多元线性回归模型实验报告计量经济学优秀3篇
《计量经济学》多媒体教学课件-多元线性回归模型练习题参考解答 篇一
第三章练习题参考解答
练习题
3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：
t=(-3.066806)
(6.652983)
(3.378064)
R2=0.934331
F=191.1894
n=31
（1）
从经济意义上考察估计模型的合理性。
（2）
在5%显著性水平上，分别检验参数的显著性。
（3）
在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
3.2根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差，以及可决系数与修正的可决系数：，，，，，，，，，3.3
经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：
家庭书刊年消费支出（元）Y
家庭月平均收入
（元）X
户主受教育年数
（年）T
家庭书刊年消费支出（元）Y
家庭月平均收入
（元）X
户主受教育年数
（年）T
450
1027.2
8
793.2
1998.6
14
507.7
1045.2
9
660.8
2196
10
613.9
1225.8
12
792.7
2105.4
12
563.4
1312.2
9
580.8
2147.4
8
501.5
1316.4
7
612.7
2154
10
781.5
1442.4
15
890.8
2231.4
14
541.8
1641
9
1121
2611.8
18
611.1
1768.8
10
1094.2
3143.4
16
1222.1
1981.2
18
1253
3624.6
20
（1）
建立家庭书刊消费的计量经济模型；
（2）利用样本数据估计模型的参数；
（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；
（4）分析所估计模型的经济意义和作用
3.4
考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented
Phillips
curve）”模型：
其中：=实际通货膨胀率（%）；=失业率（%）；=预期的通货膨胀率（%）
下表为某国的有关数据，表1.
1970-1982年某国实际通货膨胀率Y（%)，失业率X2（%）和预期通货膨胀率X3(%）
年份
实际通货膨胀率Y
(%)
失业率X2
(%)
预期的通货膨胀率X3（%）
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
5.92
4.30
3.30
6.23
10.97
9.14
5.77
6.45
7.60
11.47
13.46
10.24
5.99
4.90
5.90
5.60
4.90
5.60
8.50
7.70
7.10
6.10
5.80
7.10
7.60
9.70
4.78
3.84
3.31
3.44
6.84
9.47
6.51
5.92
6.08
8.09
10.01
10.81
8.00
（1）对此模型作估计，并作出经济学和计量经济学的说明。
（2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。
（3）计算修正的可决系数（写出详细计算过程）。
3.5某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示：
年份
人均耐用消费品支出
Y（元）
人均年可支配收入
X1（元）
耐用消费品价格指数
X2（1990年=100）
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
137.16
124.56
107.91
102.96
125.24
162.45
217.43
253.42
251.07
285.85
327.26
1181.4
1375.7
1501.2
1700.6
2026.6
2577.4
3496.2
4283.0
4838.9
5160.3
5425.1
115.96
133.35
128.21
124.85
122.49
129.86
139.52
140.44
139.12
133.35
126.39
利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。
3.6下表给出的是1960—1982年间7个OECD国家的能源需求指数（Y）、实际GDP指数（X1）、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以1970年为基准（1970=100）
年份
能源需求指数Y
实际GDP指数X1
能源价格指数X2
年份
能源需求指数Y
实际GDP指数X1
能源价格指数X2
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
54.1
55.4
58.5
61.7
63.6
66.8
70.3
73.5
78.3
83.3
88.9
91.8
54.1
56.4
59.4
62.1
65.9
69.5
73.2
75.7
79.9
83.8
86.2
89.8
111.9
112.4
111.1
110.2
109.0
108.3
105.3
105.4
104.3
101.7
97.7
100.3
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
97.2
100.0
97.3
93.5
99.1
100.9
103.9
106.9
101.2
98.1
95.6
94.3
100.0
101.4
100.5
105.3
109.9
114.4
118.3
119.6
121.1
120.6
98.6
100.0
120.1
131.0
129.6
137.7
133.7
144.5
179.0
189.4
190.9
（1）建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数，解释各回归系数的意义，用P值检验所估计回归系数是否显著。
（2）
再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型，解释各回归系数的意义，用P值检验所估计回归系数是否显著。
(3
)比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？
练习题参考解答
练习题3.1参考解答
有模型估计结果可看出：旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。
取，查表得
