计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告(一)
计量经济学实验报告(一)
一、实验背景
计量经济学实验是一种采用经济理论和方法来设计实验的经济研究方法。
经济实验的主要目的是检验经济理论，比如检验假设和改进预测。
它还可以用于定性评价和定量评价政策方案和市场动态，以及验证行为经济学理论。
二、实验内容
本次实验通过一组独立的在线调查来研究人们对收入分配政策的态度。
调查中，受访者被要求就14种不同的收入分配政策支持、反对和中立做出反应。
这14种收入分配政策包括财政公平政策、税收和补贴政策、劳动力市场政策和参与机会政策等。
以及根据态度的强度来改变互动形式，不同类型的回答有不同的加分，比如更强烈的支持会比中立的有更多分数。
三、实验结果
实验结果显示，在14种收入分配政策中，受访者大部分表示支持或者反对。
最受支持的是劳动力市场政策，而最受反对的是税收和补贴政策。
同时，实验还发现，这14种收入分配政策受实验者支持或反对的原因大部分是经济实惠：如果一个政策能够为普通大众带来经济实惠，这个政策很可能受到受访者的支持。
此外，一些政策因其有助于实现平等收入而受到支持。
四、实验结论
本次实验结论清楚地表明，受访者支持或反对收入分配政策跟经济实惠有关。
当人们普遍受益于收入分配政策时，他们很可能支持这种政策。
另外，实验还发现，有些政策受支持的原因还在于它们有助于实现平等收入的目的。
本次实验不仅对计量经济学的理论和方法提供了有价值的信息，而且还为构建经济实证提供了重要的参考意见。
可以认为，经过本次实验的进一步检验和优化，可以发现更详细、更准确的数据，以便进一步检验和发展计量经济学的理论与方法。
计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告1计量经济学实验报告1引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学方法来研究经济现象。
实验是计量经济学中常用的研究方法之一，通过对实际数据的收集和分析，可以验证经济理论的有效性和预测能力。
本实验报告旨在介绍我所进行的计量经济学实验，并对实验结果进行分析和讨论。
实验目的：本次实验的目的是研究某地区居民消费支出与个人收入之间的关系。
通过收集一定数量的样本数据，建立经济模型，以探究消费支出与个人收入之间的相关性，并验证是否存在所谓的“边际消费倾向”。
实验设计：为了收集样本数据，我设计了一份问卷调查，涵盖了个人收入、家庭人口、教育水平、职业等多个方面的信息。
通过随机抽样的方式，我在某地区抽取了300个样本，并对这些样本进行了调查。
在调查过程中，我还请教了一些经济学专家，以确保问卷设计的合理性和可靠性。
实验结果：通过对样本数据的分析，我得出了以下几个重要的实验结果：1. 个人收入与消费支出呈正相关关系：根据统计分析，我发现个人收入与消费支出之间存在显著的正相关关系。
也就是说，个人收入越高，消费支出也越高。
这与经济学理论中的边际消费倾向相一致，即收入增加一单位时，消费支出增加的单位。
2. 家庭人口对消费支出的影响：我发现，家庭人口对消费支出有一定的影响。
在其他条件相同的情况下，家庭人口较多的家庭，其消费支出较高。
这可能是因为家庭人口较多，生活成本较高，因此需要更多的消费支出。
3. 教育水平与消费支出的关系：通过数据分析，我发现教育水平与消费支出之间存在一定的正相关关系。
受过高等教育的人群，其消费支出相对较高。
这可能是因为受过高等教育的人更有可能获得较高的收入，从而有更多的消费能力。
实验讨论：通过本次实验，我得出了一些对于经济学理论的验证和解释。
首先，个人收入与消费支出之间的正相关关系，说明了边际消费倾向的存在。
这对于经济学理论的解释和政策制定具有重要意义。
其次，家庭人口和教育水平对消费支出的影响，也提醒我们在研究经济现象时，需要考虑到个体背景和环境因素的影响。
计量经济学实验报告及心得体会
1.建立模型
本例中我们假设拟建立如下一元回归模型Y=
Dependent Variable: Y
MethoLeabharlann : Least SquaresDate:04/07/12Time:11:19
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
2、模型检验
从回归估计的结果来看，D.W= 1.931058模型拟合较好。可决系数R=0.901826，表明城镇居民人均消费支出的变化的90.1826%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t（29）=2.05，且该斜率值满足0<0.674007<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程进行一元线性回归分析，经济，拟合优度，参数显著性，和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择workfile frequeney的类型为annaul，在start date中输入1978，在end date中输入2006，单击“ok”。
⑵导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.1，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“B4”，在”name for series or number of series if names in file”中填“y”单击“ok”
2. 导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.3，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“g3”，在”name for series or number of series if names in file”中填“x”单击“ok”
计量经济学实验报告1(共6篇)
篇一：计量经济学实验报告 (1)计量经济学实验基于eviews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：基于e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（gdp）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。
二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。
对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。
另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。
计量经济学实验报告
实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列（图1-8所示）。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
在命令窗口中依次键入以下命令：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)利用SCAT命令绘制X、Y的相关图加，两者大体呈线性变化趋势。
利用PLOT命令绘制趋势图从图中可以看出，我国1985－1998年间税收收入与GDP都大体呈指数增长趋势。
