1、学生实验报告（经管类专业用）学生姓名 学号实验项目 一元线性回归模型同组人必修 选修 演示性实验 验证性实验 操作性实验 综合性实验实验地点 实验仪器台号指导教师 实验日期及节次一、实验目的及要求：1、目的利用实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。2、内容及要求()熟悉实验软件的基本操作程序和方法；(2)、掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理(3)、提交实验报告二、仪器用具：仪器名称 规格/型号 数量 备注计算机 1 有网络环境 多媒体会计模拟实验室 系统 1三、实验结果与数据处理：1 经研究发现，家庭书刊消
2、费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用答：（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型：iiii uTXY3212其中：Y 为家庭书刊年消费支出、 X 为家庭月平均收入、 T 为户主受教育年数（2）估计模型参数，结果为Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/28/12 Time: 14:10Sample: 1 18Included obs
3、ervations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -50.01638 49.46026 -1. 0.3279X 0. 0. 2. 0.0101T 52.37031 5. 10.06702 0.0000R-squared 0. Mean dependent var 755.1222Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 258.7206S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482Sum squared r
4、esid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321Log likelihood -97.84334 F-statistic 146.2974Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.即 iii TXY370.520864.12.5 （49.46026） （0.02936） （5.20217）t= (-1.) (2.) (10.06702)R2=0. F=146.297497.2(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的 t 统计量为 10.06702, 明显大于 t
5、的临界值，同时户主受教育年数参数所对应的 P 值为 0.0000，明显小于 ，13.)8(025.t 05.均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加 1 元，家庭书刊年消费支出将增加 0.086 元，户主受教育年数增加 1 年，家庭书刊年消费支出将增加 52.37 元。2 考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ） ”模型：tttt uXY321其中： tY=实际通货膨胀率（% ） ； t=失业率（%） ； t=预期的
6、通货膨胀率（% ）下表为某国的有关数据，表 1. 1970-1982 年某国实际通货膨胀率 Y(%)，失业率 X2(%)和预期通货膨胀率 X3(%)（1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。（2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。（3）计算修正的可决系数（写出详细计算过程） 。答：（1）建立线性回归模型： tttt uXY32其中： =实际通货膨胀率（% ） ； =失业率（%） ； =预期的通货膨胀率（% ） 。t t2tX3参数估计：利用 Eviews 进行回归分析，回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate
7、: 11/28/12 Time: 14:42Sample: 1 13Included observations: 13Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7. 1. 4. 0.0014X2 -1. 0. -4. 0.0012X3 1. 0. 8. 0.0000R-squared 0. Mean dependent var 7.Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 3.S.E. of regression 1. Akaike info criterion 3.Sum squared r
8、esid 14.12846 Schwarz criterion 3.Log likelihood -18.98728 F-statistic 34.29559Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.表 1 回归结果根据表 1 中的数据，模型估计结果为= 7. - 1. + 1.iY2X3(1.) (0.) (0.)t = (4.) (-4.) (8.)=0. =0. F=34.29559 =102R2fd由 和 可知“失业率” 、 “预期通货膨胀率”对“实际通货膨8759.084731.02R胀率”有显著影响。根据回归方程 = 7. - 1. + 1
9、. ，在假定其他变量不变的情况下，iY2X3失业率每增长 ，实际通货膨胀率降低 ；在假定其他变量不变的情况下，预期%1%95.通货膨胀率增长 ，实际通货膨胀率增长 。0674因此，失业率与实际通货膨胀率负相关，预期的通货膨胀率与实际通货膨胀率正相关。（2）模型检验4拟合优度：由表 1 中数据可知 ，修正的可决系数为 ，这说87259.02R84731.02R明模型对样本的拟合很好。检验： 大于临界值，Prob（F-statistic）的值为 0.小于 0.05，根据经验原F295.34则，说明回归方程显著，即“失业率” 、 “预期通货膨胀率”等变量联合起来对“实际通货膨胀率”有显著影响。从经济
10、意义上来看，失业率与预期通货膨胀率负相关，预期的通货膨胀率与实际通货膨胀率正相关，与经济理论一致。检验：根据经验原则，各参数的 T 值的绝对值都大于临界值 ，从 Pt 28.)(2knt值也可看出都小于 0.05，即当在其他解释变量不变的情况下，,失业率 ( )、预期通货膨胀X率 ( )分别对被解释变量实际通货膨胀率 都有显著的影响。3XY计算修正的可决系数： 222 )(1)(1 YeknYkneRii037.854.3 某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示： 利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和
11、耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。(1) 建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型：1232t ttYXu（2）估计参数结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/31/06 Time: 15:14Sample: 1991 2001Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1
12、58.5398 121.8071 1. 0.2293X1 0. 0. 10.54786 0.0000X2 -0. 0. -0. 0.3838R-squared 0. Mean dependent var 190.4827Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 79.29127S.E. of regression 20.21757 Akaike info criterion 9.Sum squared resid 3270.001 Schwarz criterion 9.Log likelihood -46.92890 F-statistic 72.90
13、647Durbin-Watson stat 1. Prob(F-statistic) 0.由估计和检验结果可看出，该地区人均年可支配收入的参数的 t 检验值为 10.54786，其绝对值大于临界值 ；而且对应的 P 值为 0.0000，也明显小于 。说306.2)1(025.t 05.明人均年可支配收入对该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出确实有显著影响。但是，该地区耐用消费品价格指数的参数的 t 检验值为-0.，其绝对值小于临界值；而且对应的 P 值为 0.3838，也明显大于 。这说明该地区耐用36.)1(025.t 05.消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出并没有显著影响, 这
14、样的结论似乎并不合理。为什么会出现这样的结果呢? 很值得考虑。说明此模型存在严重的问题（存在严重多重共线性）4 下表给出的是 19601982 年间 7 个 OECD 国家的能源需求指数（Y ） 、实际 GDP 指数（X1） 、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以 1970 年为基准（1970=100 ）年份 能源需求指数 Y实际GDP 指数 X1能源价格指数 X2年份 能源需求指数 Y实际GDP 指数 X1能源价格指数 X219601961196219631964196519661967196819691970197154.155.458.561.763.666.870.373.578.
