计量经济学范本
计量经济学范本
计量经济学范本第⼋章虚拟变量⼀、单选题：1、虚拟变量模型i i i D Y µβα++=中，i Y 为居民的年可⽀配收⼊，i D 为虚拟解释变量，i D =1代表城镇居民，i D =0代表⾮城镇居民。
当i µ满⾜古典假设时，则α==)0|(i i D Y E 表⽰（ B ）A 、城镇居民的年平均收⼊，B 、⾮城镇居民的年平均收⼊，C 、所有居民的年平均收⼊，D 、其他；2、虚拟变量模型i i i D Y µβα++=中，i Y 为居民的年可⽀配收⼊，i D 为虚拟解释变量，i D =1代表城镇居民，i D =0代表⾮城镇居民。
当i µ满⾜古典假设时，则βα+==)1|(i i D Y E 表⽰（ A ）A 、城镇居民的年平均收⼊，B 、⾮城镇居民的年平均收⼊，C 、所有居民的年平均收⼊，D 、其它；3、在没有定量解释变量的情形下，以加法形式引⼊虚拟解释变量，主要⽤于（ C ）。
A 、共线性分析， B 、⾃相关分析，C 、⽅差分析，D 、其它4、如果你有连续⼏年的⽉度数据，如果只有2、4、6、8、10、12⽉表现季节类型，则需要引⼊虚拟变量的个数是（ B ）。
A 、模型中有截距项时，引⼊12个，B 、模型中有截距项时，引⼊5个C 、模型中没有截距项时，引⼊11个，D 、模型中没有截距项时，引⼊12个 5、下列不属于常⽤的虚拟变量模型是（ D ）；A 、解释变量中只包含虚拟变量，B 、解释变量中既含定量变量⼜含虚拟变量，C 、被解释变量本⾝为虚拟变量的模型，D 、解释变量和被解释变量中不含虚拟变量。
6、考虑虚拟变量模型：i i i X D D D Y µβαααα+++++=3322110，其中=其他⼀季度011D =其他⼆季度012D =其他三季度013D ，当其随机扰动项服从古典假定时，则下列回归⽅程中表⽰⼀季度的是：（ B ） A 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,| (20312 B 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(10321 C 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(30213 D 、i i i X D D D X Y E βα+====0321)0,|(7、在含有截距项的分段线性回归分析中，如果只有⼀个属性变量，且其有三种类型，则引⼊虚拟变量个数应为（ B ）A 、 1个，D 、4个； 8、某商品需求函数为u x b b y ii i ++=10，其中y 为需求量，x 为价格。
计量经济学
但是，影响是由许多因数主成的。
99.11
辽宁
11.15
5.07
64.05
100.12
吉林
11.24
3.84
53.4
97.15
黑龙江
5.29
3.28
56.5
100.54
上海
18.15
8.18
89.3
101.58
江苏
23.92
6.22
61.9
98.95
浙江
33.85
5.92
62.3
96.69
安徽
9.2
2.56
44.8
100.25
福建
101.59
甘肃
7.33
1.96
37.15
100.54
青海
6.08
2.94
46.22
100.46
宁夏
12.4
3.29
49.82
100.99
新疆
12.32
2.99
43.54
100.97
根据上图模型估计的结果可以写成Y=246.85+5.997X2-5240X3-2.2656X4
（51.98）（1.41）（0.18）（0.52
2.52
41.8
102.28
海南
15.82
2.88
50.5
102.16
重庆
10.44
3.43
55.02
99.12
四川
12.25
2.61
41.83
99.76
贵州
10.48
1.64
计量经济学公式范文
计量经济学公式范文1.OLS估计公式最常见和基础的计量经济学公式是普通最小二乘法（OLS）估计公式，用于估计线性回归模型。
OLS估计公式如下：\[Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... + \beta_kX_k + \epsilon\]其中，\(Y\)是因变量，\(X_1, X_2, ..., X_k\)是自变量，\(\beta_0, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_k\)是回归系数，\(\epsilon\)是误差项。
2.弹性公式弹性是指一个变量对另一个变量的变化的敏感程度。
在计量经济学中，常用两个变量之间的弹性来衡量它们之间的关系。
例如，价格弹性用来衡量需求量对价格的变化的敏感程度。
其中，\(E\)是弹性，\(\Delta Q\)是需求量的变化，\(\Delta P\)是价格的变化，\(P\)是价格，\(Q\)是需求量。
3.布朗运动公式布朗运动是一种随机过程，常用于模拟金融市场中的股票价格的变化。
布朗运动的基本公式如下：\[dS(t) = \mu S(t)dt + \sigma S(t)dW(t)\]其中，\(dS(t)\)是股票价格的微小变化，\(\mu\)是股票价格的平均增长率，\(dt\)是时间的微小变化，\(\sigma\)是股票价格的波动率，\(dW(t)\)是布朗运动的微小变化。
4.回归残差公式回归残差是指观测值与回归线之间的差异，用于衡量回归模型的拟合度。
回归残差的计算公式如下：\[e_i = Y_i - \hat{Y_i}\]其中，\(e_i\)是第\(i\)个观测值的回归残差，\(Y_i\)是观测值，\(\hat{Y_i}\)是对应的估计值。
