计量经济学实验报告汇总.docx
计量经济学试验报告学院：国际学院专业班级：10级国贸2班学号：20225369指导老师：谭畅老师试验一一般最小二乘法作一元线性回归试验目的：把握一元线性回归模型的估量方法。试验要求：选择方程进行一元线性回归。试验原理：一般最小二乘法（0LS） 试验数据：东莞市经济局部数据、广东省宏观经济局部数据。1 .把EXB作为应变量，REV作为解释变量。得到估量方程：EXB = 0.719308* REV-2457.310.把SLC作为应变量，GDP作为解释变量。得到估量方程：SLC = 0.431827 * GDP-2411.361 3、把LB作为应变量，GDP1作为解释变量。得到估量方程：LB=44. 08665+0. 5O5265*GDP1 4、把ZJ作为应变量，GDP1作为解释变量。得到估量方程：ZJ=0. 161768*GDPl-37. 55016 5、把SE作为应变量，GDP1作为解释变量。得到估量方程：SE到.15914程GDP1-25. 69191自相关模型的处理试验目的：把握自相关模型的处理方法。试验要求：理解广义差分变换和把握迭代法。试验原理：广义差分变换、迭代法和广义最小二乘(GLS)o1、LOG (REV)对T和GDP回归自相关的处理DW检验值也由0. 719654提高到1. 549943,也消退了自相关。没有消退和消退了自相关的回归方程分别为：log(rev)=8. 381377+8. 62E-07*GDP+0. 118192*Tlog(rev)=7.809662+4. 54E-07*GDP+0. 186993+AR(1)=0. 671985试验六多重共线性试验第一局部 多重共线性模型的检验 试验目的：把握多重共线性模型的检验方法。试验要求：了解帮助回归检验和把握R2值和t值检验及解释变量相关系数检验。试验原理：N值和t值检验、解释变量相关系数检验和帮助回归检验。1、R2值和t值检验在多元线性回归模型的估量和检验中，依据广东数据，建立固定资产投资模型, 固定资产投资TZG取决于固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ,进行三元 线性回归。依据估量方程的判定系数R,方程显著性F检验，参数显著性t检验， 判定是否消失了很严峻的多重共线性。从结果看，判定系数R2很高，方程很显著，但三个参数t检验值只有一个较显著，明显，消失了严峻的多重共线性。2、解释变量相关系数检验依据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，采用Wveiws求解释变量ZJ、YY和CZ之间的相关系数。并据此判定是否存在多重共线性。依据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，解释变量ZJ、YY和CZ之间的相 关系数为:dataJ YY CZZJZJ1.000000YY0.974612CZ0.997338ZJZJ1.000000YY0.974612CZ0.997338YY0.9746121.0000000.964871CZ0.9973380.9648711.000000可以看出，三个解释变量ZJ、YY和CZ之间高度相关，必定存在严峻的多重 共线性。3、帮助回归检验依据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，分别做解释变量ZJ、YY和 CZ之间的帮助回归，三个回归方程是否高度显著，那些方程存在严峻的多重共 线性。三个回归方程均高度显著，特殊是第一、三个方程，显示存在严峻的多重共线性, 特殊是ZJ和CZ之间存在严峻的多重共线性，解释变量之间的相关系数检验也证 明了这一点。6、把丫丫作为应变量，GDP1作为解释变量。由于常数项没有通过检验，所以去掉常数项重新检验。得到估量方程：YY = 0.177279 *GDP17、把CS作为应变量，SE作为解释变量。得到估量方程：CS=31. 03074+0. 482249*SE 8、把CZ作为应变量，CS作为解释变量。得到估量方程：CZ=1. 302514*CS-26. 30586试验二一元线性回归模型的检验和结果报告试验目的：把握一元线性回归模型的检验方法。试验要求：进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验。 (给定显著性水平为0.5)试验原理：拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性t检验等。1、 EXB = 0.719308* REV-2457.3100.011153680.573864.49707-3.610644R2 =0.996168 SE =2234.939财政支出EXB对财政收入REV的回归系数为0.719308,无论从参数的符合和大 小来说都符合经济理论。R2为。.996168,接近于1,因此拟合优度好。t(16尸2.12, |t|>t(16),说明解释变量财政收入REV在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。