实验元线性回归模型的估计检验预测和应用.docx
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1、实验二 简单线性回归模型的设定、估计、检验和应用一、实验目的:掌握简单相关分析、格兰杰因果关系检验、简单线性回归模型的设定和模型的参数估计、简单线性回归模型的区间估计、假设检验和预测方法,并能利用所建立的模型分析实际问题。二、实验原理:相关分析,格兰杰因果关系检验,普通最小二乘法(OLS),拟合优度的判定系数检验和参数显著性t检验等,计量经济学预测原理。三、实验要求:掌握变量之间的相关分析、因果关系分析,选择方程进行一元线性回归,模型的报告格式,对总体回归系数进行区间估计,并对一元线性回归模型进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验,预测解释变量和因变量,以及模型应用。四、实验步骤:已
2、知广东省宏观经济部分数据(参见附表“广东省宏观经济数据-第二章”),要根据这些数据分别研究和分析广东省宏观经济,建立宏观计量经济模型。本实验要求具体验证分析(1)“财政收入的变化引起国内生产总值变化”,(2)“财政收入影响财政支出”,(3)“国内生产总值对社会消费品零售额的影响模型”。并根据相应的回归模型进行经济预测、经济分析和政策评价。注:在实验中对应的空白处写出实验的结果。全部完成后,把该文档自己学号为名进行命名,提交到教师机上。(一)建立工作文件进入Eviews,建立一工作文件,并命名为GD,新建4个序列,并对应输入广东省经济数据表中的数据:收入法国内生产总值-GDPS,财政收入-CS,
3、财政支出-CZ,社会消费品零售额-SLC。(二)相关分析1、作散点图分别作上述三组变量之间的散点图(3个散点图),并根据散点图作简单分析,写出各组变量的关系。散点图:分析:2、计算简单线性相关系数分别作上述三组变量之间的简单线性相关系数,并根据相关系数作简单分析。(三)回归分析1、【模型设定】 (1)作因果关系检验(辅助“模型设定”)分别对上述三组变量作因果关系检验(3组检验结果),并根据因果关系检验的结果,作简单描述及分析。因果关系检验结果表:(请对同一个模型的滞后期从2-5多试几次,并选定最终的结果。)Pairwise Granger Causality TestsDate: 03/23/
4、12 Time: 09:08Sample: 1978 2005Lags: 1Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbabilityGDPS does not Granger Cause CS2717.02750.00038CS does not Granger Cause GDPS0.032570.85829Pairwise Granger Causality TestsDate: 03/23/12 Time: 09:10Sample: 1978 2005Lags: 2Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbabilityCS does
5、not Granger Cause CZ260.717540.49953CZ does not Granger Cause CS7.764630.00299Pairwise Granger Causality TestsDate: 03/23/12 Time: 09:11Sample: 1978 2005Lags: 2Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbabilityGDPS does not Granger Cause SLC262.264070.12871SLC does not Granger Cause GDPS0.744690.48701分析:从三个因
6、果关系检验可以看出,GDPS是CS的因,CS不是GDPS的因,GDPS不是SLC的因,但根据理论CS是CZ的因,GDPS是SLC的因,可以是由于指标的设置问题,所以还是把CS作为应变量,GDPS作为解释变量;CZ作为应变量,CS作为解释变量;SLC作为应变量,GDPS作为解释变量进行一元线性回归分析。(2)结合以上因果关系和模型要求,确定模型的因变量和自变量。并从以下给出的回归函数中挑选出一个回归函数作为具体模型的设定函数(标出字母序号即可)。模型1( )A.B.C.D.模型2:( )A.B.C.D.模型3:( )A.B.C.D.2、【参数估计】(1)分别用最小二乘法估计以上三个回归模型的参数
7、,保存实验结果。(注:只需附上模型估计的结果即可,无需分析;模型如果常数项不能通过检验,仍保留,本实验中不要求大家对模型进行修正。)模型1Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 03/23/12 Time: 09:22Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.GDPS0.0802960.00189142.452970.0000C12.5096015.586050.8026150.4295R-squared0
8、.985779Mean dependent var449.5546Adjusted R-squared0.985232S.D. dependent var509.5465S.E. of regression61.92234Akaike info criterion11.15839Sum squared resid99693.77Schwarz criterion11.25355Log likelihood-154.2174F-statistic1802.255Durbin-Watson stat0.942712Prob(F-statistic)0.000000模型2Dependent Vari
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