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1、第六节案例分析教学目的：复习所学简单线性回归模型的基本理论初步掌握用简单线性回归模型解决实际经济问题的能力熟悉计量软件Eviews的基本操作案例1 :研究某市城镇居民年人均可支配收入X与年人均消费性支出Y的关系。1980年1998年样本观测值见下表。obsXY1980526.9200474.72001981532.7200479.94001982566.8100488.10001983591.1800509.58001984699.9600576.35001985744.0600654.73001986851.2000755.56001987884.4000798.63001988847.26
2、00815.40001989820.9900718.37001990884.2100767.16001991903.6600759.49001992984.0900820.250019931035.260849.780019941200.900974.700019951289.7701040.98019961432.9301099.27019971538.9701186.11019981663.6301252.530第一步：建立Eviews数据文件1、创建工作文件步骤：从Eviews主菜单中点击File-NewfWorkfile2、输入起止时间。步骤：在出现的对话框中输入日期（本例是年数），之
3、后点此时会得到一个尚未命名的工作文件。3.设定样本点范至框。步骤：从Eviews主菜单中点击QuickSample.，得到样本点设定对话鬲输入样本点范围，点击I厂，完成样本点设定。4.样本数据输入 键盘输入方法。从Eviews主菜单中点击Quick一EmptyGroup(Edit Series)出现数据输入框，通过键盘输入各个数据（回车键或上、下键确认数 据的输入）。 运用复制、粘贴功能输入；在给定的观测值表格中复制需要的数据序列，借助于粘贴功能将数据 导入数据输入框的对应单元格内。 由其他数据文件导入。下一个案例中给出5.修改序列名称首先进入数据的可编辑状态（此状态中有数据输入条）：键盘输入
4、数据后即为此状态；拷贝数据后自动进入此状态。之后在数据的可编辑状态下选择obs项目的数据（即数据前面的第一条记录），输入新的序列名称（如X）输入回车键，确认输入操作。出现修改确认对话框，点击巨Ml键, 确认修改。第二步建立数学模型1.绘制散点图步骤：从Eviews主菜单中点击QuickGraphScatter在Series List对话框中输入X Y，点击|邸，绘制散点图。建立一元线性回归模型y .p +P x + i 12 i i2,估计参数样本回归模型y = B +pP X + e t 12 t t步骤：QuickEstimate Equation.打开方程估计对话框在模型对话框中，Met
5、hod 一栏选择least squares，在EquationEstimation 中输入 Y C X按下按钮，得到结果:即样本回归方程为：y =135.31+0.69 x-(5.47 ) ( 28.04 ),2=0.98括号内数字为回归系数对应的t统计量的值。4.评价模型1)对回归方程的结构分析：七=0.69是样本回归方程的斜率，表示某市城镇居民的边际消费倾 向，说明年人均可支配收入每增加1元，将069元用于消费性支出； p o=135.31是样本回归方程的截距，表示不受可支配收入影响的自发 消费行为。两者的符号和大小，均符合经济理论及目前某市的实际情 况。2）统计检验：r2=0.98说明总
6、离差平方和的98%被样本回归直线解释，仅有2%未被解释此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。给出显著性水平a = 0.05，查自由度v=19-2=17的t分布表，得临界值t (17) =2.11，t =5.472.11，t =28.042.11，因此回归系数均显0.02501著不为零，回归模型中应包含常数项，X对Y有显著影响，此模型 是比较好的。5.预测假如给定1999年和2000年的人均可支配收入分别为1763元和1863元，求对应的人均消费性支出预测值。编辑变量X的数据，输入X1999和X2000框。在回归模型估计结果窗口的命令行中点击Forgt，激活预测对话在Series Names
7、的Forecast框中输入预测结果变量名YF ;在Forecast sample框中输入1999 2000，指定预测的年份；默认选择静 态预测。点击,得到1999年和2000年的某市城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.869和1424.045元。EViewsFile Edi t Obj ect Vi ew Proc Quick 0+1 ons WirLdow Help-Ini x|View | Proc1863obs19901991199219931994199519961997199819992000Fore cast: FActual: YFore cast sample: 19
8、80 20001 ncluded observations: 19Rijijt Me an Squared Errur33.47303Me3n Absulute Errur25.61605Mean Abs. Fercent Error3.660255TheiI Inequality Coefficient0.020334Bias Proportion0.000000Variance Proportion0.00534：Covariance ProportionU.994ti52F a th = d： dociuTiHntE aiLd settingE绘制预测折线图步骤：从 Eviews 主菜单中点击 QuickGraphLine graph在Series List对话框中输入Y YF，点击30按钮，绘制折线-Ini x|Path = d： docuirierL+s and se11 i ngsWF = untitledDB = hoilh|y yf|d-!.X亚ipldj.| L日b巳l可以从图看出，在样本区间内，某市年人均消费性支出样本值及 其估计值非常接近，1999年和2000年的预测值的变化趋势也符合样 本区间的变化趋势，说明以上建立的线性回归模型无论是结构分析, 统计检验，还是预测效果都是比较好的。
