《计量经济学》实验报告实验课题：各章节案列分析姓名：茆汉成班级：会计学12-2班学号： 2012213572指导老师：蒋翠侠报告日期： 2015.06.18目录第二章简单线性回归模型案例 01 问题引入 02 模型设定 03 估计参数 (2)4 模型检验 (2)第三章多元线性回归模型案例 (4)1 问题引入 (4)2 模型设定 (4)3 估计参数 (5)4 模型检验 (5)第四章多重线性案例 (7)1 问题引入 (7)2 模型设定 (7)3 参数估计 (7)4 对多重共线性的处理 (8)第五章异方差性案例 (10)1 问题引入 (10)2 模型设定 (10)3 参数估计 (10)4 异方差检验 (11)5 异方差性的修正 (13)第六章自相关案例 (14)1 问题引入 (14)2 模型设定 (14)3 用OLS估计 (14)4 自相关其他检验 (15)5 消除自相关 (16)第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (18)7.2案例1 (18)1 问题引入 (18)2 模型设定 (18)3 参数估计 (18)7.3案例2 (20)1 问题引入 (20)2 模型设定 (20)3、回归分析 (20)4模型检验 (22)第八章虚拟变量回归案例 (23)1 问题引入 (23)2 模型设定 (23)3 参数估计 (25)4 模型检验 (26)第二章简单线性回归模型案例1、问题引入居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。
随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。
研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。
影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。
从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。
所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。
2、模型设定（1）对数据X和Y的统计结果的描述图表2-1：X和Y的描述统计结果（2）X 和Y 的散点图及分析图表2-2：各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图分析：从散点图2-2中，可以看出各地区城镇居民计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量随人均总收入变动的数量规律性，可以考虑建立如下简单线性回归模型：t t u X Y ++=21ββt3、估计参数图表2-3：回归结果可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为315836.1438320.0002873.09580.112====+=∧n F R Y (11.9826)(2.1267)t 24)(0.000 (5.6228) X tt4、模型检验（1）经济意义检验所估计的参数∧1β=11.9580，∧2β=0.002 873，说明城镇居民家庭人均总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002 873台，这与预期的经济意义相符。
（2）拟合优度和统计检验由拟合优度R 2=0.831996可知，所建立的模型对样本数据的拟合度较高。
对回归参数的显著性检验——t 检验：对β1建立下列假设条件：原假设H 0：β1=0 备择假设H 1：β1≠0取α=0.05，β1服从t~（29），P 值检验的结果是0.0421< 0.05，所以应该拒绝原假设β1=0，接受备择假设β1≠0，说明β1对被解释变量有显著性影响。
对β2建立下列假设条件：原假设H0：β2=0 备择假设H1：β2≠0取α=0.05，β2服从t~（29），P值检验的结果是0.0000<0.05，所以应该拒绝原假设β2=0，接受备择假设β2≠0，说明解释变量城镇居民平均每人家庭总收入对被解释变量城镇居民平均每百户计算机拥有量有显著影响。
图表2-4：剩余项、实际值、拟合值图形第三章多元线性回归模型案例1、问题引入改革开放以来，中国经济增长迅速，各级政府对教育的投入不断增加，2012年，各级政府的教育的支出达到国内生产总值的4%，其中地方支出占约94%。
为了研究影响中国地方财政教育支出差异的主要原因，分析地方财政教育支出增的数量规律，预测中国地方财政教育支出的增长趋势。
总结了影响中国地方财政教育支出的主要的因素有：（1）由地区经济规模决定的地方整体财力；（2）地区人口数量不同决定各地教育规模不同；（3）人民对教育质量的需求对以政府教育投入为代表的公共财政的需求会有相当的影响。
（4）物价水平，影响地方财政对教育的支出。
（5）地方政府对教育投入的能力与意愿研究范围：2011年31个省市区的数据为样本。
2、模型设定（1）地方财政教育支出及影响因素图表3-1：地方财政教育支出及影响因素数据图形从上图可以看出，各地区地方财政教育经费支出及各影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间可能具有一定的相关性。