在序列和数组窗口观察变量的描述统计量数组描述统计量窗口单独变量序列描述统计量窗口存贮工作文件存贮若干个变量将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中选择要保存的一个或多个变量，点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Export/Write Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中指定存贮路径和存贮的文件格式（图1-25），若存贮成文本文件则选择Text-ASCII，若存贮成Excel文件则选择Excel.xls，再点击保存按钮，弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图1-26），点击OK按钮即可在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。
实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型估计线性回归模型一元线性Y=0.0946x+987.5417残值残值残值半对数函数模型LS log(Y) C xY=7.5086+2.07x*10^-5残值二次函数模型Y=5.58x*10^-7+0.046x+1645.7 残值模型比较四个模型的经济意义都比较合理T检验。
计量经济学实验报告1_心得体会
计量经济学实验报告1_心得体会第一篇：计量经济学实验报告1_心得体会计量经济学实验心得本次比赛的收获、体会、经验、问题和教训：通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。
在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。
虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。
通过这次实验让我受益匪浅。
这次操作后，对Eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。
使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟，同时使我对计量经济学产生兴趣。
计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。
但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。
学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要有：对EVIES软件的熟练操作与应用的同时增长了见识，学会了团队与协作的力量。
第二篇：计量经济学实验报告目录(一)研究背景.................................................................................................................2(二)理论来源.................................................................................................................2(三)模型设定.................................................................................................................2(四)数据处理 (2)1.数据来源.............................................................................................................2 2.解释变量的设置.................................................................................................3(五)先验预期.. (3)1.经验预期.............................................................................................................3 2.散点图分析.........................................................................................................3(六)参数估计.................................................................................................................4(七)显著性检验.............................................................................................................5(八)正态性检验.............................................................................................................5(九)M WD检验..............................................................................................................5(十)相关系数.................................................................................................................7(十一)虚拟变量.............................................................................................................7(十二)异方差检验、修正 (8)1.图形检验.............................................................................................................82.格莱泽检验.........................................................................................................93.帕克检验...........................................................................................................104.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验.......................................................................................11(十三)自相关检验.......................................................................................................11 1.图形法...............................................................................................................11 2.德宾-沃森d检验.............................................................................................12(十四)最终结果.. (12)(一)研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。
