計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)案例分析一元回歸模型實(shí)例分析

閱讀使人充實(shí)，會(huì)談使人敏捷，寫(xiě)作使人精確。閱讀使人充實(shí)，會(huì)談使人敏捷，寫(xiě)作使人精確?！喔鶎W(xué)問(wèn)是異常珍貴的東西，從任何源泉吸收都不可恥。學(xué)問(wèn)是異常珍貴的東西，從任何源泉吸收都不可恥。一一阿卜?日?法拉茲案例分析1—一元回歸模型實(shí)例分析依據(jù)1996-2005年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》提供的資料，經(jīng)過(guò)整理，獲得以下農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出和人均純收入的數(shù)據(jù)如表2-5：表2-5農(nóng)村居民1995-2004人均消費(fèi)支出和人均純收入數(shù)據(jù)資料單位：元年度1995199619971998199920002001200220032004人均純收入1577.71926.12090.12161.12210.32253.42366.42475.62622.22936.4人均消費(fèi)支出1310.41572.11617.21590.31577.41670.11741.11834.31943.32184.7一、建立模型以農(nóng)村居民人均純收入為解釋變量X，農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出為被解釋變量匕分析y

隨x的變化而變化的因果關(guān)系。考察樣本數(shù)據(jù)的分布并結(jié)合有關(guān)經(jīng)濟(jì)理論，建立一元線性

回歸模型如下：y.邛0+Pix+%根據(jù)表2-5編制計(jì)算各參數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算表。求得：X=2262.035EEEEY=1704.082EEEE%2=1264471.423iy2=516634.011i%y=788859.986iiX2=52432495.137iE%yE%yii乙72i788859.986:0.623865126447.423P=Y-PX=1704.082—0.623865x2262.035=292.8775樣本回歸函數(shù)為：人Y=292,8775+0.623865X

ii上式表明，中國(guó)農(nóng)村居民家庭人均可支配收入若是增加100元，居民們將會(huì)拿出其中的62.39元用于消費(fèi)。2%工)22= i^p (乙％2)(乙y2)ii二、模型檢驗(yàn)1．?dāng)M合優(yōu)度檢驗(yàn)788859.98621264471.423x516634.011=0.952594八S(P)=e02.t檢驗(yàn)2y2-|322x2i1 i_n—2516634.011—0.6238652x1264471.42310-2=3061.525164一6、哈洛、O2 3061.525164S(P)=Varr(p)='V—=.t e1 1T乙x2 ,1264471.423I 人、\；Var(p0)=:52432495.137\10x1264471.423:0.0492063061.525164:112.6717在顯著性水平a=0.05,n-2=8時(shí)，查t分布表，得到:t(n-2)=2.306d2提出假設(shè),原假設(shè)H0：P1=0，備擇假設(shè)H1：P產(chǎn)0八SP-Pt(p)=1 11s(p)

e0.623865=12.678640.049206八t(P)=12.67864>t(n-2)，差異顯著，拒絕p=0的假設(shè)。1 d 123.F檢驗(yàn)提出原假設(shè)H0：P1=0，備擇假設(shè)H1：P產(chǎn)0在顯著性水平d=0.05,n-2=8時(shí)，查F分布表，得到：F(1，8)=5.32。492141.80973061.525164=160.7505160.7505>5.32，即F>F(1，8)，差異顯著，拒絕P1=0的假設(shè)。三、預(yù)測(cè)當(dāng)農(nóng)村居民家庭人均純收入增長(zhǎng)到3500元時(shí),對(duì)農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出預(yù)測(cè)如下:人Y=292,8775+0.623865x3500=2476.405(元)0閱讀使人充實(shí)，會(huì)談使人敏捷，寫(xiě)作使人精確。閱讀使人充實(shí)，會(huì)談使人敏捷，寫(xiě)作使人精確。一一培根學(xué)問(wèn)是異常珍貴的東西，從任何源泉吸收都不可恥。學(xué)問(wèn)是異常珍貴的東西，從任何源泉吸收都不可恥。一一阿卜?日?法拉茲I( , —、」1(I( , —、」1(X-X)621+—+—^2.n乙=13061.525164x1+I 〔=84.132572191+(3500-2262.035”、101264471.423 )S(e)=61+1+與X)e0nn乙在顯著性水平a=0.05,n-2=8時(shí)，2 =2.3060.025從而人Y—tS(e)=2476.405-2.306x84.13257219=2282.40(元)0 5e02人Y+1S(e)=2476.405+2.306x84.13257219=2670.41(元)0de02P12282,40<Y<2670.411=95%

0當(dāng)農(nóng)村居民家庭人均純收入增長(zhǎng)到3500元時(shí),，農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出在2282.40元至2670.41元之間的概率為95%。四、利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析的步驟以上分析內(nèi)容可以借助計(jì)算機(jī)完成，下面以EViews3.0軟件為例，介紹其分析過(guò)程。.設(shè)定工作范圍

