計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

10級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)2班劉傳明1整理課件序號(hào)對(duì)某商品的消費(fèi)支出商品單價(jià)家庭月收入1591.923.5676202654.524.4491203623.632,07106704647.032.46111605674.031434035.30143408724.038.70159609757.139.631800010706.846.68193001.在一項(xiàng)對(duì)某社區(qū)家庭對(duì)某種消費(fèi)品的消費(fèi)需求調(diào)查中，得到下表所示的資料

請(qǐng)用Eviews軟件對(duì)該社區(qū)家庭對(duì)該商品的消費(fèi)需求支出作二元線性回歸分析。2整理課件(1)估計(jì)回歸方程的參數(shù)及隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差，計(jì)算及。(2)對(duì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，并構(gòu)造參數(shù)(3)如果商品單價(jià)變?yōu)?5元，則某一月收入為20000元的家庭消費(fèi)支出估計(jì)是多少？構(gòu)造該估計(jì)值的的置信區(qū)間。的置信區(qū)間。3整理課件解：（1）建立二元回歸模型（操作：1）打開(kāi)eviews窗口，在菜單處點(diǎn)擊file/New/workfile/因?yàn)槭墙孛鏀?shù)據(jù)所以選擇如下，輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)ok

4整理課件

2）在eviews命令窗口輸入datayx1x2按回車(chē)鍵，在出現(xiàn)的表中輸入數(shù)據(jù)或粘貼，再在命令窗口中輸入LSycx1x2按回車(chē)，可得出回歸結(jié)果如下兩個(gè)圖）5整理課件6整理課件由回歸結(jié)果可知：2、方程的F檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量的值為32.29408，在5%的顯著水平下，臨界值F0.05(2,7)=4.74，顯然32.29>4.74,所以回歸方程通過(guò)F檢驗(yàn)，方程的顯著成立。7整理課件參數(shù)的t檢驗(yàn)：參數(shù)的置信區(qū)間：在α=0.05的顯著性水平下8整理課件得：即：[531.6177,721.4009]同理：即:[-17.3522,-2.2290]即：[0.0148,0.0424]9整理課件(3).因?yàn)榛貧w方程為：將代入回歸方程：（元）所以商品單價(jià)變?yōu)?5元，某一月收入為20000的家庭消費(fèi)支出估計(jì)為856.2元。

（在eviews中的操作:workfile窗口中,雙擊range將范圍改為111，在x1表中點(diǎn)edit+/-則點(diǎn)第11表格，在編輯窗口中輸入35，同理在x2表中輸入20000關(guān)閉窗口，最后再打開(kāi)回歸結(jié)果數(shù)據(jù)點(diǎn)擊窗口上的forecast做如下圖所示的修改）10整理課件將S.E取一個(gè)名字，將范圍改為111點(diǎn)ok在workfile窗口中打開(kāi)yf對(duì)象則有11整理課件12整理課件Y個(gè)值的置信區(qū)間預(yù)測(cè)：消費(fèi)支出的Y個(gè)別值預(yù)測(cè)置信區(qū)間為:其中為Y的個(gè)別值預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為：（操作:打開(kāi)上述操作workfile中yfse對(duì)象）13整理課件將結(jié)果代入即可得到Y(jié)個(gè)別值的95%的置信區(qū)間為：[759.4262,952.9788]14整理課件Y均值的置信區(qū)間的預(yù)測(cè)：消費(fèi)支出Y的均值預(yù)測(cè)的置信區(qū)間為：其中Y均值預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差為：由于計(jì)算得15整理課件再把結(jié)果代入均值的置信區(qū)間預(yù)測(cè)公式：得到Y(jié)均值的95%的置信區(qū)間為:[768.5964,943.8086]代入公式即可得到Y(jié)均值預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差為：16整理課件2.下表列出了中國(guó)某年按行業(yè)分的全部制造業(yè)國(guó)有企業(yè)及規(guī)模以上制造業(yè)非國(guó)有企業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值Y，資產(chǎn)合計(jì)K及職工人數(shù)L。序號(hào)工業(yè)總產(chǎn)值Y（億元）資產(chǎn)合計(jì)K（億元）職工人數(shù)L（萬(wàn)人）序號(hào)工業(yè)總產(chǎn)值Y（億元）資產(chǎn)合計(jì)K（億元）職工人數(shù)L（萬(wàn)人）13722.703078.2211317812.701118.814321442.521684.4367181899.702052.166131752.372742.7784193692.856113.1124041451.291973.8227204732.909228.2522255149.305917.01327212180.232866.658062291.161758.77120222539.762545.639671345.17939.1058233046.954787.902228656.77694.9431242192.633255.291639370.18363.4816255364.838129.68244101590.362511.9966264834.685260.2014511616.71973.7358277549.587518.7913812617.94516.012828867.91984.5246134429.193785.9161294611.3918626.94218145749.028688.0325430170.30610.9119151781.372798.908331325.531523.1945161243.071808.443317整理課件設(shè)定模型為利用上述資料，進(jìn)行回歸分析?；卮穑褐袊?guó)該年的制造業(yè)總體呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)嗎？18整理課件