计量经济学实验报告范文
计量经济学实验报告范文一：各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均消费支出的数据（单位：元）地区Y X9439.63 6399.27天津7010.06 3538.314293.43 2786.773665.66 2682.573953.1 3256.154773.43 3368.164191.34 3065.444132.29 3117.4410144.62 8844.886561.01 4786.158265.15 6801.63556.27 2754.045467.08 4053.474044.7 2994.494985.34 3621.573851.6 2676.413997.48 30903904.2 3377.385624.04 4202.32 广西3224.05 2747.473791.37 2556.563509.29 2526.73546.69 2747.272373.99 1913.712634.09 2637.182788.2 2217.622644.69 2559.592328.92 2017.212683.78 2446.53180.84 2528.76 新疆3182.97 2350.58二．参数估计：Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 11/11/11 Time: 08:22 Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 179.1916 221.5775 0.808709 0.4253Y 0.719500 0.045700 15.74411 0.0000R-squared 0.895260Mean dependent var3376.309Adjusted R-squared 0.891649S.D. dependent var1499.612S.E. of regression 493.6240Akaike info criterion15.30377Sum squared resid 7066274.Schwarz criterion15.39628Log likelihood -235.2084F-statistic247.8769Durbin-Watson stat 1.461684Prob(F-statistic)0.000000 根据回归结果，则模型估计的结果为：Xˆi=179.1916 + 0.719500 Y i(0.808709 ) (15.74411)R2=0.895260 F= 247.8769三．检验模型的异方差：（一）图形法1）绘制e t2对Yt的散点图即E2对Yt的散点图：2）判断：由此散点图可知残差平方e i2对解释变量Y 的散点图主要分布在图像中的下三角部分，大致可以看出残差平方e i2随着Yi的变动成增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差，但是否确实存在异方差还寻妖进一步的检验。
计量经济学综合实验报告74p
【实验总结】本次试验，我们主要是根据数据，利用Eviews软件进行分析，如果两变量基本符合线性关系就可建立一元线性计量模型，用普通最小二乘法进行模型求解，再对求解出的模型进行经济意义检验，拟合优度检验和t检验。
从可决系数R2的大小可以判断模型的拟合效果，可决系数越大拟合程度越高。还可以把城市与农村的消费总体回归模型进行比较，都可发现收入提高消费也随之增加，只不过城市与农村居民的收入增加的部分用于消费的比例不同，城市的该比例小于农村的。
（2058.070)（0.117317）
t=（1.705711）（4.273477）
R2=0.533019 F=18.26260 n=18
6、对ce为被解释变量，di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验，拟合优度检验和t检验。
（1）经济意义检验：所估计参数β1=3510.472，β2=0.501352，说明可支配收入增加1元，平均说来可导致城市居民消费支出增加0.501352元。
6、用加权最小二乘法消除异方差性。
【实验数据】
1、附表5，2011年河南省18个省辖市城市居民消费支出CE与可支配收入DI数据。
2、附表5，2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出LE与纯收入NI数据。
【实验步骤】
城市居民：
1、用Eviews创建变量CE、DI，输入样本数据，、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“data ce di”回车 ，从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可。
2、设定一元线性回归模型的具体形式，预计回归系数的符号；
3、用普通最小二乘法求解模型；
4、对模型的解进行经济理论检验和统计检验；
5、对模型进行结构分析；
6、用模型进行预测分析。
计量经济学实验一
2017—2018第二学期计量经济学实验报告实验（一）：一元回归模型实验学号：姓名：专业：经济学类选课班级： A01 实验日期：2018/05/07 实验地点： 05021、家庭消费支出（Y ）、可支配收入（2X ）、个人个财富（2X ）设定模型如下：i i i i X X Y μβββ+++=22110 回归分析结果为：LS // Dependent Variable is Y Date: 18/4/02 Time: 15:18 Sample: 1 10Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob. C 24.40706.9973 ___3.4881_____ 0.01012X - 0.3401 0.4785 ___-_0.7108____ 0.5002 2X 0.0823 0.0458 1.7969 0.1152 R-squared ___0.9615_____ Mean dependent var111.1256Adjusted R-squared0.9504S.D. dependent var 31.4289S.E. of regression ___6.5436____ Akaike info criterion4.1338Sum squared resid 342.5486 Schwartz criterion 4.2246 Log likelihood- 31.8585 F-statistic 87.3339Durbin-Watson stat2.4382Prob(F-statistic)0.0001补齐表中划线部分的数据（保留四位小数）；并写出回归分析报告。
2、根据有关资料完成下列问题： LS // Dependent Variable is Y Date: 11/12/02 Time: 10:18 Sample: 1978 1997 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob. C 858.310867.12015 _____12.7877___0.0000X 0.100031 _____0.0022___ 46.04788 0.0000R-squared __0.9916__ Mean dependent var 3081.157Adjusted R-squared0.991115 S.D. dependent var 2212.591S.E. of regression __202.9982_ Akaike info criterion10.77510Sum squared resid 782956.8 Schwartz criterion 10.87467 Log likelihood- 134.1298F-statistic ___21230.46934_____Durbin-Watson stat 0.859457 Prob(F-statistic) 0.000000（其中：X —国民生产总值；Y —财政收入）（1） 补齐表中的数据（保留四位小数），并写出回归分析报告；（2）解释模型中回归系数估计值的经济含义；答：C=858.3108表示当国民生产总值等于0时，财政收入等于858.3108。
