计量经济学实验报告csust
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)一、研究背景本次计量经济学实验旨在探讨虚拟变量的运用，针对具体的数据集进行剖析，发掘出数据中存在的变量之间的相关性，进一步了解虚拟变量的性质和应用。
二、研究数据与模型本次实验所使用的数据主要来自于美国地区居民的生活经历与工作情况。
我们采用了线性回归模型来建立数据之间的相关性。
其中，自变量包括：年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市；因变量为每周工作时间。
首先，我们运用SPSS对数据进行了初步的分析。
结果显示，数据存在了年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市等多个变量。
其中，包括了虚拟变量。
我们选取了其中一个虚拟变量进行研究，即“是否有孩子”。
在该变量中，响应值为“是”、“否”，我们将其转换为虚拟变量，即0表示没有孩子，1表示有孩子。
然后，我们建立了回归模型：每周工作时间= β0 + β1年龄+β2性别+ β3收入+ β4婚姻状态+ β5教育程度+ β6是否居住在城市+ β7是否有孩子。
最后，我们选取了样本数据中的500个数据进行模型拟合，其中250条数据表示没有孩子，250条数据表示有孩子。
三、实验结果通过数据分析软件的运算，我们得出了模型拟合的结果。
模型拟合结果如下：从结果中我们可以看出，虚拟变量“是否有孩子”对于每周工作时间的影响显著，其系数为2.01，t值为4.8，显著性水平为0.01，说明儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响。
同时，我们还得出了其他变量对于工作时间的影响：年龄、收入、婚姻状态的系数为负数，说明这些因素会减少每周工作时间；性别、教育程度、是否居住在城市的系数为正数，说明这些因素会增加每周工作时间。
四、结论通过本次实验，我们可以得出以下结论：1.虚拟变量是计量经济学中常见的方法之一，在处理定量变量与定性变量时能够有效的将其转换为数值变量。
2.在本次实验中，儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响，虚拟变量“是否有孩子”对每周工作时间的影响为正，表明有孩子的家长比没有孩子的家长更倾向于减少每周工作时间。
计量经济学实训报告
计量经济学实训报告题目关于我国2016年GDP与财政收入的关系姓名学号专业年级课程教师年月日计量经济学实训报告关于我国2016年GDP与财政收入的关系一、研究目的影响财政收入的因素有很多，比如国内生产总值、居民收入、居民消费、零售物价指数、经济增长等等。
现为研究国内生产总值GDP 和财政收入的关系，特选取了2016我国各地区的数据，运用Eviews 软件做简单的线性回归分析。
二、研究内容（一）、建立模型（1）通过Eviews软件得到散点图如下：在该散点图中，我们可知财政收入和国内生产总值呈线性相关的关系所以在我们模拟假设建立如下一元回归模型：Y=β0+β1X1+μ（二）、估计参数回归结果如下：可给出如下回归分析结果：Y=127.30+0.1067X(274.39) (0.0085)t=（0.4639）（12.454）R2=0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865其中括号内的数为相应参数的t检验值，R为可决系数，F 是一个重要的检验计量。
（Y是税收收入，X是国内生产总值GDP）。
（三）、模型检验1、经济意义检验回归模型为Y=127.30+0.1067X （其中Y为财政收入，X为国内生产总值）。
其中所估计的参数β10.1067是样本回归方程的斜率，它表示GDP的边际增长率，说明GDP每增长1亿元，财政收入将平均增长0.1067亿元。
这符合经济学中的收入增长原理。
2、拟合优度和统计检验（1）、拟合优度的度量回归结果为：Y=127.30+0.1067X(274.39) (0.0085)t=（0.4639）（12.454）R2=0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865①可决系数R2=0.8424，表明财政收入变化的84.24%可由国民生产总值的变化来解释，有15.76%未被解释。
说明该样本回归直线对样本数据的拟合优度还算高。
②F值F=155.10，数值还算高，说明国内生产总值X对财政收入Y有显著影响。
《计量经济学》课程实验报告
《计量经济学》课程实验报告年级专业：2012级金融学姓名：*** 学号：2012******一、实验目的1.学会Eviews工作文件的建立、数据输入、数据的编辑和描述；2.掌握用Eviews软件通过阿尔蒙多项式变换法估计分布滞后模型。
二、实验内容根据某地区1980-2001年固定资产投资Y与销售额X的资料，取阿尔蒙多项式的次数M=2，阿尔蒙多项式变换法估计分布滞后模型:错误！未找到引用源。
，将系数错误！未找到引用源。
(i=0,1,2,3,4)用二次多项式近似，则原模型可变为：错误！未找到引用源。
，由此用Eviews软件得出分布滞后模型的最终估计式。
三、实验数据教材第186页，表7.5：某地区1980-2001年固定资产投资Y与销售额X的资料四、实验步骤1.分析固定资产投资Y与销售额X的关系；2.模型设定：错误！未找到引用源。
；将系数错误！未找到引用源。
(i=0,1,2,3,4)用二次多项式近似，则原模型可变为：错误！未找到引用源。
；3.用Eviews计算错误！未找到引用源。
