二一元线性回归分析.pptVIP

第二步：收集数据 采用1980~1998年的数据，数据来源《中国统计年鉴(2000)》(时间序列数据time series data） §2.4应用举例 1.我国固定资产投资总额与GDP的关系研究 第一步：模型设定 第三步：参数估计(OLS)，得 经济意义检验：b1的经济含义是固定资产投资乘数，肯定为正，且大于1，按我国的实际情况，不是很大，估计在4或5以下，通过检验 统计检验（拟合优度检验、参数估计值显著性检验、模型显著性检验） 第四步：模型检验 统计检验-拟合优度检验 决定系数 统计检验-参数估计值显著性t检验 取 α=0.05,查表得 拒绝原假设，β显著不为零 统计检验-方程显著性F检验 构造F统计量 计算得 取 α=0.05 查表得 方程线性关系显著 第五步：写出回归方程,对结果说明 解释:表明我国固定资产投资总额与GDP呈显著的正相关关系, 其每增加1亿元 ，GDP 平均可增加2.7058亿元 ?=2873.5+2.7058x （一） 模型设定：经济理论表明，一个国家的城镇居民人均年消费支出主要取决于居民平均每人全部年收入水平，据此，我们可以选择城镇居民人均年消费性支出（expend）和居民平均每人全部年收入（income）建立我国城镇居民人均年消费性支出计量模型。 （二）收集数据 利用《中国统计年鉴》收集1985－2001年上述指标的数据 2. 消费支出模型研究 年份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 全部年收入 784.92 909.96 1012.2 1192.12 1387.81 1522.79 1731.1 2031.53 2583.16 平均消费支出 673.2 798.96 884.4 1103.98 1210.95 1278.89 1453.8 1671.73 2110.81 年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 　 全部年收入 3502.3 4288.09 4844.78 5188.54 5458.34 5888.8 6316.81 6907.08 　 平均消费支出 2851.3 3537.57 3919.47 4185.64 4331.61 4615.9 4998 5309.01 　 我国城镇居民人均消费和人均年收入 (三)估计模型：利用EViews软件计算，结果如下： Dependent Variable: expend Method: Least Squares Date: 10/27/10 Time: 11:14 Sample: 1985 2001 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 130.2490 26.18550 4.974088 0.0002 INCOME 0.769050 0.006760 113.7601 0.0000 R-squared 0.998842 Mean dependent var 2643.248 Adjusted R-squared 0.998765 S.D. dependent var 1649.703 S.E. of regression 57.97282 Akaike info criterion 11.06796 Sum squared resid 50412.71 Schwarz criterion 11.16598 Log likelihood -92.07763 F-statistic 12941.36 Durbin-Watson stat 1.001722 Prob(F-statistic) 0.000000 估计结果为： （四）模型检验与经济含义 1.经济意义检验：income系数为正，符合经济理论 2.拟合度检验：R2= 0.9988，y变差的99.88%可由自变量x解释，说明方程拟合情况很好， 3.参数显著性检验：给定? = 0.05， , 113.76012.13145，所以参数显著，即城镇居民人均年消费性支出与居民平均每人全部年收入之间存在显著的线性关系。 4.结果说明：分析结果表明，居民平均每人全部年收入每增加1元，人均年消费性支出平均将增加0.769元。