计量经济学实验报告1
《计量经济学》课程实践报告1系部：经济与管理系专业：国际经济与贸易任课教师：祖辉老师年级班级： 2013级 2班组员：舒冠、淑琴、梁湘、冬雪税收收入影响因素分析—基于Eviews模型的经济计量分析一、意义1960年以来，中国的经济基本处于高速增长之中。
经济增长的高速发展，势必会影响国家财政政策和国家福利水平。
而税收作为国家财政收入中最主要的部分对这些政策的实施也会有很大的影响。
近些年来，国家的税收也受到多种因素的影响。
经济发展水平决定税收收入水平，税收同时也反作用于经济。
要实现经济的持续增长，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入应尽可能的满足其实现职能的需求，同时又不至于损害经济的发展。
影响未来的需求，我们需要研究影响中国税收收入的主要原因，分析中央和地方税收收入增长的数量规律，从结构上对税收收入的影响做一个很好的了解，对于预测中国税收未来的增长趋势具有重要的作用，对于我国的社会主义现代化建设具有重要意义。
二、研究综述影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平、税收制度的设计、政府职能围等。
卫刚认为，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素；玉栋认为，影响税收收入增长的因素主要有经济增长、物价、税收政策调整和税收征管等几个方面；安体富认为，税收收入主要受价格、经济结构的变动、经济效应的变动、税收政策、财税制度、税收征管和税款虚收的影响。
以上学者都说明税收收入的影响因素是多方面的，同时都认为经济因素的重要性，但他们多集中于对税收收入影响因素的全面分析，因而对经济性影响因素分析得不够详细。
而郭庆旺认为，税收收入的经济增长弹性是 1.536，经济增长对税收增长的贡献十分明显。
国家税务总局科研所的研究结论为：在正常的经济运行状况下，经济税源提供的收入应占税收总额的70%～80%或以上；而最为直接的、显著的影响税收增长的因素是经济增长和物价水平，而且物价水平对税收收入增长的影响强于GDP的影响。
计量经济学试验报告
计量经济学试验报告实验报告实验1：单方程线性计量经济学模型的最小二乘估计和统计检验1实验目的掌握计量经济学专用软件（Eviews）使用方法，理解和正确解释输出结果。
在学习计量经济学的基本理论和方法的基础上，掌握建立计量经济模型对实际经济问题进行实证分析的方法。
运用Eviews软件完成对线形回归模型的最小二乘估计、统计检验、计量经济学检验以及进一步进行经济结构分析、经济预测和政策评价，培养发现问题、分析问题、解决问题的能力。
2实验软件Eviews5.03实验数据甲商品从1988―2021年的销售量Y/千个，价格X1 /（元/个），售后服务支出X2 /万元年份 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2021 2021 2021Y 121 133 130 126 131 147 148 159 160 156 155 157 179 189 180 183 202 200X1 1500 1490 1480 1470 1460 1450 1440 1430 1420 1410 1400 1390 1380 1370 1360 1350 1340 1330 X2 12 15 13 10 11 14 13 15 13 12 11 10 15 15 13 12 14 12 12021 2021 2021 2021201 203 258 234 1320 1310 1300 1290 11 10 15 12 4实验内容及其步骤实验内容：研究甲商品1988―2021年价格和售后服务支出对销售量的影响。
其中，销售量Y、价格X1、售后服务支出X2的数据如上所示。
建立多元线性计量经济学回归模型为：Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + μi实验步骤：1、建立工作文件：双击Eviews，进入Eviews主界面在主菜单上依次点击File → New → Workfile,出现Workfile对话框，在workfile frequency中选择Annual,在Start里输入起始日期1988，在End里输入结束日期2021。
计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告1
实验名称：消费者行为实验
实验目的：通过本次实验，我们想了解消费者在不同价格下的
购买行为及其对市场供求关系的影响。
实验步骤：
1. 确定实验条件：我们在同一时间段内，在同一地点内展开实验，实验环境保持不变，商品名称为饮料。
2. 设定实验价位：我们将饮料的售价设定为10元、8元、6元、4元及2元五个价位。
3. 开始实验：我们分别让100人在不同价格下购买饮料，记录
下每个价位下的销售量。
4. 数据归集：我们将每个价位下的销售量进行汇总，得到销售
量数据表。
5. 制作图表：根据销售量数据表，我们制作了销量-价格的散点图，并根据数据拟合出销量的价格函数。
6. 结果分析：通过销量数据表和散点图以及销量的价格函数，
我们可以看出在价格上涨的情况下，销售量会随之下降，反之亦然。
实验结论：消费者对物品的需求在很大程度上受到价格的影响，价格上涨会导致销量下降，价格下跌则会导致销量上升。
这一规
律符合市场供求关系的基本原理，即需求量与价格成反比例关系。
实验展望：在今后的实验中，我们将继续探究不同品类、品牌
的商品对消费者行为的影响，并根据实验结果为经济决策提供有
用的数据依据。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告实验一：一元线性回归模型题目：已知某城镇居民年人均可支配收入X，研究它与人均消费性支出Y之间的关系。
实验目的：通过了解19805年~1998年的样本观测值，得到一元线性回归模型、以此得到1999、2000年的人均消费性支出的预测值。
实验时间：10月12日（星期三）实验地点：科技楼3楼实验内容：1，主菜单－File―New－Workfile打开工作文件范围选择框，选择Annual，分别输入1980，20002，主菜单－Quick－Sample在打开的当前的样本区间选择框中分别输入1980，1998。
3，主菜单－Quick－Empty Group打开空白表格数据窗口，分别输入变量Y，X的数据。
4，主菜单－Quick－Estimate Equation打开估计模型对话框，选择Least Squares,输入Y CX。
下面是Eviews的估计结果：得到回归方程为：Y =283.84+0.51X5，主菜单－Quick－Sample在打开的当前样本区间选择框中分别输入1980，20006，主菜单－Quick－Empty Group编辑变量X的数据，输入X1999，X2000年的实际值。
在回归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击Forecast命令，预测结果变量名的缺省选择为YF，选择静态预测，点击ok。
