计量经济学实验报告汇总.docx
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计量经济学实验报告汇总
计量经济学实验报告
学院：
国际学院
专业班级：
10级国贸2班
学号：
20105369
指导老师：
谭畅老师
实验一
普通最小二乘法作一元线性回归
实验目的：
掌握一元线性回归模型的估计方法。
实验要求：
选择方程进行一元线性回归。
实验原理：
普通最小二乘法（OLS）
实验数据：
东莞市经济部分数据、广东省宏观经济部分数据。
1.把EXB作为应变量，REV作为解释变量。
得到估计方程：
EXB＝0.719308*REV-2457.310
2.把SLC作为应变量，GDP作为解释变量。
得到估计方程：
SLC＝0.431827*GDP-2411.361
3、把LB作为应变量，GDP1作为解释变量。
得到估计方程：
LB=44.08665+0.505265*GDP1
4、把ZJ作为应变量，GDP1作为解释变量。
得到估计方程：
ZJ=0.161768*GDP1-37.55016
5、把SE作为应变量，GDP1作为解释变量。
得到估计方程：
SE=0.159149*GDP1-25.69191
6、把YY作为应变量，GDP1作为解释变量。
由于常数项没有通过检验，所以去掉常数项重新检验。
得到估计方程：
YY＝0.177279*GDP1
7、把CS作为应变量，SE作为解释变量。
得到估计方程：
CS=31.03074+0.482249*SE
8、把CZ作为应变量，CS作为解释变量。
得到估计方程：
CZ=1.302514*CS-26.30586
实验二
一元线性回归模型的检验和结果报告
实验目的：
掌握一元线性回归模型的检验方法。
实验要求：
进行经济、拟合优度、参数显着性和方程显着性等检验。
（给定显着性水平为0.5）
实验原理：
拟合优度的判定系数R2检验和参数显着性t检验等。
1、EXB＝0.719308*REV-2457.310
0.011153680.5738
64.49707-3.610644
R2=0.996168SE=2234.939
财政支出EXB对财政收入REV的回归系数为0.719308，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.996168，接近于1，因此拟合优度好。
t（16）=2.12，|t|>t（16），说明解释变量财政收入REV在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
2、SLC＝0.431827*GDP-2411.361
0.0040463076.237
106.7267-0.783867
R2=0.998597SE=9449.149
社会消费净零售额SLC对国内生产总值GDP的回归系数为0.431827，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.998597，接近于1，因此拟合优度好。
t（16）=2.12，|t|>t（16），说明解释变量国内生产总值GDP在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
3、LB=44.08665+0.505265*GDP1
17.097820.004534
2.578496111.4403
R2=0.998392SE=58.69617
劳动报酬LB对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.505265，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.998392，接近于1，因此拟合优度好。
t（20）=2.086，|t|>t（20），说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
4、ZJ=0.161768*GDP1-37.55016
0.00295211.13334
54.79393-3.372768
R2=0.993383SE=38.22033
折旧ZJ对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.161768，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.993383，接近于1，因此拟合优度好。
t（20）=2.086，|t|>t（20），说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
5、SE=0.159149*GDP1-25.69191
0.0020567.753977
77.40060-3.313385
R2=0.996673SE=26.61911
生产税SE对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.159149，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.996673，接近于1，因此拟合优度好。
t（20）=2.086，|t|>t（20），说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
6、YY＝0.177279*GDP1
0.005125
34.58786
R2=0.967010SE=90.65841
盈余YY对第一产业增加值GDP1的回归系数为0.177279，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.967010，接近于1，因此拟合优度好。
t（20）=2.086，|t|>t（20），说明解释变量国内生产总值GDP1在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
7、CS=31.03074+0.482249*SE
9.4017330.016112
3.30053429.93042
R2=0.978162SE=33.25218