探索将模型设定为线性回归模型形式：i i i i i i ii u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ3、估计参数图表3-2：回归结果由上图中数据，模型估计的结果写为：317539.1819679.09732.0)8422.1()5109.2()8267.2()9643.4()3167.6()5820.2()3214.470()0867.9()0517.0()0080.0()0018.0()8816.935(4100.8868162.221460.00395.00112.049.2416265432_2====--=+++++-=∧n F X X X X X Y i R R t4、模型检验（1）经济意义检验：在假定其它变量不变的情况下，地区生产总值(GDP)每增长1亿元，平均说来地方财政教育支出将增长0.0112亿元；地区年末人口每增长1万人，平均说来地方财政教育支出会增长0.0395亿元；当居民平均每人教育现金消费增加1元，平均说来地方财政教育支出会增长0.1460亿元；当居民教育消费价格指数增加1个百分点，平均说来地方财政教育支出会增长22.8162亿元。
当教育支出在地方财政支出中的比重增加1%，平均说来地方财政教育支出会增长866.41亿元。
（2）统计检验拟合优度：9732.02=R ，修正的可决系数为9679.02_=R ，说明模型对样本的拟合很好。
F 检验：给定显著性水平α=0.05，查F 分布表自由度为k-1=5和n-k=25的临界值为61.225,5=）（αF ，由于F=181.7539>2.61，应拒绝原假设，说明回归方程整体显著。
t 检验：在显著性水平α=0.05时从1βΛ 到 5βΛ的t 统计量对应的P 值分别是0.0161，0.0000，0.0000，0.0091，0.0189，均小于0.05，所以是显著地。
6βΛ的t 统计量对应的P 值为0.0773>0.05,而0.0773<0.1，说明在α=0.05，时“教育支出在地方财政支出中的比重”对地方财政教育支出没有显著影响，而在α=0.10 时，有显著影响。
第四章多重线性案例1、问题引入近年来，中国旅游业一直保持高速发展，旅游业作为国民经济的新增长点，在整个社会经济的发展中的作用日益明显。
中国的旅游业分为国内旅游和入境旅游两袋市场，入境旅游外汇收入年均增长22.6%，与此同时，国内旅游业迅速增长。
为了规划中国未来国内旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国国内旅游市场发展的主要因素。
2、模型设定经分析，影响国内旅游市场收入的主要要是，除了国内旅游人数和旅游支出以为，可能与相关基础设施有关。
为此设定变量如下：被解释变量为：第t 年全国国内旅游收入-Yt影响因素有 ：国内旅游人数X2城镇居民人均旅游支出X3农村居民人均旅游支出X4基础设施-铁路里程X5所以设定多元线性回归模型：3、参数估计图表4-1：OLS 回归结果 234512345t t t t t tY X X X X u βββββ=+++++该模型R2=0.9814，拟合程度较好，F检验值225.8475，明显显著。
但是在显著性水平=0.05时，x2的系数不显著。
而且x3,x5的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。
图表4-3：相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间相关系数较高，确定存在一定的共线性，通过辅助回归得出各个回归的可决系数和方差扩大因子：被解释变量可决系数R²的值方差扩大因子X20.928513.9860X30.8315 5.9347X40.7902 4.7664X50.961525.9740方差扩大因子大于10时，相应解释变量与其余解释变量间有共线性，由此可知X3。
X5有严重的共线性4、对多重共线性的处理图后补估计结果为：ln Yˆ=-8.4495+0.9168lnX2+0.4136lnX3+0.2890lnX4+0.9982lnX5(0.6050) (0.0936) (0.1390) (0.0459) (0.4209)t= (-13.97) (9.80) (2.98) (6.30) (2.37)P(t)=(0.0000) (0.0000) (0.0107) (0.0000) (0.0338)R2=0.9972 F=1550.58 P(F)=0.0000该模型可决系数较高，F检验值为1550.58，明显显著，各系数也显著。
说明消除了多重共线性。
对系数估计值的解释：在其他变量保持不变的情况下，如果旅游人数每增加1%，则国内旅游收入平均增加0.92%；如果城镇居民旅游支出每增加1%，则国内旅游收入平均增加0.41%；如果农村居民旅游支出每增加1%，则国内旅游收入平均增加0.29%；如果铁路里程每增加1%，则国内旅游收入平均增加1%。
所有的检验变量的符号都与先验预期相一致，及旅游人数、城乡居民旅游支出和铁路里程都与国内旅游收入正相关。
第五章异方差性案例1、问题引入为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析医疗机构与人口数量之间的关系。
建立卫生医疗机构数与人口数之间的回归模型。
以四川省2000年各地区医疗机构数与人口数。
为实验研究范围。
2、模型设定被解释变量：卫生医疗机构数-Y 解释变量 ：人口数-X 理论模型设定为： i Y =1b +i X 2b +i u 3、参数估计图表5-1：回归结果估计结果为：iˆY =-562.9074+5.3728i X (291.5642) (0.6442) t=(-1.9306) (8.3398)2R =0.7854 F=69.5525该模型结果认为人口数量每增加1万人，平均医疗机构将增加5.37个，与实际情况不相符，所以该模型可能存在异方差。