(i=0,1,2,3,4)。
步骤如下：（1）建立工作文件：双击Eviews图标，进入Eviews主页。
在菜单选项中依次点击New—Workfile，出现“Workfile Range”。
在““Workfile Frequency”中选择数据频率“Annual”，并在“Start Date”菜单中输入“1980”，在“End”菜单中输入“2001”，点击“OK”，出现未命名文件的“Workfile UNTITLED”工作框。
已有对象“c”为截距项，“resid”为剩余项。
（2）输入数据：在“Quick”菜单中点击“Empty Group”,出现数据编辑窗口。
将第一列命名为“Y”：方法是按上行键“↑”，对应“obs”格自动上跳，在对应的第二行有边框的“obs”空格中输入变量名为“Y”，再按下行键“↓”，变量名一下各格出现“NA”，依次输入Y的对应数据。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告：马艺菡学号：4班级：9141070302任课教师：静文实验题目简单线性回归模型分析一实验目的与要求目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。
为研究国生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二实验容根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，模型检验，模型检验，得出回归结果。
三实验过程：（实践过程，实践所有参数与指标，理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响，根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y，如图11978-1997年中国国生产总值和财政收入（单位：亿元）1996 66850.5 7407.991997 73452.5 8651.14根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图，如图2从散点图可以看出，财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：（二）估计参数1、双击“Eviews”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls;2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入““y c x”,点击“OK”。
即出现回归结果图3；参数估计结果为：Y=857.8375+0.100036iX（67.12578）（0.002172）t=（12.77955）（46.04910）2r=0.991583F=2120.520S.E.=208.5553DW=0.864 0323、在“Equation”框中，点击“Resids”,出现回归结果的图形（图4）:剩余值（Residual）、实际值(actual),拟合值（fitted）4、.（三）模型检验1.经济意义检验回归模型为：Y=857.8375+0.100036*X（其中Y为财政收入，iX为国生产总值；）所估计的参数=0.100036，说明国生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.100036亿元。
计量经济学实验报告1(共6篇)
篇一：计量经济学实验报告 (1)计量经济学实验基于eviews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：基于e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（gdp）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。
二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。
对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。
另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。
计量经济综合实验报告
一、实验背景随着经济全球化和信息技术的发展，计量经济学作为一门重要的应用经济学分支，在各个领域都得到了广泛的应用。
本实验旨在通过综合运用计量经济学方法，对某一经济问题进行实证分析，从而加深对计量经济学理论和方法的理解，提高实际操作能力。
二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法；2. 学会使用计量经济学软件（如EViews）进行数据处理和模型分析；3. 培养分析实际经济问题的能力；4. 提高论文写作和报告表达能力。
三、实验内容1. 数据收集与处理本次实验以我国某城市居民消费水平为例，选取以下变量：- 居民可支配收入（X1）- 居民消费支出（Y）- 居民储蓄（X2）- 居民教育程度（X3）- 居民年龄（X4）数据来源于某城市统计局和相关部门。
在收集数据后，对数据进行整理和清洗，确保数据质量和准确性。
2. 模型设定根据实际情况和理论依据，选择以下模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为居民消费支出，X1为居民可支配收入，X2为居民储蓄，X3为居民教育程度，X4为居民年龄，β0为常数项，β1、β2、β3、β4分别为各变量的系数，ε为误差项。
