一元线性回归实验报告

更新时间:2023-05-20 00:05:01 阅读量: 实用文档 文档下载

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李子奈版的《计量经济学》(第三版)教材P61第12题的实验报告。基于EViews软件的详细实验操作。

实验一 一元线性回归

一 实验目的:掌握一元线性回归的估计与应用,熟悉EViews的基本操作。 二 实验要求:应用教材P61第12题做一元线性回归分析并做预测。 三 实验原理:普通最小二乘法。

四 预备知识:最小二乘法的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测。 五 实验内容: 第2章练习12

下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。

单位:亿元

(1)作出散点图,建立税收随国内生产总值GDP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2008年某地区国内生产总值为8500亿元,求该地区税收收入的预测值及预测区间。

六 实验步骤

1.建立工作文件并录入数据:

(1)双击桌面快速启动图标,启动Microsoft Office Excel, 如图1,将题目的数据输入到excel表格中并保存。

(2)双击桌面快速启动图标,启动EViews6程序。

(3)点击File/New/ Workfile ,弹出Workfile Create对话框。在Workfile

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Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated选项,在右侧Data Range中填入样本个数31.在右下方输入Workfile的名称P53.如图2所示。

图 1 图 2

(4)下面录入数据,点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中第(1)步保存的excel表格,弹出Excel Spreadsheet Import对话框,在Upper-left data cell栏输入数据的起始单元格B2,在Excel 5+sheet name栏中输入数据所在的工作表sheet1,在Names for series or Number if named in file栏中输入变量名Y GDP,如图3所示,点击OK,得到如图4所示界面。

图 3 图 4

(5)按住Ctrl键同时选中Workfile界面的gdp表跟y表,点击鼠标右键选Open/as Group得到完整表格如图5,并点击Group表格上菜单命令Name,在弹出的对话框中命名为

group01.

李子奈版的《计量经济学》(第三版)教材P61第12题的实验报告。基于EViews软件的详细实验操作。

图 5 图 6

2.数据的描述性统计和图形统计:

以上建立的序列GDP和Y之后,可对其做描述统计和统计以把握该数据的一些统计属性。 (1)描述属性:

点View/Descriptive Stats\Common Sample,得描述统计结果,如图6所示,其中:Mean为均值,Std.Dev为标准差。 (2)图形统计:

双击序列GDP,打开GDP的表格形式,点击表格左边View/Graph,可得图7。 同样可查看序列Y的线形图。

很多时候需要把两个序列放在一个图形中来查看两者的相互关系,用线图或散点图都可以。

在命令栏键入:scat GDP Y,然后回车,就可以得到用散点图来查看GDP和Y的关系,如图8所示。

图 7 图

8

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3.设定模型,用最小二乘法估计参数:

设定模型为Yi 1 2Xi ui。

按住Ctrl键,同时选中序列Y和序列GDP,点击右键,在所出现的右键菜单中,选择Open/as Equation 后弹出一对话框,在框中一次输入“y c gdp ”,(注意被解释变量在最前,变量间要空格,如图9)点击其下的确定,即可得到回归结果(如图10)。

图 9 图 10

由图10数据结果,可得到回归分析模型为:

Yi 10.62963 0.071047Xi

( 0.123500) (9.591245)

R2 0.760315, F 9199198, DW.. 1.570523

其中,括号内的数为相应的t检验值。R2是可决系数,F与DW..是有关的两个检验统计量。

4.模型检验:

0.071047为边际可支国内生产总值GDP,(1)经济意义检验。斜率 表明20072

年,中国内地各省区GDP每增加1亿元时,税收平均增加0.071047亿元。

(2)t检验和拟合优度检验。在显著性水平下,自由度为31-2=29的t分布的临界值t0.025(29) 2.05。因此,从参数的t检验值看,斜率项显然不为零,但不拒绝截距项为零的假设。另外,拟合优度R2 0.760315表明,税收的76%的变化也以由GDP的变化来解释,因此拟合情况较好。在Eqution界面点击菜单命令View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted.Residual Graph可得到图11,可直观看到实际观测站和拟合值非常接近。

