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计量经济学eviews一元线性回归模型实验指导 第二章 一元线性回归模型 实验目的 掌握EViews软件的基本功能，理解一元线性回归模型及最小二乘估计的基本原理。 基本知识点： 样本回归方程与总体回归方程的联系与区别；满足古典假设的前提，一元线性回归模型的最小二乘法参数估计，一元线性回归模型的检验以及均值与个值预测。 实验内容及要求： 依据经济学理论，以实际数据为基础，建立经济数学模型，分析经济变量之间的数量关系。以本章所学内容，研究2012年中国各地区农村家庭人均生活消费支出与人均纯收入之间关系，数据来源于《2013年中国统计年鉴》。 要求：在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握一元线性回归模型的实际应用方法，并熟悉EViews软件的基本使用方法。 实验指导： 由经济学理论知，收入是影响消费的主要因素，二者之间有密切关系。二者之间关系的散点图如图2.4.1所示。图2.4.1说明，各地区农村居 图2.4.3 图2.4.4 图2.4.5 图2.4. STEP3：点击Eviews主菜单顶部按钮“objects/new objects”，弹出new objects对话框（图2.4.6），在Type of Object中选择group，并给new objects一个名字G01，然后点击OK，弹出对话框中即可输入变量及变量值（图2.4.7 图2.4.7 图2.4. STEP4：点击图2.4.7表格中第一列顶部的灰色条，该列全部变蓝，输入变量名RD—农村居民家庭人均纯收入，然后从数据文件中导出变量RD各地区观测值；同理可定义第二列为CD—农村居民家庭人均生活消费支出，从数据文件中导出变量CD各地区观测值，见图2.4.8。 STEP5：点击Eviews主菜单上的“quick/estimate Equation”，（图2.4.9）出现Equation specification对话框，在Estimation setting部分，Method中选择LS估计【一般为默认的】，在对话框中键入 CD C RD，点OK，即出现图2.4.10。即得到CD对RD回归模型估计结果，该模型说明农村居民家庭人均纯收入RD对农村居民家庭人均生活消费支出具有较强的解释能力。 图2.4. 图2.4.10 参数估计结果为：CD = 328.0472005 + 0.683562218*RD t=(1.391192) (16.02310) R2=0.898509 F=256.7396 回归结果的图形，在子菜单中View中选择Actual Fitted Residual/Actual Fitted Residual Graph，见图2.4.11；回归图形见图2.4.12。【Actual —实际值；Fitted—拟合值，Residua— 图2.4. 图2.4.12 残差拟合图 STEP6：模型检验 （1）经济意义检验 估计的参数，说民农村居民人均每增加1元，可导致居民消费支出相差0.68元。与经济学中的边际消费倾向意义相符。 （2）拟合优度检验和统计检验 由回归结果可知，可决系数R2=0.898509,说明所建立模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量RD对被解释变量CD的绝大部分（89.85%）差异做出了解释。 对回归系数t的检验：针对H0：β0=0 ，H0：β1=0，由图2.4.10回归方程结果得，估计的回归系数的标准差和t值分别为：，；的标准差和t值分别为：，。取α=0.05。查t分布表得自由度为n-2=31-2=29的临界值t0.025。 所以不能拒绝零假设H0：β0=0；因，所以拒绝零假设H0：β1=0，这表明农村人均纯收入对人均生活消费支出有明显影响