因为3个参数t统计量的绝对值均大于，说明经t检验3个参数均显著不为0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。
取，查表得，由于，说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。
练习题3.3参考解答
（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型：
其中：Y为家庭书刊年消费支出、X为家庭月平均收入、T为户主受教育年数
（2）估计模型参数，结果为
即
（49.46026）（0.02936）
（5.20217）
t=
(-1.011244)
(2.944186)
(10.06702)
R2=0.951235
F=146.2974
（3）
检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:
由估计检验结果，户主受教育年数参数对应的t
统计量为10.06702,明显大于t的临界值，同时户主受教育年数参数所对应的P值为0.0000，明显小于，均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出将增加0.086元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出将增加52.37元。
练习题3.5参考解答
（1）
建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型：
（2）估计参数结果
由估计和检验结果可看出，该地区人均年可支配收入的参数的t检验值为10.54786，其绝对值大于临界值；而且对应的P值为0.0000，也明显小于。说明人均年可支配收入对该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出确实有显著影响。
但是，该地区耐用消费品价格指数的参数的t检验值为-0.921316，其绝对值小于临界值；而且对应的P值为0.3838，也明显大于。这说明该地区耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出并没有显著影响。
多元线性回归模型实验报告计量经济学 篇二
实 验 报 告
课程名称金融计量学 实验项目名称多元线性回归模型
班级与班级代码 实验室名称（或课室）
专业
任课教师 xxx
学号 ：xxx
姓名 ：xxx 实验日期：2012 年 5 月 3 日
广东商学院教务处制 姓名 xxx 实验报告成绩 评语 ：
指导教师 （签名）
年月日
说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存
多 元线性回归模型
一、实验目的通过上机实验，使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。
二、实验内容（一）根据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 进行回归分析。
（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法（三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？ 三、实验步骤 （一）收集数据 下表列示出来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）3722.7 3078.22 113 17 812.7 1118.81 43 2 1442.52 1684.43 67 18 1899.7 2052.16 61 3 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 240 4 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.25 222 5 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 80 6 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 96 7 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 222 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 5260.2 145 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 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 218 14 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 19 15 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 45 16 1243.07 1808.44 33 表 1 （二）创建工作文件（Workfile）。
1、启动Eviews5，在主菜单上依次点击FileNewWorkfile（如图），按确定。
2、在弹出的对话框中选择数据的时间频率（本实验为序列数据），输入数据数为31（如图1），然后点击OK（如图2）。
（图 1）（图 2）、（三）输入数据 1、在 Eviews 软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DATAYKL，按 Enter，则显示一个数组窗口（如图）。
2、分别在Y、K、L列输入相应的数据并以group01命名保存（如图）：
（四）、回归分析1、在经济理论指导下，设定如下的理论模型：
2、运用OLS估计模型经对数转换，式 e L AK Y 可变换对数形式如下：
3、对表1的Y、K、L的数据进行对数转换，得新的数据如表2所示：
序号
序号
18.222204 8.032107 4.727388 27.274147 7.429183 4.204693 37.468724 7.916724 4.430817 47.280208 7.587726 3.295837 58.546616 8.685587 5.78996 67.736814 7.47237 4.787492 77.204276 6.844922 4.060443 86.487334 6.543826 3.433987 95.913989 5.895724 2.772589 107.371716 7.828831 4.189655 116.424399 6.881134 4.060443 126.426391 6.246126 3.332205 138.395972 8.239042 4.110874 148.656785 9.069701 5.537334 15
