实验三 多元线性回归模型的估计和检验

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1、实验报告课程名称：计量经济学实验项目：实验三多元线性回归模型的估计和检验实验类型：综合性□设计性□验证性R专业班别：姓名：学号：实验课室：厚德楼B503指导教师：石立实验日期：2016年4月29日广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作：是□否R小组成员：无实验目的：掌握多元线性回归模型估计和检验的方法。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（包括实验原理和操作步骤）：【实验步骤】（一）国内生产总值的增长模型：分析广东省国内生产总值的增长，根据广东数据（

2、数据见“表：广东省宏观经济数据-第三章.xls”文件，各变量的表示按照试验指导课本上的来表示）选择不变价GDP（GDPB）、不变价资本存量（ZC）和从业人员（RY），把GDPB作为因变量，ZC和RY作为两个解释变量进行二元线性回归分析。要求：按照试验指导课本~，分别作：1．作散点图（GDPB同ZC，GDPB同RY）（结果控制在本页）2．进行因果关系检验（GDPB同ZC，GDPB同RY）（结果控制在本页）PairwiseGrangerCausalityTestsDate:04/29/16Time:14:35Sample:197

3、82005Lags:2 NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.  ZCdoesnotGrangerCauseGDPB 26 3.849390.0376 GDPBdoesnotGrangerCauseZC 19.07482.E-05PairwiseGrangerCausalityTestsDate:04/29/16Time:14:36Sample:19782005Lags:2 NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.  RYdoesnotGrangerCauseGDPB

4、 26 0.096030.9088 GDPBdoesnotGrangerCauseRY 4.728560.02023．作GDPB同ZC和RY的多元线性回归，写出模型估计的结果，并分析模型检验是均否通过？（三个检验）（结果控制在本页）DependentVariable:GDPBMethod:LeastSquaresDate:04/29/16Time:14:40Sample:19782005Includedobservations:28CoefficientStd.Errort-StatisticProb.  ZC0.37717

5、00.00835545.142650.0000RY0.3536890.0427578.2720280.0000C-800.5997113.7822-7.0362470.0000R-squared0.999152    Meandependentvar1754.112AdjustedR-squared0.999085    S.D.dependentvar1683.912S.E.ofregression50.94570    Akaikeinfocriterion10.80035Sumsquaredresid64886.61 

6、   Schwarzcriterion10.94309Loglikelihood-148.2050    Hannan-Quinncriter.10.84399F-statistic14736.32    Durbin-Watsonstat0.443892Prob(F-statistic)0.000000得到估计方程GDPB=0.37716969694502*ZC+0.353688537498*RY--800.599732335估计方程的判定系数R2接近1；参数显著性t检验值均大于2；方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0

7、.999085，比下面的一元回归有明显改善。4．将建立的二元回归模型（GDPB同ZC和RY）同一元回归模型（GDPB同ZC、GDPB同RY）相比较，分析优点。（结果控制在本页）一元回归模型：DependentVariable:GD BMethod:LeastSquaresDate:04/29/16Time:14:52Sample:19782005Includedobservations:28CoefficientStd.Errort-StatisticProb.  ZC0.4428980.00489690.460000.00

8、00C133.972125.570545.2393140.0000R-squared0.996833    Meandependentvar1754.112AdjustedR-squared0.996711    S.D.dependentvar1683.912S.E.ofregressi