5.误差项性质公式OLS模型中的误差项要符合一些假设，其中最基本的是误差项的期望为零和方差为常数。
这些性质可以用以下公式表示：\[\mathbb{E}(\epsilon_i) = 0\]\[\text{Var}(\epsilon_i) = \sigma^2\]\[\text{Cov}(\epsilon_i, \epsilon_j) = 0\]其中，\(\mathbb{E}(\epsilon_i)\)表示误差项的期望，\(\text{Var}(\epsilon_i)\)表示误差项的方差，\(\text{Cov}(\epsilon_i, \epsilon_j)\)表示误差项之间的协方差。
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。
计量经济学实验报告(范例)
时
时
即是说，当第一步 时， 个别值置信度95%的预测区间为（5694.81，7415.45）元。当第二步 时， 个别值置信度95%的预测区间为（8757.09，10626.07）元。
在“E ”框中，点击“Forecast”可得预测值及标准误差的图形如图2.14：
图3
实验结果和收获
6032.40
9189.36
6334.64
7614.36
6245.40
6788.52
6958.56
11137.20
7315.32
6822.72
7238.04
6610.80
5944.08
7240.56
8079.12
6330.84
6151.44
6170.52
6067.44
6899.64
1：
图1
从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：
6360.24
5413.08
4598.28
5827.92
6952.44
5278.04
5064.24
5042.52
6104.92
5636.40
12463.92
9337.56
6679.68
5234.35
6051.06
6524.52
6260.16
6100.56
13249.80
8177.64
11715.60
对回归系数的t检验：针对 和 ，由表2.6中还可以看出，估计的回归系数 的标准误差和t值分别为： ， ； 的标准误差和t值分别为： ， 。取 ，查t分布表得自由度为 的临界值 。因为 ，所以不能拒绝 ；因为 ，所以应拒绝 。这表明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。
计量经济学论文范文
计量经济学论文范文本文旨在通过实证分析，探讨影响我国自1988年至2007年税收收入的主要因素。
选取国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平作为自变量，并利用EVIEWS软件对计量模型进行参数估计和检验。
最终得出结论，即国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。
二、研究背景和意义税收是我国财政收入的基本因素，对我国经济的发展具有重要影响。
近年来，我国税收收入呈现快速增长的趋势，这引起了人们的广泛关注。
因此，对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，可以帮助研究我国税收增长规律，制定经济政策，促进经济的可持续发展。
三、研究方法和数据来源本文采用计量经济学方法，选取国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平作为自变量，利用EVIEWS软件对计量模型进行参数估计和检验。
数据来源为国家统计局和财政部公布的相关数据。
四、实证结果分析通过实证分析，得出结论：国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。
其中，国内生产总值的影响最大，其次是财政支出，零售商品物价水平的影响最小。
五、结论和建议本文的研究结果表明，国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平是影响我国税收收入的主要因素。
因此，政府应当注重经济增长，加强财政支出管理，控制通货膨胀，以提高税收收入水平。
同时，也需要进一步研究税收增长的规律，为制定经济政策提供科学依据。
影响税收收入的因素有很多，但主要的因素可能包括以下几个方面。
首先，从宏观经济角度看，经济整体增长是税收增长的基本源泉，而国内生产总值是反映经济增长的重要指标。
其次，公共财政需求对税收收入有很大的影响，社会经济的发展和社会保障的完善等对公共财政提出了要求。
第三，物价水平对税收收入也有很大的影响，因为我国的税制结构以流转税为主，与现行价格计算的GDP等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。
最后，税收政策因素也会对税收增长速度产生影响。
我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，但税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。
计量经济学 实验报告模板
计量经济学实验报告模板
实验报告模板
一、实验目的
（在这里简要描述实验的目的，例如测试某种模型的合理性、探究某一现象的规律性等）
二、实验原理
（在这里简要介绍该实验所用的基本模型、理论知识、方法等）