打開(kāi)EViews,按照以下步驟設(shè)定工作范圍：FilefNewfWorkfilefWorkfileRangefAnnuaQStartdata(1995)fEnddata(2004)(圖2-5、圖2-6)fOK圖2-5WorkfileRange對(duì)話框圖2-5WorkfileRange對(duì)話框]■曾七rkFihsUMT1TLE口_|口|箕|VliwIFfdcxIDbJ?cix|￡二.E|L?b.l+/-|與huT|Fa< ￡Iar■|D,L?七■|Gbxu-|￡>Range1995200-4Sample199￡2004Filter:不DefaultEqNoneresid圖2-6Workfile工作狀態(tài)圖

.輸入變量在Workfile工作狀態(tài)下輸入變量X,YObjects—NewObjectfTypeofObject(series)-^NameforObject(X)(圖2-7、圖2-8)

fOK。同理，可輸入變量Y。圖2-7圖2-7輸入變量X狀態(tài)圖融EVieuJ[WotMiE：UMTRED]□FieEdtObjectsWew"osQ毗Onions曲ndzwHelpSarjLaW/TShnK|Fetch|「tarJlleLete|Gem~|SaT^le|Filler1Filler1DefaultEqNoneSample:19K2D04@c0resid圖2-8Workfile工作狀態(tài)圖.輸入樣本數(shù)據(jù)在Workfile工作狀態(tài)下選中X在Workfile工作狀態(tài)下選中X、Y,右擊鼠標(biāo)，OpenfasGroupfEdit,輸入數(shù)據(jù)（見(jiàn)圖2-9）o圖2-9Edit工作狀態(tài)圖.輸入方程式在Workfile工作狀態(tài)下，選中Y、X,右擊鼠標(biāo)，OpenfasEquationfEquationSpecificationf（YCX）（圖2-10）—OK,輸出回歸分析結(jié)果（見(jiàn)圖2-11）。圖2-10輸入YCX工作狀態(tài)圖,|□x|-|g,|□x|-|gx|IiElleEdtObjects5ewErocsQuickOdtionsWindowHelpVi.a*|Frocm|Clhjeetm.Frint|lTainB|Freeze.Estimate|Forei:awt|￡tatw|EewidM|DependentVariable:丫Method:LeastSquaresDate:0B/30/06Tme:1B:63Sample-19952004Includedobservalionb.10VariableCoefficient2tdErrort-StatitsiirProbC292.37691126704 2.S994130.031GX□623BG5n 1?67BS9D面口R-：=；quaredQ.952594Meandependentvar1704.0S2AdjusledR-squareda.94GGGSS.D.dependentvar239.59093t=.ofregression55,33045Akaiheinfocnternn11.D413SSum5qu曰「udresid24491.67Schwarz匚「it巳「ion11,10190Loqlikolihoud53,20690F-statistic160.7542Durbm-Watsonstat0.799031Prob(F-statistic)0.000001圖2-11回歸分析表輸出結(jié)果的解釋：Variable解釋變量Coefficient解釋變量的系數(shù)Std.Error標(biāo)準(zhǔn)差t-Statistict-檢驗(yàn)值Prob.t-檢驗(yàn)的相伴概率R-squared 樣本決定系數(shù)AdjustedR-squared 調(diào)整后的樣本決定系數(shù)S.E.regression回歸標(biāo)準(zhǔn)差Sumsquaredresid殘差平方和

Loglikelihood對(duì)數(shù)似然比Durbin-WatsonstatD-W統(tǒng)計(jì)量Meandependentvar被解釋變量的均值S.D.dependentvar被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差A(yù)kaikeinfocriterion赤池信息量Schwarzcriterion 施瓦茲信息量F-statisticF統(tǒng)計(jì)量Prob(F-statistic) F統(tǒng)計(jì)量的相伴概率由圖2-n可以獲得以下信息：八P=292.8769o八P=0.6238651r2=0.952594尻房是。。，生回歸系數(shù)的估計(jì)量值，因是在雙變量情況下，樣本的可決系數(shù)八S(P)=112,6704。o八S(P)=0.049205e1八)=2.599413o八r(P)=12.678891人 人 人 人 人 人 人 人s(0),s(0)是0,P估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差，2(0)/(0)是0,0估計(jì)量的te0e1 0 1 0 1 0 1統(tǒng)計(jì)量。b=160.7542是F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值樣本回歸函數(shù)為：人Y—292.8769+0.623865X樣本回歸函數(shù)(SampleRegressionFunction,SRT)i i5.預(yù)測(cè)(1)擴(kuò)展工作范圍在Workfile工作狀態(tài)下，Procs^ChangeWorkfileRange—Enddata(2005)^OK

再選擇Sample(19952005)(圖2-12)-OK圖