1、实验报告金融 系 金融学 专业 级 班 实验人： 实验地点： 实验日期： 实验题目：进行相应的分析，揭示某地区住宅建筑面积与建造单位成本间的关系实验目的：掌握最小二乘法的基本方法，熟练运用 Eviews 软件的一元线性回归的操作，并能够对结果进行相应的分析。实验内容：实验采用了建筑地编号为 1 号至 12 号的数据，通过模型设计、估计参数、检验统计量、回归预测四个步骤对数据进行相关分析。实验步骤：一、模型设定1. 建立工作文件。双击 eviews，点击 File/New/Workfile，在出现的对话框中选择数据频率，因为该例题中为截面数据，所以选择 unstructured/undated，
2、在 observations中设定变量个数，这里输入 12。 图 12. 输入数据。在 eviews 命令框中输入 data X Y，回车出现 group 窗口数据编辑框，在对应的 X,Y 下输入数据，这里我们可以直接将 excel 中被蓝笔选中的部分用cirl+c 复制，在窗口数据编辑框中 1 所对应的框中用 cirl+v 粘贴数据。图 23. 作 X 与 Y 的相关图形。为了初步分析建筑面积（X）与建造单位成本（Y）的关系，可以作以 X 为横坐标、以 Y 为纵坐标的散点图。方法是同时选中工作文件中的对象 X 和 Y，双击得 X 和 Y 的数据表，点 View/Graph/scatter，在
3、 File lines 中选择Regressions line/ok（其中 Regressions line 为趋势线） 。得到如图 3 所示的散点图。图 3 散点图从散点图可以看出建造单位成本随着建筑面积的增加而降低，近似于线性关系，为分析建造单位成本随建筑面积变动的数量规律性，可以考虑建立如下的简单线性回归模型： =1+2+二、估计参数假定所建模型及其中的随机扰动项满足各项古典假定，可以用 OLS 法估计其参数。Eviews 软件估计参数的方法如下：在 eviews 命令框中键入 LS Y C X，按回车，即出现回归结果。Eviews 的回归结果如图 4 所示。图 4 回归结果 可用规范的
4、形式将参数估计和检验结果写为：=1845.47564.18400（19.2645） （4.8098）t=（ 95.7969） （-13.3443）0.9468 F=178.0715 n=122=若要显示回归结果的图形，在 equation 框中，点击 resids，即出现剩余项、实际值、拟合值的图形，如图 5 所示。图 5 剩余项、实际值、拟合值图形三、模型检验1.经济意义检验所估计的参 1845.4750，2=1=-64.1840 ，说明建筑面积每增加 1 万平方米，平均来说建造单位成本将减少 64.1840元/平方米，这与预期的经济意义相符。2.拟合优度和统计检验拟合优度的度量，由图 4
5、可以看出，可决系数为 0.9468，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。针对 , 的标准误差 SE( )=19.2645，t( )=95.7967,取0:1=0,1:101 1 1=0.05，查 t 分布表得自由度为 n-2=12-2=10 的临界值 =2.228,因为 t( ) 0.05(10) 1=95.7967 =2.228，所以拒绝原假设即 。针对0.05(10) 10的标准误差 SE( )=4.8098,t( )=-13.3444,因为 t(0:2=0,1:20 2 2 2)=13.34434 -2.228，所以拒绝原假设即 。对斜率系数的显2 20著性检验表明，建筑面积对建造单位
6、成本有显著影响。四、回归预测如果建筑面积为 4.5 万平方米，利用所估计的模型可预测所对应的建造单位成本，点预测值的计算方法为=1845.4750-64.1840*4.5=1556.6470（元/平方米）利用 eviews 作回归预测，首先在 workfile 窗口点击 range，出现 workfile range 窗口，将 end data 由 12 改为 13，点 Ok。为了输入 =4.5，在 eviews 命令框中键入 data x 回车，在 X 数据表中的 13 位置输入 4.5，将数据表最小化。然后在 equation 框中，点击forecast，打开对话框。在对话框中的 fore
7、cast name 键入 ，回车即得到模型估计值及标准误差的图形。双击 workfile 窗口中出现的 ，在 数据表中的 13 位置出现 =1556.647，这是当 =4.5 时建造单位成本的点预测值。 图 8为了作区间预测，取=0.05， 平均置信度 95%的预测区间为21+()22为获得相关数据，在用 eviews 作回归分析中，已经得到 =1556.6470，=1.812、 =31.7360、n=12。在 X 和 Y 的数据表中，点击 view 选 descriptive 0.025(10) stats/common sample，则得到 X 和 Y 的描述统计结果。如图 9。图 9 X
8、 和 Y 的描述统计结果根据图 9 的数据可算出：2=()2=2(1)=1.9894192(11)=43.5356675332()2=(4.53.5233)2=0.9539当 =4.5 时，将相关数据代入计算得到：1556.64702.22831.73601+112+ 0.953943.5356675332=1556.647022.93852即是说，当建筑面积达到 4.5 万平方米时，建造单位成本平均值置信度 95%的预测区间为（1533.7085，1579.5855）元/平方米。个别值置信度 95%的预测区间为21+1+()22当 =4.5 时，将相关数据代入计算得到：1556.64702.
9、22831.7360 112+ 0.953943.5356675332=1556.647074.33552即是说，当建筑面积达到 4.5 万平方米时，建造单位成本个别值置信度 95%的预测区间为（1482.3115，1630.9825）元/平方米。在 equation 框中，点击 forecast 可得到预测值及标准误差的图形，见图 10.实验结果：利用 eviews 软件，对参数作出估计和统计检验，作出了建造单位成本的区间预测和个别值预测，得出了，随着建筑面积的增加，建造单位成本降低。实验体会与拓展设想：结合本道例题，初步掌握了利用 eivews 软件计算点预测、个别值预测、区间预测、进行假设性检验，得出了建筑面积和建造单位成本之间的关系，简单实现了理论与实践的结合，对计量经济学的知识有了更深层次的认识。得分图 10
