計量經(jīng)濟學(xué) eviews詳解

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1、作業(yè)：2．自己設(shè)計一個一元線性回歸模型，并查閱2012年統(tǒng)計年鑒，用1985-2011年數(shù)據(jù)完成下列要求：（1）作散點圖；（2）擬合樣本回歸函數(shù)；（3）對所建立的模型進行經(jīng)濟意義檢驗；（4）對所建立的模型進行統(tǒng)計檢驗，并詳細解釋檢驗結(jié)果；（5）作歷史模擬圖，并計算平均絕對百分比誤差：（6）用2011年數(shù)據(jù)對模型作外推檢驗；（7）預(yù)測2012年、2013年被解釋變量的值，并給出總體均值的95%預(yù)測區(qū)間。（注：用Eviews完成）解：由經(jīng)濟理論分析可知，經(jīng)濟發(fā)展水平與居民消費水平有密切關(guān)系。因此，我們設(shè)定居民消費水平（絕對數(shù)（元））與國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）的關(guān)系為：

2、數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒2012(1)散點圖：在Eviews中，通過QuickGraghScatterDiagram，得到如下散點圖：(1)擬合樣本回歸函數(shù)：通過Quickestimationequation，在如下窗口中輸入：得到：由此可得樣本回歸函數(shù)：，（）（50.495）=0.9903(1)其中=0.02534是回歸方程的斜率，它表示1985-2011年期間，GDP每增加1億元，居民消費水平平均增加0.02534元；=665.6065是回歸方程的截距,她表示不受GDP影響的居民消費水平的起始值。，的符號大小均符合經(jīng)濟理論及實際情況。(2)統(tǒng)計檢驗。=0.9

3、903，說明總離差平方和的99.03%被樣本回歸直線所解釋，只有0.97%未被解釋，因此樣本回歸對樣本點的擬合優(yōu)度很高。給出顯著性水平，=0.05，查自由度n-2=25的t分布表，得臨界值，=7.398>，50.495>，拒絕回歸系數(shù)為零的原假設(shè)，說明X變量顯著地影響Y變量。(5)作歷史模擬圖，并計算平均絕對百分比誤差：1.通過Forecastname:yf，S.E:s得到：2.歷史模擬圖通過：選中y、yf右鍵openasgroup新得的表中點擊viewgraphline得到歷史模擬圖如下:(6)用2011年數(shù)據(jù)對模型作外推檢驗通過QuickEstimateE

4、quationYCXsample：1985—2010得到的新表中點擊：forecastForecastname：yf，samplerangeforforecast：1985—2011，MAPE=19.69%，說明該模型對歷史數(shù)據(jù)擬合能力差。(7)預(yù)測2012年、2013年被解釋變量的值，并給出總體均值的95%預(yù)測區(qū)間。（1）先對解釋變量M2進行預(yù)測：畫出時序圖如下：發(fā)現(xiàn)X很難用線性擬合，則截取(2005-2011年)做預(yù)測建立新的組：quickemptygroup進行預(yù)測：quickestimateequationxct，sample：2005—2011得到預(yù)

5、測表如下：在t列輸入8、9，進行預(yù)測得到：將預(yù)測得到的X值輸入到Y(jié)與X組的表中，進行Y的預(yù)測：X與Y的新組（2005-2011年）：對2012、2013年進行預(yù)測，得到數(shù)值：另得：1、2012年的y預(yù)測值為：12877.87元,=80.895，，，總體均值的95%的預(yù)測區(qū)間為：（12669.89，13085.85）2、2013年的y預(yù)測值為：13964.77元=97.37，，總體均值的95%的預(yù)測區(qū)間為：（13714.43，14251.12）