计量经济学作业简单线性回归模型.doc

计量经济学作业姓名：万超班级：08级数学一班学号：118 简单线性回归模型一、建立模型为了研究四川省城镇具名消费支出以及可支配收入之间的关系，又经济理论分析可知，收入是影响居民消费支出的主要因素，居民消费支出Y与可支配收入X之间存在密切的关系，消费支出随着收入的增加而增加，但变动的幅度相比较低，即边际消费倾向MPC有0MPC1。因此可设定居民消费支出Yi与Xi的关系为： Yi=1+2Xi+ui，其中1表示四川省城镇居民家庭平均每人年生活性消费支出（元）；Xi为城镇居民家丁平均没人年可支配收入（元）。变量采用年度数据，样本期为1978-1998年。这里的1为居民没有收入来源时的最低消费。二、估计模型中的位置参数假设模型中的随机误差项ui满足古典假定，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学计算机软件EViews计算过程如下：简历文档，输入数据首先点击EViews图标，进入EViews主页。点击File后，在File菜单的New选项中点击Workfile，这时屏幕上出现Workfile Range对话框，在Srart Date里键入1978，在End Date里键入1998，点击OK后屏幕出现Workfile工作框。在Object菜单栏，点击New Object对话框里选Group并在Name for Object上定义文件名，点击OK，屏幕出现数据编辑框。也可在光标出直接输入Data Y X，回车后即可出现数据编辑框。此时可录入数据，首先按上行键，这时对应“obs”字样的空格会自动上跳，在对应第二个“obs”字样，有边框的空格里键入变量名，再按下行键，这时对应变量名下的这一列出现“NA”字样，便可依时间顺序键入相应的数据。其他变量的数据类似输入。可以几个变量同时录入数据。 obs YX197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998314.0000340.0000364.0000396.0000407.0000457.0000517.0000680.0000787.0000899.00001086.0001184.0001281.0001488.0001651.0002034.0002806.0003429.0003733.0004093.0004383.000338.0000369.0000391.0000412.0000445.0000493.0000581.0000695.0000849.0000948.00001130.0001349.0001490.0001691.0001989.0002408.0003297.0004003.0004406.0004763.0005127.000用OLS估计未知参数在主页上选Quick菜单，点击Eatimate Equation项，屏幕上出现估计对话框（Equation Spacification），在Easmation Setting中选OLS估计，即Least Squares，键入Y C X或Y X C（C为EViews固定的截距系数）。然后OK，得输入结果。三、检验模型从估计的结果可以看出，模型拟合较好。因为可以决系数R=0.9993，表明模型在整体上拟合的非常好。系数显著性检验：对于2，t的统计量为169.6548.给定=0.05，查t分布表，在自由度n-2=19下，得临界值t(19)=2.093,因为t(19)F（6.6）=4.28，所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。（三）White检验由表5.2估计结果，按路径view/residul tests/white heteroskedasticity(no cross terms or cross terms),进入White 检验。根据White检验中辅助函数的构造，最后一项为变量的交叉乘积项，因为本例为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选no cross terms,则辅助函数为经检验出现White检验结果，见表5.5.从表5.5可以看出，nR2=18.07481，由White检验知，在a=0.05下，查分布表得临界值=5.9915，同时X与的t检验也很显著。比较计算的统计量与临界值，因为=18.074815.9915,所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明存在异方差。表5.5四、异方差的修正运用加权最下二乘法（WLS）估计过程中，我们分别选用了权数=。权数的生成过程如下，在途5.4对话框中的Enter equation处分别输入w1=1/X，w2=1/x2,w3=1/sqr（X），经估计检验发现用权数w3t效果最好。下面给出用权数的结果1） w1=1/X：2） w2=1/x2,3） w3=1/sqr因此估计结果如下： 括号中数据为t统计量。可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差性后，参数的t检验均显著，可决系数大幅提高，F检验也显著，并说明人口数量每增加1万人，平均说来将增加3.5545个卫生医疗机构，而不是增加5.3735个卫生医疗机构。可能这个模型还存在其他需要进一步解决的问题，但这一估计结果或许比本章引子的结论更为接近真实情况。