计量经济学eviews实习报告

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1、计量经济学实验报告研究问题根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t反映技术进步的影响。表1列出了我国1994-2009年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表1我国国有独立核算工业企业统计资料年份时间t工业总产值职工人数固定资产Y（亿元）L（万人）K（亿元）199412004.82280.512040.79199522122.01156.952090.73199632199.35212.382

2、140.36199742357.24176.182390.47199852664.9179.412727.4199962937.1299.532821.86200073149.48240.12990.17200183483.37265.153296.91200294348.95191.044255.32003105218.1280.185126.882004116242.2396.196038.042005127407.99724.666909.822006138651.14682.38234.042007149875.95833.39

3、262.820081511444.08925.4310682.5820091613395.23944.9812581.51实验要求建立我国国有独立核算工业企业生产函数。实验步骤一、模型筛选(一)建立多元线性回归方程回归结果如下：图1因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：（模型1）t＝(-5.4)(0.862)(3.57)(40.44)模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.71897，资金的边际产出为1.00998，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增9.22674亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。，

4、说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量t对工业总产值的总影响是显著的。从图1看出，解释变量资金K的t统计量值为40.44，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中时间变量T的t统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除t统计量较小的变量（即时间变量）而重新建立模型。（二）建立剔除时间变量的二元线性回归模型回归结果如下：图2因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：（模型2）t＝(-5.76)(3.5)(62.79)（三）建立非线性

5、回归模型——C-D生产函数C-D生产函数为：。回归结果如下：图3因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：（模型3）t＝(-2.38)(1.34)(46.37)由模型1、2、3的比较可以看出，最优模型为模型2。下面针对模型2进行如下检验：二、检验多重共线性（一）相关系数检验图4解释变量相关系数矩阵由表中数据可以发现L与K之间存在高度相关性。（二）利用逐步回归方法处理多重共线性建立基本的一元回归方程根据相关系数和理论分析，工业总产值Y与固定资产净值K关联程度最大。所以，设建立的一元回归方程为：回归结果如下：图5因此，我国国有独立工业企业的生

6、产函数为：（模型4）t＝(-4.3)(161.9961)模型4与模型2相比，只有F值和t检验值有所提高，但和均有下降。故仍选择模型2。三、自相关性检验（一）DW检验因为n=16，k=2，取显著性水平时，查表得，，而

7、检验异方差性模型2的估计结果显示，固定资产净值K的增长对工业总产值Y的增长更有刺激作用。下面对模型2进行异方差检验。可以认为工业总产值的差别主要来源于固定资产净值K的差别，因此，如果存在异方差性，则可能是K引起的。模型2的OLS回归得到的残差平方项与K的散点图表明（图7所示），直线基本水平，所以可能存在同方差或存在单调递减型异方差性。图7异方差性检验图再进行进一步的统计检验。（一）采用怀特检验在方程窗口上点击ViewResidualTestWhiteHeteroskedastcity,检验结果如图8。图8White检验结果其中F值

8、为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平，由于，所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。反之，则认为不存在异方差性。（二）调整异方差性1、确定权数变量生成：