實驗三多元線性回歸模型的估計和檢驗

1、 實 驗 報 告課程名稱： 計量經(jīng)濟學(xué) 實驗項目： 實驗三 多元線性回歸模型的 估計和檢驗 實驗類型：綜合性 設(shè)計性 驗證性R專業(yè)班別： 11本國貿(mào)5班 姓 名： 學(xué) 號： 實驗課室： 厚德A207 指導(dǎo)教師： 石立 實驗日期： 2014-2-25 廣東商學(xué)院華商學(xué)院教務(wù)處 制 一、實驗項目訓(xùn)練方案小組合作：是 否R小組成員：無實驗?zāi)康模赫莆斩嘣€性回歸模型估計和檢驗的方法。實驗場地及儀器、設(shè)備和材料實驗室：普通配置的計算機，Eviews軟件及常用辦公軟件。實驗訓(xùn)練內(nèi)容（包括實驗原理和操作步驟）：【實驗步驟】（一）國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長模型：分析廣東省國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長，根據(jù)廣東數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)見“表：

2、廣東省宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)-第三章.xls”文件，各變量的表示按照試驗指導(dǎo)課本上的來表示）選擇不變價GDP（GDPB）、不變價資本存量（ZC）和從業(yè)人員（RY），把GDPB作為因變量，ZC和RY作為兩個解釋變量進行二元線性回歸分析。要求：按照試驗指導(dǎo)課本，分別作：1作散點圖（GDPB同ZC，GDPB同RY）（結(jié)果控制在本頁）2進行因果關(guān)系檢驗（GDPB同ZC，GDPB同RY）（結(jié)果控制在本頁）（1）GDPB同ZC的因果分析Pairwise Granger Causality TestsDate: 12/01/13 Time: 14:39Sample: 1978 2005Lags: 2 Nul

3、l Hypothesis:ObsF-StatisticProb.  ZC does not Granger Cause GDPB 26 3.849390.0376 GDPB does not Granger Cause ZC 19.07482.E-05（2）GDPB同RY的因果分析Pairwise Granger Causality TestsDate: 12/01/13 Time: 14:39Sample: 1978 2005Lags: 3 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProb. 

4、 RY does not Granger Cause GDPB 25 2.887440.0641 GDPB does not Granger Cause RY 3.463090.0382 從因果關(guān)系檢驗看，ZC明顯影響GDPB,RY不太明顯，這是可以理解的，計劃經(jīng)濟時期存在著隱性失業(yè)，使得勞動力的變化對產(chǎn)出的影響不太明顯。3作GDPB同ZC和RY的多元線性回歸，寫出模型估計的結(jié)果，并分析模型檢驗是均否通過？（三個檢驗）（結(jié)果控制在本頁）所以，由上圖可得，多元線性回歸方程為GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.5997

5、故，估計方程的判定系數(shù)R=0.999085接近1；參數(shù)顯著性t檢驗值大于2；方程顯著性F檢驗顯著。4將建立的二元回歸模型（GDPB同ZC和RY）同一元回歸模型（GDPB同ZC、GDPB同RY）相比較，分析優(yōu)點。（結(jié)果控制在本頁）（1）GDPB同ZC一元回歸模型如下 : （2）GDPB同RY一元回歸模型如下: 由于建立的二元回歸模型（GDPB同ZC和RY）的調(diào)整的判定系數(shù)為0.999085，故，建立的二元回歸模型（GDPB同ZC和RY）同一元回歸模型（GDPB同ZC、GDPB同RY）相比較，其優(yōu)點是比下面的兩個一元回歸模型有明顯改善。5結(jié)合相關(guān)的經(jīng)濟理論，分析估計的二元回歸模型的經(jīng)濟意義。（結(jié)果

6、控制在本頁）由于二元回歸模型GDPB=0.377170*ZC+0.353689*RY-800.5997所以說，模型估計結(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，當年GDPB每增加1個單位，ZC會增加0.377170個單位，RY會增加0.353689個單位。（二）宏觀經(jīng)濟模型：根據(jù)廣東數(shù)據(jù)，研究廣東省居民消費行為、固定資產(chǎn)投資行為、貨物和服務(wù)凈出口行為和存貨行為，分別建立居民消費模型、固定資產(chǎn)投資模型、貨物和服務(wù)凈出口模型和存貨增加模型。要求：按照試驗指導(dǎo)課本，分別作出以下模型，并對需要改進的模型進行改進。寫出最終估計的模型結(jié)果，并結(jié)合相關(guān)的經(jīng)濟理論，分析模型的經(jīng)濟意義。（數(shù)據(jù)見“表：廣東省宏觀經(jīng)濟

7、數(shù)據(jù)-第三章.xls”文件，各變量的表示按照試驗指導(dǎo)課本上的來表示。）1居民消費模型（結(jié)果控制在本頁）Pairwise Granger Causality TestsDate: 12/01/13 Time: 15:23Sample: 1978 2005Lags: 2 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProb.  LB does not Granger Cause XFJ 26 7.190100.0042 XFJ does not Granger Cause LB 5.455160.0124從散點圖

