【正文】 讓我們學會了如何設立線性回歸模型、如何求解模型、如何對模型的普通最小二乘法進行經(jīng)濟理論檢驗（擬合優(yōu)度、t檢驗等）、如何對統(tǒng)計檢驗進行預測，以及改進估計模型等方面的內(nèi)容，更重要的是學會在實際中分析具體的經(jīng)濟問題能力，能夠根據(jù)檢驗結(jié)果分析問題，并能得到最后的更合理的結(jié)果，并且對所估計的問題作出正確的預測和分析，這對于時間中的政策決策問題有良好的75。 通過修正誤差的到最后的估計結(jié)果，這一結(jié)果更接近實際情況。廣義差分法消除自相關(guān)：在命令框中輸入輸入GENR E=RESID LS E E(1)回車得到 e^t = et1得到廣義差分方程 LNCEt1=β1（ ）+β2（ LNDIt1）+vt分別在命令框中輸入GENR Y1=*LNCE(1)GENR X1= *LNDI(1)Enter后可得：誤差修正模型修正誤差模型為：ΔLNCE=α+βΔLNDI+Ret1+Utgenr dlnce=lncelnce(1)genr dlndi=lndilndi(1)最終得到誤差修正模型的估計結(jié)果：ΔLNCE=+t=() () ()R2= DW=上述估計結(jié)果表明，城市居民消費支出的變化不僅取決于城市居民可支配收入的變化，而且還取決于上一期消費支出對均衡水平的偏離，上一期偏離越遠，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)存在誤差修正機制。 用最小二乘法估計協(xié)整方程。表明城市居民消費支出序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列?！緦嶒灁?shù)據(jù)】附表4，1978年到2011年河南省城市居民消費支出與可支配收入。 用普通最小二乘法估計回歸模型 對模型進行檢驗。 建立一元線性回歸模型。 在老師的指導下獨立完成實驗，并得到正確結(jié)果。實驗七 單位根檢驗與協(xié)整【實驗目的和要求】 理解時間序列建模時序列平穩(wěn)的重要性。虛擬變量在回歸分析中，引入了更多的因素，回歸分析更符合實際情況，與變量的散點圖基本是一致的。用乘法類型引入虛擬變量后的回歸模型【實驗總結(jié)】 關(guān)于設立虛擬變量：虛擬變量的設置規(guī)則，若一個定性因素有m個相互排斥的類型，按照 模型設定中有無截距項，虛擬變量個數(shù)的設置分兩種情況， 若有截距項那么，只能引入m1個虛擬變量 無截距項的時候，可以引入m個虛擬變量 關(guān)于加入虛擬變量，有加法模型和乘法模型。NI與FP的線圖由上圖可知：NI近似為直線，F(xiàn)P不為直線 農(nóng)村居民純收入一元線性回歸模型檢驗模型的自相關(guān)性，并消除自相關(guān)性后對模型進行評價。其他市：安陽、濮陽、鶴壁、三門峽、南陽5市。中原核心區(qū)：鄭州、開封、洛陽、平頂山、新鄉(xiāng)、焦作、許昌、漯河、濟源9市。用乘法類型引入虛擬變量，建立并估計回歸模型?！緦嶒瀮?nèi)容】引入虛擬變量反映三種不同區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率對農(nóng)民收入的影響的差異。 多重共線的檢驗，有簡單相關(guān)系數(shù)法和方差擴大因子法和直觀判斷法，要修正多重共線，大部分都采用逐步回歸法。在quick的下拉菜單中的estimate equation，在出現(xiàn)的對話框中輸入相應的命令，出現(xiàn)回車結(jié)果。（2） 擬合優(yōu)度檢驗： 由表可以看出，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好。DurbinWatson statProb(Fstatistic) 對模型輸出結(jié)果進行經(jīng)濟理論檢驗、擬合度檢驗、F檢驗、t檢驗。HannanQuinn criter.FstatisticSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCLNDILNSDRsquaredgenr lnce=log(ce)genr lndi=log(di)Genr nsd=log(s)Dependent Variable: LNCEMethod: Least SquaresDate: 12/28/12 Time: 15:03Sample: 1978 2011Included observations: 34CoefficientStd. ErrortStatisticProb. 