實驗三 多元線性回歸模型的估計和檢驗

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資源描述:

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1、實驗報告課程名稱:計量經(jīng)濟學實驗項目:實驗三多元線性回歸模型的估計和檢驗實驗類型:綜合性□設(shè)計性□驗證性R專業(yè)班別:姓名:學號:實驗課室:厚德樓B503指導教師:石立實驗日期:2016年4月29日廣東商學院華商學院教務處制一、實驗項目訓練方案小組合作:是□否R小組成員:無實驗目的:掌握多元線性回歸模型估計和檢驗的方法。實驗場地及儀器、設(shè)備和材料實驗室:普通配置的計算機,Eviews軟件及常用辦公軟件。實驗訓練內(nèi)容(包括實驗原理和操作步驟):【實驗步驟】(一)國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長模型:分析廣東省國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長,根據(jù)廣東數(shù)據(jù)(

2、數(shù)據(jù)見“表:廣東省宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)-第三章.xls”文件,各變量的表示按照試驗指導課本上的來表示)選擇不變價GDP(GDPB)、不變價資本存量(ZC)和從業(yè)人員(RY),把GDPB作為因變量,ZC和RY作為兩個解釋變量進行二元線性回歸分析。要求:按照試驗指導課本~,分別作:1.作散點圖(GDPB同ZC,GDPB同RY)(結(jié)果控制在本頁)2.進行因果關(guān)系檢驗(GDPB同ZC,GDPB同RY)(結(jié)果控制在本頁)PairwiseGrangerCausalityTestsDate:04/29/16Time:14:35Sample:197

3、82005Lags:2?NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.??ZCdoesnotGrangerCauseGDPB?26?3.849390.0376?GDPBdoesnotGrangerCauseZC?19.07482.E-05PairwiseGrangerCausalityTestsDate:04/29/16Time:14:36Sample:19782005Lags:2?NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.??RYdoesnotGrangerCauseGDPB

4、?26?0.096030.9088?GDPBdoesnotGrangerCauseRY?4.728560.02023.作GDPB同ZC和RY的多元線性回歸,寫出模型估計的結(jié)果,并分析模型檢驗是均否通過?(三個檢驗)(結(jié)果控制在本頁)DependentVariable:GDPBMethod:LeastSquaresDate:04/29/16Time:14:40Sample:19782005Includedobservations:28CoefficientStd.Errort-StatisticProb.??ZC0.37717

5、00.00835545.142650.0000RY0.3536890.0427578.2720280.0000C-800.5997113.7822-7.0362470.0000R-squared0.999152????Meandependentvar1754.112AdjustedR-squared0.999085????S.D.dependentvar1683.912S.E.ofregression50.94570????Akaikeinfocriterion10.80035Sumsquaredresid64886.61?

6、???Schwarzcriterion10.94309Loglikelihood-148.2050????Hannan-Quinncriter.10.84399F-statistic14736.32????Durbin-Watsonstat0.443892Prob(F-statistic)0.000000得到估計方程GDPB=0.37716969694502*ZC+0.353688537498*RY--800.599732335估計方程的判定系數(shù)R2接近1;參數(shù)顯著性t檢驗值均大于2;方程顯著性F檢驗顯著。調(diào)整的判定系數(shù)為0

7、.999085,比下面的一元回歸有明顯改善。4.將建立的二元回歸模型(GDPB同ZC和RY)同一元回歸模型(GDPB同ZC、GDPB同RY)相比較,分析優(yōu)點。(結(jié)果控制在本頁)一元回歸模型:DependentVariable:GD BMethod:LeastSquaresDate:04/29/16Time:14:52Sample:19782005Includedobservations:28CoefficientStd.Errort-StatisticProb.??ZC0.4428980.00489690.460000.00

8、00C133.972125.570545.2393140.0000R-squared0.996833????Meandependentvar1754.112AdjustedR-squared0.996711????S.D.dependentvar1683.912S.E.ofregressi

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