计量经济学实验数据2
计量经济学实训报告
计量经济学实训报告一、实验设计：本次实验是基于计量经济学的理论知识和方法，通过对已有的数据进行回归分析，验证理论假设的可行性。
实验的目的是了解计量经济学在实际应用中的重要性，以及掌握回归分析等基本方法。
二、实验过程：1.数据收集：我们选择了一个包含多个变量的数据集，包括自变量和因变量，旨在通过回归模型来预测因变量的取值。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值等。
3.变量选择：根据计量经济学的原理和假设，选择适合的自变量和因变量，并对其进行初步的分析。
4.模型建立：根据选择的自变量和因变量，建立回归模型，并假设一些条件。
5.模型估计：利用统计软件对建立的回归模型进行估计和拟合，获得回归系数和拟合度等相关参数。
6.模型诊断与检验：对建立的回归模型进行诊断和检验，检查模型的拟合度和有效性。
7.结果分析：根据模型估计和检验结果，分析自变量对因变量的影响程度和显著性等，并解读模型。
三、实验结果：经过以上的实验过程和分析，我们得到了以下结论：1.自变量X对因变量Y的影响具有统计显著性；2.自变量X1对因变量Y的影响程度较大，而自变量X2的影响相对较小；3.拟合度较高，模型的解释能力较强。
四、实验感想：通过本次实验，我们深刻认识到计量经济学在实际问题中的重要性。
通过建立回归模型，我们可以对研究对象的变量关系进行实证分析，从而对问题进行解释和预测。
同时，我们也了解到了回归分析中的一些注意事项，如数据的选择和处理、模型的建立和检验等。
在今后的学习中，我们将进一步掌握和应用计量经济学的方法，提高对实际问题的分析和解决能力。
同时，我们也意识到计量经济学的方法和理论需要结合实际问题来进行应用，只有在实际问题中进行实践和应用，才能更好地理解和掌握计量经济学的知识。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
计量经济学实验操作指导完整版李子奈
计量经济学试验(完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归.......................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................1.建立工作文件并录入数据.....................................2.数据的描述性统计和图形统计：...............................3.设定模型，用最小二乘法估计参数：...........................4.模型检验：.................................................5.应用：回归预测：........................................... 实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验......................一实验目的：....................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤...................................................... 实验三多元线性回归 .........................................................................................................................................一实验目的......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入全部数据...............................6.2 建立二元线性回归模型.....................................6.3 结果的分析与检验.........................................6.4 参数的置信区间...........................................6.5 回归预测.................................................6.6 置信区间的预测........................................... 实验四异方差性 ..................................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立对象：...............................................6.2 用普通最小二乘法建立线性模型.............................6.3 检验模型的异方差性.......................................6.4 异方差性的修正........................................... 实验五自相关性 ..................................................................................................................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立Workfile和对象......................................6.2 参数估计、检验模型的自相关性.............................6.3 使用广义最小二乘法估计模型...............................6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性............. 实验六多元线性回归和多重共线性..............................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 用OLS估计模型...........................................6.3 多重共线性模型的识别.....................................6.4 多重共线性模型的修正..................................... 实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型...........................6.3 格兰杰因果关系检验....................................... 实验八联立方程计量经济学模型 ..................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 分析联立方程模型。
计量经济学实验报告
上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名＿＿王圣＿＿＿
学生专业班级＿＿税收1401 ＿＿
填写日期＿＿2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值(X)的关系，作如下散点图：
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=；查表可得
绝原假设，此即表明模型存在异方差。
表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。
可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著，F检验也显著，即估计结果为
表示国内生产总值。
三、检验自相关
该回归方程可决系数较高，回归系数显著。
dL=1.316,dU=1.469, DW<dL,
，说明在
4.利用EViews软件作如图残差图
LM=TR²=27×0.517409=13.970043，其中p 值为0.0009，表明存在自相关。
自相关问题的处理
由最终模型可知，中国进口需求总额每增加1亿元，平均说来国内生产总值
20。
计量经济学数据分析实验报告
《计量经济学》实验报告【试验名称】利用OLS方法对证券市场高频数据进行分析【试验目的】掌握二元线性回归模型的建模和分析方法【试验内容】建立股票荣盛石化(002493)委托差价与换手率和收盘价的二元线性回归模型，并进行短期预测分析【试验步骤】1・建立股票委托差价与换手率和收盘价的二元线性回归模型：Spread =陽 + Pi^n + P2x2i + Pi(其中，令y： = Spread, x n = P收，x2i = turnover)2.数据采样表1荣盛石化(002493)每15分钟交易情况一、点点法计算回归方程由表1中的数据计算得出工y= 0.083 y = O.OO83« 0.008工X］二11697,云二11.697工x?二0.613%,云二0.061%(1) 编制工作表■ yx 2(%)• *> y_• • x ：yX1X 2 0.001 -0.077 0.017 O.lxlO"55.9xl0~32 9x10"® 一7 7x10* 1.7x10“ -1.3xl0-5 0.001 -0.057 0.009 lxlO -6 3.2 xlO -38.1X10-9 -5.7xl0T9.0 xlO -8 -5.1x10^ 0003 -0.057 0.029 9x10^3.2x10^ 84x1 (T 81.7X1CT 4-8.7x10“ -1.7xlO -5 -0.001 -0.077 0.001 1x10"5.9x10-3lxlO -107.7 xlO -5 -l.OxlO -8 -7.7xl0? 0.001 0.033-0.026 lxlO -61.1x10-36 8x10"®3.3 xlO -5 -2.6x1 O'7 -8.6x1 OY ・0.004 -0.007 -0.024 1.6 xlO" 4.9 xlO -3 5.8X10-82.8x29.6x10-7 1.7x10“ -0.005 -0.007 -0.014 2.5 xlO -5 4.9 xlO -32.0 xW 83.5x10-5 7.0x10-7 9.8x10-7 | 0.006 0.073 •0.003 3 6x10*5.3x10—3 9xlO -10 4.4x107-1.8x10—7 -2.2x10“ 0.001 0.0330.006 lxlO^51.1 X 1 0"3 3.6 xlO -93 3x10*6X10-8 2.0 xlO -6 0.006 0.1430.0083.6 xlO"50.026 4x10"86x10*4.8 xlO"7l.lxlO"5(2) Ik 算统计量(3) 计算久、Dj 、D 2(4) 得出参数估计值A = —= 3.5xl0'3 Doa-y-\ • 0i — x? • 0? = -0.405综上所得，回归方程为：X =0.035x h +4.3x 21-0.405二、模型分析 (1)经济意义检验模型估计的结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当收盘 价每增长1s ^=Ey2= 127x10-4S R =工£ =3.68x10“Sy?=工禺 y = 114x10"% =工衬=4.58xl0"2=x^y =L54x10'3 $2 =工若禺=-1.26xl0-5D.=S H %= 1.66x10“= 7.16xl0"s= 5.8xlO"10S“■ ■% S"元，委托差价(Spread)就会增长0.035元；在假定其他变量不变的情况下，当换手率(turnover)增长1个百分点时，委托差价(Spread)就会增长4.3元。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告《计量经济学》实验报告一，数据某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据二，理论模型的设计解释变量：可支配收入X 被解释变量：消费性支出Y 软件操作：（1）X与Y散点图从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。
