【2017年整理】计量经济学实验二.doc

实验二：Eviews的常用函数与多元线性回归分析 实验目的 1、掌握Eviews中的常用函数及应用 2、掌握用Eviews估计与检验多元线性回归模型 实验内容 1、掌握Eviews中的常用函数及应用 （1）一般函数 （2）关于回归结果的函数 （3）函数在Eviews中应用 2、多元线性回归分析 （1）创建工作文件后（注意文件范围尽量大，能包容序列），用New Object建立序列，在Edit状态下，在相应位置输入或复制序列数据。或者从Excel调入数据。 根据下表中的数据分析城镇居民人均全年耐用消费品支出Y和可支配收入X1和耐用消费品价格指数X2 表1 城镇居民人均人均耐用消费品支出与可支配收入的统计资料 年份 人均耐用消费品支出 Y（元） 人均全年可支配收入 X1（元） 耐用消费品价格指数 X2 1988 137.16 1181.4 115.96 1989 124.56 1375.7 133.35 1990 107.91 1501.2 128.21 1991 102.96 1700.6 124.85 1992 125.24 2026.6 122.49 1993 162.45 2577.4 129.86 1994 217.43 3496.2 139.52 1995 253.42 4283.0 140.44 1996 251.07 4838.9 139.12 1997 285.85 5160.3 133.35 1998 327.26 5425.1 126.39 ① 建立工作文件： CREATE A 88 98 ② 输入统计资料： DATA Y X1 X2 ③ 建立回归模型：LS Y C X1 X2 ⒉ 菜单点击法，Eviews中的多元回归分析的操作方式与一元回归分析相似可参照实验一步骤 则估计结果及有关信息如图2-1所示。 图2-1 由此，回归方程： ＝(1.301564) (10.54786) (－0.921316) （3）进行回归系数的检验和回归方程的检验，分析回归输出结果是否符合你期望出现的情况。 练习题 1. 在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需求调查中，得到下表所示的资料。 序号 对某商品的消费支出 商品单价 家庭月收入 1 591.9 23.56 7620 2 654.5 24.44 9120 3 623.6 32,07 10670 4 647.0 32.46 11160 5 674.0 31.15 11900 6 644.4 34.14 12920 7 680.0 35.30 14340 8 724.0 38.70 15960 9 757.1 39.63 18000 10 706.8 46.68 19300 请用Eviews软件对该社区家庭对该商品的消费需求支出作二元线性回归分析。 (1)估计回归方程的参数及随机干扰项的方差，计算及。 (2)对方程进行检验，对参数进行检验，并构造参数的置信区间。 (3)如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭消费支出估计是多少？构造该估计值的的置信区间。 2.下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。 序号 工业总产值Y （亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人） 序号 工业总产值Y （亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人） 1 3722.70 3078.22 113 17 812.70 1118.81 43 2 1442.52 1684.43 67 18 1899.70 2052.16 61 3 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 240 4 1451.29 1973.82 27 20 4732.90 9228.25 222 5 5149.30 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 80 6 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 96 7 1345.17 939.10 58 23 3046.95 4787.90 222 8 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 163 9 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 244 10 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.20 145 11 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 138 12 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 46 13 4429.19 37