多元线性回归模型实验报告 计量经济学

2、分别在Y、K、L列输入相应的数据并以group01命名保存（如图）：

（四）、回归分析

1、在经济理论指导下，设定如下的理论模型：

Y?AK?L?e?

2、运用OLS估计模型

???经对数转换，式Y?AKLe可变换对数形式如下：

lnY??0??1lnK??2lnL??

3、对表1的Y、K、L的数据进行对数转换，得新的数据如表2所示：

序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

lnY

lnK lnL

序号 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

lnY

lnK lnL

8.22220449 8.032106787 4.727387819 7.274146863 7.429182507 4.204692619 7.468724436 7.916723638 4.430816799 7.280208095 7.736813519 7.204275678

7.58772603 3.295836866 7.47236998 4.787491743 6.84492197 4.060443011

8.546616062 8.685586533 5.789960171

8.222204 7.274147 7.468724 7.280208 8.546616 7.736814 7.204276 6.487334 5.913989 7.371716 6.424399 6.426391 8.395972 8.656785 7.485138

8.032107 4.727388 7.429183 4.204693 7.916724 4.430817 7.587726 3.295837 8.685587

5.78996

7.47237 4.787492 6.844922 4.060443 6.543826 3.433987 5.895724 2.772589 7.828831 4.189655 6.881134 4.060443 6.246126 3.332205 8.239042 4.110874 9.069701 5.537334 7.936982 4.418841

6.487333881 6.543825511 3.433987204 5.913989374 5.895724275 2.772588722 7.371715685 7.828830547 4.189654742 6.424398897 6.881134058 4.060443011 6.426391365 6.246126145 8.395972002

3.33220451

8.23904156 4.110873864

8.656784684 9.069701495 5.537334267 7.48513801 7.936981762 4.418840608 7.125339405 7.500219874 3.496507561

表2

3

4、对表2经对数转化后的数据进行相关性分析 ①重复数据输入步骤，输入取对数后的数据如图：

②在弹出的窗口中选择View\\Graph\\Scatter\\Simple Scatter按确定，得取对数后的Y、K、L三者之间关系的散点图，结果如下：

③通过对以上散点图的观察可以看出，取对数后的K、L的联合值对取对数后的Y的值有着显著的线性影响。

5、在Eviews主窗口中点击Quick\\Estimate Equation，在弹出的方程设定框内输入模型：log（y）c log(k) log(l)（如图）：

4

再点击确定，系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图）。

由图显示的结果可知，样本回归方程为： lnY=1.154+0.609lnK +0.361lnL (1.59) (3.45) (1.75)

其中R2?0.8099，R=0.7963，F=59.66

4、对以上实验结果做t检验分析：

给定显著性水平5%，自由度为（2，28）的F分布的临界值为F(2，28）?3.34，因此总体上看，lnK,lnL联合起来对lnY有着显著的线性影响。在5%的显著性水平下，自由度为28的t分布的临界值为t0.05(28)?2.048，因此，lnK的参数通过了该显著性水平下的t检验，但lnL未通过检验。如果设定显著性水平为10%，t分布的临界值为t0.05(28)?1.701，这时lnL的参数通过了显著性水平的检验。

R=0.7963表明，工业总产值对数值的79.6%的变化可以由资产合计的对数与职工的对数的变化来解释，但仍有20.4%的变化是由其他因素的变化影响的。

（五）参数的约束检验

由以上的实验结果可以看出，????0.97?1，即资产与劳动的产出弹性之和近似为1，表明中国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。因此，进行参数的约束检验时，提出零假设为H：????1。

?20.052??05

如果原假设为真，则可估计如下模型：

lnYK?C??ln?? LL1、在Equation窗口选择proc/Specify/Estimate在弹出的窗口中输入log(y/l) c log(k/l)如图所示：

1

按确定，所得结果如下：

容易看出，该估计方程通过了F检验与参数的t检验。

2、对规模报酬是否变化进行的分析

由上面两个实验可以得到RSSU?5.0703，RSSR?5.0886。在原假设为

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