得到1999，2000年的城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.89和1424.05.实验二：二元线性回归方程模型实验目的：通过了解学生用于购买书籍及课外读物的支出与本人受教育年限和其家庭收入水平有关，了解预测当学生的受教育年限为10年，家庭月可支配收入为480元时，该学生全年购买书籍以及课外读物的支出。
实验时间：10月26日（星期三）实验地点：科技楼3楼实验内容：1，主菜单－File―New－Workfile打开工作文件范围选择框，选择Integer date，分别输入1，192，主菜单－Quick－Sample在打开的当前的样本区间选择框中分别输入1，18。
计量经济学实验报告_4
《计量经济学》课程实验报告1专业国际经济与贸易班级B谢谢谢谢姓名XXX 日期2012.9.28一、实验目的1．学会Eviews工作文件的建立、数据输入、数据的编辑和描述；2．掌握用Eviews软件求解简单线性回归模型的方法；3．掌握用Eviews软件输出结果对模型进行统计检验；4．掌握用Eviews软件进行经济预测。
二、实验内容：根据1978年到2007年的中国居民的人均消费水平和人均GDP的数据，通过模型设定，估计参数，模型检测，回归预测等步骤，分析中国全体居民的消费水平和经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性。
三、实验数据四：实验步骤：1：模型设定。
由上表分析居民人均消费水平（y）和人均GDP（x）的关系，制作散点图。
从中可以看出居民消费水平（y）和人均GDP（x）大体呈现为线性关系。
2：估计参数：利用软件eviews作简单线性分析的步骤包括以下几方面内容。
建立文件夹，首先双击eviews图标，进入主页。
在其菜单栏中点击File|new|workfile，并选择数据频率为1978和2007.输入数据：在eviews命令框中直接输入“data x y”回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的“y”，“x”下输入数据。
估计参数。
在eviews命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/12 Time:8:37Sample: 1978 2007Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 224.3149 55.64114 4.031457 0.0004X 0.386430 0.007743 49.90815 0.0000R-squared 0.988884 Mean dependent var 2175.067Adjusted R-squared 0.988487 S.D. dependent var 2021.413S.E. of regression 216.8978 Akaike info criterion 13.66107Sum squared resid 1317251. Schwarz criterion 13.75448Log likelihood -202.9161 Hannan-Quinn criter. 13.69095F-statistic 2490.823 Durbin-Watson stat 0.115812Prob(F-statistic) 0.000000若要显示回归结果的图形，在“Equation”框中，点击“Resids”,即出现剩余项、实际值、拟合值的图形：3：模型检测：包括经济意义检测和拟合有度、统计检验。
计量经济学实验报告
实验异方差性一、实验目的掌握异方差和自相关模型的检验方法与处理方法.二、实验要求1．应用教材第141页案例做异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt 检验与White检验，使用WLS法对异方差进行修正；2．应用教材第171页案例做自相关模型的图形法检验和DW检验，使用科克伦—奥克特迭代法对自相关进行修正。
三、实验原理异方差性检验：图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验、White检验与加权最小二乘法；四、预备知识Goldfeld-Quanadt检验、White检验、加权最小二乘法。
五、实验步骤【案例1】异方差性在现实经济活动中，最小二乘法的基本假定并非都能满足，本案例将讨论随机误差违背基本假定的一个方面——异方差性。
本案例将介绍：异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验；异方差模型的WLS法修正。
1、表中列出了1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入X和销售利润Y的统计资料。
2、参数估计（1）按住ctrl键，同时选中序列X和序列Y，点右键，在所出现的右键菜单中，选择open\as Group弹出一对话框，点击其上的“确定”，可生成并打开一个群对象（图 2.3.1）。
在群对象窗口工具栏中点击view\Graph\Scatter\Simple Scatter, 可得X与Y的简单散点图，可以看出X与Y是带有截距的近似线性关系。
（2）点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入y c x ，点确定即可得到回归结果从图中可以看出，残差平方对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致可以看出残差平方和随的变动呈现增大的趋势。
因此，2^i e 2^i e i X模型有可能存在异方差。
3、检验模型的异方差本例用的是1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入和销售利润，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对每一家百货零售商店的销售会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。
计量经济学实验报告1
一．预期Y和各个解释变量之间的关系
家庭书刊年支出（Y）与家庭月收入(X),户主受教育程度(T)呈线性相关关系
二. Y对X的回归
1.建立经济模型
2.在eviews中录入数据,并用最小二乘法估计参数得到回归结果,如下表
可知:
（1）线性回归方程为
（2）估计的回归系数 , 的标准误差和t值分别为
: =0
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120>t( )=1.60411
未落在了拒绝域内,故假设成立
:=0
SE( )=0.056922;t( )=5.128460取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120<t( )=5.128460
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113;
SE( )=0.056922;t( )=5.128460
(3) =0.621759 F=26.30110 n=18
经济意义解释:
当家庭月平均收入每变动一单位时,家庭书刊年消费支出就同向变动0.291923个单位
4.参数显著性检验（对回归系数的t检验）
四.模型选择及原因
应选择多元线性回归模型
原因：多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析,这样就能更全面的分析问题,结果的可信度也相对较高。
原因:多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析，这样就能更全面的分析问题，结果的可信度也相对较高。
计量经济学-实验一
实验过程
、心得或体会1. ①用Stata打开文件HTWT1.dta.
