資源描述:
《多元線性回歸方程案例分析》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、計量經(jīng)濟學實驗報告姓名:馬洪影學號:0810108班級:經(jīng)濟管理學院上機時間:2010/10/19上機地點:機房A106上機目的:(1)熟悉普通最小二乘法在多元線性回歸模型中的應用;(2)掌握對回歸模型的統(tǒng)計學檢驗;(3)應用已有數(shù)據(jù)對未來數(shù)據(jù)進行分析;多元線性回歸方程案例分析一、研究的問題探究經(jīng)濟生活中,商品需求量與商品價格、及消費者收入水平之間的關系,以便依據(jù)商品價格及消費者的平均收入預測某商品需求量的變化趨勢!二、對問題的經(jīng)濟理論分析、所涉及的經(jīng)濟變量(1)經(jīng)濟理論分析:①需求:是指在各種不同價格水平下,消費者愿意且能夠購買的商品或服務的數(shù)量;②需求與價格之間存在這需求規(guī)律,即“在
2、其它條件不變的條件下,一種商品的價格上升會引起該商品的需求量減少,價格下降會引起該商品的需求量增多”;由此我們引出需求的價格彈性的概念,它是指需求量對價格變動的反應程度,是需求量變化的百分比除以價格變化的百分比,即公式:③同理,需求與收入的關系可以用需求的收入彈性分析,它表示某一商品的需求量對收入變化的反應程度,即公式:(2)變量的設定:在經(jīng)濟生活中,我們不難發(fā)現(xiàn)價格和收入水平的高低對商品需求量有著直接且密切的影響,故所建立的模型是一個回歸模型!其中“商品價格”與“消費者平均收入”分別是解釋變量x1、x2,“商品需求量”是被解釋變量y!一、理論模型的建立經(jīng)濟理論指出,商品需求受多種綜合因
3、素的影響,如商品價格、消費者收入水平、消費者對未來的價格預期、相關商品的價格、消費者偏好等,而其中最重要的因素就是價格與消費者收入水平,即價格和消費者收入水平與需求量之間存在單方向的因果關系;由此,我們可設以下回歸模型Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ui二、相關變量的數(shù)據(jù)收集及數(shù)據(jù)來源說明我們將以某地區(qū)消費者對當?shù)啬称放齐娮邮直淼男枨罅侩S價格與平均收入變動的資料進行回歸分析,并對估計模型進行檢驗!解釋變量:商品價格(x1)人均月收入(x2)被解釋變量:商品需求量(y)注:本研究報告中所采用的數(shù)據(jù)來源于中國科技大學教學課件、東方財富網(wǎng)等;數(shù)據(jù)區(qū)間:1996~2005年五、數(shù)據(jù)的計算
4、機輸入及運行過程、模型的結果(1)在Eviews中新建工作簿,定義變量“商品價格”(x1)、“消費者人均月收入”(x2)及“商品需求量”(y),并輸入相關數(shù)據(jù),得出相應散點圖如下:①x1與y的散點圖為:②x2與y的散點圖為:由兩張散點圖可以看出,x1、x2與y之間存在線性關系,故確立所求一元線性回歸方程為:Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ui(2)通過Eviews軟件計算,得出估計模型的參數(shù)結果如下:由以上數(shù)據(jù)可知回歸方程為:Y=4990.519-35.66597*x1+6.19273*x2六、模型檢驗、對結果的解釋及說明1、經(jīng)濟意義檢驗:①b0=4990.519為正數(shù),在價格與
5、人均收入接近于零時,人們對該電子產(chǎn)品仍存在需求;②b1=-35.66597為負數(shù),說明商品需求與價格之間參存在負的線性關系;③b2=6.19273為正數(shù),說明商品需求與收入水平成正向的線性關系!2、計量經(jīng)濟學檢驗:(1)擬合優(yōu)度檢驗:本模型的擬合優(yōu)度系數(shù)為0.953971,顯示本模型具有較高的擬合優(yōu)度,x1、x2對y的編譯解釋能力高達95.40%!(2)變量的顯著性檢驗(t檢驗):方程的顯著性概率為0.0648;參數(shù)的顯著性概率為0.0862、0.0072;因此根據(jù)t檢驗原則,在顯著性水平為0.1的條件下,估計方程模型顯著,拒絕原假設H0;(3)方程的顯著性檢驗:有上圖可知,F(xiàn)-stat
6、istic=72.53930;Prob(F-statistic)=0.000021,由F檢驗的原則可知,在顯著性概率為0.05的條件下,回歸方程顯著成立,拒絕H0;七、用模型就現(xiàn)實問題進行分析由回歸方程模型分析可知,商品價格和消費者收入水平是密切影響商品需求量的主要因素;商品價格(x1)與商品需求量(y)之間存在負的線性關系,而消費者平均收入(x2)與商品需求量(y)之間存在正的線性關系;故可預測,商品需求量會隨著商品價格的升高而減少,隨著消費者收入水平的提高而增加,而實際的商品需求量最終由這兩種甚至更多種因素綜合決定。假設2012年該地區(qū)該電子手表的價格為20元(即x1=20),消費者
7、人均月收入為1500(即x2=1500),則由估計方程Y=4990.519-35.66597*x1+6.19273*x2計算可知,該地區(qū)該品牌的電子手表在2012年的需求量將達到13566件!由此可見,在已知商品價格和消費者收入水平的情況下,我們就可以根據(jù)估計方程,預測相應的商品需求量的增減趨勢!但是,我們也不能否認隨著經(jīng)濟的發(fā)展與人們對時尚潮流偏好的改變,僅以商品價格和消費者收入估計商品需求量會出現(xiàn)或多或少的偏差,但這也無法否認計