计量经济学论文(优选.)

1、 / OKK.计量经济学作业该数据来自课本第七章，主要是天津市1974年1987年粮食销售量问题， 其解释变量分别为：常住人口数XI （万人），人均收入X2（元/年），肉销售量 X3 （万吨/年），蛋销售量X4 （万吨/年），鱼虾销售量X5 （万吨/年），被解释变 量是粮食销售量问题Y （万吨/年），具体数据如下表所示：表7.1估计天津市粮食需求的数据年份Yxlx2x3x4x5197498. 45560. 20153. 206. 531.231.891975100.70603. 11190. 009. 121. 302. 031976102.80668. 05240. 308. 101.802

2、. 711977133.95715. 47301. 1210. 102. 093. 001978140. 13724. 27361.0010. 932. 393. 291979143. 11736. 13420. 0011.853. 905. 241980146. 15748. 91491.7612. 285. 136. 831981144.60760. 32501.0013. 505.478. 361982148. 94774. 92529. 2015. 296. 0910. 071983158. 55785. 30552. 7218. 107. 9712. 571984169. 68795

3、. 50771. 1619. 6110. 1815. 121985162.14804. 80811.8017. 2211.7918. 251986170. 09814.94988. 4318. 6011.5420. 591987178. 69828. 731094.6523. 5311.6823. 37（1） .利用表7.1中的数据，利用EViews制作Y与XI, X2, X3, X4, X5的 散点图180-170-160-150-140-130-120-110-100-90-180.170.160-150-140.A 130-120-110.100.90- （X5通过散点图观测可以得出Y与

4、X之间的变化呈线性的，由此建立回归模型为：X5匕=B +W卢。3X/B4X4 卢氏卢 J（2）进行最小二乘估计,得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/10 Time: 20:19Sample: 1974 1987Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-3.49656330.00659-0.1165260.9101X10.1253300.0591392.1192450.0669X20.0736670.0378771.94

5、48970.0877* * / 0KK.* * / 0KK.oooo.oooo.AAA.X32.6775891.2572932.1296460.0658X43.4534482.4508501.4090820.1965X5-4.4911172.214862-2.0277190.0771R-squared0.970442Mean dependent var142.7129Adjusted R-squared0.951968S.D. dependentvar26.09805S.E. of regression5.719686Akaike info criterion6.623232Sum squar

6、ed resid261.7185Schwarz criterion6.897114Log likelihood-40.36262Hannan-Quinn criter.6.597879F-statistic52.53086Durbin-Watson stat1.972755Prob(F-statistic)0.000007由回归结果可以得出样本回归方程为：A匕=3.497 + 0.125 X+0.（M7X, +2.678X3+3.453X4 4.491 X、 k2/3/4f5/（3）统计检验.拟合优度检验通过回归结果可以得出川=0.97示2 =0.95,说明总离差平方和的97%被 样本回归直线

7、解释，仅有3%未被解释，因此，样本回归直线对样本点的拟合优 度是很高的. F检验和T检验在显著性水平。=。.05,回归系数估计值都没有显著性；查F分布表的临界 值为Ka（5,8） = 3.69 /=52,53 ,回归方程显著。（4）异方差检验在EViews软件中进行White检验的相应操作，操作过程中出现了八 livitliaubar f Ucrvuiart；MI的按钮，说明该样本容量过小，不能进行异方差检验。（5）自相关检验.查DW表示发现其样本容量最小值为15,而我们现在所使用的样本的容量仅仅为14,不能用DW检验是否存在自相关，所以我们换用LM检验；.残差图如下所示：在EViews在EV

8、iews进行LM检验，结果为:Breusch-Go dfrey Serial Correlation LM Test:F-statisticObs*R-squared1.807012 Prob. F(2,6)5.262764 Prob. Chi-Square(2)0.2431F-statisticObs*R-squared1.807012 Prob. F(2,6)5.262764 Prob. Chi-Square(2)0.24310.0720通过LM检验Z2o.o5(5) = .07TR2 = LM = 5.26 ,所以该误差项不存在自相关。(6)多重共线性检验.计算XI, X2, X3, X

9、4, X5之间的两两相关系数：R12=0.867R13=0.882R14=0.852R15=0.821R23=0.946R24=0.965R25=0.983R34=0.941R35=0948R45=0.982、由此可见解释变量之间存在高度自相关，进行修正。.Y分别关于XI, X2, X3, X4, X5做最小二乘回归，得： ；，=90.921 + 0.317%”R2 = 0.925,$=0.919,。W = 1.537/ = 147.619S / S / OKK.oooo.oooo.oooo.；=99.614+0.0815占，R2 = 0.828,$=0.813, DW = 0.639, F

10、= 57.5643） ； = 74.648+4.893为，R2 = 0.863,$=0.851, DW = 0.814, F = 75.369小 y = 108.865+5.740 x4,（4）,R2 = 0.796,铲=0.779, DW = 0.769, F = 46.869y = 113.375 + 3.081x5, x J /R1 = 0.75, R1 = 0.73, DW = 0.59, F = 36,16根据经济理论分析和回归结果，该市常住人口 XI是最重要的解释变量，所以选 取第一个回归方程为基本回归方程3.在基本回归方程的基础上加入其它的解释变量进行观测：（-）加入解释变量X3

11、,对Y关于XI, X3做最小二乘回归Ay = -39.795+ 0.212 +与，R2 = 0.954,及 2 = 0.946,0 W = 1.656,尸=113.922可以看出加入X3后拟合度均有所增加且没有影响XI系数的显著性，所以模型中保留X3（-）加入解释变量X2Ay = -34.777 + 0.207x, + 1.456x3 + 0.009x2,R2 = 0.955, R2 = 0.942, DW = 1.683, F = 70.839加入X2之后后增加，斤减小，且X2, X3系数均不显著，说明存在严重的多重共线性。所以略去X2。（三）加入解释变量X5Ay = -40.823 + 0

12、.211+2.145x3 -0.157x5,K = 0.954, R2 = 0.940, DW = 1.635, F = 69.352内没有增加，铲减小，且X3, X5的系数不显著，所以略去X5y = 0.14 lx +2.802xv 所以最终回归方程为：R2 = 0.943,. = 0.939,。W = L29, F = 199.83JUU该模型中系数均显著且符号正确，所以该模型是最好的。（7）预测（点预测）若给出 Xl=80, X2=5OO, X3=9, X4=8, X5=10,若给出 Xl=80, X2=5OO, X3=9, X4=8, X5=10,预测 Y 的值。将解释变量的值代入回归方程中得：AYi =-3497+0J25X. +0.（M7X? +2.678 Xv+3.45