②在Stata命令窗口键入“ reg Y X ”，然后按Enten键。
③得到回归结果：
④得出的各个数值与估计方程（1-19）相同。
2. ①用Stata打开文件RATE1.dta.
②在Stata命令窗口键入“ reg RATING EASE HOT ” ，然后按Enten键。
④得出的各个数值与估计方程（1-28）相同。
3. ①用Stata打开文件FINAID2.
②在Stata命令窗口键入“ reg FINAID HSRANK MALE PARENT ” ，然后按Enten键。
③得到回归结果：
④得出的各个数值代入估计方程，与课本的例题略有出入，但相差不大。
⑤用Stata打开文件TABLE2.1.
⑥在Stata命令窗口键入“ reg Y X ” ，然后按Enten键。
4.①收集数据：
②汇总数据：
③进行回归：
④0.2表示体重每增加1磅身高增加0.2英尺。
不一样；因为方程（2-6)的被解释变量是WEIGHT，解释变量是HEIGHT；而这个估计方程的被解释变量是HEIGHT，解释变量是WEIGHT。
⑤调整后的R方为0.8097；调整后的R方衡量的是调整了自由度后，由回归方程解释Y与它的均值的离差比例。
⑥加入MALE再进行回归得到结果：
虽然MALE的系数为0，但不能说明性别和体重没有关系；因为我的样本都是女性，MALE在方程中没有意义。
计量经济学实验报告1
经济与管理学院实验报告姓名：学号：专业：班级：课程：计量经济学合肥师范学院经济与管理学院《计量经济学》课程实验报告实验序号三实验名称自相关性分析实验组别248 模拟角色学生实验地点二教机房602指导老师未良莉实验日期2012-5-24 实验时间9:55-11:35一、实验目的及要求利用教材P77我国城乡居民储蓄存款数据，建立我国城乡居民储蓄存款一元线性回归模型，并进行自相关的检验与修正。
二、实验环境EViews 5软件三、实验内容与步骤（一）、利用以下数据进行实验（二）、打开EViews 5软件,新建workfile（三）、录入和编辑相关数据：设存款余额为y，GDP指数为x，输入录入数据命令：data y x（四）、建立以上数据的模型，并检验模型的自相关性： 1.绘制相关图，确定模型的函数形式。
Scat x y01000020000300004000050000600000100200300400500600700XY相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。
现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析。
⒉估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型 ⑴线性模型： LS Y C X (如下图） Y=-14986.43+92.50839xt (-6.7044) (13.8584)2R ＝0.9099 F ＝192.05 S.E ＝5031.85DependentVariable: Y Method: Least SquaresDate: 05/24/12 Time: 11:14Sample: 1978 1998Included observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -14986.43 2235.289 -6.704469 0.0000X 92.50839 6.675223 13.85847 0.0000R-squared 0.909977 Mean dependent var 11996.07 Adjusted R-squared 0.905239 S.D. dependent var 16346.06 S.E. of regression 5031.854 Akaike info criterion 19.97536 Sum squared resid 4.81E+08 Schwarz criterion 20.07484 Log likelihood -207.7413 F-statistic 192.0572 Durbin-Watson stat 0.161384 Prob(F-statistic) 0.000000⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y)GENR LNX=LOG(X)LS LNY C LNX （如下图）Lny=-8.075655+2.95886lnxt (-31.58887) (64.15673)2R＝0.9954 F＝4120.223 S.E＝0.1221DependentVariable:LYMethod: Least SquaresDate: 05/24/12 Time: 11:22Sample: 1978 1998Included observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -8.075655 0.255649 -31.58887 0.0000LX 2.958865 0.046119 64.15673 0.0000R-squared 0.995405 Mean dependent var 8.236497Adjusted R-squared 0.995163 S.D. dependent var 1.756767S.E. of regression 0.122176 Akaike info criterion -1.276311Sum squared resid 0.283614 Schwarz criterion -1.176833Log likelihood 15.40126 F-statistic 4116.086Durbin-Watson stat 0.702817 Prob(F-statistic) 0.000000⑶对数模型：LS Y C LNX（如下图）Y=-118136+23604.6lnxt(-6.499561) (7.198811)2R＝0.73172 F＝51.8455 S.E＝8686.431DependentVariable:YMethod: Least SquaresDate: 05/06/12 Time: 12:09Sample: 1978 1998Included observations: 21Variable CoefficientStd.Error t-Statistic Prob.C -118136.0 18175.99-6.499561 0.0000LX 23604.68 3278.970 7.198811 0.0000R-squared 0.731725 Mean dependentvar11996.07Adjusted R-squared 0.717605 S.D. dependentvar16346.06S.E. of regression 8686.431 Akaike infocriterion21.0673Sum squared resid 1.43E+09 Schwarz criterion 21.16678Log likelihood -219.2067 F-statistic 51.82288Durbin-Watson stat 0.137124 Prob(F-statistic) 0.000001⑷指数模型：LS LNY C X