多元线性回归模型实验报告-计量经济学

PAGE实验报告课程名称金融计量学实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码实验室名称（或课室）专业任课教师xxx学号：xxx姓名：xxx实验日期：2012年5月3日广东商学院教务处制姓名xxx实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存PAGE14、对表2经对数转化后的数据进行相关性分析①重复数据输入步骤，输入取对数后的数据如图：②在弹出的窗口中选择View\Graph\Scatter\SimpleScatter按确定，得取对数后的Y、K、L三者之间关系的散点图，结果如下：③通过对以上散点图的观察可以看出，取对数后的K、L的联合值对取对数后的Y的值有着显著的线性影响。5、在Eviews主窗口中点击Quick\EstimateEquation，在弹出的方程设定框内输入模型：log（y）clog(k)log(l)（如图）：再点击确定，系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图）。由图显示的结果可知，样本回归方程为：=1.154+0.609+0.361(1.59)(3.45)(1.75)其中，=0.7963，F=59.664、对以上实验结果做t检验分析：给定显著性水平5%，自由度为（2，28）的F分布的临界值为，因此总体上看，,联合起来对有着显著的线性影响。在5%的显著性水平下，自由度为28的t分布的临界值为，因此，的参数通过了该显著性水平下的t检验，但未通过检验。如果设定显著性水平为10%，t分布的临界值为，这时的参数通过了显著性水平的检验。=0.7963表明，工业总产值对数值的79.6%的变化可以由资产合计的对数与职工的对数的变化来解释，但仍有20.4%的变化是由其他因素的变化影响的。（五）参数的约束检验由以上的实验结果可以看出，，即资产与劳动的产出弹性之和近似为1，表明中国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。因此，进行参数的约束检验时，提出零假设为：。如果原假设为真，则可估计如下模型：1、在Equation窗口选择proc/Specify/Estimate在弹出的窗口中输入log(y/l)clog(k/l)如图所示：1按确定，所得结果如下：容易看出，该估计方程通过了F检验与参数的t检验。2、对规模报酬是否变化进行的分析由上面两个实验可以得到，。在原假设为真的条件下有：=0.1011在5%的显著性水平下，自由度为（1,28）的F分布的临界值为4.20。因为0.1011<4.20,所以不拒绝原假设，表明2000年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。3、运用参数约束条件对上面假设模型进行检验打开eq01方程对象窗,点击View\CoefficientTests\WaldCoefficientRestrictions…，在Waldtests窗口设定参数约束条件：c(2)+c(3)=1。再按OK,结果如下图：由以上实验结果可知，我们仍然不拒绝原假设，原假设为真，即中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态。四、实验结论通过上面实验可以看出，中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的资产合计K和职工人数L的联合对数对工业总产