三、实验步骤
（在这里详细描述实验的各个步骤，包括所用的数据、软件、算法等）
四、实验结果分析
（在这里对实验结果进行详细分析，解释结果的意义和相关的结论）
五、实验结论
（在这里给出实验的结论，并且简要总结实验的目的和方法）
六、实验心得
（在这里谈谈自己在本次实验过程中的体会和经验，以及对今后实验的建议和期望）。
计量经济学课程论文参考模版
影响丰城市GDP（国内生产总值）增长的因素研究---从商业银行贷款额的角度来进行分析摘要：本文选取丰城市商业银行贷款的增长数额来对GDP的变动进行分析研究，随着经济的发展，贷款数额的变动在一定程度上说明了人们对于生活质量、日常消费、休闲、旅游等方面的追求，表现为社会需求上涨，生产者的生产增大，带动一部分产业的发展。
为了正确考虑影响GDP的因素，运用平稳性检验、协整检验、Granger因果检验等方法对丰城市GDP的影响因素进行分析，全面考虑GDP与商业银行贷款之间长期与短期的关系。
结果表明，丰城市商业银行的贷款数额与GDP之间存在协整关系，同时呈现出长期稳定均衡的关系，商业银行贷款规模的增长会引起GDP增长，两者之间存在明显的正相关关系。
我们可以得知，我国商业银行贷款规模增长表明了社会对于银行贷款的需要量在增加，其中包括人们的消费意识改变，敢于向商业银行贷款，贷款规模增长，引起投资增加，最终达到经济增长。
关键词：GDP 银行贷款平稳性检验协整检验 Granger因果检验一、引言丰城市从1988年开始，经济开始缓慢发展起来，在随着地方经济发展的同时，银行贷款数额也在逐年递增。
从人们不敢去贷款、不知道如何贷款的现象发展到今天大多数人都会去银行申请贷款，通过按揭还款或者到期日一次还款的方式来实现目前需要的消费。
这一系列的现象说明了人们生活水平的增长在一定程度上会改变人们的价值观念，使得人们敢于消费，敢于向银行贷款。
而银行贷款数额的增加又会带动消费，带动商品生产，从而反过来又会带动地方的经济发展。
二、数据的选取我们选取丰城市1988年至2010年的数据来进行研究分析，将丰城市这十三年的商业银行贷款数额作为影响GDP增长的主要因素，同时加入虚拟变量的D1（其中D1为0时表示1995年之前）、D2（其中D2为0时表示2002年以前），用虚拟变量来探讨丰城市在1995年、2002年的GDP数值是否有明显的阶段特征，来分段研究丰城市的GDP是如何受商业银行贷款数额的影响而变化的。
计量经济学实验报告完整版范文
实验
进度
本次共有12个练习，完成12个。
实验
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：在出现多重共线性，异方差性以及自相关问题时，我们应该正确找到方法与之对应，我们在此之前，应该着重强调和理解最小二乘法建立模型时的三个基本假设，与之其一违背，模型讲存在问题。对于多重共线性，书中首先提到的VIF法较为直观，可是当在EVIEWS当中，不能直接计算VIF的值，只能逐一回归，所以上机不适合这种方法，可以从变量的相关系数矩阵来判断是否存在多重共线性。异方差性中，利用White检验，可以利用残差和解释变量来建立辅助模型进行回归，异方差已知时，可以利用WLS加权最小二乘法来解决，缺点在于，确定权数以及后期计算加权的过程比较麻烦。在自相关当中，图示法较为简单，观察到如果存在锯齿形状，则有自相关，在DW检验中，不仅能检验出是否存在自相关，而且可以检验存在正自相关和负自相关，缺点在于，只可以检验一阶自相关。
教师
评语
成绩
辽宁工程技术大学上机实验报告
实验名称
计量经济学多重共线性异方差自相关
院系
工商管理
专业
金融
班级
09-2
姓名
于佳琦
学号
日期
6.15
实验
目的
简述本次实验目的：掌握多元线性回归模型基础上掌握多重共线性模型，异方差模型，自相关模型的估计和检验方法以及处理方法。
计量经济学实验报告模板加实例
从上表可知，我们估计的VAR模型是：
lnYt= 0.70 lnYt-1+0.25 lnXt-1-0.09 lnYt-2+0.14 lnXt-2-0.63
lnXt= -0.15 lnYt-1+1.44 lnXt-1+0.13 lnYt-2-0.40lnXt-2-0.03
该模型的稳定性检验如下：
45.9
7
1990
1154.4
159
1951
19.6
6.9
1971
48.4
5
1991
1357
187.3
1952
19.4
4.8
1972
63
5
1992
1655.3
212.8
1953
23.7
5.1
1973
109.8
9
1993
1957
256.5
1954
24.4
4.1
1974
145.7
14
1994
2366.2
4．要求我们正确运用软件，明白软件中给出的数据所代表的意义。能够了解理论、数据与实际之间的相关性。
【实验原理】
1．Eviews8软件使用方法；
2．单位根检验、约翰森检验、VECM模型、格兰杰因果关系分析、脉冲反应和方差分解理论。
【实验内容】
1．创建工作文件，输入数据；
2．利用Eviews检验时间序列数据的平稳性（样本相关图和ADF检验）；
29.2
4.2
1983
436.2
53.9
2003
8509.9
923.1
1964
34.7
4.4
计量经济学模型
