实验二多元线形回归模型的估计.docVIP

实验二 多元线形回归模型的估计、检验及预测 一、实验目的 掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。 二、实验学时：2 三、实验内容及操作步骤 建立我国国有独立核算工业企业生产函数 1.建立多元线性回归模型 2.建立非线性回归模型 3.比较选择最佳模型 四、实验要求 建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1998-2012年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 我国国有独立核算工业企业统计资料 年份 工业总产值（亿元） 职工人数（万人） 固定资产（亿元） 1998 33621.04 16600 47913.25 1999 35571.18 16421 53146.3 2000 40554.37 16219 57294.96 2001 42408.49 16234 61782.45 2002 45178.96 15682 64521.95 2003 53407.9 15927 69701.11 2004 70228.99 16709 76599.42 2005 83749.92 17766 83515.49 2006 98910.45 18894 96085.32 2007 119685.65 20186 110084.72 2008 143950.02 20553 129146.64 2009 146630 21080 145330.28 2010 185861.02 21842 165601.04 2011 221036.25 22544 185896.57 2012 258901.18 23241 205192.06 【实验步骤】 一、建立多元线性回归模型 ㈠建立包括时间变量的三元线性回归模型； 在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件： CREATE A 1998 2012 ⒉输入统计资料： DATA Y L K ⒊生成时间变量： GENR T=@TREND(97) ⒋建立回归模型： LS Y C T L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-1.736977) (-0.401706) (0.794671) (6.593333) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为2.4931，资金的边际产出为1.3285，技术进步的影响使工业总产值平均每年递减618.9026亿元。时间回归系数的符号和数值是不合理的，不符合经济学意义。，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的统计量值为6.59333，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 ㈡建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果 （模型2） ＝(-1.7713) (0.7983) (8.1350) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为2.410，资金的边际产出为1.281，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量K、常数项的t检验值较大。相比模型1模型2的t检验值要大一点。因此模型2比模型1更为合理。 ㈢建立非线性回归模型——C-D生产函数。 C-D生产函数为：，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。 方式1：转化成线性模型进行估计； 在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令： GENR LNY=log（Y） GENR LNL=log（L） GENR LNK=log（K） LS LNY C LNL LNK 则估计结果如图3-3所