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多元回归部分.doc
实验一
实验项目: 简单线性回归模型实验
实验目的:了解EVIEWS软件的安装与调用,掌握在EVIEWS软件基本统计功能,并学会应用EVIEWS软件对简单线性回归模型进行估计、t检验、预测,并能够理解和解释输出结果。总结出输出结果的经济含义。
实验内容提要:
1.选择一个自己感兴趣的经济问题,通过各种途径搜集到两个以上经济变量的相关数据,构建理论的回归模型。
2.运用EVIEWS软件对一元回归以及多元回归模型进行估计、检验与预测。
3.对软件输出结果进行解释,并阐述其经济含义。
实验内容及步骤:
根据货币数量论可知,在其他条件不变的情况下,一国物价水平的高低和货币价值的大小由其货币供应量所决定,货币供应量增加,物价上涨,而该国货币对内贬值,购买力下降,反之则相反。而根据需求拉动通货膨胀理论和成本推动通货膨胀理论又可得知,从成因来看,通货膨胀可大致分为两类:第一,需求拉动,即总需求超过总供给所引起的一般价格水平的持续显著的上涨;第二,成本推动,即在没有超额需求的情况下,由于供给方面成本的提高所引起的一般价格水平持续和显著的上涨。因此,本文从《中国统计年鉴》中获取1994~2010年中国每年的CPI和“在岗职工平均工资指数”、“人口增长率”、“M2增长率”等数据,整理如下表1:
表1 1994~2010年中国每年的经济数据(1994年=100)
年份 CPI(%) 在岗职工平均工资指数(1994年=100,%) 总人口增长率(1994年=100,%) M2增长率(%) 1994 100.00 100.00 100.00 100.00 1995 117.10 90.04 101.06 129.47 1996 126.82 83.88 102.12 162.17 1997 130.37 77.41 103.15 193.92 1998 129.33 79.20 104.10 222.70 1999 127.52 82.91 104.95 255.52 2000 128.03 83.43 105.75 286.87 2001 128.92 86.18 106.49 337.36 2002 127.89 84.92 107.18 394.27 2003 129.43 83.95 107.82 471.45 2004 134.47 84.77 108.46 541.53 2005 136.89 85.14 109.10 636.69 2006 138.95 84.96 109.68 736.53 2007 145.62 88.19 110.25 859.79 2008 154.21 87.07 110.81 1012.64 2009 153.13 83.21 111.35 1291.94 2010 158.18 84.32 111.88 1546.72 本文将“在岗职工平均工资指数”、“人口增长率”、“M2增长率”作为自变量,分别记为、、,将CPI作为因变量,记为Y,建立多元回归模型如下:
实验结果分析:
利用EViews6.0运算,得以下结果,如表2:
表2 多元回归分析输出结果
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/23/12 Time: 21:24 Sample: 1994 2010 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? X2 -0.947198 0.214112 -4.423850 0.0007 X3 0.918944 0.602294 1.525740 0.1510 X4 0.021761 0.005092 4.274077 0.0009 C 104.2962 70.58650 1.477566 0.1633 R-squared 0.941048 ????Mean dependent var 133.3447 Adjusted R-squared 0.927444 ????S.D. dependent var 14.16350 S.E. of regression 3.815115 ????Akaike info criterion 5.718143 Sum squared resid 189.2163 ????Schwarz criterion 5.914193 Log likelihood -44.60421 ????Hannan-Quinn criter. 5.737630 F-statistic
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