計量經濟學第二章習題

1、第一題：一、 研究的目的和要求亞洲各國人均壽民對國民生活具有重要的參考價值，也是人民日常生活中密切關注的問題。為此，在生活中一些因素比如人均GDP則反映了生活條件對壽命的影響，成人識字率也就是受教育的程度是否對壽命也有相應的影響，從這方面看，受教育的程度反應在生活環(huán)境的各個方面。而一歲兒童疫苗接種可能反映的是早期因素對未來身體等方面的影響。那么這些因素是否對壽命有影響呢？對此，可以進行研究，以便發(fā)現(xiàn)因素的影響，這樣就能有效地采取相應的措施，對這些影響因子進行調整，這些對如何提高人均壽命是具有指導意義的。二、 模型設定為了分析亞洲各國人均壽民分別與按購買力平價計算的人均GDP、成人識字率、一歲兒

2、童疫苗接種率的關系，選擇“亞洲各國人均壽命”（單位：/年）為被解釋變量；分別選擇按購買力平價計算的人均GDP（單位：100美元）（用X1表示），成人識字率（單位：%）（用X2表示）、一歲兒童疫苗率（單位：%）（用X3表示）為解釋變量。為了分析亞洲各國人均壽命（Y）分別與按購買力平價計算的GDP（X1）、成人識字率（X2）、一歲兒童疫苗接種率（X3）的數(shù)量關系，可以運用eviews去做計量分析。利用eviews做簡單線性回歸分析的基本步驟如下：1建立工作文件首先，雙擊Eviews圖標，進入Eviews主頁。依次點擊File/New/Workfile,在出現(xiàn)對話框的菜單中選擇文件數(shù)據(jù)的類型，本利分

3、析的是亞洲各國的人均壽命的橫截面數(shù)據(jù)，則選擇“integer date”。在“Start date”中輸入開始順序號“1”，在“end data”中輸入最后順序號“22”。點擊“ok”出現(xiàn)未命名的“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有對象：“c”為截距項，“resid”為剩余項。若要將工作文件存盤，點擊窗口上方的“Save”，在“Save as”對話框中選擇存盤路徑，并輸入工作文件名，再點擊“OK”，文件即被保存，并確定了文件名。2輸入數(shù)據(jù)在“Quick”菜單中點擊“Empty Group”，出現(xiàn)數(shù)據(jù)編輯窗口。可以在Eviews命令框中分別輸入data X1 Y，data X2

4、 Y，data X3 Y?；剀嚦霈F(xiàn)“Group”窗口數(shù)據(jù)編輯框，在對應的Y，X1,X2，X3下輸入數(shù)據(jù)。還可以直接從Excel、word等文檔的數(shù)據(jù)表中直接將對應數(shù)據(jù)粘貼到Eviews的數(shù)據(jù)表中。若要對數(shù)據(jù)存盤，點擊“File/Save”。3.作Y與X的相關圖形為了初步分析亞洲各國人均壽命（Y）分別與按購買力平價計算的GDP（X1）、成人識字率（X2）、一歲兒童疫苗接種率（X3）的數(shù)量關系，可以分別作以X1，X2，X3為橫坐標，以Y位縱坐標的三點圖，點“View/Graph/scatter”，在Fit lines中選擇“Regression line”/OK，得到下面的圖：（也可以選擇在Evi

5、ews命令框中輸入“scat x y”）從散點圖可以看出亞洲各國人均壽命（Y）分別隨著按購買力平價計算的GDP（X1）的增加而增加、亞洲各國人均壽命（Y）隨著成人識字率（X2）的提高而增加、亞洲各國人均壽命（Y）隨著一歲兒童疫苗接種率（X3）的提高而增加，為分析亞洲各國人均壽命（Y）分別與按購買力平價計算的GDP（X1）、成人識字率（X2）、一歲兒童疫苗接種率（X3）的數(shù)量規(guī)律性，可以考慮分別建立如下簡單線性回歸模型：Y1t=1+2X1t+ut Y2t=1+2X2t+ut Y3t=1+2X3t+ut三、 估計參數(shù)假定所建模型及其中的隨機擾動項i滿足各項古典假定，可以用OLS法估計其參數(shù)。Evi