8、看，它們具有線性關(guān)系，從因果關(guān)系檢驗看到它們之間似乎具有雙向因果關(guān)系，宏觀經(jīng)濟中確實如此。進行一元線性回歸如下：Dependent Variable: XFJMethod: Least SquaresDate: 12/01/13 Time: 15:25Sample: 1978 2005Included observations: 28CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  LB0.9867020.01691658.330100.0000C-75.9966259.99073-1.2668060.2165R-squared0.992416&

9、#160;   Mean dependent var2362.277Adjusted R-squared0.992125    S.D. dependent var2565.722S.E. of regression227.6909    Akaike info criterion13.76260Sum squared resid1347921.    Schwarz criterion13.85776Log likelihood-190.676

10、5    Hannan-Quinn criter.13.79169F-statistic3402.401    Durbin-Watson stat0.701578Prob(F-statistic)0.000000所以，由上圖可得，一元線性回歸方程為 XFJ=0.986702*LB-75.99662除勞動報酬LB外，企業(yè)盈余YY也會影響居民消費XFJ，看散點圖和因果關(guān)系檢驗。Pairwise Granger Causality TestsDate: 12/01/13 Time: 15:33Sample: 1978

11、2005Lags: 1 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProb.  YY does not Granger Cause XFJ 27 4.257200.0501 XFJ does not Granger Cause YY 0.093580.7623從散點圖看和因果關(guān)系檢驗看應(yīng)該把YY引入方程中，進行一元線性回歸如下：Dependent Variable: XFJMethod: Least SquaresDate: 12/01/13 Time: 15:34Sample: 1978 2005Incl

12、uded observations: 28CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  LB0.7408080.03289322.521990.0000YY0.3620750.0464527.7946920.0000C46.9151336.602821.2817350.2117R-squared0.997789    Mean dependent var2362.277Adjusted R-squared0.997612    S.D. dependent var

13、2565.722S.E. of regression125.3710    Akaike info criterion12.60139Sum squared resid392946.9    Schwarz criterion12.74412Log likelihood-173.4194    Hannan-Quinn criter.12.64502F-statistic5641.541    Durbin-Watson stat1.1

14、22075Prob(F-statistic)0.000000顯然回歸得到改善，引入YY是正確的，最后得到回歸方程XFJ=0.740808*LB+0.362075*YY+46.915132固定資產(chǎn)投資模型（結(jié)果控制在本頁）進行三元線性回歸如下：Dependent Variable: TZGMethod: Least SquaresDate: 12/01/13 Time: 15:38Sample: 1978 2005Included observations: 28CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  ZJ1.1118640.243152

15、4.5727160.0001YY0.4316920.0525668.2123520.0000CZ0.1432100.4053080.3533380.7269C31.2762527.825171.1240270.2721R-squared0.997573    Mean dependent var1628.997Adjusted R-squared0.997270    S.D. dependent var2003.852S.E. of regression104.7010   

16、0;Akaike info criterion12.27166Sum squared resid263095.1    Schwarz criterion12.46197Log likelihood-167.8032    Hannan-Quinn criter.12.32984F-statistic3288.646    Durbin-Watson stat1.298515Prob(F-statistic)0.000000現(xiàn)在分別去掉一個解釋變量進行三個二元回歸如下：（1）

17、Dependent Variable: TZGMethod: Least SquaresDate: 12/01/13 Time: 15:40Sample: 1978 2005Included observations: 28CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  ZJ1.1918780.08699313.700910.0000YY0.4384220.0481299.1093650.0000C33.6561326.520921.2690410.2161R-squared0.997561    Mea

18、n dependent var1628.997Adjusted R-squared0.997366    S.D. dependent var2003.852S.E. of regression102.8521    Akaike info criterion12.20542Sum squared resid264463.7    Schwarz criterion12.34815Log likelihood-167.8758    H

19、annan-Quinn criter.12.24905F-statistic5111.852    Durbin-Watson stat1.370345Prob(F-statistic)0.000000（2）Dependent Variable: TZGMethod: Least SquaresDate: 12/01/13 Time: 15:42Sample: 1978 2005Included observations: 28CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  ZJ1.0985780.465

20、0212.3624280.0262CZ1.3493010.7224791.8676010.0736C-45.6139450.11293-0.9102230.3714R-squared0.990754    Mean dependent var1628.997Adjusted R-squared0.990014    S.D. dependent var2003.852S.E. of regression200.2421    Akaike info criterion13.5

21、3789Sum squared resid1002422.    Schwarz criterion13.68062Log likelihood-186.5304    Hannan-Quinn criter.13.58152F-statistic1339.431    Durbin-Watson stat0.436795Prob(F-statistic)0.000000（3）Dependent Variable: TZGMethod: Least SquaresDate:

