计量经济学eviews上机实验.docx
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计量经济学eviews上机实验
2011-2012学年第二学期计量经济学eviews上机实验
姓名:
学号:
班级:
实验一:
研究国民生产总值对财政收入的影响。
(本实验30分)
下表是我国1978-1997年的财政收入Y和国民生产总值X的数据资料,试根据资料完成下列问题:
1、建立财政收入对国民生产总值的一元线性回归方程;(10分)
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/31/12Time:
09:
59
Sample:
19781997
Includedobservations:
20
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X
0.100031
0.002172
46.04788
0.0000
C
858.3108
67.12015
12.78768
0.0000
R-squared
0.991583
Meandependentvar
3081.158
AdjustedR-squared
0.991115
S.D.dependentvar
2212.591
S.E.ofregression
208.5608
Akaikeinfocriterion
13.61298
Sumsquaredresid
782956.8
Schwarzcriterion
13.71255
Loglikelihood
-134.1298
Hannan-Quinncriter.
13.63242
F-statistic
2120.408
Durbin-Watsonstat
0.859457
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=0.1X+858.31
2、对所建立的回归方程进行检验并对检验结果进行说明,然后解释方程的经济意义;(15分)
答;拟合优度检测(R*2检验h,)从表中看出R2〉0.6,通过R2检验。
R-squared=0.99,说明所建筑的模型对样本数据拟和较好,即X对Y的99%的变化做出解释。
T=46.04,P=0.0000,在1%的水平下拒绝原假设,X对Y具有显著影响。
F=2120.40,表明该回归方程整体显著。
经济意义:
回归系数b=0.1,说明国民生产总值每增加一个单位,会引起财政收入增加0.1个单位。
3、若1998年国民生产总值为78017.8亿元,求1998年财政收入预测值。
(5分)
8662.49124亿元
实验一的数据
obs
X
Y
1978
3624.100
1132.260
1979
4038.200
1146.380
1980
4517.800
1159.930
1981
4860.300
1175.790
1982
5301.800
1212.330
1983
5957.400
1366.950
1984
7206.700
1642.860
1985
8989.100
2004.820
1986
10201.40
2122.010
1987
11954.50
2199.350
1988
14922.30
2357.240
1989
16917.80
2664.900
1990
18598.40
2937.100
1991
21662.50
3149.480
1992
26651.90
3483.370
1993
34560.50
4348.950
1994
46670.00
5218.100
1995
57494.90
6242.200
1996
66850.50
7407.990
1997
73452.50
8651.140
实验二:
研究某企业员工的工资是否受性别的影响。
(本实验20分)
表中列出了24个不同性别的企业员工的工资收入情况。
要求根据所给出的数据资料
1、建立虚拟变量模型。
(注:
要先说明以哪一个变量作为虚拟变量,并说明1代表什么,0代表什么。
)(5分)
以工资作为虚拟变量,1表示男,0表示女
DependentVariable:
WAGE
Method:
LeastSquares
Date:
05/31/12Time:
11:
07
Sample:
112
Includedobservations:
12
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
SEX
674.8167
253.1340
2.665847
0.0237
C
2801.250
178.9928
15.65007
0.0000
R-squared
0.415435
Meandependentvar
3138.658
AdjustedR-squared
0.356979
S.D.dependentvar
546.7622
S.E.ofregression
438.4410
Akaikeinfocriterion
15.15534
Sumsquaredresid
1922305.
Schwarzcriterion
15.23616
Loglikelihood
-88.93204
Hannan-Quinncriter.
15.12542
F-statistic
7.106743
Durbin-Watsonstat
2.632845
Prob(F-statistic)
0.023661
所以,其回归方程为:
Y=2801.25+674.81X
15.65(2.66)
R2=0.42F=7.10
2、根据你得到的虚拟变量回归方程,判断该方程是否有效。
若方程有效,则分析该企业员工的男女平均工资是否存在差距,差距是多少。
(15分)
R-squared=0.41,说明所建筑的模型对样本数据拟和差,即X仅对Y的41%的变化做出解释。
T=2.66,P=0.0237,在5%的水平下拒绝原假设,X对Y具有显著影响。
F=7.1,表明该回归方程整体不显著。
综上,该方程无效,即该企业员工的男女平均工资不存在明显差距。
实验二的数据
工资
性别
2561.1
女
2626.8
女
2737.5
女
2764.7
男
3793
男
3802.4
男
3833.2
男
2918.1
男
3551.9
女
2613.1
女
2717.1
女
3745
男
实验三:
研究财政收入及其影响因素。
(本实验50分)
Y-财政收入;x1-受灾面积;x2-工业增加值;x3-建筑业增加值;x4-总人口;X5-最终消费。
试根据资料完成下列问题:
1、建立多元回归方程。
(5分)
DependentVariable:
Y1
Method:
LeastSquares
Date:
05/31/12Time:
10:
31
Sample:
19782003
Includedobservations:
26
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
-1.528223
0.139066
-10.98917
0.0000
X2
0.832924
0.260737
3.194494
0.0046
X3
-1.278645
1.286125
-0.994184
0.3320
X4
0.130423
0.034430
3.788021
0.0012
X5
0.122710
0.112331
1.092395
0.2876
C
-11210.53
3406.337
-3.291082
0.0037
R-squared
0.993971
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.992463
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
516.1848
Akaikeinfocriterion
15.52998
Sumsquaredresid
5328936.
Schwarzcriterion
15.82031
Loglikelihood
-195.8898
Hannan-Quinncriter.
