试验报告2多元线性回归模型的估计和统计检验答案

1、嫁N诗/学初将子塔实验实训报告课程名称：计量经济学实验开课学期：2011-2012学年第一学期开课系（部）：经济系开课实验（训I）室：数量经济分析实验室学生姓名：专业班级：学号：重庆工商大学融智学院教务处制实验题目实验（训）项目名称多元线性回归模型的估计和统计检验指导教师实验（训）日期所在分组实验概述【实验（训）目的及要求】目的：掌握多元线性回归模型的估计、检验。要求：在老师指导下完成多元线性回归模型的建立、估计、统计检验，并得到正确的分析结果。【实验（训）原理】当多元线性回归模型在满足线性模型古典假设的前提下，最小二乘估计结果具有无偏性、有效性等性质，在此基础上进一步对估计所得的模型进行经济

2、意义检验及统计检验。实验内容【实验（训）方案设计】1、创建工作文件和导入数据；2、完成变量的描述性统计；3、进行多元线性回归估计；4、统计检验：可决系数分析（R）;（2）参数显著性分析（t检验）；（3）方程显著性分析（F检验）；5、进行变量非线性模型的线性化处理，并比较不同模型的拟合优度（因变量相同时）。实验背景选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“TAX）作为被解释变量，以反映国家税收的增长。选择“国内生产总值（GDP”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表（FIN）;选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表（PRIC）,并将

3、它们设为影响税收收入的解释变量。建立中国税收的增长模型，并对已建立的模型进行检验。【实验（训I）过程】（实验（训I）步骤、记录、数据、分析）1、根据实验数据的相关信息建立Workfile;在菜单中依次点击FileNewWorkfile,在出现的又舌框"Workfilerange”中选择数据频率。因为本例分析中国1978-2002年度的税收（Tax）与GDR财政支出（FIN）、商品零售物价指数（PRIC）之间关系，因此，在数据频率选项中选择"Annual"选项。在"startdata”输入“1978”，在“enddata”输入“2002”。2、导入数据；在

4、菜单栏中选择“QuickEmptyGroup”，将TAXGDRFIN、PRIC的年度数据从Excel导入，并将这四个序列的名称分别改为“TAX'、"TAX'、"GDP、"FIN”、“PRIC.或者在EViews命令窗口中直接输入“dataTAXGDPFINPRIC”,在弹出的编辑框中将这四个个变量的时间数列数据从Excel中复制过来。3、给出自变量和因变量的描述性统计结果，并判断数据序列是否服从正态分布（3=5%）变量名MeanMedianStdJ-B值J.Bp值是否服从正态分布GDP3597718548344453.3080.191是FIN585

5、5308459689.3900.009否PRIC10510374.1250.127是TAX4848282248716.9080.032否4、给出自变量和因变量之间的相关系数矩阵:GDPFINPRICTAXGDP1.0000.957-0.2900.969FIN0.9571.000-0.3750.997PRIC-0.290-0.3751.000-0.334TAX0.9690.997-0.3341.0005、假设总体回归模型1为TAX=久+F1GDP+P2FIN+P3PRIC+u,进行多元回归估计并报告估计结果：DependentVariableTAXMethodLeastSquaresDate11

6、/14/11Tinne2353Sample19782002(Includedobservations25VEinableCoefFiciientStdErrort-StatisticProb=C-2S827919406128274E860D0121GDP00220670005577396660500007FIN0.7021040.03323G21124G0.0000PRIC23.9B5410.7383022.744059Q.0121R-squared口997430dpendsnlvar4048366AdjusledR-aqinar'iJ0997063SDdependentar48709

7、71£Eofregression263CJS99Akaikeinf口criterion1413512Sumsquaredresid1463172.Schwarzcriterion1433014LogNikelihood-172.6090F-statistic2717.230Durbin-Watsonstart0.940542Prob(F-statistic)0000000变量回归系数标准误t-统计量p常数项C-2582.79940.613-2.7460.012GDP0.020.0063.9570.001FIN0.700.03321.1250.000PRIC23.998.7382.74

8、50.0122Adj-R2=0.9971F=2717.238p（F统U里）=01)写出样本回归方程TAXi=25827910.022067GDP0.702104FIM23.98541PRIG(940.6128)(0.0056)(0.0332)(8.7363)t=(-2.7459)(3.9566)(21.1247)(2.7449)22R=0.9974R=0.9971f=2717.238df=212)解释各自变量回归系数的含义：在假定其它变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元

9、；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。3)解释调整可决系数R的含义：二2R=0."71,说明税收的总变动中，有99.71%可由国内生产总值、财政支出、零售商品物价指数的联合变动进行解释。4、根据p值检验，判断在口=5%的显著性水平下，各自变量回归系数是否显著异于零？根据p值检验结果可知，在a=5%的显著性水平下，各自变量的回归系数都显著不为零。5、给定显著性水平a=5%,试进行方程的显著性检验。第一步：提出如下原假设与备择假设：H0：-1=-2=3=0H1:Pj不全为0第二步：在原假设H)成立的条件下，构造如下统计量F=

10、ESS/kF(k,n-k-1)RSS/(n-k-1)第三步：给定显著性水平a=5%,查表求得临界值Fo.05(3,25-3-1)=3.075,从而确定拒绝域F>Fo.05(3,21)第四步：根据样本观察值求出F统计量的值并进行判断：将样本带入计算所得的F统计量值为2717,F=2717F0.05(3,21)=3.075,则拒绝原假设H),即认为回归方程总体上存在显著的线性关系。6、假设总体回归模型2为Ln(TAX)=B0+B1Ln(GDP)+B2Ln(FIN)+B3Ln(PRIC)+u,进行多元回归估计并报告估计结果:变量回归系数标准误t-统计量P常数项C-6.913.50-1.970.

11、062Ln(GDP)0.450.202.280.033Ln(FIN)0.640.242.620.016Ln(PRIC)1.120.741.520.144Adj-R2=0.975243F=316.1373p=0.0001)以样本回归方程形式规范报告实验结果;Ln(TAXj)=-6.910.45Ln(GDPi)0.64Ln(FINi)1.12Ln(PRICi)(0.74)(1.52)df=21(3.50)(0.20)(0.024)t=(-1.97)(2.28)(2.62)Adj-R2=0.975243F=2717.2382)解释各自变量回归系数的含义;在其它解释变量不变的条件下，国内生产总值每增长

12、1%将导致税收支出增长0.45%;在其它解释变量不变的条件下，财政支出每增长1%将导致税收支出增长0.64%;在其它解释变量不变的条件下，零售商品物价指数每增长1%将导致税收支出增长1.12%。3)给定显著性水平a=5%,判断各自变量回归系数是否显著；在=5%的显著性水平下，Ln(GDP)、Ln(FIN)两个自变量的回归系数显著不为零，说明这两个解释变量对Ln(TAX)有显著性的影响。但不能拒绝Ln(PRIC)的回归系数为零的原假设。【结论】从普通最小二乘法建立的中国税收增长模型(模型1)中可得到如下结论：1 .建立的模型其参数经济意义与理论较为符合。在假定其它变量不变的情况下，当年GD两增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元；在假定其它