2、 SLC = 0.431827 * GDP-2411.361 R2 =0.998597 SE =9449.149社会消费净零售额SLC对国内生产总值GDP的回归系数为0.431827,无论从参 数的符合和大小来说都符合经济理论。R2为。.998597,接近于1,因此拟合优度 好。t(16)=2.12, |t|>t(16),说明解释变量国内生产总值GDP在95%的置信度下 显著，即通过了变量显著性检验。3、LB = 44. 08665+0. 5O5265*GDP117.09782 0.0045342.578496 111.4403R2 = 0.998392 SE =58.69617劳动酬劳LB对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.505265,无论从参数的符 合和大小来说都符合经济理论。R2为0.998392 ,接近于1,因此拟合优度好。t(20)=2.086, |t|>t(20),说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显 著，即通过了变量显著性检验。4、ZJ=0. 161768*GDPl-37.550160.00295211.1333454.79393-3.372768R2 = 0,993383 SE =38.22033折旧ZJ对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.161768,无论从参数的符合和 大小来说都符合经济理论。R2为0.993383,接近于1,因此拟合优度好。t(20尸2.086,|t|>t(20),说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显著，即通过了 变量显著性检验。5、SE-O. 159149*GDPl-25.691910.0020567.75397777.40060-3.313385R2 = 0.996673 SE =26.61911生产税SE对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.159149,无论从参数的符合 和大小来说都符合经济理论。R2为0.996673,接近于1,因此拟合优度好。 t(20)=2.086, |t|>t(20),说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显 著，即通过了变量显著性检验。6、YY = 0.177279 *GDP10.00512534.58786R2 = 0.967010 SE =90.65841盈余YY对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.177279,无论从参数的符合和 大小来说都符合经济理论。R2为0.967010,接近于1，因此拟合优度好。t(20)=2.086, |t|>t(20),说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显著，即通过了 变量显著性检验。7、CS = 31. 03074+0. 482249*SE9.4017330.0161123.30053429.93042R2 = 0,978162 SE = 33.25218财政收入CS对生产税SE的回归系数为0.482249,无论从参数的符合和大小来说都 符合经济理论。R2为。.978162,接近于1,因此拟合优度好。t(20)=2.086, |t|>t(20), 说明解释变量生产税SE在95%的置信度下显著，即通过了变量显著性检验。8、CZ = 1. 302514*CS-26. 305860.0297299.04764543.81345-2.907481R2 = 0.989689 SE = 29.91594财政支出CZ对财政收入CS的回归系数为1.302514,无论从参数的符合和大小 来说都符合经济理论。R2为。.989689,接近于1,因此拟合优度好。t(20)=2.086, |t|>t(20),说明解释变量财政收入CS在95%的置信度下显著，即通过了变量显 著性检验。试验三多元线性回归模型的估量和检验试验目的：把握多元线性回归模型的估量和检验方法。试验要求：选择方程进行多元线性回归。试验原理：一般最小二乘法(OLS)。试验步骤：基于试验一的数据和工作文件1、把GDP2作为应变量，NKF2和LT2作为两个解释变量分别进行一元线性回归分 析。得到估量方程：GDP2=55714.24+0.698296*NI<F2得到估量方程：GDP2=-431249.1 +2.710980*LT2把GDP2作为应变量，NKF2和LT2作为两个解释变量进行二元线性回归分析。得到估量方程：GDP2=-25143.33 + 0.629378 * NICF2 + 0.395314 * LT2估量方程的判定系数R2分别接近于1 ；参数显著性t检验值除常数项外均大于2;方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.989127,比一元回归有明显改善。