3. 模型估计使用EViews软件对模型进行估计，得到以下结果：Y = 5.23 + 0.83X1 - 0.16X2 + 0.15X3 - 0.02X4 + ε4. 模型检验（1）残差分析：对残差进行检验，发现残差基本服从正态分布，不存在明显的异方差。
（2）自相关检验：对残差进行自相关检验，发现残差不存在自相关。
（3）拟合优度检验：计算R²值，得到R² = 0.89，说明模型拟合效果较好。
5. 模型解释根据模型结果，可以得出以下结论：（1）居民可支配收入对消费支出有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。
（2）居民储蓄对消费支出有显著的负向影响，即储蓄越高，消费支出越低。
（3）居民教育程度对消费支出有显著的正向影响，即教育程度越高，消费支出越高。
计量经济学实验报告(完成)
实验报告课程名称：计量经济学实验项目：我国国内资金利用研究学生姓名：曾健超学号：200973250131班级：0901班专业：国际经济与贸易指导教师：刘潭秋2011 年 06 月计量经济学实验报告实验时间：2011年6月24日实验地点：一教10楼实验目的：使用Eviews软件，将多元线性回归模型的理论和方法应用于我国的资金来源的研究分析。
实验原理：改革开放以来，我们国家经济持续显著的增长，经济发展一片大好。
经济的持续快速增长需要资本的不断注入，所以我对我们国家的近15年的资金利用做了一个研究。
随着资金的源源不断的涌入，我们国家的资金构成大致分成五个部分，国家预算内资金，国内贷款，利用外资，自筹资金和其他资金。
这五个部分基本上构成了我国资金来源的全部，我选取了改革开放30年来中的15个年份，具有一定的代表性。
资金是经济发展的血液，对我国的资金来源的构成做一个研究十分必要。
在这个实验中，选取国家预算内资金为被解释变量Y，解释变量为国内贷款X1利用外资X2，自筹资金X3，其他资金X4，对我国的资金利用的各部分之间的关系做一个细致的研究。
一、计量经济学模型：根据变量之间的关系，我们假定回归模型为：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ｕ其中Y表示我国的国家内预算资金，X1、X2、X3、X4分别代表国内贷款，利用外资，自筹资金，其他资金， 0表示在不变的情况下，资金利用的固定部分，β1β2、β3、β4、分别代表我国资金利用的各部分的权数，U 代表随机误差项。
由式子可知，我国资金利用的后面四个部分每增长1个百分点，国家预算内资金会如何变化。
二、验证方法选择：多元线性计量经济学模型的初步估计与分析、异方差检验、序列相关检验、多重共线性检验三、实验步骤：1、基本假设：设国家预算内资金为被解释变量Y，解释变量为国内贷款X1，国外资金X2，自筹资金X3，其他资金X4，Ｕ是随机干扰项，代表所有的影响因素。
计量经济学实验报告(范例)
在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。
1．学会OLS方法的估计过程
2．掌握了模型的估计和检验方法
3．深入了解了消费函数的计量结果，扩大了思路。
一、研究目的和意义
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”。
若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。
2、输入数据
在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输入。
Annual (年度) Weekly (周数据)
Quartrly (季度) Daily (5 day week ) (每周5天日数据)
Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) (每周7天日数据)
《计量经济学》实验报告-副本
计量经济学作业 1运用Eviews软件：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；1.对所建立的回归方程进行检验；2.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。
《计量经济学》实验报告行知学院11数学精算班实验序号实验名称中国内地2007年各地区税收与国内生产总值课程名称计量经济学姓名尐所在实验室文东202班级11数学精算计划学时2实验类型上机操作学号专业数学与应用数学（保险精算）实验要求运用Eviews软件：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；3.对所建立的回归方程进行检验；4.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。
备注实验步骤1.建立工作文件2.输入数据3.图形分析4.估计线性回归模型主要实验结论和数据1、建立模型假设拟建立如下一元回归模型：X1Y下表给出采用Eviews软件对数据进行回归分析的计算结果。
一般可写出如下回归分析结果：GDPY0710.0)6296.10(?7603.02R F= .=散点图如下：2、模型检验从回归估计的结果看，模型拟合较好。
可决系数2R =，表明税收的变化的%可由国内生产总值GDP 的变化来解释。
从斜率项的t 检验值看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值05.2)29(025.0t ，且斜率满足0<<1，表明2007年每增加一元的GDP ，税收收入增加元。
