计量经济学案例分析报告

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1、 计 量 经 济 学 实 验 报 告实验课题： 各章节案列分析 姓 名： 茆 汉 成 班 级： 会计学12-2班 学 号： 2012213572 指导老师： 蒋 翠 侠 报告日期： 2015.06.18 目录第二章 简单线性回归模型案例11 问题引入12 模型设定13 估计参数34 模型检验3第三章 多元线性回归模型案例51 问题引入52 模型设定53 估计参数64 模型检验6第四章 多重线性案例81 问题引入82 模型设定83 参数估计84 对多重共线性的处理9第五章 异方差性案例101 问题引入112 模型设定113 参数估计114 异方差检验115 异方差性的修正14第六章 自相关案例1

2、41 问题引入152 模型设定153 用OLS估计154 自相关其他检验155 消除自相关16第七章 分布滞后模型与自回归模型案例187.2案例1191 问题引入192 模型设定193 参数估计197.3案例2201 问题引入212 模型设定21 3、回归分析214 模型检验23第八章 虚拟变量回归案例231 问题引入242 模型设定243 参数估计264 模型检验27第二章 简单线性回归模型案例1、 问题引入 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运

3、用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。2、 模型设定 （1）对数据X和Y的统计结果的描述图表2-1：X和Y的描述统计结果 （2）X和Y的散点图及分析图表2-2：各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图分析：从散点图2-2中，可

4、以看出各地区城镇居民计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量随人均总收入变动的数量规律性，可以考虑建立如下简单线性回归模型：3、估计参数图表2-3：回归结果可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为4、 模型检验（1） 经济意义检验所估计的参数=11.9580，=0.002 873，说明城镇居民家庭人均总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002 873台，这与预期的经济意义相符。（2） 拟合优度和统计检验由拟合优度R2=0.831996可知，所建立的模型对样本数据的拟合度较高。对回归参数的显著性检验t检验：对

5、1建立下列假设条件：原假设H0：1=0 备择假设H1：10取=0.05，1服从t（29），P值检验的结果是0.0421 0.05，所以应该拒绝原假设1=0，接受备择假设10，说明1对被解释变量有显著性影响。对2建立下列假设条件：原假设H0：2=0 备择假设H1：20取=0.05，2服从t（29），P值检验的结果是0.00002.61，应拒绝原假设，说明回归方程整体显著。 t检验：在显著性水平=0.05时从 到的t统计量对应的P值分别是0.0161，0.0000，0.0000，0.0091，0.0189，均小于0.05，所以是显著地。的t统计量对应的P值为0.07730.05,而0.07734.

6、28，所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。（3） White检验图表5-5：White检验结果从图5-5可以看出，n=18.0748,在=0.05下，查表得临界值(2)=5.9915,因为 n=18.0748(2)=5.9915，所以拒绝原假设、不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。5、异方差性的修正使用加权最小二乘法（WLS）对异方差进行修正，选=为权数。经检验发现 的效果最好。得到如下图：图表5-6：用权数的估计结果 可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方差后，参赛的t检验均显著，F检验也显著即估计结果为 =368.6203+2.9528 t= (4.3796) (3.589272)=0

7、.4041 DW=1.7060 F=12.8828人口数量每增加1万人，平均增加2.9528个医疗机构，而不是之前的5.37个。虽然这个模型可能还存在某些不足，但这一估计比引子更接近真实情况。第六章 自相关案例1、 问题引入2011年中国农村人口占总人口的49.73%，农村居民人均消费为5222元，仅为城镇居民人均消费15161的34.44%，农村居民的收入与消费是一个值得研究的问题。2、模型设定 研究中国农村居民收入消费模型。影响因素较多，但由于各种限制因素，只引入居民收入这一影响因素进行考量。 设定模型 -居民消费，-居民收入19852011年农村居民人均收入和消费的数据为研究范围3、用O

8、LS估计图后补6-1回归结果所得估计结果为： (10.1079) (0.0121) t = (4.3680) (59.6060) R2 = 0.9930 F = 3552.876 DW = 0.5300该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为27、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知， dL=1.316，dU=1.469。该模型中DWdL,显然该模型自相关。4、自相关其他检验（1）残差图在图6-2中，残差的变动有规律性，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关。 （2）BG检验 从图6-3可以看出 ，其p值为0.000756，表明存在自相关。图表6-2：残差图图表

9、6-3：BG检验结果5、消除自相关（1）采用广义差分法。得回归方程，则=0.7283。 对原模型建立广义差分方程：-0.7283=(1-0.7283)+(-0.7283)+广义差分回归的结果为：图表6-4：广义差分方程输出结果由差分方程有，所以最终得到中国农村居民消费模 （2）科克伦奥克特迭代法 由图6-5可知，DW=1.7813可以判断，dU = 1.461， dU DW4-dU，说明在5%显著性水平下广义差分后模型中已无自相关。 结论：中国农村居民的边际消费倾向为0.7162，农民人均实际纯收入每增加1元，平均说来人均实际消费支出将增加0.7162元。图表6-5：科克伦-奥克特法估计结果第

