计量经济学综合实验报告.docx

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1、实验一截面数据一元线性回归模型（经典估计）【实验目的和要求】1、熟练运用计算机和Eviews软件进行计量经济分析，掌握一元线性回归模型的设定、普通最小二乘法求解及其检验方法；2、学习绝对收入假说消费理论的验证方法；3、在老师的指导下独立完成实验，并得到正确结果。【实验内容】1、对变量样本序列进行统计描述；2、设定一元线性回归模型的具体形式，预计回归系数的符号；3、用普通最小二乘法求解模型；4、对模型的解进行经济理论检验和统计检验；5、对模型进行结构分析；6、用模型进行预测分析。【实验数据】1、附表5，20

2、11年河南省18个省辖市城市居民消费支出CE与可支配收入DI数据。2、附表5，2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出LE与纯收入NI数据。【实验步骤】城市居民：1、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“datacedi”回车，从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可。2、对变量ce、di进行统计描述在ce、di组对象窗口选择下拉菜单view---descriptivestatistics---commonsamples，即输出组对象中各序列数据公共样本的统计描述，如下图：

3、统计描述1：commonsamples选择下拉菜单view---descriptivestatistics---individualsamples，即输出组对象中各序列数据的统计描述，各序列包含的观察值数量可以不同。统计描述2：individualsamples在组对象窗口中选择下拉菜单view--covarianceanalysis——balancedsample即可出现以下图表。统计描述3：covariance3、建立由被解释变量ce和解释变量di组成的组对象，在一个坐标轴上显示两变量的序列线图，观察

4、是否接近直线，做两变量的散点图，观察是否线性相关。两变量序列的线图：由上图可知，两变量的曲线，都不接近直线。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ce为被解释变量，di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：CEi=β1+β2DIi+ui因支出一般随收入的增加而增多，回归系数应为正数。5、用OLS法估计以ce为被解释变量，di为解释变量的城市居民消费回归模型；回归估计结果

5、如下：DependentVariable:CEMethod:LeastSquaresDate:06/23/08Time:14:45Sample:118Includedobservations:18CoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C3510.4722058.0701.7057110.1074DI0.5013520.1173174.2734770.0006R-squared0.533019    Meandependentvar12265.06AdjustedR-s

6、quared0.503832    S.D.dependentvar1188.676S.E.ofregression837.2934    Akaikeinfocriterion16.40267Sumsquaredresid    Schwarzcriterion16.50160Loglikelihood-145.6240    Hannan-Quinncriter.16.41631F-statistic18.26260    Durbin-Watsonstat1.415144Prob(F-statist

7、ic)0.000582即CEi=3510.472+0.50135DI（2058.070)（0.117317）t=（1.705711）（4.273477）R2=0.533019F=18.26260n=186、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=3510.472，β2=0.501352，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0.501352元。（2）拟合优度检验：通过以上的回归数据可知，可决系数为0.53

8、3019，说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好。（3)t检验：针对H1：β1=0和H2：β2=0，由上回归结果可以看出，估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SE(β1)=2058.070，t(β1)=1.705711:β2的标准误差和t值分别为SE（β2）=0.117317t(β2)=4.273477.取a=0,05，查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为t0.025=2.119,t(β1)=1.70