重庆科技学院学生实验报告
课程名称 计量经济学 实验项目名称 多元线性回归模型实验分析 实验日期 2014/5/9 国贸2011-03班 开课学院及实验室 法政与经贸学院H317 学生姓名 姚婷 指导教师 范守智 一，实验目的和要求 1.使学生了解中国粮食历年的发展情况； 学号 2011443781 专业班级 实验成绩 2.使学生了解中国粮食生产的主要投入影响因素； 3.使学生通过多元线性回归模型分析，认识中国粮食生产与相关投入要素之间的内在关系： 二、实验内容和原理 内容：教材《计量经济学》（李子奈，第三版）第141页表4.3.2。 原理：多元线性回归模型 三、主要仪器设备 电脑一台；EVIEWS 5.0 软件一套；MATHTYPE 6.8 软件一套；MICROSOFT EXCEL 2007 软件一套； 四、实验操作方法和步骤 1.建立中国粮食生产的影响因素一般模型； lnYi??0??1lnX1i??2lnX2i?L??klnXki??i2.将书本上第141页数据录入软件； 3.按照变量的逐步引入法，建立包含1、2、3、4、5等个解释变量的中国粮食生产模型；优选上述所有模型中的最优模型。 4.对上述最优模型进行经济意义、拟合优度、变量和方程显著性检验； 5.对上述模型进行序列相关性检验，并提出解决思路； 五、实验记录与处理（数据、图表、计算等）（具体过程见下页） 六、实验结果及分析（具体分析见下页） 说明：此部分的内容和格式各学院可根据实验课程和实验项目的具体需要，自行设计和确定相关内容和栏目，但表头格式应统一；对于设计性实验则只要求说明实验的目的要求、提出可供实验的基本条件和注意事项，实验方案和步骤的设置、仪器的安排等可由学生自己设计。
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五、实验记录与处理（数据、图表、计算等） （1）将书本上第141页数据录入软件； File>New>Workfile Create>dated>1983_2007； Quick>Empty Group>OBS>Y/X1/X2/X3/X4/X5； Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/11 Time: 12:41 Sample: 1985 2009 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C -26695.08 7507.527 -3.555775 X1 5.994511 0.609713 9.831685 X2 0.536701 0.057858 9.276245 X3 -0.135873 0.029720 -4.571732 X4 0.090822 0.042053 -2.159696 X5 -0.007390 0.070511 -0.104814 R-squared 0.980829 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.975783 S.D. dependent var S.E. of regression 645.9230 Akaike info criterion Sum squared resid 7927113. Schwarz criterion Log likelihood -193.8100 F-statistic Durbin-Watson stat 1.715679 Prob(F-statistic) Prob. 0.0021 0.0000 0.0000 0.0002 0.0438 0.9176 44945.64 4150.729 15.98480 16.27733 194.4114 0.000000
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由此可知： Y= -26695.08+5.994511X1+0.536701X2+-0.135873X3+0.090822 X4+-0.007390X5 (7507.527) (0.609713) (0.057858) (0.029720) (0.042053) (0.070511) （-3.555775）(9.831685) (9.276245) (-4.571732) (-2.159696) (-0.104814) R-Squared=0.980829 df=19 由于可决系数R-Squared=0. 980829，接近于1，表明模型整体拟和的非常好。对于C、X1、X2、X3、X4的估计系数，t统计量的绝对值都通过了检验，而X5的系数的t统计量为-0.104814，在df=19、α=0.05的情况下， X5的系数不能通过检验。根据经验判断，无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 （2）优选上述所有模型中的最优模型； LOGY_C_LOGX1； LOGY_C_LOGX2； LOGY_C_LOGX3； LOGY_C_LOGX4； LOGY_C_LOGX5；（选最优）>再逐步引入2个、3个、4个、5个变量的模型； X1 X2 X3 X4 X5 X1 1.000000 -0.616566 0.400644 0.952746 0.314885 X2 -0.616566 1.000000 -0.238039 -0.741538 -0.060970 X3 0.400644 -0.238039 1.000000 0.310096 0.409704 X4 0.952746 -0.741538 0.310096 1.000000 0.128834 X5 0.314885 -0.060970 0.409704 0.128834 1.000000 可见，粮食生产受农业化肥试用量的影响最大，与经验相符合。 （3）序列相关性检验： D-W统计量>LM检验>AR修正； View>Residual Tests>Serial Correlation LM Tests LOG(Y)_C_LOG(X)_AR(1)_AR(?)；最优模型+修正阶数 一阶自相关的DW检验：由表的DW=1.706044，在显著性水平=0.05下，查DW表，n=25,k=4, 得到dl=1.038,dv=1.767,由于DW=1.706044，介于DL和DU之间，所以由此判定无法确定其自相关性是否存在。 六、实验结果及分析 如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则违背了解释变量不相关的假设，认为出现了多重共线性。由于R^2较大且接近于1，而且F=202.77>F0.05(5，19)=2.74，故认为粮食生产与上述解释变量间总体线性关系显著。但由于其中X4，X5前参数估计值未能通过T检验，而且符号的经济意义也不合理，故认为解释变量间存在多重共线性。
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计量经济学多元线性回归模型实验分析
