1B-2.6实验总结（报告回归分析结果及预测应用情况）
（1）样本回归方程为：
= 147.2068 + 0.9607*X
（t）（1.3286）（18.8207） R2=0.9491 （2）模型检验
截距项为147.2068，在理论上表示自发消费支出，其值为正数；估计值符合
?Y经济理论要求，即能够通过经济意义检验；斜率项为0.9607，在理论上表示边际消费倾向，其介于0到1之间，估计值符合经济理论要求，即能够通过经济意义检验；
决定系数R2=0.9491，接近于1，说明模型总体拟和优度高，即四川省城市人均可支配收
入X的变化可以解释说明人均生活性消费支出Y的变化的94.91%；
若显著性水平为
，则t检验的临界值为t0.05/2(21?2)?t0.025(19)?2.093，解释变量
X对应的t统计值为18.8207，大于临界值，故拒绝零假设，即四川省城市人均可支配收入X对人均生活性消费支出Y的影响是显著的。（亦可表示为：解释变量X能够通过t检验） (3) 预测应用
当1999、2000年四川省城市人均可支配收入分别为4366和4601元时，平均人均生活性消费支出分别为4341.4和4567.2元，其置信度为95%的预测区间为（4341.4±2.093*375.2）和（4567.2±2.093*379.9）。
1B-3 独立完成指定两个实验课题 1B-3.1实验课题1
为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据： 年份 地方预算内财政收入Y（亿元） 国内生产总值X（GDP,亿元） 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
21.7037 27.3291 42.9599 67.2507 74.3992 88.0174 131.7490 144.7709 164.9067 184.7908 225.0212 265.6532 171.6665 236.6630 317.3194 449.2889 615.1933 795.6950 950.0446 1130.0133 1289.0190 1436.0267 1665.4652 1954.6539 20
资料来源:《深圳统计年鉴2002》，中国统计出版社
1．实验要求
(1)运用Eviews软件画出财政收入Y对国内生产总值GDP的的散点图 (2)建立深圳地方预算内财政收入Y对国内生产总值GDP的回归模型； (3)运用Eviews软件估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义； (4)对回归结果进行检验；
(5)若2005年年的国内生产总值为3600亿元，确定2005年财政收入的预测值和预测区间(
)。
2. 请分别采用“命令法”和“菜单法”完成上述操作，籍此初步掌握Eviews软件的简单操作方法。
3.整理上述分析，写出一篇完整的计量经济分析报告（参考课堂所将相关内容）。
1B-3.2实验课题2
采用2001年我国各省（直辖市、自治区）的国内生产总值gdp和最终消费com来估计我国的消费函数（数据单位为亿元，数据来源于中国经济信息网）请完成如下操作： 地 区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 gdp 2845.65 1840.1 5577.78 1779.97 1545.79 5033.08 2032.48 3561 4950.84 9511.91 6748.15 3290.13 4253.68 2175.68 9438.31 5640.11 com 1467.71 901.85 2509.3 1046.43 936.19 2828.09 1331.32 2110.54 2149.07 4295.96 3306.1 2108.09 2225.23 1357.47 4582.61 3114.13 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 地 区 3983 10647.71 2231.19 545.96 1749.77 4421.76 1084.9 2074.71 138.73 1844.27 1072.51 300.95 298.38 1485.48 gdp 4662.28 com 2408.84 2553.14 5841.32 1597.05 299.86 1078.06 2691.47 833.87 1430.44 82.79 1004.5 674.42 197.79 223.52 854.6 1.运用Eviews软件画出com对gdp的散点图
2.建立com对gdp的一元回归方程（注意选择适当的函数形式）
3.运用Eviews软件估计模型，分别作拟合优度检验、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。
4.简要说明实验课题2与实验课题1的异同之处。
21
实验2——多元线性回归模型的估计、检验和预测
【实验目的】
多元回归模型的估计、检验及预测方法 【实验内容】 2A-1 多元回归模型的估计、检验
2A-2 多元回归模型的预测
2A-2 非线性模型回归、受约束回归 【实验步骤】 2B-1按照实验课题1、2要求，完成基本操作练习作。 2B-2 根据实验课题3要求，独立完成实验操作、课外练习和实验报告。 2B-3 根据实验课题4、5要求，课外独立探索，完成相关操作。
2B-1实验课题1——基本操作练习 2B-1.1.1——基本操作练习1
下表是我国某市1978——1995年间的宏观经济数据 1）运用Eviews软件画出 ①REV对GDP的散点图 ②EXB对REV的散点图 ③SLC对GDP的散点图
2)建立REV对GDP（解释变量）、EXB对REV、SLC对GDP的一元回归模型 3）运用Eviews软件分别估计各个模型 4）对三个回归方程分别作拟合优度检验、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。 5）请预测1996年的财政收入、财政支出以及社会消费平均零售额（提示：先建立GDP的时间序列模型GDP=a+bt，预测出1996年的GDP）.
