计量经济学多元线性回归模型案例分析

第3章

习 题

多元线性回归模型

一、单项选择题

1．设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（ ）

R2(k?1)ESS(n?k)RSS(k?1) B．(1?R2)(n?k) A.

ESS/(k?1)R2(n?k)2(1?R)(k?1) D．TSS(n?k) C．

2．多元线性回归分析中（回归模型中的参数个数为k），调整后的可决系数R与可决系数R之间的关系（ ）

22R2?1?(1?R2)A.

n?1n?k B. R2≥R2

R2?1?(1?R2)2t2C. R?0 D.

n?kn?1

，样本容量为46，则随机误差

e3．已知五元线性回归模型估计的残差平方和为?2u??t项的方差估计量为( )

?800A. 33.33 B. 40 C. 38.09 D. 20 4．在模型

Yi??0??1X1i??2X2i

计量经济学案例分析

多元回归分析案例

财政收入规模的影响因素

被解释变量： 财政收入(亿元)

解释变量：税收(亿元)， 经济活动人口(亿元)，国内生产总值(亿元)

样本：2000年—2011年的财政收入，税收(亿元)，经济活动人口(亿元)，国内生产总值(亿元)

数据来源：中华人民共和国国家统计局 （单位：亿元）

各项税收经济活动人口

财政收入Y 1990 2,937.10 1991 3,149.48 1992 3,483.37 1993 4,348.95 1994 5,218.10 1995 6,242.20 1996 7,407.99 1997 8,651.14 1998 9,875.95 1999 11,444.08 2000 13,395.23 2001 16,386.04 2002 18,903.64 2003 21,715.25 2004 26,396.47 2005 31,649.29 2006 38,760.20 2007 51,321.78 2008 61,330.35 2009 68,518.30 2010 83,101.51 2011 103,874.43

X1 2,821.86 2,990.17 3,29

一， 数据收集

从《国家统计局》获取以下数据：

年份 财政收入（亿元） 国内生产总值(亿元） Y

X2

1978 519.28 3624.1 1979 537.82 4038.2 1980 571.7 4517.8 1981 629.89 4862.4 1982 700.02 5294.7 1983 775.59 5934.5 1984 947.35 7171 1985 2040.79 8964.4 1986 2090.73 10202.2 1987 2140.36 11962.5 1988 2390.47 14928.3 1989 2727.4 16909.2 1990 2821.86 18547.9 1991 2990.17 21617.8 1992 3296.91 26638.1 1993 4255.3 34636.4 1994 5126.88 46759.4 1995 6038.04 58478.1 1996 6909.82 67884.6 1997 8234.04 74462.6 1998 9262.8 78345.2 1999 10682.58 82067.5 2000 12581.51 89468.1 2001 15301.38 973

一， 数据收集

从《国家统计局》获取以下数据：

年份 财政收入（亿元） 国内生产总值(亿元） Y

X2

1978 519.28 3624.1 1979 537.82 4038.2 1980 571.7 4517.8 1981 629.89 4862.4 1982 700.02 5294.7 1983 775.59 5934.5 1984 947.35 7171 1985 2040.79 8964.4 1986 2090.73 10202.2 1987 2140.36 11962.5 1988 2390.47 14928.3 1989 2727.4 16909.2 1990 2821.86 18547.9 1991 2990.17 21617.8 1992 3296.91 26638.1 1993 4255.3 34636.4 1994 5126.88 46759.4 1995 6038.04 58478.1 1996 6909.82 67884.6 1997 8234.04 74462.6 1998 9262.8 78345.2 1999 10682.58 82067.5 2000 12581.51 89468.1 2001 15301.38 973

之前的计量课后作业

实验2：多元线性回归分析

实验目的：学习利用Eviews建立多元线性回归模型，研究64国家婴儿死亡率与妇女文盲

率之间的关系。

一、实验内容：

1、先验的预期CM和各个变量之间的关系。 2、做CM对FLR的回归，得到回归结果。 3、做CM对FLR和PGNP的回归，得到回归结果。

4、做CM对FLR，PGNP和TFR的回归结果，并给出ANOVA。 5、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？

6、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？ 7、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。

二、实验报告

----多元线性回归分析

1、问题提出

婴儿死亡率(CM)是指婴儿出生后不满周岁死亡人数同出生人数的比率。一般以年度为计算单位，以千分比表示。婴儿死亡率是反映一个国家和民族的居民健康水平和社会经济发展水平的重要指标，特别是妇幼保健工作水平的重要指标。

婴儿死亡率(CM)的高低是一个国家或地区社会经济多方面因素协调发展的结果。由于世界各国婴儿死亡率差别很大，所以就64个国家社会综合发展状况，针对性的研究婴儿死亡率（CM）与女性识字率（FLR）、人均GNP（PGNP）、总生育率

第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型

一、内容提要

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。

本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。

本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。

本章还有三方面的内容不容忽视。其一，若干基本假设。样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析

第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型

一、内容提要

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。

本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。

本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。

本章还有三方面的内容不容忽视。其一，若干基本假设。样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析

第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型

一、内容提要

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。

本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。

本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。

本章还有三方面的内容不容忽视。其一，若干基本假设。样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析

第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型

一、内容提要

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。

本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。

本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。

本章还有三方面的内容不容忽视。其一，若干基本假设。样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析

计量经济学 第二章 简单线性回归模型案例分析

第八节 案例分析案例:分析各地区城镇居民计算机拥有量与城 镇居民收入水平的关系提出问题：随着信息化程度和居民收入水平的提高，作 为居民耐用消费品重要代表的计算机已为众多城镇居民 家庭所拥有。研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与 居民收入水平的数量关系，对于探寻居民消费增长的规 律性，分析各地区居民消费的差异，预测地区全体居民 消费水平和结构的发展趋势，合理规划信息产业的发展， 都有重要的意义。 理论分析：影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从 理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。

从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。1

计量经济学 第二章 简单线性回归模型案例分析

变量选择：被解释变量选择能代表城乡所有居民消费的 “城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量”(单位:台) ; 解释变量选择表现城镇居民收入水平的“城镇居民平均每 人全年家庭总收入”(单位:元) 研究范围：全国各省市2011年底的城镇居民家庭平均每

百户计算机拥有量和城镇居民平均每人全年家庭总收入数据。

计量经济学 第二章 简单线性回归模型案例分析

2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均 总收入地区 北