计量经济学实验简单线性回归模型.pptx
参考书目参考书目1.高铁梅，计量经济分析方法与建模EViews应用及实例，清华大学出版社，2006.12.庞皓，计量经济学，科学出版社，2006.13.张晓峒，计量经济学软件EViews使用指南，南开大学出版社，2006.7 第1页/共32页实验目的1熟悉EViews5的操作界面并熟练应用 EViews5进行简单线性回归模型研究2实例研究：分析影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系第2页/共32页 菜单栏菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项：File，Edit，Objects（对象），View（观察），Procs（程序），Quick(快捷)，Options（选项），Window，Help。（File，Edit的功能与Word,Excel中的相应功能相似）。命令窗口命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口闪烁的“”是提示符，用户在提示符后可输入EViews命令，按回车后立即执行命令。第3页/共32页研究背景 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要作用。居民合理地消费模式和适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来，随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。第4页/共32页20022002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为为6029.886029.88元，其中黑龙江最低，人均仅元，其中黑龙江最低，人均仅4462.084462.08元；上海最高，人均元；上海最高，人均1046410464元，上海是黑龙江的元，上海是黑龙江的2.352.35倍。倍。第5页/共32页 结论：从图中我们可以看出由于全国各个地区经济发展速度不同，居民消费有着明显差异。为了分析影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，我们可以建立相应的计量经济模型去研究。第6页/共32页模型设定研究对象：各地区居民消费的差异变量设定：居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区城市和农村人口比例及经济结构有较大差异，且各地区人口和经济总量不同，因此最具有直接可比性的就是“城市居民每人每年的平均消费支出”。所以模型的被解释变量Y为“城市居民人均年消费支出”影响各地区城市居民人均消费支出最主要因素应当是居民可支配收入，其他因素的影响归入随机扰动项中。为与Y相对应，解释变量X为“城市居民人均年可支配收入”第7页/共32页数据选择 我们研究目的是各地区居民消费的差异，并不是城市居民在不同时间的变动，所以应当选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。我们建立的是2002年截面数据模型。数据来源：中国统计年鉴2003详细数据：计量经济学实验课课件数据(按区域排列)第8页/共32页计量经济模型：第9页/共32页参数估计1.建立Workfile（工作文件）第10页/共32页Workfile structure type(文件构造类型):Unstructured/Undated 不规则/未注明日期 Dated regular frequency 有日期规则的频率Balanced panel 平衡面板Date specification(数据规格)：Annual 年度Semi-annual 半年度Quarterly 季度Monthly 月度Weekly 周数据Daily-5 day week 每周五天日数据Daily-7 day week 每周七天日数据Integer date 整数数据WF：Workfile文件名 第11页/共32页C:截矩项 resid:剩余项 第12页/共32页2.数据输入:建立新对象（New Object）第13页/共32页(1)(2)在“Group:SHIYANYI Workfile”中按上行键“”即方向键“”至最上端，使之出现”obs”,输入“X Y”或在EViews命令框中直接输入“data X Y”/回车；第14页/共32页在执行完上述操作后，表格中会出现“NA”字样保存：在EViews的菜单栏中点击“File”Save as”设置保存路径。在以后的保存中，只需点击“Save”或“Workfile:实验一”中的“Save”第15页/共32页在EViews中，数据输入和在Excel中的数据输入完全相同，可预先在Excel准备好数据第16页/共32页G:Group,实验数据 Regression：回归3.作散点图：Graph(图表)Scatter(散点图)第17页/共32页城市居民人均年消费支出（Y）和城市居民人均年可支配收入（X）的散点图第18页/共32页4.估计参数：Estimate Equation(估计方程)方法一：第19页/共32页Equation specification:方程形式Y C X：表示一元线性关系LS:最小二乘第20页/共32页方法二：在EViews命令框中直接输入“ls Y C X”/回车=：Equation，回归结果第21页/共32页5.回归结果（Name:命名后即可保存）第22页/共32页6.回归结果图形（在Equation中点击Resids）Residual:剩余值 Actual:实际值 Fitted:拟和值第23页/共32页参数估计结果如下：(287.2649)(0.036928)t=(0.982520)(20.54026)r2=0.935685 F=421.9023 df=29说明城市居民人均年可支配收入每相差一元，可导致居民消费相差0.758511元模型检验第24页/共32页不能拒绝H0:1=0 拒绝H0:2=0城市人均可支配收入对人均年消费支 有显著影响第25页/共32页回归预测 预测西部地区的城市居民人均年可支配收入达到8270元和12405元时西部地区的城市居民人均年消费支出水平注：这里的预测是利用截面数据模型对被解释变量在不同空间状况的空间预测第26页/共32页在“Workfile”中的红线“Rang”处双击，调出“Workfile structure”，将样本个数改为“33”1.添加数据第27页/共32页在EViews命令框输入“data X”/回车，在“32”、“33”的位置分别输入“8270”、“12405”，将数据表最小化第28页/共32页打开“Equation”对话框，点击“Forecast”（预测）OK,得到模型估计值及标准误差的图形和“yf”2.回归预测第29页/共32页模型估计值及标准误差的图形：预测值 ：标准误差第30页/共32页双击“Workfile”中的“yf”：在“32”的位置为X8270时的人均年消费支出的点预测在“33”的位置为X12405时的人均年消费支出的点预测第31页/共32页感谢您的观看。第32页/共32页
