4. 实验内容
建立并检验我国制造业利润函数模型。 5. 实验操作指南
表3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。
表3 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况
行业名称 食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草加工业 纺织业 服装制品业 皮革羽绒制品 木材加工业 家具制造业 造纸及纸品业 印刷业 文教体育用品 石油加工业 化学原料纸品 （1）检验异方差性 ① 图形分析检验
a. 观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图； b. 残差分析。 ②Goldfeld-Quant检验
a. 将样本按解释变量排序并分成两部分（分别有1到10共11个样本和19到28共10个样本）；
b. 利用样本1建立回归模型1； c. 利用样本2建立回归模型2；
d. 计算F统计量，查F分布表，判断存在异方差。 ③White检验 ④ Park检验 a. 建立回归模型； b. 生成新变量序列；
c. 建立新残差序列对解释变量的回归模型。 ⑤Gleiser检验
销售利润 187.25 111.42 205.42 183.87 316.79 157.7 81.7 35.67 31.06 134.4 90.12 54.4 194.45 502.61 销售收入 3180.44 1119.88 1489.89 1328.59 3862.9 1779.1 1081.77 443.74 226.78 1124.94 499.83 504.44 2363.8 4195.22 行业名称 医药制造业 化学纤维制品 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿制品 黑色金属冶炼 有色金属冶炼 金属制品业 普通机械制造 专用设备制造 交通运输设备 电子机械制造 电子通讯设备 仪器仪表设备 销售利润 238.71 81.57 77.84 144.34 339.26 367.47 144.29 201.42 354.69 238.16 511.94 409.83 508.15 72.46 销售收入 1264.1 779.46 692.08 1345 2866.14 3868.28 1535.16 1948.12 2351.68 1714.73 4011.53 3286.15 4499.19 663.68 a. 建立回归模型； b. 生成新变量序列；
c. 分别建立新残差序列对各解释变量的回归模型。 （2）修正异方差性 ①确定权数变量；
②利用加权最小二乘法估计模型；
③对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况。 6. 实验结果
建立并检验我国制造业利润函数模型。
实验五 自相关性 （1课时）
1．实验目的
掌握自相关性的检验及处理方法。 2．实验要求
利用EViews软件对回归模型进行自相关性检验。 3．实验条件（硬件、软件、教材等）
EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。 4. 实验内容
利用表4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。 表4 我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料（1978年＝100） 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 存款余额Y 210.60 281.00 399.50 523.70 675.40 892.50 1214.70 1622.60 2237.60 3073.30 3801.50 GDP指数X 100.0 107.6 116.0 122.1 133.1 147.6 170.0 192.9 210.0 234.0 260.7 年份 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 存款余额Y 5146.90 7034.20 9107.00 11545.40 14762.39 21518.80 29662.25 38520.84 46279.80 53407.47 GDP指数X 271.3 281.7 307.6 351.4 398.8 449.3 496.5 544.1 592.0 638.2 5. 实验操作指南 （1）回归模型的筛选 ①相关图分析 ②估计模型，
a. 线性模型； b. 双对数模型； c. 对数模型； d. 指数模型； e. 二次多项式模型。 ③选择模型
比较以上模型，首先剔除对数模型。比较各模型的残差分布，选定模型。 （2）自相关性检验 ①DW检验； a. 双对数模型； b. 二次多项式模型。 ②偏相关系数检验 ③BG检验
④BG检验与偏相关系数检验结果不同。 （3）自相关性的调整：加入AR项 ①对双对数模型进行调整； ②对二次多项式模型进行调整；
③从双对数模型和二次多项式模型中选择调整结果较好的模型。 （4）重新设定双对数模型中的解释变量 ①检验自相关性； ②解释模型的经济含义。 6. 实验结果
建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。
实验六 多重共线性 （1课时）
1．实验目的
掌握多重共线性的检验及处理方法。 2．实验要求
利用EViews软件对回归模型进行多重共线性检验。 3．实验条件（硬件、软件、教材等）
EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。 4. 实验内容
建立并检验我国钢材产量预测模型；处理模型的多重共线性问题。 5. 实验操作指南
表5是1978－1997年我国钢材产量（万吨）、生铁产量（万吨）、发电量（亿千瓦时）、固定资产投资（亿元）、国内生产总值（亿元）、铁路运输量（万吨）的统计资料。
表5 我国钢材产量及其它相关经济变量统计资料
年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 钢材产量Y 2208 2497 2716 2670 2920 3072 3372 3693 4058 4386 4689 4859 5153 5638 6697 7716 8428 8980 9338 9979 生铁产量X1 3479 3673 3802 3417 3551 3738 4001 4384 5064 5503 5704 5820 6238 6765 7589 8956 9741 10529 10723 11511 发电量X2 2566 2820 3006 3093 3277 3514 3770 4107 4495 4973 5452 5848 6212 6775 7539 8395 9281 10070 10813 11356 固定资产投资X3 668.72 699.36 746.9 638.21 805.9 885.26 1052.43 1523.51 1795.32 2101.69 2554.86 2340.52 2534 3139.03 4473.76 6811.35 9355.35 10702.97 12185.79 13838.96 国内生产总值X4 3264 4038 4518 4862 5295 5935 7171 8964 10202 11963 14928 16909 18548 21618 26638 34634 46759 58478 67885 74463 铁路运输量X5 110119 111893 111279 107673 113495 118784 124074 130709 135635 140653 144948 151489 150681 152893 157627 162663 163093 165855 168803 169734 （1）检验多重共线性 ①相关系数检验
利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。在Eviews软件中可以直接计算相关系数矩阵。
②辅助回归方程检验
当解释变量多余两个且变量之间呈现出较复杂的相关关系时，可以通过建立辅助回归模型来检验多重共线性。
（2）利用逐步回归方法处理多重共线性 ①建立基本的一元回归方程；
②逐步引入其它变量，确定最适合的多元回归方程。 6. 实验结果
建立并检验我国钢材产量预测模型。
实验七 虚拟变量 （1课时）
1．实验目的
掌握虚拟变量的设置方法。 2．实验要求
利用EViews软件建立含虚拟变量的回归模型。 3．实验条件（硬件、软件、教材等）
EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。 4. 实验内容
（1）试根据表6的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；
表6 我国城镇居民家庭抽样调查资料
收入等级 困难户 最低收入户 低收入户 中等偏下户 中等收入户 中等偏上户 高收入户 最高收入户 彩电拥有量Y （台/百户） 83.64 87.01 96.75 100.9 105.89 109.64 115.13 122.54 人均收入X (元/年) 2198.88 2476.75 3303.17 4107.26 5118.99 6370.59 7877.69 10962.16 Di 0 0 0 1 1 1 1 1 XDi 0 0 0 4107.26 5118.99 6370.59 7877.69 10962.16 （2）试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；
（3）试根据表7的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。 表7 我国城镇居民人均消费支出和可支配收入统计资料 收入等级 困难户 最低收入户 低收入户 中等偏下户 中等收入户 中等偏上户 高收入户 最高收入户 5. 实验操作指南
（1）我国城镇居民彩电需求函数
1998 消费支出Y 2214.47 2397.6 2979.27 3503.24 4179.64 4980.88 6003.21 7593.95 收入X 2198.88 2476.75 3303.17 4107.26 5118.99 6370.59 7877.69 10962.16 D 0 0 0 0 0 0 0 0 消费支出Y 2327.54 2523.1 3137.34 3694.46 4432.48 5347.09 6443.33 8262.42 1999 收入X 2325.7 2617.8 3492.27 4363.78 5512.12 6904.96 8631.94 12083.79 D 1 1 1 1 1 1 1 1