模型的线性回归分析.docx
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《计量经济学》课内实验报告学生姓名:张学阳1009300132及学号:学院:理学院班级:数学101课程名称:计量经济学实验题目:经典模型的线性回归分析指导教师姓名及职称:朱秀丽讲师朱振菊实验师2013年05月08日一、实验目的1.掌握三种非经典线性回归模型的概念;2.学会利用Eviews软件检验非经典线性回归模型的形式;3.学会利用Eviews软件处理非经典线性回归模型。二、实验内容1.表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料,请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型,要求检验异方差性,并处理异方差性。2.利用表2资料,试建立我国城乡居民储蓄存款模型,并检验模型的自相关性。3.经分析,影响国内旅游市场收入的主要因素,除了国内旅游人数和旅游支出以外,还可能与相关基础设施有关。为此,考虑的影响因素主要有国内旅游人数,城镇居民人均旅游支出X3,农村居民人均旅游支出X4,并以公路里程X5和铁路里程作为相关基础设施的代表。为此设定了如下对数形式的计量经济模型:其中:——第t年全国旅游收入——国内旅游人数(万人)——城镇居民人均旅游支出(元)——农村居民人均旅游支出(元)——公路里程(万公里)——铁路里程(万公里)为估计模型参数,收集旅游事业发展最快的1994—2003年的统计数据。利用Eviews软件,对模型进行OLS回归,并且讨论多重共线性。三、建立模型注:此部分对实验问题的进行描述,建立经典线性模型,进行必要说明。格式:小四,宋体(timesnewroman),段间距单倍,首行缩进2个字符对给定的显著水平,查分布表得的临界值,若,表明样本数据异方差性显著,否则,认为不存在异方差性。当样本容量很大时四、实验方法及结果1.图4-1回归图4-2怀特检验从结果中可以看出,Obs*R-squared=6.270439,对于的显著水平应该否定零假设,即随机项中存在异方差。图4-3处理异方差2.使用普通最小二乘法估计模型,得图4-4模型估计该回归方程的判定系数很高,回归系数很显著。对样本量n=21,一个解释变量的模型,在5%的显著水平下,查DW表可知,,,得到DW<dL,说明模型中存在自相关。这一点也可以从残差图中看出,该模式的残差图和散点图分别如下:图4-5残差图图4-6散点图在残差图中,残差随着时间的变化逐次有规律的变化,先为负再为正最后为负,说明残差项存在一阶的正相关,模型估计得到的t估计量和F估计量不可靠,需要统计补救措施。图4-8模型估计对原有模型进行广义差分变换得:Yt-0.9025Yt-1=B1()+B2()+Vt令使用普通最小二乘法估计模型得回归方程为:Yt*=30.2955+0.0064Xt*Se=(3.4329)(0.0006)T=(8.8251)(10.4894)图4-9查表知道,对于样本容量为20的5%显著水平DW,,。由于DW>Du,所以模型中已经没有序列相关。3.利用Eviews软件,输入Y、X2、X3、X4、X5、X6等数据,采用这些数据对模型进行OLS回归,结果如图4-9:图4-9回归由此可见,该模型,可决系数很高,F检验值173.3525,明显显著。但是当时,不仅、系数的t检验不显著,而且系数的符号与预期的相反,这表明很可能存在严重的多重共线性。计算各解释变量的相关系数,选择X2、X3、X4、X5、X6数据,点”view/correlations”得相关系数矩阵(如图4-10):图4-10相关矩阵由相关系数矩阵可以看出:各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在严重多重共线性。消除多重共线性采用逐步回归的办法,去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归,结果如表所示:表4.1变量X2X3X4X5X6参数估计值t统计量按的大小排序为:X3、X6、X2、X5、X4。以X3为基础,顺次加入其他变量逐步回归。首先加入X6回归结果为:t=(2.9086)(0.46214)当取时,,X6参数的t检验不显著,予以剔除,加入X2回归得t=(4.2839)(2.1512)X2参数的t检验不显著,予以剔除,加入X5回归得t=(6.6446)(2.6584)X3、X5参数的t检验显著,保留X5,再加入X4回归得t=(3.944983)(4.692961)()当取时,,X3、X4、X5系数的t检验都显著,这是最后消除多重共线性的结果。这说明,在其他因素不变的情况下,当城镇居民人均旅游支出和农村居民人均旅游支出分别增长1元时,国内旅游收入将分别增长4.21亿元和3.22亿元。在其他因素不变的情况