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时间 2013 年 9 月 11 日 小组成员 杨曦 陈洁 熊姣 胡守美 杨一兰 李益辉 实验题目 多元线性回归分析 一、实验目的与要求：

要求目的：熟练运用 eviews 软件操作，建立适当模型求出线性方程并 作出相关分析，用逐步回归法进行修正。 二、实验内容 根据 1982-2011 年我国粮食产量、播种面积、有效灌溉面积、农药化 肥使用量数据，运用 EV 软件，做回归分析并用逐步回归法进行修正。 三、实验过程：

（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等） （一） 模型设定 为了研究我国粮食产量与播种面积、有效灌溉面积、农药使用量之间 是否有关，假定它们之间满足线性约束，则理论模型设定为： Yi =β0+β1X1+β2X2+β3X3+u 其中 y 表示粮食产量，X1 表示播种面积，X2 表示有效灌溉面积，X3 表示农药化肥使用量，U 代表随机干扰项 1982-2011 年我国粮食产量、播种面积、有效灌溉面积、农药化肥使 用量数据，如下表： 年份 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 粮食（万吨） 播种面积(千公顷) 35,450.00 38,727.50 40,730.50 37,910.80 39,151.20 40,297.70 39,408.10 40,754.90 44,624.30 113,462.40 114,047.20 112,883.93 108,845.13 110,932.60 111,267.77 110,122.60 112,204.67 113,465.87 有效灌溉面积 （千公顷） 44,176.87 44,644.07 44,453.00 44,035.93 44,225.80 44,403.00 44,375.91 44,917.20 47,403.07 农药化肥使用量 （万吨） 1,513.40 1,659.80 1,739.80 1,775.80 1,930.60 1,999.30 2,141.50 2,357.10 2,590.30 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 43,529.30 44,265.80 45,648.80 44,510.10 46,661.80 50,453.50 49,417.10 51,229.53 50,838.58 46,217.52 45,263.67 45,705.75 43,069.53 46,946.95 48,402.19 49,804.23 50,160.28 52,870.92 53,082.08 54,647.71 57,120.85 112,313.60 110,559.70 110,508.70 109,543.70 110,060.40 112,547.92 112,912.10 113,787.40 113,160.98 108,462.54 106,080.03 103,890.83 99,410.37 101,606.03 104,278.38 104,957.70 105,638.36 106,792.65 108,985.75 109,876.09 110,573.02 47,822.07 48,590.10 48,727.90 48,759.10 49,281.60 50,381.60 51,238.50 52,295.60 53,158.41 53,820.33 54,249.39 54,354.85 54,014.23 54,478.42 55,029.34 55,750.50 56,518.34 58,471.68 59,261.45 60,347.70 61,681.56 2,805.10 2,930.20 3,151.80 3,317.90 3,593.70 3,827.90 3,980.70 4,083.69 4,124.32 4,146.41 4,253.76 4,339.39 4,411.56 4,636.58 4,766.22 4,927.69 5,107.83 5,239.02 5,404.35 5,561.68 5,704.24 （二） 参数估计 1、双击“Eviews” ，进入主页，输入数据。

2、在“workfile”点击“view” “graph” “scatter”得到如下散点 图 120,000 100,000 80,000 X1 X2 X3 60,000 40,000 20,000 0 35,000 40,000 45,000 Y 50,000 55,000 60,000 在 EV 主页界面的窗口，点击“object” “new object” “ok”输入“y c x1 x2 x3” ，按“Enter” 。出现 OLS 回归结果,如下图 Variable X1 X2 X3 C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Coefficient 0.635505 -0.326769 6.062641 -28807.72 0.966333 0.962449 1047.294 28517458 -249.0406 248.7579 Std. Error 0.061146 0.201610 0.850732 9329.688 t-Statistic 10.39332 -1.620795 7.126385 -3.087748 Prob. 0.0000 0.1171 0.0000 0.0048 45896.71 5404.497 16.86937 17.05620 16.92914 1.731391 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat 多元线性回归方程：Y= -28807.72+0.635505X1-0.326769X2+6.062641X3 (-3.087748) (10.39332) _ (-1.620795) 2 ( R =0.966333) (R2=0.962449) (F=248.7579) (DW=1.731391) (7.126385) 经济意义的检验:可决系数R2=0.966接近1说明拟合优度很高，粮食 产量的变化有96.6%的影响因素是播种面积、有效灌溉面积、农药化 肥使用量。