Lny=5.318171+0.010005x=t (23.71830) (14.94246)2R ＝0.921577 F ＝223.277 S.E ＝1.560871Dependent Variable: LNY Method: Least SquaresDate: 05/06/12 Time: 12:17 Sample: 1978 1998Included observations: 21Variable CoefficientStd. Error t-StatisticProb. C 5.318171 0.22422223.71830 0.0000 X 0.0100050.000670 14.942460.0000R-squared0.921577Mean dependentvar8.236497Adjusted R-squared 0.917450 S.D. dependent var 1.756767S.E. of regression 0.504746 Akaike info criterion 1.560871Sum squared resid 4.840607 Schwarz criterion 1.660349Log likelihood -14.38915 F-statistic 223.277Durbin-Watson stat0.142654 Prob(F-statistic)0.00000⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2 LS Y C X X221966.05485.4456.2944ˆx x y+-= =t (3.747) (-8.235) (25.886)2R ＝0.9976 F ＝3814.274 S.E ＝835.979 ⒊选择模型比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。
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《计量经济学》课程实践报告1系部：经济与管理系专业：国际经济与贸易任课教师：李祖辉老师年级班级： 2013级 2班组员：舒冠、张淑琴、梁湘、冯冬雪税收收入影响因素分析—基于Eviews模型的经济计量分析一、意义1960年以来，中国的经济基本处于高速增长之中。
经济增长的高速发展，势必会影响国家财政政策和国家福利水平。
而税收作为国家财政收入中最主要的部分对这些政策的实施也会有很大的影响。
近些年来，国家的税收也受到多种因素的影响。
经济发展水平决定税收收入水平，税收同时也反作用于经济。
要实现经济的持续增长，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入应尽可能的满足其实现职能的需求，同时又不至于损害经济的发展。
影响未来的需求，我们需要研究影响中国税收收入的主要原因，分析中央和地方税收收入增长的数量规律，从结构上对税收收入的影响做一个很好的了解，对于预测中国税收未来的增长趋势具有重要的作用，对于我国的社会主义现代化建设具有重要意义。
二、研究综述影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平、税收制度的设计、政府职能范围等。
李卫刚认为，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素；孙玉栋认为，影响税收收入增长的因素主要有经济增长、物价、税收政策调整和税收征管等几个方面；安体富认为，税收收入主要受价格、经济结构的变动、经济效应的变动、税收政策、财税制度、税收征管和税款虚收的影响。
以上学者都说明税收收入的影响因素是多方面的，同时都认为经济因素的重要性，但他们多集中于对税收收入影响因素的全面分析，因而对经济性影响因素分析得不够详细。
而郭庆旺认为，税收收入的经济增长弹性是 1.536，经济增长对税收增长的贡献十分明显。
国家税务总局科研所的研究结论为：在正常的经济运行状况下，经济税源提供的收入应占税收总额的70%～80%或以上；而最为直接的、显著的影响税收增长的因素是经济增长和物价水平，而且物价水平对税收收入增长的影响强于GDP的影响。
胡才君认为GDP与税收收入负相关，进出口总额、全国城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量与税收收入正相关。
而欧阳若澜认为，GDP、财政支出和商品零售价格指数3个三个指标与税收收入存在正相关关系。
李鑫又认为影响我国税收增长的主要因素是财政支出和商品价格水平。
以上文献对影响税收收入经济性因素的一个或几个方面进行了分析，而且由于数据选取不同和分析问题的角度不同，得出的结果在揭示各经济性影响因素对税收收入的影响的程度方面还存在争议：在影响税收收入的经济性因素中各个因素对税收收入增长的贡献率是多少？占多少比重？因此，本文将重点研究影响税收收入的经济性因素，对其进行细分并进行相应的实证研究。
根据前人的理论分析和数据的可得性等，本文从实证的角度，选取税收收入、GDP、财政支出、商品零售价格指数和进出口总额5个指标做多元回归模型，并采用计量分析工具对影响因素进行分析。
三、实证分析1、指标的选取：根据可操作性和科学性的原则,以及上文对税收收入的定性分析,选取税收收入为被解释变量，在模型中用“Y”表示;选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数、进出口总额为解释变量，在模型中用分别用“ X1”“X2”“X3”“X4”表示;原始数据主要来源于中国统计年鉴,数据采集的时间跨度为1960-2014年。
2、模型的设定与数据的选取：（1）模型设定：研究影响中国税收未来增长的主要原因，需要考虑以下几个方面的内容：A、对固定资产投资资金来源的衡量，用什么数据来表现呢？我们选用中国税收收入作为被解释变量（y）分析影响中国税收未来增长的主要原因。
B、数据性质的选择。
考虑到截面数据受到制约，时间序列数据更加合理，所以本项目选择了1960年到2014年的时间序列数据来建立模型。
C、影响因素的分析。
从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉，所以经济整体增长是影响中国税收未来增长的主要原因的主要影响因素，所以选用国内生产总值（GDP）作为经济整体增长水平的代表。
除此之外，根据经济理论，还有众多因素会影响中国税收未来增长的主要原因：首先，公共财政的需求。
税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出了要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求（即财政支出）对当年的税收收入可能会产生影响，但是其数据获得比较困难，因为公共财政的需求与财政支出关系密切，所以选择财政支出作为其代表。
其次，物价水平。
居民的收入水平、消费水平与物价水平有一定的关系，我们选择商品零售价格指数作为物价水平的代表。
再次，进出口总额。
进出口的收入水平与税收收入存在一定的联系，关系到关税收入，所以我们选择进出口总额来作为解释变量。
因此，准备将“国内生产总值（X1）”、“财政支出（X2）”“商品零售价格指数（X3）”、“进出口总额（X4）”作为解释变量建立模型。
