實(shí)驗(yàn)二新的學(xué)習(xí)課件

實(shí)驗(yàn)二新的學(xué)習(xí)課件第1頁(yè)/共34頁(yè)實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c實(shí)驗(yàn)內(nèi)容【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆諏?duì)一元線性回歸模型的參數(shù)利用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)的方法；能夠把Eviews輸出結(jié)果看懂并寫(xiě)出分析報(bào)告?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容】一、一元線性回歸模型參數(shù)估計(jì)；二、利用一元線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。第2頁(yè)/共34頁(yè)實(shí)驗(yàn)步驟一、建立工作文件鍵入CREATEA8597二、輸入數(shù)據(jù)：鍵入命令：DATAYX

輸入每個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。三、圖形分析：作圖Y對(duì)X的趨勢(shì)圖和散點(diǎn)圖。趨勢(shì)圖：PLOTYX

相關(guān)圖：SCATXY觀察二者的關(guān)系。并把圖復(fù)制到一個(gè)word文檔。

第3頁(yè)/共34頁(yè)表1我國(guó)文教衛(wèi)財(cái)政支出與財(cái)政收入統(tǒng)計(jì)資料（單位：億元）年份文教衛(wèi)財(cái)政支出財(cái)政收入年份文教衛(wèi)財(cái)政支出財(cái)政收入19781131132198848623571979132114619895532665198015611601990617293719811711176199170831491982197121219927933483198322413671993958434919842631643199412785218198531720051995146762421986380212219961704740819874032199199719048651第4頁(yè)/共34頁(yè)四、估計(jì)線性回歸模型利用表1數(shù)據(jù)建立我國(guó)文教財(cái)政支出的一元線性回歸模型：，利用最小二乘法估計(jì)參數(shù)：命令方式：LSYCX，其中，C為EViews軟件的保留字，代表常數(shù)項(xiàng)菜單方式：（1）點(diǎn)擊Quick\EstimateEquation；（2）在彈出的方程設(shè)定框內(nèi)輸入模型：

YCX或Y=C（1）+C（2）*X

（3）OK后輸出結(jié)果。第5頁(yè)/共34頁(yè)實(shí)驗(yàn)一：Eviews軟件的基本操作【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹苛私釫views軟件的基本操作對(duì)象，掌握軟件的基本操作，能利用Eviews軟件進(jìn)行圖形分析和描述性統(tǒng)計(jì)分析及其描述性統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容】

一、工作文件建立的與數(shù)據(jù)的輸入方式；二、圖形分析與描述統(tǒng)計(jì)分析；三、描述性統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)。第6頁(yè)/共34頁(yè)EViews主窗口中打開(kāi)方程窗口

第7頁(yè)/共34頁(yè)說(shuō)明1.方程窗口的上半部分為參數(shù)估計(jì)結(jié)果，其中第1列為解釋變量名（包括常數(shù)項(xiàng)），第2列為相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)值，第3列為參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差SE(),第4列為t統(tǒng)計(jì)量值，第5列為t檢驗(yàn)的雙側(cè)概率值p，即: P（｜t｜>ti）＝p（i=1,2）在實(shí)際應(yīng)用中，用p值更方便，即概率值提供的信息也是很有用的，p值是統(tǒng)計(jì)量精確的顯著性水平。

第8頁(yè)/共34頁(yè)什么是P值?(P-value)（1）P-值是一個(gè)概率值（2）如果原假設(shè)為真，P-值是抽樣分布中大于或小于樣本統(tǒng)計(jì)量的概率左側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，P-值為曲線下方小于等于檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量部分的面積右側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，P-值為曲線下方大于等于檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量部分的面積（3）被稱(chēng)為觀察到的(或?qū)崪y(cè)的)顯著性水平

H0

能被拒絕的最小值第9頁(yè)/共34頁(yè)左側(cè)檢驗(yàn)的P值H0值臨界值a樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域抽樣分布1-置信水平計(jì)算出的樣本統(tǒng)計(jì)量P值第10頁(yè)/共34頁(yè)右側(cè)檢驗(yàn)的P值H0值臨界值a拒絕域抽樣分布1-置信水平計(jì)算出的樣本統(tǒng)計(jì)量P值第11頁(yè)/共34頁(yè)雙側(cè)檢驗(yàn)的P值/

2

/

2

Z拒絕拒絕H0值臨界值計(jì)算出的樣本統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出的樣本統(tǒng)計(jì)量臨界值1/2P值1/2P值第12頁(yè)/共34頁(yè)利用P值進(jìn)行檢驗(yàn)(決策準(zhǔn)則)1.單側(cè)檢驗(yàn)若p-值>

