计量经济学大作业
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一、 摘要
经济的发展，必然会带来货币的流通，也会带来消费。经济将货币流通量、货款额和居民消费价格指数连接起来。一个国家贷款额的多少和居民的消费价格指数往往可以在某种程度上反映经济的发展，反映货币流通量的大小。
我们可以通过计量经济学的多元线性模型来反映货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。然后对其进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验。通过检验最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。
通过分析我们得出，贷款额增加，会导致货币流通量的增加，居民消费价格指数的增加，也会导致货币流通量的增加。
关键字：币流通量 货款额 居民消费价格指数 多元线性模型
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二、 引言
经济的发展，必然会带来一系列的改变，而货币流通量的变化则是最直接、深刻的体现了这一点。接下来我们将根据多元线性回归模型来分析货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。
在此次试验中，我们运用了eviews软件对相关数据进行处理和分析。 1、 拟合优度检验——可决系数R2统计量
回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，残差平方和越小，表明样本回归线和样本观测值的拟合程度越高。
2、 方程总体线性的显著性检验——F检验
（1） 方程总体线性的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变
量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出的判断。
（2） 给定显著性水平α，查表得到临界值Fα(k，n-k-1)，根据样本
求出F统计量的书之后，可通过比较来判断是拒绝还是接受原假设，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。
3、 变量的显著性检验——t检验 4、 异方差的检验——怀特检验 5、 多重共线性的检验——逐步回归法
以y为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、 实证分析
1、确定变量
“货币流通量”为被解释变量，而“货币贷款额”和“居民消费价格指数”为解释变量。
2、建立计量经济学中的模型
我们建立多元线性回归模型 Y=β0+β1P+β2X+u
3、数据描述和处理
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表1 中国货币流通量、货款额和居民消费价格指数历史数据 年度 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
货币流量Y居民消费价格指（亿元） 数P（1990年=100） 贷款额X（亿元） 212 46.2 1850 267.7 47.1 2039.6 346.2 50.6 2414.3 396.3 51.9 2860.2 439.1 52.9 3180.6 529.8 54 3589.9 792.1 55.5 4766.1 987.8 60.6 5905.6 1218.4 64.6 7590.8 1454.5 69.3 9032.5 2134 82.3 10551.3 2344 97 14360.1 2644.4 100 17680.7 3177.8 103.4 21337.8 4336 110 26322.9 5864.7 126.2 32943.1 7288.6 156.7 39976 7885.3 183.4 50544.1 8802 198.7 61156.6 10177.6 204.2 74914.1 11204.2 202.6 86524.1 13455.5 199.7 93734.3 14652.7 200.6 99371.1 15688.8 201.9 112314.7 17278 200.3 131293.9 19746 202.7 158996.2 21468.3 210.6 178197.8 24031.7 214.4 194690.4 27072.6 217.7 225347.2 30375.2 228.1 261690.9 4、多元线性回归模型
（1）建立工作文件：启动EViews，点击File\\New\\Workfile，在对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度)，并在“Start
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date”中输入开始时间“1978”，在“end date”中输入最后时间“2007”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”—截距项 “resid”—剩余项。
图4.1 工作文件的建立
（2）输入数据：在命令窗口输入：“data y p x”回车后出现“Group”窗口数据编辑框，在对应空格中输入相应的数据，如下图所示：
图4.2 数据的输入
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