简单线性模型回归分析
一、实验目的与要求：
目的：影响某市货物运输量的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指，等。为研究国内生产总值对货物运输量是否有影响，二者有何关系。 二、实验内容
根据1985－1998年某市货物运适量Y和当年国内生产总值GDP数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用，得出回归结果。 三、实验过程： （一）模型设定
为研究中国国内生产总值对货物运输量的关系，根据1985－1998年中国国内生产总值GDP和货物运输量Y，如图1： 年份
Y
GDP
1985 18249 161.69 1986 18252 171.07 1987 18400 184.07 1988 16693 194.75 1989 15543 197.86 1990 15929 208.55 1991 18308 221.06 1992 17522 246.92
1993 21640 276.8
1994 23783 316.38 1995 24040 363.52 1996 24133 415.51 1997 25090 465.78 1998 24505
根据以上数据，作货物运输量Y和国内生产总值GDP的散点图，如图2：
509.1
从散点图可以看出，货物运输量Y和国内生产总值GDP大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：Yi（二）估计参数
??0??1Xi?ui
1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile—Excel—GDP.xls;
2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入“y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3： 参数回归结果为：
Yt=12596.27+26.95GDP (10.1) (6.5) R^2=0.78 –R^2=0.78 1.对回归方程的结构分析：
B^1=26.95是这个样本回归方程的斜率，它表示GDP每增加1亿元，某市将增加26,95吨的货物运输量，B^0=12596.27是样本回归方程的截距，它表示不受GDP影响的某市货物运输量。 2.统计检验：
B^=0.78说明总离差平方和的78%被样本回归解释，有22%未被解释，因此，样本回归直线的拟合优度是可以的。
给出显著水平a=0.05,查自由度v=14-2=12的t分布表，得出临界值T0.025（12）=2.18，t0=10.1大于t0.025（12），t1=6.5大于t0.025（12），故回归系数均显著部位零，回归模型中应包含常数项，GDP对Y有显著影响。
3.预测2000年的某市货物运输量：
加入2000年某市以1980年为不变价的国内生产总值为629亿元，2000年货物运输量预测值是29307.84吨。
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