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1、第三次上机内容教学目的：1、掌握普通最小二乘法的估计方法，并对 OLS回归结果进行解释；正确理解回归系数的含义；2、进行回归分析：参数估计、显著性检验及置信区间计算。运用命令估计参数的置信区间。教学内容：一、普通最小二乘法方法 1：在命令窗口，直接输入“LS 因变量 C 自变量” ，中间用空格隔开，多个自变量之间也用空格隔开。方法 2：点 Object/New Object/Equation，出现对话框：在 Equation Specification内填入方程（不带扰动项） ；在 Estimation Settings中填入所用估计方法和样本估计区间。方法 3：点 Quick/Estimat
2、e Equation，同上填写对话框。方法 4：在工作文件内，按被解释变量、各解释变量图标的次序取定（按住 Ctrl，用鼠标逐个选） ，对它们双击左键后，再点 Open Equation，出现对话框，根据习惯，将 C放在被解释变量与解释变量之间，其它填充同上方法。在 OLS输出结果中，注意以下项目：1） 各解释变量的系数估计及其 t值、样本标准差和 p值分别是多少，它们分别是如何定义的，分别有什么意义，怎样对系数进行检验；各估计参数的置信区间2）对回归方程显著性进行检验的统计量是什么，方程拟合优度检验量是什么，如何定义的？3） 指出回归方程的标准差、残差平方和、被解释变量的均值和标准差,分别写
3、出它们的确定公式。并用 Eviews表示计算过程。二、估计参数的置信区间（选用上机实习案例 P111页表 6-6数据）1.先做 OLS估计，2.估计 X系数 95%的置信区间，在命令窗口打 scalar lx2=c(2)-qtdist(0.975,14)*stderrs(2)可获得置信区间下限值，同样上限值用命令 scalar rx2=c(2)+qtdist(0.975,14)*stderrs(2)三、上机实习案例表 6-8美国消费价格指数（CPI）和标准普尔指数（S&P）(Page115)（1）由表中的相关数据，求回归方程。t 值写在相应系数的下方，并用小括号括起来。此处，你计算的 t值是在
4、什么原假设之下？（2） 对斜率系数进行检验，说明其意义。（3） 对回归方程进行检验。（4） 检验该模型中的误差项是否服从正态分布。四、课后作业1第 4页表 1-1给出美国 19802002年间城市劳动力参与率、失业率和平均小时工资的数据：由此考虑问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决定吗？这里用失业率来度量经济形势，用劳动力参与率度量劳动力的参与。(1) 对劳动力参与率和失业率进行回归分析，建立回归模型；(2) 从受挫工人假说和增加工人假说的角度来分析回归系数的经济学含义，检验其经济意义；(3) 对回归方程进行统计检验；(4) 当在模型中还考虑平均小时工资时，重给出回归模型，并对回归系数进
5、行检验；(5) 设 2003年的城市失业率和平均小时工资的数据分别为 5.2和 8.2，试求 2003年城市劳动力参与率的预测值（=0.05） 。2. 依据美国 19701983年的数据，得到下面回归结果(其中 GNP为国民生产总值（亿美元） ，M1t为货币供给（百万美元）)：GNPt = 787.4723 + 8.0863M1t R2=0.9912s.e. = ( ) (0.2197)t = (10.0001) ( )（1）填充缺省数值；（2）进行参数的经济意义和统计意义检验（=0.05） ；（3）假定84年 M1为 552百万美元，预测该年平均的 GNP。3. 下表给出 19711980年间证券收益率 Y和市场指数收益率 X的数据（%） ，分别对它们拟合出有截距的和无截距的回归模型，你认为哪个模型更好？为什么？(考虑 R2，回归系数的 t值和 95%置信区间)年 Y X 年 Y X1971 67.5 19.5 1976 19.3 45.51972 19.2 8.5 1977 3.6 9.51973 -35.2 -29.3 1978 20 141974 -42 -26.5 1979 40.3 35.31975 63.7 61.9 1980 37.5 31