D、模型形式的设计我们将方程形式设定为二次型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u然后将影响因素以某种方式引入模型。
（2）数据：对税收收入影响因素的模型分析单位：亿元注：表中数据均来自《中国统计年鉴》年份税收收入（亿元）Y国内生产总值（亿元）X1财政支出（亿元）X2商品零售价格指数（%）X3进出口总额（亿元）X4 1960230.651457.50643.68103.10128.40 1961158.761220.90356.09116.2090.70 1962162.071151.20294.88103.8080.90 1963164.311236.40332.0594.1085.70 1964182.001455.50393.7996.3097.50 1965204.301717.20459.9797.30118.40 1966221.961873.10537.6599.70127.10 1967196.631780.30439.8499.30112.20 1968191.561730.20357.84100.10108.50 1969235.441945.80525.8698.90107.00 1970281.202261.30649.4199.80112.90 1971312.562435.30723.1799.30120.90 1972317.022530.20765.8699.80146.90 1973348.952733.40808.78100.60220.50 1974360.402803.70790.25100.50292.20 1975402.773013.10820.88100.20290.40 1976407.962961.50806.20100.30264.10 1977468.273221.10843.53102.00272.50 1978519.283650.201122.09100.70355.00 1979537.824067.701281.79102.00454.60 1980571.704551.601228.83106.00570.00 1981629.894898.101138.41102.40735.30 1982700.025333.001229.98101.90771.30 1983775.595975.301409.52101.50860.10 1984947.357226.301701.02102.801201.00 19852040.799039.902004.25108.802066.70 19862090.7310308.802204.91106.002580.40 19872140.3612102.202262.18107.303084.20 19882390.4715101.102491.21118.503821.80 19892727.4017090.302823.78117.804155.90 19902821.8618774.303083.59102.105560.10 19912990.1721895.503386.62102.907225.80 19923296.9127068.303742.20105.409115.60 19934225.3035524.304642.30113.2011271.00 19945126.8848459.605792.62121.7020381.90 19956038.0461129.806823.72114.8023499.90 19966909.8471572.307937.55106.1024133.80 19978234.0479429.509233.56100.8026967.20 19989262.8084883.7010798.1897.4026849.70 199910682.5890187.7013187.6797.0029896.30 200012581.5199776.3015886.5098.5039273.20 200115301.38110270.4018902.5899.2042183.60 200217636.45121220.0022053.1598.7051378.20 200320017.31136564.6024649.9599.9070483.50 200424165.68160714.4028486.89102.8095539.10 200528778.54185895.8033930.28100.80116921.80 200634804.35217656.6040422.73101.00140974.00 200745621.97268019.4049781.35103.80166863.70 200854223.79316751.7062592.66105.90179921.47 200959521.59345629.2076299.9398.80150648.66 201073210.79408903.0089874.16103.10201722.15 201189738.39484123.50109247.79104.90236401.95 2012100614.28534123.50125952.97102.00244160.20 2013110530.70588018.80140212.10101.40258168.90 2014119158.05636138.70151661.54101.00264334.49 3、实证分析：将方程形式设定为二次型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u（1）、多重共线性EVIEWS的最小二乘估计结果为Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/03/15 Time: 21:06Sample: 1960 2014Included observations: 55Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -3423.792 1285.933 -2.662498 0.0104X1 -0.001967 0.007001 -0.281029 0.7798X2 0.686652 0.020934 32.80123 0.0000X3 32.48411 12.43558 2.612191 0.0118X4 0.061793 0.006747 9.158655 0.0000R-squared 0.999720 Mean dependent var 16116.57Adjusted R-squared 0.999697 S.D. dependent var 29942.14S.E. of regression 521.1390 Akaike info criterion 15.43642Sum squared resid 13579295 Schwarz criterion 15.61890Log likelihood -419.5015 Hannan-Quinn criter. 15.50699F-statistic 44552.34 Durbin-Watson stat 1.506966Prob(F-statistic) 0.000000经济意义检验：从回归的结果可以看出，财政支出（X2）、商品零售价格指数（X3）、进出口总额（X4）符号均为正，符合经济意义。