15.61359
F-statistic
659.4191
Durbin-Watsonstat
1.854883
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=-1.528X1+0.833X2-1.279X3+0.13X4+0.123X5-11210.53
t:
(-10.989)(3.194)(-0.994)(3.788)(1.092)(-3.29)
R2:
0.993971
F:
659.4191
2、判断是否存在多重共线性(用直观判断法和相关系数检验法进行判断)。
(10分)
直观判断法:
由表可以看出,X3的系数即建筑业的增加值与预期不符合,不能合理解释经济现实,因为建筑业的增加值与财政收入应该是呈正相关的,不可能是负数。
R2=0.99表明方程拟合较好,f=659.4则表明方程整体显著。
可见,存在多重共线性。
相关系数检验法:
Y1
X1
X2
X3
X4
X5
Y1
1
0.9100836137061498
0.9702901212237229
0.9668696285611111
0.838835126888651
0.9651983158314601
X1
0.9100836137061498
1
0.9806619028391807
0.9815973874902186
0.9455442137749159
0.98482862752057
X2
0.9702901212237229
0.9806619028391807
1
0.9994342691589148
0.9042742087220731
0.9985033103830525
X3
0.9668696285611111
0.9815973874902186
0.9994342691589148
1
0.9041184249037212
0.9976928884547991
X4
0.838835126888651
0.9455442137749159
0.9042742087220731
0.9041184249037212
1
0.9167648054046527
X5
0.9651983158314601
0.98482862752057
0.9985033103830525
0.9976928884547991
0.9167648054046527
1
由相关系数矩阵可知,解释变量之间存在高度相关,存在多重共线性。
3、若存在多重共线性,请运用逐步回归法进行修正并列出修正了的回归方程。
(30分)
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
0.935823
0.086987
10.75824
0.0000
C
-1032.163
811.2950
-1.272242
0.2155
R-squared
0.828252
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.821096
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
2514.920
Akaikeinfocriterion
18.57167
Sumsquaredresid
1.52E+08
Schwarzcriterion
18.66845
Loglikelihood
-239.4318
Hannan-Quinncriter.
18.59954
F-statistic
115.7398
Durbin-Watsonstat
0.164360
Prob(F-statistic)
0.000000
Y1-X1
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
0.348615
0.017744
19.64679
0.0000
C
93.08109
412.5593
0.225619
0.8234
R-squared
0.941463
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.939024
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
1468.230
Akaikeinfocriterion
17.49531
Sumsquaredresid
51736798
Schwarzcriterion
17.59208
Loglikelihood
-225.4390
Hannan-Quinncriter.
17.52317
F-statistic
385.9965
Durbin-Watsonstat
0.183350
Prob(F-statistic)
0.000000
Y1-X2
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X3
2.224780
0.119899
18.55550
0.0000
C
369.6567
425.5074
0.868743
0.3936
R-squared
0.934837
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.932122
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
1549.100
Akaikeinfocriterion
17.60254
Sumsquaredresid
57593088
Schwarzcriterion
17.69932
Loglikelihood
-226.8330
Hannan-Quinncriter.
17.63041
F-statistic
344.3065
Durbin-Watsonstat
0.184029
Prob(F-statistic)
0.000000
Y1-X3
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X4
0.467431
0.061922
7.548760
0.0000
C
-47378.78
7087.339
-6.684990
0.0000
R-squared
0.703644
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.691296
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
3303.583
Akaikeinfocriterion
19.11721
Sumsquaredresid
2.62E+08
Schwarzcriterion
19.21398
Loglikelihood
-246.5237
Hannan-Quinncriter.
19.14507
F-statistic
56.98378
Durbin-Watsonstat
0.100731
Prob(F-statistic)
0.000000
Y1-X4
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X5
0.260941
0.014432
18.08085
0.0000
C
-201.5340
458.9850
-0.439086
0.6645
R-squared
0.931608
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.928758
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
1587.018
Akaikeinfocriterion
17.65091
Sumsquaredresid
60447052
Schwarzcriterion
17.74768
Loglikelihood
-227.4618
Hannan-Quinncriter.
17.67877
F-statistic
326.9172
Durbin-Watsonstat
0.192163
Prob(F-statistic)
0.000000
Y1-X5
由表看出:
选取X2为基础方程,Y=0.35X2+93.08
X2的T值:
19.6
C的T值为0.23
R2的值为0.94
F的值为385.997
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
0.729848
0.044799
16.29178
0.0000
X1
-1.112599
0.128213
-8.677752
0.0000
C
1984.283
298.4137
6.649437
0.0000
R-squared
0.986304
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.985113
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
725.4634
Akaikeinfocriterion
16.11967
Sumsquaredresid
12104836
Schwarzcriterion
16.26483
Loglikelihood
-206.5556
Hannan-Quinncriter.
16.16147
F-statistic
828.1677
Durbin-Watsonstat
0.708865
Prob(F-statistic)
0.000000
Y1-X1,X2
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
1.260209
0.504263
2.499109
0.0200
X3
-5.841461
3.229473
-1.808797
0.0836
C
-570.7853
538.6945
-1.059571
0.3003
R-squared
0.948753
Meandependentvar
5897.824
AdjustedR-squared
0.944297
S.D.dependentvar
5945.854
S.E.ofregression
1403.315
Akaikeinfocriterion
17.43923
Sumsquaredresid
45293767
Schwarzcriterion
17.58439
Loglikelihood
-223.7100
Hannan-Quinncriter.
17.48103
F-statistic
212.9026
Durbin-Watsonstat
0.444373
Prob(F-statistic)
0.000000
Y1-X2。
X3
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
0.417365
0.039383
1
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