实验1:单方程线性计量经济学模型最小二乘估计和统计检验.doc
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实验1:单方程线性计量经济学模型最小二乘估计和统计检验.doc
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实验1:
单方程线性计量经济学模型最小二乘估计和统计检验
1实验目的
1)通过实验加深对课堂讲授知识的理解,化解繁杂的计算过程。
2)熟练使用计算机和Eviews软件进行计量分析,理解最小二乘估计的基本原理。
3)独立地建立和应用计量经济学模型及方法来研究实际的经济问题。
2实验软件EViews5
3实验数据
年份
Y
X1
X2
X3
1978
519.28
3624.1
1122.09
100.7
1979
537.82
4038.2
1281.79
102.0
1980
571.70
4517.8
1228.83
106.0
1981
629.89
4862.4
1138.41
102.4
1982
700.02
5294.7
1229.98
101.9
1983
775.59
5934.5
1409.52
101.5
1984
947.35
7171.0
1701.02
102.8
1985
2040.79
8964.4
2004.25
108.8
1986
2090.73
10202.2
2204.91
106.0
1987
2140.36
11962.5
2262.18
107.3
1988
2390.47
14928.3
2491.21
118.5
1989
2727.4
16909.2
2823.78
117.8
1990
2821.86
18547.9
3083.59
102.1
1991
2990.17
21617.8
3386.62
102.9
1992
3296.91
26638.1
3742.20
105.4
1993
4255.30
34634.4
4642.30
113.2
1994
5126.88
46759.4
5792.62
121.7
1995
6038.04
58478.1
6823.72
114.8
1996
6909.82
67884.6
7937.55
106.1
1997
8234.04
74462.6
9233.56
100.8
1998
9262.8
78345.2
10798.18
97.4
1999
10682.58
82067.5
13187.67
97.0
2000
12581.51
89461.8
15886.50
98.5
2001
15301.38
97314.8
18902.58
99.2
2002
17636.45
104790.6
22053.15
98.7
根据经济学尝试,可支配收入是影响居民消费支出的主要因素。
居民消费支出Y与可支配收入X存在密切的关系。
综合各种因素和变量的可观测性,首先建立一个单方程线性计量经济学模型,现收集数据如下:
年份
Y
X
1978
314
338
1979
340
369
1980
364
391
1981
396
412
1982
407
445
1983
457
493
1984
517
581
1985
680
695
1986
787
849
1987
889
948
1988
1086
1130
1989
1184
1349
1990
1281
1490
1991
1488
1691
1992
1651
1989
1993
2034
2408
1994
2806
3297
1995
3429
4003
1996
3733
4406
1997
4093
4763
1998
4383
5127
4实验内容及其步骤
1、设估计的回归直线为:
2、建立文档,输入数据
首先进入EViews主页。
点击file菜单中的New选项中的Workfile,出现WorkfileRange键入开始和结束年份1978、1998,点击Ok,出现Workfile对话框。
在Objects菜单中点击NewObjects,选择Group,并定义文件名,点击Ok,出现数据编辑框,输入样本数据。
3、用OLS估计未知参数
在主页上选择Quick菜单,点击EstimateEquation项,出现估计对话框,在EstimateSettings中选择OLS估计,键入:
YCX1X2X3,点击Ok,输出结果如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/24/10Time:
22:
15
Sample:
19782002
Includedobservations:
25
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-2582.722
940.5855
-2.745866
0.0121
X1
0.022068
0.005577
3.956893
0.0007
X2
0.702101
0.033235
21.12549
0.0000
X3
23.98471
8.738052
2.744858
0.0121
R-squared
0.997431
Meandependentvar
4848.366
AdjustedR-squared
0.997064
S.D.dependentvar
4870.971
S.E.ofregression
263.9517
Akaikeinfocriterion
14.13506
Sumsquaredresid
1463081.
Schwarzcriterion
14.33008
Loglikelihood
-172.6882
F-statistic
2717.407
Durbin-Watsonstat
0.948476
Prob(F-statistic)
0.000000
5实验结果分析
参数估计方程:
Yi=47.94598+0.842313Xi
1)拟合优度检验:
可决系数R2=0.9993,修正可决系数=0.9993,均接近1,表明模型在整体上拟合很好。
2)F检验:
F=28782.75,而F0.05(1,19)=4.38,F>F0.05(1,19),说明在95%的概率水平下,回归方程的线性关系是显著成立的。
3)T检验(在α=0.05时):
对β2,t=169.6548,查t分布表,自由度为n-2=19下,t0.025(19)=2.093,t>t0.025(19),表明“城镇居民人均可支配收入”对“年人均生活费支出”有显著性影响。
4)经济意义检验:
β2=0.8423,符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向在0-1之间,表明城镇居民年人均可支配收入每增加1元,居民年人均生活费支出平均增加0.84元。
6心得体会
1、通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践,让我加深了对理论的理解和掌握,直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。
在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力,还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度,并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。
虽然在实验过程中出现了很多错误,但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光,丰富了我们分析问题的思路。
通过这次实验让我受益匪浅。
2、实验之前只是简单的听说过Eviews这个计量经济学中应用最多的软件,但是一直没有亲身体验的机会。
这次实验中,老师结合案例,现场的演示,细心的对我们进行指导,使我对Eviews软件有了更深层的了解,学会了对软件进行简单的操作,对实际的经济问题进行分析与检验。
使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化,跨越理论和实践的鸿沟,同时使我对计量经济学产生兴趣。
3、计量经济学是一门比较难的课程,其中涉及大量的公式,不容易理解且需要大量的运算,所以在学习的过程中我遇到了很多困难。
但通过这次的实验,我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解,在掌握理论知识的同时,将其与实际的经济问题联系起来。
上机过程中,我还了解了一款新的软件EViews,并学会了如何用它进行计量经济分析。
通过软件的应用,免去了大量的运算过程,使得我们分析问题更加的方便快捷,而且比自己计算时更加准确。
4
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- 关 键 词:
- 实验 方程 线性 计量 经济学 模型 最小 估计 统计 检验