多元回归分析案例.doc

《多元回归分析案例.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《多元回归分析案例.doc（8页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流多元回归分析案例.精品文档.计量经济学案例分析多元回归分析案例学院： 数理学院 班级： 数学092班 学号： 094131230 姓名： 徐冬梅 摘要：为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因，分析全国人口增长规律，与猜测中国未来的增长趋势，用Eviews软件对相关数据进行了多元回归分析，得出了相关结论关键词：多元回归分析 ,Evicews软件, 中国人口自然增长；一、 建立模型为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口自然增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民

2、消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。国名总收入，居民消费价格指数增长率，人均GDP作为解释变量暂不考虑文化程度及人口分布的影响。通过对表1的数据进行分析，建立模型。其模型表达式为： （i=1，2，,3） 其中Y表示人口自然增长率，X1 表示国名总收入，X2表示居民消费价格指数增长率，X3表示人均GDP，根据以往经验和对调查资料的初步分析可知，Y与X1，X2 ，X3呈线性关系，因此建立上述三元线性总体回归模型。Xi则表示各解释变量对税收增长的贡献。i表示随机误差项。通过上式，我们可以了解到，每个解释变量增长亿元，粮食总产值会如何变化，从而进行财政收入预测。相关数据： 表1年份人口自然增长

3、率（%。)Y国民总收入（亿元）X1居民消费价格指数增长率（CPI）%X2人均GDP（元）X3198815.731503718.81366198915.0417001181519199014.39187183.11644199112.98218263.41893199211.6269376.42311199311.453526014.72998199411.214810824.14044199510.555981117.15046199610.42701428.35846199710.06780612.8642019989.1483024-0.8679619998.1888479-1.47159

4、20007.58980000.4785820016.951080680.7862220026.45119096-0.8939820036.011351741.21054220045.871595873.91233620055.891840891.81404020065.382131321.51602420075.242353671.71753520085.452776541.919264二、 参数估计利用上表中的数据，运用eview软件，采用最小二乘法，对表中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。从估计结果可得模型：Y关于X1的散点图：可以看出Y和X1成线性相关关系Y关于X2

5、的散点图：可以看出Y和X2成线性相关关系Y关于X3的散点图：可以看出Y和X3成线性相关关系 回归结果三、模型检验：1、经济意义检验模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年国民总收入每增长1亿元，人口增长率增长0.000392%；在假定其它变量不变的情况下，当年居民消费价格指数增长率每增长 1%，人口增长率增长0.050364%；在假定其它变量不变的情况下，当年人均GDP没增加一元，人口增长率就会降低0.005881%。这与理论分析和经验判断相一致。2、 统计检验（1）、拟合优度检验 由于 ， 所以 =0.941625， =0.930680，可见模型在整体上拟合得非常好。（2）、F 检

6、验 由于 所以 =86.02977 ，针对，给定显著性水平，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k-1=16的临界值。由表3.4中得到F=86.02977 ，由于F=86.02977 应拒绝原假设，说明回归方程显著，即“国民总收入”、“居民消费价格指数增长率”、“人均GDP”等变量联合起来确实对“人口自然增长率”有显著影响。（3）、t 检验 由于0.780038 且0.830371，8.89415E-05 , 0.03196669，0.00121009 ，当， 18.99364在时， （16）=2.120因为t=18.993642.120，所以在95%的置信度下拒绝原假设，说明截距项对回归

7、方程影响显著。当 4.407392在时，（16）=2.120因为t=4.4073922.120所以在95%的置信度下拒绝原假设，说明X1变量对Y影响显著。当1.575515在时，（16）=2.120因为t=1.5755152.120，所以在95%的置信度下接受原假设，说明X2变量对Y影响不显著。当 - 4.859971在时，（16）=2.120因为t=- 4.8599714.45，所以新引入的解释变量是显著的，的引入可以显著的提高对Y的解释程度，即的边际贡献较大，因此从0.822473提高到0.855451，RSS从=37.95517降低到30.90454再引入第三个解释变量：=15.7717

8、7+0.000392+0.050364-0.005881=201.3198， 12.48060，=0.941625；新引入的方差分析表变差来源平方和自由度F统计量对和回归30.90454，2对，和回归=201.31983对，和回归，由新增的部分对，和回归的残差-=47039912.48060120-4=16F=86.02977查F分布表可得临界值=4.49，F=86.029774.49，所以新引入的解释变量显著，即的边际贡献较大，因此从0.855451提高到0.941625，RSS从30.90454下降到12.48060，因此应该引入。只引入一个解释变量，或；引入两个解释变量和，和或和；以及引

9、入三个变量的ESS,RSS和的结果如表引入不同解释变量时的ESS，RSS，引入解释变量回归平方和ESS残差平方和RSS判定系数=175.8443 37.95517，=0.822473=87.21383RSS=126.5859=0.407923=180.1995=33.60087=0.842840，=182.895230.90454=0.855451，=199.384514.41684=0.932569，=186.1663=27.63290=0.870753=201.319812.48060=0.941625由Eviews可得,只引入一个解释变量,，时的F统计量分别为=83.39325，=12.

10、40147,=96.53269,由，和都大于临界值，所以如果单独用，或作解释变量都显著，如果引入两个解释变量，显然引入，的结果最好，如果引入三个解释变量无论最后引入哪个解释变量结果都显著，因此最后确定引入三个解释变量，相应的回顾方程为 ： =15.77177+0.000392+0.050364-0.005881=0.941625 =0.930680模型预测设2009年国民总收入为295267亿元，居民消费价格指数增长率为2.1%，人均GDP为21427元，将值代入样本回归方程，得到1998年的各项税收总量预测值的点估计值：15.77177+0.000392*295267+0.050364*0.021-0.005881*21427（亿元），实际人口自然增长率为5.51%。五、模型总结=15.77177+0.000392+0.050364-0.005881(18.99364) (4.407392) (1.575515) (-4.859971) 0.941625 0.930680 F=86.02977 DW=0.568510上述回归结果基本上消除了多重共线性，拟合优度较高，整体效果的F检验通过，其解释变量X的t检验均较为显著。