计量经济学多元回归模型实验

实验名称：多元回归模型实验

【实验目标、要求】 使学生掌握用Eviews做

1. 多元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测； 2. 非线性回归模型参数估计； 3. 受约束回归检验。 【实验内容】 用Eviews完成：

1. 多元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测； 2. 非线性回归模型的估计，并给出相应的结果。 3. 受约束回归检验。

实验内容以课后练习：以96页计算与应用题中3为例进行操作。 【实验步骤】

解：（1）建立散点图考察某地区的消费支出Y与商品单价X1,之间的相关关系，

Eviews命令：scat X1 Y;如图4-1所示。

图4-1 消费支出Y与商品单价

从散点图可以看出消费支出Y和商品单价X1大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：

x 的散点图

Y01X1+1

1

得到EViews结果如表4-2所示

表4-4 消费支出一元模型EViews结果

根据表中数据得：Y419.30427.7605X1

作出

Y和家庭人均月收入x2的散点图，如图4-3所示

从散点图可以看出消费支出Y和商品单价x2大体呈现为线性关系，所以根据4-2和4-3的散点图建立的计量经济模型为如下线性模型：

Y01X12X2

2

用Eviews进行估计的输出结果见表4-4

在消费支出一元模型中： AIC=9.9478 SC=10.0083 在消费支出二元模型中： AIC=8.5523 SC=8.31

由赤池信息准则和施瓦茨准则可知家庭人均收入应该包含在模型中。 根据表2中数据，模型估计的结果为：

X2 Y584.51287.2104X10.075311 (42.31784) (2.97607) (0.014357) t= (13.81256) (-2.422795) (5.245603) R0.9412 r0.9245 F=56.06 df10217 四、模型检验

1、经济意义检验

模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年商品单价每增长1，消费支出就会减少7.2014；在假定其它变量不变的情况下，当月家庭人均收入每增长1，消费支出会增长0.075311亿元；这与理论分析和经验判断相一致。

223

2、统计检验

（1）拟合优度检验：由表2中数据可以得到R0.9412，修正的可决系数为

2r0.9245与1很接近，这说明模型对样本的拟合很好。

（2）F检验：针对H0:120，给定显著性水平0.05，在F分布表中查出自由度为2和7的临界值

2F (2,7) 

。由表4-4中得到F=56.06，由于

F=56.06>F (2,7)  ，应拒绝原假设H0:120，说明回归方程显著，即“商

 品单价”、“月收入”等变量联合起来确实对“商品消费支出”有显著影响。

（3）t 检验：分别针对H0:120：，给定显著性水平0.05，查t分布表得自由度为10-3=7临界值t/2(7)2.365。由表4-4中数据可得，与0,1,2对应的t统计量分别为 13.81256 ， -2.422795 ，5.245603 ，其绝对值均大于t/2(7)2.365，所以通过显著性检验，也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“商品价格”（收入”（

X 1

）、“月

X 2

）、分别对被解释变量“消费支出”Y都有显著的影响。

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