2B-1.1.2——基本操作练习2
将SLC作为被解释变量，GDP，REV，EXB为解释变量 1）建立多元回归方程
2) 对回归方程进行拟合优度检验、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。（显著水平为0.10） 年份 1978 1979 1980 国内生产总值GDP（万元） 61122 65487 70440 财政收入REV（万元） 6604 6634 6710 财政支出EXB（万元） 1792 1908 2015 社会消费平均零售额SLC（万元） 21269 24588 30674 22
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 87817 108405 121643 146340 203784 266474 341601 469864 506114 646150 748415 845409 1149478 1545383 2056273 6823 8103 8578 8469 11118 16053 20221 27076 31888 35139 42436 56204 93828 130532 179063 2139 2612 2804 3013 4999 9916 12521 17475 21623 22198 26788 38162 72910 88984 124173 38455 45358 48526 67639 84416 108735 131723 212585 229697 267664 301052 360416 509971 671843 878516 2B-1.2——基本操作练习3
（实验数据来源：古扎拉蒂著的《计量经济学》教材） 数据定义：Y=售出的玫瑰数量，打 x2=玫瑰的平均批发价格，美元/打 x3=石竹的平均批发价格，美元/打 x4=平均每周家庭可支配收入，美元/打
x5=底特律市区从1971第二季度到1975年第二季度的趋势变量，取值1，2，等等 1.建立文件、输入数据（如下表所示） obs 1971:3 1971:4 1972:1 1972:2 1972:3 1972:4 1973:1 1973:2 1973:3 1973:4 1974:1 1974:2 1974:3 1974:4 1975:1 1975:2
X2 2.260000 2.540000 3.070000 2.910000 2.730000 2.770000 3.590000 3.230000 2.600000 2.890000 3.770000 3.640000 2.820000 2.960000 4.240000 3.690000 X3 3.490000 2.850000 4.060000 3.640000 3.210000 3.660000 3.760000 3.490000 3.130000 3.200000 3.650000 3.600000 2.940000 3.120000 3.580000 3.530000 X4 158.1100 173.3600 165.2600 172.9200 178.4600 198.6200 186.2800 188.9800 180.4900 183.3300 181.8700 185.0000 184.0000 188.2000 175.6700 188.0000 X5 1.000000 2.000000 3.000000 4.000000 5.000000 6.000000 7.000000 8.000000 9.000000 10.00000 11.00000 12.00000 13.00000 14.00000 15.00000 16.00000 Y 11484.00 9348.000 8429.000 10079.00 9240.000 8862.000 6216.000 8253.000 8038.000 7476.000 5911.000 7590.000 6134.000 5868.000 3160.000 5872.000 23
自价格弹性，旁价格弹性和收入弹性的先验符号分别是负，正，正。从下面结果可以看到拟合与预期一致。
2.对该组数据进行线型模型的参数估计 Estimation Command:
===================== LS Y C X2 X3 X4 X5 Estimation Equation:
=====================
Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5 Substituted Coefficients: =====================
Y = 11025.06597 - 2257.533986*X2 + 1232.767734*X3 + 5.922192436*X4 - 198.6534289*X5 3. 对 对数-线性模型的参数估计 Estimation Command:
=====================
LS LNY C LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 Estimation Equation:
=====================
LNY = C(1) + C(2)*LNX2 + C(3)*LNX3 + C(4)*LNX4 + C(5)*LNX5 Substituted Coefficients: =====================
LNY = 0.4974048637 - 1.150772962*LNX2 + 0.739331378*LNX3 + 1.767999237*LNX4 - 0.2062327372*LNX5
4．对数-线性模型的参数解释。
5．对线性模型自价格，互价格和收入三弹性的计算。 6．模型的选择。
2B-2实验操作、课外练习和实验报告 2B-2 实验课题4——书刊消费研究
1、确定研究对象并采集相应的样本数据；
经过研究发现，家庭书刊消费水平（Y，元/年）受家庭收入（X，元/月）和户主受教育年数（T，年）的影响。现对某地区的家庭进行抽样调查，得到样本数据如下：
obs Y（元/年） X（元/月） T（年） 1 450.0000 1027.200 8.000000 2 507.7000 1045.200 9.000000 3 613.9000 1225.800 12.00000 4 563.4000 1312.200 9.000000 5 501.5000 1316.400 7.000000 6 781.5000 1442.400 15.00000 7 611.1000 1768.800 10.00000 8 1222.100 1981.200 18.00000 9 793.2000 1998.600 14.00000 10 660.8000 2196.000 10.00000 11 792.7000 2105.400 12.00000 12 580.8000 2147.400 8.000000 13 612.7000 2154.000 10.00000
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