实验三 多元线性回归模型的估计和检验Word下载.docx
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【实验步骤】
（一）国内生产总值的增长模型：
分析广东省国内生产总值的增长，根据广东数据（数据见“表：
广东省宏观经济数据-第三章.xls”文件，各变量的表示按照试验指导课本上的来表示）选择不变价GDP（GDPB）、不变价资本存量（ZC）和从业人员（RY），把GDPB作为因变量，ZC和RY作为两个解释变量进行二元线性回归分析。
要求：
按照试验指导课本
~
，分别作：
1．作散点图（GDPB同ZC，GDPB同RY）（结果控制在本页）
2．进行因果关系检验（GDPB同ZC，GDPB同RY）（结果控制在本页）
（1）GDPB同ZC的因果分析
PairwiseGrangerCausalityTests
Date:
12/01/13Time:
14:
39
Sample:
19782005
Lags:
2
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
ZCdoesnotGrangerCauseGDPB
26
3.84939
0.0376
GDPBdoesnotGrangerCauseZC
19.0748
2.E-05
（2）GDPB同RY的因果分析
3
RYdoesnotGrangerCauseGDPB
25
2.88744
0.0641
GDPBdoesnotGrangerCauseRY
3.46309
0.0382
从因果关系检验看，ZC明显影响GDPB,,RY不太明显，这是可以理解的，计划经济时期存在着隐性失业，使得劳动力的变化对产出的影响不太明显。
3．作GDPB同ZC和RY的多元线性回归，写出模型估计的结果，并分析模型检验是均否通过？
（三个检验）（结果控制在本页）
所以，由上图可得，
多元线性回归方程为GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.5997
故，估计方程的判定系数R
=0.999085接近1；
参数显著性t检验值大于2；
方程显著性F检验显著。
4．将建立的二元回归模型（GDPB同ZC和RY）同一元回归模型（GDPB同ZC、GDPB同RY）相比较，分析优点。
（结果控制在本页）
（1）GDPB同ZC一元回归模型如下:
（2）GDPB同RY一元回归模型如下:
由于建立的二元回归模型（GDPB同ZC和RY）的调整的判定系数为0.999085，
故，建立的二元回归模型（GDPB同ZC和RY）同一元回归模型（GDPB同ZC、GDPB同RY）相比较，其优点是比下面的两个一元回归模型有明显改善。
5．结合相关的经济理论，分析估计的二元回归模型的经济意义。
由于二元回归模型GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.5997
所以说，模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDPB每增加1个单位，ZC会增加0.377170个单位，RY会增加0.353689个单位。
（二）宏观经济模型：
根据广东数据，研究广东省居民消费行为、固定资产投资行为、货物和服务净出口行为和存货行为，分别建立居民消费模型、固定资产投资模型、货物和服务净出口模型和存货增加模型。
，分别作出以下模型，并对需要改进的模型进行改进。
写出最终估计的模型结果，并结合相关的经济理论，分析模型的经济意义。
（数据见“表：
广东省宏观经济数据-第三章.xls”文件，各变量的表示按照试验指导课本上的来表示。
）
1．居民消费模型（结果控制在本页）
15:
23
LBdoesnotGrangerCauseXFJ
7.19010
0.0042
XFJdoesnotGrangerCauseLB
5.45516
0.0124
从散点图看，它们具有线性关系，从因果关系检验看到它们之间似乎具有双向因果关系，宏观经济中确实如此。
进行一元线性回归如下：
DependentVariable:
XFJ
Method:
LeastSquares
Includedobservations:
28
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
LB
0.986702
0.016916
58.33010
0.0000
C
-75.99662
59.99073
-1.266806
0.2165
R-squared
0.992416
Meandependentvar
2362.277
AdjustedR-squared
0.992125
S.D.dependentvar
2565.722
S.E.ofregression
227.6909
Akaikeinfocriterion
13.76260
Sumsquaredresid
1347921.
Schwarzcriterion
13.85776
Loglikelihood
-190.6765
Hannan-Quinncriter.
13.79169
F-statistic
3402.401
Durbin-Watsonstat
0.701578
Prob（F-statistic）
0.000000
一元线性回归方程为XFJ=0.986702*LB-75.99662
除劳动报酬LB外，企业盈余YY也会影响居民消费XFJ，看散点图和因果关系检验。
33
1
YYdoesnotGrangerCauseXFJ
27
4.25720
0.0501
XFJdoesnotGrangerCauseYY
0.09358
0.7623
从散点图看和因果关系检验看应该把YY引入方程中，进行一元线性回归如下：
34
0.740808
0.032893
22.52199
YY
0.362075
0.046452
7.794692
46.91513
36.60282
1.281735
0.2117
0.997789
0.997612
125.3710
12.60139
392946.9
12.74412
-173.4194
12.64502
5641.541
1.122075
显然回归得到改善，引入YY是正确的，最后得到回归方程
XFJ=0.740808*LB+0.362075*YY+46.91513
2．固定资产投资模型（结果控制在本页）
进行三元线性回归如下：
TZG
38
ZJ
1.111864
0.243152
4.572716
0.0001
0.431692
0.052566
8.212352
CZ
0.143210
0.405308
0.353338
0.7269
31.27625
27.82517
1.124027
0.2721
0.997573
1628.997
0.997270
2003.852
104.7010
12.27166
263095.1
12.46197
-167.8032
12.32984
3288.646
1.298515
现在分别去掉一个解释变量进行三个二元回归如下：
（1）
40
1.191878
0.086993
13.70091
0.438422
0.048129
9.109365
33.65613
26.52092
1.269041
0.2161
0.997561
0.997366
102.8521
12.20542
264463.7
12.34815
-167.8758
12.24905
5111.852
1.370345
（2）
42
1.098578
0.465021
2.362428
0.0262
1.349301
0.722479
1.867601
0.0736
-45.61394
50.11293
-0.910223
0.3714
0.990754
0.990014
200.2421
13.53789
1002422.
13.68062
-186.5304
13.58152
1339.431
0.436795
（3）
43
0.430093
0.070453
6.104709
1.869278
0.197846
9.448135
20.91893
37.17015
0.562788
0.5786
0.995459
0.995096
140.3301
12.82683
492313.8
12.96957
-176.5756
12.87047
2740.226
0.751924
从上面三个回归可以结果看出，只要固定资产折旧ZJ和财政支出CZ其中一个不在方程中，回归就能得到很好的拟合。
现在暂且取最后一个回归方程来使用。
方程为
TZG=0.430093*YY+1.869278*CZ+20.91893。
3．货物和服务净流出模型（结果控制在本页）
CK
11/29/13Time:
44
GDP
0.099316
0.005552
17.88813
-112.9813
45.74528
-2.469792
0.0204
0.924852
427.0379
0.921962
651.0303
181.8672
13.31318
859967.3
13.40834
-184.3845
13.34227
319.9853
0.959767
从散点图和因果关系检验看它们具有关系，进行一元线性回归如下：
04/25/14Time:
17:
53
Variable
所有收集到的统计数据中，年利率LL是一个可以考虑引入的因素，引入LL进行二元线性回归如下：
55
0.088239
0.005525
15.97067
LL
-42.65989
11.83064
-3.6
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