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1、计 量 经 济 学 10级经济学级经济学2班班1课件序号对某商品的消费支出商品单价家庭月收入1591.923.5676202654.524.4491203623.632,07106704647.032.46111605674.031.15119006644.434.14129207680.035.30143408724.038.70159609757.139.631800010706.846.68193001.在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需求调查中，得到下表所示的资料 请用Eviews软件对该社区家庭对该商品的消费需求支出作二元线性回归分析。2课件(1)估计回归方程的参数及随机干扰项的
2、方差，计算及 。(2)对方程进行检验，对参数进行检验，并构造参数(3)如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭消费支出估计是多少？构造该估计值的的置信区间。的置信区间。3课件解：（1）建立二元回归模型（操作：1）打开eviews窗口，在菜单处点击file/New/workfile/ 因为是截面数据所以选择如下，输入数据点ok 4课件 2） 在eviews命令窗口输入data y x1 x2 按回车键，在出现的表中输入数据或粘贴，再在命令窗口中输入LS y c x1x2按回车，可得出回归结果如下两个图）5课件6课件由回归结果可知：2、方程的F检验： F检验的统计量的值为32.29
3、408，在5%的显著水平下，临界值F0.05(2,7)=4.74，显然32.294.74,所以回归方程通过F检验，方程的显著成立。7课件参数的t检验：参数的置信区间：在=0.05的显著性水平下8课件得：即：531.6177,721.4009同理：即:-17.3522,-2.2290即：0.0148,0.04249课件(3).因为回归方程为：将 代入回归方程：（元）所以商品单价变为35元，某一月收入为20000的家庭消费支出估计为856.2元。 （在（在eviews中的操作中的操作:workfile窗口中窗口中,双击双击range将范围改为将范围改为1 11，在，在x1表中点表中点edit+/-
4、则点第则点第11表格，在编辑窗口中输入表格，在编辑窗口中输入35，同理在，同理在x2表中输入表中输入20000关闭窗关闭窗口，最后再打开回归结果数据点击窗口上的口，最后再打开回归结果数据点击窗口上的forecast做如下图所示的修改）做如下图所示的修改）10课件将S.E取一个名字，将范围改为1 11点ok在workfile窗口中打开yf对象则有11课件12课件Y个值的置信区间预测：消费支出的Y个别值预测置信区间为:其中 为Y的个别值预测标准差为：（操作:打开上述操作workfile中yfse对象）13课件将结果代入 即可得到Y个别值的95%的置信区间为：759.4262,952.978814课
5、件Y均值的置信区间的预测： 消费支出Y的均值预测的置信区间为：其中Y均值预测的标准差为：由于计算得15课件再把结果代入均值的置信区间预测公式：得到Y均值的95%的置信区间为: 768.5964,943.8086代入公式即可得到Y均值预测的标准差为：16课件2.下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）13722.703078.2211317812.701118.814321442.521684.436718
6、1899.702052.166131752.372742.7784193692.856113.1124041451.291973.8227204732.909228.2522255149.305917.01327212180.232866.658062291.161758.77120222539.762545.639671345.17939.1058233046.954787.902228656.77694.9431242192.633255.291639370.18363.4816255364.838129.68244101590.362511.9966264834.685260.20145
7、11616.71973.7358277549.587518.7913812617.94516.012828867.91984.5246134429.193785.9161294611.3918626.94218145749.028688.0325430170.30610.9119151781.372798.908331325.531523.1945161243.071808.443317课件设定模型为(1)利用上述资料，进行回归分析。(2)回答：中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗？18课件 （1）解解： 模型两边取对数得 得到新的模型得到新的数据表如下：（操作：1）打开eviews窗口
8、，在菜单处点击file/New/workfile/因为是截面数据所以选择如下，输入数据点ok19课件2） 在eviews命令窗口输入data y x1 x2 按回车键，在出现的表中输入数据或粘贴，再在命令窗口中输入LS log(y) c log(x1) log(x2)按回车，可得出回归结果如下两个图）20课件根据表中的数据我们可以得到如下的回归分析数据:21课件于是可得方程（1）这一年中 变化的80.9925%可以用lnk和lnL的变化来解释，在5%的显著性水平下，F统计量的临界值 表明模型的线性关系显著成立。22课件 在5%的显著性水平下，自由度为n-k- 1=28的t统计量 临界值为 因此
9、lnk的参数通过了显著性水平下的t检验，但lnL未通过 显著性水平下的t检验。 如果将显著性水平设为10%，则t分布的临界值此时lnL也通过了显著性水平的检验。观察lnk和lnL的系数我们可以认为，资产每增加1%,总产值就增加0.61%，而职工人数每增加1%，总产值就增加0.36%。23课件（2）从回归结果可以得到：也就是说，资产和劳动的产出弹性之和可以认为为1，即中国制造业这年呈现出规模报酬不变的状态。下面进行参数的约束性检验，原假设：若原假设为真，则估计模型为：24课件方法一操作：点击主界面菜单quick/estimate equation/,在弹出的对话框中输入LOG(Y/L) C LO
