实验报告7-虚拟变量
编号：
学年第
实 验 报 告
实验课程名称 虚拟变量模型
专 业 班 级 资产评估1101
学生 学号 31105073
学 生 姓 名 方申慧
实验指导教师 董美双
实验名称 多重共线性检验与修正 指导老师 董美双 成绩 专业 资产评估 班级 1101 姓名 方申慧 学号 31105073
一、实验目的
目的：通过实验，理解并掌握虚拟变量模型的意义、建模的方法、虚拟变量引入的原则和技巧等。
要求：熟练掌握虚拟变量引入的加法方式和乘法方式，并正确解读和分析回归结果。
首先做例题8-10，按步骤分析季节性因素的影响；然后利用上证指数的数据分析股市周效应（周1-周5任选），或者自己收集数据按上面的步骤做一遍，把结果输出到word文档中。
步骤： 例题8-10
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 09:12 Sample: 1982:1 1988:4 Included observations: 28
C T D1 D2 D3
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid
2431.198 48.95067 1388.091 201.8415 85.00647
93.35790 4.528524 103.3655 102.8683 102.5688
26.04170 10.80941 13.42896 1.962136 0.828775
0.0000 0.0000 0.0000 0.0620 0.4157 760.2102 13.51019 13.74808
0.945831 Mean dependent var 3559.718 0.936411 S.D. dependent var 191.7016 Akaike info criterion 845238.2 Schwarz criterion
1
Log likelihood -184.1426 F-statistic 100.4000 Durbin-Watson stat
1.215758 Prob(F-statistic)
0.000000
D2，D3不显著，D1显著 所以剔除D2，D3
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 09:17 Sample: 1982:1 1988:4 C 2515.862 78.55127 32.02828 0.0000 T 49.73300 4.677660 10.63203 0.0000 D1
1290.910
87.26062
14.79373
0.0000 R-squared
0.936688 Mean dependent var 3559.718 Adjusted R-squared 0.931623 S.D. dependent var 760.2102 S.E. of regression 198.7868 Akaike info criterion 13.52330 Sum squared resid 987904.7 Schwarz criterion 13.66604 Log likelihood -186.3262 F-statistic 184.9359 Durbin-Watson stat
1.403341 Prob(F-statistic)
0.000000
y∧
=2515.86+49.73t+1290.91D1t(32.03)(10.63)(14.79)
R
2
=0.9316,S.E.=198.7,F=184.9
模型效果显著
第一季度模型：y=2515.86+49.73t
第二，三，四季度模型：y=2515.86+1290.91+49.73t
利用上证指数的数据分析股市周效应（周1-周5任选）
时间
y t D1 D2 D3
D4
2013-09-23,一 2221.04 146 1 0 0 2013-09-24,二 2207.53 147 0 1 0 2013-09-25,三 2198.51 148 0 0 1 2013-09-26,四 2155.81 149 0 0 0 2013-09-27,五 2160.03 150 0 0 0 2013-09-30,一 2174.67 151 1 0 0 2013-10-08,二
2198.2
152
1
2
0 0 0 1 0 0 0
2013-10-09,三 2211.77 153 2013-10-10,四 2190.93 154 2013-10-11,五 2228.15 155 2013-10-14,一 2237.77 156 2013-10-15,二 2233.41 157 2013-10-16,三 2193.07 158 2013-10-17,四 2188.54 159 2013-10-18,五 2193.78 160 2013-10-21,一 2229.24 161 2013-10-22,二 2210.65 162 2013-10-23,三 2183.11 163 2013-10-24,四 2164.32 164 2013-10-25,五 2132.96 165 2013-10-28,一 2133.87 166 2013-10-29,二 2128.86 167 2013-10-30,三 2160.46 168 2013-10-31,四 2141.61 169 2013-11-01,五 2149.56 170 2013-11-04,一 2149.63 171 2013-11-05,二 2157.24 172 2013-11-06,三 2139.61 173 2013-11-07,四 2129.4 174 2013-11-08,五 2106.13 175 2013-11-11,一 2109.47 176 2013-11-12,二 2126.77 177 2013-11-13,三 2087.94 178 2013-11-14,四 2100.51 179 2013-11-15,五 2135.83 180 2013-11-18,一 2197.22 181 2013-11-19,二 2193.13 182 2013-11-20,三 2206.61 183 2013-11-21,四 2205.77 184 2013-11-22,五 2196.38 185 2013-11-25,一 2186.11 186 2013-11-26,二 2183.07 187 2013-11-27,三 2201.07 188 2013-11-28,四 2219.37 189 2013-11-29,五 2220.5 190 设周五为基础性变量
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/30/13 Time: 13:33
Sample(adjusted): 9/23/2013 11/29/2013
0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0
Variable C T D1 D2 D3 R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient 2185.181 -0.636933 10.30782 10.92698 5.262800 Std. Error 17.71836 0.463976 19.03243 18.99280 18.96445 t-Statistic 123.3286 -1.372773 0.541592 0.575322 0.277509 Prob. 0.0000 0.1777 0.5912 0.5684 0.7829 0.072773 Mean dependent var 2175.102 -0.046102 S.D. dependent var 40.18147 Akaike info criterion 62967.48 Schwarz criterion -226.8357 F-statistic 0.288024 Prob(F-statistic)
39.28610 10.34825 10.58914 0.612183 0.691087
y=2185.181-0.636933t+10.30782D1+10.92692D2+5.262800D3-3.643600D4t(123.3286)(-1.372773)(0.541592)(0.575322)(0.277509)(-0.192301)R=0.072,S.E.=40.18147,F=0.612183
在0.05的显著性水平下，系数D没有通过检验
2∧
.181-0.636933t 周五模型：y=2185
-0.636933t 周一周二周三周四模型：y=2215.322
∧
∧
4