大连海事大学
实 验 报 告
实验名称： 计量经济学软件应用
专业班级： 财务管理2013-1
姓 名： 安妮
指导教师： 赵冰茹
交通运输管理学院
二○一六年十一月
大连海事大学实验报告 学号：2220133979
一、 实验目标
学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中.具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境
WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析
案例1：
我国1995—2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况
指标 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 人均国内生产总值（元） 居民消费水平（元） 5074 5878 6457 6835 7199 7902 8670 9450 10600 12400 14259 16602 20337 2330 2765 2978 3126 3346 3721 3987 4301 4606 5138 5771 6416 7572 - 1 -
大连海事大学实验报告 学号：2220133979
2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 23912 25963 30567 36018 39544 43320 46612 8707 9514 10919 13134 14699 16190 17806 (1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；
利用eviews软件输出结果报告如下：
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Dependent Variable： CONSUMPTION Method： Least Squares
Date： 06/11/16 Time： 19：02 Sample： 1995 2014 Included observations: 20
Variable C AVGDP
R-squared
Coefficient Std。 Error
691.0225 0。352770
113.3920 0.004908
t—Statistic
6.094104 71。88054
Prob。
0.0000 0。0000
7351.300 4828。765 14。28816 14.38773 14.30760 0。403709
0.996528 Mean dependent var 0。996335 S。D. dependent var 292。3118 Akaike info criterion 1538032. Schwarz criterion -140。8816 Hannan-Quinn criter. 5166.811 Durbin—Watson stat 0.000000
Adjusted R—squared S.E。 of regression Sum squared resid Log likelihood F—statistic Prob（F—statistic)
由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP(此处代表人均GDP)） Y = 691。0225+0。352770＊ X
其中斜率0。352770表示国内生产总值每增加一元，人均消费水平增长0.35277元。
检验结果R2=0。996528，说明99。6528%的样本可以被模型解释,只有0.3472%的样本未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高。
（2）对所建立的回归方程进行检验： （5%显著性水平下,t（18）=2.101）
对于参数c假设: H0: c=0. 对立假设:H1： c≠0
对于参数GDP假设： H0： GDP=0。 对立假设：H1: GDP≠0 由上表知：
对于c，t=6.094104〉t(n-2)=t(18)=2。101 因此拒绝H0: c=0,接受对立假设：H1: c≠0 对于GDP， t=71.88054﹥t(n-2）=t（18)=2.101
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因此拒绝H0: GDP=0,接受对立假设： H1: GDP≠0
此外F统计量为5166.811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%的显著性水平下有显著性影响。
所以，回归系数显著不为零,常数项不为零,回归模型中应包括常数项。 综上，整体上看此模型是比较好的. (3)序列相关问题
由上图可知,DW统计量0。403709，经查表，当k=1,n=20时，dl=1.2，因此可判断此模型存在序列相关，且为序列正相关。
修正：广义差分法
因为DW=0.403709，ρ=1—DW/2=0.7981455 令X1=X-0.7981455*X(—1） Y1=Y-0。7981455＊Y(—1） 修正结果如下：
Dependent Variable: Y1 Method： Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:56 Sample(adjusted）： 1996 2014
Included observations： 19 after adjustments
X1 C
R—squared
Adjusted R—squared S.E。 of regression Sum squared resid Log likelihood F—statistic Prob（F—statistic)
Coefficient Std。 Error
-1.14E+08
—
8.26E+10
5。45E+10 —1.516402
0。1478 —
7970597。
t-Statistic
-14.33887
Prob.
0。0000
0.923631 Mean dependent var 0。919139 S。D. dependent var 1。31E+11 Akaike info criterion 2.92E+23 Schwarz criterion -512.2840 Hannan-Quinn criter。 205。6031 Durbin—Watson stat 0。000000
7.34E+11 4.61E+11 54。13516 54。23457 54。15198 0。953595
经修正后,DW=0。953595〈dl=1。2，说明随机扰动项仍存在序列正相关。
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（4）根据2015年中国国民经济与社会发展统计公报，2015年人均国民生产总值为49351元,对该年的居民消费水平进行预测。
点预测：Y = 691.0225+0.352770* X=18100。5748 区间预测：计算出错误!（Y0)=S2（
1（X0X））=1468.207，t0。25(n-2)=2.10，2nXt因此E（Y0）的预测区间为错误!0±t0.25（n-2）√错误!（Y0)=49351±80。4661。
利用Eviews输出预测结果如下：
案例2：
下面给出了我国1995-2014年的居民消费水平（Y）和人均国内生产总值(X1)以及城镇居民人均可支配收入（X2)数据,对它们三者之间的关系进行研究.具体数据如表2所示.
