配收入（X）大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：
Y=β1+β2X+U
三、估计参数
（一）操作步骤
假定所建模型及随机扰动项U满足古典假定，可以用OLS法估计参数。
运用计算机软件EViews作计量经济分析十分方便。
利用EViews作简单线性回归分析的步骤如下：
建立工作文件；
输入数据；
估计参数。
（二）回归结果
参数估计的结果为：
Y=-57.90655+1.359477X
四、模型检验
（一）经济意义检验
所估计的参数β2=1.359477，说明城市居民人均可支配收入每相差1元，可导致居民消费支出相差1.359477元。
这与经济学中边际消费倾向的意义相符。
（二）拟合优度和统计检验
用EViews得出回归模型参数估计结果的同时，已经给出了用于模型检验的相关数据。
R-squared的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R-squared的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
由表2中可以看出，本例中的可决系数为0.971419，说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好，即解释变量“城市居民人均可支配收入”对被解释变量“城市居民人均年消费支出”的绝大部分差异做出了解释。
（三）回归预测
任意选取一个数据预测一下，假定某地区的人均可支配收入为10000元，根据回归方程可以计算出人均年消费支出约为13536.8634元。
五、结论
从数据和回归结果上看，人均可支配收入对消费性支出有重要的影响。
有数据和实验结果很容易知道，如何增加人均可支配收入是提供人均消费性支出的重要因素，但是这并不是唯一影响因素，比如政府政策，市场形势，以及流动性偏好和个人需求等很多因素。
因此可以把如何提高消费欲望作为研究对象。
尽管收入决定支出，但是市场决定供给，因此有效提高市场供给水平，也可以相应拉动国内消费需求。
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