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1、 计量经济学作业该数据来自课本第七章，主要是天津市1974年1987年粮食销售量问题，其解释变量分别为：常住人口数X1（万人），人均收入X2（元/年），肉销售量X3（万吨/年），蛋销售量X4（万吨/年），鱼虾销售量X5（万吨/年），被解释变量是粮食销售量问题Y（万吨/年），具体数据如下表所示：表7.1 估计天津市粮食需求的数据年份Yx1x2x3x4x5197498.45 560.20 153.20 6.53 1.23 1.89 1975100.70 603.11 190.00 9.12 1.30 2.03 1976102.80 668.05 240.30 8.10 1.80 2.71 1977
2、133.95 715.47 301.12 10.10 2.09 3.00 1978140.13 724.27 361.00 10.93 2.39 3.29 1979143.11 736.13 420.00 11.85 3.90 5.24 1980146.15 748.91 491.76 12.28 5.13 6.83 1981144.60 760.32 501.00 13.50 5.47 8.36 1982148.94 774.92 529.20 15.29 6.09 10.07 1983158.55 785.30 552.72 18.10 7.97 12.57 1984169.68 795.
3、50 771.16 19.61 10.18 15.12 1985162.14 804.80 811.80 17.22 11.79 18.25 1986170.09 814.94 988.43 18.60 11.54 20.59 1987178.69 828.73 1094.65 23.53 11.68 23.37 （1）.利用表7.1中的数据，利用EViews制作Y与X1，X2，X3，X4，X5的散点图通过散点图观测可以得出Y与X之间的变化呈线性的，由此建立回归模型为：（2） 进行最小二乘估计，得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate:
4、12/21/10 Time: 20:19Sample: 1974 1987Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-3.49656330.00659-0.1165260.9101X10.1253300.0591392.1192450.0669X20.0736670.0378771.9448970.0877X32.6775891.2572932.1296460.0658X43.4534482.4508501.4090820.1965X5-4.4911172.214862-2.0277190.07
5、71R-squared0.970442Mean dependent var142.7129Adjusted R-squared0.951968S.D. dependent var26.09805S.E. of regression5.719686Akaike info criterion6.623232Sum squared resid261.7185Schwarz criterion6.897114Log likelihood-40.36262Hannan-Quinn criter.6.597879F-statistic52.53086Durbin-Watson stat1.972755Pr
6、ob(F-statistic)0.000007由回归结果可以得出样本回归方程为：（3） 统计检验 1. 拟合优度检验 通过回归结果可以得出，说明总离差平方与的97%被样本回归直线解释，仅有3%未被解释，因此，样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的2. F检验与T检验在显著性水平，回归系数估计值都没有显著性；查F分布表的临界值为，回归方程显著。（4） 异方差检验 在EViews软件中进行White检验的相应操作，操作过程中出现了的按钮，说明该样本容量过小，不能进行异方差检验。 （5）自相关检验 1. 查DW表示发现其样本容量最小值为15，而我们现在所使用的样本的容量仅仅为14，不能用DW检验是否
7、存在自相关，所以我们换用LM检验； 2. 残差图如下所示：在EViews进行LM检验，结果为：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic1.807012Prob. F(2,6)0.2431Obs*R-squared5.262764Prob. Chi-Square(2)0.0720通过LM检验，所以该误差项不存在自相关。（6） 多重共线性检验 1. 计算X1，X2，X3，X4，X5之间的两两相关系数： R12=0.867 R13=0.882 R14=0.852 R15=0.821 R23=0.946 R24=0.965 R25=0
8、.983 R34=0.941 R35=0.948 R45=0.982由此可见解释变量之间存在高度自相关，进行修正。 2. Y分别关于X1，X2，X3，X4，X5做最小二乘回归，得： （1） （2） （3） （4） （5）根据经济理论分析与回归结果，该市常住人口X1是最重要的解释变量，所以选取第一个回归方程为基本回归方程3. 在基本回归方程的基础上加入其它的解释变量进行观测： （一）加入解释变量X3，对Y关于X1，X3做最小二乘回归可以看出加入X3后拟合度均有所增加且没有影响X1系数的显著性，所以模型中保留X3 （二）加入解释变量X2 加入X2之后增加，减小，且X2，X3系数均不显著，说明存在严重的多重共线性。所以略去X2。 （三）加入解释变量X5没有增加，减小，且X3，X5的系数不显著，所以略去X5所以最终回归方程为：该模型中系数均显著且符号正确，所以该模型是最好的。（7） 预测（点预测）若给出X1=80，X2=500，X3=9，X4=8，X5=10，预测Y的值。将解释变量的值代入回归方程中得： =261.819（8） 对回归方程的结构分析 回归中系数的符号的大小均符合经济理论与实际情况；该模型时线性的，所以它是边际的。第 7 页