（1）解：

模型兩邊取對(duì)數(shù)得

得到新的模型得到新的數(shù)據(jù)表如下：（操作：1）打開(kāi)eviews窗口，在菜單處點(diǎn)擊file/New/workfile/因?yàn)槭墙孛鏀?shù)據(jù)所以選擇如下，輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)ok19整理課件2）在eviews命令窗口輸入datayx1x2按回車(chē)鍵，在出現(xiàn)的表中輸入數(shù)據(jù)或粘貼，再在命令窗口中輸入LSlog(y)clog(x1)log(x2)按回車(chē)，可得出回歸結(jié)果如下兩個(gè)圖）20整理課件根據(jù)表中的數(shù)據(jù)我們可以得到如下的回歸分析數(shù)據(jù):21整理課件于是可得方程（1）這一年中變化的80.9925%可以用lnk和lnL的變化來(lái)解釋?zhuān)?%的顯著性水平下，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值

表明模型的線性關(guān)系顯著成立。22整理課件

在5%的顯著性水平下，自由度為n-k-1=28的t統(tǒng)計(jì)量臨界值為因此lnk的參數(shù)通過(guò)了顯著性水平下的t檢驗(yàn)，但lnL未通過(guò)顯著性水平下的t檢驗(yàn)。如果將顯著性水平設(shè)為10%，則t分布的臨界值此時(shí)lnL也通過(guò)了顯著性水平的檢驗(yàn)。觀察lnk和lnL的系數(shù)我們可以認(rèn)為，資產(chǎn)每增加1%,總產(chǎn)值就增加0.61%，而職工人數(shù)每增加1%，總產(chǎn)值就增加0.36%。23整理課件（2）從回歸結(jié)果可以得到：也就是說(shuō)，資產(chǎn)和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性之和可以認(rèn)為為1，即中國(guó)制造業(yè)這年呈現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬不變的狀態(tài)。下面進(jìn)行參數(shù)的約束性檢驗(yàn)，原假設(shè)：若原假設(shè)為真，則估計(jì)模型為：24整理課件方法一操作：點(diǎn)擊主界面菜單quick/estimateequation/,在彈出的對(duì)話框中輸入LOG(Y/L)CLOG(K/L)點(diǎn)擊確定即可得到回歸結(jié)果25整理課件從圖中的回歸結(jié)果可看到此模型通過(guò)了F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)，而26整理課件在5%的顯著性水平下，自由度為（1,28）的F的臨界值為4.02因?yàn)镕=0.1011<4.02,所以不拒絕原假設(shè)，表明該年中國(guó)制造業(yè)呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變的狀態(tài)。27整理課件方法二操作：在第一次回歸結(jié)果中點(diǎn)擊view/cofficienttest/waldcofficientrestrictions中輸入c(2)+c(3)=1點(diǎn)ok即可