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图 11 图 12

5.应用:回归预测:

(1)被解释变量Y的个别值和平均值的点预测:

X 由第二章第五节知道,个别值和平均值点预测的预测公式均为YF 12F

内插预测:

在Equation框中,点击“Forecast”,在Forecast name框中可以为所预

测的预测值序列命名,计算机默认为yf,点击“OK”,得到样本期内被解释变量的预测值序列yf(也称拟合值序列)的图形形式(图12)。同时在Workfile中出现一个新序列对象yf。

外推预测:

① 录入2008年某地区国内生产总值GDP为8500亿元的数据。

双击Workfile菜单下的Range所在行,出现将Workfile structured对话框,讲右侧Observation旁边的数值改为32,然后点击OK,即可用将Workfile的Range以及Sample的Range改为32;

双击打开GDP序列表格形式,将编辑状态切换为“可编辑”,在GDP序列中补充输入GDP=8500(如图13所示)。

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图13 图 14

② 进行预测

在Equation框中,点击“Forecast”,弹出一对话框,在其中为预测的序列命名,如yf2。点击OK即可用得到预测结果的图形形式(如图14所示)。 点击Workfile中新出现的序列yf2,可以看到预测值为593.2667(图15)(注意:因为没有对默认预测区间1-32做改变,这时候得到的是所有内插预测与外插预测的值,若将区间改为32 32,则只会得到外推预测结果)。

图 15 图 16

③ 结果查看

按住Ctrl键,同时选中y、yf、resid,点击右键,在右键菜单中选Open/as Group可打开实际值、预测值、残差序列,在view菜单选择Graph...,画折线图(如图16所示)。

李子奈版的《计量经济学》(第三版)教材P61第12题的实验报告。基于EViews软件的详细实验操作。

(2)区间预测原理:

当2007年中国某省区GDP为8500亿元时,预测的税收为

10.63 0.071 8500 593.2667 亿元 Y被解释变量Y的个别值区间预测公式为:

t Yf

被解释变量Y的均值区间预测公式为:

t Yf

可以在前面点预测序列yf2 593.2667中找到;t=2.045可具体地说,Yf /2

以查t分布表得到;样本数n=31为已知;GDPf GDP中的GDPf=8500为已知,

GDP 8891.126, gdpi2 55957878.6可以在序列GDP的描述统计中找到,

2

(GDPf GDP)2=( 391.126)=152979.5;

e

2

i

RSS 2760310,从而

2

G

2760310

95183.1;由X总体方差的无偏估计式

n k 131 1 1222 gdp/( n1) 619.5 803383,87可9.7以48计148算09DP i

i

e

2

2

gdp

i

(n 1) 11900272.19259079 ( GDP可在序列X的描述统计中找到)。

(3)区间预测的Eviews操作: ①个别值置信区间的计算:

在命令栏输入:(yfu为个别值的置信上界,yfl为个别值的置信下界)

“scalar yfu=593.2667+2.045*@sqrt(95183.1*(1+1/31+152979.5/55957878.6))” “scalar yfl=593.2667-2.045*@sqrt(95183.1*(1+1/31+152979.5/55957878.6))” 得到:

yfu=1235.12876632 yfl=-48.5953663235

于是95%的置信度下预测的2008年某省区税收入个值的置信区间为:

(-48.5953663235,1235.12876632)。

②均值的置信区间的计算:

在命令栏输入:(eyfu为均值的置信上界,eyfl为均值的置信下界)

“scalar eyfu=593.2667+2.045*@sqrt(95183.1*(1/31+152979.5/55957878.6))” “scalar eyfl=593.2667-2.045*@sqrt(95183.1*(1/31+152979.5/55957878.6))” 得到:

eyfu=711.287072849 eyfl=475.246327151

于是在95%的置信度下,预测省区的2008年的税收收入均值的置信区间为:

(475.246327151,711.287072849)。

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/3oq4.html

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