通货膨胀影响因素计量分析我国价格指数P ，职工平均工资W （元），国内生产总值Y （亿元），全社会固定资产投资总值Y1(亿元)，当年全国总的失业率E2，通过对样本值的估算，考察其他因素对价格指数（即通货膨胀情况）的影响，1979年－2002年样本观测值如下：P W Y Y1 E2102 668 3624.1 745.9 0.0136564723985 106 762 4038.2 667.51 0.012633149197 102.4 772 4517.8 845.31 0.00996264009963 101.9 798 4860.3 1230.4 0.00829793755747 101.5 826 5301.8 1430.06 0.00580212816066 102.8 974 5957.4 1832.87 0.00487271075506 108.8 1148 7206.7 2543.2 0.00476931673052 106 1329 8989.1 3120.6 0.00512163892446 107.3 1459 10201.4 3791.7 0.00522050508858 118.5 1749 11954.5 4753.8 0.00541826835072 118 1935 14922.3 4410.4 0.00678550271959 103.1 2140 16917.8 4517 0.00878710408279 103.4 2340 18598.4 5594.5 0.00907839191418 106.4 2711 21662.5 8080.1 0.00943367973406 114.7 3371 26651.9 13072.3 0.00978241536729 124.1 4538 34560.5 17042.1 0.00998018639466 117.1 5500 46670 20019.3 0.0114733861012 108.3 6210 57494.9 22974 0.0116820755393 102.8 6470 66850.5 22913.5 0.0138418079096 99.2 7479 73142.7 24941.1 0.0201145837668 98.6 8346 76967.2 28406.2 0.0191919330686 100.4 9371 80579.4 29854.7 0.0257730565467 100.7 10870 88254 32917.7 0.0189031599312 99.21242295727.937213.50.02149681528661、 建立模型：μβββββ+++++=2413210E Y Y W P2、 先估计原模型，得到如下结果：Dependent Variable: P Method: Least Squares Date: 06/23/04 Time: 20:31 Sample: 1979 2002 Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 112.9413 2.521478 44.79170 0.0000 W -0.002580 0.002278 -1.132503 0.2715 Y -0.000883 0.000294 -3.003207 0.0073 Y10.0031360.0007684.0812720.0006E2-512.3672 350.5272 -1.461705 0.1602 R-squared0.614042 Mean dependent var 106.3833 Adjusted R-squared 0.532787 S.D. dependent var 7.060525 S.E. of regression 4.826077 Akaike info criterion 6.168997 Sum squared resid 442.5294 Schwarz criterion 6.414425 Log likelihood -69.02796 F-statistic 7.557031 Durbin-Watson stat1.314405 Prob(F-statistic)0.0008073、 异方差的检验通过WHITE 检验来实现在原模型上的异方差的检验，结果如下：White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.269434 Probability 0.985907 Obs*R-squared7.088114 Probability0.931262Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/23/04 Time: 20:36 Sample: 1979 2002 Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 28.94473 158.7409 0.182339 0.8594 W 0.238799 0.332782 0.717584 0.4912 W^2 4.28E-05 0.000203 0.210525 0.8379 W*Y 3.42E-07 1.72E-05 0.019912 0.9845 W*Y1 -1.64E-05 0.000102 -0.160437 0.8761 W*E2 -32.85953 30.76633 -1.068036 0.3133 Y 0.013687 0.039546 0.346117 0.7372 Y^2 3.80E-07 8.65E-07 0.439086 0.6710 Y*Y1 -2.24E-06 7.00E-06 -0.320569 0.7559 Y*E2 -1.063647 2.182985 -0.487244 0.6377 Y1 -0.096841 