计量经济学实验报告.doc

武汉轻工大学经济与管理学院实验报告实验课程名称回归模型的函数形式实验起止日期实验指导教师实验学生姓名学生班级学号实验评语实验评分教师签名年月日实验项目名称回归模型的函数形式实验日期学生姓名班级学号预习报告(请阐述本次实验的目的及意义)在我们的现实生活中,对于很多经济现象,参数性/变量线性回归模型并不适合。因此,需要对模型进行变化,比如:双对数模型、半对数模型、倒数模型等。这些模型都是参数线性模型,但变量却不一定是线性的。在本次实验中我们还进行了多重共线性分析,即分析解释变量是否是近似线性相关。实验方案(请说明本次实验的步骤和进程)模型一:双对数模型(墨西哥GDP为例)将GDP、就业、固定资本三个变量用简易变量代替,并生成新的对数变量,再进行回归分析。由图可知:回归方程为lny=-1.++。在其他变量保持不变的情况下,劳动投入每增加一个百分点,GDP增加0.%。,就业的变化对GDP的影响不显著,资本投入对GDP有显著影响。模型二:对数-线性模型(美国人口)首先将因变量改为对数形式,对其进行回归分析,并产生新的回归方程。由图可知:回归方程为lny=5.+。在其他变量保持不变的情况下,美国人口的年增长率为0.,即y(美国人口)%的速率增长。,时间对美国人口的增长有显著影响。模型三:虚拟变量回归(食品支出)先对变量进行回归分析,然后通过添加新的虚拟变量(交互或乘积形式)再进行回归分析。e实验表明:差别截距与差别斜率都不是显著的。如果不考虑性别的影响,则男女食品消费支出与税后收入的关系无差别。模型四:多重共线性分析(美国的鸡肉需求)生成新的变量,进行回归分析。通过方差膨胀因子来判断是否是高度共线性,并对两两变量的相关系数的显著性进行检验,还可以对回归进行调整(向前法、向后法)回归方程为:lny=-++,收入每增加一个百分比,%。鸡肉的销售价格每增加一个百分比,%。猪肉、牛肉同理。逐步回归,用向前法和向后法进行回归调整。三、实验结果分析、改进建议在这次实验中,对回归分析进行了相应的变化。回归方程中的系数也不再像线性回归当中那么简单,代表的是比率的变化。多重线性回归分析,也了解到了解释变量之间相关会有什么后果,对回归模型形势有了进一步的学习。学生签名:2018年11月20日实验项目名称异方差、自相关的处理实验日期学生姓名班级学号预习报告(请阐述本次实验的目的及意义)目的:1、理解异方差的含义后果。2、学会异方差的检验与加权最小二乘法要求熟悉基本操作步骤,读懂各项上机榆出结果的含义并进行分析。3、掌握异方差性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理,以及相关的stata操作方法。4、练习检查和克服模型的异方差的操作方法。5、掌握异方差性的检验及处理方法。6、用图示法、white验证法,。二、实验方案(请说明本次实验的步骤和进程)首先进行最小二乘估计,对其残值差进行相关检验。(y=wage,x1=educ,x2=exper)先验地预期工资与两个解释变量正相关。回归方程为:Wage=-++。回归结果与先验预期一致:工资与教育和工龄高度正相关。在古典假定条件下,两个回归元系数都是高度显著的。图检法:看出残差的分布情况由于样本523个工人的背景大不相同,因此很可能不满足同方差假定,为了验证我们估计的标准误和t值是否可靠,首先做回归残差平方图。然后再做残差平方对各回归元的散点图。通过对图像的观察,可以看出残差平方与解释变量educ之间呈现出相关关系,说明数据很可能存在异方差。怀特检验Prob>chi2=<,拒绝原假设,存在异方差。由表可知统计量chi2(5)=,在5%的显著水平下是统计显著的,再次表明工资回归中存在异方差。稳健估计异方差并不破坏OLS估计量的无偏性,但估计量却不再是有效的,寻求补救措施进行稳健估计。误差方程与x1成比例:平方根变换要得到原始的工资方程,只需将式子两边同时乘以根号educ,即Wage=-++:Wage=-++,可以看出估计的回归系数是不同的。自相关处理对数据先进行回归分析,再检验自相关。回归方程为:wage=+,表明在其他条件不变的情况下,生产率增加1个单位,真