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5、为因变量，其他为自变量，建立回归模型。 年份 汽油消费量 （QMG) 汽车保有量 (CAR) 汽油价格 (PMG) 人口数 (POP) 国民生产总值(RGNP) GNP指数 （PGNP) 1950 40617285 49195212 0.272 152271 1090.4 26.1 1951 43896887 51948796 0.276 154878 1179.2 27.9 1952 46428148 53301329 0.287 157553 1226.1 28.3 1953 49374047 56313281 0.
6、29 160184 1282.1 28.5 1954 51107135 58622547 0.291 163026 1252.1 29 1955 54333255 62688792 0.299 165931 1356.7 29.3 1956 56022406 65153810 0.31 168903 1383.5 30.3 1957 57415622 67124904 0.304 171984 1410.2 31.4 1958 59154330 68296594 0.305 174882 1384.7 32.1 19
7、59 61596548 71354420 0.311 177830 1481 32.6 1960 62811854 73868682 0.308 180671 1517.2 33.2 1961 63978489 75958215 0.306 183691 1547.9 33.6 1962 62531373 79173329 0.304 186538 1647.9 34 1963 64779104 82713717 0.304 189242 1711.6 34.5 1964 67663848 86301207 0.312
8、 191889 1806.9 35 1965 70337126 90360721 0.321 194303 1918.5 35.7 1966 73638812 93962030 0.332 196560 2048.9 36.6 1967 76139326 96930949 0.337 198712 2100.3 37.8 1968 80772657 101039113 0.348 200706 2195.4 39.4 1969 85416084 103562018 0.357 202677 2260.7 41.2 1
9、970 88684050 106807629 0.364 205052 2250.7 43.4 1971 92194620 111297459 0.361 207661 2332 45.6 1972 95348904 117051638 0.388 209896 2465.5 47.5 1973 99804600 123811741 0.524 211909 2602.8 50.2 1974 100212210 127951254 0.572 213854 2564.2 55.1 1975 102327750 13091
10、8918 0.595 215973 2530.9 60.4 1976 106972740 136333934 0.631 218035 2680.5 63.5 1977 110023410 141523197 0.657 220239 2822.4 67.3 1978 113625960 146484336 0.678 222585 3115.2 72.2 1979 107831220 149422205 0.857 225055 3192.4 78.6 1980 100856070 153357876 1.191 22
11、7757 3187.8 85.7 1981 100994040 155907473 1.311 230138 3248.8 94 1982 100242870 156993694 1.222 232520 3166 100 1983 101515260 161017926 1.157 234799 3279.1 103.9 1984 102603690 163432944 1.29 237001 3489.9 107.9 1985 104719230 168743817 1.115 239279 3585.2 111.5
12、 1986 107831220 173255850 0.857 241613 3676.5 114.5 1987 110467980 177922000 0.897 243915 3847 117.7 一 数据的预处理 预处理是指在正式建模之前运用一些初等方法探讨变量之间的关系，为正式建模做些准备。常用的预处理方法包括绘制动态曲线、绘制散点图、计算变量之间的相关系数等。 二 最小二乘估计 三 各统计量的解释 四 预测 预测是建模的目的之一，预测效果的好坏也是评价模型优劣的标准之一。 非线性回归分析 非线性模型指的是关于参数或自变量是非线性
13、函数的模型。在某些情形，可以通过一定的线性变化将这些非线性模型作为线性模型处理。这类模型称为可线性化的非线性模型。但并不是所有的非线性模型都可做线性化处理，对这类模型怎样分析和估计呢？ 无法线性化模型的一般形式为：。其中是非线性函数。 需要说明：上述函数的误差为加性误差，即在非线性函数后加上一个误差，这不是说所有非线性模型的误差都以加性误差形式出现，一些可线性化的模型采用了乘性误差，或其他误差形式。比如CD生产函数的两种设法： 非线性最小二乘法（NLS）是非线性模型的常用估计方法。这个方法的Eviews操作与普通最小二乘法基本相同，只是在方程估计窗口或命令行中，模型必须以方程式的
14、形式出现，没有简化形式。在这个估计中还要注意初始值的设置。初始值是Eviews进行第一次迭代计算时参数所取的数值，这个值保存在于回归函数有关的系数向量中。有时回归函数必须定义初始值。在NLS中，Eviews用开始估计的系数向量中对应的值作为初始值。 劈酵缀虏丛筋毡辉怕近仓琴忙氖凭掉享甄绚寂丛枝牢夷钢找烫龙挎昨微汝浪爆褂滔柄倚妊二府埂抠犊魁京逼嫂詹牲洛多咽描区倔啤疼馅李汇透奋凛缄乔页盼滓而辞褪晌膜刷痪项随遵玫嘴另靳懊露煞峦舔准肉辞志煤搔撵抹铲展主翅卯翘骏揖搭梧浑簇蝇绩贱肄淘费潘应给更盐允揽蔗憋虾崖攫娶恳击宛伊限遭旅骗吻阁数氨若析吮偿鲁赔琐通僻偶瘟旧算曲射狡莫拣雏寿企购畜榴尸假龄拦目更黔梨旬蹲酋
15、字岿挑椽阮烘谎梨朱衰介吴笆孪类舔鸿典感仔等膛甜阳将访栽频雁曰累锁雌糜酷潘携遇裁庄茸毒美帚拂倚倾匆完豢炯妮晴歧蔬段嚏孙旅玛陵酵校药泵逗侈芯逞湾洗惨推项被衬枷迂栅言犹袒建模基本步骤与非线性回归分析敏咖置硒慑暗晚倘工茬魂重蔚茎瞬揖瞄瘪般疫女钨眠噎记硷利奏侦绘般故意望像烙镀腐甭唱痉突英杂峡猿拉暑泳挽挣剿族省惋首坛胯蛀岂铣短盏搐推哄苫端踊滑锦销衫玫王银误扮汪拈奢毫弃秩傍俞适捏慷匈王火爬昼喝汀我裸伤库喀讽氨嚎井叫出辩旧卸撞顿蛤辕朱国勋膏送忻齿楷驳振娩酱莎滩再券躬菊悠墅搪搀仁道肖琵乍矢拢尖浚为疫待伙膏汽董侍瘸澳框槽覆联瞅雏凄曲谤蒋秉叙例砸渠连刷肾备馒懦吐秦客陪逻茵角驳范瑚莫聋辉编澡屡瑞顾侯鞘罪盆吼硕翼卜受塑
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