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1、实验一简单线性回归一、实验目的：掌握一元线性回归模型的估计与应用，熟悉EViews的基本操作。二、实验要求：应用教材第54页案例做一元回归并做预测。三、实验原理：普通最小二乘法四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测五、实验步骤1. 建立工作文件并录入数据（1）双击桌面EViews快速启动图标，启动EViews5.1程序。（2）点击主界面菜单 FileNewWorekfile，弹出 Workfile Create对话框。在 Workfile Create 对话框左侧 Workfile structure type 栏中选择 Unstructured/Undat
2、ed 选项，在右侧 Date Range 中填入样本个数31。在右下可输入Workfile的名称，如P54。如图2.1.1所示。图 2.1.1点击左下的“OK”就建立了一个名称为P54的Workfileo如图2.1.2所示:f? EiV i匚- XEilc Edit QbjtGt Vi&f Eroc Quik OntionE Hindcw Kelp图 2.1.2建立Workfile后，应当进行数据录入工作。数据录入方法有多种。这里仅介绍常用的 两种录入方法。方法1：点击主界面（或Workfile界面）的菜单栏Object，再点击New Object选项， 弹出一对话框，选择Group选项，在左
3、侧框中命名，如为yx。如图2.1.3所示。点击OK之 后，出现数据录入界面（以表格形式出现），如图2.1.4所示。在图2.1.4中，先将右侧滑块 拉上顶端，单击obs右侧灰色小框（空白数据列上端灰框），键入y （对样本数据列进行命名），回车（这时Workfile中会出现序列Y这个对象），选择Numeric Series选项，点击OK 后，再从“ 1”开始逐个录入相应的数据。这样我们就建立了一个序列Y并录入了数据，然 后同样办法建立序列X并录入数据。图 2.1.3图 2.1.4方法2 :直接在主界面命令栏键入data y x，回车，则出现图2.1.5画面。在Group表 格相应的位置逐个录入y和
4、x的数据。（不过此时Group没有命名，为Untiled,可点击Group 表格上菜单命令Name，在弹出的对话框中命名为yx） XRang* 1 31已毒加/信：I 31图 2.1.5.两种录入方法完成后，最终得到如图2.1.6所示结果。图 2.1.6为了保存数据，可点击主界面的File，选择Save as选项，将文件永久存盘保留。2. 数据的描述统计和图形统计以上建立的序列y和x之后，可对其做描述统计和图形统计以把握该数据的一些统计属 性。（1）描述统计双击打开组对象yx的表格形式，点View/Descriptive Statistics/Common Sample，得描述统计结果，如图2
5、.1.7所示，其中：Mean为均值，Std.Dev为标准差Group: YX Workfile : FB4. . ._ X |UIbwI FracDbjoct| Frirfc 1睨Sarnpl.IBItbsIIMsri 03 另伍 7S1S CCSM a d i a Pi&取E口G7QQ 33Max im um1D4G4 口口13249.QQM ini g liri如&3 口口口94 2Qtd Da*/.1EO1 7742Q k CV/n1.G3Q10G1占白右由孑Ku Ha si aJarQue-Bafw17.QG00D1-E 7AJ2G7Probabilil v.2Q2日u m14G4 l
6、2229G.a曰lie 曰q. Dav.7S3GBB031 2E-HZieOh Aai-vationa31314业图 2.1.7（2）图形统计双击序列y，打开y的表格形式，点击表格左边View/Graph，可得下图2.1.8：图218可以看到，Graph的下级菜单上列有多种图形形式，如线图、面积图（区域图）、条形 图、季节化堆叠式线图等。这里较常用的是线图，点菜单栏View/Graph/Line，可得到下图（图图 2.1.9同样可以查看序列x的线性图。很多时候需要把两个序列放到一个图形中来查看两者的相互关系，用线图或者散点图都可以。例如以下用散点图来查看y和x的关系。在命令栏键入：scat x
7、 y，回车便得到如下结果（图2.1.10）图 2.1.103. 设定模型，用普通最小二乘法估计参数设定模型为 K =0+0 X + u。以下介绍三种EViews软件估计的操作方法。i 12 i i方法一：在主界面命令框栏中输入ls y x c，然后回车，既可以得到最小二乘法估计的 结果，如图2.1.12所示。其中，“ls”是做最小二乘法估计的命令，y为被解释变量，x为解 释变量，c为截距项。需要注意的是，Ils、y、x、c之间要有空格，被解释变量紧接在命令 ls之后。方法二：按住Ctrl键，同时选中序列y和序列x，点右键，在所出现的右键菜单中，选 择Openas Equation后弹出一对话框