财政收入CS对生产税SE的回归系数为0.482249，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.978162，接近于1，因此拟合优度好。
t（20）=2.086，|t|>t（20），说明解释变量生产税SE在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
8、CZ=1.302514*CS-26.30586
0.0297299.047645
43.81345-2.907481
R2=0.989689SE=29.91594
财政支出CZ对财政收入CS的回归系数为1.302514，无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
R2为0.989689，接近于1，因此拟合优度好。
t（20）=2.086，|t|>t（20），说明解释变量财政收入CS在95%的置信度下显着，即通过了变量显着性检验。
实验三
多元线性回归模型的估计和检验
实验目的：
掌握多元线性回归模型的估计和检验方法。
实验要求：
选择方程进行多元线性回归。
实验原理：
普通最小二乘法（OLS）。
实验步骤：
基于实验一的数据和工作文件
1、把GDP2作为应变量，NKF2和LT2作为两个解释变量分别进行一元线性回归分析。
得到估计方程：
GDP2=55714.24+0.698296*NKF2
得到估计方程：
GDP2=-431249.1+2.710980*LT2
把GDP2作为应变量，NKF2和LT2作为两个解释变量进行二元线性回归分析。
得到估计方程：
GDP2=-25143.33+0.629378*NKF2+0.395314*LT2
估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显着性t检验值除常数项外均大于2；方程显着性F检验显着。
调整的判定系数为0.989127，比一元回归有明显改善。
2、作LB与GDP1的一元回归
作LB与GDP1、T的二元回归
估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显着性t检验值除常数项外均大于2；方程显着性F检验显着。
调整的判定系数为0.998398，比一元回归有明显改善。
所以，得到估计方程为：
LB=0.492115*GDP1+6.612397*T
3、作ZJ与GDP1的一元回归
作ZJ与GDP1、T的二元回归
估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显着性t检验值除常数项外均大于2；方程显着性F检验显着。
调整的判定系数为0.995608，比一元回归有明显改善。
所以，得到估计方程为：
ZJ=0.176471*GDP1-6.728731*T
4、作SE与GDP1的一元回归
SE与GDP1、T的二元回归
估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显着性t检验值除常数项外均大于2；方程显着性F检验显着。
调整的判定系数为0.997898，比一元回归有明显改善。
所以，得到估计方程为：
SE=0.169558*GDP1-4.712952*T
5、作YY与GDP1的一元回归
作YY与GDP1、T的二元回归
估计方程的判定系数R2分别接近于1；参数显着性t检验值除常数项外均大于2；方程显着性F检验显着。
调整的判定系数为0.968190，比一元回归有明显改善。
所以，得到估计方程为：
YY=0.161855GDP1+4.829672*T
实验四
异方差检验与消除实验
实验目的：
掌握异方差模型的检验方法。
实验要求：
掌握图形法检验和Glejser检验。
实验原理：
图形法检验、Glejser检验。
第一部分
异方差的检验
1、作ZJ对GDP1和T回归的残差趋势图和残差散点图。
并从图上看ZJ对GDP1和T回归的残差是否存在异方差。
从图上看ZJ对gdp1、T回归的残差存在异方差。
2、做对ZJ和GDP1回归的Glejser检验。
（1）对GDP1回归的结果为：
（2）对GDP1^2回归的结果为：
（3）对sqr（GDP1）回归的结果为：
常数项不显着，去掉常数项再进行回归得结果为：
（4）对1/GDP1回归的结果为：
从四个回归的结果看，选择最后一个：
ABS（RESID）=-4245.151*1/gdp1+25.35114
即异方差的形式为：
（-4245.151*1/gdp1+25.35114）^2
第二部分
异方差模型的处理
1、已知ZJ对GDP1和T回归异方差的形式为：
把
作为权数来进行加权最小二乘法。
得到回归结果为：
得到回归方程：
ZJ=0.155910*GDP1-3.215334*T
它与存在异方差时的如下估计方程明显不同：
ZJ=0.176471*GDP1-6.728731*T
2、进行同方差性变换，然后回归实际上就是ZJ/（GDP1^（1/2））对1/（GDP1^（1/2））和GDP1/（GDP1^（1/2））回归：
观察期残差趋势图：
可以看出还是存在异方差，再改为ZJ/GDP1对1/GDP1和C回归
观察期残差趋势图：
显然，不存在异方差了，其方程为：
ZJ/GDP1=0.140232-7.641161*（1/gdp1）
变换为原方程：
ZJ=0.140232*GDP1-7.641161
实验五
自相关检验与消除实验
实验目的：
掌握自相关模型的检验方法。
实验要求：
熟悉图形法检验和掌握DW检验。
实验原理：
图形检验法和DW检验法。
第一部分
自相关模型的检验
1.做出EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，EXB对REV回归的残差是否存在自相关？
EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图如下：
2．做出SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图，从图上看，SLC对GDP回归的残差是否存在自相关？
SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图如下：
3.EXB作为应变量，REV作为解释变量的回归结果,判断是否存在自相关.
