計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)課報(bào)告文檔

實(shí)實(shí)驗(yàn)報(bào)告1學(xué)生姓名指導(dǎo)教師實(shí)驗(yàn)時(shí)間教師評(píng)分教師評(píng)語(yǔ)：成績(jī)：2掌握利用Eviews的窗口操作功能作歸方程和多元回歸方程等基本技能；4通過(guò)自尋題目，鍛煉分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力；5學(xué)會(huì)撰寫(xiě)實(shí)驗(yàn)報(bào)告。YY）：（1）作出散點(diǎn)圖，建立財(cái)政收入隨國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變化的一元線性回歸模型，并解釋斜率的經(jīng)濟(jì)意義；步驟：表中。練習(xí)：人口出生率、死亡率如下：?jiǎn)挝唬?物價(jià)指數(shù)。Y建立多元回歸模型和比較、篩選模型Date:01/09/13Includedobservations:CS.E.ofregression=-6697.797+0.04662X2+0.606003X3+59.02519X4t＝(-2.225967)(5.060277)F=8671.463模型的計(jì)算結(jié)果表明，我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值邊際產(chǎn)出為0.04662，財(cái)政支出為內(nèi)生產(chǎn)總值t統(tǒng)計(jì)量值為5.060277，表明國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)稅收收入的影響是顯著的。其他t統(tǒng)計(jì)量值也都挺大的，所以都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。模型二：剔除x4時(shí)t＝(-1.638358)(4.55894)(15.06337)R從的結(jié)果看出，回歸系數(shù)的符號(hào)和數(shù)值也是合理的。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值邊際為因此模型1較模型2更為合理。練習(xí)二：建立我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)理論，生產(chǎn)函數(shù)的基本形式為：Y=f(t,L,K,ε)。其中，L、K分別為生產(chǎn)過(guò)程中投入的123456789模型一建立多元線性回歸模型t＝(1.446)(2.4935)(-0.7777)(7.4677)R資金的邊際產(chǎn)出為0.668104，技術(shù)進(jìn)步的影響使工業(yè)總產(chǎn)值平均每年遞增量t對(duì)工業(yè)總產(chǎn)值的總影響是顯著的。從圖看出，解釋變量資金K的t統(tǒng)計(jì)量值計(jì)量值都較小，未通過(guò)檢驗(yàn)。模型二建立剔除時(shí)間變量的二元線性回歸模型；t＝(-2.1875)(3.7804)(17.7267)R從圖的結(jié)果看出，回歸系數(shù)的符號(hào)和數(shù)值是合理的。勞動(dòng)力邊際產(chǎn)出為1.0467邊際產(chǎn)出為0.8642這段時(shí)期勞動(dòng)力投入的增加對(duì)我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)的模型三建立非線性回歸模型——C-D生產(chǎn)函數(shù)。在模型兩端同時(shí)取對(duì)數(shù)，得：lny=lnA+αlnL+βlnK+ε命令窗口中依次鍵入以下命令：LSLNYCLNLL得到C-D生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)方程為：ln=-0.9371+0.4388lnL+0.7161lnKR理，而且擬合優(yōu)度較模型2還略有提高，解釋變量都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。本溪本溪遼陽(yáng)淮南安陽(yáng)江門(mén)湛江茂名揚(yáng)州威海南通臺(tái)州溫州珠海長(zhǎng)沙鄭州廈門(mén)長(zhǎng)春青島杭州南京沈陽(yáng)西安武漢成都重慶天津深圳廣州北京上海 步擴(kuò)大。這說(shuō)明變量之間可能存在遞增的異方差性。和RSS2異方差性。即隨即誤差項(xiàng)的方差與解釋變量存在比較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，即認(rèn)為存在異方差性。由上述各回歸結(jié)果可知，各回歸模型中解釋變量（x^(-1),x^(-1/5%的顯著性水平上顯著。所以認(rèn)為存在異方差性。Obs*R-squared消除異方差.Obs*R-squared存在異方差.Obs*R-squaredOLS法的估計(jì)結(jié)果如下：（3.72185852.98751）通過(guò)殘差與殘差滯后一期的散點(diǎn)圖可以判斷，隨機(jī)干擾項(xiàng)存在正序列相關(guān)性。所以：方程為：et=0.857291et-1+εt方程為：et=1.198370et-1－0.419367et-2+εt可見(jiàn)：該模型存在二階序列相關(guān)。et=68.86242－0.001717et-1－0.304076(-0.5379)（-1.21905.8226-1.4460）義差分后不存在相關(guān)性。種植量（X4）等資料如下：元7.816.907.477.397.238.138.729.15人 10155.910954.712205.413638.115329.617615.020627.124262.329471.535289.540288.247269.959954.7頃Yt=-43030.12+367.2X1t+0.555X2t+0.004X3t-0.155X4t（4）解釋變量的變量顯著性檢驗(yàn)。H 由表中數(shù)據(jù)可知，該模型判定系數(shù)R2=0.979262,調(diào)整的判定系數(shù)R2=0.974654，（7）利用逐步回歸法擬合一個(gè)較為理想的回歸模型。分別作Y對(duì)X1，X2，X3，X4的一元回歸，數(shù)據(jù)結(jié)果如下：由圖可知：以X2為解釋變量的一元線性回歸方程擬合最好，修正的判定系數(shù)值最大，以這個(gè)模型為基礎(chǔ)，再分別加入X1，X3，X4進(jìn)行回歸分析 義不合理，說(shuō)明解釋變量間有多重共線性。版權(quán)聲明絕轉(zhuǎn)載，嚴(yán)禁剽竊、抄襲，文責(zé)自負(fù)；相關(guān)規(guī)則