一元线性回归 案例分析1

第六节案例分析教学目的：•复习所学简单线性回归模型的基本理论•初步掌握用简单线性回归模型解决实际经济问题的能力•熟悉计量软件Eviews的基本操作案例1：研究某市城镇居民年人均可支配收入X与年人均消费性支出Y的关系。1980年~1998年样本观测值见下表。obsXY1980526.9200474.72001981532.7200479.94001982566.8100488.10001983591.1800509.58001984699.9600576.35001985744.0600654.73001986851.2000755.56001987884.4000798.63001988847.2600815.40001989820.9900718.37001990884.2100767.16001991903.6600759.49001992984.0900820.250019931035.260849.780019941200.900974.700019951289.7701040.98019961432.9301099.27019971538.9701186.11019981663.6301252.530第一步：建立Eviews数据文件1、创建工作文件步骤：从Eviews主菜单中点击File^New^Workfile^2、输入起止时间。步骤：在出现的对话框中输入日期（本例是年数），之后点I皿此时会得到一个尚未命名的工作文件。3.设定样本点范围步骤：从Eviews主菜单中点击Quick—Sample...，得到样本点设定对话框。

输入样本点范围，点击—^，完成样本点设定。4.样本数据输入键盘输入方法。从Eviews主菜单中点击Quick一EmptyGroup(EditSeries)

出现数据输入框，通过键盘输入各个数据（回车键或上、下键确认数据的输入）。

运用复制、粘贴功能输入；在给定的观测值表格中复制需要的数据序列，借助于粘贴功能将数据导入数据输入框的对应单元格内。

由其他数据文件导入。下一个案例中给出5.修改序列名称首先进入数据的可编辑状态（此状态中有数据输入条）：键盘输入数据后即为此状态；拷贝数据后自动进入此状态。之后在数据的可编辑状态下选择obs项目的数据（即数据前面的第一条记录），输入新的序列名称（如X）

输入回车键，确认输入操作。出现修改确认对话框，点击I匚宴3键，确认修改。

第二步建立数学模型1.绘制散点图步骤：从Eviews主菜单中点击Quick—G^aph—Scatter

在SeriesList对话框中输入XY,点击一一，绘制散点图。建立一元线性回归模型Y=。+。X+ui12ii2.估计参数样本回归模型Y=B+BX+et12tt步骤：Quick—EstimateEquation...打开方程估计对话框在模型对话框中，Method一栏选择leastsquares，在EquationEstimation中输入YCX按下I确定按钮，得到结果:

即样本回归方程为:y=135.31+0.69x(5.47)(28.04),,2=0.98括号内数字为回归系数对应的t统计量的值。4.评价模型1)对回归方程的结构分析：¥1=0.69是样本回归方程的斜率，表示某市城镇居民的边际消费倾向，说明年人均可支配收入每增加1元，将0・69元用于消费性支出；住0=135.31是样本回归方程的截距，表示不受可支配收入影响的自发消费行为。两者的符号和大小，均符合经济理论及目前某市的实际情况。2）统计检验:r2=0.98说明总离差平方和的98%被样本回归直线解释,仅有2%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。给出显著性水平a=0.05，查自由度v=19-2=17的t分布表，得临界值匕25（17）=2.11，七=5.47>2.11，匕=28.04>2.11，因此回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数项，X对Y有显著影响，此模型是比较好的。5.预测假如给定1999年和2000年的人均可支配收入分别为1763元和1863元，求对应的人均消费性支出预测值。编辑变量X的数据，输入X1999和X2000框。在回归模型估计结果窗口的命令行中点击Forecast，激活预测对话在SeriesNames的Forecast框中输入预测结果变量名YF;在Forecastsample框中输入19992000，指定预测的年份；默认选择静态预测。点击|邸，得到1999年和2000年的某市城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.869和1424.045元。EViewsFileEditObjectViewProcQuick0^+1onsWirLdowHelp-Inix|□View|Proc1863obs19901991199219931994199519961997199819992000Forecast:¥FActual:YForecastsample:198020001ncludedobservations:19RijijtMeanSquaredErrur33.47303Me3nAbsuluteErrur25.61605MeanAbs.F'ercentError3.660255TheiIInequalityCoefficient0.020334BiasProportion0.000000VarianceProportion0.00534：：CovarianceProportionU.994ti52Fath=d：^dociuTiHntEaiLdsettingE绘制预测折线图步骤：从Eviews主菜单中点击Quick^Graph^Linegraph在SeriesList对话框中输入YYF,点击一一按钮，绘制折线图。-Inix|Path=d：\docuirierL+sandse11ingsWF=untitledDB=hoilh|yyf|d-