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1、实验二 一元线性回归 例题 2.6.1（P53）中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型（数据见 P54）1、 建立模型01YX2、估计模型 （1）录入数据 打开 EViews6，点“File”“New”“Workfile”选择 “Unstructured/Undated” ，在 Observations 后输入 31，如下所示：点“ok”在命令行输入：DATA Y X，回车 将数据复制粘贴到 Group 中的表格中：关闭 Group 窗口，回到命令行。（2）作散点图 在命令行输入命令：SCAT X Y （注：横轴变量在前，纵轴变量在后）（3）估计回归方程 在命令行输入命令：LS Y C X
2、 回车 或者在主菜单中点“Quick”“Estimate Equation” ，在 Specification 中输入 Y C X，点 “确定” 。得到如下输出结果：对应的中文意思：被解释变量: Y方法:最小二乘法日期: 09/25/11 时间: 11:45样本: 1 31样本容量: 31变量系数标准误差T 统计量伴随概率C281.4993268.94971.0466620.3039X0.7145540.02276031.395250.0000可决系数0.971419 被解释变量均值8401.467调整的可决系数0.970433 被解释变量标准差2388.455回归标准误差410.6928 赤
3、池信息准则14.93591残差平方和4891388. 施瓦兹信息准则15.02842对数似然值-229.5066 翰南奎因信息准则14.96607F-统计量985.6616 杜宾瓦森统计量1.461502伴随概率(F-统计量)0.000000根据输出结果写出回归方程：281.500.71iiYX（1.05） （31.39）=0.9714，F=985.66，D.W.=1.462R（4）模型的经济意义检验和解释和统计检验见书 P55，请参照模仿（5）预测 将光标移到“Workfile”窗口的“”处，双击：将 Observations 后的“31”改为“32” ，点“ok” ，在弹出的对话框里选“Y
4、es”确定。在 Workfile 窗口双击“x” ，打开 x 序列：在弹出的“Series：X”窗口，X 序列的空缺处输入 X 的值“20000”双击修改数字双击回到“Estimate Equation”窗口（如果已经关闭了，需要重新运行以下估计的命令：LS Y C X） ， 点击“Forecast”：在弹出的“Forecast”窗口保存标准差“se” ，点“ok”确定。首先，点击此按钮， 使数据可以修改在此输入“20000”单击此处输入“se”在方程窗口出现了预测效果图：回到 Workfile 窗口，找到 YF 序列和 Se 序列，打开这两个序列，得到：X=20000 时的 Y 的个值预测“14572.57” 。以及 Y 的个值预测的标准误差“461.2440” 。预测值预测值序列最后，计算 Y 的个值预测区间： 14572.572.045461.2440 或（13629.33，15515.81）预测的标准误
