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1、 实 验 报 告课程名称： 计量经济学 实验项目： 实验二 一元线性回归模型的 估计、检验、预测和应用 实验类型：综合性 设计性 验证性专业班别： 姓 名： 学 号： 实验课室： 指导教师： 实验日期： 2015-4-16 广东商学院华商学院教务处 制 一、实验项目训练方案小组合作：是 否 小组成员：无实验目的：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。实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机，Eviews 软件及常用办公软件。实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：
2、【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。【实验步骤】已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）“国内生产总值的变化引起财政收入的变化”（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。（一）建立工作文件进
3、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，财政支出-CZ，社会消费品零售额-SLC。（二）相关分析（请对得到的图表进行处理，“相关分析”部分不得超过本页）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：040801,201,602,05,010,15,020,25,0GDPSCS 040801,201,602,02,40501,01,502,0CSCZ01,2,03,4,05,6,07,8,05,010,15,020,25,0GDPS
4、SLC分析：从三个散点图可以看出, 三 个 图 都 存 在 线 性 相 关 。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。（一）GDPS CSGDPS 1.000000 0.992864CS 0.992864 1.000000（二）CS CZCS 1.000000 0.997638CZ 0.997638 1.000000（三）GDPS SLCGDPS 1.000000 0.996795SLC0996795 1.000000分析：通过数据分析，三组数据的相关系数都在0.9以上，与1很接近，所以CS和GDPS的相关关系很强，存在线性关系；CS 和CZ
5、的相关系数很强，存在线性关系；GDPS和SLC的相关系数也很强，存在线性关系。（三）回归分析1【模型设定】 （请对得到的图表进行处理，“模型设定”部分不得超过本页）（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。）（一）Pairwise Granger Causality TestsDate: 04/02/15 Time: 11:56Smple: 1978 2005Lags: 1Null Hypothesis: Obs F-Sta
6、tistic Prob. GDPS does not Granger Cause CS 27 17.0275 0.0004CS does not Granger Cause GDPS 0.03257 0.8583（二）Pairwise Granger Causality TestsDate: 04/14/15 Time: 20:07Sample: 1978 2005Lags: 2Null Hypothesis: ObsF-StatistiProb. CS does not Granger Cause CZ 26 0.71754 0.4995CZ does not Granger Cause C
7、S 7.76463 0.0030（三）Pairwise Granger Causality TestsDate: 04/14/15 Time: 20:09Sample: 1978 2005Lags: 2Null Hypothesis: bs F-Statistic Prob. GDPS does not Granger Cause SLC 26 2.26407 0.1287SLC does not Granger Cause GDPS 0.74469 0.4870分析：从三个因果关系检验可以看出，GDPS是CS的因，CS不是CZ的因；GDPS不是SLC的因。但根据理论CS是CZ的因，GDPS是
8、SLC的因，可能是由于指标设置的问题。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（ D B ）A. B.iiGPSPSCE21)|( iiiGDPSC21C. D.ii21 ii e模型2：（ ABD ）A. B.iiczczs21)|( iiZS21C. D.iiSCZ ii eCS模型3：（ ABD ）A. B.iiiGDPSL21 i
9、iGDPSPLE21)|(C. D.iigdpscls ii eSGD212、【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，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。）（请对得到的图表进行处理，“模型结果”部分不得超过本页）模型1(一)Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 04/14/15 Time: 20:43Sample: 1978 2005Included observations: 28Variable Coefficient
10、 Std. Error t-Statistic Prob. GDPS 0.080296 0.001891 42.45297 0.0000C 12.50960 15.58605 0.802615 0.4295R-squared 0.985779 Mean dependent var 449.5546Adjusted R-squared 0.985232 S.D. dependent var 509.5465S.E. of regression 61.92234 Akaike info criterion 11.15839Sum squared resid 99693.77 Schwarz cri
11、terion 11.25355Log likelihood -154.2174 Hannan-Quinn criter. 11.18748F-statistic 1802.255 Durbin-Watson stat 0.942712Prob(F-statistic) 0.000000模型2Dependent Variable: CZMethod: Least SquaresDate: 04/14/15 Time: 20:45Sample: 1978 2005Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
12、 Prob. CS 1.278874 0.017267 74.06285 0.0000C -22.68073 11.61500 -1.952710 0.0617R-squared 0.995282 Mean dependent var 552.2429Adjusted R-squared 0.995101 S.D. dependent var 653.1881S.E. of regression 45.71859 Akaike info criterion 10.55164Sum squared resid 54344.93 Schwarz criterion 10.64679Log like
13、lihood -145.7229 Hannan-Quinn criter. 10.58073F-statistic 5485.306 Durbin-Watson stat 1.554922Prob(F-statistic) 0.000000模型3Dependent Variable: SLCMethod: Least SquaresDate: 04/14/15 Time: 20:47Sample: 1978 2005Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDPS 0.370241 0
14、.005827 63.53578 0.0000C 148.6962 48.01944 3.096584 0.0046R-squared 0.993600 Mean dependent var 2163.893Adjusted R-squared 0.993354 S.D. dependent var 2340.232S.E. of regression 190.7780 Akaike info criterion 13.40885Sum squared resid 946302.6 Schwarz criterion 13.50400Log likelihood -185.7239 Hanna
15、n-Quinn criter. 13.43794F-statistic 4036.795 Durbin-Watson stat 0.293156Prob(F-statistic) 0.000000（2）回归结果的报告将模型回归分析结果按如下形式报告出来：（请对得到的图表进行处理，“结果报告”和“置信区间”部分不得超过本页）模型1：CS=12.50960+0.080296GDPS(15.58605) (0.001891)(0.802615) (42.45297)= 0.985779 = 61.92234 DF= 28 = 0.942712 = 1802.255 2RSEDWF模型2：CZ=-22.68073+1.278874CS(11.61500) (0.017267)(-1.952710) (74.06285)= 0.995282 = 45.71859 DF= 28 = 1.554922 = 5485.306 2RSEDWF模型3