表2:1995年到2014年的统计资料 单位：元 指标 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 居民消费水平（元） 人均国内生产总值(元） 城镇居民人均可支配收入（元） 2330 2765 2978 3126 3346 3721 5074 5878 6457 6835 7199 7902 4283 4838.9 5160。3 5425。1 5854 6280 - 5 -
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2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 3987 4301 4606 5138 5771 6416 7572 8707 9514 10919 13134 14699 16190 17806 8670 9450 10600 12400 14259 16602 20337 23912 25963 30567 36018 39544 43320 46612 6859。6 7702。8 8472.2 9421.6 10493 11759。5 13785.8 15780。8 17174.7 19109.4 21809.8 24564。7 26467 28843.85 (1）试建立二元线性回归方程
利用Eviews软件输出结果报告如下：
Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 09/11/16 Time： 16:23 Sample（adjusted）： 1995 2014 Included observations： 20
AVGDP SAVING
C
R-squared
Coefficient
0。160612 0.018166 1040.987
Std. Error
0.060350 0.005693 143。3240
t-Statistic
2.661335 3.191061 7。263178
Prob。
0。0164 0.0053 0.0000
7351。300 4828。765 13。91879 14。06815 13.94794 0.977467
- 6 -
0。997829 Mean dependent var 0。997573 S。D。 dependent var 237.8674 Akaike info criterion 961875。6 Schwarz criterion —136.187
9 Hannan-Quinn criter.
3906.446 Durbin—Watson stat 0。000000
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic）
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由上表可知，样本回归方程为： Y=417.4107+0。269124X1+0。145843X2 （2） 对检验结果的分析
AVGDP与SAVING的P值均小于0。05，t值均大于t(n—2）=t(18)=2。101,因此样本回归方程十分显著。修整后的R2为0.997573，说明有99.76%的样本可以被样本回归方程所解释,拟合的很好.F统计量为3906.446数值很大，可以判定，人均可支配收入以及城镇居民人均可支配收入对居民消费水平在5％的显著性水平下有显著性影响。但是，值得注意的是DW统计量为0.977467〈dl=1.1（当k=2，n=20时），因此方程可能存在序列相关问题，可利用广义差分法进行修正，如案例1，此处不再赘述。
案例3：
表3 列出了2014年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入（income）与消费性支出（expense)的统计数据。
表3 2014年统计数据
地区 北京 上海 重庆 河北省 山西省 内蒙古 吉林省 江苏省 浙江省 江西省 湖南省 河南省
人均可支配收入 人均消费性支出 地区
43910。00 47710.00 25147.00 24141。00 24069.00 28350.00 23217.80 34346。00 40393.00 24309。00 26570.00 24391.45
28009。00 广西 30520.00 山东省 18279。00 陕西省 16204。00 山西省 14637。00 安徽省 20885.00 甘肃省 17156。00 云南省 23476。00 贵州省 27242。00 四川省 15142。00 青海省 18335。00 海南省 15726.12 宁夏
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人均可支配收入 人均消费性支出
24669.00 29222。00 28844.00 24069。00 24839。00 20804。00 24299。00 22548。21 24381。00 22306.57 24487.00 23285.00
15045。00 18323.00 19968。00 14637。00 16107.00 15507。00 16268.00 15254。64 18027。00 17492.89 17514.00 17216。00
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（1）试用OLS法建立居民消费支出对可支配收入的线性模型 利用eviews软件输出结果报告如下：
Dependent Variable: EXPENSE Method： Least Squares Date: 09/11/16 Time: 20:15 Sample（adjusted）： 2001 2024 Included observations： 24
INCOME
C
R-squared
Coefficient
0。603084 2031。226
Std. Error
0.036435 1033.251
t—Statistic
16。55219 1.965860
Prob.