28整理課件在5%的顯著性水平下，自由度為（1,28）的F的臨界值為4.02因?yàn)镕=0.1011<4.02,所以不拒絕原假設(shè)，表明該年中國(guó)制造業(yè)呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變的狀態(tài)。29整理課件3.經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，家庭書(shū)刊消費(fèi)受家庭收入幾戶(hù)主受教育年數(shù)的影響，表中為對(duì)某地區(qū)部分家庭抽樣調(diào)查得到樣本數(shù)據(jù)：家庭書(shū)刊年消費(fèi)支出（元）Y家庭月平均收入（元）X戶(hù)主受教育年數(shù)（年）T家庭書(shū)刊年消費(fèi)支出（元）Y家庭月平均收入（元）X戶(hù)主受教育年數(shù)（年）T4501027.28793.21998.614507.71045.29660.8219610613.91225.812792.72105.412563.41312.29580.82147.48501.51316.47612.7215410781.51442.415890.82231.414541.81641911212611.818611.11768.8101094.23143.4161222.11981.21812533624.62030整理課件（1）建立家庭書(shū)刊消費(fèi)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型（2）利用樣本數(shù)據(jù)估計(jì)模型的參數(shù)（3）檢驗(yàn)戶(hù)主受教育年數(shù)對(duì)家庭書(shū)刊消費(fèi)是否有顯著影響（4）分析所估計(jì)模型的經(jīng)濟(jì)意義和作用31整理課件解：1、建立二元回歸模型操作：1）打開(kāi)eviews窗口，在菜單處點(diǎn)擊file/New/workfile/因?yàn)槭墙孛鏀?shù)據(jù)所以選擇如下，輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)ok32整理課件2）在eviews命令窗口輸入dataYXT按回車(chē)鍵，在出現(xiàn)的表中輸入數(shù)據(jù)或粘貼，再在命令窗口中輸入LSYCXT按回車(chē)，可得出回歸結(jié)果如下圖33整理課件（49.42026）（0.029363）（5.202167）t=（-1.011244）（2.944186）（10.06702）R2=0.951235F=146.29743、檢驗(yàn)戶(hù)主受教育年數(shù)對(duì)家庭書(shū)刊消費(fèi)是否有顯著影響：由估計(jì)結(jié)果，戶(hù)主受教育年數(shù)參數(shù)對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量為10.06702，明顯大于t的臨界值t0.025(18-3)=2.131，同時(shí)戶(hù)主受教育年數(shù)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的P值為0.000000，明顯小于0.05，均可判斷戶(hù)主受教育年數(shù)對(duì)家庭書(shū)刊消費(fèi)有顯著影響。34整理課件4、本模型說(shuō)明家庭月平均收入和戶(hù)主受教育年數(shù)對(duì)家庭書(shū)刊消費(fèi)支出有顯著影響，家庭月平均收入增加一元，家庭書(shū)刊年消費(fèi)支出將增加0.086450元，戶(hù)主受教育年數(shù)增加一年，家庭書(shū)刊年消費(fèi)支出將增加52.37031元。35整理課件4.下表給出的是1960—1982年間7個(gè)OECD國(guó)家的能源需求指數(shù)（Y）、實(shí)際GDP指數(shù)（X1）、能源價(jià)格指數(shù)（X2）的數(shù)據(jù)，所有指數(shù)均以1970年為基準(zhǔn)（1970=100）年份能源需求指數(shù)Y實(shí)際GDP指數(shù)能源價(jià)格指數(shù)年份能源需求指數(shù)Y實(shí)際GDP指數(shù)能源價(jià)格指數(shù)19601961196219631964196519661967196819691970197154.155.458.561.763.666.870.373.578.383.388.991.854.156.459.462.165.969.573.275.779.983.886.289.8111.9112.4111.1110.2109.0108.3105.3105.4104.3101.797.7100.31972197319741975197619771978197919801981198297.2100.097.393.599.1100.9103.9106.9101.298.195.694.3100.0101.4100.5105.3109.9114.4118.3119.6121.1120.698.6100.0120.1131.0129.6137.7133.7144.5179.0189.4190.936整理課件(1)建立能源需求與收入和價(jià)格之間的對(duì)數(shù)需求函數(shù)解釋各回歸系數(shù)的意義，用P值檢驗(yàn)所估計(jì)回歸系數(shù)是否顯著。(2)再建立能源需求與收入和價(jià)格之間的線性回歸模型解釋各回歸系數(shù)的意義，用P值檢驗(yàn)所估計(jì)回歸系數(shù)是否顯著。(3)比較所建立的兩個(gè)模型，如果兩個(gè)模型結(jié)論不同，你將選擇哪個(gè)模型，為什么？37整理課件解.(1)建立對(duì)數(shù)回歸模型設(shè)對(duì)數(shù)回歸模型為操作：1）打開(kāi)eviews窗口，在菜單處點(diǎn)擊file/New/workfile/因?yàn)槭菚r(shí)間序列數(shù)據(jù)所以選擇如下，輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)ok38整理課件2）在eviews命令窗口輸入datayx1x2按回車(chē)鍵，在出現(xiàn)的表中輸入數(shù)據(jù)或粘貼，再在命令窗口中輸入LSlog(y)clog(x1)log(x2)按