0.073574 -1.316230 0.2206 Y1^2 4.36E-06 1.09E-05 0.399162 0.6991 Y1*E2 11.11194 10.26995 1.081987 0.3074 E2 -20145.84 23709.81 -0.849684 0.4175 E2^21908982.1875482.1.0178620.3353 R-squared0.295338 Mean dependent var 18.43873 Adjusted R-squared -0.800803 S.D. dependent var 35.37338 S.E. of regression 47.46895 Akaike info criterion 10.82720 Sum squared resid 20279.71 Schwarz criterion 11.56348 Log likelihood -114.9264 F-statistic 0.269434 Durbin-Watson stat1.734882 Prob(F-statistic)0.985907由此可见，685.23)14(7.088114205.02=<=χnR ，所以不存在异方差。
计量经济学
一、理论模型的建立根据调查问卷我研究了保定地区农民收入的情况，选取了总农业劳动时间、总非农业劳动时间、经营费用、资产、耕地面积、抚养率、平均受教育程度、距离县城距离、经济作物耕种百分比和劳动力数量十个影响因素，探究这十个因素对保定地区农民收入的影响情况。
设回归模型为：Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+b8x8+b9x9+b10x10+u i各变量代表的意义：Y:农民纯收入x1:总农业劳动时间x2:总非农业劳动时间x3:经营费用x4:资产x5:耕地面积x6:抚养率X7:平均受教育程度x8:距离县城距离x9:经济作物耕种百分比x10:劳动力数量二、样本数据的收集关于保定农民收入情况调查表三、样本参数估计用普通最小二乘法做一次回归，得到如下结果：四、检验1..经济意义检验：通过对原始数据分析估计可知：X1为正，说明农民劳动时间越长农民收入越多。
相关系数为10.69%，说明二者之间的关系联系比较紧密，比较符合经济意义。
X2为正说明农民非农业劳动时间越长，收入也越多，而且农民的收入不仅以农业为主还有非农业的收入。
相关系数为40.4%，说明非农业劳动时间对农民收入的影响非常大。
可见，现在的农民不只是单纯依靠农业来获取收入。
着对某些地区是非常符合经济意义的。
X3为正表明经营费用和收入成正比，投入的经营费用越多，收入越多。
相关系数为2 %，说明经营费用队总收入的影响不是很大。
这与现实并不是太相符，经营费用（如种子质量的好坏，施肥的多少，浇地的次数等）都对产量的影响比较大。
X4收入为正，说明资产越多，收入越多。
但是相关系数很小，说明资产对农民收入影响微乎其微，可以忽略不计。
X5耕地面积为负, X5耕地面积为负,说明农民种植的土地越多收入越少，而且农民的收成易受自然环境的影响，还易受农药价格昂贵、市场需求降低等因素的影响而导致收成不佳，在这样的情况下农民可以选择不以农业收入为主，而选择出外务工。
计量经济学课设报告范文
计量经济学课设报告范文一、引言计量经济学是经济学的一个重要分支，通过运用统计学和数学工具来研究经济现象。
本课程设计的目的是通过运用计量经济学的理论和方法，对某一经济现象进行实证研究，以期能够解答相关研究问题，并提供相应的政策建议。
本报告将重点探讨影响某城市房价的主要因素，从而为城市的房地产市场提供参考与决策依据。
二、文献综述在对城市房价的影响因素进行分析之前，我们需要对这一领域的研究进行文献综述，以了解已有研究在此问题上的发现和结论。
过去几十年来，学者们已经对城市房价的影响因素进行了广泛的研究，并提出了多种理论和模型进行解释。
众所周知，供求关系是影响房价的主要因素之一。
根据供求理论，房价上涨主要是由于需求增加或供给减少。
因此，人口增长、城市经济发展、土地供给、政府居住政策等都可能对房价产生影响。
除了供求关系之外，金融和信贷因素也是影响房价的重要因素。
例如，利率水平、货币政策、信贷政策等都可能对购房者的购买力产生影响，从而进一步影响房价。
此外，区域经济发展差异、建筑物属性、环境因素等也被认为是影响房价的重要因素。
这些因素可能导致不同地区房价差异的存在，同时也提供了政策制定的切入点。
三、方法与数据为了实证研究城市房价的影响因素，我们需要选择适当的计量方法和数据。
在本文中，我们将采用多元线性回归模型来估计各个变量对房价的影响程度，并进行显著性检验。
数据方面，我们将收集一定时间范围内的城市房价数据以及相关因素的数据。
房价数据可通过房地产市场报告、政府部门统计数据等途径获取，相关因素如人口、经济指标、金融指标可以从国家统计局、商业银行、市政府等部门获取。
四、实证结果与讨论通过对所收集的数据进行数据预处理和回归分析，我们得到了包括各个自变量对房价的影响程度的实证结果。
根据回归结果，我们可以确定哪些因素对房价的影响是显著的，并进一步进行讨论和解释。
此外，我们还可以进行子样本分析，比如不同地区、不同时间段、不同房屋类型等子样本的回归分析，以探讨房价影响因素的差异性和稳定性。
第十一章计量经济学范文
第十一章联立方程模型1．为什么要建立联立方程计量经济学模型？解答经济现象本身是错综复杂的，经济系统中，许多变量之间存在交错的双向或多向的因果关系，需要由多个方程来描述。
