发布时间 : 星期日 文章计量经济学实验报告多元线性回归自相关范文更新完毕开始阅读b95a43ff3d1ec5da50e2524de518964bcf84d2a8
实验报告
课程名称 计量经济学 实验项目名称 多元线性回归 自相关
异方差 多重共线性 班级与班级代码 08国际商务1班 实验室名称（或课室） 实验楼910 专 业 国际商务 任课教师 刘照德 学 号：
姓 名： 张柳文 实验日期： 2011 年 06 月 23日
广东商学院教务处 制
姓名 张柳文 实验报告成绩 评语：
指导教师（签名） 年 月 日
说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。
计量经济学实验报告
实验项目：多元线性回归、自相关、异方差、多重共线性
实验目的：掌握多元线性回归模型、自相关模型、异方差模型、多重
共线性模型的估计和检验方法和处理方法
实验要求：选择方程进行多元线性回归；熟悉图形法检验和掌握D-W
检验，理解广义差分法变换和掌握迭代法；掌握Park或Glejser检验，理解同方差性变换；
实验原理：普通最小二乘法 图形检验法 D-W检验 广义差分变换 加
权最小二乘法 Park检验等
实验步骤：
首先：选择数据
为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（ED）、商品零售价格指数（RPI）做为解释变量，对税收收入（Y）做多元线性回归。从《中国统计年鉴》2011中收集1978—2009年各项影响因素的数据。如下表所示：
中国税收收入及相关数据
商品零售价格指年份（T） 数（RPI）/% 财政支出（ED）国内生产总值/亿元 （GDP）/亿元 税收收入（Y）/亿元 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 100.7 102.0 106.0 102.4 101.9 101.5 102.8 108.8 106.0 107.3 118.5 117.8 102.1 102.9 105.4 113.2 121.7 114.8 106.1 1122.09 1281.79 1228.83 1138.41 1229.98 1409.52 1701.02 2004.25 2204.91 2262.18 2491.21 2823.78 3083.59 3386.62 3742.2 4642.3 5792.62 6823.72 7937.55 3645.217 4062.579 4545.624 4891.561 5323.351 5962.652 7208.052 9016.037 10275.18 12058.62 15042.82 16992.32 18667.82 21781.5 26923.48 35333.92 48197.86 60793.73 71176.59 519.28 537.82 571.7 629.89 700.02 775.59 947.35 2040.79 2090.73 2140.36 2390.47 2727.4 2821.86 2990.17 3296.91 4255.3 5126.88 6038.04 6909.82 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 100.8 97.4 97.0 98.5 99.2 98.7 99.9 102.8 100.8 101.0 103.8 105.9 98.8 9233.56 10798.18 13187.67 15886.5 18902.58 22053.15 24649.95 28486.89 33930.28 40422.73 49781.35 62592.66 76299.93 78973.03 84402.28 89677.05 99214.55 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 340506.9 8234.04 9262.8 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31 24165.68 28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 59521.59 实验一：多元线性回归
1、将数据导入eviews5.0后，分别对三个解释变量与被解释变量做散点图，选择两个变量作为group打开，在数据表“ group”中点击view/graph/scatter/simple scatter，出现数据的散点图，分别如下图所示：
从散点图看，变量间不一定呈现线性关系，可以试着作线性回归。 2、进行因果关系检验
在“workfile”中按住“ctrl”键，点击所要选择的变量，作为组打开后，在“View”下拉列表中选择“Grange Causality”，滞后期为2，得出如下结果：
Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/23/11 Time: 16:14 Sample: 1978 2009 Lags: 2
??Null Hypothesis:
??ED does not Granger Cause Y ??Y does not Granger Cause ED
Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/23/11 Time: 16:15 Sample: 1978 2009 Lags: 2
Obs 30
F-Statistic ?8.90261 ?18.8091
Probability ?0.00120 ?1.0E-05
??Null Hypothesis:
??GDP does not Granger Cause Y ??Y does not Granger Cause GDP
Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/23/11 Time: 16:19 Sample: 1978 2009 Lags: 2
??Null Hypothesis:
??RPI does not Granger Cause Y ??Y does not Granger Cause RPI
Obs 30
F-Statistic ?1.01199 ?0.91874
Probability ?0.37790 ?0.41208
Obs 30
F-Statistic ?0.66167 ?1.60624
Probability ?0.52479 ?0.22067
从因果关系检验看，ED明显影响财政收入Y，其他两个因素影响不显着。 3、做多元线性回归
选中变量作为组打开，在下拉列表“Proc”中选择“MakeEquation” 按“确定”，得到多元回归模型： 根据图中数据，模型估计的结果为：
（29.44784）
(0.012839) (0.062849) (3135.746)
?2 t=(1.915151) (3.609459) (9.805713) (-2.043646) R?0.99657 3 R?0.996206 F=2714.480 df=27
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年RPI每增长1%，平均来说税收收入会增长29.44784亿元；当年GDP每增长1亿元，平均来说税收收入会增长0.012839亿元；当年财政支出每增长1亿元，平均来说税收收入会增长0.062849亿元。
可决系数R?0.996573，修正后的可决系数R?0.996206，说明模型的样本的
22?2拟合很好。
F检验的数值很大，可以判定，在给定显着性水平α=0.05的情况下，拒绝原假设。说明回归方程显着，既“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售价格指数”等变量联