计量经济学实验报告（多元线性回归自相关）.doc

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1、实验报告课程名称计量经济学实验项目名称多元线性回归自相关异方差多重共线性班级与班级代码08国际商务1班实验室名称（或课室）实验楼910专业国际商务任课教师刘照德学号：08250603143姓名：张柳文实验日期：2011年06月23日广东商学院教务处制姓名张柳文实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。计量经济学实验报告实验项目：多元线性回归、自相关、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归模型、自相关模型、异方差模型、多重共线性模型的估计和检验方法和处理方法实验要求：选择方程进行多元线性回归；熟悉图形法检验和掌握D-W检验，理解

2、广义差分法变换和掌握迭代法；掌握Park或Glejser检验，理解同方差性变换；实验原理：普通最小二乘法图形检验法D-W检验广义差分变换加权最小二乘法Park检验等实验步骤：首先：选择数据为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（ED）、商品零售价格指数（RPI）做为解释变量，对税收收入（Y）做多元线性回归。从《中国统计年鉴》2011中收集1978—2009年各项影响因素的数据。如下表所示：中国税收收入及相关数据年份（T）商品零售价格指数（RPI）/%财政支出（ED）/亿元国内生产总值（GDP）/亿元税收收入（Y）/亿元1978100.71122

3、.093645.217519.281979102.01281.794062.579537.821980106.01228.834545.624571.71981102.41138.414891.561629.891982101.91229.985323.351700.021983101.51409.525962.652775.591984102.81701.027208.052947.351985108.82004.259016.0372040.791986106.02204.9110275.182090.731987107.32262.1812058.622140.3619881

4、18.52491.2115042.822390.471989117.82823.7816992.322727.41990102.13083.5918667.822821.861991102.93386.6221781.52990.171992105.43742.226923.483296.911993113.24642.335333.924255.31994121.75792.6248197.865126.881995114.86823.7260793.736038.041996106.17937.5571176.596909.821997100.89233.5678973.038

5、234.04199897.410798.1884402.289262.8199997.013187.6789677.0510682.58200098.515886.599214.5512581.51200199.218902.58109655.215301.38200298.722053.15120332.717636.45200399.924649.95135822.820017.312004102.828486.89159878.324165.682005100.833930.28184937.428778.542006101.040422.73216314.434804.35

6、2007103.849781.35265810.345621.972008105.962592.66314045.454223.79200998.876299.93340506.959521.59实验一：多元线性回归1、将数据导入eviews5.0后，分别对三个解释变量与被解释变量做散点图，选择两个变量作为group打开，在数据表“group”中点击view/graph/scatter/simplescatter，出现数据的散点图，分别如下图所示：从散点图看，变量间不一定呈现线性关系，可以试着作线性回归。2、进行因果关系检验在“workfile”中按住“ctrl”键，点击所要选择的

7、变量，作为组打开后，在“View”下拉列表中选择“GrangeCausality”，滞后期为2，得出如下结果：PairwiseGrangerCausalityTestsDate:06/23/11Time:16:14Sample:19782009Lags:2  NullHypothesis:ObsF-StatisticProbability  EDdoesnotGrangerCauseY30 8.90261 0.00120  YdoesnotGrangerCauseED