0.0000 0。0621
18623.78 4401.364 17.14209 17.24026 17。16814 1。601642
0.925669 Mean dependent var 0。922291 S。D. dependent var 1226。941 Akaike info criterion 33118445 Schwarz criterion —203.705
1 Hannan-Quinn criter.
273。9751 Durbin—Watson stat 0。000000
Adjusted R—squared S.E。 of regression Sum squared resid Log likelihood F—statistic Prob(F—statistic）
因此建立模型（令Y=EXPENSE 人均消费性支出,X=INCOME人均可支配收入）：
Y=2031。226+0.603084*X
当人均可支配收入增长1元，人均消费性支出增加0。603084元。同时分析结果显示, INCOME的P值为0。00,小于0.05，t=16.55219>t（n—2）=t(18)=2。101,十分显著。拟合优度R2为0.925669，说明有92。57%的样本可以被样本回归方程所解释，拟合的很好.F统计量为273.9751,数值很大，可以判定，人均可支配收入对人均消费性支出在5%的显著性水平下，有显著性影响。DW统计量为1.601642〉du=1。45（当k=1，n=24时),因此方程不存在序列相关问题。整体上看，此模型较为成功。
（2）异方差的图形检验: 输出残差、拟合值图形报告：
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散点图报告：
从图形上可以看出，平均而言，城镇居民人均消费性支出随城镇居民人均可支配收入的增加而增加.但是,从残差图和散点拟合图可以明显地观察出来，随着可支配收入的增加，支出的变动幅度也略有减小的趋势，可能存在异方差。
(3)检验模型是否存在异方差 White检验：
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Heteroskedasticity Test： White F—statistic
1。423345 Prob。F(2，21) 2。864991 Prob，Chi-Square（2) 1.024885
Prob,Chi—Square(2）
Coefficient
2491531 —22。
INCOME INCOME^2
R—squared Adjusted R-squared S.E。 of regression Sum squared resid Log likelihood F—statistic Prob(F—statistic）
43270 —0.00061
5
0。005984
0.102742
0.9191
1379935。 1300708。 31。07503 31.22229 31.11410 2.113531
0.119375 Mean dependent var 0.035506 S。D。 dependent var 1277408。 Akaike info criterion 3.43E+13 Schwarz criterion -369.9004 Hannan-Quinn criter 1。423345
Durbin—Watson stat
0.263213
405.2308 -0。055358
0.9564
Std. Error
6379291。
t—Statistic
0.390566
0。2632 0.2387 0.5990
Prob.
0.7001
Obs＊R-squared Scaled explained SS
Test Equation:
Dependent Variable： RESID^2 Method: Least Squares
Date： 11/11/16 Time: 15：35 Sample： 2001 2024 Included observations： 24
Variable C
原假设H0：不存在异方差 备择假设H1：存在异方差
根据检验结果可知，P=0.2632〉0.05
故,接受原假设，认为该模型不存在异方差。
四、 实验总结
1、对案例的经济学意义的分析结论
—-人均国内生产总值、可支配收入与居民消费水平的关系
国内生产总值与国民收入之间直接相关。国民收入是反映整体经济活动的重要指标.整体经济活动越好,国内生产总值越高,那么国民收入越高。如果一个国
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家总人口相对稳定不变，在国民收入增加的情况下，人均国民收入增加，那么购买力就会上升，消费水平随之提高。反之,在经济不景气甚至下行的情况下,国内经济活动发展不好，国内生产总值就会下降，人均可支配收入也将随之下降，人民可支配收入减少，购买力下降,消费欲望就会减弱,从而消费水平降低.这也就验证了本文三组案例得出的模型中,无论从不同时段的纵向比较还是同一时段不同地区的横向比较,均呈现出居民消费水平（消费性支出）与人均国民生产总值、人均可支配收入之间存在明显的正相关关系，消费水平随国内生产总值、人均可支配收入的增加而增加，符合经济学的一般准则。
2.Eviews软件掌握情况总结
1) 通过实验掌握了EVIEWS软件的安装及其基本应用(包括数据的输入、数据的分析、及其分析结果的输出）。
2) 通过对案例进行计量经济模型的分析，掌握了一元线性回归方程的建立、多元线性回归方程的求解,以及序列相关、异方差问题的检验与修正等。
3) 实验中突现的不足是对书本的理论没有足够深入的思考和认识，而仅仅从“得到数据—数据Import—数据分析—结果输出”的固定流程去解决分析问题，需要在今后的学习过程中反复练习加强。
4) 今后还应将计量经济学模型及其应用与现代计量经济学软件EViews进行有机结合，更好的应用EViews软件解决算研究的实际问题。
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