查表n=18,k=2,dl=1.16,du=1.39d.w=1.205937。
dl不能确定相关关系
4.SLC作为应变量，GDP作为解释变量的回归结果,判断是否存在自相关
查表n=18,k=2,dl=1.16,du=1.39d.w=1.715091。
du无自相关
5.用DW检验，根据东莞数据LOG（REV）对T和GDP的回归结果。
判断它们是否存在自相关性。
查表n=18,k=3,dl=1.05,du=1.53。
d.w=0.719654。
0存在正自相关。
第二部分
自相关模型的处理
实验目的：
掌握自相关模型的处理方法。
实验要求：
理解广义差分变换和掌握迭代法。
实验原理：
广义差分变换、迭代法和广义最小二乘（GLS）。
1、LOG（REV）对T和GDP回归自相关的处理
DW检验值也由0.719654提高到1.549943，也消除了自相关。
没有消除和消除了自相关的回归方程分别为：
log（rev）=8.381377+8.62E-07*GDP+0.118192*T
log（rev）=7.809662+4.54E-07*GDP+0.186993+[AR
（1）=0.671985]
实验六
多重共线性实验
第一部分
多重共线性模型的检验
实验目的：
掌握多重共线性模型的检验方法。
实验要求：
了解辅助回归检验和掌握R2值和t值检验及解释变量相关系数检验。
实验原理：
R2值和t值检验、解释变量相关系数检验和辅助回归检验。
1、R2值和t值检验
在多元线性回归模型的估计和检验中，根据广东数据，建立固定资产投资模型，固定资产投资TZG取决于固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ，进行三元线性回归。
根据估计方程的判定系数R2，方程显着性F检验，参数显着性t检验，判定是否出现了很严重的多重共线性。
从结果看，判定系数R2很高，方程很显着，但三个参数t检验值只有一个较显着，显然，出现了严重的多重共线性。
2、解释变量相关系数检验
根据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，利用Wveiws求解释变量ZJ、YY和CZ之间的相关系数。
并据此判定是否存在多重共线性。
根据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，解释变量ZJ、YY和CZ之间的相关系数为：
ZJYYCZ
ZJ
YY
CZ
ZJ
?
1.000000
?
0.974612
?
0.997338
YY
?
0.974612
?
1.000000
?
0.964871
CZ
?
0.997338
?
0.964871
?
1.000000
可以看出，三个解释变量ZJ、YY和CZ之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。
3、辅助回归检验
根据广东数据，TZG对ZJ、YY和CZ的回归中，分别做解释变量ZJ、YY和CZ之间的辅助回归，三个回归方程是否高度显着，那些方程存在严重的多重共线性。
三个回归方程均高度显着，特别是第一、三个方程，显示存在严重的多重共线性，特别是ZJ和CZ之间存在严重的多重共线性，解释变量之间的相关系数检验也证实了这一点。
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