6、ews軟件估計參數(shù)的方法如下：方法一：在Eviews主頁界面點擊“Quick”菜單，點擊“Estimate Equation”，出現(xiàn)“Equation specification”對話框，選用OLS估計，即選用“Least Squares”，在“Equation specification”對話框中鍵入“Y C X”，點“ok”或按回車，即出現(xiàn)回歸結果。方法二：在Eviews命令框中直接鍵入“LS Y C X”,按回車，即出現(xiàn)回歸結果。Eviews的回歸結果分別如下圖所示（表一）亞洲各國人均壽命（Y）與按購買力平價計算的GDP（X1）的回歸結果：可以用規(guī)范的形式寫出檢驗結果：Y1t=56.64

7、794+0.128360X1t (1.960820) (0.027242)t= (28.88992) (4.711834)R2=0.526082 F=22.20138 n=22若要顯示回歸結果的圖形，在“Equation”框中，點擊“Resides”，即出現(xiàn)剩余項（Residual）、實際值（Actual）、擬合值（Fitted）的圖形，如下所示：（表二）亞洲各國人均壽命（Y）與成人識字率（X2）的回歸結果：可以用規(guī)范的形式寫出檢驗結果：Y2t=38.79424+0.331971X2t (3.532079) (0.046656)t= (10.98340) (7.115308)R2=0.7168

8、25 F=50.62761 n=22若要顯示回歸結果的圖形，在“Equation”框中，點擊“Resides”，即出現(xiàn)剩余項（Residual）、實際值（Actual）、擬合值（Fitted）的圖形，如下所示：（表三）亞洲各國人均壽命（Y）與一歲兒童疫苗接種率（X3）的回歸結果：可以用規(guī)范的形式寫出檢驗結果：Y3t=31.79956+0.387276X2t (6.536434) (0.080260)t= (4.864971) (4.825285)R2=0.537929 F=23.28338 n=22若要顯示回歸結果的圖形，在“Equation”框中，點擊“Resides”，即出現(xiàn)剩余項（Res

9、idual）、實際值（Actual）、擬合值（Fitted）的圖形，如下所示：四、 模型檢驗1. 擬合優(yōu)度和統(tǒng)計檢驗用Eviews得出回歸模型參數(shù)估計結果的同時，已經給出了用于模型檢驗的相關數(shù)據(jù)表一：擬合優(yōu)度的度量：由表一可以看出：R2=0.526082，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合一般，即解釋變量“按購買力平價計算的的人均GDP”對被解釋變量“亞洲各國人均壽民”的大部分差異做了解釋。 對回歸系數(shù)的t檢驗：針對H0：1=0和H0：2=0，由表一還可以看出，估計的回歸系數(shù)1的標準誤差和t值分別為：SE（1）=1.960820，t(1)= 28.88992; 2的標準誤差和t值分別為：SE（2

10、）=0.027242，t(2)= 4.711834;取=0.05，查t分布表得自由度為n-2=20的臨界值t0.025(20)=2.086.因為t(1)= 28.88992>t0.025(20)=2.086,所以應拒絕H0：1=0；因為t(2)= 4.711834>t0.025(20)=2.086, 所以應拒絕H0：2=0。對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，按購買力平價計算的GDP對亞洲各國人均壽命的確有一定影響。表二：擬合優(yōu)度的度量：由表二可以看出：R2=0.716825，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合一般，即解釋變量“成人識字率”對被解釋變量“亞洲各國人均壽民”的大部分差異做了解釋

11、。 對回歸系數(shù)的t檢驗：針對H0：1=0和H0：2=0，由表一還可以看出，估計的回歸系數(shù)1的標準誤差和t值分別為：SE（1）=3.532079，t(1)= 10.98340; 2的標準誤差和t值分別為：SE（2）=0.046656，t(2)= 7.115308;取=0.05，查t分布表得自由度為n-2=20的臨界值t0.025(20)=2.086.因為t(1)= 10.98340>t0.025(20)=2.086,所以應拒絕H0：1=0；因為t(2)= 7.115308>t0.025(20)=2.086, 所以應拒絕H0：2=0。對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，成人識字率對亞洲各國人均

12、壽命的確有一定影響。表三：擬合優(yōu)度的度量：由表三可以看出：R2=0.537929，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合一般，即解釋變量“一歲兒童疫苗接種率”對被解釋變量“亞洲各國人均壽民”的大部分差異做了解釋。 對回歸系數(shù)的t檢驗：針對H0：1=0和H0：2=0，由表一還可以看出，估計的回歸系數(shù)1的標準誤差和t值分別為：SE（1）=6.536434，t(1)= 4.864971; 2的標準誤差和t值分別為：SE（2）=0.080260，t(2)= 4.825285;取=0.05，查t分布表得自由度為n-2=20的臨界值t0.025(20)=2.086.因為t(1)= 4.864971>t0.

