班級：工商管理類六班學號：2008302360210
實驗目的：
熟練掌握eviews 6.0的操作過程，熟悉eviews 6.0的具體功能，以及在異方差、序列相關、多重共線、隨機解釋變數問題時的操作技巧。
熟悉最小二乘法建立多元線性回歸模型，根據模型進行統計檢驗，並根據已有資料對未來資料進行**。
實驗問題：
經濟理論指出，家庭消費支出（y）不僅僅取決於可支配收入（x1）,還取決於個人財富（x2），即可設定如下回歸模型：
yi=β0+β1* x1i+β2* x2i+μi
試根據下表的資料進行回歸分析，並說明估計的模型是否可靠，給出你的分析
單位：元
表一實驗軟體：eviews 6.0軟體
實驗步驟：
1.通過直接匯入excel格式資料的方法匯入實驗資料，在eview 6.0軟體中作出散點圖，並得到y 隨x1 與x2 變化的二元一次回歸方程.
2.通過eview 6.0軟體的資料，對所建立的回歸方程檢驗，並評估模型效果；
3.說明模型的估計是否可靠.
實驗過程：
1，用ols法估計模型
開啟eview 6.0軟體，建立新工作檔案。匯入原始已知資料,分別將資料檔案命名為「y」「x1」「x2」，建立y隨x1、x2變化的二元線性回歸模型。
軟體分析得到各項資料如：圖一
圖一得到二元線性回歸方程為：
y = 245.515790063 + 0.568424539923* x1 - 0.00583261786554* x2
(3.5314080.7937810.082975)
r2=0.962099 ， r2=0.951270， f=88.84545， d.w.= 2.708154
分析：擬合優度檢驗中，r2與r2較大且接近於1，r2 越接近1說明回歸方程的擬合優度越高.同時f=88.
84545>f0.05(2，7)=4.74，故認為被解釋變數y與解釋變數x1、x2間總體線性關係顯著。
而t0.025 (7)=2.365，所以x1、x2前引數估計值都未能通過t檢驗。
再者，個人財富變數的符號也與經濟理論不符。因此，認為解釋變數可支配收入和個人財富之間存在較高的相關性，即多重共線性。
2，檢驗簡單相關係數
在eview 6.0軟體命令欄中輸入cor x1 x2，按回車鍵，得到x1、x2的相關係數如下表
由表中資料明顯可知，x1、x2存在高度相關性
3，逐步回歸
以y為解釋變數，逐個引入解釋變數x1、x2，構成回歸模型，得到資料如下：
（1）引入x1，有：
得到一元線性回歸方程為：
y = 244.545454545 + 0.509090909091*x1
（3.812791） （14.24317）
（2）引入x2，有：
得到一元線性回歸方程為：
y = 238.994932733 + 0.0498857426842*x2
（3.544790） （13.62516）
由以上資料可知，單獨引入x1、x2時，其擬合優度檢驗和f檢驗都通過，兩個解釋變數的t檢驗也通過。故此兩個模型均可用來解釋家庭消費支出y。（ 其中f0.
05(1，8)=5.32；t0.025 (8)=2.
365）
實驗總結：
（1）多元線性回歸模型的一般思路是，先用ols法估計建模，然後進行模型檢驗，檢驗出問題後，可以異方差、序列相關、多重共線、隨機解釋變數問題等方面考慮。
（2）要想熟練eview 6.0軟體，首先要弄懂計量經濟學原理，然後熟悉各項操作，熟悉各組資料代表什麼意思,一大難點就是沒有漢化版的軟體。
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