接着建立散点图考察中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数之间的相关关系。
输入命令：LS Y C P X，如图4—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Y与居民消费水平指数P的一元模型中：
AIC?16.35758 SC?16.45715
在中国货币流通量Y与贷款额X的一元模型中：
AIC?17.97537 SC?18.07495
在中国货币流通量Y与居民消费水平指数P、贷款额X的二元模型中：
AIC?15.69870 SC?15.84806
模型参数估计所建立的回归方程为：
Y??5479.07?35.5132P?0.02258X
(817.868)(2.7558)(0.005139) (4.3943)
t?(?6.6992)(12.8869)R2?0.9983R?0.9981（6）模型检验 ? 经济意义检验
2F?5073.703
中国货币流通量Y与居民消费水平指数P、贷款额X均成正相关，即当贷款额不变时，居民消费水平指数增加1单位，中国货币流通量增加35.5132单位；当居民消费水平指数不变时，贷款额增加1单位，中国货币流通量增加0.02258单位，这符合经济现实意义。
? 拟合优度检验
由R2?0.9983R?0.9981与1十分接近，说明其拟合优度很好。 ? F检验
针对H0:?1??2?0，给定显著性水平??0.05，在F分布表中查出自由度为2和17的临界值F0.05(2,17)?3.59。由于F?5073.703?3.59，应拒绝原假设
2H0，说明回归方程显著，即认为居民消费水平指数（P）和贷款额（X）对中国货币流通量（Y）有显著影响。
? t检验
分别针对H0:?j?0(j?1,2)，给定显著性水平??0.05，查t分布表得自由度为17临界值t0.025(17)?2.110。对应的统计量分别为(12.8869)(4.3943)，
t1,t2?t0.025(17)?2.110，所以通过显著性检验。
5、异方差检验
（1）参数估计
输入命令：data Y P X，LS Y C P X，如图5—1所示：
图5—1中国货币流通量二元模型EViews结果
^估计结果为：Yi??5479.07?35.5132P?0.02258X
t?(?6.6992)(12.8869)(4.3943)
R2?0.9983R?0.9981括号内为t统计量值。
2F?5073.703
回归结果表明，在1992--2011年间，Y变化的99.83%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： ①图形分析检验
A、观察货币流量（Y）与居民消费水平指数（P）与贷款额（X）的相关图。 输入命令：SCAT P Y，如图5—2所示：
图5—2 中国货币流通量一元模型相关图
从上图中可以看出，随着居民消费水平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。
输入命令：SORT P
LS Y C P，如图5—3所示：
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