计量经济学课内试验.doc
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西安郵電學院
计量经济学课内上机实验报告书
系部名称
：
经济与管理学院
学生姓名
：
张军粮
专业名称
：
市场营销
班级
：
营销1001
时间
：
2012年11月13日-2012年12月22日
计量经济实验报告
P54—11
下表是中国1978—2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。
单位：
亿元
年份
Y
GDP
年份
Y
GDP
1978
1132.26
3624.1
1990
2937.10
18547.9
1979
1146.38
4038.2
1991
3149.48
21617.8
1980
1159.93
4517.8
1992
3483.37
26638.1
1981
1175.79
4862.4
1993
4348.95
34634.4
1982
1212.33
5294.7
1994
5218.10
46759.4
1983
1366.95
5934.5
1995
6242.20
58478.1
1984
1642.86
7171.0
1996
7407.99
67884.6
1985
2004.82
8964.4
1997
8651.14
74462.6
1986
2122.01
10202.2
1998
9875.95
78345.2
1987
2199.35
11962.5
1999
11444.08
82067.5
1988
2357.24
14928.3
2000
13395.23
89403.6
1989
2664.90
16909.2
要求：
以手工和运用EViews软件（或其他软件）：
（1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义。
（2）对所建立的回归方程进行检验。
（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。
解：
（1）利用Eviews的出如下数据：
散点图：
根据散点图可知，GDP与财政收入之间的关系大致呈现出线性关系，因此，建立的一元线性回归模型是：
对已建立的上述模型进行估计，得如下
则回归方程为
（2.52）（22.72）
=0.1998表示，在1978—2000年期间，中国国内生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.1198亿元。
（2）在5%的显著性水平下，自由度为21（23-2）的t分布的临界值为2.08，而常数项参数的t统计量值为2.52，GDP前参数的t统计量值为22.72，都大于2.08，因此两参数在统计上都是显著的。
可决系数为0.96表明：
财政收入的96%的变化可以由国内生产总值的变化来解释，回归直线对样本的拟合程度很好。
（3）根据回归模型，当2001年的GDP为105709亿元时，财政收入的预测值为：
在Eviews中进行预测，首先把样本的区间扩展到2001年，并在GDP序列中输入2000年的值，再利用Forcast对话框，打开YF序列，2001年对应的数据就是2001年财政收入的预测值13220.59；打开YFSE序列，2001年对应的数据就是的标准差846.13。
因此，由公式可得预测区间为（11460.64，14980.54）
P91—10
在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中，得到下表所示的资料。
单位：
元
序号
对某商品的消费支出Y
商品单价X1
家庭月收入X2
序号
对某商品的消费支出Y
商品单价X1
家庭月收入X2
1
591.9
23.56
7620
6
644.4
34.14
12920
2
654.5
24.44
9120
7
680.0
35.30
14340
3
623.6
32.07
10670
8
724.0
38.70
15960
4
647.0
32.46
11160
9
757.1
39.63
18000
5
674.0
31.15
11900
10
706.8
46.68
19300
请用手工与软件两种方式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：
（1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差，计算。
（2）对方程进行F检验，对参数进行t检验，并构造参数95%的置信区间。
（3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是多少？
构造该估计值的95%的置信区间。
解：
（1）估计得出OLS输出的结果：
由上图可知，，，。
（2）F统计量的值为32.29，在5%的显著性水平下，临界值，显然32.29>4.74，因而方程的总体线性特性显著。
由上数据可知，，所对应的t值为
，而临界值，所以有的置信区间为（531.60，721.42），的区间为（-17.35，-2.23），的区间为（0.0149，0.0423）。
（3）回归方程为：
，将=35，=20000代入回归方程有，利用Eiews的预测功能，得到=37.05代入公式，可得的置信区间为（768.58，943.82）。
P91--11
下表列出了中国2000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
1
3722.70
3078.22
113
17
812.70
1118.81
43
2
1442.52
1684.43
67
18
1899.70
2052.16
61
3
1752.37
2742.77
84
19
3692.85
6113.11
240
4
1451.29
1973.82
27
20
4732.90
9228.25
222
5
5149.30
5917.01
327
21
2180.23
2866.65
80
6
2291.16
1758.77
120
22
2539.76
2545.63
96
7
1345.17
939.10
58
23
3046.95
4787.90
222
8
656.77
694.94
31
24
2192.63
3255.29
163
9
370.18
363.48
16
25
5364.83
8129.68
244
10
1590.36
2511.99
66
26
4834.68
5260.20
145
11
616.71
973.73
58
27
7549.58
7518.79
138
12
617.94
516.01
28
28
867.91
984.52
46
13
4429.19
3785.91
61
29
4611.39
18626.94
218
14
5749.02
8688.03
254
30
170.30
610.91
19
15
1781.37
2798.90
83
31
325.53
1523.19
45
16
1243.07
1808.44
33
设定模型为：
（1）利用上述资料，进行回归分析。
（2）回答：
中国2000年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗？
解：
（1）先对模型进行线性化，两侧取对数得：
