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时间:2018-07-28
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1、作业:2.自己设计一个一元线性回归模型,并查阅2012年统计年鉴,用1985-2011年数据完成下列要求:(1)作散点图;(2)拟合样本回归函数;(3)对所建立的模型进行经济意义检验;(4)对所建立的模型进行统计检验,并详细解释检验结果;(5)作历史模拟图,并计算平均绝对百分比误差:(6)用2011年数据对模型作外推检验;(7)预测2012年、2013年被解释变量的值,并给出总体均值的95%预测区间。(注:用Eviews完成)解:由经济理论分析可知,经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因此,我们设定居民消费水平(绝对数(元))与国内生产总值(亿元)的关系为:
2、数据来源:中国统计年鉴2012(1)散点图:在Eviews中,通过QuickGraghScatterDiagram,得到如下散点图:(1)拟合样本回归函数:通过Quickestimationequation,在如下窗口中输入:得到:由此可得样本回归函数:,()(50.495)=0.9903(1)其中=0.02534是回归方程的斜率,它表示1985-2011年期间,GDP每增加1亿元,居民消费水平平均增加0.02534元;=665.6065是回归方程的截距,她表示不受GDP影响的居民消费水平的起始值。,的符号大小均符合经济理论及实际情况。(2)统计检验。=0.9
3、903,说明总离差平方和的99.03%被样本回归直线所解释,只有0.97%未被解释,因此样本回归对样本点的拟合优度很高。给出显著性水平,=0.05,查自由度n-2=25的t分布表,得临界值,=7.398>,50.495>,拒绝回归系数为零的原假设,说明X变量显著地影响Y变量。(5)作历史模拟图,并计算平均绝对百分比误差:1.通过Forecastname:yf,S.E:s得到:2.历史模拟图通过:选中y、yf右键openasgroup新得的表中点击viewgraphline得到历史模拟图如下:(6)用2011年数据对模型作外推检验通过QuickEstimateE
4、quationYCXsample:1985—2010得到的新表中点击:forecastForecastname:yf,samplerangeforforecast:1985—2011,MAPE=19.69%,说明该模型对历史数据拟合能力差。(7)预测2012年、2013年被解释变量的值,并给出总体均值的95%预测区间。(1)先对解释变量M2进行预测:画出时序图如下:发现X很难用线性拟合,则截取(2005-2011年)做预测建立新的组:quickemptygroup进行预测:quickestimateequationxct,sample:2005—2011得到预
5、测表如下:在t列输入8、9,进行预测得到:将预测得到的X值输入到Y与X组的表中,进行Y的预测:X与Y的新组(2005-2011年):对2012、2013年进行预测,得到数值:另得:1、2012年的y预测值为:12877.87元,=80.895,,,总体均值的95%的预测区间为:(12669.89,13085.85)2、2013年的y预测值为:13964.77元=97.37,,总体均值的95%的预测区间为:(13714.43,14251.12)
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