一元线性回归案例分析.docx

第六节 案例分析
教学目的：
• 复习所学简单线性回归模型的基本理论
• 初步掌握用简单线性回归模型解决实际经济问题的能力
• 熟悉计量软件 Eviews 的基本操作
案例1 :研究某市城镇居民年人均可支配收入X与年人均消费性支出it Series)
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出现数据输入框，通过键盘输入各个数据（回车键或上、下键确认数 据的输入）。
运用复制、粘贴功能输入；
在给定的观测值表格中复制需要的数据序列，借助于粘贴功能将数据 导入数据输入框的对应单元格内。
由其他数据文件导入。 下一个案例中给出
5．修改序列名称
首先进入数据的可编辑状态（此状态中有数据输入条）：
键盘输入数据后即为此状态；拷贝数据后自动进入此状态
之后在数据的可编辑状态下选择obs项目的数据（即数据前面的
第一条记录），输入新的序列名称（如X）
输入回车键，确认输入操作。出现修改确认对话框，点击巨£1键， 确认修改。
第二步 建立数学模型

步骤：从Eviews主菜单中点击Quick^Graph^Scatter
在Series List对话框中输入X Y，点击—
，绘制散点图。
建立一元线性回归模型Y = B +B X + u
i 1 2 i i

样本回归模型Y = 0 +0 X + e
t 1 2 t t
步骤：Quick*Estimate Equation...打开方程估计对话框
在模型对话框中，Method —栏选择least squares，在Equation
Estimation 中输入 Y C X
按下飞丁按钮，得到结果:
即样本回归方程为：
Y =+ X
tt
-（）（）, r 2=
括号内数字为回归系数对应的t统计量的值。

1）对回归方程的结构分析：
卩=，表示某市城镇居民的边际消费倾
1
向，说明年人均可支配收入每增加1元，；
卩=，表示不受可支配收入影响的自发 0
消费行为。两者的符号和大小，均符合经济理论及目前某市的实际情 况。
2）统计检验：
r2= 说明总离差平方和的98%被样本回归直线解释，仅有 2% 未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。
给出显著性水平«，查自由度v=19-2=17的t分布表，得临
此回归系数均显
界值 t （17）= , t =5・47>2・11 , t =28・04>2・11
0 1
著不为零，回归模型中应包含常数项， X 对 Y 有显著影响，此模型 是比较好的。
5・预测
假如给定 1999 年和 2000 年的人均可支配收入分别为1763 元和 1863元，求对应的人均消费性支出预测值。
编辑变量X的数据，输入X1999和x2000
框。
窗
口的命令行中点击Forecast
激活预测对话
在Series Names的Forecast框中输入预测结果变量名YF ;在
Forecast sample框中输入1999 2000 ,指定预测的年份；默认选择静 态预测。
点击,得到199