估计结果如下：
有上述数据可得，样本回归方程为：
（1.586）（3.454）（1.790）
分析：
1）资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理。
2）若给定5%的显著性水平，临界值=3.34，=2.048，由于F=59.66大于临界值，从总体上看，lnK与lnL对lnY的线性关系是显著的。
3）对参数的t值进行分析。
lnK的参数所对应的t统计量3.454大于临界值的2.048，因此，该参数是显著的。
但是lnL对应的t统计量1.790小于临界值2.048，该参数是不显著的。
但如果假定的显著性水平为10%，临界值=1.701，这时的参数就变为是显著的。
4）表明，lnY的79.6%的变化可以由lnK与lnL的变化来解释。
当职工人数不变时，资产每增加1个单位，工业总产值将增加0.6092；当资产不变时，职工人数每增加1个单位，工业总产值将增加0.3068。
（2）由
（1）可得，，它表示资产投入K与劳动投入L的产出弹性近似为1，也就是说中国2000年的制造业总体呈现规模报酬不变的状态。
下面用Eviews软件来进行检验。
1）原假设假定为，将原模型转化为
估计得到的结果为：
由上面数据可知，该方程F统计量值12.27大于临界值3.34，其参数也通过的检验。
在无约束条件下方程的残差平方和为RSS1=5.0703，在约束条件下的方程残差平方和RSS2=5.0886，建立F统计量：
在5%的显著性水平下，=4.20，显然有F<，接受原假设，即可以认为中国2000年的制造业总体呈现规模报酬不变的状态。
P135--7
下表列出了2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的统计数据。
单位：
元
地区
可支配收入X
消费性支出Y
地区
可支配收入X
消费性支出Y
北京
10349.69
8493.49
河北
5661.16
4348.47
天津
8140.50
6121.04
山西
4724.11
3941.87
内蒙古
5129.05
3927.75
河南
4766.26
3830.71
辽宁
5357.79
4356.06
湖北
5524.54
4644.50
吉林
4810.00
4020.87
湖南
6218.73
5218.79
黑龙江
4912.88
3824.44
广东
9761.57
8016.91
上海
11718.01
8868.19
陕西
5124.24
4276.67
江苏
6800.23
5323.18
甘肃
4916.25
4126.47
浙江
9279.16
7020.22
青海
5169.96
4185.73
山东
6489.97
5022.00
新疆
5644.86
4422.93
（1）试用OLS法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型；
（2）检验模型是否存在异方差性；
（3）如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。
解：
（1）估计OLS结果：
居民人均消费支出与可支配收入的线性模型为：
（1.706）（32.387）
（2）G-Q检验：
一：
将样本按全年人均可支配收入X进行升序排序，去掉中间4个样本，将余下的样本分为样本容量分别为8的两个子样本，并分别进行回归。
二：
第一组回归的结果如下图所示：
三：
样本取值较大一组的回归结果为：
检验统计量
在5%的显著性水平下，，由于4.8643>4.28，拒绝原假设，从而认为原模型中存在递增型的异方差。
（3）采用加权最小二乘法进行估计
一：
在“Quick\GenerateSeries”的对话框中将残差保存在变量e1中。
二：
在Quick下拉菜单中选择EstimateEquation，在出现的对话框中输入“YCX”，再选择“Option”按钮，在出现的对话框中，在“WeightedLS/TSLS”栏中输入“1/abs（e1）”，结果如下图所示：
所以有：
采用加权最小二乘估计的回归方程为：
（3.553）（32.503）
P135--8
中国1980—2000年投资总额X与工业总产值Y的统计资料如下表所示。
单位：
亿元
年份
全社会固定资产投资X
工业增加值Y
年份
全社会固定资产投资X
工业增加值Y
1980
910.9
1996.5
1991
5594.5
8087.1
1981
961
2048.4
1992
8080.1
10284.5
1982
1230.4
2162.3
1993
13072.3
14143.8
1983
1430.1
2375.6
1994
17042.1
19359.6
1984
1832.9
2789
1995
20019.3
24718.3
1985
2543.2
3448.7
1996
22913.5
29082.6
1986
3120.6
3967
1997
24941.1
32412.1
1987
3791.7
4585.8
1998
28406.2
33387.9
1988
4753.8
5777.2
1999
29854.7
35087.2
1989
4410.4
6484
2000
32917.7
39570.3
1990
4517
6858
（1）当设定模型为时，是否存在序列相关？
（2）若按一阶自相关假设，试用杜宾两步法估计原模型。
（3）采用差分形式与作为新数据，估计模型，该模型是否存在序列相关？
解：
（1）应用Eviews软件对所设定的模型进行OLS估计，结果如下：
该回归方程的DW统计量的值为0.45。
5%显著性水平下，样本容量为21的DW分布的下限临界值为。
0.45<1.22，根据判定规则，可以判定模型存在一阶自回归形式的序列相。
（2）方法一：
杜宾两步法
步骤一：
估计模型：
（2.95）（7.49）（6.043）（-1.159）
将估计的代入下面的模型：
对上式的OLS估计的结果如下：
所以有：
（3.247）（23.871）
由于D.W=1.333，在5%的显著性水平下，样本容量为19的DW检验的临界值上下限为，，DW统计量落在区间上，根据DW检验无法判断是否存在一阶序列相关。
但可根据拉格朗日乘数检验，结果如下：
检验统计量的值为1.553637，而，1.553637<3.84，不能拒绝原假设，即认为模型不存在一阶序列相关。
因此，估计的原模型为
方法二：
广义最小二乘法
在Quick下拉菜单中选择EstimateEquation，在出现的对话框中输入“LOG（Y）CLOG（X）AR
（1）”，其中AR
（1）表示随机干扰项是一阶自回归形式的序列相关，结果如下：
此模型的DW统计量为1.34，无法根据DW检验判别是否存在一阶自相关。
仍采用LM法检验，结果如下：
同理可以判定模型中的随机干扰项中不再存在一阶序列相关。
因而广义最小二乘估计的结果为：
可见，两种方法的估计结果相差不大，只是截距项有小差别。
（3）在Eviews软件中，在Quick下拉菜单中选择EstimateEquation，在出现的对话框中输入“D（Y）CD（X）”，其中D（Y）与D（X）分别表示对序列Y与X取差分。
结果如下：
结果显示DW统计量的值为1.62，大于临界值的，小于，因此差分后以新数据构建的模型不存在序列相关。
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