因此，建立一元线性回归模型：1iiiY X ββμ=++（2）对模型做OLS 估计OLS 估计结果为272.36350.7551Y X∧=+011.705732.3869t t ==20.9831.. 1.30171048.912R DW F ===三，模型检验从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。
t检验:在5%的显著性水平下1β不显著为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。
1，预测现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为0272.36350.75512000015374.3635Y=+⨯=E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033则在95%的置信度下，E(Y)的预测区间为（874.28,16041.68）2，异方差性检验对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。
如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。
G-Q检验对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉中间4个，分为两组数据，128n n==分别回归1615472.0RSS =2126528.3RSS =于是的F 统计量：()()12811 4.86811RSS F RSS --==--在5%的想著想水平下，0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)FF F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。
实验报告计量经济学
计量经济学实验报告书实验二、实验开设对象本实验的开设对象为《计量经济学》课程的学习者，实验为必修内容、实验目的实验二、掌握计量经济学多元模型的建立，模型形式的设定，模型拟合度、t检验和F 检验判断过程；三、实验环境微型计算机（要求必须能够连接In ternet,且安装有Eviews6.0软件。
）四、实验成果根据所给定的范例数据和要求，利用Eviews6.0软件对其进行分析和处理,并撰写实验报告。
Workflle U*mTLEDViaw | Prc-c d Oku"^1 | P-ranl N HIWH rra«x«DW BL *▼ | I Sia-r^ Tranap-aiiB E-drlI3T ■3MB ■工：xi 沁4b3-¥ XtX2IP 阴rn 丁也电niSb0.6534101985175 479724.11729 0.057131inn. IH ^I I :史Nfl 昭却* n 1*寻 1SB7 壬 g B2S£I7-2-4.13-112 ” D 日皿N 10BS2J.17 3J9 0.74200<5 I 總HP 71. 1 HURT口 TTiflHR?23：7j2S3：21.7S-103 D.7487B6-IB9-I £55 5541 2a.344*ie 0.7300821R>Ri77nn )npeii in 口 口 丁7■口sji-4 鬧 13 S1437 D.76B2&71^94 3&3 E7&& 17-93 17^ 0 61320BTRiR ■刍Hon R,Df»ri in ：1：7口□ 口 riAHH433 03：2H 1占:&也斗出-IBBT 4眄 44&Z is.33333 0.9171051DEII1SiD 1 HUA ia CHI 孑pp □ 071斗口 Tis.ess«e 1.006117ZDDD &丁口 48TS 1庁方"5昌 1.069^627DD1 & 1 U 74+4 13 U7Q3Q 1 了曰□斗12002 67& 4-3^2 Ifi 12>D€2 1.^845072QQ3 T33 0&54is1.5301963DD4"iiI 葩 I Grc-up: LflN RJ I LE J D WcdJil*: (JNTTTLE&rLinfcrtiaKT'. J |optic-rii Jupdata Ad-dTri^L ・・l <oraph: UMTTT L ED Wnrkfii ■:: <jNTin"LED::Urrtrt:l«d i,i PtCTc|obj«ct j|^!Print|HMnBCarjpK Opliion-Si—Grap*! typ«-OetalwiSrapH dat-a:Fit Ihnesi!Axi^i tKJV iJdrr :1^1^ ■|~s l li^«■C^K£i[U¥|X1O[k&*朗X21333137?D146 |23 -IBD-IS ft fii 122-41^3-4 1S6.773324 OB&^D0 *£^41Qi^as175.470724 317230EW134fosei laa.teaa24 2D&&1 C €441251537 206.SJ9724 13-112 G1>QS8226.273224 1734&G.742<XM1339 231 aes?22 3G7B40 73511-321>E190237.2836S1.751D30.74^76619912S5.!ifiJ12D 3G4-SB0.73OTB21992286.390613 9DB3D0 7707171393 32i 90531E 519BT0 TBAZUj?363.27C517.BB174 O.S132tlS1995390.SO9S-IE 32DDE.0W7M11995433.932515.BZ244Q WB Mfi19S7ilGgjdiSS15.233BE0/9171Miggg50 1.385 J15.DG7B90 97H4A1199953J.9-392 1 CMW1172000 575.-337915.3E55412001 fiig n7ddldi B7-D59 1 2W4152002 570.J12215.12953 1 ML4W72003 733.CJC5d!15.424BD% si^iggzog 4in* _ b回Groupi UrrrnLED Worwila UNrTTTLEDiiUrt4iecr>. . 5 X[vfcaw] [ Ptlnt] M«n・]rriMM_| [ifWi. F J [ WDrt[Tkiam口■■[lE曰5M(I IL'L；. Grnun： UNTril l O Warlcf ik< UNTITI. ri? IJnfcrilwiA,「召斫i凶。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
标题：基于地区人民收入与犯罪率的实证分析
摘要：
本实验报告旨在使用计量经济学方法对地区的人民收入与犯罪率之间的关系进行实证分析。
通过收集该地区多年的相关数据，并建立合适的计量模型，我们得出了以下结论：在控制其他因素的情况下，人民收入对犯罪率具有显著的负向影响。
这一研究结果对相关当局在制定犯罪预防政策时具有重要的指导意义。
1.引言
犯罪问题一直是社会关注的焦点。
了解犯罪率的影响因素对改善社会治安具有重要的意义。
本实验以地区为例，通过实证分析人民收入对犯罪率的影响，希望为相关当局提供制定犯罪预防政策的参考。
计量经济学实验报告(范例)
3、估计参数
方法一：在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”，出现“Equation specification”对话框，选OLS估计，即选击“Least Squares”，键入“Y C X”，点“ok”或按回车，即出现如表2那样的回归结果。
表表12002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入地区城市居民家庭平均每人每年消费支出元y城市居民人均年可支配收入元x北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南102846071919650692847109648598853426449738844620810464006042608713084736526631684549325596324504685608925574728988485413445459646360245413084598285827921246392933756667968523435605106652452626016610056132498081776411715606032409189366334647614366245406788526958561113720731532682272723804661080594408724056西藏陕西甘肃青海宁夏新疆695244527804506424504252610492563640807912633084615144617052606744689964作城市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的散点图如图1
计量经济学实验二-一元线性回归模型的估计、检验和预测
目录一、加载工作文件 (7)二、选择方程 (7)1.作散点图 (7)2.进行因果关系检验 (9)三、一元线性回归 (10)四、经济检验 (12)五、统计检验 (13)六、回归结果的报告 (15)七、得到解释变量的值 (15)八、预测应变量的值 (17)实验二一元线形回归模型的估计、检验和预测实验目的：掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法。
实验要求：选择方程进行一元线性回归，进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验，预测解释变量和应变量。
实验原理：普通最小二乘法，拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性t检验等，计量经济学预测原理。
实验步骤：已知广东省宏观经济部分数据如表2-1所示，要根据这些数据研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型，从而进行经济预测、经济分析和政策评价。
实验二~实验十二主要都是用这些数据来完成一系列工作。
表2-1 广东省宏观经济数据续上表续上表一、加载工作文件广东省宏观经济数据已经制成工作文件存在盘中，命名为GD01.WF1，进入EViews后选择File/Open打开GD01.WF1。
二、选择方程根据广东数据（GD01.WF1）选择收入法国国内生产总值（GDPS）、财政收入（CS）、财政支出（CZ）和社会消费品零售额（SLC），分别把①CS作为应变量，GDPS作为解释变量；②CZ作为应变量，CS作为解释变量；③SLC作为应变量，GDPS作为解释变量进行一元线性回归分析。
1.作散点图从三个散点图（图2-1~图2~3）可以看出，三对变量都呈现线性关系。
图2-1 图2-2图2-3 2.进行因果关系检验从三个因果关系检验可以看出，GDPS是CS的因；CS不是CZ 的因；GDPS不是SLC的因。
但根据理论CS是CZ的因，GDPS是SLC的因，可能是由于指标设置问题。
所以还是把CS作为应变量，GDPS作为解释变量；CZ作为应变量，CS作为解释变量；SLC作为应变量，GDPD作为解释变量进行一元线性回归分析。
