实验二-一元线性回归模型地估计、检验、预测和的应用-学生实验报告材料

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1、实用标准文案广东财经大学华商学院实验报告实验项目名称实验二一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用课程名称计量经济学成绩评定良实验类型：验证型综合型□设计型□实验日期指导教师学生姓名学号专业班级一、实验项目训练方案小组合作：是□否小组成员：无实验目的：掌握简单相关分析、格兰杰因果关系检验、简单线性回归模型的设定和模型的参数估计、简单线性回归模型的区间估计、假设检验和预测方法，并能利用所建立的模型分析实际问题。实验场地及仪器、设备和材料：实验室：普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。实验训练内容

2、（包括实验原理和操作步骤）：【实验原理】相关分析，格兰杰因果关系检验，普通最小二乘法(OLS)，拟合优度的判定系数检验和参数显著性t检验等，计量经济学预测原理。【实验步骤】已知广东省宏观经济部分数据（参见附表“广东省宏观经济数据-第二章”），要根据这些数据分别研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型。本实验要求具体验证分析：（1）“国内生产总值的变化引起财政收入的变化”（2）“财政收入影响财政支出”（3）“国内生产总值对社会消费品零售额的影响模型”并根据相应的回归模型进行经济预测、经济分析和政策评价

3、。注：在实验中对应的空白处写出实验的结果。全部完成后，把该文档以“学号+姓名”为名进行命名，提交到教师机。（一）建立工作文件精彩文档实用标准文案进入Eviews，建立一工作文件，并命名为GD，新建4个序列，并对应输入广东省经济数据表中的数据：收入法国内生产总值-GDPS，财政收入-CS，财政支出-CZ，社会消费品零售额-SLC。（二）相关分析（请对得到的图表进行处理，“相关分析”部分不得超过本页）1．作散点图分别作上述三组变量之间的散点图（3个散点图），并根据散点图作简单分析，写出各组变量的关系。散点图：

4、精彩文档实用标准文案分析：由（1）可知，x，y系数互为正相关关系。由（2）可知，x，y系数互为正相关关系由由（3）可知，x，y系数互为正相关关系2、计算简单线性相关系数分别计算上述三组变量之间的简单线性相关系数，并根据相关系数作简单分析。GDPSCSGDPS 1.000000 0.992864CS 0.992864 1.000000CSCZCS 1.000000 0.997638CZ 0.997638 1.000000GDPSSLCGDPS 1.000000 0.996795精彩文档实用标准文案SLC 0

5、.996795 1.000000（三）回归分析1．【模型设定】（请对得到的图表进行处理，“模型设定”部分不得超过本页）（1）作因果关系检验（辅助“模型设定”）分别对上述三组变量作因果关系检验（3组检验结果），并根据因果关系检验的结果，作简单描述及分析。（其中，因果关系检验结果表：请对同一个模型的滞后期从2-5多试几次，并选定最终的结果。）GDPS/CS：PairwiseGrangerCausalityTestsDate:03/30/16Time:17:06Sample:19782005Lags:2 Nul

6、lHypothesis:ObsF-StatisticProb.  CSdoesnotGrangerCauseGDPS 26 6.267280.0073 GDPSdoesnotGrangerCauseCS 6.143730.0079PairwiseGrangerCausalityTestsDate:03/30/16Time:17:06Sample:19782005Lags:3 NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.  CSdoesnotGrangerCauseGDPS 25 3

7、.134500.0512 GDPSdoesnotGrangerCauseCS 6.343470.0040PairwiseGrangerCausalityTests精彩文档实用标准文案Date:03/30/16Time:17:06Sample:19782005Lags:4 NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.  CSdoesnotGrangerCauseGDPS 24 2.864100.0602 GDPSdoesnotGrangerCauseCS 6.937950.0023P

8、airwiseGrangerCausalityTestsDate:03/30/16Time:17:07Sample:19782005Lags:5 NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.  CSdoesnotGrangerCauseGDPS 23 1.691760.2110 GDPSdoesnotGrangerCauseCS 7.314460.0023CS/CZ：PairwiseGrangerCau