13、025(20)=2.086,所以應拒絕H0：1=0；因為t(2)= 4.825285>t0.025(20)=2.086, 所以應拒絕H0：2=0。對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，一歲兒童疫苗接種率對亞洲各國人均壽命的確有一定影響。2. 經濟意義的檢驗表一：所估計的參數(shù)1=56.64794，2=0.128360，說明按購買力平價計算的的人均GDP每增加100美元，平均來說亞洲各國人均壽命將增加0.128360年，這與預期的經濟意義相符。表二：所估計的參數(shù)1=38.79424，2=0.331971，說明成人識字率每提高1%，平均來說亞洲各國人均壽命將增加0.331971年，這與預期的經濟意義相符

14、。表三：所估計的參數(shù)1=31.79956，2=0.387276，說明按一歲兒童疫苗接種率每提高1%，平均來說亞洲各國人均壽命將增加0.387276年，這與預期的經濟意義相符。第二題：一、 研究的目的和要求財政預算收入關系國民經濟生活的各個方面，然而在財政收入方面，生產總值也是一個重要的衡量指標和因素。財政預算總收入與全省生產總值對國計民生具有怎樣的影響？這些都需要在數(shù)據(jù)分析中進行了解和證實。因此研究它們之間的關系對于測評財政預算收入具有很重要的作用。為此，進行下面的案例分析。二、 模型設定為了分析浙江省財政預算收入與全省生產總值的關系，選擇“浙江省財政預算收入”為被解釋變量；選擇全省生產總值為

15、解釋變量。為了分析浙江省財政預算收入（Y）與按購買力全省生產總值（X）的數(shù)量關系，可以運用eviews去做計量分析。利用Eviews做簡單線性回歸分析的基本步驟如下：1建立工作文件首先，雙擊Eviews圖標，進入Eviews主頁。依次點擊File/New/Workfile,在出現(xiàn)對話框的菜單中選擇文件數(shù)據(jù)的類型，本利分析的是浙江省1978年到2010年的數(shù)據(jù)，則選擇“Annual”。在“Start date”中輸入開始順序號“1978”，在“end data”中輸入最后順序號“2010”。點擊“ok”出現(xiàn)未命名的“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有對象：“c”為截距項，“re

16、sid”為剩余項。若要將工作文件存盤，點擊窗口上方的“Save”，在“Save as”對話框中選擇存盤路徑，并輸入工作文件名，再點擊“OK”，文件即被保存，并確定了文件名。2輸入數(shù)據(jù)在“Quick”菜單中點擊“Empty Group”，出現(xiàn)數(shù)據(jù)編輯窗口?？梢栽贓views命令框中輸入data X Y?；剀嚦霈F(xiàn)“Group”窗口數(shù)據(jù)編輯框，在對應的Y，X下輸入數(shù)據(jù)。還可以直接從Excel、word等文檔的數(shù)據(jù)表中直接將對應數(shù)據(jù)粘貼到Eviews的數(shù)據(jù)表中。若要對數(shù)據(jù)存盤，點擊“File/Save”。3.作Y與X的相關圖形為了初步分析浙江省財政預算收入（Y）分別與全省生產總值（X）的數(shù)量關系，可以

17、作以X為橫坐標，以Y位縱坐標的散點圖，點“View/Graph/scatter”，在Fit lines中選擇“Regression line”/OK，得到下面的圖：（也可以選擇在Eviews命令框中輸入“scat x y”）從散點圖可以看出浙江省財政預算收入隨著全省生產總值的增加而增加，近似于線性關系，位分析浙江省財政預算收入與全省生產總值的數(shù)量規(guī)律性，可以考慮建立如下簡單線性回歸模型：Yt=1+2Xt+t三、估計參數(shù)假定所建模型及其中的隨機擾動項i滿足各項古典假定，可以用OLS法估計其參數(shù)。Eviews軟件估計參數(shù)的方法如下：方法一：在Eviews主頁界面點擊“Quick”菜單，點擊“Est

