实验1.2 多元线性回归模型主讲：胡毅实验1.2多元线性回归模型实验目的1熟练应用 EViews5进行多元线性回归模型研究2实例研究：分析影响中国税收收入增长的主要原因，预测中国税收未来的增长趋势实验1.2多元线性回归模型模型设定研究数据1：各种因素对中国税收增长的具体影响变量设定：Y:税收收入X2:国内生产总值X3:财政支出X4:商品零售价格指数国家税收的增长经济整体增长水平公共财政的需求物价水平回归模型：其中，Y为被解释变量，X2、X3、X4为解释变量。实验1.2多元线性回归模型实验命令汇总11、建立工作文件:,并设定数据类型。2、 数据输入（New Object）:object/new object/在Type of object中选择Group,并命名为shiyanyi(注：命名中不能包括汉字）,在“Group :SHIYANYI Workfile”中按上行键“”即方向键“”至最上端，使之出现”obs”,输入“X Y”;或者在EViews命令栏中直接输入: “data X Y”/回车。实验1.2多元线性回归模型实验命令汇总23、参数估计： 方法1：quick/estimate eqution/ specification中输入Y C X2 x3 x4，method选择LS；方法2：在EViews命令栏中直接输入: “LS Y C X2 x3 x4”/回车。 4.Chow4.Chow检验检验：打开“Equation”对话框，view/stability tests/chow breakpoint test,在chow test对话框中输入分段估计点。5.残差正态性检验：view/Residual Tests/ HistogramNormality Tests.实验1.2多元线性回归模型数据选择 我们研究目的是各种因素对中国税收增长的具体影响，但是在19841985年间的税制改革使得1985年税收徒增215.42，故我们在建立19782002年间的时间序列模型后，要进行回归模型的结构稳定性检验：Chow检验。数据来源：中国统计年鉴详细数据：计量经济学实验课课件数据实验1.2多元线性回归模型参数估计1. 建立Workfile（工作文件）New ObjectAnnual：年度实验1.2多元线性回归模型New Object Group shiyaner实验1.2多元线性回归模型2.估计参数方法一:QuickEstimate Equation实验1.2多元线性回归模型方法二：在命令框中输入“ls Y C X2 X3 X4”实验1.2多元线性回归模型3.回归结果 (940.2163) (0.005577) (0.033236) t=（2.7459） （3.956614） （21.12465）(23.98532)(2.744851)实验1.2多元线性回归模型解释变量折线图由折线图可知，变量Y的变动形态在1985年发生较大变动，所以在1985年处进行CHOW检验。实验1.2多元线性回归模型4.Chow检验检验1978198419852002原假设：实验1.2多元线性回归模型“1985”将时间序列分为19781984年和19852002年两个区间实验1.2多元线性回归模型此时，F值为15.25,P值为0.000018F (3,14)=3.74X2、X3、X4对Y有显著影响模型检验实验1.2多元线性回归模型 t检验H0：j0（j1，2，3，4） 0.05 t=0.047652，4.046572，37.42461，0.6449.3 t /2(n-k)=2.145拒绝H2， H3 ， X2、X3对Y有显著影响 1 0， 4 0实验1.2多元线性回归模型GDP每增长1亿元财政支出每增长1亿元税收收入增长0.013743亿元税收收入增长0.713785亿元在假定其他变量不变的情况下2.经济意义检验与理论分析和经验判断相一致实验1.2多元线性回归模型3.残差检验（1）残差的正态性检验view/Residual Tests/ HistogramNormality Tests.实验1.2多元线性回归模型通过正态性检验结果可知，JB=0.692检验的p值为0.7075，所以通过正态性检验。实验1.2多元线性回归模型实验报告实例1.实验目的：通过多元回归分析估计影响雇员工资（美元/小时）各因素的参数，并进行参数及模型检验。 2.实验报告数据参见EXCEL1.2中的实验报告数据实验1.2多元线性回归模型