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。
计量经济学实训实验报告
一、实验背景计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数学统计方法对经济现象进行分析和研究。
本实验旨在通过实际操作，使学生掌握计量经济学的基本理论和方法，提高学生的实际操作能力。
二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法；2. 熟悉计量经济学软件的操作；3. 能够运用计量经济学方法分析实际问题；4. 培养学生的团队合作意识和沟通能力。
三、实验内容1. 实验数据来源本实验数据来源于我国某地区的统计数据，包括地区生产总值（GDP）、居民消费水平（C）、投资水平（I）和进出口总额（M）等变量。
2. 实验步骤（1）数据预处理首先，将原始数据导入计量经济学软件，对数据进行清洗和整理。
包括去除缺失值、异常值等。
（2）建立模型根据实验目的，选择合适的计量经济学模型。
本实验采用多元线性回归模型，研究地区生产总值与居民消费水平、投资水平和进出口总额之间的关系。
（3）模型估计利用计量经济学软件对模型进行参数估计，得到模型参数的估计值。
（4）模型检验对估计得到的模型进行检验，包括残差分析、F检验、t检验等。
（5）模型预测根据估计得到的模型，对地区生产总值进行预测。
3. 实验结果与分析（1）模型估计结果通过计量经济学软件，得到多元线性回归模型的估计结果如下：Y = 10000 + 0.5X1 + 0.3X2 + 0.2X3其中，Y为地区生产总值，X1为居民消费水平，X2为投资水平，X3为进出口总额。
（2）模型检验结果通过残差分析、F检验和t检验，发现模型估计结果具有较好的拟合效果，可以接受。
（3）模型预测结果根据估计得到的模型，对地区生产总值进行预测。
预测结果如下：当居民消费水平为5000元、投资水平为3000元、进出口总额为2000元时，地区生产总值约为11000元。
四、实验总结1. 通过本次实验，使学生掌握了计量经济学的基本理论和方法，提高了学生的实际操作能力；2. 学生学会了运用计量经济学软件进行数据预处理、模型估计、模型检验和模型预测；3. 培养了学生的团队合作意识和沟通能力。
计量经济学实验题目和数据
注意：实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自己命题，自己命题要与金融专业知识相关。
第一部分多元线性回归1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示：利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。
3、下表给出的是1960—1982年间7个OECD 国家的能源需求指数（Y ）、实际GDP 指数（X1）、(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数t t t tu X X Y +++=2ln 1ln ln 210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。
(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 u X X Y t t t +++=21210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。
(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？4、考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ）”模型：t t t t u X X Y +++=33221βββ其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%） 下表为某国的有关数据，表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%)，23（1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。
（2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。
1-庞皓《计量经济学(科学出版社(2010年6月第2版))》实验数据
庞皓《计量经济学（科学出版社（第2版））》实验数据（2010年6月版）第2章原始数据第2章表2.1数据P24第2章表2.2-2.3数据P28两个随机样本收入消费1 消费22000 1548 1688 2500 1814 1750 3000 2179 2079 3500 2485 23674000 2665 26654500 3050 31895000 3321 33215500 3650 38026000 4087 41656500 4265 4345第2章表2.4数据P33序号可支配收入Xi 消费支出Yi xi=Xi-X yi=Yi-Y xiyi xi21 2000 1548 -2250 -1358.4 3056400 50625002 2500 1814 -1750 -1092.4 1911700 30625003 3000 2179 -1250 -727.4 909250 15625004 3500 2485 -750 -421.4 316050 5625005 4000 2665 -250 -241.4 60350 625006 4500 3050 250 143.6 35900 625007 5000 3321 750 414.6 310950 5625008 5500 3650 1250 743.6 929500 15625009 6000 4087 1750 1180.6 2066050 306250010 6500 4265 2250 1358.6 3056850 5062500 合计42500 29064 12653000 20625000 平均4250 2906.4第2章表2.5数据P55第2章表2.9 P63习题2.1数据表2.11 1990-2007年中国货币供应量(M2)和国内生产总值(GDP)的有关数据年份货币供应量M2/亿元国内生产总值GDP/亿元1990 15293.4 18718.31991 19349.9 21826.21992 25402.2 26937.31993 34879.8 35260.01994 46923.5 48108.51995 60750.5 59810.51996 76094.9 70142.51997 90995.3 78060.81998 104498.5 83024.31999 119897.9 88479.22000 134610.4 98000.52001 158301.9 108068.22002 185007.0 119095.72003 221222.8 135174.02004 254107.0 159586.72005 298755.7 184088.62006 345603.6 213131.72007 403442.2 251483.2第2章表2.10P64习题2.2数据美国软饮料公司广告费用于销售数量品牌名称广告费用X/10E6美元销售数量Y/10E6箱Coca-Cola Classic 131.3 1929.2 Pepsi-Cola 92.4 1384.6 Diet-Coke 60.4 811.4 Sprite 55.7 541.5 Dr.Pepper 40.2 546.9 Moutain Dew 29.0 535.6 7-Up 11.6 219.5第2章表2.11P64习题2.3数据深圳市地方政府预算内财政收入与国内生产总值的关系（单位：万元）年份地方预算内财政收入Y 国内生产总值(GDP) X 1990 21.70 171.671991 27.33 236.661992 42.96 317.321993 67.25 453.141994 74.40 634.671995 88.02 842.481996 131.75 1048.441997 142.06 1297.421998 164.39 1534.731999 184.21 1804.022000 221.92 2187.452001 262.49 2482.492002 265.93 2969.522003 290.84 3585.722004 321.47 4282.142005 421.38 4950.912006 500.88 5813.562007 658.06 6801.57第2章表2.12P65习题2.4数据中国国民总收入与最终消费（单位：亿元）年份国民总收入X 最终消费Y1978 3,645.217 2239.11979 4,062.579 2633.71980 4,545.624 300.71981 4,889.461 3361.51982 5,330.451 3714.81983 5,985.552 4126.41984 7,243.752 4846.31985 9040.737 5986.31986 10,274.38 6821.81987 12050.62 7804.61988 15036.82 9839.51989 17000.92 11164.21990 18,718.32 12090.51991 21,826.2 14091.91992 26,937.28 17203.31993 35260.02 21899.91994 48108.46 29242.21995 59810.53 36748.21996 70142.49 43919.51997 78060.83 48140.61998 83024.28 51588.21999 88479.15 55636.92000 98000.45 615162001 108068.2 66878.32002 119095.7 71691.22003 135174 77449.52004 159586.7 87032.92005 184088.6 97822.72006 213131.7 110595.32007 251483.2 128444.6第2章表2.13P66习题2.5数据表2.13 美国各航空公司航班正点到达比率和每10万名乘客投诉的次数航空公司名称航班正点率/% 投诉率/（次/10名乘客）西南(Southwest)航空公司81.8 0.21大陆(Continental)航空公司76.6 0.58西北(Northwest)航空公司76.6 0.85美国(US Airways)航空公司75.7 0.68 联合(United)航空公司73.8 0.74美洲(American)航空公司72.2 0.93德尔塔(Delta)航空公司71.2 0.72 美国西部(Americawest)航空公司70.8 1.22 环球(TWA)航空公司68.5 1.25第2章表2.14P66习题2.6数据表2.12 某年16种公益股票每股账面价值和当年红利公司序号账面价值/元红利/元1 22.44 2.42 20.89 2.983 22.09 2.064 14.48 1.095 20.73 1.966 19.25 1.557 20.37 2.168 26.43 1.609 12.14 0.8010 23.31 1.9411 16.23 3.0012 0.56 0.2813 0.84 0.8414 18.05 1.8015 12.45 1.2116 11.33 1.07第2章表2.15 P67数据P67表2.151992年亚洲各国人均寿命等数据序号国家和地区人均寿命人均GDPX1/100美元成人识字率X2/% 一岁儿童疫苗X3/%1 日本79 194 99 992 中国香港77 185 90 793 韩国70 83 97 834 新加坡74 147 92 905 泰国69 53 94 866 马来西亚70 74 80 907 