联立方程模型的提出，一方面是为了完整、准确地描述经济系统中的变量之间的复杂关系，另一方面则是为了进一步分析经济系统中的这种变量之间的复杂关系。
在对联立方程模型的分析中，由于各个方程的变量之间存在非常紧密的内在联系，若把各个方程割裂开来逐一按单方程进行分析，会产生严重的错误，所以需要建立联立方程计量经济学模型来描述经济变量之间的关系。
2．什么是内生变量、外生变量、先决变量？解答内生变量是由模型系统决定的变量。
外生变量是不由模型系统决定，但对模型系统产生影响的变量。
外生变量和滞后内生变量统称为先决变量（或前定变量），因为相对于内生变量的当期值而言，外生变量和滞后内生变量是事先决定的。
3．结构式模型与简化式模型各有什么特点？解答根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系的联立方程模型，称为结构式模型。
结构式模型具有如下特点：第一，在结构式方程中，往往有内生变量作解释变量，内生解释变量是随机变量，且往往与随机误差项相关，不能直接用普通最小二乘法估计结构式参数。
第二，结构式模型直接描述经济问题或经济系统中的各种内在联系，经济意义明确。
第三，结构式模型只反映了变量之间的直接影响，没有直观反映变量之间的间接影响和总影响。
第四，结构式模型无法直接用于预测。
因为每一个结构式方程一般都表现为一个内生变量由其他内生变量和先决变量决定的形式，方程的解释变量中往往含有需要预测的内生变量，无法进行预测。
简化式模型是将每一个内生变量都表示为先决变量和随机误差项的函数的联立方程模型。
简化式模型具有如下特点：第一，简化式模型的各个方程中，只有先决变量作解释变量，解释变量是确定性变量，且与随机误差项不相关，可以直接用普通最小二乘法估计简化式参数。
第二，简化式模型不是直接描述经济问题或经济系统中的各种内在联系的模型，经济意义不明确。
XX计量经济学范文.doc
计量经济学范文1计量经济学教学中需培养的关键能力１。
1的思辨能力在计量经济学教学中，一个重要的任务是如何培养学生思考和思辨的能力。
在具体教学中,学生们往往盲从教师和教科书的话语，绝对相信教科书上的每一个基本原理和方法以及老师在上课时的表述，很少有学生对老师上课所讲的内容进行的思考和辨别，特别是，学生能否根据上课老师所讲的内容与现实经济现象和经济问题联系起来，通过比较和辨别,能否从中计量模型假设的合理性，以及能否从中提炼出可供研究的问题。
比如，在建立经济增长的计量模型时，能否联想到不同阶段的经济增长的动力来源是什么,学生们能否以经济学的思维方式来观察现实中的经济增长，首先提出最近的经济增长下降究竟是由于什么原因引起的?是居民消费增长下滑，还是或出口下降？进一步，教师能否引导学生提出这一阶段的经济增长与之前的经济增长的背后原因是否相同？教师在讲授上述计量模型时，能否拓宽学生们的视野，通过引导学生举一反三,通过对产生不同经济现象背后原因的共性因素的分析，使得学生们加深对计量模型的现实背景的理解,以及引导学生对现实问题与所用计量模型之间适应性的思考，是培养学生思辨能力的关键.ﻭ1。
2对经济现象或经济问题进行抽象研究的能力笔者在计量经济学教学中发现，学生往往习惯于分析教科书上已有的计量模型或者是成熟的模型，而对于相对陌生的计量模型和研究领域，学生的理解和驾驭能力明显要弱于对既定计量模型的分析能力.这里面关键的问题，教师在上课时是否能够积极鼓励和引导学生对现实问题进行探索性、尝试性分析。
我们知道,对于同一种经济现象,仁者见仁,智者见智，不同的人会选择不同的解释变量，有着不尽相同的解释.问题的关键在于,能否立足于观察到的经济现象和自己所学的理论知识,对实际的经济现象做出适当的抽象，选择相对重要的影响因素作为计量模型的解释变量.比如，在建立我国的经济增长模型时，要引导学生抓住能够代表经济增长典型事实的关键变量，进行批判性思考。
计量经济学课程论文实证分析模版
1、实证研究1.1数据收集及预处理1.1.1指标的选取及数据说明研究我国居民消费的影响因素，本文选取我国居民人均消费1978年-2008年的数据为被解释变量Y，主要选取居民消费价格指数（CPI）X1、居民人均可支配收入X2、人均GDPX3等作为解释变量。
原始数据见附录-1。
1.1.2指标的描述统计改革开放三十年来，我国经济发展速度惊人，人们生活水平等各方面都有了前所未有的增长，所选取各指标描述如图-1，图-2图-1-2图著增长，几乎成“J”字形增长，随着经济的不断发展，我国居民消费价格指数也明显增长。
同时我们也可以得出这样的结论：在进行实证分析前，可以对各指标数据取自然对数Ln，这样可以解决原始数据的异方差、自相关、多重共线性等问题。
处理过的数据见附录-2。
另外，在研究变量关系之前，应研究其相关关系，运用数据分析软件分析相关性如下：Y X1 X2 X3Y 1X1 0.896801853 1X2 0.998626593 0.879182 1X3 0.99542187 0.854077 0.99828302 1 有分析结果可知，各变量之间具有很高的相关度，当然各解释变量之间也可能给实证分析带来多重共线性问题。
2、实证分析2.1单位根检验在进行建模前，需要对各变量进行单位根检验。
被解释变量(Y)单位根检验结果如表-1：表一Null Hypothesis: Y has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.522310 0.8728 Test critical values: 1% level -3.6793225% level -2.96776710% level -2.622989由结果可以看出, t-Statistic等于-0.522310，均大于1%、5%以及10%显著性水平下t-Statistic 的值，因此接受原假设，认为被解释变量(Y)有单位根,也即被解释变量(Y)是非平稳的。
