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1、精选优质文档-倾情为你奉上虚拟变量回归实验目的：分析19651970年美国制造业利润和销售额，季度的关系。实验要求：假定利润不仅与销售额有关，而且和季度因素有关（1） 如果认为季度影响使利润平均值发生变异，应如何引入虚拟变量？（2） 如果认为季度影响使利润对销售额的变化率发生变异，应如何引入虚拟变量？（3） 如果认为上诉两种情况都存在，又当如何引入虚拟变量？（4） 对上述三种情况分别估计利润模型，进行对比分析。实验原理：最小二乘法原理实验步骤： 由于有四个季度，因此引入三个季度虚拟变量： 一、如果认为季度影响使利润平均值发生变异，应以加法类型引入三个虚拟变量，设其模型为：对模型进行回归，得到以
2、下回归结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/10 Time: 15:02Sample: 1965Q1 1970Q4Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C6910.4491922.3503.0.0019X0.0.3.0.0041D2-187.7317660.1218-0.0.7792D31169.320637.07661.0.0821D4-417.1182640.8333-0.0.5229R-squared0.Mean
3、 dependent var12838.54Adjusted R-squared0.S.D. dependent var1433.284S.E. of regression1095.227Akaike info criterion17.01836Sum squared residSchwarz criterion17.26379Log likelihood-199.2204F-statistic5.Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.=6910.449-187.7317+1169.320-417.1182+0. Se=（1922.350） （660.1
4、218） （637.0766） （640.8333） （0.） t=（3.） （-0.） （1.） （-0.） （3.）=0.=0.F=5.DW=0.二、如果认为季度影响使利润对销售额的变化率发生变化，应以乘法类型引入三个虚拟变量，设其模型为：=对上述模型进行回归，得到以下结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/10 Time: 17:53Sample: 1965Q1 1970Q4Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C
5、7014.7571782.9323.0.0009X0.0.3.0.0040X*D2-0.0.-0.0.8307X*D30.0.1.0.0638X*D4-0.0.-0.0.5652R-squared0.Mean dependent var12838.54Adjusted R-squared0.S.D. dependent var1433.284S.E. of regression1092.851Akaike info criterion17.01402Sum squared residSchwarz criterion17.25945Log likelihood-199.1682F-statis
6、tic5.Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.7014.757+0.-0.+0.-0.se=（1782.932）（0.）（0.） （0.） （0.）t=（3.）（3.）（-0.） （1.） （-0.）=0.=0.F=5.DW=0.三、若上述两种情况都存在，应以加法和乘法相结合的方式引入三个虚拟变量，设模型为：对上述回归模型进行回归得到以下回归结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/10 Time: 17:54Sample: 1965Q1 1970Q4Included observ
7、ations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C10457.394075.1992.0.0207X0.0.0.0.5388D2-4752.2575441.682-0.0.3954D3-3764.2085484.872-0.0.5024D4-4635.4645570.057-0.0.4175X*D20.0.0.0.4218X*D30.0.0.0.3817X*D40.0.0.0.4646R-squared0.Mean dependent var12838.54Adjusted R-squared0.S.D. dependent var
8、1433.284S.E. of regression1156.987Akaike info criterion17.20623Sum squared residSchwarz criterion17.59891Log likelihood-198.4747F-statistic2.Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.=10457.39-4752.257-3764.208-4635.464+0.Se=（4075.199）（5441.682）（5484.872）（5570.057）（0.）t=（2.）（-0.）（-0.）（-0.）（0.）+0.+0.+0.se=（0.） （0.） （0.）t=（0.）（0.） （0.）=0.=0.F=2.DW=0.四、通过对三个模型进行对比分析可看出，第三个模型的参数估计值均不显著，模型一和二的销售额的参数估计显著，其余参数估计也不显著。方程都显著，但拟合程度都不是很好。专心-专注-专业