實驗三多元線性回歸模型地估計和檢驗

1、實用標準文案實驗三多元線性回歸模型的估計和檢驗一、實驗?zāi)康模?掌握多元線性回歸模型的估計和檢驗方法二、預(yù)備知識： 普通最小二乘法 (OLS)三、實驗內(nèi)容： 選擇方程進行多元線性回歸四、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：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P100 P102 ，分別作：1、作散點圖（ GDPB

2、同ZC，GDPB同 RY）2、進行因果關(guān)系檢驗（ GDPB 同ZC，GDPB 同RY）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）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。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。精彩文檔實用標準文案（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)

3、課本P105 P112 ，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2 、固定資產(chǎn)投資模型3 、貨物和服務(wù)凈流出模型4 、存貨增加模型精彩文檔實用標準文案（三）實驗總結(jié)和評價1、總結(jié)本次實驗的實驗成果、遇到的問題和收獲。（50 字左右）2、將本實驗同“實驗二”相比較，比較有哪些不同，又有何收獲。（50 字左右）3、學習的自我評價：評價自我對本課程知識內(nèi)容的掌握程度、對實驗操作的掌握熟練情況以及在接下

4、來的學習中需要從哪些方面進行努力和提高。（50 字左右）精彩文檔實用標準文案（四）課外練習選擇一個你關(guān)心的經(jīng)濟問題，根據(jù)實際和經(jīng)濟理論尋找其影響因素，選取其中的主要影響因素， 查找數(shù)據(jù)，試著建立計量經(jīng)濟模型， 分析這些影響因素是如何影響你所關(guān)心得經(jīng)濟問題的。結(jié)合作出的計量經(jīng)濟模型，試著解釋實際問題。12000100008000F 6000X4000200000200040006000800010000TZ精彩文檔實用標準文案12000100008000F 6000X400020000040008000120001600020000CXPairwise Granger Causality Tes

5、tsDate: 05/22/11Time: 09:16Sample: 1978 2005Lags: 2Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbabilityXF does not Granger Cause TZ2618.34302.5E-05TZ does not Granger Cause XF0.629410.54267精彩文檔實用標準文案Pairwise Granger Causality TestsDate: 05/22/11Time: 09:18Sample: 1978 2005Lags: 2Null Hypothesis:ObsF-StatisticP

6、robabilityXF does not Granger Cause CX2611.31570.00046CX does not Granger Cause XF1.087820.35520Dependent Variable: XFMethod: Least SquaresDate: 05/22/11Time: 09:22Sample: 1978 2005Included observations: 28CoefficienVariabletStd. Errort-StatisticProb.CX0.1838970.0425944.3174260.0002TZ0.9753250.1006009.6950380.0000C165.600941.588943.9818500.0005精彩文檔實用標準文案R-squared0.998397Mean dependent var2956.988Adjusted R-squared0.998269S.D. dependent var3323.637S.E. of regression138.2725Akaike info criterion12.79729Sum squared resid477982.4Schwarz criteri