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表1 中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数历史数据
中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数历史数据 年度 货币流通量Y（亿元） 居民消费水平指数P 贷款额X（亿元） 1992 4336 282 26322.9 1993 5864.7 305.8 32943.1 1994 7288.6 320 39976 1995 7885.3 345.1 50544.1 1996 8802 377.6 61156.6 1997 10177.6 394.6 74914.1 1998 11204.2 417.8 86524.1 1999 13455.5 452.3 93734.3 2000 14652.65 491 99371.1 2001 15688.8 521.2 112315 2002 17278.43 557.6 131294 2003 19746.23 596.9 158996 2004 21468.49 645.3 178198 2005 24032.82 698.2 194690 2006 27072.62 766.4 225347.2 2007 30334.32 849.9 261691 2008 34218.96 926.4 303468 2009 38245.97 1022 399685 2010 44628.2 1106.1 479196 2011 50748.47 1211.1 547946.6906 4、多元线性回归模型
（1）建立工作文件：启动EViews，点击File\\New\\Workfile，在对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度)，并在“Start date”中输入开始时间“1992”，在“end date”中输入最后时间“2011”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”—截距项 “resid”—剩余项。如图4—1所示：
图4—1 工作文件的建立
（2）输入数据：在命令窗口输入：“data Y P X”回车后出现“Group”窗口数据编辑框，在对应空格中输入相应的数据，如图4—2所示：
图4—2 数据的输入
（3）对中国货币流量Y和居民消费水平指数P画散点图，考察两者之间的相关关系。
输入命令：Scat P Y，如图4—3所示：
图4—3中国货币流通量与居民消费水平指数散点图
从图4—3中可以看出中国货币流通量Y与居民消费水平指数P大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：
Yi??0??1Pi?ui,i?1,2.....,20
输入命令：LS Y C P，如图4—4所示：
图4—4中国货币流通量与居民消费水平指数的EViews结果
（4）对中国货币流量Y和贷款额X画散点图，考察两者之间的相关关系。 输入命令：Scat X Y，如图4—5所示：
图4—5中国货币流通量与贷款额散点图
从图4—5中可以看出中国货币流通量Y与贷款额X大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：
Yi??0??2Xi?ui,i?1,2.....,20
输入命令：LS Y C X，如图4—6所示：
图4—6中国货币流通量与居民消费水平指数的EViews结果
（5）由于以上散点图都呈现线性关系，所以可以建立以下线性回归方程：
Yi??0??1Pi??2Xi?ui,i?1,2,.....,20