元线性回归模型的参数估计实验报告.docVIP

山西大学 实 验 报 告 实验报告题目：计量经济学实验报告 学 院： 专 业： 课程名称： 计量经济学 学 号： 学生姓名： 教师名称： 崔海燕 上课时间： 一、实验目的：掌握一元线性回归模型的参数估计方法以及对模型的检验和预测的方法。 二、实验原理：1、运用普通最小二乘法进行参数估计； 2、对模型进行拟合优度的检验； 3、对变量进行显著性检验； 4、通过模型对数据进行预测。 三、实验步骤： （一）建立模型 1、新建工作文件并保存 打开Eviews软件，在主菜单栏点击File\new\workfile，输入start date 1978和end date 2006并点击确认，点击save键，输入文件名进行保存。 2输入编辑数据 X Y 1978 6678.8 3806.7 1979 7551.6 4273.2 1980 7944.2 4605.5 1981 8438 5063.9 1982 9235.2 5482.4 1983 10074.6 5983.2 1984 11565 6745.7 1985 11601.7 7729.2 1986 13036.5 8210.9 1987 14627.7 8840 1988 15794 9560.5 1989 15035.5 9085.5 1990 16525.9 9450.9 1991 18939.6 10375.8 1992 22056.5 11815.3 1993 25897.3 13004.7 1994 28783.4 13944.2 1995 31175.4 15467.9 1996 33853.7 17092.5 1997 35956.2 18080.6 1998 38140.9 19364.1 1999 40277 20989.3 2000 42964.6 22863.9 2001 46385.4 24370.1 2002 51274 26243.2 2003 57408.1 28035 2004 64623.1 30306.2 2005 74580.4 33214.4 2006 85623.1 36811.2 注：y表示中国居民总量消费 x表示可支配收入 3、 画散点图，判断被解释变量与解释变量之间是否为线性关系 在主菜单栏点击Quick\graph出现对话框，输入 “x y”，点击确定。然后在Graph type中选择Scatter Diagram,即散点图，点击OK确定，得到中国居民总量消费支出与可支配收入散点图： 从图中我们可以发现散点分布近似于一条直线，可以初步估计中国居民总量消费与可支配收入之间存在线性关系。 4、 用普通最小二乘法估计模型参数 用最小二乘法估计模型参数。以x为解释变量，以y为被解释变量，建立一元回归方程：y=C+β*x+υ 在主菜单栏点击Quick\Estimate Equation，出现对话框，输入 “y C x”，默认使用最小二乘法进行回归分析,得到一元线性方程模型参数: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 08:33 Sample: 1978 2006 Included observations: 29 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2091.295 334.9869 6.242914 0.0000 X 0.437527 0.009297 47.05950 0.0000 R-squared 0.987955 Mean dependent var 14855.72 Adjusted R-squared 0.987509 S.D. dependent var 9472.076 S.E. of regression 1058.633 Akaike info criterion 16.83382 Sum squared resid Schwarz criterion 16.92811 Log likelihood -242.0903 F-statistic 2214.596 Durbin-Watson stat 0.277155 Prob(F-statistic) 0.000000 常数项C估计值为2091.295，解释变量x的系数估计值为0.437527，得线性回归函数: Y=