定量分析实验报告

Eviews4.0上机实验报告一、 实验目的及要求：掌握运用Eviews软件进行多元回归分析并进行统计检验的基本操作方法和步骤，对运行结果进行解释。二、 实验内容及步骤影响一个给定地点的餐厅的消费者数量的因素有很多，但据分析主要的因素可能有：1.N在餐厅选址两三英里的半径范围内直接市场竞争者的数量。2.P在餐厅选址两三英里的半径范围内居民的数量。3.I人口的平均家庭收入。可以从以上三个方面，分析各种因素对WOODY餐厅选址的的具体影响。建立计量经济模型，研究影响餐厅选址的主要原因，为餐厅作出选址决策提供参考。在EViews中的操作步骤为：STEP1：建立工作文件：启动EViews，点击File=〉New=〉Workfile，出现对话框“WorkfileRange”。在“Workfilefrequency”中选择“undatedorirregular”，并在“startobservation”中输入“1”，在“endobservation”中输入最后时间“33”，点击“ok”，出现“WorkfileUNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”一截距项“resid”一剩余项。STEP2:输入数据：在“Objects”菜单中点击“NewObjects”，在“NewObjects”对话框中选“Series”，并在“NameforObjects”上定义文件名Y，点击“OK”窗口中出现了一个新序列丫，双击这个图标，可以得到Series:Y窗口。点击Edit按钮开始编辑数据！用同样的方法建立N、P、I序列并输入数据。STEP3:作散点图：分别把YN、YP、YI两个序列作为一个组打开。在这个组窗口中选View/Graph/Scatter/Simplescatter就可以得到相应的散点图。

STEP4:多元线形回归的OLS估计：在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“EstimateEquation”，出现“Equationspecification”对话框，选OLS估计，即选击“LeastSquares”，键入“丫NPI”，点“ok”或按回车，即出现如图所示的回归结果。

DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/30/11Time:20:00Sample:133Includedobservations:33VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.N-9074.6742052.674 -4.4209040.0001I1.2879230.543294 2.3705840.0246P0.3546680.072681 4.8798100.0000C102192.412799.83 7.9038910.0000R-squared0.618154Meandependentvar125634.6AdjustedR-squared0.578653S.D.dependentvar22404.09S.E.ofregression14542.78Akaikeinfocriterion22.12079Sumsquaredresid6.13E-KJ9Schwarzcriterion22.30218Loglikelihood-360.9930F-statistic15.64094Durbin-Watsonstat1.758193Prob(F-statistic)0.000003■Equation:UHTITLED Torkfile:UHTITLEDView|Feqn|Db」mt』Frint|ITamm|FrmmMm|Estimate|ForecastStatsResids]□El®三、分析和检验回归结果。□El®由EViews的回归分析结果可知，总销售额Y与周边地区竞争者数量N,周边地区居民人数P，周边地区居民收入I之间的线性回归方程是：Y=-9074.67N+0.35P+1.29I+102192.43（1） 理论意义检验在进行回归分析之前，可以根据常理来推断，位于某位置的店铺其总销售额Y与周边地区竞争者的数量N之间应该是负相关关系，与周边地区居民人数之间应该是呈正相关关系，与周边地区居民收入I之间应该是呈正相关关系。因此，回归分析方程的系数应该是，负数，正数，正数。从经济学意义看，N的系数表示周边地区竞争者数量每增长1%，总销售额将减少9074.67；P的系数表示周边地区居民人数每增长1%，总销售额将增加0.35；I的系数表示周边地区居民收入每增长1%，总销售额将增加1.29。根据上述回归方程可以得知，该模型通过了理论意义检验。（2） 拟合优度检验根据上图回归分析结果可知，拟合优度R2数值为0.618，说明解释变量对被解释变量的解释程度大约在61.8%，解释变量所引起的变动占总变动的百分比比较高，而观察点在回归直线附近的密集度是相对来说较高的，拟合度较好，但不是特别理想。 _调整后的可决系数R2是0.579，表明57.9%的总销售额（Y）变动可以通过周边地区竞争者数量（N）、周边地区居民人数（P）、周边地区居民收入（【）来解释。可见，不管是R2还是前，其值都是接近于1，但是距离较大，这表明，所选取的解释变量不能完整的解释被解释变量，原因可能是解释变量不完整，遗漏了某些重要的变量；也可能是某个或者某些解释变量与被解释变量之间的相关关系不显著，可以剔除或者由其他解释变量替代。(3)显著性检验(以显著性水平a=0.05)——P值检验法 P值检验法假设H0：p1=0,H1：p产根据EViews的回归分析结果EQ01,可以看到，解释变量N的系数p1的P检验值是0.001,明显小于显著性水平a=0.05，因此拒绝原假设H0。同样的，假设H0：p2=0，H1：p2#0P2的P值为0.00004<a=0.05，因此拒绝原假设H0。假设H0：p3=0，H1：p3#0p3的P值为0.0246<a=0.05，因此拒绝原假设H0。 T值检验法根据EQ1可得，t0=7.984,t1=-4.421,t2=4.880.t3=2.371在有表可以查询的情况下，查表可得，t0054=2.045(双边检验)，t°.°5z=1.699(单边检验) .叽在没有表可以查询的情况下，在EViews主程序界面上方空白处输入vector(2)result，按Enter键，会发现工作文档中多了一项数据result，双击打开出现如下界面：在EViews主程序界面上方空白处输入result(1)=@qtdist(0.975,(eq01.@regobs-eq01.@ncoef))，按Enter键，再次双击打开result，看到其中的R1处有了数据，即如下界面：

在EViews主程序界面上方空白处输入result(2)=@qtdist(0.95,(eq01.@regobs-eq01.@ncoef))，按Enter键，再次双击打开result，看到其中的R1处有了数据，即如下界面：■Vector:RESULTlorkfile:EVIETS1 J□JXVi/wjhgw|Ubj我姑|hint|NameJFre/zw|Edi |L角B1Sh-叩tjSta/tw〔LinwRESULTC1Lastupdated:06/21/11-15:56 aR12.045230R21.69912777<ll i 川I 项>\t0=7.984>t0.05(n-4)=2.045，|t1|=4.421>t0.05(n-4)=2.045，t2=4.880>t0.05(n-4)=2.045，t=2.371>t』t=2.3713 0.05(n-4)3可见，T检验结果显著，拒绝原假设60=0，p1=0，p2=0，P