大作业名称。
选课班级任课教师成绩。
一、 摘要。
经济的发展，必然会带来货币的流通，也会带来消费。经济将货币流通量、货款额和居民消费**指数连接起来。一个国家贷款额的多少和居民的消费**指数往往可以在某种程度上反映经济的发展，反映货币流通量的大小。
我们可以通过计量经济学的多元线性模型来反映货币流通量、货款额和居民消费**指数三者之间的关系。然后对其进行拟合优度检验，f检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验。通过检验最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。
通过分析我们得出，贷款额增加，会导致货币流通量的增加，居民消费**指数的增加，也会导致货币流通量的增加。
关键字：币流通量货款额居民消费**指数多元线性模型。
二、 引言。
经济的发展，必然会带来一系列的改变，而货币流通量的变化则是最直接、深刻的体现了这一点。接下来我们将根据多元线性回归模型来分析货币流通量、货款额和居民消费**指数三者之间的关系。
在此次试验中，我们运用了eviews软件对相关数据进行处理和分析。
1、 拟合优度检验——可决系数r2统计量。
回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，残差平方和越小，表明样本回归线和样本观测值的拟合程度越高。
2、 方程总体线性的显著性检验——f检验。
1） 方程总体线性的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出的判断。
2） 给定显著性水平α，查表得到临界值fα(k，n-k-1)，根据样本求出f统计量的书之后，可通过比较来判断是拒绝还是接受原假设，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。
3、 变量的显著性检验——t检验。
4、 异方差的检验——怀特检验。
5、 多重共线性的检验——逐步回归法。
以y为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、 实证分析。
1、确定变量。
货币流通量”为被解释变量，而“货币贷款额”和“居民消费**指数”为解释变量。
2、建立计量经济学中的模型。
我们建立多元线性回归模型 y=β0+β1p+β2x+u
3、数据描述和处理。
表14、多元线性回归模型。
1）建立工作文件：启动eviews，点击file\new\workfile，在对话框“workfile range”。在“workfile frequency”中选择“annual” (年度)，并在“start date”中输入开始时间“1978”，在“end date”中输入最后时间“2007”，点击“ok”，出现“workfile untitled”工作框。
其中已有变量：“c”—截距项 “resid”—剩余项。
图4.1 工作文件的建立。
2）输入数据：在命令窗口输入：“data y p x”回车后出现“group”窗口数据编辑框，在对应空格中输入相应的数据，如下图所示：
图4.2 数据的输入。
3）建立散点图考察中国货币流通量与居民消费**指数p之间的相关关系，在命令中输入：scat p y，出现如下图所示：
图4.3 中国货币流通量与居民消费**指数散点图。
从图3中可以看出中国货币流通量与居民消费**指数y大体呈现为线性关系，所以建立计量经济模型为如下线性模型：
得到eviews结果如图4所示：(ls y c p)
图4.4 中国货币流通量与居民消费**指数的eviews结果。
4）接着建立散点图考察中国货币流通量与货款额x之间的相关关系，在命令中输入：scat x y，出现如下图所示：
图4.5 中国货币流通量与贷款额散点图。
从图5中可以看出中国货币流通量与贷款额x大体呈现为线性关系，所以建立计量经济模型为如下线性模型：
得到eviews结果如图6所示： (ls y c x)
图4.6 中国货币流通量与居民消费**指数的eviews结果。
5）由以上散点图都呈现线性关系，建立线性回归方程如下：
接着建立散点图考察中国货币流通量、货款额和居民消费**指数之间的相关关系，在eviews命令框中直接键入“ls y c p x”然后回车，即可直接出现图7所示：
图4.7 中国货币流通量二元模型eviews结果。
在中国货币流通量与居民消费**指数p的一元模型中：
在中国货币流通量与贷款额x的一元模型中：
在中国货币流通量与居民消费**指数p、贷款额x的二元模型中：
根据图5，模型参数估计所建立的回归方程为：
6）模型检验。
经济意义检验。
中国货币流通量与居民消费**指数p、贷款额x均成正相关，即当贷款额不变时，居民消费**指数增加1单位，中国货币流通量增加20.6698单位；当居民消费**指数不变时，贷款额增加1单位，中国货币流通量增加0.1035单位，这符合经济现实意义。
拟合优度检验。
由与1十分接近，说明其拟合优度很好。
检验。针对，给定显著性水平，在分布表中查出自由度为2和20的临界值。由于，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即认为居民消费**指数和贷款额对中国货币流通量有显著影响。
检验。分别针对，给定显著性水平，查分布表得自由度为30-3=27临界值。对应的统计量分别为 ，，所以通过显著性检验。
5、异方差检验。
1）参数估计。
进入eviews软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数：
图5.1命令程序。
图5.2 中国货币流通量二元模型eviews结果。
估计结果为：
f=4474.520
括号内为t统计量值。
回归结果表明，在1978--2023年间，y变化的99.69%可由其他两个变量的变化来解释。根据上图f统计量对应的p值可以看出，每个p值都小于5%，拒绝原假设，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
2）检验异方差性。
图形分析检验。
a.观察货币流量（y）与居民消费**指数（p）与贷款额（x）的相关图，输入
命令：scat p y
图5.3 中国货币流通量二元模型相关图。
从上图中可以看出，随着居民消费**指数与贷款额的增加，货币流量的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间存在递增的异方差性。
b.残差分析。
首先将数据排序（命令格式为：sort 解释变量），然后建立回归方程。在方程窗口中点击“resids”按钮就可以得到模型的残差分布图。
图5.4 中国货币流通量二元模型残差分布图。
上图显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
②goldfeld-quant检验。
a. 将样本按解释变量排序（sort x）并分成两部分（分别有1到14共14个样本和15到28共14个样本），然后ls y x p：
b. 利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为= 331721.5。
c. 利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为= 5899249。
d. 计算f统计量：＝5899249/331721.5=17.7837。
取时，查f分布表得，所以存在异方差性。
white检验。
a.建立回归模型：ls y c p x，回归结果如图。
图5.5 中国货币流通量二元模型回归结果图。
b. 在方程窗口上点击view\residual\test\white heteroskedastcity,检验结果如图：
图5.6 white检验结果。
其中f值为辅助回归模型的f统计量值。取显著水平，由于，所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。
反之，则认为不存在异方差性，这里的0.000215<0.001858，即认为存在异方差。
park检验。
a. 建立回归模型（结果如white检验回归结果图所示）。
b. 生成新变量序列：genr lne2 = log(resid^2)
genr lnx = log(x) genr lnp = log(p)
b.建立新残差序列对解释变量的回归模型：ls lne2 c lnx lnxp，图5.7 park检验回归模型。
从上图所示的回归结果中可以看出，lnx的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
gleiser检验（gleiser检验与park检验原理相同）
a. 建立回归模型（结果同图white检验回归结果图所示）。
b. 生成新变量序列：genr e=abs(resid)
c. 分别建立新残差序列（e）对各解释变量（x,x^2, x^(-1)）的回归模型：
ls e c x p，回归结果如下所示：a.
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