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第八章 虚拟变量一、单选题：1、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中，i Y 为居民的年可支配收入，i D 为虚拟解释变量，i D =1代表城镇居民，i D =0代表非城镇居民。
当i μ满足古典假设时，则α==)0|(i i D Y E 表示（ B ）A 、城镇居民的年平均收入，B 、非城镇居民的年平均收入，C 、所有居民的年平均收入，D 、其他；2、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中，i Y 为居民的年可支配收入，i D 为虚拟解释变量，i D =1代表城镇居民，i D =0代表非城镇居民。
当i μ满足古典假设时，则βα+==)1|(i i D Y E 表示（ A ）A 、城镇居民的年平均收入，B 、非城镇居民的年平均收入，C 、所有居民的年平均收入，D 、其它；3、在没有定量解释变量的情形下，以加法形式引入虚拟解释变量，主要用于（ C ）。
A 、共线性分析， B 、自相关分析， C 、方差分析 ， D 、其它4、如果你有连续几年的月度数据，如果只有2、4、6、8、10、12月表现季节类型，则需要引入虚拟变量的个数是（ B ）。
A 、模型中有截距项时，引入12个，B 、模型中有截距项时，引入5个C 、模型中没有截距项时，引入11个，D 、模型中没有截距项时，引入12个 5、下列不属于常用的虚拟变量模型是（ D ）；A 、解释变量中只包含虚拟变量，B 、解释变量中既含定量变量又含虚拟变量，C 、被解释变量本身为虚拟变量的模型，D 、解释变量和被解释变量中不含虚拟变量。
6、考虑虚拟变量模型：i i i X D D D Y μβαααα+++++=3322110，其中⎩⎨⎧=其他一季度011D ⎩⎨⎧=其他二季度012D ⎩⎨⎧=其他三季度013D ，当其随机扰动项服从古典假定时，则下列回归方程中表示一季度的是：（ B ） A 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(20312 B 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(10321 C 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(30213 D 、i i i X D D D X Y E βα+====0321)0,|(7、在含有截距项的分段线性回归分析中，如果只有一个属性变量，且其有三种类型，则引入虚拟变量个数应为（ B ）A 、 1个，B 、 2个，C 、3个，D 、4个； 8、某商品需求函数为u x b b y ii i ++=10，其中y 为需求量，x 为价格。
为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ B ）。
A.2B.4C.5D.6 9、根据样本资料建立某消费函数如下：tt t X D C 45.035.555.100ˆ++=，其中C 为消费，x 为收入，虚拟变量⎩⎨⎧=农村家庭城镇家庭01D ，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为( A )。
A 、t t X C 45.058.551ˆ+=B 、 t t XC 45.005.001ˆ+= C 、t tX C 35.5550.100ˆ+= D 、 tt X C 35.5595.100ˆ+= 10、对于模型i i i X Y μββ++=10，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生（ C ）。
A.序列的完全相关B.序列的不完全相关C.完全多重共线性D.不完全多重共线性11、设消费函数为i i i D X D Y μββαα++++=1010，其中虚拟变量⎩⎨⎧=农村家庭城镇家庭01D ，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（ A ）。
A 、01=α ，01=βB 、01=α ，01≠βC 、01≠α ，01=βD 、01≠α ，01≠β12、设消费函数i i i X D Y μβαα+++=110，其中虚拟变量⎩⎨⎧=北方南方01D ，如果统计检验表明10=α成立，则北方的消费函数与南方的消费函数是（ A ）。
A.相互平行的B.相互垂直的C.相互交叉的D.相互重叠的13、假定月收入水平在1000元以内时，居民边际消费倾向维持在某一水平，当月收入水平达到或超过1000元时，边际消费倾向将明显下降，则描述消费（C ）依收入（I ）变动的线性关系宜采用（ D ）。
A 、t t t tDI I C μββα+++=210 ⎩⎨⎧≥<=1000110000I I D B 、 t t t I D C μββα+++=210 ⎩⎨⎧≥<=1000110000I I D C 、t t t I I C μβα+-+=*)(10 1000=*ID 、t tt t D I I I C μββα+-++=*)(210 D 、*I 同上二、多选题：1、计量经济模型中，加入虚拟变量的途径有那几种；（ ABD ）A 、加法类型，B 、加法和乘法的组合，C 、减法型，D 、乘法型；2、如果你有连续几年的月度数据，为检验一年12个月份是否都表现季节类型，需要引入虚拟变量的个数是（ BD ）。
