14 541.8000 1614.000 9.000000 15 890.8000 2231.400 14.00000 16 1121.000 2611.800 18.00000 17 1094.200 3143.400 16.00000 18 1253.000 3624.600 20.00000 (庞皓，p56)
2、模型设定；
我们假设家庭书刊消费水平（Y，元/年）与家庭收入（X，元/年）和户主受教育年数（T，年）之间具有线性关系：
Yi = b0 + b1 Xi+ b2 Ti+εi (i=1,2,??，18)
根据凯恩斯理论，回归系数b1表示消费者的边际消费倾向，既可支配收入每增加1元所引起的消费者消费支出的平均变化量，显然b2介于0~1之间（书刊作为消费品，应符合一般的消费论）；另一方面，书刊为一种特殊商品，不同消费群体对他的消费具有不同的特点。根据经验可知，受教育年限越长，对书刊的消费应该越多（职业、竞争、娱乐、偏好，等）[专用资产、沉没成本]，所以b1应为正数。
一般情况下，截距项b0没有什么具体的经济意义。 3、用Eviews软件进行回归分析——操作命令； create u 18 data x y t Scat x y Scat t y Ls y c x t
4、回归结果的表达及意义——样本回归方程：
?= -49.62 + 0.0866XYii
+ 52.32 Ti
（Se） (49.38) （0.0294） （3.2055）(回归系数标准差) （t） （-1.005）（2.9511）（10.0512）（回归系数t统计值）
R=0.9513 R=0.9448 DW=2.5872 F=146.56
2
2回归结果表明：
决定系数为0.9513，意味着模型能够以95.13%的比例解释家庭书刊消费支出的变动，表明所选择的模型很好地拟合了实际数据。F=146.56，远远大于相应的临界值，说明回归模型是高度显著成立的。
在其他条件（T及其它假设条件）不变的情况下，家庭收入每增加1元，家庭书刊消费支出将增加0.0866元；在其他条件（X及其它假设条件）不变的情况下，户主受教育年限每增加1年，家庭书刊消费支出将增加52.32元；符合理论假设和实际经验，可以通过经济意义检验。
截距项为-49.62，没有什么具体的经济意义。
两个回归系数的t值均大于相应的临界值，说明家庭收入（X）和户主受教育年数(T)对家庭书刊消费支出（Y）的影响是高度显著，都是对被解释变量有解释能力的变量，应当保留在模型中。同时，变量——户主受教育年数(T)比较显著，说明该变量对被解释变量的影响更大(合理吗？)。
由此可见，欲刺激书刊消费，延长教育年限、普及大学教育、实施终生教育是可行的政策措施之一。
25
5、进一步还可以求出：
（1）回归系数的置信区间（有何作用？）——请同学们自己完成。
（2）若某一家庭收入为3598元/月，户主受教育年数为19年时，那么该家庭书刊消费为多少？
6、整理上述分析，写出一篇简要的计量经济分析报告。
2B-3独立探索
2B-3.1实验课题5——非线性模型的Eviews实现
1． 公式输入法：同线性回归 2． 可线性化的模型可定义新的序列，再用线性回归 3． 案例分析：根据平均成本U型曲线理论，成本函数可用产量的三次多项式近似表示。
利用某企业的下面统计资料，用Eviews，先观察散点图，再建立总成本模型和平均成本模型；并检验自变量的非线性性是否显著。 年份 总成本Y 产量X 年份 总成本Y 产量X 1 2 3 4 5 6 7 8
2B-3.2实验课题6——受约束回归
1.参数约束条件检验：在回归输出表中击菜单“View/Coefficient Tests/Wald Coefficient Restrictions”，在对话框中输入“参数约束条件”，观察F值和p值，判断；例如：
10000 28600 19500 32900 52400 52400 62900 86300 100 300 200 400 600 500 700 900 9 10 11 12 13 14 15 74100 100000 133900 115700 154800 178700 203100 800 1000 1200 1100 1300 1400 1500 26
2.缺省变量的检验：在回归输出表中击菜单“View/Coefficient Tests/Omitted Variables-Likelihood Ratio”，在对话框中输入“m”，观察F值和p值，判断；
3.多余变量的检验：在回归输出表中，击菜单“View/Coefficient Tests/ Redundant Variables-Likelihood Ratio”，在对话框中输入“m”，看F值和p值（似然比以后再讲），判断。 4.参数的稳定性检验：
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实验3——回归模型的计量经济检验
【实验目的】
掌握回归模型异方差、自相关、多重共线性问题的检验与处理的操作方法。 【实验内容】 3A-1 异方差的检验与处理的操作方法
3A-2自相关的检验与处理的操作方法
3A-3多重共线性问题的检验与处理的操作方法 【实验步骤】 3B-1按要求实验课题1 3B-2按要求实验课题2 3B-3按要求实验课题3
3B-1实验课题1——异方差的检验与修正
异方差的检验与修正方法，是计量经济学中一个重要的课题。一般经验告诉我们，对于采用截面数据作样本的计量经济模型，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以往往存在异方差性。异方差的检验主要有解析法和图示法两种方法，但其思路是相同的，即：检验异方差性就是检验随机扰动项的方差与解释变量观察值之间的相关性。一般情况下，首先OLS用法估计模型，求出随机扰动项的近似估计量——残差ei，然后检验残差ei与某个解释变量或多个解释变量之间的相关性。对于存在异方差的模型，一般采用模型变换或WLS法来克服和处理。下面的例题就是围绕这些内容来说明相应的操作方法。
为了研究浙江省农业总产值Y（百万元）与农业劳动者人数L（万人）、耕地面积S（公顷）的相互关系，特选取该省17个县市90年代初的数据资料，同时为了研究问题的方便，我们将各县市按农业总产值从小到大排序，见下表（表3B-1.1）。
表3B-1.1
地点 1. 温州 2. 杭州 3. 鸥海 4. 奉化 5. 象山 6. 阳平 7. 宁海 8. 平湖 9. 舟山 10. 海宁
农业总产值 Y（百万元） 10.616 23.053 24.336 29.744 30.530 30.933 32.815 39.800 43.305 49.954 农业劳动者人数L（万人） 4.58 6.37 16.05 11.82 15.26 21.05 17.14 14.56 17.63 18.42 耕地面积 S（公顷） 13540 26587 41407 66667 57840 53267 62160 77900 90553 126193 28
11. 余姚 12. 苍南 13. 慈溪 14. 上虞 15. 嘉善 16. 桐庐 17. 临安 50.886 58.211 59.280 60.611 63.335 64.552 96.729 24.63 28.32 30.97 12.06 10.67 17.93 27.38 107807 72627 93600 112433 101940 134973 139470 从理论上来说，农业劳动人数与耕地面积是农业总产值的重要影响因素。在一定范围内，随着农业劳动者人数的增加与耕地面积的扩大，农业总产值会相应增加，因此可设理论模型如下：
Yi = b0 + b1 L i+ b 2 S i +εi (i=1,2,??，n)
3B-1.1用OLS法估计模型，求出残差序列ei
（1）输入：create u 17 回车
输入：data y l s 回车，输入样本数据。
如果已制作了相应数据库，可用load或fetch命令，将数据序列或文件读取到内存。 如，输入：load a:file7 回车
（2）输入：ls y c l s 回车,屏幕显示：
由此得，样本回归方程为：
?=-1.0690+0.6166Li+0.00044Si（i=1，2，??，17） Yi（se）（6.6741）（0.3722）（7.460E-05） (t)（-0.1602）（1.6567）（5.8818）
2
R=0.88178，DW=1.4320，F=31.41
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