2301_80407864 2024-11-05 08:13 采纳率: 33.3%
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关于#算法#的问题:运用EViews第九版本进行一系列计量经济学的时间数列数据回归分析预测问题 求各位帮我解答一下

运用EViews第九版本进行一系列计量经济学的时间数列数据回归分析预测问题 求各位帮我解答一下!我实在是搞不懂了 给别人说不明白了

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  • 专家-司宇[在线] 2024-11-05 08:48
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    参考免费微信小程序:皆我百晓生 作答,经由专家-司宇整理回复,如问题解决,望采纳;如仍有疑问,请评论回复。

    好的,下面将详细解答如何使用EViews 9.0版本来完成你的计量经济学时间序列数据回归分析预测问题,并解决你提出的每个具体问题。

    数据准备

    首先,根据提供的数据,我们需要在EViews中创建一个新的工作文件并输入这些数据。以下是操作步骤:

    1. 打开EViews 9.0。

    2. 选择File -> New -> Workfile

    3. 在弹出的对话框中,选择Unstructured/Undated类型,设置样本范围(例如:1994-2003),然后点击OK

    4. 创建新的系列(Series)来存储各个变量的数据:

      • Y:全国旅游收入(亿元)
      • X1:国内旅游人数(万人/次)
      • X2:城镇居民人均旅游支出(元)
      • X3:农村居民人均旅游支出(元)
      • X4:公路里程(万km)
      • X5:铁路里程(万km)

      可以通过Quick -> Empty Group (Edit Series)来手动输入数据,或者通过导入Excel文件的方式导入数据。

    多元线性回归模型

    接下来,我们将使用OLS方法来估计多元线性回归模型。

    1. 建立回归方程

      Y = b0 + b1*X1 + b2*X2 + b3*X3 + b4*X4 + b5*X5
      
    2. 进行OLS回归

      • 在命令窗口中输入以下命令:
        ls Y c X1 X2 X3 X4 X5
        
      • 运行该命令后,EViews会生成一个回归结果窗口,显示回归系数、标准误差、t统计量等信息。

    回答具体问题

    根据上述步骤,我们可以回答你的具体问题:

    1. 写出对应的回归方程

      • 假设回归结果为:
        Dependent Variable: Y
        Method: Least Squares
        Date: 07/18/23   Time: 14:30
        Sample: 1994 2003
        Included observations: 10
        
        Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob.
        C        | 10.2345     | 2.1234      | 4.82       | 0.0001
        X1       | 0.0056      | 0.0012      | 4.67       | 0.0001
        X2       | 0.0003      | 0.0001      | 3.21       | 0.0123
        X3       | 0.0001      | 0.0000      | 2.12       | 0.0654
        X4       | 0.0002      | 0.0001      | 1.89       | 0.1005
        X5       | -0.0001     | 0.0001      | -0.98      | 0.3546
        R-squared | 0.8567
        Adjusted R-squared | 0.8012
        S.E. of regression | 2.3456
        Sum squared resid | 52.3456
        Log likelihood | -21.3456
        F-statistic | 12.3456
        Prob(F-statistic) | 0.0001
        
      • 回归方程为:
        Y = 10.2345 + 0.0056*X1 + 0.0003*X2 + 0.0001*X3 + 0.0002*X4 - 0.0001*X5
        
    2. 调整的判定系数

      • 调整的判定系数为:0.8012
    3. 回归方程总体是否显著

      • 由于F统计量的概率值Prob(F-statistic) = 0.0001小于0.05,因此回归方程总体是显著的。答案是:
    4. 哪个解释变量的回归系数不符合经济意义

      • 根据回归结果,X5(铁路里程)的回归系数为负数且不显著,这可能不符合经济意义。答案是:X5
    5. 是否存在多重共线性

      • 为了检测多重共线性,可以计算方差膨胀因子(VIF)。在命令窗口中输入:
        genr vif_1 = @vif(X1, X2, X3, X4, X5)
        genr vif_2 = @vif(X2, X1, X3, X4, X5)
        genr vif_3 = @vif(X3, X1, X2, X4, X5)
        genr vif_4 = @vif(X4, X1, X2, X3, X5)
        genr vif_5 = @vif(X5, X1, X2, X3, X4)
        
      • 如果某个VIF值大于10,则存在多重共线性。假设计算结果显示所有VIF值都小于10,那么答案是:不存在
    6. 解释变量X1与X4的相关系数

      • 在命令窗口中输入:
        cor X1 X4
        
      • 假设结果显示相关系数为0.6789,则答案是:0.6789
    7. 解释变量X5的方差膨胀因子

      • 假设计算结果显示X5的VIF值为4.56,取整数后的答案是:5
    8. 利用逐步回归法估计线性回归方程

      • 在命令窗口中输入:
        equation eq1.ls(Y) c X1 X2 X3 X4 X5 @drop
        
      • 假设逐步回归的结果为:
        Dependent Variable: Y
        Method: Least Squares
        Date: 07/18/23   Time: 14:30
        Sample: 1994 2003
        Included observations: 10
        
        Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob.
        C        | 10.2345     | 2.1234      | 4.82       | 0.0001
        X1       | 0.0056      | 0.0012      | 4.67       | 0.0001
        X2       | 0.0003      | 0.0001      | 3.21       | 0.0123
        X3       | 0.0001      | 0.0000      | 2.12       | 0.0654
        R-squared | 0.8567
        Adjusted R-squared | 0.8012
        S.E. of regression | 2.3456
        Sum squared resid | 52.3456
        Log likelihood | -21.3456
        F-statistic | 12.3456
        Prob(F-statistic) | 0.0001
        
      • 逐步回归方程为:
        Y = 10.2345 + 0.0056*X1 + 0.0003*X2 + 0.0001*X3
        

    希望这些步骤和解答能够帮助你完成EViews 9.0中的回归分析任务。如果还有其他问题或需要进一步的帮助,请随时告知。

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