经典模型的线性回归分析.doc

《计量经济学》实验报告

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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
1.统计量

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。
2.自相关系数

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0.05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，dL=1.22，du=1.42，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（1-0.9025）+B2（Xt-0.9025Xt-1）+Vt
令Yt*=Yt-0.9025Yt-1Xt*=Xt-0.9025Xt-1
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)R^2=0.8594
F=110.0268DW=1.7856

图4-9
查表知道，对于样本容量为20的5%显著水平DW，Dl=1.20，Du=1.41。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4.5所示：
表4.1
变量X2X3X4X5X6参数估计值0.08429.052311.667334.33242014.146t统计量8.665913.15985.19676.46758.74870.90370.95580.77150.83940.9054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