实验二多变量线性回归模型MicrosoftWord文档.doc

PAGE  PAGE 7 实验（二）多变量回归模型及面板数据初步处理 【实验目的】 掌握多变量线性回归模型的参数估计及相关内容 【实验内容】 建立多变量线性回归模型，回归参数估计，散点图，残差图等。建立面板数据库并处理数据。 【实验步骤】 实验步骤一：如何在数据表删除某一列数据，或在两列数据中插入一列数据， 在数据表删除某一列数据的操作：双击数据组标示→打开数据组表→编辑一组数据→点击鼠标右键→拉出一菜单→点击Remove Series。 在两列数据中插入一列数据：双击数据组标示→打开数据组表→编辑一组数据→点击鼠标右键→拉出一菜单→点击Insert Series。 实验步骤二：建立面板数据库并处理数据。 向EViews6.0中输入截面数据名称的时候，应先建立一个合并数据（Pool）对象。 ★选择EViews6.0主菜单Object→New Object→Pool ★在Pool中输入 _BJ _TJ _HB _LN _SHH _JS _ZHJ _FJ _SHD _GD _HN ★在Pool窗口点击name，保存。 ★在Pool窗口点击sheet，打开一个窗口，输入GDP?，RENKOU?，GSH?，GZH?。就得到一个东部地区GDP，RENKOU，GSH，GZH的Poolsheet（面板数据表）。 ★在Pool窗口点击define，回到Pool的标示窗口；点击Pool的标示窗口sheet，打开一个窗口，输入GDP?，RENKOU?，GSH?，GZH?。得到GDP，RENKOU，GSH，GZH的Poolsheet（面板数据表）。 ★Pool序列的序列名使用的是基本名和“?”占位符。例如，GDP?代表： GDP_BJ——北京GDP GDP_TJ——天津GDP GDP_HB——河北GDP GDP_LN——辽宁GDP GDP_SHH——上海GDP GDP_JS——江苏GDP GDP_ZHJ——浙江GDP GDP_FJ——福建GDP GDP_SHD——山东GDP GDP_GD——广东GDP GDP_HN——海南GDP ★还可以通过Pool窗口中的PoolGenerate，通过公式可以生成以面板数据为基础的新数据。例如，RJGDP?=GDP?/RENKOU？ RJGDP_BJ——北京人均GDP RJGDP_TJ——天津人均GDP RJGDP_HB——河北人均GDP RJGDP_LN——辽宁人均GDP RJGDP_SHH——上海人均GDP RJGDP_JS——江苏人均GDP GDP_ZHJ——浙江人均GDP RJGDP_FJ——福建人均GDP RJGDP_SHD——山东人均GDP RJGDP_GD——广东人均GDP RJGDP_HN——海南人均GDP ★利用合并数据库（Pool）进行参数估计 ★点击合并数据库（Pool）工具栏中的Estimate，出现对话框。???如果要把计算机画面全屏复制下来，操作Shift+Print，单击鼠标左键→粘贴） ★打开Pooled Estimation窗口，见下图。 实验步骤三：以三变量回归模型为例。 操作：从ＥViews主窗口，点击Quick→点击Estimate Equation功能。弹出一个对话框。在Equation　Specification选择框中输入y c x1 x2或者y=c（1）＋c（2）*x1+c（3）*x2。在Estimate　Setting选择框中自动给出缺省选择LS估计法和样本区间。点击OK键，即可得到回归结果。然后name→save。 多于三个变量的回归模型的操作与三变量回归模型的操作类似。 1980-1995年美国抵押贷款、个人收入和抵押贷款费用数据表 年份抵押贷款（Y） (亿美元）个人收入(X1) (亿美元）抵押贷款费用(X2) (亿美元）19801365.52285.712.6619811465.52560.414.719821539.32718.715.1419831728.22891.712.5719841958.73205.512.3819852228.33439.611.5519862539.93647.510.1719872897.63877.39.3119883197.34172.89.1919893501.74489.310.1319903723.44791.610.0519913880.94968.59.3219924011.15264.28.2419934185.75480.37.219944389.75753.17.49199546226115.1