第三次上机内容教学目的：1、掌握普通最小二乘法的估计方法，并对OLS回归结果进行解释；正确理解回归系数的含义；2、进行回归分析：参数估计、显著性检验及置信区间计算。运用命令估计参数的置信区间。教学内容：一、普通最小二乘法方法1：在命令窗口，直接输入“LS因变量C自变量”，中间用空格隔开，多个自变量之间也用空格隔开。方法2：点Object/NewObject/Equation，出现对话框：在EquationSpecification内填入方程（不带扰动项）；在EstimationSettings中填入所用估计方法和样本估计区间。方法3：点Quick/EstimateEquation，同上填写对话框。方法4：在工作文件内，按被解释变量、各解释变量图标的次序取定（按住Ctrl，用鼠标逐个选），对它们双击左键后，再点OpenEquation，出现对话框，根据习惯，将C放在被解释变量与解释变量之间，其它填充同上方法。在OLS输出结果中，注意以下项目：1）各解释变量的系数估计及其t值、样本标准差和p值分别是多少，它们分别是如何定义的，分别有什么意义，怎样对系数进行检验；各估计参数的置信区间2）对回归方程显著性进行检验的统计量是什么，方程拟合优度检验量是什么，如何定义的？3）指出回归方程的标准差、残差平方和、被解释变量的均值和标准差,分别写出它们的确定公式。并用Eviews表示计算过程。二、估计参数的置信区间（选用上机实习案例P23页表2-2数据）1.先做OLS估计，2.估计X系数B295%的置信区间，在命令窗口打：scalarlx2=c(2)-@qtdist(0.975,8)*@stderrs(2)可获得置信区间下限值，同样上限值用命令:scalarrx2=c(2)+@qtdist(0.975,8)*@stderrs(2)三、上机实习案例表2-2美国家庭收入（X）和数学成绩（Y）(Page23)（1）由表中的相关数据，求回归方程。t值写在相应系数的下方，并用小括号括起来。此处，你计算的t值是在什么原假设之下？（2）对斜率系数进行检验，说明其意义。（3）对回归方程进行检验。（4）检验该模型中的误差项是否服从正态分布。四、课后作业1．第4页表1-1给出美国1980~2007年间城市劳动力参与率、失业率和平均小时工资的数据：由此考虑问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决定吗？这里用失业率来度量经济形势，用劳动力参与率度量劳动力的参与。(1)对劳动力参与率和失业率进行回归分析，建立回归模型；(2)从受挫工人假说和增加工人假说的角度来分析回归系数的经济学含义，检验其经济意义；(3)对回归方程进行统计检验；(4)当在模型中还考虑平均小时工资时，重给出回归模型...