3、预测若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，代入上式回归方程得该地区税收收入的预测值为：Y?+=(亿元)由于GDP 的样本均值与样本方差E(GDP)=D(GDP)=1于是，在95%的置信度下，E （Y ）的预测区间为)1734694021)131()1258.88918500(3112-3127603102（）（即：（，）填卡日期：。
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实验报告 课程名称： 计量经济学 实验项目： 计量经济学Eviews应用与操作 学生姓名： 学 号： 班 级： 专 业： 指导教师： 2015年12月 指导老师评语： 签字： 年 月 日 成绩等级： 备注： 实验任务一 1. 根据数据1构建截面数据一元线性模型。 假设拟建立如下一元回归模型： Y=μββ10X 下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/07/03 Time: 23:44 Sample: 1 31 Included observations: 31
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? X 1.359477 0.043302 31.39525 0.0000 C -57.90655 377.7595 -0.153289 0.8792
R-squared 0.971419 ????Mean dependent var 11363.69 Adjusted R-squared 0.970433 ????S.D. dependent var 3294.469 S.E. of regression 566.4812 ????Akaike info criterion 15.57911 Sum squared resid 9306127. ????Schwarz criterion 15.67162 Log likelihood -239.4761 ????Hannan-Quinn criter. 15.60926 F-statistic 985.6616 ????Durbin-Watson stat 1.294974 Prob(F-statistic) 0.000000
由此可得：iiXY36.191.57ˆ （377.76） （0.043） （-0.15） （31.40） R2=0.97
2. 对模型进行检验。 从回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数R2=0.97，拟合优度较高，表明该地区消费支出变化的97%可以由该地区可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，在1%的水平上通过了显着性检验，它表明，人均可支配收入每增加1元，人均消费支出增加1.36元。但是斜率值1.36＞1，不符合经济规律。
3. 若2006年某地区人均可支配收入为4100元，那么该地区消费支出是多
少？ 09.5518410036.191.57ˆ0Y（元）
实验任务二
1. 根据数据2构建时间数据一元线性模型。 假设拟建立如下一元回归模型： Y=μββ10X 下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/31/02 Time: 15:25 Sample: 1978 2006 Included observations: 29
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? X 0.437527 0.009297 47.05950 0.0000 C 2091.295 334.9869 6.242914 0.0000 R-squared 0.987955 ????Mean dependent var 14855.72 Adjusted R-squared 0.987509 ????S.D. dependent var 9472.076 S.E. of regression 1058.633 ????Akaike info criterion 16.83382 Sum squared resid ????Schwarz criterion 16.92811 Log likelihood -242.0903 ????Hannan-Quinn criter. 16.86335 F-statistic 2214.596 ????Durbin-Watson stat 0.277155 Prob(F-statistic) 0.000000
由此可得：iiXY44.030.2091ˆ （334.99） （0.009） （6.24） （47.06） R2=0.99
2. 对模型进行检验。 从回归估计的结果看，可决系数R2=0.99，拟合优度较高，模型拟合较好，表明实际消费支出的变化的99%可以由实际可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，在1%的水平上通过了显着性检验，且斜率项0<0.44<1,符合经济规律，表明人均可支配收入每增加1亿元，消费支出增加0.44亿元。
3. 若2007年我国可支配总收入为54180亿元，那么该相应的总消费是多少？
5.259305418044.030.2091ˆ0Y（亿元）
实验任务三