（3）下面对各个变量进行显著检验(n=30,k=3,在5%的显著性水平 下查表得F统计量的临界值为F（0.05） （3,27）=2.96，表明模型的线性显 著成立） 由表可知t(0.025)的临界值是2.048， 1.播种面积对粮食产量的影响 t=10.39332>2.048说明粮食播种面积对粮食产量的影响显著 2.有效灌溉面积对粮食产量的影响 t=-1.620795<2.048说明有效灌溉面积对粮食产量的影响不显著 3.农业化肥使用量对粮食产量的影响 t=7.126385>2.048说明农药化肥使用量对粮食产量影响显著 由此可知首先我们可以剔除有效灌溉面积对粮食产量的影响。 (4)接下来我们用逐步回归法进行修正 根据调整后解释变量对被解释变量影响程度的大小， 由大到小依次引 入回归方程，我们先选定x3作为第一个解释变量 Eviews软件估计结果如下表所示： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/14/13 Time: 21:16 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C X3 32373.99 3.755557 1243.544 0.325231 26.03365 11.54734 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.826455 0.820256 2291.300 1.47E+08 -273.6395 133.3410 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat 45896.71 5404.497 18.37597 18.46938 18.40585 0.723882 线性回归方程：Y=-0.242003*X3+72381.29 （11.54734） — （26.03365） 2 2 （ R =0.826455） （R =0.820256） （F=133.3410） （DW=0.723882） 同时选取x1作为第二个解释变量由Eviews软件估计结果如下表所示： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/15/13 Time: 11:52 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Variable X1 X3 C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 0.619496 4.713442 -38872.23 0.962932 0.960186 1078.387 31398792 -250.4844 350.6912 0.000000 Std. Error 0.062134 0.180721 7169.751 t-Statistic 9.970330 26.08134 -5.421698 Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 45896.71 5404.497 16.89896 17.03908 16.94379 1.443372 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat 线性回归方程：Y=0.619496*X1+4.713442*X3-38872. 120,000 100,000 80,000 C X1 X3 60,000 40,000 20,000 0 35,000 40,000 45,000 Y 50,000 55,000 60,000 散点图： 所以最终的回归方程模型是：

Y=0.619496*X1+4.713442*X3-38872.23 (9.970330) R^2=0.962932 DW=1.443372 _ (26.08134) R^2=0.960186 (-5.421698) F-statistic=350.6912 经济意义：在此期间播种面积与农药化肥使用量的增加，会促进粮食 产量的增加。

四、实践结果报告 在实验过程中我们发现X2对Y的影响不是特别显著， 所以最后的 回归方程为 Y=0.619496*X1+4.713442*X3-38872.23 (9.970330) R^2=0.962932 _ (26.08134) R^2=0.960186 (-5.421698) F-statistic=350.6912 DW=1.443372 经济意义：在此期间播种面积与农药化肥使用量的增加，会促进粮食 产量的增加。

对于此次的实验分析，我们提出了一些小的建议 1.从模型分析来看，粮食的播种面积对粮食产量有着显著的影响，可 以适当的增加耕地面积，提高播种面积，同时也要防止耕地污染等情 况。

2.农药化肥的使用量也显著影响着粮食的产量，适当的施肥用药可以 很大程度提高粮食的产量，但是如果过度使用则会导致相反的结果， 所以要注意适度。

3.粮食产量还受其他许多因素的影响，比如说自然灾害、农业机械总 动力等，也要采取相关的措施来提高粮食产量。 

计量经济学 期末实验报告 实验名称: 姓 学 班 名: 号: 级: 郭亚帆 指导教师: 时 间: ... 五、就模型所反映的问题给出针对性的政策建议或结论 格式要求: 正文文中标题:. 一级...

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