,不拒絕H0若p-值<,拒絕H02.雙側(cè)檢驗(yàn)若p-值>

,不拒絕H0

若p-值<,拒絕H0第13頁(yè)/共34頁(yè)p值的實(shí)際意義p值度量的是拒絕正確的原假設(shè)的概率，因而不需要從t分布表查臨界值，使t檢驗(yàn)更加方便。

p值越大，錯(cuò)誤的拒絕原假設(shè)的可能性就越大，p值越小，拒絕原假設(shè)時(shí)就越放心。對(duì)參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)來(lái)說(shuō)，如果截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)的t檢驗(yàn)值的p值都很小。說(shuō)明截距和斜率都顯著不為零。因?yàn)樵诰芙^原假設(shè)（零假設(shè)）的過(guò)程中,犯錯(cuò)誤的概率很小。第14頁(yè)/共34頁(yè)2.方程窗口的下半部分各統(tǒng)計(jì)量的含義R-squared 判定系數(shù)R2AdjustedR-squared 調(diào)整的判定系數(shù)S.E.ofregression回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)誤差Sumsquaredresid殘差平方和Loglikelihood 對(duì)數(shù)似然函數(shù)Durbin-WatsonstatD-W統(tǒng)計(jì)量Akaikeinfocriter 赤池信息準(zhǔn)則Schwarzcriterion 施瓦茲準(zhǔn)則F-statistic F統(tǒng)計(jì)量第15頁(yè)/共34頁(yè)其中：赤遲信息準(zhǔn)則的定義為

施瓦茲信息準(zhǔn)則定義為式中RSS是殘差平方和，n為樣本容量，m為模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)。這兩個(gè)指標(biāo)從另一個(gè)側(cè)面說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度。

第16頁(yè)/共34頁(yè)3．點(diǎn)擊方程窗口中的Resids按鈕，將顯示模型的擬合圖和殘差圖第17頁(yè)/共34頁(yè)如圖1第18頁(yè)/共34頁(yè)點(diǎn)擊View\Actual，F(xiàn)itted，Residual\Table，可以得到擬合值和殘差的有關(guān)計(jì)算結(jié)果第19頁(yè)/共34頁(yè)4．在方程窗口中點(diǎn)擊Name按鈕，可以將當(dāng)前方程按用戶(hù)指定的名稱(chēng)保存在工作文件中。點(diǎn)擊Estimate按鈕重新估計(jì)方程時(shí)，命名方程中的估計(jì)結(jié)果也會(huì)隨之改變。如果采用命名的方式保存不同的估計(jì)方程，則只能在命令窗口中重新鍵入LS命令。5．點(diǎn)擊方程窗口中的Estimate按鈕，將彈出如下圖所示的對(duì)話框。在方程描述框中可以重新定義方程中的變量及其函數(shù)形式，也可以重新設(shè)定樣本區(qū)間，選擇其它參數(shù)估計(jì)方法等等。說(shuō)明第20頁(yè)/共34頁(yè)6．Freeze按紐是將當(dāng)前方程窗口中的內(nèi)容“固化”成一個(gè)二維表格，以便編輯和保存；Stats按紐是將窗口切換到最初的估計(jì)結(jié)果窗口；方程窗口中的Forcast按紐是使用當(dāng)前方程進(jìn)行預(yù)測(cè)。第21頁(yè)/共34頁(yè)五、回歸分析結(jié)果的表述簡(jiǎn)單線性回歸模型經(jīng)過(guò)估計(jì)、檢驗(yàn)之后，一般用下面格式表述：

：(18.71）（0.0363）：（-6.38）（14.02）

P:(0.000)R2=0.9622F=18.18705(P=0.000316)DW=1.391495按這種格式報(bào)告回歸分析的計(jì)算結(jié)果，一是比較規(guī)范簡(jiǎn)潔，二是可以較容易地看出所估計(jì)的回歸系數(shù)是否顯著。所以在運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行分析時(shí)，這種報(bào)告方式被廣泛采用。第22頁(yè)/共34頁(yè)六、一元線性回歸模型預(yù)測(cè)