15、383.388.991.854.156.459.462.165.969.573.275.779.983.886.289.8111.9112.4111.1110.2109.0108.3105.3105.4104.3101.797.7100.31972197319741975197619771978197919801981198297.2100.097.393.599.1100.9103.9106.9101.298.195.694.3100.0101.4100.5105.3109.9114.4118.3119.6121.1120.698.6100.0120.1131.0129.6137.7133.
16、7144.5179.0189.4190.9(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数 tttt uXY2ln1lln0，解释各回归系数的意义，用 P 值检验所估计回归系数是否显著。(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 uXYttt 210，解释各回归系数的意义，用 P 值检验所估计回归系数是否显著。(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？答：（1）建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数 tttt uXY2ln1lln0Dependent Variable:LNYMethod: Least SquaresDate: 28/11/12
17、 Time: 15:14Sample: 1960 19826Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1. 0. 17.19508 0.0000LNX2 0. 0. 52.16634 0.0000LNX3 -1. 0. -13.63086 0.0000R-squared 0. Mean dependent var 4.Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 0.S.E. of regression 0. Akaike info criteri
18、on -5.Sum squared resid 0. Schwarz criterion -4.Log likelihood 61.36153 F-statistic 1693.652Durbin-Watson stat 0. Prob(F-statistic) 0. ttt XXY 2ln3164.0ln962.054.1lnT=（17.1951） （52.1663） （-13.6309） ， ，.R95.2说明收入 GDP 指数增加 1%时，平均说来能源需求指数将增长 0.9969%; 价格指数增加 1%时，平均说来能源需求指数将降低 0.3314%由 P 值小于 0.05，可知, 收入和
19、价格对能源需求的影响是显著的。（2）建立能源需求与收入和价格之间的线性需求函数uXYttt 210Dependent Variable:YMethod: Least SquaresDate: 28/11/12 Time: 15:24Sample: 1960 1982Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 28.25506 1. 19.87709 0.0000X2 0. 0. 50.41900 0.0000X3 -0. 0. -16.91031 0.0000R-squared 0.
20、Mean dependent var 84.34348Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 17.50999S.E. of regression 1. Akaike info criterion 3.Sum squared resid 41.21199 Schwarz criterion 3.Log likelihood -39.34279 F-statistic 1626.707Durbin-Watson stat 0. Prob(F-statistic) 0.ttt XY2584.0198.25.T=（19.8771） （50.4190） （-1
21、6.9103） ， ，93.2R93.0R说明收入 GDP 指数增加 1 个单位时，平均说来能源需求指数将增长 0.9808 个单位; 价格指数增加 1 个单位时，平均说来能源需求指数将降低 0.2584 个单位由 P 值可知, 收入和价格对能源需求的影响是显著的.（3）两个模型的拟合优度分别为：0.9941 和 0.9939，模型一的拟合优度比较大，说明拟合情况比较好，所以选择模型一。5 表中给出了 19701987 年期间美国的个人消息支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据，所有数字的单位都是 10 亿美元(1982 年的美元价) 。估计下列模型： tttt tPCEBDIPCEA1
22、321(1) 解释这两个回归模型的结果。(2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？答：（1）先用第一个模型回归，结果如下：Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 11/28/12 Time: 16:28Sample: 1970 1987Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -31.76530 152.0670 -0. 0.8372PDI 0. 0. 13.31728 0.0000R-squared 0. Mean
23、dependent var 1974.494Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 296.2495S.E. of regression 87.84356 Akaike info criterion 11.89343Sum squared resid .9 Schwarz criterion 11.99236Log likelihood -105.0409 Hannan-Quinn criter 11.90707F-statistic 177.3501 Durbin-Watson stat 2.Prob(F-statistic) 0.31.7650.9
24、312t tPCEPDI8t =（133173） （-0.2089） =0. F=177.35012R利用第二个模型进行回归，结果如下：Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 11/28/12 Time: 16:31Sample (adjusted): 1971 1987Included observations: 17 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -13.59449 173.6098 -0. 0.9387PDI 1. 0.
25、4. 0.0010PCE(-1) -0. 0. -0. 0.3708R-squared 0. Mean dependent var 2002.876Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 279.0037S.E. of regression 90.76023 Akaike info criterion 12.01310Sum squared resid .9 Schwarz criterion 12.16014Log likelihood -99.11139 Hannan-Quinn criter 12.02772F-statistic 68.59948 Durbin-Watson stat 1.Prob(F-statistic) 0.回归模型如下： 113.594.17092.79t t tPCEPDIPCEt = （-0.0783） （0.2828） （0.3006） =0.9074 F=68.5995R(2)从模型一得到 MPC=0.9312；从模型二得到，短期 MPC=1.1709，长期 MPC=1.1709 - 0.9312=0.893四、指导教师评语及成绩：评语： 成绩： 指导教师签名：批阅日期：
