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1、20122013第1学期计量经济学实验报告实验（二）：多元回归模型实验学号： 姓名： 专业： 选课班级： 实验日期： 实验地点： 实验名称：多元回归模型实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1. 多元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测；2. 非线性回归模型参数估计；3. 受约束回归检验。【实验内容】用Eviews完成：1. 多元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测；2. 非线性回归模型的估计，并给出相应的结果。3. 受约束回归检验。实验内容以课后练习：以96页计算与应用题中3为例进行操作。【实验步骤】1、建立工作文件：启动EViews，点击F
2、ileNewWorkfile，在对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择“Integer data” ( )，并在“Start date”中输入开始时间“1”，在“end date”中输入最后时间“10”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”截距项 “resid”剩余项。在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。2、输入数据：点击“Quik”下拉菜
3、单中的“Empty Group”，出现“Group”窗口数据编辑框，点第一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“y”，点下行键“”，即将该序列命名为y，并依此输入y的数据。用同样方法在对应的列命名x1 x2, 并输入相应的数据。或者在EViews命令框直接键入“data y x1 x2 ”，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的y ，x1，x2下输入响应的数据。3.散点图：输入命令：scat y x1Scat y x24、估计参数：点击“Procs“下拉菜单中的“Make Equation”，在出现的对话框的“Equation Specification”栏中键入“y x1 x2 c”
4、，在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法)，点“ok”，即出现回归结果：根据表2中数据，模型估计的结果为： (940.6128) (0.0056) (0.0332) (8.7363) t= (-2.7459) (3.9566) (21.1247) (2.7449) F=2717.238 df=21四、模型检验1、经济意义检验模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元；在假定其它变量不变的情况下，
5、当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。这与理论分析和经验判断相一致。2、统计检验（1）拟合优度：由表2中数据可以得到： ，修正的可决系数为，这说明模型对样本的拟合很好。（2）F检验：针对 0123，H0 : 123 给定显著性水平，在F分布表中查出自由度为3和21的临界值。由表3.4中得到F=2717.238，由于F=2717.238，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”、“商品零售物价指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著影响。（3）t 检验：分别针对：，给定显著性水平，查t分布表得自由度为25-4=21临界值。由表3.4中数据可得，与、对应的t统计量分别为-2.7459、3.9566、21.1247、2.7449，其绝对值均大于，这说明分别都应当拒绝：，也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值”（）、“财政支出”（）、“商品零售物价指数”（）分别对被解释变量“税收收入”Y都有显著的影响。散点图：输入命令：scat y x1Scat y x2