补充练习实验报告

PAGEPAGE2《计量经济学》上机实验报告二题目：非线性回归模型估计和检验实验日期和时间：班级：113国贸4学号：20113019195姓名：李成兰实验室：实验环境：WindowsXP;EViews3.1实验目的：掌握非线性回归模型的建模方法，熟悉EViews软件的相关应用实验内容：利用时序实例数据和EViews软件，通过绘制相关图或趋势图选择建立非线性回归模型，第三章习题3.6（1），补充习题实验步骤：建立工作文件⒈菜单方式⒉命令方式：CREATEA（或U）起始期终止期输入数据三、图形分析⒈趋势图分析命令格式：PLOT变量1变量2……变量K⒉相关图分析命令格式：SCAT变量1变量2估计非线性回归模型⒈菜单方式⒉命令方式：五、检验非线性回归模型⒈经济检验⒉统计显著性检验六、改进非线性回归模型补充习题：某市1980——1996年国内生产总值Y（当年价格）、生产资金K和从企业人数L的统计资料表4所示，时间变量t反映了技术进步影响。表格4年份GDPKLt1980103.52461.67394.7911981107.96476.00413.0021982114.10499.13420.5031983123.40527.22435.0041984147.47561.02447.5051985175.71632.11455.9061986194.67710.51466.9471987222.00780.00470.0081988259.00895.66465.1591989283.34988.65469.79101990310.001075.37470.07111991342.751184.58479.67121992411.241344.14485.70131993536.101688.02503.10141994725.142221.42513.00151995920.112843.00515.301619961102.103364.34512.00171）分别利用线性化方法和迭代法估计C—生产函数及检验；(1)线性化法线性化法估计命令Lslog(y)ctlog(l)log(k)(2)迭代法估计命令若初始值均为（1111）则PARAM11213141Nlsy=c(1)*(1+c(2))^t*l^c(3)*k^c(4)2)估计线性化后的CES生产函数,并推算出各个参数的估计值：其中，各个参数的含义为：基期技术水平；r技术进步率；分布系数，反映了劳动要素的密集程度，0<<1;规模效益参数;替代参数,CES生产函数估计命令Lslog(y)ctlog(l)log(k)log(K/L)^2试验结果：一、建立工作文件二、输入数据三、图形分析及模型建立四、模型估计及检验分析LnY=-7.9801+0.0131T+1.1193LnL+0.9578LnK(0.3835)(0.0550)(2.9188)(17.4084)R2=0.9988=0.9985F=3633.9630DW=1.5455=0.0287R2=0.9988=0.9985F=3633.963DW=1.5455=0.0287=0.01073、检验1)经济意义检验（弹性分析）:=0.0131的经济意义检验：假定其他解释变量不变,技术进步T每增长1年，国内生产总值Y将增长1.31%;=1.1193的经济意义,假定其他解释变量不变，企业人数L每增长1%，国内生产总值Y将增长1.1193%;=0.9578假定其他解释变量不变，资金k每增长1%，国内生产总值Y将增长0.9578%,这与实际的经济意义相吻合，经济意义合理。2）拟合优度检验：判定系数R2=0.9988，接近于1，表明回归模型对样本观察值拟合程度高，即国内生产总值Y的变化中有99.88%可以由技术进步T\企业人数L和资金k来解释。3）F检验F=3633.963,大于临界值==3.41,其Prob(F)值0.00000也明显小于,拒绝原假设，回归系数、和至少有一个显著地不等于0，说明模型线性关系显著即技术进步T\企业人数L和资金k联合起来对国内生产总值Y有显著影响。4)T检验t检验表明：=1.2540，小于临界值==2.16，从Prob()=0.2319也可看出明显大于，接受原假设，显著地等于0，表明技术进步T对国内生产总值Y都无显著影响。=2.9188大于临界值==2.16，从Prob()=0.0120小于也可看出非常地接近于0，拒绝原假设，显著地不等于0，表明企业人数L对国内生产总值Y都有显著影响。=17.4084大于临界值==2.16从Prob()=0.0000也可看出非常地接近于0，拒绝原假设，显著地等于0，表明资金k对国内生产总值Y都有显著影响删除T,重新估计回归模型,结果如下：LnY=-10.6269+1.5033LnL+1.0169LnK(1.2661)(0.2355)（0.0290）=(-8.3937)(6.3843)(35.1211)R2=0.9987=0.9985F=5236.040DW=1.5403=0.0293=0.0120还原后的模型：3、检验1)经济意义检验（弹性分析）:=1.5033的经济意义检验：假定其他解释变量不变，企业人数L每增长1%，国内生产总值Y将增长1.5033%；=1.0169的经济意义检验：假定其他解释变量不变，生产资金K每增长1%，国内生产总值Y将增长1.0169%；这与实际的经济意义相吻合，经济意义合理。2）拟合优度检验：判定系数R2=0.9987，接近于1，表明回归模型对样本观察值拟合程度高，即国内生产总值Y的变化中有99.87%可以由企业人数和生产资金来解释。