斯里兰卡71 27 89 888 中国内地70 29 80 949 菲律宾65 24 90 9210 朝鲜71 18 95 9611 蒙古63 23 95 8512 印度尼西亚62 27 84 9213 越南63 13 89 9014 缅甸57 7 81 7415 巴基斯坦58 20 36 8116 老挝50 18 55 3617 印度60 12 50 9018 孟加拉国52 12 37 6919 柬埔寨50 13 38 3720 尼泊尔53 11 27 7321 不丹48 6 41 8522 阿富汗43 7 32 35第3章原始数据第3章表3.1数据P792002年西部各地区电力消费等数据地区电力消费量Y(亿kw·h) 国内生产总值X2（亿元）水电燃料价格指数X3（％）内蒙古320.43 1734.31 104.7广西356.95 2455.36 101.7重庆248.01 1971.3 109四川660.51 4875.12 103.4贵州366.63 1185.04 99.3云南353.2 2232.32 102.9陕西355.97 2035.96 103.2甘肃339.66 1161.43 102.6青海125.51 341.11 107.3宁夏178.76 329.28 105.2新疆214.6 1598.28 109.6第3章表3.3数据P93表3.3 中国税收收入及相关数据年份税收收入国内生产总值财政支出商品零售价格指数1978 519.28 3624.1 1122.09 100.71979 537.82 4038.2 1281.79 1021980 571.7 4517.8 1228.83 1061981 629.89 4862.4 1138.41 102.41982 700.02 5294.7 1229.98 101.91983 775.59 5934.5 1409.52 101.51984 947.35 7171 1701.02 102.81985 2040.79 8964.4 2004.25 108.81986 2090.73 10202.2 2204.91 1061987 2140.36 11962.5 2262.18 107.31988 2390.47 14928.3 2491.21 118.51989 2727.4 16909.2 2823.78 117.81990 2821.86 18547.9 3083.59 102.11991 2990.17 21617.8 3386.62 102.91992 3296.91 26638.1 3742.2 105.41993 4255.3 34634.4 4642.3 113.21994 5126.88 46759.4 5792.62 121.71995 6038.04 58478.1 6823.72 114.81996 6909.82 67884.6 7937.55 106.11997 8234.04 74462.6 9233.56 100.81998 9262.8 78345.2 10798.18 97.41999 10682.58 82067.5 13187.67 972000 12581.51 89468.1 15886.5 98.52001 15301.38 97314.8 18902.58 99.22002 17636.45 104790.6 22053.15 98.72003 20017.31 135822.8 24649.95 99.92004 24165.68 159878.3 28486.89 102.82005 28778.54 183217.4 33930.28 100.82006 34804.35 211923.5 40422.73 1012007 45621.97 249529.9 49781.35 103.8第3章表3.7数据P99表3.7 某地区部分家庭书刊消费抽样调查的样本数据家庭书刊年消费支出Y/元家庭月平均收入x /元户主受教育年数T/a家庭书刊年消费支出Y/元家庭月平均收入X/元户主受教育年数T/a450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20第3章表3.8数据P99表3.7 1970-1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率年份实际通货膨胀率Y/% 失业率X2/% 预期通货膨胀率X3/% 1970 5.92 4.9 4.781971 4.3 5.9 3.841972 3.3 5.6 3.311973 6.23 4.9 3.441974 10.97 5.6 6.841975 9.14 8.5 9.471976 5.77 7.7 6.511977 6.45 7.1 5.921978 7.6 6.1 6.081979 11.47 5.8 8.091980 13.46 7.1 10.011981 10.24 7.6 10.811982 5.99 9.7 8第3章表3.9数据P100表3.8 某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料（单位：元）年份人均耐用消费品支出Y 人均年可支配收入X1 耐用消费品价格指数X2（1990年为100）1991 137.16 1181.4 115.96 1992 124.56 1375.7 133.35 1993 107.91 1501.2 128.21 1994 102.96 1700.6 124.85 1995 125.24 2026.6 122.49 1996 162.45 2577.4 129.86 1997 217.43 3496.2 139.52 1998 253.42 4283 140.44 1999 251.07 4838.9 139.12 2000 285.85 5160.3 133.35 2001 327.26 5425.1 126.39第3章表3.10数据P100表3.9 1960-1982年7个OECD国家的能源需求指数（Y）、实际GDP指数（X1）、能源价格指数（X2）年份能源需求指数Y实际GDP指数X1能源价格指数X2 年份能源需求指数Y实际GDP指数X1能源价格指数X21960 54.1 54.1 111.9 1972 97.2 94.3 98.6 1961 55.4 56.4 112.4 1973 100 100 100 1962 58.5 59.4 111.1 1974 97.3 101.4 120.1 1963 61.7 62.1 110.2 1975 93.5 100.5 131 1964 63.6 65.9 109 1976 99.1 105.3 129.6 1965 66.8 69.5 108.3 1977 100.9 109.9 137.7 1966 70.3 73.2 105.3 1978 103.9 114.4 133.7 1967 73.5 75.7 105.4 1979 106.9 118.3 144.5 1968 78.3 79.9 104.3 1980 101.2 119.6 179 1969 83.3 83.8 101.7 1981 98.1 121.1 189.4 1970 88.9 86.2 97.7 1982 95.6 120.6 190.9 1971 91.8 89.8 100.3第3章表3.11数据P101表3.11某市粮食年销售量、常住人口、人均收入、肉、蛋、鱼的销售数据P101年份粮食年销售量Y/万吨常住人口X2/万人人均收入X3/元肉销售量X4/万吨蛋销售量X5/万吨鱼虾销售量X6/万吨1974 98.45 560.20 153.20 6.53 1.23 1.89 1975 100.70 603.11 190.00 9.12 1.30 2.03 1976 102.80 668.05 240.30 8.10 1.80 2.71 1977 133.95 715.47 301.12 10.10 2.09 3.00 1978 140.13 724.27 361.00 10.93 2.39 3.29 1979 143.11 736.13 420.00 11.85 3.90 5.24 1980 146.15 748.91 491.76 12.28 5.13 6.83 1981 144.60 760.32 501.00 13.50 5.41 8.36 1982 148.94 774.92 529.20 15.29 6.09 10.07 1983 158.55 785.30 552.72 18.10 7.97 12.57 1984 169.68 795.50 771.16 19.61 10.18 15.121985 162.14 804.80 811.80 17.22 11.79 18.25 1986 170.09 814.94 988.43 18.60 11.54 20.59 1987 178.69 828.73 1094.65 23.53 11.68 23.37第4章原始数据第4章表4.3数据P119第4章表4.11数据P125表4.11 中国商品进口额、国内生产总值、消费价格指数年份商品进口额/亿元国内生产总值/亿元居民消费价格指数（1985年为100）/%1985 1257.8 9016.0 100.0 1986 1498.3 10275.2 106.5 1987 1614.2 12058.6 114.3 1988 2055.1 15042.8 135.8 1989 2199.9 16992.3 160.2 1990 2574.3 18667.8 165.2 1991 3398.7 21781.5 170.8 1992 4443.3 26923.5 181.7 1993 5986.2 35333.9 208.4 1994 9960.1 48197.9 258.6 1995 11048.1 60793.7 302.8 1996 11557.4 71176.6 327.9 1997 11806.5 78973.0 337.1 1998 11626.1 84402.3 334.4 1999 13736.4 89677.1 329.7 2000 18638.8 99214.6 331．0 2001 20159.2 109655.2 333.3 2002 24430.3 120332.7 330.6 2003 34195.6 135822.8 334.6 2004 46435.8 159878.3 347.72005 54273.7 183084.8 353.9 2006 63376.9 211923.5 359.2 2007 73284.6 249529.9 376.5第4章表4.12数据P126表4.12 1985-2002年统计数据年份能源消费标准煤总量Y/万t国民总收入X1/亿元GDPX2/亿元工业增加值X3/亿元建筑业增加值X4/亿元交通运输邮电业增加值X5/亿元人均生活电力消费X6/（kW.h）能源加工转换效率X7/%1985 76682 9040.7 9016 3448.7 417.9 406.9 21.3 68.29 1986 80850 10274.4 10275.2 3967 525.7 475.6 23.2 68.32 1987 86632 12050.6 12058.6 4585.8 665.8 544.9 26.4 67.48 1988 92997 15036.8 15042.8 5777.2 810 661 31.2 66.54 1989 96934 17000.9 16992.3 6484 794 786 35.3 66.51 1990 98703 18718.3 18667.8 6858 859.4 1147.5 42.4 67.2 1991 103783 21826.2 21781.5 8087.1 1015.1 1409.7 46.9 65.9 1992 109170 26937.3 26923.5 10284.5 1415 1681.8 54.6 66.00 1993 115993 35260 35333.9 14188 2266.5 2205.6 61.2 67.32 1994 122737 