22、12/01/13 Time: 15:43Sample: 1978 2005Included observations: 28CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  YY0.4300930.0704536.1047090.0000CZ1.8692780.1978469.4481350.0000C20.9189337.170150.5627880.5786R-squared0.995459    Mean dependent var1628.997Adjusted R-squared0.995096&

23、#160;   S.D. dependent var2003.852S.E. of regression140.3301    Akaike info criterion12.82683Sum squared resid492313.8    Schwarz criterion12.96957Log likelihood-176.5756    Hannan-Quinn criter.12.87047F-statistic2740.226

24、0;   Durbin-Watson stat0.751924Prob(F-statistic)0.000000從上面三個回歸可以結(jié)果看出，只要固定資產(chǎn)折舊ZJ和財政支出CZ其中一個不在方程中，回歸就能得到很好的擬合。現(xiàn)在暫且取最后一個回歸方程來使用。 方程為 TZG=0.430093*YY+1.869278*CZ+20.91893。3貨物和服務(wù)凈流出模型（結(jié)果控制在本頁）Dependent Variable: CKMethod: Least SquaresDate: 11/29/13 Time: 15:44Sample: 1978 2005I

25、ncluded observations: 28CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  GDP0.0993160.00555217.888130.0000C-112.981345.74528-2.4697920.0204R-squared0.924852    Mean dependent var427.0379Adjusted R-squared0.921962    S.D. dependent var651.0303S.E. of regression

26、181.8672    Akaike info criterion13.31318Sum squared resid859967.3    Schwarz criterion13.40834Log likelihood-184.3845    Hannan-Quinn criter.13.34227F-statistic319.9853    Durbin-Watson stat0.959767Prob(F-statistic)0.00

27、0000從散點圖和因果關(guān)系檢驗看它們具有關(guān)系，進行一元線性回歸如下：Dependent Variable: CKMethod: Least SquaresDate: 04/25/14 Time: 17:53Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  GDP0.0993160.00555217.888130.0000C-112.981345.74528-2.4697920.0204R-squared0.924852  

28、60; Mean dependent var427.0379Adjusted R-squared0.921962    S.D. dependent var651.0303S.E. of regression181.8672    Akaike info criterion13.31318Sum squared resid859967.3    Schwarz criterion13.40834Log likelihood-184.3845  &

29、#160; Hannan-Quinn criter.13.34227F-statistic319.9853    Durbin-Watson stat0.959767Prob(F-statistic)0.000000所有收集到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，年利率LL是一個可以考慮引入的因素，引入LL進行二元線性回歸如下：Dependent Variable: CKMethod: Least SquaresDate: 04/25/14 Time: 17:55Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoe

30、fficientStd. Errort-StatisticProb.  GDP0.0882390.00552515.970670.0000LL-42.6598911.83064-3.6058800.0014C202.217395.250382.1230080.0438R-squared0.950564    Mean dependent var427.0379Adjusted R-squared0.946609    S.D. dependent var651.0303S.E. of regre

31、ssion150.4304    Akaike info criterion12.96584Sum squared resid565732.7    Schwarz criterion13.10857Log likelihood-178.5217    Hannan-Quinn criter.13.00947F-statistic240.3512    Durbin-Watson stat1.504205Prob(F-statistic

32、)0.000000最后得到回歸方程 CK=0.0882381995057*GDP42.665702172*LL+202.2488405394存貨增加模型（結(jié)果控制在本頁）根據(jù)廣東數(shù)據(jù)，建立存貨增加TZC的二元回歸模型如下： TZC=c+aCX+bPSL+u 進行估計，結(jié)果為：Dependent Variable: TZCMethod: Least SquaresDate: 04/25/14 Time: 18:05Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-Stat

33、isticProb.  CX0.0306330.0047396.4638880.0000PSL1.7808060.1988598.9551120.0000C-209.054645.84519-4.5600130.0001R-squared0.952473    Mean dependent var424.3629Adjusted R-squared0.948671    S.D. dependent var392.2360S.E. of regression88.86446  

34、;  Akaike info criterion11.91306Sum squared resid197422.3    Schwarz criterion12.05579Log likelihood-163.7828    Hannan-Quinn criter.11.95669F-statistic250.5102    Durbin-Watson stat2.164713Prob(F-statistic)0.000000故，方程為：TZC=0.0306327182422*CX+1.78080576578*PSL209.054640067 二、實驗總結(jié)與評價實驗總結(jié)（包括實驗數(shù)據(jù)分析、實驗結(jié)果、實驗過程中出現(xiàn)的問題及解決方法等）： 1、多元線性回歸模型是將總體回歸函數(shù)描述為一個被解釋變量與多個解釋變量之間線性關(guān)系的模型。通常多元線性回歸模型可以用矩陣形式表示。 2、多元線性回歸模型中對隨機擾動項U的假定