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1、上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤： 中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入地区平均每百户计算机拥有量Y/台人均总收入X/元地区平均每百户计算机拥有量Y/台人均总收入X/元北京103.5137124.39湖北75.4920193.27天津95.4029916.04湖南66.3620083.87河北74.7419591.91广东104.1330218.76山西69.4519666.10广西91.7220846.11内蒙古60.8321890.19海南63.8220094.18辽宁71.
2、6622879.77重庆76.0721794.27吉林68.0419211.71四川68.8619688.09黑龙江55.3617118.49贵州63.8917598.87上海137.7040532.29云南63.5520255.13江苏96.9428971.98西藏58.8318115.76浙江103.1734264.38陕西82.4320069.87安徽74.0420751.11甘肃56.1416267.37福建103.0027378.11青海52.6517794.98江西73.8718656.52宁夏59.3919654.59山东85.8824889.80新疆61.2017631.15河
3、南71.4119526.92一建立工作文件： 1.在主菜单上点击FileNewWorkfile； 2.选择时间频率，A 3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二输入数据: 1.键入命令：DATA Y X 2.输入每个变量的统计数据； 3.关闭数组窗口（回答Yes）;三图形分析： 1.趋势图：键入命令PLOT Y X 2.相关图：键入命令 SCAT Y X散点图：趋势图：四估计回归模型：键入命令LS Y C X上机结果：11.958+0.003X s () 5.6228 0.0002 t () 2.1267 11.9826 prob 0.0421 0.0000 2=0.831 2=0.826 F
4、 =143.584 prob(F)=0.0000 上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤： 商品的需求量与商品价格和消费者平均收入n需求量Y价格X1收入X21589562488533637604686705737786985847984918786829108310010883120趋势图：散点图：上机结果:=132.5802-8.X1-0.X2 s () 57.118 4.291 0.419 t () 2.321 -2.069 -0.093 prob 0.05
5、33 0.0773 0.9286 2=0.79 2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料年份时间t工业产值Y(亿元）职工人数L（万人）固定资产K（亿元）197813289.1831392225.7197923581.2632082376.34198033782.1733342522.81198143877.8634882700.9198254151.2535822902.19198364541.0536323141.76198474946.1136
6、693350.95198585586.1438153835.79198695931.3639554302.251987106601.640864786.051988117434.0642295251.91989127721.0142735808.711990137949.5543646365.791991148634.844727071.351992159705.5245217757.2519931610261.6544988628.7719941710928.6645459374.34一建立工作文件： 1.在主菜单上点击FileNewWorkfile； 2.选择时间频率，A 3.键入起始期和
7、终止期，然后点击OK；二输入数据: 1.键入命令：DATA Y L K 2.输入每个变量的统计数据； 3.关闭数组窗口（回答Yes）;三图形分析： 1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.L-1.s () 17694.18 0.t () 0. 5. -1.prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0. 2=0. F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数 我
8、国各行业利润与销售收入情况行业名称销售利润销售收入行业名称销售利润销售收入食品加工业187.25 3180.44医药制造业238.711264.1食品制造业111.421119,88化学纤维制品81.57779.46饮料制造业205.421489.89橡胶制品业77.84692.08烟草加工业183.871328.59塑料制品业144.341345纺织业316.793862.9非金属矿制品339.262866.14服装制品业157.71779.1黑色金属冶炼367.473868.28皮革羽绒制品81.71081.77有色金属冶炼144.291535.16木材加工业35.67443.74金属制品
9、业201.421948.12家具制造业31.06226.78普通机械制造354.692351.68造纸及纸品业134.41124.94专用设备制造238.161714.73印刷业90.12499.83交通运输设备511.944011.53文教体育用品54.4504.44电子机械制造409.833286.15石油加工业194.452363.8电子通讯设备508.154499.19化学原料纸品502.614195.22仪器仪表设备72.46663.68实验步骤：一检验异方差性1图形分析检验： 1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X 2) 残差分析:观察回归方程的残差图 LS Y C X 在方程窗
10、口上点击Residual按钮；2 Goldfeld-Quant检验： SORT X SMPL 1 10 LS Y C X（计算第一组残差平方和） SMPL 19 28 LS Y C X（计算第二组残差平方和） 计算F统计量，判断异方差性3White检验： SMPL 1 28 LS Y C X 在方程窗口上点击： ViewResidualTestWhite Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。4 Park检验 LS Y C X GENR LNE2=log(resid2) GENR LNX=log(X) LS LNE2 C LNX5Gleiser检验： LS Y C X GE
11、NRE1=ABS(resid) LSE1 C X再在方程窗口中点击Estimete按钮，并在方程描述框中依次输入其它方程： E1 C X2 E1 C X(1/2) E1 C X(-1) E1 C X(-2) E1 C X(-1/2)二调整异方差性（WLS估计）：1计算权数变量： GENRW1=1/X(1.6743) GENRW2=1/X(0.5) GENRW3=1/X2 GENR W4=1/E1 GENR W5=1/E22依次进行WLS估计： LS Y C X在方程窗口中点击EstimeteOptions,然后在权数变量栏依次输入W1、W2.W5,并选择WLS估计，从中筛选出最佳的异方差调整模型。一检验异方差性回归模型 参数估计和检验结果写为： 20.298 O.OO9 0.657 12.021 Prob 0.518 o.ooo R2 =0.85 2 =0.84 F=144.49一检验异方差性1图形分析检验 观察销售利润（Y）销售收入（X） 的 相关图从图中可以看出随着销售收入的增加，销售利润的水平不断提高，但离散程度也逐步扩大，这说明存在递增的异方差性上图回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，表明存在异方差性2 Goldfeld-Quant检验：（1
