实验五回归模型的OLS估计.doc

《实验五回归模型的OLS估计.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、实验五回归模型的OLS估计【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP)x的时间序列数据,请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型.表1我国税收与GDP统计资料年份税收GDP年份税收GDP1985204189641992329726638198620911020219934255346341987214011963199451274675919882391149281995603

2、858478198927271690919966910678851990282218548199782347446319912990216181998926379396一、建立工作文件⒈菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件(Workfile）。启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击FileNewWorkfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示).用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期.图1Eviews菜单方式创建工作文件示意图图2工作文件定义对话框本例中选择

3、时间频率为Annual（年度数据）,在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图3所示）。图3Eviews工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object),分别为c（系数向量）和resid（残差）。它们当前的取值分别是0和NA(空值）。可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据,也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。⒉命令方式还可以用输入命令的方式建立工作文件。在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，其格式

4、为：CREATE时间频率类型起始期终止期本例应为:CREATEA8598一、输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DATAYX此时将显示一个数组窗口（如图4所示），即可以输入每个变量的数值图4Eviews数组窗口三、图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。⒈趋势图分析命令格式：PLOT变量1变量2……变量K作用：⑴分析经济变量的发展变化趋势⑵观察是否存在异常值本例为:PLOTYX⒉相关图分析命令格式：SCAT变量1变量2作用：⑴观察变量之间的相关程度⑵观

5、察变量之间的相关类型,即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线说明:⑴SCAT命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量⑵SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析⑶通过改变图形的类型，可以将趋势图转变为相关图本例为：SCATYX图5税收与GDP趋势图图5、图6分别是我国税收与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。两变量趋势图分析结果显示，我国税收收入与GDP二者存在差距逐渐增大的增长趋势。相关图分析显示，我国税收收入增长与

6、GDP密切相关,二者为非线性的曲线相关关系.图6税收与GDP相关图一、估计线性回归模型在数组窗口中点击ProcMakeEquation,6。0中是在quick/EquationEstimation如果不需要重新确定方程中的变量或调整样本区间，可以直接点击OK进行估计。也可以在Eviews主窗口中点击QuickEstimateEquation，在弹出的方程设定框（图7）内输入模型：YCX或图7方程设定对话框还可以通过在Eviews命令窗口中键入LS命令来估计模型，其命令格式为：LS被解释变量C解释变量LSycx系统将弹出一个窗口

7、来显示有关估计结果（如图8所示）。因此，我国税收模型的估计式为：这个估计结果表明,GDP每增长1亿元，我国税收收入将增加0.09646亿元。图8我国税收预测模型的输出结果如果存在滞后项，则命令格式为：1、存在一期滞后期命令格式为：yy(—1）cx2、存在多期滞后期命令格式为:yy（-1)y(—2)y(-3)y（—4)cx或者为:yy(-1to—4)cx上述命令中的变量，可以包含公式，公式中不应有空格或者应当用小括号括起来LOG（Y）CLOG(Y（-1））（（X+X(-1)）/2)标准回归模型输出结果解读：标准误差（Std。Erro

8、r）：是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。主要用来衡量回归系数的统计可靠性。标准误差的理念原自一个事实：只要样本平均值是无偏估计值（unbiasedestimator），误差（估量与真实数值的差）的标准差等于估量自身的标准差，