计量经济学作业——简单线性回归模型

1、计量经济学作业姓名：万超班级：08级数学一班简单线性回归模型、建立模型为了研究四川省城镇具名消费支出以及可支配收入之间的关系，又经济理论分析 可知，收入是影响居民消费支出的主要因素，居民消费支出 Y与可支配收入X之间存 在密切的关系，消费支出随着收入的增加而增加，但变动的幅度相比较低，即边际消 费倾向MPC有0MPC1。因此可设定居民消费支出Yi与Xi的关系为：Yi=1+2Xi+ui,其中1表示四川省城镇居民家庭平均每人年生活性消费支出（元）；Xi为城镇居民家丁平均没人年可支配收入（元）。变量采用年度数据，样本期为1978-1998年。这里的1为居民没有收入来源时的最低消费。二、估计模型中的位

2、置参数假设模型中的随机误差项 ui满足古典假定，运用 OLS方法估计模型的参数，利用 计量经济学计算机软件 EViews计算过程如下：简历文档，输入数据首先点击EViews图标，进入EViews主页。点击File后，在File菜单的New选项 中点击 Workfile,这时屏幕上出现 Workfile Range对话框，在 Srart Date里键入1978, 在End Date里键入1998,点击OK后屏幕出现 Workfile工作框。在Object菜单栏，点击 New Object对话框里选 Group并在Name for Object上定 义文件名，点击 OK,屏幕出现数据编辑框。也可在

3、光标出直接输入Data 丫 X回车后即可出现数据编辑框。此时可录入数据，首先按上行键，这时对应“obs”字样的空格会自动上跳，在对应第二个“ obs”字样，有边框的空格里键入变量名，再按下行键， 这时对应变量名下的这一列出现“ NA”字样，便可依时间顺序键入相应的数据。其他 变量的数据类似输入。可以几个变量同时录入数据。obsYX197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998用OLS估计未知参数在主页上选 Quick菜单，点击Eatimate Equation项，屏幕上出现

4、估计对话框(Equation Spacification),在 Easmation Setting 中选 OLS估计，即 Least Square5 键入Y C X或Y X C (C为EViews固定的截距系数)。然后OK,得输入结果。、检验模型从估计的结果可以看出，模型拟合较好。因为可以决系数R2=,表明模型在整体上拟合的非常好。系数显着性检验：对于 2, t的统计量为.给定a =,查t分布表，在 自由度n-2=19下，得临界值t(19)=,因为t(19)F()二,所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。(三)White检验由表估计结果，按路径 view/residul tests/whit

5、e heteroskedasticity (no cross terms or cross terms),进入 White检验。根据 White检验中辅助函数的构造， 最后一项为变量的交叉乘积项，因为本例为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选 nocross terms,则辅助函数为经检验出现 White检验结果，见表 File Edit Objects View Procs Quick Options Window Help*Fries：|ubjsets：| Firint|Name|Frewte| EstimateSt物tsjResidwlXWhite Heteroskedasticity T

6、est*F-statistic55 61110 Probability0 000000Obs*R squared13 07461Probability0 Q0Q119三Test Equation.Dependent Variable RESIEP2 Method. Least Squares Date： 11/16/11 Time： 21:1SSample: 1 21Included obserxaticns: 21VariableCoefficient Std. Error t-Statistic ProbC823375 513027346 3203650.0000X-3605.S78653

7、 S394-6 5130910.0000XA24.7423E70.5323528 9083660.0000R-squared0.850705Mean dependent var351198.3Adjusted R-squared0.845228S.D. dependent var4S4261.0S.E. of regression1787111Akaike info criterion27.1564SSum squared nesid5.75E+11Schwarz criterion27.30571Pith = e： *s3 DB = no* HF = untitled融 EViews - E

8、quation: UNTITLED Workfile: UNTITLEDD | 回从表可以看出，nRA2=,由White检验知，在a=下，查分布表得临界值=,同时X与的 t检验也很显着。比较计算的统计量与临界值，因为=，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明存在异方差。表四、异方差的修正运用加权最下二乘法(WLS)估计过程中，我们分别选用了权数=。权数的生成过程如下，在途对话框中的 Enter equation处分别输入 w1=1/X, w2=1/xA2,w3=1/sqr(X),经估计检验发现用权数w3t效果最好。下面给出用权数的结果 1) w1=1/X:2) w2=1/xA2,3) w3=1/sqr因此估计结果如下:W 165.0524 3.5546Xi(0.943937) (6.611664)R2 0.6970, DW 2.0345, F 43.7141括号中数据为t统计量。可以看出运用加权最