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1、实验报告课程名称： 计量经济学 实验项目： 计量经济学Eviews应用与操作 学生姓名： 学 号： 班 级： 专 业： 指导教师： 2015年12月指导老师评语：签字：年月日成绩等级：备注：实验任务一1. 根据数据1构建截面数据一元线性模型。假设拟建立如下一元回归模型： Y= 下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/07/03 Time: 23:44Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-Stati
2、sticProb.?X1.3594770.04330231.395250.0000C-57.90655377.7595-0.1532890.8792R-squared0.971419?Mean dependent var11363.69Adjusted R-squared0.970433?S.D. dependent var3294.469S.E. of regression566.4812?Akaike info criterion15.57911Sum squared resid9306127.?Schwarz criterion15.67162Log likelihood-239.476
3、1?Hannan-Quinn criter.15.60926F-statistic985.6616?Durbin-Watson stat1.294974Prob(F-statistic)0.000000由此可得： （377.76） （0.043） （-0.15） （31.40） R2=0.972. 对模型进行检验。从回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数R2=0.97，拟合优度较高，表明该地区消费支出变化的97%可以由该地区可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，在1%的水平上通过了显着性检验，它表明，人均可支配收入每增加1元，人均消费支出增加1.36元。但是斜率值1.361，不符合
4、经济规律。3. 若2006年某地区人均可支配收入为4100元，那么该地区消费支出是多少？ （元）实验任务二1. 根据数据2构建时间数据一元线性模型。假设拟建立如下一元回归模型： Y=下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/31/02 Time: 15:25Sample: 1978 2006Included observations: 29CoefficientStd. Errort-StatisticProb.?X0.4375270.00929747.059500.0000C2
5、091.295334.98696.2429140.0000R-squared0.987955?Mean dependent var14855.72Adjusted R-squared0.987509?S.D. dependent var9472.076S.E. of regression1058.633?Akaike info criterion16.83382Sum squared resid?Schwarz criterion16.92811Log likelihood-242.0903?Hannan-Quinn criter.16.86335F-statistic2214.596?Dur
6、bin-Watson stat0.277155Prob(F-statistic)0.000000由此可得： （334.99） （0.009） （6.24） （47.06）R2=0.992. 对模型进行检验。 从回归估计的结果看，可决系数R2=0.99，拟合优度较高，模型拟合较好，表明实际消费支出的变化的99%可以由实际可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，在1%的水平上通过了显着性检验，且斜率项00.441,符合经济规律，表明人均可支配收入每增加1亿元，消费支出增加0.44亿元。 3. 若2007年我国可支配总收入为54180亿元，那么该相应的总消费是多少？ （亿元）实验任务三1.
7、根据数据3构建截面数据多元线性模型。 假设拟建立如下多元截面数据模型： Y=下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/15 Time: 22:08Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.?X10.5556440.0753087.3783200.0000X20.2500850.1136342.2007910.0362C143.3265260.40320.5504020.
8、5864R-squared0.975634?Mean dependent var8401.468Adjusted R-squared0.973893?S.D. dependent var2388.459S.E. of regression385.9169?Akaike info criterion14.84089Sum squared resid4170093.?Schwarz criterion14.97966Log likelihood-227.0337?Hannan-Quinn criter.14.88612F-statistic560.5650?Durbin-Watson stat1.
9、843488Prob(F-statistic)0.000000散点图：表明2006年可支配收入X1与Y存在线性正相关关系，并且，2005年消费支出X2与Y存在线性正相关关系，这表明居民消费支出不仅受本年可支配收入的影响，也受上一年消费支出的影响，即存在棘轮效应。 估计方程： （0.55） （7.38）（2.20）2. 对模型进行检验。从回归估计结果看出，R2=0.98，这说明拟合优度高，模型拟合较好，表明2006年消费支出变化的98%可以由2006年可支配收入X1和2005年消费支出X2来解释。从回归模型的t检验值来看，X1在1%的水平上通过了显着性检验，X2在5%的水平上通过了显着性检验，可
10、判断X1和X2对Y均有显着影响。从回归模型的F检验值来看，F=560.57，其伴随概率为零，在1%的水平上通过显着性检验，说明回归方程显着。斜率项00.561,00.251，符合经济规律。这表明了在2006年可支配收入X1保持不变的情况下,每增加1元2005年消费支出X2,2006年消费支出Y变动0.25元;在2005年消费支出X2保持不变的情况下,每增加1元2006年可支配收入X1,2006年消费支出Y变动0.56元。实验任务四1. 根据数据4构建时间序列数据多元线性模型。根据需求理论，P0为食品价格，P1为通货膨胀率，X为食品消费支出总额。Q=f(X, P0 ,P1), 用Eviews软件
11、对数据进行回归分析，结果如下：Dependent Variable: QMethod: Least SquaresDate: 06/10/15 Time: 02:02Sample: 1985 2006Included observations: 22CoefficientStd. Errort-StatisticProb.?X0.2102060.01175117.888570.0000P06.6803343.3066302.0202850.0585P1-5.8547232.929604-1.9984690.0610C877.204137.0912423.649900.0000R-squared
12、0.982629?Mean dependent var1830.000Adjusted R-squared0.979734?S.D. dependent var365.1392S.E. of regression51.98063?Akaike info criterion10.90258Sum squared resid48635.74?Schwarz criterion11.10096Log likelihood-115.9284?Hannan-Quinn criter.10.94932F-statistic339.4076?Durbin-Watson stat0.737832Prob(F-statistic)0.0000002. 对模型进行检验。 可决系数R2=0.9826，,拟
