大连海事大学
实 验 报 告
实验名称： 计量经济学软件应用
专业班级： 财务管理2013-1
姓 名： 安妮
指导教师： 赵冰茹
交通运输管理学院
二○一六年十一月
大连海事大学实验报告 学号：2220133979
一、 实验目标
学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境
WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析
案例1：
我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况
指标 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 人均国内生产总值（元） 居民消费水平（元） 5074 5878 6457 6835 7199 7902 8670 9450 10600 12400 14259 16602 20337 2330 2765 2978 3126 3346 3721 3987 4301 4606 5138 5771 6416 7572 - 1 -
大连海事大学实验报告 学号：2220133979
2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 23912 25963 30567 36018 39544 43320 46612 8707 9514 10919 13134 14699 16190 17806 （1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；
利用eviews软件输出结果报告如下：
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大连海事大学实验报告 学号：2220133979
Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20
Variable C AVGDP
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Coefficient 691.0225 0.352770
Std. Error 113.3920 0.004908
t-Statistic 6.094104 71.88054
Prob. 0.0000 0.0000 7351.300 4828.765 14.28816 14.38773 14.30760 0.403709
0.996528 Mean dependent var 0.996335 S.D. dependent var 292.3118 Akaike info criterion 1538032. Schwarz criterion -140.8816 Hannan-Quinn criter. 5166.811 Durbin-Watson stat 0.000000
由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP）） Y = 691.0225+0.352770* X
其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。
检验结果R2=0.996528，说明99.6528%的样本可以被模型解释，只有0.3472%的样本未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高。
（2）对所建立的回归方程进行检验： （5%显著性水平下，t（18）=2.101）
对于参数c假设: H0: c=0. 对立假设:H1: c≠0 对于参数GDP假设: H0: GDP=0. 对立假设:H1: GDP≠0 由上表知:
对于c,t=6.094104>t(n-2)=t(18)=2.101 因此拒绝H0: c=0,接受对立假设:H1: c≠0 对于GDP, t=71.88054﹥t(n-2)=t(18)=2.101
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大连海事大学实验报告 学号：2220133979
因此拒绝H0: GDP=0,接受对立假设: H1: GDP≠0
此外F统计量为5166.811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%的显著性水平下有显著性影响。
所以，回归系数显著不为零，常数项不为零，回归模型中应包括常数项。 综上，整体上看此模型是比较好的。 (3)序列相关问题
由上图可知，DW统计量0.403709，经查表，当k=1，n=20时，dl=1.2，因此可判断此模型存在序列相关，且为序列正相关。
修正：广义差分法
因为DW=0.403709，ρ=1-DW/2=0.7981455 令X1=X-0.7981455*X(-1) Y1=Y-0.7981455*Y(-1) 修正结果如下：
Dependent Variable: Y1 Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:56 Sample(adjusted): 1996 2014
Included observations: 19 after adjustments
X1 C
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Coefficient -1.14E+08 -8.26E+10
Std. Error 7970597. 5.45E+10
t-Statistic -14.33887 -1.516402
Prob. 0.0000 0.1478 -7.34E+11 4.61E+11 54.13516 54.23457 54.15198 0.953595
0.923631 Mean dependent var 0.919139 S.D. dependent var 1.31E+11 Akaike info criterion 2.92E+23 Schwarz criterion -512.2840 Hannan-Quinn criter. 205.6031 Durbin-Watson stat 0.000000
经修正后，DW=0.953595 - 4 -
计量经济学eviews实验报告