31 7.485138 7.936982 4.418841 16
表2 4、对表2经对数转化后的数据进行相关性分析 ①重复数据输入步骤，输入取对数后的数据如图：
②在弹出的窗口中选择ViewGraphScatterSimpleScatter按确定，得取对数后的Y、K、L三者之间关系的散点图，结果如下：
③通过对以上散点图的观察可以看出，取对数后的K、L的联合值对取对数后的Y的值有着显着的线性影响。
5、在Eviews 主窗口中点击 QuickEstimateEquation，在弹出的方程设定框内输入模型：log（y）clog(k)log(l)（如图）：
再点击确定，系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图）。
由图显示的结果可知，样本回归方程为：
Y ln =1.154+0.609 K ln +0.361 L ln
(1.59)(3.45)(1.75) 其中 8099 。02 R ，2R =0.7963，F=59.66 4、对以上实验结果做 t 检验分析：
给定显着性水平 5%，自由度为（2，28）的 F 分布的临界值为34 。3 28 2 （05 。0 ）， F ，因此总体上看， K ln ， L ln 联合起来对 Y ln 有着显着的线性影响。在 5%的显着性水平下，自由度为 28 的 t 分布的临界值为048 。2 ） 28 （05 。0 t，因此， K ln 的参数通过了该显着性水平下的 t 检验，但L ln 未通过检验。如果设定显着性水平为 10%，t 分布的临界值为701 。1 ） 28 (05 。0 t ，这时 L ln 的参数通过了显着性水平的检验。
2R =0.7963 表明，工业总产值对数值的 79.6%的变化可以由资产合计的对数与职工的对数的变化来解释，但仍有 20.4%的变化是由其他因素的变化影响的。
（五）参数的约束检验由以上的实验结果可以看出， 1 97 。0 ，即资产与劳动的产出弹性之和近似为1，表明中国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。因此，进行参数的约束检验时，提出零假设为0H ：1 。
如果原假设为真，则可估计如下模型：
1、在Equation 窗口选择 proc/Specify/Estimate 在弹出的窗口中输入 log(y/l)clog(k/l)如图所示：按确定，所得结果如下：
容易看出，该估计方程通过了 F 检验与参数的 t 检验。
2、对规模报酬是否变化进行的分析由上面两个实验可以得到 0703 。5 URSS ， 0886 。5 RRSS 。在原假设为真的条件下有：
) 1 2 31 （1 ） (UU RRSSRSS RSSF28 0703 。50703 。5 0886 。5 =0.1011 在 5%的显着性水平下，自由度为（1,28）的 F 分布的临界值为 4.20。因为 0.1011<4.20,所以不拒绝原假设，表明 2000 年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。
3、运用参数约束条件12 1 对上面假设模型进行检验 打 开 eq01 方 程 对 象 窗 ， 点 击ViewCoefficientTestsWaldCoefficientRestrictions…，在 Waldtests窗口设定参数约束条件：c(2)+c(3)=1。再按 OK,结果如下图：
由以上实验结果可知，我们仍然不拒绝原假设，原假设为真，即中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态。
四、实验结论通过上面实验可以看出，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资产合计 K 和职工人数 L 的联合对数对工业总产值 Y 的对数有着显着地线性影响。但并非全是由 K、L 影响，还有 20.4%的变化时由其他因素影响的。在规模报酬的分析中可以看出，国制造业在2000 年基本呈现规模报酬不变的状态。
计量经济学回归模型实验报告 篇三
回归模型分析报告
背景意义：
教育是立国之本，强国之基。随着改革开放的进行、经济的快速发展和人们生活水平的逐步提高，“教育”越来越受到人们的重视。一方面，人均国内生产总值的增加与教育经费收入的增加有着某种联系，而人口的增长也必定会对教育经费收入产生影响。本报告将从这两个方面进行分析。
我国 1991 年~2013 年的教育经费收入、人均国内生产总值指数、年末城镇人口数的统计资料如下表所示。试建立教育经费收入 Y 关于人均国内生产总值指数 X 1 和年末城镇人口数 X 2的回归模型，并进行回归分析。
年份 教育经费收入
Y（亿元）
人均国内生产总值指数
X 1 (1978 年=100) 年末城镇人口数
X 2 （万人）
1991 731.50282 256.67 31203 1992 867.04905 289.72 32175 1993 1059.93744 326.32 33173 1994 1488.78126 364.91 34169 1995 1877.95011 400.6 35174 1996 2262.33935 435.76 37304 1997 2531.73257 471.13 39449 1998 2949.05918 503.25 41608 1999 3349.04164 536.94 43748
2000 3849.08058 577.64 45906 2001 4637.66262 621.09 48064 2002 5480.02776 672.99 50212 2003 6208.2653 735.84 52376 2004 7242.59892 805.2 54283 2005 8418.83905 891.31 56212 2006 9815.30865 998.79 58288 2007 12148.0663 1134.67 60633 2008 14500.73742 1237.48 62403 2009 16502.7065 1345.07 64512 2010 19561.84707 1480.87 66978 2011 23869.29356 1613.61 69079 2012 28655.30519 1730.18 71182 2013 30364.71815 1853.97 73111 资料来源：中经网统计数据库。
根据经济理论和对实际情况的分析可以知道，教育经费收入 Y 依赖于人均国内生产总值指数 X 1 和年末城镇人口数 X 2 的变化，因此我们设定回归模型为
以上就是差异网为大家带来的3篇《多元线性回归模型实验报告计量经济学》，希望对您的写作有所帮助。