1. 根据数据3构建截面数据多元线性模型。 假设拟建立如下多元截面数据模型： Y=μXββ22110X 下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/09/15 Time: 22:08 Sample: 1 31 Included observations: 31
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? X1 0.555644 0.075308 7.378320 0.0000 X2 0.250085 0.113634 2.200791 0.0362 C 143.3265 260.4032 0.550402 0.5864
R-squared 0.975634 ????Mean dependent var 8401.468 Adjusted R-squared 0.973893 ????S.D. dependent var 2388.459 S.E. of regression 385.9169 ????Akaike info criterion 14.84089 Sum squared resid 4170093. ????Schwarz criterion 14.97966 Log likelihood -227.0337 ????Hannan-Quinn criter. 14.88612 F-statistic 560.5650 ????Durbin-Watson stat 1.843488 Prob(F-statistic) 0.000000
散点图：表明2006年可支配收入X1与Y存在线性正相关关系，并且，2005年消费支出X
2
与Y存在线性正相关关系，这表明居民消费支出不仅受本年可支配收入的影响，
也受上一年消费支出的影响，即存在棘轮效应。
6,0007,0008,0009,00010,00011,00012,00013,00014,00015,0008,00012,00016,00020,00024,000X1Y6,0007,0008,0009,00010,00011,00012,00013,00014,00015,000
4,0006,0008,00010,00012,00014,000X2
Y
估计方程：2125.056.033.143ˆXXY （0.55） （7.38）（2.20） 2. 对模型进行检验。
①从回归估计结果看出，R2=0.98，97.02R，这说明拟合优度高，模型拟合较好，表明2006年消费支出变化的98%可以由2006年可支配收入X1和2005年消费支出X2来解释。 ②从回归模型的t检验值来看，X1在1%的水平上通过了显着性检验，X2在5%的水平上通过了显着性检验，可判断X1和X2对Y均有显着影响。从回归模型的F检验值来看，F=560.57，其伴随概率为零，在1%的水平上通过显着性检验，说明回归方程显着。 ③斜率项0<0.56<1,0<0.25<1，符合经济规律。这表明了在2006年可支配收入X1保持不变的情况下,每增加1元2005年消费支出X2,2006年消费支出Y变动0.25元;在2005年消费支出X2保持不变的情况下,每增加1元2006年可支配收入X1,2006年消费支出Y变动0.56元。
实验任务四
1. 根据数据4构建时间序列数据多元线性模型。 根据需求理论，P0为食品价格，P1为通货膨胀率，X为食品消费支出总额。Q=f(X, P0 ,P1), 用Eviews软件对数据进行回归分析，结果如下： Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 06/10/15 Time: 02:02 Sample: 1985 2006 Included observations: 22
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? X 0.210206 0.011751 17.88857 0.0000 P0 6.680334 3.306630 2.020285 0.0585 P1 -5.854723 2.929604 -1.998469 0.0610 C 877.2041 37.09124 23.64990 0.0000
R-squared 0.982629 ????Mean dependent var 1830.000 Adjusted R-squared 0.979734 ????S.D. dependent var 365.1392 S.E. of regression 51.98063 ????Akaike info criterion 10.90258 Sum squared resid 48635.74 ????Schwarz criterion 11.10096 Log likelihood -115.9284 ????Hannan-Quinn criter. 10.94932 F-statistic 339.4076 ????Durbin-Watson stat 0.737832 Prob(F-statistic) 0.000000
2. 对模型进行检验。 ① 可决系数R2=0.9826，9797.02R,拟合优度较高,模型拟合好。 ② 从t检验值看，解释变量X、P0、P1分别在1%、10%、10%的水平上通过了显着性检验。 ③ F值=339.41，所对应的伴随概率为0，小于1%，表明整体模型在1%的水平上通过了显着性检验。 ④ P1的斜率项为-5.85，与理论相悖，是因为随着通货膨胀率的增加，实际收入水平会下降，食品消费支出减少，食品需求减少。P0斜率项为正，说明随着食品价格的增加，消费支出也会增加，此商品为吉芬商品，符合经济规律。