18、imate Equation”，出現(xiàn)“Equation specification”對話框，選用OLS估計，即選用“Least Squares”，在“Equation specification”對話框中鍵入“Y C X”，點“ok”或按回車，即出現(xiàn)回歸結果。方法二：在Eviews命令框中直接鍵入“LS Y C X”,按回車，即出現(xiàn)回歸結果。Eviews的回歸結果分別如下圖所示:可以用規(guī)范的形式寫出檢驗結果：Yt=1+2Xt+tYt=-154.3063+0.176124Xt (39.08196) (0.004072)t= (-3.948274) (43.25639)R2=0.983702 F=

19、1871.115 n=33若要顯示回歸結果的圖形，在“Equation”框中，點擊“Resides”，即出現(xiàn)剩余項（Residual）、實際值（Actual）、擬合值（Fitted）的圖形，如下所示：四、模型檢驗1.擬合優(yōu)度和統(tǒng)計檢驗用Eviews得出回歸模型參數(shù)估計結果的同時，已經給出了用于模型檢驗的相關數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度的度量：由表一可以看出：R2=0.983702，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合非常好，即解釋變量“全省生產總值”對被解釋變量“浙江省財政預算收入”的大部分差異做了解釋。對回歸系數(shù)的t檢驗：針對H0：1=0和H0：2=0，由表一還可以看出，估計的回歸系數(shù)1的標準誤差和t值分別為：

20、SE（1）=39.08196，t(1)= -3.948274; 2的標準誤差和t值分別為：SE（2）=0.004072，t(2)= 43.25639;取=0.05，查t分布表得自由度為33-2=31的臨界值t0.025(31)=2.0395.因為t(1)= -3.948274 >t0.025(31)=2.0395,所以應拒絕H0：1=0；因為t(2)= 43.25639>t0.025(31)= 2.0395, 所以應拒絕H0：2=0。對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，全省生產總值對浙江省財政預算收入的確有顯著影響。2.經濟意義的檢驗所估計的參數(shù)，1=-154.3063，2=0.17612

21、4，說明全省生產總值每增加1億元，平均來說浙江省財政預算收入將增加0.176124億元，這與預期的經濟意義相符。五、回歸預測如果2011年，全省生產總值為32000億元，比上年增長9.0%，利用計量經濟模型對浙江省2011年的財政預算收入做出點預測和區(qū)間預測。1. 點預測和區(qū)間預測利用所估計的模型可預測2011年財政預算總收入，點預測值的計算方法為Yf=-154.3063+0.176124×32000=5481.6617利用Eviews作回歸預測，首先在“Workfile”窗口雙擊“Range”，出現(xiàn)“Change Workfile ”窗口，將“End data”由“2010”改為“

22、2011”，點“Ok”，將“Workfile”中的“Range”擴展為19782010.在“Workfile” 窗口雙擊“sample”,將“sample”窗口中的“1978 2010”改為“1978 2011”，點“Ok”，從而將樣本區(qū)間改為19782011.為了輸入Xf=32000,在Eviews命令框中鍵入data x /回車，在X數(shù)據(jù)表中的“34”位置輸入“32000”，將數(shù)據(jù)表最小化。然后在“Equation”框中，點擊“Forecast”，打開對話框。在對話框的“Forecast name”(預測值序列名)鍵入“Yf”,回車即得到模型估計值及標準誤差的圖形。雙擊“Workfile”

23、窗口中的“Yf”，在“Yf”數(shù)據(jù)表中的“34”位置出現(xiàn)Yf=5481.6617，這是當Xf=32000時2011年財政預算總收入的點預測值。為了區(qū)間預測，取=0.05，Yf平均值置信度95%的預測區(qū)間為： Yf+t21n+1xi2×(Xf-X)2為獲得相關數(shù)據(jù)，在用Eviews作回歸分析中，已經得到Yf=5481.6617，t0.025(31)=2.0395. =175.2325，n=33。在X和Y的數(shù)據(jù)表中，點擊“View”選“Descriptive Stats/Common Sample”，則得到X和Y的描述統(tǒng)計結果：由上表可知：xi2=(Xi-X)2=X2(n-1)=7608.

