《计量经济学》实验报告一元线性回归模型
一、实验内容 （一）? eviews 基本操作 （二）1、利用EViews 软件进行如下操作： （1）EViews 软件的启动 （2）数据的输入、编辑 （3）图形分析与描述统计分析 （4）数据文件的存贮、调用 2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型 中国国民收入与居民消费水平:表1 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 数据来源： X（GDP） Y（社会消费品总量） 二、 实验目的 1. 掌握eviews的基本操作。 2. 掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。 三、实验步骤（简要写明实验步骤） 1、数据的输入、编辑 2、图形分析与描述统计分析 3、数据文件的存贮、调用 4、一元线性回归的过程 点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得 在上方输入ls y c x回车得到下图 在上图中view处点击view-中的actual，Fitted，Residual中的第一个得到回归残差 打开Resid中的view-descriptive statistics得到残差直方图 打开工作文件第二个中的structure将workfiels选中第一个，将右边改为16个 之后打开工作文件xy右键双击，open-as grope 在回归方程中有Forecast，残差立为yfse，点击ok后自动得到下图 在上方空白处输入ls y c s---之后点击proc中的forcase根据公式Y0?E(Y|X0)得到2015估计量 ^ 四、实验结果及分析（将本问题的回归模型写出，并作出经济意义检验、统计检验） 回归模型为： y?=+ 经济意义：斜率系数表示在其他条件保持不变的情况下，GDP收入每增加1亿元，社会消费品零售总额平均增加亿元。截距表示，当GDP为0时，社会消费品总额大约为 统计检验——变量的显着性检验 （1）置信区间法 在GDP-社会消费品总量一例中，共有15个观察差值，因而自由度为（15-2）=13。假定 ，显着水平或犯第一类错误的概率为5%。由于备择假设是双边的，根据书中附录E中表E-2的t分布表得:Pr(|t|>= P≤t≤= 即t值（自由度为13）位于上、下限（，）之间的概率为95%，这个上、下限就是临界t值，代入公式可得： P?b2?1.771se?b2??B2?b2?1.771se?b2??= （2）显着性水平法 T=估计量-假设值0.416716??38.735453 估计量的标准误差0.010758 （3）P值检验 p<值越小，拒绝原假设检验的理由就越充分，结果越显着 拟合优度检验 根据数据得r^2= 因为r^2的最大值为1，通过数据计算的r^2的值非常接近1，表明拟合程度非常高
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