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文档简介

第二章一元线性回归模型实验目的掌握EViews软件的基本功能，理解一元线性回归模型及最小二乘估计的基本原理。基本知识点：样本回归方程与总体回归方程的联系与区别；满足古典假设的前提，一元线性回归模型的最小二乘法参数估计，一元线性回归模型的检验以及均值与个值预测。实验内容及要求：依据经济学理论，以实际数据为基础，建立经济数学模型，分析经济变量之间的数量关系。以本章所学内容，研究2012年中国各地区农村家庭人均生活消费支出与人均纯收入之间关系，数据来源于《2013年中国统计年鉴》。要求：在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握一元线性回归模型的实际应用方法，并熟悉EViews软件的基本使用方法。实验指导：由经济学理论知，收入是影响消费的主要因素，二者之间有密切关系。二者之间关系的散点图如图2.4.1所示。图2.4.1说明，各地区农村居民家庭人均生活消费支出与家庭人均纯收入大致呈现出线性相关关系。（CD表示农村居民家庭人均生活消费支出，RD农村居民家庭人均纯收入）图2.4.1RD—CD散点图故假设二者之间关系设定为一元线性回归模型：，其中cdi各地区农村居民家庭人均生活消费支出，rdi为各地区农村居民家庭人均纯收入，μi为随机误差项，即除人均收入外，影响农村居民家庭人均生活消费支出的其他因素。假设该模型满足古典假设，可运用OLS方法估计模型的参数。利用计量经济学软件EViews5.0。建立工作文件STEP1：进入EViews目录，然后双击EViews程序图标，进入EViews主页见图2.4.2图2.4.2EViews工作界面STEP2：点击Eviews主页面菜单File\New\Workfile见图2.4.3，弹出workfileCreate对话框（图2.4.4）。在workfilestructuretype中选择Unsteuctured/Undated【由于本例是截面数据】，并在observation中输入观察值得个数，本例为31（图2.4.4），点击OK出现数据编辑窗口（图2.4.5）。C——截距项；resid——残差项。图2.4.3图2.4.4图2.4.5图2.4.STEP3：点击Eviews主菜单顶部按钮“objects/newobjects”，弹出newobjects对话框（图2.4.6），在TypeofObject中选择group，并给newobjects

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