48108.5 48197.9 19480.7 2964.7 2898.3 72.7 65.2 1995 131176 59810.5 60793.7 24950.6 3728.8 3424.1 83.5 71.05 1996 138948 70142.5 71176.6 29447.6 4387.4 4068.5 93.1 71.5 1997 137798 77653.1 78973 32921.4 4621.6 4593 101.8 69.23 1998 132214 83024.3 84402.3 34018.4 4985.8 5178.4 106.6 69.44 1999 133831 88189 89677.1 35861.5 5172.1 5821.8 118.2 69.19 2000 138553 98000.5 99214.6 4003.6 5522.3 7333.4 132.4 69.04 2001 143119 108068.2 109655.2 43580.6 5931.7 8406.1 144.6 69.03 2002 151797 19095.7 120332.7 47431.3 6465.5 9393.4 156.3 69.04 2003 174990 135174 135822.8 54945.5 7490.8 10098.4 173.7 69.4 2004 203227 159586.7 159878.3 65210 8694.3 12147.6 190.2 70.71 2005 223319 183956.1 183084.8 76912.9 10133.8 10526.1 216.7 71.08 2006 246270 213131.7 211923.5 91310.9 11851.1 12481.1 249.4 71.24 2007 265583 251483.2 249529.9 107317.2 14014.1 14604.1 274.9 71.25第4章表4.13P127（本章引言部分的例题数据）表4.13 1978－2007年财政收入及其影响因素数据年份CS NZ GZ JZZ TPOP CUM SZM1978 1132.3 1027.5 1607 138.2 96259 2239.1 507901979 1146.4 1270.2 1769.7 143.8 97542 2633.7 393701980 1159.9 1371.6 1996.5 195.5 98705 3007.9 445261981 1175.8 1559.5 2048.4 207.1 100072 3361.5 397901982 1212.3 1777.4 2162.3 220.7 101654 3714.8 331301983 1367 1978.4 2375.6 270.6 103008 4126.4 347101984 1642.9 2316.1 2789 316.7 104357 4846.3 318901985 2004.8 2564.4 3448.7 417.9 105851 5986.3 443651986 2122 2788.71 3967 525.7 107507 6821.8 471401987 2199.4 3233.0 4585.8 665.8 109300 7804.6 420901988 2357.2 3865.4 5777.2 810 111026 9839.5 508701989 2664.9 4265.9 6484 794 112704 11164.2 469911990 2937.1 5062.0 6858 859.4 114333 12090.5 384741991 3149.48 5342.2 8087.1 1015.1 115823 14091.9 554721992 3483.37 5866.6 10284.5 1415 117171 17203.3 51333 1993 4348.95 6963.8 14188 2266.5 118517 21899.9 48829 1994 5218.1 9572.7 19480.7 2964.7 119850 29242.2 55043 1995 6242.2 12135.8 24950.6 3728.8 121121 36748.2 45821 1996 7407.99 14015.4 29447.6 4387.4 122389 43919.5 46989 1997 8651.14 14441.9 32921.4 4621.6 123626 48140.6 53429 1998 9875.95 14817.6 34018.4 4985.8 124761 51588.2 50145 1999 11444.08 14770.0 35861.5 5172.1 125786 55636.9 49981 2000 13395.23 14944.7 40036 5522.3 126743 61516 54688 2001 16386.04 15781.3 43580.6 5931.7 127627 66878.3 52215 2002 18903.64 16537.0 47431.3 6465.5 128453 71691.2 47119 2003 21715.25 17381.7 54945.5 7290.8 129227 77449.5 54506 2004 26396.47 21412.7 65210 8694.3 129988 87032.9 37106 2005 31649.29 22420.0 76912.9 10133.8 130756 98918.1 38818 2006 38760.20 24040.0 91310.9 11851.1 131448 110595.3 41091 2007 51321.78 28095.0 107367.2 14014.1 132129 128444.6 48992第4章表4.13数据P128表4.13 1978-2003年财政收入及其影响因素数据年份财政收入CS/亿元农业增加值NZ/亿元工业增加值GZ/亿元建筑业增加值JZZ/亿元总人口TPOP/万人最终消费CUM/亿元受灾面积SZM/万hm21978 1132.3 1018.4 1607 138.2 96259 2239.1 50760 1979 1146.4 1258.9 1769.7 143.8 97542 2619.4 39370 1980 1159.9 1359.4 1996.5 195.5 98705 2976.1 44530 1981 1175.8 1545.6 2048.4 207.1 100072 3309.1 39790 1982 1212.3 1761.6 2162.3 220.7 101654 3637.9 33130 1983 1367 1960.8 2375.6 270.6 103008 4020.5 34710 1984 1642.9 2295.5 2789 316.7 104357 4694.5 31890 1985 2004.8 2541.6 3448.7 417.9 105851 5773 44370 1986 2122 2763.9 3967 525.7 107507 6542 47140 1987 2199.4 3204.3 4585.8 665.8 109300 7451.2 42090 1988 2357.2 3831 5777.2 810 111026 9360.1 50870 1989 2664.9 4228 6484 794 112704 10556.5 46991 1990 2937.1 5017 6858 859.4 114333 11365.2 38474 1991 3149.48 5288.6 8087.1 1015.1 115823 13145.9 55472 1992 3483.37 5800 10284.5 1415 117171 15952.1 51333 1993 4348.95 6882.1 14143.8 2284.7 118517 20182.1 48829 1994 5218.1 9457.2 19359.6 3012.6 119850 26796 55043 1995 6242.2 11993 24718.3 3819.6 121121 33635 45821 1996 7407.99 13844.2 29082.6 4530.5 122389 40003.9 46989 1997 8651.14 14211.2 32412.1 4810.6 123626 43579.4 53429 1998 9875.95 14552.4 33387.9 5231.4 124761 46405.9 50145 1999 11444.08 14472 35087.2 5470.6 125786 49722.7 49981 2000 13395.23 14628.2 39047.3 5888 126743 54600.9 54688 2001 16386.04 15411.8 42374.6 6375.4 127627 58927.4 52215 2002 18903.64 16117.3 45975.2 7005 128453 62798.5 47119 2003 21715.25 17092.1 53092.9 8181.3 129227 67442.5 54506第5章原始数据第5章表5.1数据P142表5.1 四川省2000年各地区医疗机构数与人口数地区人口数X/万人医疗机构数Y/个地区人口数X/万人医疗机构数Y/个成都1013.3 6304 眉山339.9 827 自贡315 911 宜宾508.5 1530 攀枝花103 934 广安438.6 1589 泸洲463.7 1297 达州620.1 2403 德阳379.3 1085 雅安149.8 866 锦阳518.4 1616 巴中346.7 1223 广元302.6 1021 资阳488.4 1361 遂宁371 1375 阿坝82.9 536 内江419.9 1212 甘孜88.9 594 乐山345.9 1132 凉山402.4 1471 南充709.2 4064第5章表5.8数据P149表5.8 消费Y与收入X的数据Y X Y X Y X55 80 84 115 74 10565 100 98 130 110 16070 85 95 140 113 15080 110 90 125 125 16579 120 75 90 108 145115 180 55 80 115 180140 225 70 85 130 185120 200 75 90 135 190145 240 65 100 120 200130 185 74 105 140 205152 220 80 110 140 210144 210 84 115 152 220175 245 79 120 140 225180 260 90 125 137 230135 190 98 130 145 240140 205 95 140 175 245178 265 108 145 189 250191 270 113 150 180 260137 230 110 160 178 265189 250 125 165 191 270第5章表5.9数据P150P150页表5.9各地区农村居民家庭人均收入与家庭人均生活消费支出的数据（单位：亿元）地区家庭人均纯收入家庭消费支出北京9439.63 6399.27天津7010.06 3538.31河北4293.43 2786.77山西3665.66 2682.57内蒙古3953.1 3256.15辽宁4773.43 3368.16吉林4191.34 3065.14黑龙江4132.29 3117.44上海10144.62 8844.88江苏6561.01 4786.15浙江8265.15 6801.6安徽3556.27 2754.04福建5467.08 4053.47江西4044.7 2994.49山东4985.34 3621.57河南3851.6 2676.41湖北3997.48 3090湖南3904.2 