计量经济学实验报告-能源指数多重线性回归(共7页).docx
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1、精选优质文档-倾情为你奉上计量经济学实验报告一 经济贸易 系 国际经济与贸易 专业 2014 级 2 班 41 号实验人 王超 实验地点: 实训楼B305 实验日期: 2016.10 实验题目: 线性回归模型实验类型: 基本操作实验目的: 掌握Eviews的基本操作;散点图的绘制;线性回归模型中的参数估计、模型检验、回归预测的基本操作;并能够针对回归结果及检验结果做出正确的分析。实验内容:(按要求完成下面题目)2.1表中是16支公益股票某年的每股帐面价值和当年红利:公司序号帐面价值(元)红利(元)公司序号帐面价值(元)红利(元)122.442.4912.140.80220.892.981023
2、.311.94322.092.061116.233.00414.481.09120.560.28520.731.96130.840.8467819.2520.3726.431.552.161.6014151618.0512.4511.331.801.211.07根据上表资料: (1)绘制散点图(2)建立每股帐面价值和当年红利的回归方程;(3)解释回归系数的经济意义;(4)对所建立的回归模型进行检验。实验步骤:2.1建立工作文件,建立Workfile后,在主界面命令栏键入data y x,其中x代表账面价值,y代表红利,录入数据。(1)散点图估计参数Dependent Variable: YMe
3、thod: Least SquaresDate: 09/25/16 Time: 11:48Sample: 1 16Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0.1.0.1890X0.0.3.0.0022R-squared0.Mean dependent var1.Adjusted R-squared0.S.D. dependent var0.S.E. of regression0.Akaike info criterion1.Sum squared resid4.Schwarz criter
4、ion1.Log likelihood-12.43676Hannan-Quinn criter.1.F-statistic14.06672Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.Estimation Command:=LS Y C XEstimation Equation:=Y = C(1) + C(2)*XSubstituted Coefficients:=Y = 0.1 + 0.63*X(2)回归方程为Y = 0.1 + 0.63*X(3)回归系数的经济意义:所估计的参数B1=0.4798,B2=0.,说明账面价值每增加1元,平均来说红利增加了0.,这
5、与预期的经济意义相符。(4)进行检验:统计检验1,拟合优度:由表中数据可知R2=0.5011,修正的可决系数为0.4656,这说明模型对样本的拟合不是很好。2,t检验(P值检验)由回归结果可知P=0.0022a=0.05,表明在a=0.05的显著性水平下每股账面价值对每股红利的影响是显著的。2.2研究青春发育与远视率(对数视力)的变化关系,测得结果如下表: 年龄(岁)远视率(%)对数视力Y=ln663.644.153761.064.112838.843.659913.752.6211014.502.674118.072.088124.411.484132.270.82142.090.73715
6、1.020.02162.510.92173.121.138182.981.092试建立曲线回归方程=(= +)并进行计量分析。Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 11/22/16 Time: 16:43Sample: 6 18Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C5.0.9.0.0000X-0.0.-6.0.0000R-squared0.Mean dependent var1.Adjusted R-squared0.S.D. d
7、ependent var1.S.E. of regression0.Akaike info criterion2.Sum squared resid4.Schwarz criterion2.Log likelihood-11.76170Hannan-Quinn criter.2.F-statistic42.44580Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.lna=5.7302 b=-0.3139,所以y=lna+bx=5.7302-0.3139x从回归结果来看,R2=0.7942,所以模型拟合一般。R2=0.7942,t值为9.4605 -6.5150,斜
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