一元线性回归分析报告.doc

实验报告 金融 系 金融学 专业 级 班 实验人： 实验地点： 实验日期： 实验题目：进行相应的分析，揭示某地区住宅建筑面积与建造单位成本间的关系 实验目的：掌握最小二乘法的基本方法，熟练运用Eviews软件的一元线性回归的操作，并能够对结果进行相应的分析。 实验内容：实验采用了建筑地编号为1号至12号的数据，通过模型设计、估计参数、检验统计量、回归预测四个步骤对数据进行相关分析。 实验步骤： 一、模型设定 建立工作文件。双击eviews，点击File/New/Workfile，在出现的对话框中选择数据频率，因为该例题中为截面数据，所以选择unstructured/undated，在observations中设定变量个数，这里输入12。 图1 输入数据。在eviews 命令框中输入data X Y，回车出现group窗口数据编辑框，在对应的X,Y下输入数据，这里我们可以直接将excel中被蓝笔选中的部分用cirl+c复制，在窗口数据编辑框中1所对应的框中用cirl+v粘贴数据。 图2 作X与Y的相关图形。为了初步分析建筑面积（X）与建造单位成本（Y）的关系，可以作以X为横坐标、以Y为纵坐标的散点图。方法是同时选中工作文件中的对象X和Y，双击得X和Y的数据表，点View/Graph/scatter，在File lines中选择Regressions line/ok（其中Regressions line为趋势线）。得到如图3所示的散点图。 图3 散点图 从散点图可以看出建造单位成本随着建筑面积的增加而降低，近似于线性关系，为分析建造单位成本随建筑面积变动的数量规律性，可以考虑建立如下的简单线性回归模型： 二、估计参数 假定所建模型及其中的随机扰动项满足各项古典假定，可以用OLS法估计其参数。Eviews软件估计参数的方法如下： 在eviews命令框中键入LS Y C X，按回车，即出现回归结果。 Eviews的回归结果如图4所示。 图4 回归结果 可用规范的形式将参数估计和检验结果写为：  （19.2645）（4.8098） t=（95.7969）（-13.3443） 0.9468 F=178.0715 n=12 SKIPIF 1 0 若要显示回归结果的图形，在equation框中，点击resids，即出现剩余项、实际值、拟合值的图形，如图5所示。 图5剩余项、实际值、拟合值图形 三、模型检验 1.经济意义检验 所估计的参1845.4750，-64.1840 ，说明建筑面积每增加1万平方米，平均来说建造单位成本将减少64.1840元/平方米，这与预期的经济意义相符。 2.拟合优度和统计检验 拟合优度的度量，由图4可以看出，可决系数为0.9468，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 针对 QUOTE , QUOTE 的标准误差SE( QUOTE )=19.2645，t( QUOTE )=95.7967,取 QUOTE =0.05，查t分布表得自由度为n-2=12-2=10的临界值 QUOTE =2.228,因为t( QUOTE )=95.7967 QUOTE =2.228，所以拒绝原假设即 QUOTE 。针对 QUOTE QUOTE 的标准误差SE( QUOTE )=4.8098,t( QUOTE )=-13.3444,因为t( QUOTE )=13.34434＜ QUOTE -2.228，所以拒绝原假设即 QUOTE 。对斜率系数的显著性检验表明，建筑面积对建造单位成本有显著影响。 四、回归预测 如果建筑面积为4.5万平方米，利用所估计的模型可预测所对应的建造单位成本，点预测值的计算方法为 =1845.4750-64.1840*4.5=1556.6470（元/平方米） 利用e