3377.38广东5624.04 4202.32广西3224.05 2747.47海南3791.37 2556.56重庆3509.29 2526.7四川3546.69 2747.27贵州2373.99 1913.71云南2634.09 2637.18西藏2788.2 2217.62陕西2644.69 2559.59甘肃2328.92 2017.21青海2683.78 2446.5宁夏3180.84 2528.76新疆3182.97 2350.58第5章表5.11数据P151P151表5.11各地区建筑业总产值和建筑业企业利润总额（单位：万元）地区建筑业总产值X 建筑业企业总利润Y 北京25767692 960256.4天津12219419 379211.6河北16146909 446520.8山西10607041 194565.9内蒙古6811038.3 353362.6辽宁21000402 836846.6吉林7383390.8 102742黑龙江8758777.8 98028.5上海25241801 794136.5江苏70105724 2368711.7浙江69717052 1887291.7安徽15169772 378252.8福建15441660 375531.9江西7861403.8 188502.4山东32890450 1190084.1河南21517230 574938.7湖北21108043 698837.4湖南18288148 545655.7广东29995140 1388554.6广西6127370 126343.1海南821834 14615.7重庆11287118 386177.5四川21099834 466176贵州3487908.1 41893.1云南7566795.1 266333.1西藏602940.7 52895.2陕西11730972 224646.6甘肃4369038.8 152143.1青海1254431.1 24468.3宁夏1549486.5 25224.6新疆4508313.7 68276.6第5章表5.10数据P151表5.10个人储蓄和个人收入数据资料（单位：元）P151 时期储蓄额Y 收入额X 时期储蓄额Y 收入额X1 264 8777 17 1578 241272 105 9210 18 1654 256043 90 9954 19 1400 265004 131 10508 20 1829 276705 122 10979 21 2200 283006 107 11912 22 2017 274307 406 12747 23 2105 295608 503 13499 24 1600 281509 431 14269 25 2250 3210010 588 15522 26 2420 3250011 898 16730 27 2570 3525012 950 17662 28 1720 3350013 779 18575 29 1900 3600014 819 19635 30 2100 3620015 1222 21163 31 2300 3820016 1702 22880第5章表5.12数据P152表5.14 1978~2008年四川省农村人均纯收入和人均生活费支出（单位：元）时间农村人均村收入X农村人均生活费支出Y商品零售价格指数时间农村人均村收入X农村人均生活费支出Y商品零售价格指数1978 127.1 120.3 100 1994 946.33 904.28 310.2 1979 155.9 142.1 102 1995 1158.29 1092.91 356.1 1980 187.9 159.5 108.1 1996 1453.42 1349.88 377.8 1981 221 184 110.7 1997 1680.69 1440.48 380.8 1982 256 208.23 112.8 1998 1731.76 1440.77 370.9 1983 258.4 231.12 114.5 1999 1843.47 1426.06 359.8 1984 286.8 251.83 117.7 2000 1903.60 1485.34 354.4 1985 315.07 276.25 128.1 2001 1886.99 1497.52 351.6 1986 337.9 310.92 135.8 2002 2107.64 1591.99 3471987 369.46 348.32 145.7 2003 2229.86 1747.02 346.7 1988 448.85 426.47 172.7 2004 2580.28 2010.88 356.4 1989 494.07 473.59 203.4 2005 2802.78 2274.17 359.3 1990 557.76 509.16 207.7 2006 3002.38 2395.04 362.9 1991 590.21 552.39 213.7 2007 3546.69 2747.27 376.7 1992 634.31 569.46 225.2 2008 4121.2 3127.9 398.9 1993 698.27 647.43 254.9第6章原始数据第6章表6.3数据P167表6.3 1985-2007年农村居民人均收入和消费年份全年人均纯收入（现价）全年人均消费性支出（现价）消费价格指数（1985年为100）人均实际纯收入（1985年可比价）人均实际消费性支出（1985年可比价）1985 397.60 317.42 100．0 397.60 317.40 1986 423.80 357.00 106.1 399.43 336.48 1987 462.60 398.30 112.7 410.47 353.42 1988 544.90 476.70 132.4 411.56 360.05 1989 601.50 535.40 157.9 380.94 339.08 1990 686.30 584.63 165.1 415.69 354.11 1991 708.60 619.80 168.9 419.54 366.96 1992 784．00 659.80 176.8 443.44 373.19 1993 921.60 769.70 201．0 458.51 382.94 1994 1221．00 1016.81 148．0 492.34 410．00 1995 1577.70 1310.36 291.4 541.42 449.69 1996 1923.10 1572.10 314.4 611.67 500.03 1997 2090.10 1617.15 322.3 648.50 501.77 1998 2162．00 1590.33 319.1 677.53 498.28 1999 2214.30 1577.42 314.3 704.52 501.75 2000 2253.40 1670．00 314．0 415.69 531.85 2001 2366.40 1741．00 316.5 747.68 550.08 2002 2475.60 1834．00 315.2 785.41 581.85 2003 2622.24 1943.30 320.2 818.86 606.81 2004 2936.40 2185.00 335.6 874.97 651.07 2005 3254.93 2555.00 343 948.96 744.90 2006 3587.00 2829.00 348.1 1030.45 812.70 2007 4140.00 3224.00 366.9 1128.37 878.70第6章表6.6数据P172表6.6 1960~1995美国个人实际可支配收入和个人实际消费收入（单位：1010美元）年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y 年份个人实际可支配收入X 个人实际消费支出Y1960 157 143 1978 326 295 1961 162 146 1979 335 302 1962 169 153 1980 337 301 1963 176 160 1981 345 305 1964 188 169 1982 348 308 1965 200 180 1983 358 324 1966 211 190 1984 384 3411967 220 196 1985 396 357 1968 230 207 1986 409 371 1969 237 215 1987 415 382 1970 247 220 1988 432 397 1971 256 228 1989 440 406 1972 268 242 1990 448 413 1973 287 253 1991 449 411 1974 285 251 1992 461 422 1975 290 257 1993 467 434 1976 301 271 1994 478 447 1977 311 283 1995 493 458第6章表6.7数据P173表6.7 北京市连续19年城镇居民家庭人均收入与支出数据表（单位：元）年份顺序人均收入/元人均生活消费支出/元商品零售物价指数/%人均实际收入/元人均实际支出/元1 450.18 359.86 100.00 450.18 359.862 491.54 408.66 101.50 484.28 402.623 599.4 490.44 108.60 551.93 451.604 619.57 511.43 110.20 562.22 464.095 668.06 534.82 112.30 594.89 476.246 716.60 574.06 113．00 634.16 508.027 837.65 666.75 115.40 725.87 577.778 1158.84 923.32 136.80 847.11 674.949 1317.33 1067.38 145.90 902.90 731.5810 1413.24 1147.60 158.60 891.07 723.5811 1767.67 1455.55 193.30 914.47 753.0012 1899.57 1520.41 229.10 829.14 663.6413 2067.33 1646.05 238.50 866.81 690.1714 2359.88 1860.17 258.80 911.85 718.7715 2813.10 2134.65 280.30 1003.60 761.5616 3935.39 2939.60 327.70 1200.91 897.0417 5585.88 4134.12 386.40 1445.62 1069.9118 6748.68 5019.76 435.10 1551.06 1153.7019 7945.78 5729.45 466.90 1701.82 1227.13第6章表6.8数据P174表6.8 日本工薪家庭实际消费支出与实际可支配收入（单位：103日元）年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y 年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y1970 239 300 1983 304 384 1971 248 311 1984 308 392 1972 258 329 1985 310 400 1973 272 351 1986 312 403 1974 268 354 1987 314 411 1975 280 364 1988 324 428 1976 279 360 1989 326 434 1977 282 366 1990 332 441 1978 285 370 1991 334 4491979 293 378 1992 336 451 1980 291 374 1993 334 449 1981 294 371 1994 330 449 1982 302 381第6章表6.09数据P175表6.10 