假定利用解釋變量的趨勢(shì)方程預(yù)測(cè)出1998年的財(cái)政收入為X1998，在此基礎(chǔ)上再預(yù)測(cè)被解釋變量的值，利用EViews預(yù)測(cè)步驟如下。1.點(diǎn)擊Procs鍵選Changeworkfilerange功能。在彈出的對(duì)話框的Enddata選擇框處改為1998。點(diǎn)擊OK鍵。2.雙擊工作文件的Sample:19781997區(qū)域，在彈出的對(duì)話框的Samplerangepairs選擇框處把1997改為1998。第23頁(yè)/共34頁(yè)預(yù)測(cè)步驟3.在Objects菜單中，點(diǎn)擊NewObject，在NewObject對(duì)話框里TpyeforObject選Series，并在NameforObject上定義變量名為T(mén)，點(diǎn)擊OK，屏幕出現(xiàn)數(shù)組編輯窗口，點(diǎn)擊Edit+/-鍵，使X數(shù)據(jù)窗口處于可編輯狀態(tài)，然后錄入數(shù)據(jù)T從1到21.4.雙擊選取的變量X,T，并在彈出的菜單中選擇openGroup，則打開(kāi)新的數(shù)組窗口，在數(shù)據(jù)窗口中點(diǎn)擊Procs/MakeEquation，則打開(kāi)一個(gè)方程描述窗口，定義方程和樣本區(qū)間(1978,19977)，點(diǎn)擊OK進(jìn)行估計(jì)，屏幕顯示有關(guān)估計(jì)結(jié)果。第24頁(yè)/共34頁(yè)預(yù)測(cè)步驟

5.在估計(jì)結(jié)果Equation框中，點(diǎn)擊Forecast，得對(duì)話框，在對(duì)話框中的Forecastname有默認(rèn)預(yù)測(cè)值變量，將ForecastSample變?yōu)?978至1998，點(diǎn)擊OK，即得到模型估計(jì)值及標(biāo)準(zhǔn)誤差的圖形,同時(shí)在Workfile窗口可看到新增加的變量序列。6.雙擊選取的變量X,，并在彈出的菜單中選擇openGroup，則打開(kāi)新的數(shù)組窗口，把的1998年預(yù)測(cè)值,復(fù)制到X的相應(yīng)年份。第25頁(yè)/共34頁(yè)預(yù)測(cè)步驟7.雙擊選取的變量Y,X，并在彈出的菜單中選擇openGroup，則打開(kāi)新的數(shù)組窗口，在數(shù)據(jù)窗口中點(diǎn)擊Procs/MakeEquation，則打開(kāi)一個(gè)方程描述窗口，定義方程和樣本區(qū)間(1978,1998)，點(diǎn)擊OK進(jìn)行估計(jì)，屏幕顯示Y與X回歸估計(jì)結(jié)果。第26頁(yè)/共34頁(yè)預(yù)測(cè)步驟8.在Y與X回歸估計(jì)結(jié)果Equation框中，點(diǎn)擊Forecast，得對(duì)話框，在對(duì)話框中的Forecastname有默認(rèn)預(yù)測(cè)值變量，在S.E選擇框處填入se，表示Yt的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差,將ForecastSample變?yōu)?980至2009，點(diǎn)擊OK，即得到模型估計(jì)值及標(biāo)準(zhǔn)誤差的圖形,同時(shí)在Workfile窗口可看到新增加的變量序列yf

。雙擊yf序列，可以看到。預(yù)測(cè)值。第27頁(yè)/共34頁(yè)預(yù)測(cè)步驟9．雙擊選取的變量Y,X，并在彈出的菜單中選擇openGroup，則打開(kāi)新的數(shù)組窗口，選中所有數(shù)據(jù)后右擊，在彈出的菜單中選擇copy,在彈出的窗口選擇unformatted-copy后點(diǎn)擊OK。10．在計(jì)算機(jī)程序菜單中點(diǎn)擊SPSSforWindows打開(kāi)數(shù)據(jù)編輯窗口，右擊第一行第一列單元格，在彈出的菜單中選擇paste，把Y和X的數(shù)據(jù)粘貼到數(shù)據(jù)編輯窗口,

第28頁(yè)/共34頁(yè)按Analyze→Regression→Linear順序選擇回歸；在線性回歸對(duì)話框中，把Y選入Dependent,X選入Independent,單擊Save選項(xiàng)，并在Save對(duì)話框中的PredictionIntervals欄中，選擇平均值預(yù)測(cè)（Mean）個(gè)別值預(yù)測(cè)(Individual)和相應(yīng)的置信水平；在預(yù)測(cè)值欄中，選擇非標(biāo)準(zhǔn)化值（Unstandardized），點(diǎn)擊Continue,最后點(diǎn)擊線性回歸對(duì)話框中的OK，在數(shù)據(jù)編輯窗口就可看到預(yù)測(cè)值（pre）以及平均值的預(yù)測(cè)區(qū)間下限（lmci）、上限（umci）和個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間下限（lici）、上限（uici）。預(yù)測(cè)步驟第29頁(yè)/共34頁(yè)將整個(gè)樣本的解釋變量的實(shí)際值代人樣本回歸函數(shù)