10、G(K/L)点击确定即可得到回归结果25课件从图中的回归结果可看到此模型通过了F检验和t检验，而26课件在5%的显著性水平下，自由度为（1,28）的F的临界值为4.02因为F=0.10114.02,所以不拒绝原假设，表明该年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。27课件方法二操作：在第一次回归结果中点击view/cofficient test/wald cofficient restrictions中输入c(2)+c(3)=1点ok即可 28课件在5%的显著性水平下，自由度为（1,28）的F的临界值为4.02因为F=0.10114.02,所以不拒绝原假设，表明该年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。
11、29课件3. 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：家庭家庭书刊年消刊年消费支出支出（元）（元）Y家庭月家庭月平均收平均收入入（元）（元）X户主受主受教育年教育年数数（年）（年）T家庭家庭书刊年消刊年消费支出支出（元）（元）Y家庭月家庭月平均收平均收入入（元）（元）X户主受主受教育年教育年数数（年）（年）T4501027.28793.21998.614507.71045.29660.8219610613.91225.812792.72105.412563.41312.29580.82147.48501.51316.47612.72
12、15410781.51442.415890.82231.414541.81641911212611.818611.11768.8101094.23143.4161222.11981.21812533624.62030课件（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型（2）利用样本数据估计模型的参数（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响（4）分析所估计模型的经济意义和作用31课件解：解：1、建立二元回归模型、建立二元回归模型操作：1）打开eviews窗口，在菜单处点击file/New/workfile/因为是截面数据所以选择如下，输入数据点ok32课件2） 在eviews命令窗口输入data
13、 Y X T 按回车键，在出现的表中输入数据或粘贴，再在命令窗口中输入LS Y C X T按回车，可得出回归结果如下图33课件 （49.42026） （0.029363） （5.202167）t =（ -1.011244） （ 2.944186） （10.06702）R2=0.951235 F=146.29743、检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响：由估计结果，户主受教育年数参数对应的t统计量为10.06702，明显大于t的临界值t0.025(18-3)=2.131，同时户主受教育年数参数所对应的P值为0.000000，明显小于0.05，均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费有显著影
14、响。34课件4、本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加一元，家庭书刊年消费支出将增加0.086450元，户主受教育年数增加一年，家庭书刊年消费支出将增加52.37031元。35课件4.下表给出的是19601982年间7个OECD国家的能源需求指数（Y）、实际GDP指数（X1）、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以1970年为基准（1970=100）年份能源需求指数Y实际GDP指数能源价格指数年份能源需求指数Y实际GDP指数能源价格指数19601961196219631964196519661967196819691970197154.155
15、.458.561.763.666.870.373.578.383.388.991.854.156.459.462.165.969.573.275.779.983.886.289.8111.9112.4111.1110.2109.0108.3105.3105.4104.3101.797.7100.31972197319741975197619771978197919801981198297.2100.097.393.599.1100.9103.9106.9101.298.195.694.3100.0101.4100.5105.3109.9114.4118.3119.6121.1120.698.6
16、100.0120.1131.0129.6137.7133.7144.5179.0189.4190.936课件(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数解释各回归系数的意义，用P值检验所估计回归系数是否显著。(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 解释各回归系数的意义，用P值检验所估计回归系数是否显著。(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？37课件解.(1)建立对数回归模型 设对数回归模型为操作：1）打开eviews窗口，在菜单处点击file/New/workfile/因为是时间序列数据 所以选择如下，输入数据点ok38课件2） 在ev
17、iews命令窗口输入data y x1 x2 按回车键，在出现的表中输入数据或粘贴，再在命令窗口中输入LS log(y) c log(x1) log(x2)按回车，可得出回归结果如下图39课件对模型的参数进行估计，根据回归结果得: (17.19508) (52.16634) (-13.63086)在能源价格指数不变的情况下实际GDP指数的对数每增加一个单位，能源需求指数的对数平均增加0.996923个单位；在实际GDP指数不变的情况下，能源价格指数的对数每增加一个单位，能源需求指数的对数平均增加减少0.331364个单位，的p值均为0.0000，远远小于0.05，说明回归系数均显著。40课件(2).建立线性回归模型 设线性回归模型为(操作 ：输入数据后在用eviews命令窗口输入ls y c x1 x2按回车键)41课件对模型的参数进行估计，根据回归结果得: （19.87709） （50.41900) (-16.91031)F=1626.707在能源价格指数不变的情况下，实际GDP指数每增加一个单位，能源需求指数平均增加0.980849个单位；在实际GDP指数不变的情况下，能源价格指数每增加一个单位，能源需求指数平均减少0.258426个单位。，的p值均为0.0000，远远小于0.05，说明回归(3).选择对数模型，因为该模型的值较高，拟合比较好。系数均显著。42课件
