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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: 2023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-Stat
2、isticProb.X1.3594770.04330231.395250.0000C-57.90655377.7595-0.1532890.8792R-squared0.971419Mean dependent var11363.69Adjusted R-squared0.970433S.D. dependent var3294.469S.E. of regression566.4812Akaike info criterion15.57911Sum squared resid9306127.Schwarz criterion15.67162Log likelihood-239.4761Han
3、nan-Quinn criter.15.60926F-statistic985.6616Durbin-Watson stat1.294974Prob(F-statistic)0.000000由此可得: (377.76) (0.043) (-0.15) (31.40) R2=0.972. 对模型进行检查。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,表白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检查值来看,在1%的水平上通过了显著性检查,它表白,人均可支配收入每增长1元,人均消费支出增长1.36元。但是斜率值1.361,不符合经济规律。3
4、. 若2023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 2023Included observations: 29CoefficientStd. Errort-StatisticProb.X0.4375270.00929747.059500.0000C2091.295
5、334.98696.2429140.0000R-squared0.987955Mean dependent var14855.72Adjusted R-squared0.987509S.D. dependent var9472.076S.E. of regression1058.633Akaike info criterion16.83382Sum squared resid30259014Schwarz criterion16.92811Log likelihood-242.0903Hannan-Quinn criter.16.86335F-statistic2214.596Durbin-W
6、atson stat0.277155Prob(F-statistic)0.000000由此可得: (334.99) (0.009) (6.24) (47.06)R2=0.992. 对模型进行检查。 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,表白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检查值来看,在1%的水平上通过了显著性检查,且斜率项00.441,符合经济规律,表白人均可支配收入每增长1亿元,消费支出增长0.44亿元。 3. 若2023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. 根据数据3
7、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.X10.5556440.0753087.3783200.0000X20.2500850.1136342.2023910.0362C143.3265260.40320.5504020.5864R-
8、squared0.975634Mean dependent var8401.468Adjusted R-squared0.973893S.D. dependent var2388.459S.E. of regression385.9169Akaike info criterion14.84089Sum squared resid4170093.Schwarz criterion14.97966Log likelihood-227.0337Hannan-Quinn criter.14.88612F-statistic560.5650Durbin-Watson stat1.843488Prob(F
9、-statistic)0.000000散点图:表白2023年可支配收入X1与Y存在线性正相关关系,并且,2023年消费支出X2与Y存在线性正相关关系,这表白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. 对模型进行检查。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,表白2023年消费支出变化的98%可以由2023年可支配收入X1和2023年消费支出X2来解释。从回归模型的t检查值来看,X1在1%的水平上通过了显著性检查,X2在5%的水平上通过了显著性检查,可判断X1和X2对Y均有显
10、著影响。从回归模型的F检查值来看,F=560.57,其随着概率为零,在1%的水平上通过显著性检查,说明回归方程显著。斜率项00.561,00.251,符合经济规律。这表白了在2023年可支配收入X1保持不变的情况下,每增长1元2023年消费支出X2,2023年消费支出Y变动0.25元;在2023年消费支出X2保持不变的情况下,每增长1元2023年可支配收入X1,2023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软件对数据进行回归分析,结果
11、如下: Dependent Variable: QMethod: Least SquaresDate: 06/10/15 Time: 02:02Sample: 1985 2023Included observations: 22CoefficientStd. Errort-StatisticProb.X0.2102060.01175117.888570.0000P06.6803343.3066302.0202850.0585P1-5.8547232.929604-1.9984690.0610C877.204137.0912423.649900.0000R-squared0.982629Mean dependent var1830.000Adjusted R-squared0.979734S.D. dependent var365.1392S.E. of regression51.98063Akaike info criterion10.90258Sum squared resid48635.74Schwarz criterion11.10096Log likelihood-115.9284Hannan-Quinn criter.10.94932F-statistic339.4076Durbin-Watson stat0.737832