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1、1新疆财经大学 实 验 报 告课 程 名 称： 计量经济学 实验项目名称： 虚拟变量回归模型 姓 名： 学 号： 班 级： 指 导 教 师： 2012年 5月 7 日2新疆财经大学实验报告（2）课 程 名 称计量经济学实验类型上机实验实验项目名称虚拟变量回归模型实验时数2课时学 生 姓 名专业金融实 验 地 点综合实验楼实验日期2012年5月7日2节课主要仪器设备（实验软件）Eviews实验目的熟练掌握不同函数形式的回归模型的估计方法，并能够进行合理的分析。构造包含虚拟变量的回归模型，并分析回归系数的含义，能够对数据序列进行季节调整。实验内容和原理（1） 不同函数形式的回归模型的估计与选择：习
2、题 5.25 ；（2） 构建并估计包含虚拟变量的多元线性回归模型：习题 6.11；（3） （选做选做）比较有截距项和无截距项两种情况下，引入虚拟变量的方式的差异，以及斜率系数的不同含义：习题 6.12；3实验过程及分析（1 1）a.a.答：散点图呈现出正相关模式。答：散点图呈现出正相关模式。b.b.Dependent Variable: CLOSEMethod: Least SquaresDate: 05/07/12 Time: 16:05Sample: 1/03/1995 12/21/1999Included observations: 260VariableCoefficientStd.
3、Errort-StatisticProb. TIME0.5805140.04570812.700520.0000C-4.6940606.881046-0.6821720.4957R-squared0.384693 Mean dependent var71.06296Adjusted R-squared0.382308 S.D. dependent var70.38357S.E. of regression55.31681 Akaike info criterion10.87169Sum squared resid789467.0 Schwarz criterion10.89908Log lik
4、elihood-1411.320 F-statistic161.3032Durbin-Watson stat0.048284 Prob(F-statistic)0.000000010020030040050004080120160200240280TIMECLOSE4c.c.Dependent Variable: CLOSEMethod: Least SquaresDate: 05/07/12 Time: 15:51Sample (adjusted): 1/03/1995 9/19/1995Included observations: 260 after adjustmentsVariable
5、CoefficientStd. Errort-StatisticProb. TIME-1.1914690.144139-8.2661390.0000TIME20.0067890.00053512.693730.0000C72.682538.1469478.9214440.0000R-squared0.621808 Mean dependent var71.06296Adjusted R-squared0.618865 S.D. dependent var70.38357S.E. of regression43.45212 Akaike info criterion10.39267Sum squ
6、ared resid485238.3 Schwarz criterion10.43375Log likelihood-1348.047 F-statistic211.2743Durbin-Watson stat0.076576 Prob(F-statistic)0.000000答：由图中答：由图中=0.621808，所有变量联合起来可以解释所有变量联合起来可以解释close的的62%。2R模型拟合的不是很好。模型拟合的不是很好。d.d.Dependent Variable: CLOSEMethod: Least SquaresDate: 05/07/12 Time: 15:53Sample (
7、adjusted): 1/03/1995 9/19/1995Included observations: 260 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. TIME2.6128440.25400810.286460.0000TIME2-0.0295810.002259-13.093810.0000TIME39.29E-055.69E-0616.325630.0000C-10.854357.669922-1.4151830.1582R-squared0.814713 Mean dependent var71.06
8、296Adjusted R-squared0.812542 S.D. dependent var70.38357S.E. of regression30.47358 Akaike info criterion9.686863Sum squared resid237731.7 Schwarz criterion9.741642Log likelihood-1255.292 F-statistic375.2138Durbin-Watson stat0.149552 Prob(F-statistic)0.0000005答：由图中答：由图中=0.814713，所有变量联合起来可以解释所有变量联合起来可
9、以解释close的的81%模模2R型拟合的良好。此模型比（型拟合的良好。此模型比（C）模型拟合的要好。）模型拟合的要好。（2 2）Dependent Variable: SALESMethod: Least SquaresDate: 05/07/12 Time: 16:58Sample (adjusted): 1992Q1 2007Q4Included observations: 64 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. T63.1458368.868240.9169080.3629D2-1.583333
10、61.59762-0.0257040.9796D3-48.72917111.0467-0.4388170.6624D41167.833187.34196.2337020.0000C848.1042102.14818.3026910.0000R-squared0.920283 Mean dependent var1285.349Adjusted R-squared0.914878 S.D. dependent var597.1568S.E. of regression174.2244 Akaike info criterion13.23347Sum squared resid1790894. S
11、chwarz criterion13.40213Log likelihood-418.4710 F-statistic170.2789Durbin-Watson stat0.243249 Prob(F-statistic)0.000000(a.)(a.)ttttDDDsales43283.116773.4858. 11024.848（b b）848.10:848.10:第一季度平均销量的估计量第一季度平均销量的估计量-1.58-1.58 : :第二季度比第一季度平均销量之差第二季度比第一季度平均销量之差-48.73-48.73：第三季度比第一季度平均销量之差第三季度比第一季度平均销量之差116
12、7.831167.83：第四季度比第一季度平均销量之差：第四季度比第一季度平均销量之差（C C）由图中）由图中D2 D3的P P值大于值大于=10%=10%的值不符合逻辑，的值不符合逻辑，D4D4的的P P值小于值小于=10%=10%符合逻辑。其含义是：第四季度比第一季度平均销量增加符合逻辑。其含义是：第四季度比第一季度平均销量增加1167.831167.83（D）回归式中的残差平方和得出残差为回归式中的残差平方和得出残差为1338.241338.24加上加上的均值得到的均值得到tsales的序列就是经调整后的序列。即可消除季节模式。的序列就是经调整后的序列。即可消除季节模式。6实验过程及分析
13、（3）（a.）多一个虚拟变量，没有截距项。（b.）需要略去截距项，否则会陷入虚拟变量陷阱。（C.）6.11模型。因为定性变量有m类时，引进m-1个虚拟变量。否则会陷入虚拟变量陷阱。7实验过程及分析实验小结通过理论的学习和实验的实践能够基本的掌握不同函数形式的回归模型的估计方法，并能够进行合理的分析。构造包含虚拟变量的回归模型，并分析回归系数的含义，能够对数据序列进行季节调整。通过实践对理论有了更好的了解。成绩评定时间： 年 月 日说明：（1）“实验过程及分析”要求学生概括说明重要的分析步骤，并给出实验结果（包括重要的中间结果）， 然后分析结果的经济意义。（2）“实验小结”要求学生实事求是地总结本次实验课完成了哪些实验内容，有什 么收获或体会。（3）“成绩评定”：指导老师给学生实验课完成情况进行评定，标准为：A（优）、B（良）、 C（中）、D（差），对完成选作题的同学予以加分。
