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1、陕西科技大学实验报告成绩课 程数理金融实验日期：2012 年4 月17 日班级交报告日期：年月 日姓名报告退发：（订正、重做）学号教 师：实验名称：多元回归分析一、实验预习：1. 多元回归模型。2. 多元回归模型参数的检验。3. 多元回归模型整体的检验。二、实验的目的和要求：通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等）软件：Eviews3.1数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。1. 实验步骤1）在Eviews3.1，建立新的工作空间，并将给定的数据导入所建的文件中；2）计算变量间的相关关系；3）时间序
2、列的平稳性检验，首先观察序列趋势图，然后对原序列进行ADF 平稳性检验，在对时间序列数据的一阶查分的 ADF 检验；4）对结果进行分析讨论2. 实验原理 模型中只有一个解释变量，其参数估计方法是最简单的，一般形式如下：y =x + u（1）上式表示变量y和x之间的关系。其中y称为被解释变量（内生变量，因 t t t变量）， x 称为解释变量（外生变量，自变量）， u 称为随机误差项，其他两个分 tt别为常数项和回归系数。模型可分为两部分：1）回归函数部分E(y ) = p +p x(2)t 0 1 t2) 随机部分，ut；3) 同时：a.建立在某些假定条件不变前提下抽象出来的回归函数不能百分百
3、 再现所研究的金融运动过程。b.由于这些假定，才能对金融问题进行高度抽象， 从而更深刻地发现其内在的规律。回归分析就是根据样本观察值寻求P , P的估01四、实验总结：(实验数据处理和实验结果讨论等)1.实验数据处理1) 数据的预处理：预处理是指在正式建模之前运用一些初等方法探讨变量 间的关系，为正式建模做准备。此处的预处理方法为包括绘制动态曲线、绘制散 点图、计算变量之间的相关关系。图 1 图 2美国汽车研究各项数据的趋势图2) 相关系数，由以下公式在软件中求出相关系数：QMG 二 c(1) + c(2)* MOB + c(3)* PMG + c(4)* POP + c(5)* GNP( 3
4、)表为相关的系数：CoeffcientSt d.ErrortStatisticProb.c(1)24553723250796700.9702990.3347c(2)1.4185200.2668915.3149770.0000c(3)-279957625027085.-5.5689850.0000c(4)-59.8748198.5517-0.3015580.7649c(5)-30540.889557.981-3.1953280.0031表1由表 1 中 Coeffcient 列的数据带入公式( 3)写出线性表达式为：QMG = 24553723 +1.418520 * MOB - 2799576
5、2 * PMG - 59.8748 * POP - 30540.88 * GNP( 4 )3) 但从表Prob列的数据中发现c(0)与c的值T检验未通过，可以考虑删 除相应的自变量，但是一次只能删除一个，即P值最大的那个，再建模。由c(4)对应的值最大，首先剔除c(4)对应的因子POP再建模。即：QMG 二 c(1) + c(2)* MOB + c(3)* PMG + c(5)* GNP(5)对应的相关系数为：CoeffcientSt d.ErrortStatisticProb.c(l)1702527923614357.2097180.0000C1.3640790.1939237.0341110.0000c(3)-2723548742906416.347650.0000c(5)-30106.669321.7183.2297330.0027表 2且由 Prob 列可发现 T 检验通过，因此由表 2 中 Coeffcient 列的数据带入 公式(5)写出线性表达式为该线性回归的合理模型为：QMG 二 17025279 +1.364079 * MOB - 27235487 * PMG - 30106.66 * GNP (6)