A 、模型中有截距项时，引入3个，B 、模型中有截距项时，引入11个C 、模型中没有截距项时，引入4个，D 、模型中没有截距项时，引入12个 3、以乘法形式引入虚拟解释变量的主要作用是（ ABC ）A 、比较两个回归模型，B 、分析因素间的交互影响，C 、提高模型对现实经济现象的描述精度，D 、方差分析4、以乘法形式引入虚拟变量做回归模型的比较和结构变化检验有下列优点（ BCD ）A 、合并了的回归减少了自由度，B 、用一个回归替代了多个回归，简化了分析过程，C 、可以方便地对模型的差异做各种假设检验，D 、合并了的回归增加了自由度，提高了参数估计的精确性。
5、下列有关分段回归中，其中正确的是（ ABD ）A 、各段回归函数的截距不同，B 、各段回归函数的斜率不同，C 、如果分为K 段，则可用K 个虚拟变量。
D 、如果分为K 段，则可用K-1个虚拟变量三、简答题1、虚拟变量数量的设置规则是什么？若定性因素有m 个相互排斥的类型（或属性、水平），在有截距项的模型中只能引入m-1个虚拟变量，否则会产生完全的多重共线性。
在无截距项的模型中，定性因素有m 个相互排斥的类型时，引入m 个虚拟变量不会导致完全多重共线性。
2、虚拟变量的作用是什么？1）、可以作为属性因素的代表。
2）、作为某些非精确计量的数量因素的代表。
3）、作为某些偶然因素或政策因素的代表。
4）、作为时间序列分析中季节（月份）的代表。
5）、实现分段回归，研究斜率、截距的变动，或比较两个回归某些的结构差异。
3、虚拟变量0和1的选择原则是什么？应从分析问题的目的出发予以确定。
从理论上讲，虚拟变量取“0”，通常代表基础类型；虚拟变量取“1”，通常代表与基础类型相比较的类型。
四、判断题1、对定性变量的量化可采用虚拟变量的方式实现； （ √ ）2、虚拟变量除了取0或1外，还可研究问题的需要取其它值，例如3或4等。
（ √ ）3、回归模型中，虚拟变量的引入数量，要根据定性变量的个数、每个定性变量的类型及有无截距项来确定。
（ √ ） 4、如果两个回归模型的截距对应相等，则称之为同截距回归。
（ × ） 5、如果两虚拟变量乘积的参数为正，则它们的交互效应是显著的。
（ × ）五、论述分析题1、一个由容量为209的样本估计的解释CEO 薪水的回归方程32121283.0181.0158.0011.0257.059.4ˆD D D X LnX Y Ln -++++= t= (15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.130) (-2.895)其中，Y 表示年薪水平（单位：万元），1X 表示年收入（单位：万元），2X 表示公司股票收益（单位：万元）；1D 、2D 和3D 均为虚拟变量，分别表示金融业、消费品工业和公用事业。
假设对比产业为交通运输业。
（1）、解释三个虚拟变量参数的经济含义；（1）年薪水平的参数的经济含义为：当销售收入与公司股票收益保持不变时，金融业的CEO 要比交通运输业的CEO 多获薪水15.8个百分点。
其他两个可类似解释。
（2）保持1X 和2X 不变，计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异。
这个差异在1%的显著水平上是统计显著的吗？公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的公用事业的参数，即为28.3%。
由于参数的t 统计值为-2.895，它大于1%显著性水平下自由度为203的t 分布的临界值1.96，因此这种差异是统计上显著的。
2、 Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--)(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。
括号内的数值为对应参数估计值的t-值。
（1）解释这些计算结果。
（1）由ln 1 2.7183X X =⇒=，也就是说，人均收入每增加2.7183倍，平均意义上各国的期望寿命会增加9.39岁。
若当为富国时，1i D =，则平均意义上，富国的人均收入每增加2.7183倍，其期望寿命就会减少3.36岁，但其截距项的水平会增加23.52，达到21.12的水平。
但从统计检验结果看，对数人均收入lnX 对期望寿命Y 的影响并不显著。
方程的拟合情况良好，可进一步进行多重共线性等其他计量经济学的检验。
（2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？若1i D =代表富国，则引入()ln 7i i D X -的原因是想从截距和斜率两个方面考证富国的影响，其中，富国的截距为()2.40 3.36721.12-+⨯=，斜率为()9.39 3.36 6.03-=，因此，当富国的人均收入每增加2.7183倍，其期望寿命会增加6.03岁。
（3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？（3）设定10i D ⎧=⎨⎩若为贫穷国若为富国，对于贫穷国，)7(ln 36.3ln 39.940.2ˆ--+-=i i i X X Y ； 对于富国，回归模型形式：ii X Y ln 39.940.2ˆ+-=。