10、七章 分布滞后模型与自回归模型案例7.2案例11、问题引入1955-1974年间美国制造业库存量和销售的关系，由于检验加权法有一定的随意性，需要操作者的要求较高，采用阿尔蒙法继续估计。2、模型设定 用阿尔蒙法进行估计。将系数用二次多项式近似： 估计如下回归方程： 3、参数估计 回归结果如图7-2-1所示。表中Z0,Z1，Z2对应的系数分别为的估计值，将其代入阿尔蒙多项式，可计算得出的估计值。得到最终估计式为： 图表7-2-1：回归结果图表7-2-2：回归分析结果7.3案例21、 问题引入 货币主义学派认为，产生通货膨胀的必要条件是货币的超量供应。物价变动与货币供应量的变化有着较为密切的联系，但

11、是二者之间的关系不是瞬时的，货币供应量的变化对物价的影响存在一定时滞。在中国，大家普遍认同货币供给的变化对物价具有滞后影响，但滞后期究竟有多长，还存在不同的认识。下面采集1996年1月2008年11月全国广义货币供应量和物价指数的月度数据对这一问题进行研究。2、 模型设定 解释变量：广义货币M2的月增长量-M2Z 被解释变量：居民消费价格月度同比指数-TBZS 估计如下回归模型：3、回归分析图表7-3-1：回归结果从回归结果来看，M2Z的t统计量值显著，表明当期货币供应量的变化对当期物价水平的影响在统计意义上有一定的影响，但没有显现出这种影响的滞后性。为了分析货币供应量变化影响物价的滞后性，我

12、们做滞后6个月的分布滞后模型的估计。回归结果如图7-3-2所示。从回归结果来看，M2Z各滞后期的系数逐步增加，表明当期货币供应量的变化对物价水平的影响要经过一段时间才能逐步显现。但各滞后期的系数的t统计量值不显著，因此还不能据此判断滞后期究竟有多长。为此，我们做滞后12个月的分布滞后模型的估计。回归结果如图7-3-3所示。从图7-3-2可以看出，从M2Z到M2Z(11) , 回归系数都不显著异于零，而M2Z(12)的回归系数显著，这表明，当期货币供应量变化对物价水平的影响在经过12个月（即一年）后明显地显现出来。图表7-3-2：回归结果图表7-3-3：回归结果为了考察货币供应量变化对物价水平影

13、响的持续期，我们做滞后18个月的分布滞后模型的估计。估计结果如图7-3-4.图表7-3-4：回归结果从滞后12个月开始t统计量值显著，一直到滞后15个月为止，从滞后第16个月开始t值变得不显著；再从回归系数来看，从滞后11个月开始，货币供应量变化对物价水平的影响明显增加，再滞后13个月时达到最大，然后逐步下降。4、模型检验 在我国，货币供应量变化对物价水平的影响具有明显的滞后性，滞后期大约为三个季度，而且滞后影响具有持续性，持续的长度大约为半年，其影响力度先递增然后递减，滞后结构为型。第八章 虚拟变量回归案例1、问题引入 为了考察改革开放以来中国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡

14、居民人民币储蓄存款年底余额代表居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系，并建立相应的计量经济学模型 。2、模型设定为了研究19782011年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如图所示：图表8-1：城乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况从上图中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量（YY），并作时序图如下。从图8.2可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征：在1996年、2000年、2005年、2007年和2009年有五个明显的转折点。图表

15、8-2：居民储蓄增量图 再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图看（图8.3），也呈现出了相同的阶段性特征。图表8-3：城乡居民储蓄存款增量与居民总收入之间关系的散布图为了分析居民储蓄行为在1996年2011年不同时期的数量关系，以1996、2000、2005、2007、2009年度的五个转折点作为依据，分别引入虚拟变量D1、D2、D3、D4、D5，这五个年度所对应的GNI分别为70142.5，98000.5，184088.6，251483.2和340320亿元。据此，我们设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的的模型：3、参数估计数据出错后重新补上。图表8-4：回归结果估

16、计结果为： se=(944.8749) (0.0301) (0.1112) (0.1110) t= (-0.0.7378) (4.3995) (-1.6709) (2.0783)se=(0.0759) (0.0826) (0.0605) t=(-3.6034) (5.5553) (-7.0692) F=122.5778 DW=2.989804各个解释变量的系数都显著，最后可得居民人民币储蓄存款年增加额的回归模型为：4、模型检验 表明六个时期居民储蓄增加额的回归方程在统计意义上确实有很大不同。1996年以前国民总收入每增加1亿元，平均说来居民储蓄存款的增加额为0.1326亿元，居民储蓄增加额随国民总收入增长的变动相对稳定。1996年以后随着国民总收入的增长居民储蓄存款的增加额在不同年份有增有减，呈现出明显的周期性变化。上述模型同城乡居民储蓄存款与国民总收入之间的散布图吻合，与这一时段中国的实际经济运行状况也是相符的。