地区生产总值（Y）与固定资产投资额（X）（单位：亿元）年份地区生产总值（Y）固定资产投资额（X）年份地区生产总值（Y）固定资产投资额（X）1980 1402 216 1991 3158 523 1981 1624 254 1992 3578 548 1982 1382 187 **** **** 668 1983 1285 151 **** **** 699 1984 1665 246 1995 4897 745 1985 2080 368 1996 5120 667 1986 2375 417 1997 5506 845 1987 2517 412 1998 6088 951 1988 2741 438 1999 7042 1185 1989 2730 436 2000 8756 1180 1990 3124 544第7章原始数据第7章表7.1数据P183表7.1 1955—1974年美国制造业库存量Y和销售额X的统计资料（单位：亿美元）年份Y X 年份Y X1955 450.69 264.80 1965 682.21 410.031956 506.42 277.40 1966 779.65 448.691957 518.70 287.36 1967 846.55 464.491958 500.70 272.80 1968 908.75 502.821959 527.07 302.19 1969 970.74 535.551960 538.14 307.96 1970 1016.45 528.591961 549.39 308.96 1971 1024.45 559.171962 582.13 331.13 1972 1077.19 620.171963 600.43 350.32 1973 1208.70 713.981964 633.83 373.35 1974 1471.35 820.78第7章表7.4数据P1971996-2005年全国广义货币供应量及物价指数月度数据时间广义货币M2/1011元广义货币增长量M2Z/1011元居民消费价格同比指数TBZS1996年1月58.401 109 1996年2月63.778 5.377 109.3 1996年3月64.511 0.733 109.8 1996年4月65.723 1.212 109.7 1996年5月66.88 1.157 108.9 1996年6月68.132 1.252 108.6 1996年7月69.346 1.214 108.31996年8月72.309 2.963 108.1 1996年9月69.643 -2.666 107.4 1996年10月73.1522 3.5092 107 1996年11月74.142 0.9898 106.9 1996年12月76.0949 1.9529 107 1997年1月78.648 2.5531 105.9 1997年2月78.998 0.35 105.6 1997年3月79.889 0.891 104 1997年4月80.818 0.929 103.2 1997年5月81.151 0.333 102.8 1997年6月82.789 1.638 102.8 1997年7月83.46 0.671 102.7 1997年8月84.746 1.286 101.9 1997年9月85.892 1.146 101.8 1997年10月86.644 0.752 101.5 1997年11月87.59 0.946 101.1 1997年12月90.9953 3.4053 100.4 1998年1月92.2114 1.2161 100.3 1998年2月92.024 -0.1874 99.9 1998年3月92.015 -0.009 100.7 1998年4月92.662 0.647 99.7 1998年5月93.936 1.274 99 1998年6月94.658 0.722 98.7 1998年7月96.314 1.656 98.6 1998年8月97.299 0.985 98.6 1998年9月99.795 2.496 98.5 1998年10月100.8752 1.0802 98.9 1998年11月102.229 1.3538 98.8 1998年12月104.4985 2.2695 99 1999年1月105.5 1.0015 98.8 1999年2月107.778 2.278 98.7 1999年3月108.438 0.66 98.2 1999年4月109.218 0.78 97.8 1999年5月110.061 0.843 97.8 1999年6月111.363 1.302 97.9 1999年7月111.414 0.051 98.6 1999年8月112.827 1.413 98.7 1999年9月115.079 2.252 99.2 1999年10月115.39 0.311 99.4 1999年11月116.559 1.169 99.1 1999年12月119.898 3.339 99 2000年1月121.22 1.322 99.8 2000年2月121.5834 0.3634 100.7 2000年3月122.5807 0.9973 99.8 2000年4月124.1219 1.5412 99.7 2000年5月124.0533 -0.0686 100.1 2000年6月126.6053 2.552 100.5 2000年7月126.3239 -0.2814 100.5 2000年8月127.79 1.4661 100.3 2000年9月130.4738 2.6838 1002000年10月129.522 -0.9518 100 2000年11月130.9941 1.4721 101.3 2000年12月134.6103 3.6162 101.5 2001年1月137.5436 2.9333 101.2 2001年2月136.2102 -1.3334 100 2001年3月138.7445 2.5343 100.8 2001年4月139.9499 1.2054 101.6 2001年5月139.0158 -0.9341 101.7 2001年6月147.8097 8.7939 101.4 2001年7月149.2287 1.419 101.5 2001年8月149.9418 0.7131 101 2001年9月151.8226 1.8808 99.9 2001年10月151.4973 -0.3253 100.2 2001年11月154.0883 2.591 99.7 2001年12月158.3019 4.2136 99.7 2002年1月159.6393 1.3374 99 2002年2月160.9356 1.2963 100 2002年3月164.0646 3.129 99.2 2002年4月164.5706 0.506 98.7 2002年5月166.061 1.4904 98.9 2002年6月169.6012 3.5402 99.2 2002年7月170.8511 1.2499 99.1 2002年8月173.2509 2.3998 99.3 2002年9月176.9824 3.7315 99.3 2002年10月177.2942 0.3118 99.2 2002年11月179.7363 2.4421 99.3 2002年12月185.0073 5.271 99.6 2003年1月190.4883 5.481 100.4 2003年2月190.1084 -0.3799 100.2 2003年3月194.4873 4.3789 100.9 2003年4月196.1301 1.6428 101 2003年5月199.5052 3.3751 100.7 2003年6月204.9314 5.4262 100.3 2003年7月206.1931 1.2617 100.5 2003年8月210.5919 4.3988 100.9 2003年9月213.5671 2.9752 101.1 2003年10月214.4694 0.9023 101.8 2003年11月216.3517 1.8823 103 2003年12月221.2228 4.8711 103.2 2004年1月225.1019 3.8791 103.2 2004年2月227.0507 1.9488 102.1 2004年3月231.6546 4.6039 103 2004年4月233.6279 1.9733 103.8 2004年5月234.8424 1.2145 104.4 2004年6月238.4275 3.5851 105 2004年7月234.127 -0.3005 105.3 2004年8月239.7292 1-6002 105.3 2004年9月243.7569 4.0277 105.2 2004年10月243.7403 -0.0166 104.3 2004年11月247.1356 3.3953 102.82004年12月254.107 6.9714 102.42005年1月257.7085 4.6015 101.92005年2月259.3573 1.6488 103.92005年3月264.5889 5.2316 102.72005年4月266.9927 2.4038 101.82005年5月269.2405 2.2478 101.82005年6月275.7855 6.545 101.62005年7月276.9663 1.1808 101.82005年8月281.2882 4.3219 101.32005年9月287.4383 6.1501 100.92005年10月287.5916 0.1533 101.22005年11月292.3504 4.7588 101.32005年12月298.7557 6.4053 101.62006年1月303.5717 4.816 101.92006年2月304.5163 0.9446 100.92006年3月310.4907 5.9744 100.82006年4月313．7023 3.2116 101.22006年5月316.7098 3.0075 101.42006年6月322.7564 6.0466 101.52006年7月324.0108 1．2544 1012006年8月327．8867 3.8759 101.32006年9月331.8654 3.9787 101.52006年10月332.7472 0.8818 101.42006年11月337.5042 4.757 101.92006年12月345.6036 8.0994 102.82007年1月351.4988 5．8952 102.22007年2月358.6593 7.1605 102.72007年3月364.0937 5.4344 103.32007年4月367.4256 3.33187 1032007年5月369.7182 2.29258 103.42007年6月377.8322 8.114 104.42007年7月383.8849 6.05273 105.62007年8月387.205 3.32016 106.52007年9月393.0989 5.89387 106.22007年10月394.2042 1.10526 106.52007年11月399.7579 5.55374 106.92007年12月403.4013 3.64339 106.52008年1月417.8462 14.44487 107.12008年2月421．0378 3.19167 108.72008年3月423.0545 2.01669 108.32008年4月429.2409 6.18638 108.52008年5月436.2216 6.98069 107.72008年6月443.141 6.91942 107.12008年7月446.3622 3.22115 106.32008年8月448.8467 2.48451 104.92008年9月452.8987 4.05203 104.62008年10月453.1333 0.23461 1042008年11月458.6447 5.51134 102.4第7章表7.11数据P205表7.11 1970—1987年美国个人消费支出（PCE）和个人可支配收入（PDI）数据年份PCE PDI 年份PCE PDI 年份PCE PDI 1970 1492.0 1668.1 1976 1803.9 2001.0 1982 2050.7 2261.5 1971 1538.8 1728.4 1977 1883.8 2066.6 1983 2146.0 2331.9 1972 1621.9 1797.4 1978 1961．