用一元回归模型建立我国全体居民平均消费水平预测模型

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1、实验二  一元回归模型 【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国全体居民平均消费水平预测模型【实验步骤】 【例1】建立我国全体居民平均消费水平预测模型。表1列出了我国1991－2010年间我国全体居民平均消费水平Y和国内生产总值（GDP）X的时间序列数据，利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。表1  我国全体居民平均消费水平与GDP统计资料年份GDP(亿元)全体居民消费（元）年份GDP(元)全体居民消费（元）199121826.29322001108068.23887199226937.2811162002119095.7

2、4144199335260.02139320031351744475199448108.4618332004159586.85032199559810.5323552005183618.55573199670142.4927892006215883.96263199778060.85300220072664117255199883024.2831592008315274.78349199988479.1533462009341401.59098200098000.453632201040326099687图1Eviews数组窗口三、图形分析借助图形分析可以直观

3、地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。⒈趋势图分析图2全体居民平均消费水平与GDP趋势图7⒉相关图分析图3全体居民平均消费水平与GDP相关图图2、图3分别是我国全体居民平均消费水平与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。两变量趋势图分析结果显示，我国全体居民平均消费水平与GDP二者存在差距逐渐增大的增长趋势。相关图分析显示，我国全体居民平均消费水平增长与GDP7密切相关，二者为非线性的曲线相关关系。因此，我国全体居民平均消费水平估计模型为y=976.3685+0.023757x，这个估计结果表明，GDP每增长1亿元，我国全体居民平均

4、消费水平将增加0.023757元。五、估计非线性回归模型由相关图分析可知，变量之间是非线性的曲线相关关系。因此，可初步将模型设定为指数函数模型、对数模型和二次函数模型并分别进行估计。在Eviews命令窗口中分别键入以下命令命令来估计模型：双对数函数模型：LS  log(Y)  C  log(X)对数函数模型：LS  Y  C  log(X)指数函数模型：LS  log(Y)  C  X二次函数模型：LS  Y  C  X  X^2双对数模型：y=-1.189327+0.810498lnx    对数模型：(-8.3066)    (9.6999)    指数模

5、型：(231.7463)  (27.2685)    二次函数模型：(7.4918)  (3.3422)  (3.4806)    7777