建立由被解釋變量和解釋變量組成的組對像，在一個坐標軸上顯示多變量序列的線圖 結(jié)合理論分析，設定多元線性回歸模型的具體形式。 附表6，1978年到2011年年末河南省城鄉(xiāng)居民儲蓄存款余額。 附表2，1978年2011年可比價格人均生產(chǎn)總值增長速度。用最終模型進行預測分析。對模型進行異方差性檢驗和自相關(guān)性檢驗。對模型的解進行經(jīng)濟理論檢驗和統(tǒng)計檢驗。設定多元線性回歸模型的具體形式。 在老師的指導下獨立完成實驗，并得到正確結(jié)果。實驗五 時間序列多元線性回歸模型【實驗目的和要求】 熟練運用計算機和Eviews軟件進行計量經(jīng)濟分析，掌握多元線性回歸模型的設定、普通最小二乘法求解及其檢驗方法。根據(jù)得到數(shù)值，計算h統(tǒng)計量的值。.84對模型進行結(jié)構(gòu)分析，討論持久收入假說是否適合解釋河南省居民消費規(guī)律。DurbinWatson statProb(Fstatistic)Inverted AR RootsHannanQuinn criter.FstatisticSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCDICE(1)AR(1)Rsquared城市居民 替代法消除隨機解釋變量的影響廣義差分法消除自相關(guān)農(nóng)村居民Lef（1）替代法消除隨機解釋變量的影響廣義差分法消除自相關(guān)的影響重估城市居民消費自回歸模型Dependent Variable: CEMethod: Least SquaresDate: 12/28/12 Time: 11：15Sample (adjusted): 1980 2011Included observations: 32 after adjustmentsConvergence achieved after 7 iterationsCoefficientStd. ErrortStatisticProb.城市居民LM法農(nóng)村居民LM法 用cef(1)作為工具變量替代城市居民消費自回歸模型中的ce(1),用lef(1）代替作為工具變量替代城市居民消費自回歸模型中l(wèi)e（1），消除隨機解釋變量的影響，用廣義差分法消除自相關(guān)的影響。OLS法估計城市居民消費自回歸模型和農(nóng)村居民消費自回歸模型。分別在命令框中輸入cross ce di并回車得城市居民交叉相關(guān)圖如下：橫條落入虛線內(nèi)表示無交叉相關(guān)，在虛線外表示存在交叉相關(guān)，改圖表明該模型的滯后階數(shù)為6.農(nóng)村居民交叉相關(guān)圖如下橫條落入虛線內(nèi)表示無交叉相關(guān)，在虛線外表示存在交叉相關(guān)，改圖表明該模型的滯后階數(shù)為6.分別建立分布滯后模型為CE=α+β1DIt+β2DIt1+β3DIt2+β4DIt3+β5DIt4+β6DIt5+β7DIt6LE=α+β1NIt+β2NIt1+β3NIt2+β4NIt3+β5NIt4+β6NIt5+β7NIt6用OLS法估計有限分布滯后模型，對模型進行檢驗，并取得模型的點預測值序列cef、llef?！緦嶒灢襟E】建立Eviews工作文件，分別在命令框中輸入“data ce di” “data le ni”回車 ，從數(shù)據(jù)表中粘貼數(shù)據(jù)到Eviews數(shù)據(jù)表中即可。【實驗數(shù)據(jù)】 附表4，1978年到2011年河南省城市居民消費支出與可支配收入。用工具變量法消除隨機解釋變量的影響，用廣義差分法消除自相關(guān)性的影響。用OLS法估計居民消費自回歸模型。用OLS法對模型進行估計和檢驗。【實驗內(nèi)容】建立Eviews時間序列數(shù)據(jù)工作文件輸入樣本數(shù)據(jù)。使用et進行滯后一期的自回歸，同時在命令欄中輸入ls e e (1)可得回歸方程，然后對原模型進行廣義差分，得到廣義差分方程，然后在進行回歸，得出結(jié)果。廣義差分法消除自相關(guān)：先有模型得到殘差序列et，在EVIEWS中，每次回歸的殘差存放在resid序列中，為了對殘差進行回歸分析，需生成命名為e的殘差序列。Goldfield檢驗法，根據(jù)得出的分段回歸數(shù)據(jù)表，可以得到殘差平方的值，再根據(jù)殘差平方的值，求