计量经济学实验指导书——实验三

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1、实验三多元线性回归模型［实验'性质］验证实验［学时安排］2学时［实验内容］1•创建一个多元线性回归模型，录入模型所需样本数据；2.使用普通最小二乘法估计模型；3.分析模型估计结果，完成模型的经济意义检验和统计检验。［实验步骤］建立我国工业生产的计量模型，研究总产出与资本投入和劳动投入Z间的定量关系。一、输入数据表3.1列出了2002年我国31个省（市、区）的工业总产值、固定资产原值和职工人数的数据。表3.12002年我国31个省（市、区）的工业产出情况表序号工业总产值（亿元）固定资产原值（亿元）职工人数（万人）13722.73078.22113214

2、42.521684.436731752.372742.778441451.291973.822755149.35917.0132762291.161758.7712071345.17939」588656.77694.94319370.18363.4816101590.362511.996611616.71973.735812617.94516.0128134429.193785.9161145749.028688.03254151781.372798.983161243.071808.443317812.7111&8143181899.72052.1

3、661193692.856113.11240204732.99228.25222212180.232866.6580222539.762545.6396233046.954787.9222242192.633255.29163255364.838129.68244264834.685260.2145277549.587518.7913828867.91984.5246294611.3918626.9421830170.3610.911931325.531523.1945按照实验一中的方法新建工作文件，在工作文件中建立三个序列对象（八艮/）,分别表示总

4、产出、资本投入和劳动投入，将表3.1屮的数据对应地输入进去。二、绘制散点图以确定模型函数关系按照实验一中的方法建立一个数组（Group）包含尹和£两个序列，在数组窗II中点击View—Gragh一Scatter—SimpleScatter,则可以画出y对k的散点图（如图3」所示）。需要注意的是，横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量，顺序不要弄反，这个顺序取决于建立数组时选择序列的顺序，先选的是横坐标,后选的则是纵坐标。图3.1y对力的散点图用同样的方法画出p对I的散点图（如图3.2所示）。图3.2y对/的散点图上述散点图表明变量间的线性关系不明显。根

5、据经验，生产函数通常设为幕函数，取对数后为线性函数。进一步做上述变量对数序列的散点图。首先按照实验一中的方法，利用公式生成序列仇八加和间,然后分别画出切对滋和切对闭的散点图（如图3.3、3.4所示）。图3.3切对族的散点图图3.4仮y对加/的散点图因此，该模型口J设定为：lny=A+aInk+0lnl+卩三、估计模型参数按照实验二屮的方法设定方程，系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图3.5所示）。□Equation:UNTITLED¥orkfilfj:lUntitled■1XViewProc

6、ObjectPrint

7、Name

8、Freeze

9、E

10、stimateForecastStats

11、Resids

12、DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:04/24/11Time:19:25Sample:131Ineludedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.c1.1539940.7276111.5860040.1240LNK0.6092360.1763783.4541490.0018LNL0.3607960.2015911.7897410.0843R-squared0.80

13、9925Meandependentvar7.493997AdjustedR-squared0.796348S.D.dependentvar0.942960S.E.ofregression0.425538Akaikeinfocriterion1.220839Sumsquaredresid5.070303Schwarzcriterion1.359612Loglikelihood-15.92300F-statistic59.65501Durbin-Watsonstat0.793209Prob(F-statistic)0.000000图3.5牛产函数估计结果

14、即牛产函数为:lnj)=1.154+0.609Ink+0.361In/R2=0.796F=59.66(3.4