2、作LB与GDP1的一元回归作LB与GDP1、T的二元回归估量方程的判定系数R2分别接近于1 ；参数显著性t检验值除常数项外均大于2;方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.998398,比一元回归有明显改善。所 以，得到估量方程为：LB = 0. 492115 * GDP1 + 6.612397 * T3、作ZJ与GDP1的一元回归作ZJ与GDP1、T的二元回归估量方程的判定系数R2分别接近于1 ；参数显著性t检验值除常数项外均大于2;方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.995608,比一元回归有明显改善。所 以，得到估量方程为：ZJ = 0. 176471 * GDP1 - 6.728731 * T4、作SE与GDP1的一元回归SE与GDP1、T的二元回归估量方程的判定系数R2分别接近于1 ；参数显著性t检验值除常数项外均大于2;方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.997898,比一元回归有明显改善。所 以，得到估量方程为：SE = 0. 169558 * GDP1 - 4.712952 * T 5、作YY与GDP1的一元回归 作YY与GDP1、T的二元回归估量方程的判定系数R?分别接近于1 ；参数显著性t检验值除常数项外均大于2;方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.968190,比一元回归有明显改善。所 以，得到估量方程为：YY = 0. 161855 GDP1 +4.829672* T试验四异方差检验与消退试验试验目的：把握异方差模型的检验方法。试验要求：把握图形法检验和Glejser检验。试验原理：图形法检验、Glejser检验。第一局部异方差的检验1、作ZJ对GDP1和T回归的残差趋势图和残差散点图。并从图上看ZJ对GDP1和T回归的残差是否存在异方差。从图上看ZJ对gdpl、T回归的残差存在异方差。2、做对ZJ和GDP1回归的Glejser检验。(1)对GDP1回归的结果为：(2)对GDP2回归的结果为：(3)对sqr(GDPl)回归的结果为:常数项不显著，去掉常数项再进行回归得结果为：(4)对1/GDP1回归的结果为:从四个回归的结果看，选择最终一个：ABS (RESID)=-4245. 151*l/gdpl+25. 35114即异方差的形式为：(-4245. 151*l/gdpl+25. 35114)-2其次局部异方差模型的处理1、ZJ对GDP1和T回归异方差的形式为：苏=/(gopi"把叱二T作为权数来进行加权最小二乘法。得到回归结果为：(GDP1.)6得到回归方程：ZJ = 0. 155910 * GDP1 - 3.215334 * T它与存在异方差时的如下估量方程明显不同：ZJ = 0. 176471 * GDP1 - 6.728731 * T2、进行同方差性变换,然后回归实际上就是ZJ/(GDP(l/2)对l/(GDP171/2)和 GDPl/(GDP(l/2)回归：观看期残差趋势图：可以看出还是存在异方差，再改为ZJ/GDP1对1/GDP1和C回归观看期残差趋势图：明显，不存在异方差了，其方程为：ZJ/GDP1 = 0. 140232 - 7.641161 * (1/gdpl)变换为原方程：ZJ = 0.140232 * GDP1 - 7.641161试验五自相关检验与消退试验 试验目的：把握自相关模型的检验方法。试验要求：熟识图形法检验和把握DW检验。试验原理：图形检验法和DW检验法。第一局部自相关模型的检验1 .做出EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，EXB对REV回归 的残差是否存在自相关？EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图如下：2 .做出SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，SLC对GDP回 归的残差是否存在自相关？SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图如下：3 .EXB作为应变量，REV作为解释变量的回归结果，推断是否存在自相关.查表 n = 18, k=2, dl=l. 16, du=l. 39 d. w=l. 205937o dld. w<du,所以：不能确定相关关系. SLC作为应变量，GDP作为解释变量的回归结果，推断是否存在自相关查表 n = 18, k=2, dl=l. 16, du=l. 39 d. w=l. 715091o dud.w<2,所以:无自相关.用DW检验，依据东莞数据LOG(REV)对T和GDP的回归结果。推断它们是否 存在自相关性。查表 n = 18, k=3, dl=l. 05, du=l. 53O d. w=0. 719654O 0d.wdl,所以：存在正自相关。其次局部
