計量經(jīng)濟(jì)學(xué)：實驗一、線性回歸模型

實驗一多元線性回歸

［實驗?zāi)康模菔箤W(xué)生掌握數(shù)據(jù)的輸入，掌握線性回歸分析的操作方法，進(jìn)行相關(guān)檢驗，并

能對結(jié)果加以分析和解釋，

［實驗內(nèi)容］①數(shù)據(jù)輸入、輸出及處理；②建立線性回歸模型；③相關(guān)檢驗：④對結(jié)果加

以分析。

［實驗步驟］數(shù)據(jù)輸入處理一建立模型一假設(shè)檢驗一分析預(yù)測

問題：對女性勞動參工率的決定因素進(jìn)行計量分析。數(shù)據(jù)dataLcsv

方法一：利用gretl軟件，gretl界面為:

?F)WMtnML3

點(diǎn)擊后會出現(xiàn)下面窗口:

點(diǎn)擊OK,找到數(shù)據(jù)datal.csv,點(diǎn)右下角Open

點(diǎn)擊No,得到:

filelootsQauyiewAddSampleVariableModd

dau4-5.gdt

10?，Variablename<Descriptivelabel

0constauto-generatedcomtant

Undated:Fullrange1?50

m2曰?:”惜0LiB&

這里各變量含義:

const-自動生成的固定項

wlfp-16歲以上女性參工率

yfT5歲以上女性收入中位數(shù)

ymT5歲以上男性收入中位數(shù)

educ-25歲以上女性初中以上學(xué)歷占比

ue-失業(yè)率

mr-15歲以上女性結(jié)婚占比

drT5歲以上女性離婚占比

urb-市區(qū)人口占比

whT6歲以上白人女性占比

估計的模型如下：

wljp=/?()+pxyf+yin+P3educ+/34ue+ft5mr+(36dr+(^urh+鳳wh+e

并給出自變量yf等分別為：17,30,80,6,55,10,60,65時,wlfp的預(yù)測值及95%的

置信區(qū)間。

菜單操作：

模型估計：點(diǎn)擊Model選OrdinaryLeastSquares,打開對話窗:

選中wlfp作為因變量，yf、ym等作為自變量，再點(diǎn)0K,得:

命令操作：

點(diǎn)擊File->scriptfiles->Newscript->gretlscript,

E*leloolsgy”-Add，?y，/-卜Help

Appenddm

日$41"dMA

G3Savedataas

￡xportd(*t.

QS?ndTo...

0dauMtCtrl3

▲d*AS@t

dorkfngdirectory...

Scriptfiles4UMrBe...

Sessionftlcs4Practkcfile.

RMab.^esgretlscript

functionfll^tgnuplot“rffX

CTH*XRscript

a4riar，vmt?Ya.-

打開程序輸入窗口

。啟GG9<W?，>U。入?*o=0X

輸入程序

opendata4-5

#導(dǎo)入數(shù)據(jù)，也可以用open"J:\ProgramFiles\gretl\data\data4-5.gdt*

model1<-olswlfpconstyfymeducuemrdrurbwh

#建模,const也可以寫成0

mode11.show

#查看模型結(jié)果，或者在grell:scriptoulpul窗口查看

Run

既可以執(zhí)行單條命令（選中某條命令，點(diǎn)Run按鈕即可），也可以同時執(zhí)行多條命令，直接

點(diǎn)擊Run按鈕。得到上面同樣的結(jié)果。

由于ym和mr不顯著，P值很大，因此我們設(shè)其前面的參數(shù)為0,命令窗口中輸入

restrict

b[3]=0

b[6]=0

endrestrict

執(zhí)行后得到：

?restrict

?b[3]=0

?b[6]-0

?endrestrict

Restrictionset

1：b[ym]-0

2：b[mr]=0

Teststatistic：F(2,41)-0.318535,withp-value-0.728997

Restrictedestimates:

coefficientstd.errort-ratiop-value

const41.83365.475287.6401.54e-09***

yf0.8492640.1581525.3702.99e-06***

ym0.00000D0.000000NANA

educ0.2491520.06909873.6060.0008***

ue-1.677580.276859-6.0593.00e-07***

mr0.0000000.000000NANA

dr0.4341040.2250801.9290.0604*

urb-0.09421720.0293363-3.2120.0025***

Wh-0.09608610.0352037-2.7290.0092***

StandarderrorofCheregression-2.14036

P值為0.728997,因此我們可認(rèn)為這兩個參數(shù)為0。這樣最終模型為:

卬加=41.834+0.849弁+0.249—1.678+0.434dr—0.094〃法一0.096iM

結(jié)果分析：

在其它因素不變的條件下，婦女工資每增長1000美元，會帶來婦女的參工率增加0.84%；

男性收入影響不顯著；

中學(xué)畢業(yè)婦女人數(shù)每增加魏，婦女參工率增加0.249%；

ue前為符號，表明失業(yè)率增加，婦女會放棄找工作，退出勞動力市場，失業(yè)率每增加戰(zhàn),

婦女參工率降低1.678%

離婚率增加會帶來參工率增加，5%顯著性水平上不顯著；

urb表明農(nóng)村人口較高地區(qū)婦女參工率高，農(nóng)村婦女要干很多農(nóng)活;

