实验报告1：一元线性回归解析.doc

实验实训报告 课程名称： 计量经济学实验 开课学期： 2014－2015学年第1学期 开课系(部)： 　经　济　系 　　 开课实验(训)室： 1416 学生姓名： 许显晟 专业班级： 13级经济学2班 学 号： 20133230224 重庆工商大学融智学院教务处制 实验项目 EViews软件的使用及一元线性回归模型的参数估计和统计检验 实验时间（学时） 一、实验目的 通过本实验，使学生熟悉Eviews软件基本使用功能，并能使用Eviews进行一元线性回归模型参数估计和统计检验；） 变量名 Mean Median Max Min Std J-B值 J.B p值 是否服从正态分布 FDI 120.8803 28.76349 723.6100 1.050790 180.1215 30.03777 0.000000 否 GDP 4511.821 3246.780 13625.87 385.3400 3563.319 7.910395 0.019155 否 4、给出FDI和GDP之间的协方差矩阵和相关系数矩阵： 协方差 矩阵 FDI GDP 相关系数矩阵 FDI GDP FDI 31362.29 FDI 1.000000 GDP 537456.5 GDP 0.866256 1.000000 5、假设人民币对美元汇率为1：6.85，试建立一个新序列RMBFDI，将FDI数据由美元（单位百万美元）转换为人民币（单位：亿人民币） 6、作出变量FDI和GDP之间的散点图。 7、建立FDI（自变量）和GDP（因变量）之间的一元线性总体回归模型和样本回归模型 一元线性总体回归模型为： 一元线性样本回归模型为： 8、报告最小二乘回归的估计结果，并完成以下工作： 变量 回归系数 标准误 t-统计量 p 常数项C 2440.292 400.4887 6.093285 0.0000 FDI 17.13730 1.867809 9.174937 0.0000 R2＝0.750400 、以样本回归方程形式规范报告实验结果 =22440.2920+0.0117FDIi （P） （0.0000） （0.0000） =0.750400 DW=1.6256 F=84.1795 （P=0.0000） 2）、判断残差序列是否服从正态分布 对ei序列进行正态性检验的伴随概率p=40.14%=5%，因此接受ei服从正态分布的原假设。 3）、解释自变量FDI回归系数的含义： 自变量FDI回归系数,表每一单位,平均而言,将变动单位.可决系数，说明在中由模型作出了解释的部分占的比重越大，模型拟合优度越好的显著性水平下，常数项及自变量FDI的回归系数是否显著异于零？ 对进行显著性检验的伴随概率p=0.00%=1%，因此在1%的显著水平上可认为显著异于0 对进行显著性检验的伴随概率p=0.00%=1%，因为在1%的显著性水平上可认为显著异于0 、根据最小二乘回归结果，判断在的显著性水平下，是否成立（写出详细的假设检验过程）。 （1）提出假设： （2）在成立的前提下构造统计量： （3）对给定的显著性水平=5%，查表求得临界值从而确定拒绝域为：。 （4）将样本信息带入统计量，计算出统计量值为，显然有，故没有落入拒绝域，不能拒绝=0.01的原假设。 第 1 页 共 3 页