计量经济学论文.doc

计量经济学作业该数据来自课本第七章，主要是天津市1974年1987年粮食销售量问题，其解释变量分别为：常住人口数X1（万人），人均收入X2（元/年），肉销售量X3（万吨/年），蛋销售量X4（万吨/年），鱼虾销售量X5（万吨/年），被解释变量是粮食销售量问题Y（万吨/年），具体数据如下表所示：表7.1 估计天津市粮食需求的数据年份Yx1x2x3x4x5197498.45 560.20 153.20 6.53 1.23 1.89 1975100.70 603.11 190.00 9.12 1.30 2.03 1976102.80 668.05 240.30 8.10 1.80 2.71 1977133.95 715.47 301.12 10.10 2.09 3.00 1978140.13 724.27 361.00 10.93 2.39 3.29 1979143.11 736.13 420.00 11.85 3.90 5.24 1980146.15 748.91 491.76 12.28 5.13 6.83 1981144.60 760.32 501.00 13.50 5.47 8.36 1982148.94 774.92 529.20 15.29 6.09 10.07 1983158.55 785.30 552.72 18.10 7.97 12.57 1984169.68 795.50 771.16 19.61 10.18 15.12 1985162.14 804.80 811.80 17.22 11.79 18.25 1986170.09 814.94 988.43 18.60 11.54 20.59 1987178.69 828.73 1094.65 23.53 11.68 23.37 （1）.利用表7.1中的数据，利用EViews制作Y与X1，X2，X3，X4，X5的散点图通过散点图观测可以得出Y与X之间的变化呈线性的，由此建立回归模型为：（2） 进行最小二乘估计，得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/10 Time: 20:19Sample: 1974 1987Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-3.49656330.00659-0.1165260.9101X10.1253300.0591392.1192450.0669X20.0736670.0378771.9448970.0877X32.6775891.2572932.1296460.0658X43.4534482.4508501.4090820.1965X5-4.4911172.214862-2.0277190.0771R-squared0.970442    Mean dependent var142.7129Adjusted R-squared0.951968    S.D. dependent var26.09805S.E. of regression5.719686    Akaike info criterion6.623232Sum squared resid261.7185    Schwarz criterion6.897114Log likelihood-40.36262    Hannan-Quinn criter.6.597879F-statistic52.53086    Durbin-Watson stat1.972755Prob(F-statistic)0.000007由回归结果可以得出样本回归方程为：（3） 统计检验 1. 拟合优度检验 通过回归结果可以得出，说明总离差平方与的97%被样本回归直线解释，仅有3%未被解释，因此，样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的2. F检验与T检验在显著性水平，回归系数估计值都没有显著性；查F分布表的临界值为，回归方程显著。（4） 异方差检验 在EViews软件中进行White检验的相应操作，操作过程中出现了的按钮，说明该样本容量过小，不能进行异方差检验。 （5）自相关检验 1. 查DW表示发现其样本容量最小值为15，而我们现在所使用的样本的容量仅仅为14，不能用DW检验是否存在自相关，所以我们换用LM检验； 2. 残差图如下所示：在EViews进行LM检验，结果为：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic1.807012    Prob. F(2,6)0.2431Obs*R-squared5.262764    Prob. Chi-Square(2)0.0720通过LM检验，所以该误差项不存在自相关。（6） 多重共线性检验 1. 计算X1，X2，X3，X4，X5之间的两两相关系数： R12=0.867 R13=0.882 R14=0.852 R15=0.821 R23=0.946 R24=0.965 R25=0.983 R34=0.941 R35=0.948 R45=0.982由此可见解释变量之间存在高度自相关，进行修正。 2. Y分别关于X1，X2，X3，X4，X5做最小二乘回归，得： （1） （2） （3） （4） （5）根据经济理论分析与回归结果，该市常住人口X1是最重要的解释变量，所以选取第一个回归方程为基本回归方程3. 在基本回归方程的基础上加入其它的解释变量进行观测： （一）加入解释变量X3，对Y关于X1，X3做最小二乘回归可以看出加入X3后拟合度均有所增加且没有影响X1系数的显著性，所以模型中保留X3 （二）加入解释变量X2 加入X2之后增加，减小，且X2，X3系数均不显著，说明存在严重的多重共线性。所以略去X2。 （三）加入解释变量X5没有增加，减小，且X3，X5的系数不显著，所以略去X5所以最终回归方程为：该模型中系数均显著且符号正确，所以该模型是最好的。（7） 预测（点预测）若给出X1=80，X2=500，X3=9，X4=8，X5=10，预测Y的值。将解释变量的值代入回归方程中得： =261.819（8） 对回归方程的结构分析 回归中系数的符号的大小均符合经济理论与实际情况；该模型时线性的，所以它是边际的。第 7 页