一元線性回歸 案例分析1

第六節(jié)案例分析教學(xué)目的：?復(fù)習(xí)所學(xué)簡單線性回歸模型的基本理論?初步掌握用簡單線性回歸模型解決實際經(jīng)濟問題的能力?熟悉計量軟件Eviews的基本操作案例1：研究某市城鎮(zhèn)居民年人均可支配收入X與年人均消費性支出Y的關(guān)系。1980年~1998年樣本觀測值見下表。obsXY1980526.9200474.72001981532.7200479.94001982566.8100488.10001983591.1800509.58001984699.9600576.35001985744.0600654.73001986851.2000755.56001987884.4000798.63001988847.2600815.40001989820.9900718.37001990884.2100767.16001991903.6600759.49001992984.0900820.250019931035.260849.780019941200.900974.700019951289.7701040.98019961432.9301099.27019971538.9701186.11019981663.6301252.530第一步：建立Eviews數(shù)據(jù)文件1、創(chuàng)建工作文件步驟：從Eviews主菜單中點擊File^New^Workfile^2、輸入起止時間。步驟：在出現(xiàn)的對話框中輸入日期（本例是年數(shù)），之后點I皿此時會得到一個尚未命名的工作文件。3.設(shè)定樣本點范圍步驟：從Eviews主菜單中點擊Quick—Sample...，得到樣本點設(shè)定對話框。

輸入樣本點范圍，點擊—^，完成樣本點設(shè)定。4.樣本數(shù)據(jù)輸入鍵盤輸入方法。從Eviews主菜單中點擊Quick一EmptyGroup(EditSeries)

出現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入框，通過鍵盤輸入各個數(shù)據(jù)（回車鍵或上、下鍵確認(rèn)數(shù)據(jù)的輸入）。

運用復(fù)制、粘貼功能輸入；在給定的觀測值表格中復(fù)制需要的數(shù)據(jù)序列，借助于粘貼功能將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)輸入框的對應(yīng)單元格內(nèi)。

由其他數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入。下一個案例中給出5.修改序列名稱首先進入數(shù)據(jù)的可編輯狀態(tài)（此狀態(tài)中有數(shù)據(jù)輸入條）：鍵盤輸入數(shù)據(jù)后即為此狀態(tài)；拷貝數(shù)據(jù)后自動進入此狀態(tài)。之后在數(shù)據(jù)的可編輯狀態(tài)下選擇obs項目的數(shù)據(jù)（即數(shù)據(jù)前面的第一條記錄），輸入新的序列名稱（如X）

輸入回車鍵，確認(rèn)輸入操作。出現(xiàn)修改確認(rèn)對話框，點擊I匚宴3鍵，確認(rèn)修改。

第二步建立數(shù)學(xué)模型1.繪制散點圖步驟：從Eviews主菜單中點擊Quick—G^aph—Scatter

在SeriesList對話框中輸入XY,點擊一一，繪制散點圖。建立一元線性回歸模型Y=。+。X+ui12ii2.估計參數(shù)樣本回歸模型Y=B+BX+et12tt步驟：Quick—EstimateEquation...打開方程估計對話框在模型對話框中，Method一欄選擇leastsquares，在EquationEstimation中輸入YCX按下I確定按鈕，得到結(jié)果:

即樣本回歸方程為:y=135.31+0.69x(5.47)(28.04),,2=0.98括號內(nèi)數(shù)字為回歸系數(shù)對應(yīng)的t統(tǒng)計量的值。4.評價模型1)對回歸方程的結(jié)構(gòu)分析：￥1=0.69是樣本回歸方程的斜率，表示某市城鎮(zhèn)居民的邊際消費傾向，說明年人均可支配收入每增加1元，將0?69元用于消費性支出；住0=135.31是樣本回歸方程的截距，表示不受可支配收入影響的自發(fā)消費行為。兩者的符號和大小，均符合經(jīng)濟理論及目前某市的實際情況。2）統(tǒng)計檢驗:r2=0.98說明總離差平方和的98%被樣本回歸直線解釋,僅有2%未被解釋，因此樣本回歸直線對樣本點的擬合優(yōu)度是很高的。給出顯著性水平a=0.05，查自由度v=19-2=17的t分布表，得臨界值匕25（17）=2.11，七=5.47>2.11，匕=28.04>2.11，因此回歸系數(shù)均顯著不為零，回歸模型中應(yīng)包含常數(shù)項，X對Y有顯著影響，此模型是比較好的。5.預(yù)測假如給定1999年和2000年的人均可支配收入分別為1763元和1863元，求對應(yīng)的人均消費性支出預(yù)測值。編輯變量X的數(shù)據(jù)，輸入X1999和X2000框。在回歸模型估計結(jié)果窗口的命令行中點擊Forecast，激活預(yù)測對話在SeriesNames的Forecast框中輸入預(yù)測結(jié)果變量名YF;在Forecastsample框中輸入19992000，指定預(yù)測的年份；默認(rèn)選擇靜態(tài)預(yù)測。點擊|邸，得到1999年和2000年的某市城鎮(zhèn)居民年人均消費性支出預(yù)測值分別為1354.869和1424.045元。EViewsFileEditObjectViewProcQuick0^+1onsWirLdowHelp-Inix|□View|Proc1863obs19901991199219931994199519961997199819992000Forecast:￥FActual:YForecastsample:198020001ncludedobservations:19RijijtMeanSquaredErrur33.47303Me3nAbsuluteErrur25.61605MeanAbs.F'ercentError3.660255TheiIInequalityCoefficient0.020334BiasProportion0.000000VarianceProportion0.00534：：CovarianceProportionU.994ti52Fath=d：^dociuTiHntEaiLdsettingE繪制預(yù)測折線圖步驟：從Eviews主菜單中點擊Quick^Graph^Linegraph在SeriesList對話框中輸入YYF,點擊一一按鈕，繪制折線圖。-Inix|Path=d：\docuirierL+sandse11ingsWF=untitledDB=hoilh|yyf|d-