24、021×(33-1)=243456.672(Xf-X)2=(32000-6000.441)2=675977068.19當Xf=32000時，將相關數(shù)據(jù)代入計算可以得到：5481.6617+ 2.0395×175.2325133+1243456.672×675977068.19=5481.6617+64.9649即Yf的置信區(qū)間為（5481.661764.9649, 5481.6617+64.9649）在“Equation”框中，點擊“Forecast”可得預測值及標準誤差的圖形：2. 建立浙江省財政預算收入對數(shù)與全省生產總值對數(shù)的計量經濟模型，估計模型的參數(shù)，檢驗

25、模型的顯著性，并解釋所估計參數(shù)的經濟意義。 模型設定：在已經輸入了X，Y數(shù)據(jù)的基礎上，在命令框中輸入“genr lny=log(y)”回車，“genr lnx=log(x)”回車，“scat lnx lny”回車，然后可以得到lnx和 lny的散點圖：從散點圖可以看出浙江省財政預算收入（lnY）隨著全省生產總值對數(shù)（lnX）的增加而增加，為分析浙江省財政預算收入（lnY）與全省生產總值對數(shù)（lnX）的數(shù)量規(guī)律性，可以考慮分別建立如下簡單線性回歸模型：Yt=1+2Xt+ut。估計參數(shù)：假定所建模型及其中的隨機擾動項i滿足各項古典假定，可以用OLS法估計其參數(shù)。Eviews軟件估計參數(shù)的方法如下：

26、方法一：在Eviews主頁界面點擊“Quick”菜單，點擊“Estimate Equation”，出現(xiàn)“Equation specification”對話框，選用OLS估計，即選用“Least Squares”，在“Equation specification”對話框中鍵入“l(fā)nY C lnX”，點“ok”或按回車，即出現(xiàn)回歸結果。方法二：在Eviews命令框中直接鍵入“LS lnY C lnX”,按回車，即出現(xiàn)回歸結果。Eviews的回歸結果如下圖所示:可以用規(guī)范的形式寫出檢驗結果：Yt=-1.918289+0.980275Xt (0.268213) (0.080260)t= (-7.152

27、121) (28.58268)R2=0.963442 F=816.9699 n=33若要顯示回歸結果的圖形，在“Equation”框中，點擊“Resides”，即出現(xiàn)剩余項（Residual）、實際值（Actual）、擬合值（Fitted）的圖形，如下所示：模型檢驗擬合優(yōu)度和統(tǒng)計檢驗用Eviews得出回歸模型參數(shù)估計結果的同時，已經給出了用于模型檢驗的相關數(shù)據(jù).擬合優(yōu)度的度量：由表一可以看出：R2=0.963442，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合非常好，即解釋變量“全省生產總值對數(shù)（lnX）”對被解釋變量“浙江省財政預算收入（lnY）”的大部分差異做了解釋。對回歸系數(shù)的t檢驗：針對H0：1=

28、0和H0：2=0，由表一還可以看出，估計的回歸系數(shù)1的標準誤差和t值分別為：SE（1）=0.268213，t(1)= -7.152121; 2的標準誤差和t值分別為：SE（2）=0.034296，t(2)= 28.58268;取=0.05，查t分布表得自由度為n-2=31的臨界值t0.025(31)=2.0395.因為t(1)= 28.88992>t0.025(31)=2.0395,所以應拒絕H0：1=0；因為t(2)= 4.711834>t0.025(31)=2.0395, 所以應拒絕H0：2=0。對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，全省生產總值對數(shù)對浙江省財政預算收入的確有一定影響。.

29、經濟意義的檢驗：所估計的參數(shù)，1=-1.918289，2=0.980275，說明全省生產總值對數(shù)每增加1億元，平均來說浙江省財政預算收入對數(shù)將增加0.980275億元，這與預期的經濟意義相符。第三題：由12對觀測值估計得消費函數(shù)為Ci=50+0.6Yi,其中，C是消費支出，Y是可支配收入（元），已知Y=800，(Yi-Y)2=8000, ei2=300, t0.025(10)=2.23,當Yf=1000時，試計算：（1） 消費支出C的點預測值。（2） 在95%的置信概率下消費支出C平均值的預測區(qū)間；（3） 在95%的置信概率下消費支出C個別值的預測區(qū)間；解：（1）將Yf=1000代入Ci=50

30、+0.6Yi中計算可得：Ci=650（2）根據(jù)平均值預測區(qū)間的公式： Ci+t21n+1yi2×(Yf-Y)2yi2=(Yi-Y)2=8000(Yf-Y)2=(1000-800)2=40000Ci+t21n+1yi2×(Yf-Y)2=650+2.23×300×112+18000×40000=650+1508.3440418所以預測區(qū)間為：（-858.3440418,2158.3440418）(3)根據(jù)個別值預測區(qū)間的公式：C=Ci+t21+1n+1yi2×(Yf-Y)2=650+2.23×300×1+112+180