白種人口增加1%會使婦女參工率降低0.096%。

預(yù)測:在主窗口，點(diǎn)擊Data->Addobservations***

P|Addobservations

Numberofobservationstoadd:1

CancelOK

點(diǎn)擊OK。

回到主窗口，點(diǎn)擊Data->Selectall,再點(diǎn)擊Data->Editvalues,輸入第51個觀測值

以便預(yù)測。

點(diǎn)Applyo

打開modcll窗口，點(diǎn)Analysis->Forecasts,

改為0,不畫

0K,得

這樣,我們可以得到婦女參工率的預(yù)測值為58.0486,95%的置信區(qū)間信2.747,63.350］。

預(yù)測的命令操作：

addobs1

scalarn=$nobs

scalark=$nvars

yf[n]=17

ym[n]=30

educ-nl=8()

uc[n]=6

mr[n]=55

dr[n]=10

urb[n]=60

wh[n]=65

feastfwlfp-out-of-sample

scalarwlfpP=fwlfp[n]

genrtval=critical(t,n-k,0.025)

genrwlfpL=wlfpP-tval*$fccrr

genrwlfpU=wlfpP+tval*$fcerr

printwlfpPwlfpLwlfpU

#預(yù)測值、預(yù)測下限和上限

ff=$yhat

printff

方法二：利用EViws軟件，EViews軟件界面如下(菜單操作省略):

點(diǎn)擊file-New-Program,Hl現(xiàn)窗口:

在窗口里輸入下列程序，再點(diǎn)擊run：

createu50

cdK:\

readdatal.csv9

equationeql.Iswlfpcyfymeducucmrdrurbwh

freezeeql.results

freezeeql.waldc(3)=0,c(6)=0

scalarn=eql.?regobs

scalark=eql.?ncoef

pagestruct(end=@last+l)*

yf(n+l)=17

ym(n+l)=30

educ(n+l)=80

ue(n+l)=6

mr(n+l)=55

dr(n+l)=10

urb(n+l)=60

wh(n+1)=65

cql.forecastwlfpfs_se

genrypl=wlfpf(n)-@qtdist(0.975,n_k)*s_se(n)

genrypu=wlfpf(n)+Sqtdist(0.975,n-k)*sse(n)

groupexlwlfpf(n)yplypu

showexl

注：文件路彳仝在桌面時cdMC:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面"中需加入雙引號!

共產(chǎn)生下列四個窗口，其中包括工作表，里面為所生成的對象:

U)Workfil?:UNTITLED[=M目

[View||Proe][object]|Print^||s^ye|Qegils+/-][show||Fet^i|^StoreJ|Delete|[GerwJ[sampl^]

Range-151—51obsDisplayFilter:*

Sample.151—51obs

yrr>

K3ypl

ypu

wlfpf

\Untitled人ZewPage/

估計結(jié)果:

A|口o

OependentVanat>leiWUFR

Method:LeastSquares

3Dat?04/09/10Time1213

4Sample*1no

5Iriczlt-iclcclobservations:50

8

7Vuri&iUleOoefTicaentSld.errort-StiitisticProt>.

Q

9C44.SO9S789749G449593030.0000

ioYFO987983O4075832424007O0198

1T丫M-O1743^5O306207-O5GS37OO￡722

-1二,OOO931GG3OGO478O0039

13UE-161OS85O3136175135SO9OOOOO

14MR-O.OT82-14O.1Z31390451743O.6S38

15L>M0.43/3/10238336*1.6930360.0980

1GURB-0.0926340.033335-2.7783400.0082

17WH-0.087492O.O3984S-21958200.0338

-18

-1?R-wq?iparadO700710Maandapacdactv^rG747400

NCJ/XHjusteelR-HquinrudO737922SOdoporidaritvsar4248784

21S.Eofregression217S104人knikuinfocriterion4553579

22Sumnqjxrudrunid193.9742Suhwxr/criterion4.89ZZ43

23LogliKehhooxd-1O4.839S—statistic18.24S9。

24Ourt>in-Watsonstat1.636G47Rrot>(F-statistic)0.000000

OU

2G■I_I>

系數(shù)限制檢驗結(jié)果:

□□Table:UNTITLEDWorkfile:UZTITLED::LlntiTed\

[view]|Proc；[Object|[Pont||Name〔Edit?/?]|CellFmt][1nsOel)〔Grid+/?[Titie](Comme

A1B1C1D1

1WaldTest?

2Equation:EQ1

3

4FestStatisticValuedfProbability

C

6F-statistic0318535(2,41)07290

7Chi-square0.63707020.7272

Q

9

10NullHypothesisSummary

*11

12NormalizedRestriction(=0)ValueStd.Err.

Ta

14C(3)-0.1743450.306207

15C(6)-00782140173139

16

17Restrictionsarelinearincoefficients.

.O

1O

.c4(