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    多元线性回归模型实验报告-计量经济学

    时间：2020-11-15 12:03:24 来源：蒲公英阅读网 本文已影响人 蒲公英阅读网手机站

    相关热词搜索：线性 计量 经济学

    　实 验 报 告

    　 课程名称金融计量学 实验项目名称多元线性回归模型

    　班级与班级代码 实验室名称（或课室）

    　专业

    　任课教师 xxx

    　 学号 ：xxx

    　姓名 ：xxx 实验日期：2012 年 5 月 3 日

    　广东商学院教务处制 姓名 xxx 实验报告成绩 评语 ：

    　指导教师 （签名）

    　年月日

    　说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存

    　多 元线性回归模型

    　一、实验目的 通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。

    　二、实验内容 （一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值 Y，资产合计 K 及职工人数 L 进行回归分析。

    　（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法 （三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？ 三、实验步骤 （一）收集数据 下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值 Y，资产合计 K 及职工人数 L。

    　序号 工业总产值 Y（亿元）

    　资产合计 K（亿元）

    　职工人数 L（万人）

    　序号 工业总产值 Y （亿元）

    　资产合计 K（亿元）

    　职工人数 L（万人）

    　1 3722.7 3078.22 113 17 812.7 1118.81 43 2 1442.52 1684.43 67 18 1899.7 2052.16 61 3 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 240 4 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.25 222 5 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 80 6 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 96 7 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 222 8 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 163 9 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 244 10 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 145 11 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 138 12 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 46 13 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 218 14 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 19 15 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 45 16 1243.07 1808.44 33 表 1 （二）创建工作文件（Workfile）。

    　1、启动Eviews5，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（如图），按确定。

    　2、在弹出的对话框中选择数据的时间频率（本实验为序列数据），输入数据数为31（如图1），然后点击OK（如图2）。

    　（图 1）（图 2）、 （三）输入数据 1、在 Eviews 软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DATAYKL，按 Enter，则显示一个数组窗口（如图）。

    　2、分别在Y、K、L列输入相应的数据并以group01命名保存（如图）：

    　（四）、回归分析 1、在经济理论指导下，设定如下的理论模型：

    　2、运用OLS估计模型 经对数转换，式  e L AK Y 可变换对数形式如下：

    　3、对表1的Y、K、L的数据进行对数转换，得新的数据如表2所示：

    　序号

    　序号

    　1

    　17 8.222204 8.032107 4.727388 2

    　18 7.274147 7.429183 4.204693 3

    　19 7.468724 7.916724 4.430817 4

    　20 7.280208 7.587726 3.295837 5

    　21 8.546616 8.685587 5.78996 6

    　22 7.736814 7.47237 4.787492 7

    　23 7.204276 6.844922 4.060443 8

    　24 6.487334 6.543826 3.433987 9

    　25 5.913989 5.895724 2.772589 10

    　26 7.371716 7.828831 4.189655 11

    　27 6.424399 6.881134 4.060443 12

    　28 6.426391 6.246126 3.332205 13

    　29 8.395972 8.239042 4.110874 14

    　30 8.656785 9.069701 5.537334 15

    　31 7.485138 7.936982 4.418841 16

    　表2 4、对表2经对数转化后的数据进行相关性分析 ①重复数据输入步骤，输入取对数后的数据如图：

    　②在弹出的窗口中选择View\Graph\Scatter\SimpleScatter按确定，得取对数后的Y、K、L三者之间关系的散点图，结果如下：

    　③通过对以上散点图的观察可以看出，取对数后的K、L的联合值对取对数后的Y的值有着显着的线性影响。

    　5、在 Eviews 主窗口中点击 Quick\EstimateEquation，在弹出的方程设定框内输入模型：log（y）clog(k)log(l)（如图）：

    　再点击确定，系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图）。

    　由图显示的结果可知，样本回归方程为：

    　Y ln =1.154+0.609 K ln +0.361 L ln

    　(1.59)(3.45)(1.75) 其中 8099 . 02 R ，2R =0.7963，F=59.66 4、对以上实验结果做 t 检验分析：

    　给定显着性水平 5%，自由度为（2，28）的 F 分布的临界值为34 . 3 28 2 (05 . 0 ）

    　， F ，因此总体上看， K ln , L ln 联合起来对 Y ln 有着显着的线性影响。在 5%的显着性水平下，自由度为 28 的 t 分布的临界值为048 . 2 ) 28 (05 . 0 t，因此， K ln 的参数通过了该显着性水平下的 t 检验，但L ln 未通过检验。如果设定显着性水平为 10%，t 分布的临界值为701 . 1 ) 28 (05 . 0 t ，这时 L ln 的参数通过了显着性水平的检验。

    　2R =0.7963 表明，工业总产值对数值的 79.6%的变化可以由资产合计的对数与职工的对数的变化来解释，但仍有 20.4%的变化是由其他因素的变化影响的。

    　（五）参数的约束检验 由以上的实验结果可以看出， 1 97 . 0      ，即资产与劳动的产出弹性之和近似为1，表明中国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。因此，进行参数的约束检验时，提出零假设为0H ：1    。

    　如果原假设为真，则可估计如下模型：

    　1、在 Equation 窗口选择 proc/Specify/Estimate 在弹出的窗口中输入 log(y/l)clog(k/l)如图所示：

    　1 按确定，所得结果如下：

    　容易看出，该估计方程通过了 F 检验与参数的 t 检验。

    　2、对规模报酬是否变化进行的分析 由上面两个实验可以得到 0703 . 5 URSS ， 0886 . 5 RRSS 。在原假设为真的条件下有：

    　 ) 1 2 31 (1 ) (UU RRSSRSS RSSF28 0703 . 50703 . 5 0886 . 5 =0.1011 在 5%的显着性水平下，自由度为（1,28）的 F 分布的临界值为 4.20。因为 0.1011<4.20,所以不拒绝原假设，表明 2000 年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。

    　3、运用参数约束条件 12 1    对上面假设模型进行检验 打 开 eq01 方 程 对 象 窗 , 点 击View\CoefficientTests\WaldCoefficientRestrictions…，在 Waldtests窗口设定参数约束条件：c(2)+c(3)=1。再按 OK,结果如下图：

    　由以上实验结果可知，我们仍然不拒绝原假设，原假设为真，即中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态。

    　四、实验结论 通过上面实验可以看出，中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的资产合计 K 和职工人数 L 的联合对数对工业总产值 Y 的对数有着显着地线性影响。但并非全是由 K、L 影响，还有 20.4%的变化时由其他因素影响的。在规模报酬的分析中可以看出，国制造业在2000 年基本呈现规模报酬不变的状态。

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