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1、精选优质文档-倾情为你奉上3.2（1）用Eviews分析如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 20:25Sample: 1994 2011Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X20.0.10.584540.0000X318.853489.1.0.0729C-18231.588638.216-2.0.0520R-squared0.Mean dependent var6619.191Adjusted R-
2、squared0.S.D. dependent var5767.152S.E. of regression730.6306Akaike info criterion16.17670Sum squared resid.Schwarz criterion16.32510Log likelihood-142.5903Hannan-Quinn criter.16.19717F-statistic522.0976Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.由表可知模型为：Y = 0.X2 + 18.85348X3 - 18231.58检验：可决系数是0.，修正的可决系数
3、为0.，说明模型对样本拟合较好。 F检验，F=522.0976F（2,15）=4.77，回归方程显著。 t检验，t统计量分别为X2的系数对应t值为10.58454，大于t（15）=2.131，系数是显著的，X3的系数对应t值为1.，小于t（15）=2.131，说明此系数是不显著的。（2）（2）表内数据ln后重新输入数据：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 10/25/15 Time: 22:18Sample: 1994 2011Included observations: 18VariableCoefficientStd. Err
4、ort-StatisticProb.C-10.810901.-6.0.0000LNX21.0.17.191060.0000X30.0.2.0.0199R-squared0.Mean dependent var8.Adjusted R-squared0.S.D. dependent var0.S.E. of regression0.Akaike info criterion-1.Sum squared resid0.Schwarz criterion-1.Log likelihood14.71958Hannan-Quinn criter.-1.F-statistic542.8930Durbin-
5、Watson stat0.Prob(F-statistic)0.模型为 lny=-10.81090+1.lnx2+0.x3检验：经济意义为其他条件不变的情况下，工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加1.57单位百分比，汇率每增加一单位百分比，出口总额增加0.0024个单位百分比。拟合优度检验，R2=0. 修正可决系数为0.，拟合很好。F检验对于H0:X2=X3=0，给定显著性水平a=0.05 F(2,15)=4.77 F=542.8930F(2,15) 显著t检验对于H0:Xj =0（j=2,3），给定显著性水平a=0.05 t（15）=2.131 当j=2时tt(15)显著，当j=3
6、时 tt(15)显著。(3)两个模型表现出的汇率对Y的印象存在巨大差异 3.3（1）用Eviews分析如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 20:30Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X0.0.2.0.0101T52.370315.10.067020.0000C-50.0163849.46026-1.0.3279R-squared0.Mean dependent var755
7、.1222Adjusted R-squared0.S.D. dependent var258.7206S.E. of regression60.82273Akaike info criterion11.20482Sum squared resid55491.07Schwarz criterion11.35321Log likelihood-97.84334Hannan-Quinn criter.11.22528F-statistic146.2974Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.由表可知模型为：Y = 0.X + 52.37031T-50.0163
8、8检验：可决系数是0.，修正的可决系数为0.，说明模型对样本拟合较好。 F检验，F=539.7364 F（2,15）=4.77，回归方程显著。 t检验，t统计量分别为2.，10.06702，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。经济意义：家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出增加0.元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出增加52.37031元。（2）用Eviews分析如下Y与T的一元回归Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 22:30Sample: 1 18Included ob
9、servations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.T63.016764.13.854160.0000C-11.5817158.02290-0.0.8443R-squared0.Mean dependent var755.1222Adjusted R-squared0.S.D. dependent var258.7206S.E. of regression73.97565Akaike info criterion11.54979Sum squared resid87558.36Schwarz criterion11.64872L
10、og likelihood-101.9481Hannan-Quinn criter.11.56343F-statistic191.9377Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.模型：Y = 63.01676T - 11.58171X与T的一元回归Dependent Variable: XMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 22:34Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.T123.15
11、1631.841503.0.0014C444.5888406.17861.0.2899R-squared0.Mean dependent var1942.933Adjusted R-squared0.S.D. dependent var698.8325S.E. of regression517.8529Akaike info criterion15.44170Sum squared resid.Schwarz criterion15.54063Log likelihood-136.9753Hannan-Quinn criter.15.45534F-statistic14.95867Durbin
12、-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.模型：X = 123.1516T + 444.5888（3）对残差模型进行分析，用Eviews分析如下Dependent Variable: E1Method: Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 20:39Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.E20.0.3.0.0078C3.96E-1413.880832.85E-151.0000R-squared0.Mean depe
13、ndent var2.30E-14Adjusted R-squared0.S.D. dependent var71.76693S.E. of regression58.89136Akaike info criterion11.09370Sum squared resid55491.07Schwarz criterion11.19264Log likelihood-97.84334Hannan-Quinn criter.11.10735F-statistic9.Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.模型：E1 = 0.E2 + 3.96e-14参数：斜率系
14、数为0.，截距为3.96e-14（4）由上可知，2与2的系数是一样的。回归系数与被解释变量的残差系数是一样的，它们的变化规律是一致的。3.4为了分析中国税收收入（Y）与国内生产总值（X2）、财政支出（X3）、商品零售价格指数（X4）的关系，利用19782007年的数据，用EViews作回归，部分结果如下：表3 回归结果Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 06/30/13 Time: 19:39Sample: 1978 2007Included observations: 30VariableCoefficientStd. Erro
15、rt-StatisticProb. C-2.0.（1）0.0002LNX20.（2）3.0.0038LNX30.0.（3）0.0006X4（4） 0.1.0.0842R-squared0. Mean dependent var8.Adjusted R-squared（5） S.D. dependent var1.S.E. of regression（6） Akaike info criterion-0.Sum squared resid0. Schwarz criterion-0.Log likelihood14.61668 F-statistic（7）Durbin-Watson stat0.
16、 Prob(F-statistic)0.填补表中空缺数据：（1）t c=4.（2）=0.（3）=3.（4）=0.（5）=0.（6）S.E of regression回归标准差=0.（7）=689.分析回归结果：根据图中数据，模型估计的结果写为：=-2.+0.+0.+0.1) 拟合优度：由上图数据可以得到，可决系数=0.，修正的可决系数=0.，这说明模型对样本的拟合很好。2)F检验：针对，给定显著性水平，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=26的临界值=8.63。由上图得到F=689.，由于F=689.，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数等变量联合起来对中国税收收入有显著影响。3）t检验：由上图中的P值可以判断，在的显著性水平下，与、估计值对应的P值小于，表明对应解释变量对被解释变量影响显著。在的显著性水平下，与估计值对应的P值小于，表明对应解释变量对被解释变量影响显著。评估参数的经济意义:当其他变量不改变时，国内生产总值每增加1%，中国税收收入增加0.%。当其他变量不改变时，财政支出每增加1%，中国税收收入增加0.%。当其他变量不改变时，商品零售价格指数每增加1%，中国税收收入增加0.%。专心-专注-专业