8、（如图2.1.11），点击其上的“确定”，即可得到回归 结果（图2.1.12）。方法三：点击主界面菜单QuickEstimate Equation，弹出方法二中出现的对话框。不过 框中没有设定回归模型，可以自己输入y x c，点确定即可得到回归结果（图2.1.12）。（注意 被解释变量y一定要放在最前面，变量间留空格）匚回区ET Edii mjes 招s ErgOp I m 也港Helpi4.- -( :； f IB4E.； I Oil (J I .! 11 C IICK II Ll - - i- 0 - l. l cwlftrclcbm Fm 盼章|糜凶| EttntftF|EBCgi|3t
9、aE|mtfc|:. 引 16( . 14.490 ；-.；M d 二。：二I i： I-! - I St: I I -: I ：l I I Ii d ：i . , ： R-i :-*-广- v: IdZ1.1. ? .i z.: ti7A7： .? .1 . . .W,.i-I：二：l - I :iII ：).1.1 mAkdik infn criliinn ： ? v I - e l-l-、 o I :-: ： - I 1- |/ !，- . 3Equation结果界面BqufLtEonJ UNTITLED Workfil.图 2.1.12回归结果界面解释如下表2.1.1表 2.1.1英文
10、名称中文名称常用计算公式常用相互关系和判断准则Variable变量Coefficient系数Sta.Error标准差一般是绝对值越小越好t-statisticT检验统计量t =。/ se(。)绝对值大于2时可粗略判 断系数通过t检验ProbT统计量的P值P值小于给定显著水平时 系数通过t检验R- squaredR 2R 2 = ESS / TSS = 1 - RSS / TSSAjusted R - squaredR 2-1 RSS /(n - k -1) R 2 1 一TSS /(n -1)-n 1R 2 = 1 - (1-R 2)n - k -1S.E. of regression扰动项标
11、准差核 e 2i1 RSSb=Y 日=V n-kSum squared resid残差平方和RSS = X e2iLog likelihood似然函数对数值Durbin-Watson statDW统计量d a 2(1-p)Mean dependent var应变量样本均值Y_互nS.D.dependent var应变量样本标准差卜 Z(y - Y )=匹 n -1 iV n -1Akaike info criterionAIC准则一般是越小越好Schwarz criterionSC准则一般是越小越好F-statisticF统计量厂ESS / kF RSS /(n - k -1)。R 2 /kF
12、 (1-R2)/(n - k -1)Prob(F-statistic)F统计量的P值P值小于给定显著水平时 模型通过F检验3.模型检验(1)经济意义检验。P2 = 0.758534为居民边际消费，落在01之间，符合经济意义。(2) t检验和拟合优度检验。易判断，P2的t检验通过。整个模型拟合优度达到0.935,拟合良好。在回归结果界面(图2.1.12所示)点击菜单命令ViewActual Fitted Residual ActualFitted Residual Graph可得到图2.1.13，可以直观看到U实际观测值和拟合值非常接近。1CC-EQ c 启 re-sid图 2.1.134. E
13、quation窗口功能介绍Equation窗口菜单的功能与前面第一部分第二章讲过的Series类型Object窗口、Graph 类型object窗口顶部按钮的功能与操作类似，这里只介绍Equation窗口中独有的按钮功能。(1) Views该按钮作用很重要，他可对回归估计进行检验、观察实际值、拟合值、残差等。点击Views出现一个下拉菜单(图2.1.14)，菜单中包含很多次级操作，自上而下功能如下：Bqua.t 1Log Iikelihood Durbin-Watson sta1值顿| ftqc | 口 bj |ReiiresentEsi Lrrat 1 on Out putAdualj Fit tecU Resi dualARMA Structurcu - BGradien! s and Der 。口variant己 fflatria:rrori-StadstlcProb.5910；O.SS101 .ZOO2330 9B2174dependent var epEndsnl rar 3 info criteriun Lrn i=ritBrian F-=：latistic ProbfF-statis
