实验目的与要求：熟悉Eviews软件基本使用功能、掌握线性回归模型的参数估计及其检验。

实验内容：建立一个工作文件、数据的输入、数据的保存、生成新序列、 作序列图和相关图。线性回归模型的参数估计及其检验。

 实验步骤：（具体步骤同学们可按照课堂讲解的程序进行也可按下面的指导操作，无论怎么操作，只要得到正确的结果即可）

一、模型的构建

 表 年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：

  二、估计参数

 利用EViews作简单线性回归分析的步骤如下：

 、建立工作文件

首先，双击EViews图标，进入EViews主页。在菜单一次点击File\\New\\Workfile，出现对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择数据频率：

 年度)周数据 )

 季度)每周5天日数据 )

 半年)每周7天日数据 )

 月度)未注明日期或不规则的)

在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular”。并在“Start date”中输入开始时间或顺序号，如“1”在“end date”中输入最后时间或顺序号，如“31”点击“ok”出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”—截距项 “resid”—剩余项。

在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。

若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。

2、输入数据

在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输入。

也可以在EViews命令框直接键入“data X Y ”(一元时) 或 “data Y   … ”(多元时)，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y、X下输入数据。

若要对数据存盘，点击 “fire/Save As”，出现“Save As”对话框，在“Drives”点所要存的盘，在“Directories”点存入的路径（文件名），在“Fire Name”对所存文件命名，或点已存的文件名，再点“ok”。

若要读取已存盘数据，点击“fire/Open”，在对话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。               

3、估计参数                

 方法一：在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”，出现“Equation specification”对话框，选OLS估计，即选击“Least Squares”，键入“Y C X”，点“ok”或按回车，即出现如下表那样的回归结果。

 在本例中，参数估计的结果为：

 （287.29） (0.036928)

                 t=(0.982520)  (20.54026)       F=421.9023  df=29

方法二：在EViews命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。

若要显示回归结果的图形，在“Equation”框中，点击“Resids”，即出现剩余项（Residual）、实际值（Actual）、拟合值（Fitted）的图形，如图所示。

 三、模型检验

1、经济意义检验

所估计的参数，说明城市居民人均年可支配收入每相差1元，可导致居民消费支出相差0.758511元。这与经济学中边际消费倾向的意义相符。

2、拟合优度和统计检验

用EViews得出回归模型参数估计结果的同时，已经给出了用于模型检验的相关数据。

拟合优度的度量：由结果中可以看出，本例中可决系数为0.935685，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“城市居民人均年可支配收入”对被解释变量“城市居民人均年消费支出”的绝大部分差异作出了解释。

对回归系数的t检验：针对和，由回归结果中还可以看出，估计的回归系数的标准差和t值分别为：，；的标准差和t值分别为：。取，查t分布表得自由度为的临界值。因为，所以不能拒绝；因为，所以应拒绝。这表明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。下载本文