31、00×40000=650+1650.0493第四題一、研究的目的和要求建筑面積的不同，建造單位成本也會相應的不同，對此，研究他們之間相關關系的程度具有重要意義，通過建立相應的模型，可以發(fā)現(xiàn)其中對應的規(guī)律，能夠有效調整成本和建筑面積的關系，這對實際的應用也很有幫助。二、模型設定為了分析建造單位成本與建筑面積的關系，選擇“建造單位成本”為被解釋變量；選擇建筑面積為解釋變量。為了分析建造單位成本（Y）與建筑面積（X）的數(shù)量關系，可以運用eviews去做計量分析。利用Eviews做簡單線性回歸分析的基本步驟如下：1建立工作文件首先，雙擊Eviews圖標，進入Eviews主頁。依次點擊File

32、/New/Workfile,在出現(xiàn)對話框的菜單中選擇文件數(shù)據(jù)的類型，本利分析的是建造單位成本與建筑面積的數(shù)據(jù)，則選擇“integer data”。在“Start data”中輸入開始順序號“1”，在“end data”中輸入最后順序號“12”。點擊“ok”出現(xiàn)未命名的“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有對象：“c”為截距項，“resid”為剩余項。若要將工作文件存盤，點擊窗口上方的“Save”，在“Save as”對話框中選擇存盤路徑，并輸入工作文件名，再點擊“OK”，文件即被保存，并確定了文件名。2輸入數(shù)據(jù)在“Quick”菜單中點擊“Empty Group”，出現(xiàn)數(shù)據(jù)編輯窗

33、口?？梢栽贓views命令框中輸入data X Y?；剀嚦霈F(xiàn)“Group”窗口數(shù)據(jù)編輯框，在對應的Y，X下輸入數(shù)據(jù)。還可以直接從Excel、word等文檔的數(shù)據(jù)表中直接將對應數(shù)據(jù)粘貼到Eviews的數(shù)據(jù)表中。若要對數(shù)據(jù)存盤，點擊“File/Save”。3.作Y與X的相關圖形為了初步分析建造單位成本（Y）分別與建筑面積（X）的數(shù)量關系，可以作以X為橫坐標，以Y位縱坐標的散點圖，點“View/Graph/scatter”，在Fit lines中選擇“Regression line”/OK，得到下面的圖：（也可以選擇在Eviews命令框中輸入“scat x y”）三、估計參數(shù)假定所建模型及其中的隨機

34、擾動項i滿足各項古典假定，可以用OLS法估計其參數(shù)。Eviews軟件估計參數(shù)的方法如下：方法一：在Eviews主頁界面點擊“Quick”菜單，點擊“Estimate Equation”，出現(xiàn)“Equation specification”對話框，選用OLS估計，即選用“Least Squares”，在“Equation specification”對話框中鍵入“Y C X”，點“ok”或按回車，即出現(xiàn)回歸結果。方法二：在Eviews命令框中直接鍵入“LS Y C X”,按回車，即出現(xiàn)回歸結果。Eviews的回歸結果分別如下圖所示:可以用規(guī)范的形式寫出檢驗結果：Yt=1845.475+-64.1

35、8400Xt (19.26466) (4.809828)t= (95.79688) (-13.34434)R2=0.946829 F=178.0715 n=12若要顯示回歸結果的圖形，在“Equation”框中，點擊“Resides”，即出現(xiàn)剩余項（Residual）、實際值（Actual）、擬合值（Fitted）的圖形，如下所示：四、模型檢驗1.擬合優(yōu)度和統(tǒng)計檢驗用Eviews得出回歸模型參數(shù)估計結果的同時，已經給出了用于模型檢驗的相關數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度的度量：由表一可以看出：R2=0.946829，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合非常好，即解釋變量“建筑面積”對被解釋變量“建造單位成本”的大部分差異做了解釋。 對回歸系數(shù)的t檢驗：針對H0：1=0和H0：2=0，由表一還可以看出，估計的回歸系數(shù)1的標準誤差和t值分別為：SE（1）=19.26446，t(1)= 95.79688; 2的標準誤差和t值分別為：SE（2）=4.809828，t(2)= -13.34434;取=0.05，查t分布表得自由度為12-2=10的臨界值t0.025(10)=2.23.因為t(1)= 95.79688 >t0.025(10)= 2.23,所以應拒絕H0：1=0；因為t(2)= -13.34434>t0.025(