3）F检验F=5236.040,大于临界值==3.74,其Prob(F)值0.00000也明显小于,拒绝原假设，回归系数和至少有一个显著地不等于0，说明模型线性关系显著，即企业人数L和生产资金K联合起来对国内生产总值Y有显著影响。4)T检验t检验表明：=6.3843，大于临界值==2.145，从Prob()=0.0000也可看出明显小于，拒绝原假设，显著地不等于0，表明企业人数L对国内生产总值Y有显著影响。=35.1211，大于临界值==2.145，从Prob()=0.0000也可看出明显小于，拒绝原假设，显著地不等于0，表明生产资金K对国内生产总值Y有显著影响。迭代法估计：2、报告形式：SE()(2.2177)(0.0109)（0.4176）（0.0497）T=(0.3801)(3.2166)（-0.3456）(18.5636)R2=0.9991=0.9989F=4783.337DW=0.9765=9.9481=3、检验1)经济意义检验（弹性分析）:=0.0350的经济意义检验：假定其他解释变量不变，技术进步T每增长1年，国内生产总值Y将增长3.50%;=-0.1443的经济意义检验：假定其他解释变量不变，企业人数L每增长1%，国内生产总值Y将下降0.1443%；=0.9234的经济意义检验：假定其他解释变量不变，生产资金K每增长1%，国内生产总值Y将增长0.9234%；其中，=-0.1443与实际经济意义不符合，企业人数增加不会导致国内生产总值降低。2）拟合优度检验：判定系数R2=0.9991，接近于1，表明回归模型对样本观察值拟合程度高，即国内生产总值Y的变化中有99.91%可以由技术进步、企业人数和生产资金来解释。3）F检验F=4783.337,大于临界值==3.41,其Prob(F)值0.00000也明显小于,拒绝原假设，回归系数、和至少有一个显著地不等于0，说明模型线性关系显著，即技术进步T、企业人数L和生产资金K联合起来对国内生产总值Y有显著影响。4)T检验t检验表明：=3.2166，大于临界值==2.16，从Prob()=0.0067也可看出明显小于，拒绝原假设，显著地不等于0，表明技术进步T对国内生产总值Y有显著影响。=0.3456，小于临界值==2.16，从Prob()=0.7352大于，接受原假设，显著等于0，表明企业人数L对国内生产总值Y无显著影响。=18.5636大于临界值，==2.16，从Prob()=0.0000小于，拒绝原假设，显著地不等于0，表明生产资金K对国内生产总值Y有显著影响。通过以上分析可以得出，迭代法估计不准确，应选择线性化法估计的生产函数模型。线性化法估计的生产函数模型:2、报告形式：SE()(2.8771)(0.0198)（0.3750）（0.2342）（0.0614）T=(-3.5198)（-0.4750）（3.1306）(5.3817)（-1.3276）R2=0.9990=0.9986F=2885.779DW=1.8143=0.0279=0.00933、检验1)经济意义检验（弹性分析）:=-0.0094的经济意义检验：假定其他解释变量不变，技术进步T每增长1年，国内生产总值Y将增长0.94%;=1.1739的经济意义检验：假定其他解释变量不变，企业人数L每增长1%，国内生产总值Y将增长1.1739%；=1.2606的经济意义检验：假定其他解释变量不变，生产资金K每增长1%，国内生产总值Y将增长1.2606%；=0.08152的经济意义检验：假定其他解释变量不变，劳动报酬率每增长1%，国内生产总值Y将增长0.16304%；这与实际的经济意义相吻合，经济意义合理。2）拟合优度检验：判定系数R2=0.9990，接近于1，表明回归模型对样本观察值拟合程度高，即国内生产总值Y的变化中有99.90%可以由技术进步、企业人数、生产资金和劳动报酬率来解释。3）F检验F=3633.963,大于临界值==2.48,其Prob(F)值0.00000也明显小于,拒绝原假设，回归系数、、和至少有一个显著地不等于0，说明模型线性关系显著，即技术进步T、企业人数L、生产资金K和劳动报酬率（K/L）联合起来对国内生产总值Y有显著影响。4)T检验t检验表明：=0.4750，小于临界值==2.1788，从Prob()=0.6433也可看出明显大于，接受原假设，显著地等于0，表明技术进步T对国内生产总值Y无显著影响。=3.1306，大于临界值==2.1788，从Prob()=0.0087小于，拒绝原假设，显著地不等于0，表明企业人数L对国内生产总值Y有显著影响。=5.3817大于临界值，==2.1788，从Prob()=0.0002小于，拒绝原假设，显著地不等于0，表明生产资金K对国内生产总值Y有显著影响。=1.3276小于临界值，==2.1788，从Prob()=0.2090大于，接受原假设，显著地等于0，表明劳动报酬率（K/L）对国内生产总值Y无删除T和，重新估计回归模型,结果如下：2、报告形式：SE()(1.2661)(0.2355)（0.0290）T=(-8.3937)(6.3843)(35.1211)R2=0.9987=0.9985F=5236.040DW=1.5403=0.0293=0.0120还原后的模型：3、检验1)经济意义检验（弹性分析）:=1.5033的经济意义检验：假定其他解释变量不变，企业人数L每增长1%，国内生产总值Y将增长1.5033%；=1.0169的经济意义检验：假定其他解释变量不变，生产资金K每增长1%，国内生产总值Y将增长1.0169%；这与实际的经济意义相吻合，经济意义合理。2）拟合优度检验：判定系数R2=0.9987，接近于1，表明回归模型对样本观察值拟合程度高，即国内生产总值Y的变化中有99.87%可以由企业人数和生产资金来解释。3）F检验F=5236.04