计量经济学实验

1、回归分析-多元线性回归模型【实验目的与要求】 熟练使用Eviews软件进行计量分析，理解多元线性回归模型及最小二乘法估计的基本原理。【实验内容】1、多元线性回归模型参数估计（回归、显示残差图、学会看输出结果，列写估计式）。2、多元线性回归的模型检验 3、多元线性回归模型的模型选择4、多元线性回归模型的预测【实验步骤】-创建工作文件 在主菜单上依次单击FileNewWorkfile（见图3-1）， 选择数据类型 编辑及录入所需数据，建立相关工作文件CM 、FLR 、PGNP 、TFR -根据散点图先验预期CM和各个变量之间的关系： 在group01数组窗口工具条上Views的下拉菜单中选择Gra

2、ph-Scatter 答：散点图显示，CM（婴儿死亡率）和FLR（女性文盲率）二者存在线性关系。二者呈正相关，由此推断：女性受教育水平越高，婴儿死亡率越低。散点图显示，CM（婴儿死亡率）和PGNP（人均GNP）二者不存在线性关系。 散点图显示，CM（婴儿死亡率）和TFR（总生育率）二者存在线性关系。-做CM对FLR的回归得到如下回归结果： 从方程eq02的工具栏中，点击View/Representations,也可以得到目标方程的表达式，如下图所示： （）通过t检验，说明从总体上来看，FLR对CM的影响是否显著，并说明FLR前的回归系数的涵义。答：（1）对回归系数的解释：女性文盲率每提高一个单

3、位，婴儿死亡率将平均降低2.39个单位。从上述回归结果可以看出，解释变量FLR的t统计量绝对值为11.209，通过检验。表明女性文盲率对婴儿死亡率的影响是显著的。从总体上来看，FLR对CM的影响显著。（）对于此方程，通过了t检验是否还要再进行总体方程是否存在线性关系的F检验？ 为什么？ 答：（2）对于此方程，通过了t检验还要再进行F检验。因为F检验可以说明模型的拟合优度。F检验是高度显著的，说明模型有很高的拟合优度，说明FLR对CM影响是显著的。-单击Equation 窗口中的Resid按钮，将显示模型的拟合图和残差图-单击Eq02 窗口中的View Actual, Fitted, Resid

4、 Table按钮，可以得到拟合直线和残差的有关结果,如下图所示可以看出，模型（1）的各期残差中大多数都落在±的虚线框外-做CM对FLR和PGNP的回归得到如下回归结果：（）通过F检验，说明从总体上来看，总体方程是否线性关系显著存在。解：原假设：=0，备择假设： 统计量F=73.83，在显著性水平为5%下，自由度为（2,61） 检验统计量足够大，拒绝原假设。 即从总体上看，总体方程存在显著线性关系。（）通过t检验，检验总体方程中FLR和PGNP是否对CM有显著影响，并说明各自的偏回归系数的涵义。答：回归系数的涵义：-2.2316表明，在其他条件不变的前提下，FLR每提高一个单位，则CM

5、下降约2.23个单位。 -0.0056表明，在其他条件不变的前提下，PGNP每提高一个单位，则CM下降约0.006个单位。从回归结果可以看出，解释变量FLR和PGNP的t统计量的绝对值都大于2，通过检验。表明女性文盲率和人均GNP对婴儿死亡率的影响是显著的。单击Eq02 窗口中的Resid按钮，将显示最后一次回归模型的拟合图和残差图。单击Eq02 窗口中的View Actual, Fitted, Resid Table按钮，可以得到拟合直线和残差的有关结果,如下图所示。可以看出，模型(2)的各期残差中大多数都落在±的虚线框外，且残差分布不存在明显的规律性。-做CM对FLR、PGNP和

6、TFR的回归得到如下回归结果: -模型（3）：对偏回归系数的显著性检验（t检验）从回归结果可以看出，三个解释变量的t值的绝对值都大于2，在5%的置性水平下，通过检验。即FLR、PGNP、TFR都对CM有显著影响。-模型（3）：对方程总体的显著性检验（F检验）原假设：,备择假设：检验统计量F=59.17，在显著性水平为5%下，自由度为（3,60）查表得， 因为所以拒绝原假设，所以FLR、PGNP和TFR联合对CM有显著影响。-根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？答：选择回归模型（）。因为该模型中所有变量系数的符号都符合预期，每一个变量的回归系数都是显著的,其相应的P值很小，且对于截面数据来讲

7、，该模型的也相当高，模型的拟合程度较高。-如果回归模型（）是正确的模型，但却估计了（）或（），会有什么结果？答：这会使三个模型都犯有设定偏误的错误，即模型中遗漏了某个相关解释变量，这样会造成模型的估计量不一致。-假定作了（）回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪些检验？给出必要的计算结果。解：模型（3)的=0.7474，模型（1）的=0.6696，而模型（1)排除了两个变量PGNP和TFR，受限回归，使用F检验有 在显著性水平为1%下，自由度为（2,60），查表得 F(2,60)=4.98因此F统计量在统计上是显著的，所以，PGNP和TFR都应保留在模型中。-单击Eq02 窗口中的Resid按钮，将显示最后一次回归模型的拟合图和残差图 单击Eq02