《实验 Eviews的基本使用线性回归模型的估计和检验》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验 Eviews的基本使用线性回归模型的估计和检验（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、实验一 Eviews 的基本使用、线性回归模型的估计和检验实验目的与要求：熟悉 Eviews 软件基本使用功能、掌握线性回归模型的参数估计及其检验实验内容：建立一个工作文件、数据的输入、数据的保存、生成新序列、 作序列图和相关 图。线性回归模型的参数估计及其检验。实验步骤：（具体步骤同学们可按照课堂讲解的程序进行也可按下面的指导操作，无论怎么操作，只要得到正确的结果即可）一、模型的构建表 2002 年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入地区城市居民豕 庭平均每人 每年消费支 出（元）城市居民人地区城市居民豕 庭平均每人 每年消费支 出（元）城市居民人均年可支配 收入（元）均年可支配 收
2、入（元）YXYX北京10284.612463.92湖北5608.926788.52天津7191.969337.56湖南5574.726958.56河北5069.286679.68广东8988.4811137.2山西4710.965234.35广西5413.447315.32内家古4859.886051.06海南5459.646822.72辽宁5342.646524.52重庆6360.247238.04吉林4973.886260.16四川5413.086610.8黑龙江4462.086100.56贵州4598.285944.08上海1046413249.8云南5827.927240.56江苏60
3、42.68177.64西藏6952.448079.12浙江8713.0811715.6陕西5278.046330.84安徽4736.526032.4甘肃5064.246151.44福建6631.689189.36青海5042.526170.52江西4549.326334.64宁夏6104.926067.44山东5596.327614.36新疆5636.46899.64河南4504.686245.4作城市居民家庭平均每人每年消费支出（Y）和城市居民人均年可支配收入（X）的散点图，如图从散点图可以看出居民 家庭平均每人每年消费支出 （Y）和城市居民人均年可支配 收入（X）大体呈现为线性关系,所以建
4、立的计量经济模型为如下线性模型：y 二B +B x +ui 1 2 i i二、估计参数利用 EViews 作简单线性回归分析的步骤如下：1、建立工作文件首先，双击EViews图标，进入EViews主页。在菜单一次点击FileNewWorkfile,出现对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency” 中选择数据频率：Annual （年度）Weekly （ 周数据 ）Quartrly （季度）Daily （5 day week ） （ 每周 5 天日数据 ）Semi Annual （半年）Daily （7 day week ） （ 每周 7 天日数据 ）Mont
5、hly （月度）Undated or irreqular （未注明日期或不规则的）在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular”。并在“Start date”中输入开始时间或顺 序号，如“1”在“end date”中输入最后时间或顺序号，如31”点击“ok”出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”一截距项“resid” 一剩余项。在“Objects”菜单中点击“New Objects,在“New Objects对话框中选“Group,并在“Name for Objects上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。若要将工作文件存盘，点击窗口
6、上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名， 再点击“ok”，文件即被保存。2、输入数据在数据编辑窗口中，首先按上行键“f”，这时对应的“obs字样的空格会自动上跳，在对 应列的第二个“obs有边框的空格键入变量名，如“Y”，再按下行键“（”，对因变量名下 的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输入。也可以在EViews命令框直接键入“data X Y （一元时）或“data Y X1 X2”（多元时）， 回车出现“Group窗口数据编辑框，在对应的Y、X下输入数据。若要对数据存盘，点击“fire/Save As，出现“Save As ”
7、对话框，在“Drives”点所要存的 盘，在“Directories”点存入的路径（文件名），在“Fire Name”对所存文件命名，或点已 存的文件名，再点“ok”。若要读取已存盘数据，点击“fire/Open，在对话框的“Drives点所存的磁盘名，在“Directories 点文件路径，在“Fire Name点文件名，点击“ok 即可。3、估计参数方法一:在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”，出现“Equation specification” 对话框，选 OLS 估计，即选击“Least Squares”键入 “Y C X”，点 “o
8、k” 或 按回车，即出现如下表那样的回归结果。Method: Least SquaresDate: 02/25/05 Time: 03:15Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C282.2434287.26490.9825200.3340X0.7585110.03692820.540260.0000R-squared0.935685Mean depends nt var5982.476Adjusted R-squared0.933467S.D. dependent
9、var1601.762S.E. of regression413.1593Akaike info criterion14.94788Sum squared resid4950317.Schwarz criterion15.04040Log likelihood-229.6922F-statistic421.9023Durbin-Watson stat1.481439Prob(F-statistic)0.000000在本例中，参数估计的结果为:AY 二 282.2434 + 0.758511 Xii（287.2649） （0.036928）t=（0.982520） （20.54026）r2 二0
10、.935685F=421.9023 df=29方法二：在EViews命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。若要显示回归结果的图形，在Equation”框中，点击Resids”，即出现剩余项（Residual）、 实际值（Actual）、拟合值（Fitted）的图形，如图所示。51015202530-1000J.12000-10000500-50015001000-6000-4000-8000Residual Actual Fitted三、模型检验A所估计的参数0广0.758511,说明城市居民人均年可支配收入每相差1元，可导致居 民消费支出相差0.758511元。这与经
11、济学中边际消费倾向的意义相符。2、拟合优度和统计检验用EViews得出回归模型参数估计结果的同时，已经给出了用于模型检验的相关数据。拟合优度的度量：由结果中可以看出，本例中可决系数为0.935685，说明所建模型整体上对 样本数据拟合较好，即解释变量“城市居民人均年可支配收入”对被解释变量“城市居民人 均年消费支出”的绝大部分差异作出了解释。对回归系数的t检验：针对Ho： 01二0和Ho： 02二0，由回归结果中还可以看出，估计的AAAA回归系数01的标准差和t值分别为：SE(01) = 287.2649，认01) = 0.982520 ； 0 2的标准 差和t值分别为：se(0A2)= 0.036928，认02)= 20.54026。取a = 0.05，查t分布表得自 由度为n _2 = 31 一2 = 29的临界值：025(29)二2.045 。因为At(0 1)= 0.982520 t0.025 (29)二2.045，所以应拒绝H 0： 0 2二0。这表明，城市人均年可支 配收入对人均年消费支出有显著影响。