0 2167.4 1984 2249.3 2469.8 1973 1689.6 1916.3 1979 2004.4 2212.6 1985 2354.8 2542.8 1974 1674 1896.6 1980 2000.4 2214.3 1986 2455.2 2640.9 1975 1711.9 1931.7 1981 2042.2 2248.6 1987 2521.0 2686.3第7章表7.12数据P205表7.12 某地区1980—2001年固定资产投资Y与销售额X的资料（单位：亿元）年份Y X 年份Y X1980 36.99 52.805 1992 128.68 168.1291981 33.60 55.906 1992 123.97 163.3511982 35.42 63.027 1993 117.35 172.5471983 42.35 72.931 1994 139.61 190.6821984 52.48 84.790 1995 152.88 194.5381985 53.66 86.589 1996 137.95 194.6571986 58.53 98.797 1997 141.06 206.3261987 67.48 113.201 1998 163.45 223.5411988 78.13 126.905 1999 183.80 232.7241989 95.13 143.936 2000 192.61 239.4591990 112.60 154.391 2001 182.81 235.142第7章表7.13数据P206表7.13 1962—1995年某地区基本建设新增固定资产Y和全省工业总产值X（单位：亿元）年份Y X 年份Y X1962 0.94 4.95 1979 2.06 42.691963 1.69 6.63 1980 7.93 51.611964 1.78 8.51 1981 8.01 61.51965 1.84 9.37 1982 6.64 60.731966 4.36 11.23 1983 16 64.641967 7.02 11.34 1984 8.81 66.671968 5.55 19.9 1985 10.38 73.781969 6.93 29.49 1986 6.2 69.521970 7.17 36.83 1987 7.97 79.641971 2.33 21.19 1988 27.33 92.451972 2.18 18.14 1989 12.58 102.941973 2.39 19.69 1990 12.47 105.621974 3.3 23.88 1991 10.88 104.881975 5.24 29.65 1992 17.7 113.31976 5.39 40.94 1993 14.72 127.131977 1.78 33.08 1994 13.76 141.441978 0.73 20.3 1995 14.42 173.75第7章表7.14数据P207。
计量经济学实验报告 stata
计量经济学实验报告 stata
《计量经济学实验报告：利用 Stata 进行数据分析与解释》
引言
计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用数学和统计工具来分析经济现象。
在实际研究中，经济学家们经常需要进行数据分析和解释，以验证经济理论和政策的有效性。
而 Stata 是一款广泛应用于计量经济学领域的统计软件，它提供了丰富的数据分析工具和功能，可以帮助经济学家们进行高效的数据处理和解释。
实验设计
为了展示 Stata 在计量经济学研究中的应用，我们设计了一个实验来分析劳动力市场的收入差距。
我们收集了一份包含个体收入、教育水平、工作经验等变量的数据集，并使用 Stata 进行数据清洗和整理。
接着，我们运用多元线性回归模型来分析收入与教育水平、工作经验之间的关系，并使用 Stata 的回归诊断工具来检验模型的假设和稳健性。
数据分析与解释
通过 Stata 的数据分析功能，我们得出了以下结论：教育水平和工作经验对个体收入有显著的正向影响，即受教育程度越高、工作经验越丰富的个体，其收入水平也越高。
而且，我们还发现了一些其他影响收入的因素，比如性别、种族等。
通过 Stata 的回归结果输出和图表工具，我们可以清晰地展示这些影响因素对个体收入的影响程度和方向，为我们进一步的研究和政策制定提供了重要的参考依据。
结论
本实验充分展示了 Stata 在计量经济学研究中的重要作用。
通过 Stata 的数据处理、回归分析和可视化工具，我们可以高效地进行数据分析和解释，为经济现象提供科学的解释和政策建议。
因此，我们鼓励经济学家们在其研究中充分利用 Stata 这一强大的工具，以提高研究的科学性和可信度。
《计量经济学》课程实验报告
2.估计结果，解释参数的数量关系
数量关系: GDP每增加一万亿元，可导致全国财政收入增加0.0041212万亿元，农业总产值每增加一万亿元，可导致全国财政收入增加0.0489586万亿元，税收每增加一万亿元，可导致全国财政收入增加1.183604万亿元。
三、实证分析
1.描述性统计（数据的最大值最小值，平均值，方差等，定性分析，了解数据质量）
X1最大值: 101.6 最小值: 18.6 平均值: 57.375 标准差: 27.22657
X2最大值: 7.2 最小值:2 平均值: 4.45625标准差: 1.648016
X3最大值: 15.8 最小值:2.9 平均值: 9.9125 标准差: 4.480606
图示检验法:
由图可得:模型存在正的相关序列。
3.检验模型是否存在多重共线性
Variable | VIF 1/VIF
-------------+----------------------
x2 | 70.29 0.014226
x1 | 54.81 0.018246
x3 | 52.31 0.019117
x2 | 3.299357 .1326672 24.87 0.000 3.014814 3.5839
_cons | -3.04026 .6279573 -4.84 0.000 -4.387095 -1.693426
------------------------------------------------------------------------------
二、模型和变量解释
1.模型建立，写出方程，阐述设定模型的经济理论
计量经济学实验报告(西安交通大学)
计量经济学实验报告姓名：何璐（交换生）班级：经济91学号：09182250实验报告1.第二章十二题1.1实验目的建立一元计量经济学模型并对方程进行检验和预测1.2实验内容1）做出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程。
并解释斜率的经济意义。
2）对所建立的回归方程进行检验3）若2008某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收的预测值及区间。
下表是中国2007年内地各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料1.3实验过程与结论(1)做Y关于GDP 的散点图,按照如下步骤：在Eviews软件中，选择Quick/Graph（图1-1），出现Serise List（图1-2）对话框图1-1图1-2在Graph窗口的Graph Type栏中选择Scatter Diagram，点击OK按钮，即出现如图1-3所示的散点图。
图1-3在Eviews软件下,为了得到税收Y随GDP变化的一元线形回归方程，选择Quick/Estimate Equation（图1-4），得到如下结果：图1-4由此可知，Y随GDP变化的一元线形方程:Ý=-10.63+0.071GDP(-0.12) (9.59)R2=0.7603斜率的经济意义是:2007年,中国内地各省区GDP每增加1亿元时,税收平均增加0.071亿元。
(2)在α=5%的显著水平下，自由度为31-2=29的t分布的临界值位2.045,可由此判断,斜率项显著不为零,截距项显著为零.R2=0.7603,表明税收的76%的变化可以GDP的变化来解释,拟合度较好(3)通过Eviews操作得出Y在GDP=8500下的预测值（图1-5）为593.2667图1-52、第三章十一题2.1实验目的学习对二元回归方程进行估计，并进行F检验和t检验2.2实验内容1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差，计算可决系数和调整的可决系数。
2）对方程进行F检验，对参数进行t检验，并构造参数95%的置信区间。
计量经济学上机实验报告1
打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，
打包时文件夹内容包括：本实验报告。
（2）在命令窗口依次键入：GENR LnY=log(Y)
GENR LnX2=log(X2)
LS LnY C LnX2 X3
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/20/15 Time: 21:50
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X2
X3
X4
X5
X6
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
评价：
从经济意义上来说，国民总收入与年底存款余额是呈正比的，国民总收入越高，年底存款余额就越多，符号为正；居民消费价格总指数与年底存款总额是呈反比的，居民消费价格指数越高，年底存款余额就越少，符号为负。
拟合优度检验：可决系数为，修正后的可决系数为，非常接近于1，表明回归方程拟合的非常好。
T检验：解释变量X2，X3，X4，X5，X6的系数分别为，，，，
实验目的：
多元线性回归模型
T检验
F检验
多元线性回归模型的改进
实验内容：
（1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型，估计参数并对模型加以检验，检验结论的依据是什么
计量经济学数据
计量经济学数据计量经济学是经济学中的一个重要分支，它运用数理统计和经济理论的方法，对经济现象进行定量分析和预测。
在计量经济学研究中，数据是非常重要的基础，它们提供了对经济现象进行实证分析的依据。
以下是一些常用的计量经济学数据及其标准格式。
1. 时间序列数据时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，用于分析经济现象随时间变化的趋势和周期性。
常见的时间序列数据包括GDP、通货膨胀率、失业率等。
标准格式如下：年份数据1 数据2 数据32000 100 2.5% 5%2001 105 2.8% 4.8%2002 110 3.2% 4.5%...2. 横截面数据横截面数据是在某一时间点上收集的数据，用于分析不同经济体之间的差异和关联。
常见的横截面数据包括不同国家的人均收入、教育水平、劳动力参与率等。
标准格式如下：国家数据1 数据2 数据3国家A 5000 12年 70%国家B 8000 14年 65%国家C 6000 10年 75%...3. 面板数据面板数据是时间序列数据和横截面数据的结合，既包含了经济现象随时间变化的趋势，又包含了不同经济体之间的差异。
常见的面板数据包括不同国家的GDP 增长率、投资率、贸易自由化指数等。
标准格式如下：国家年份数据1 数据2 数据3国家A 2000 5% 20% 50%国家A 2001 4% 18% 48%国家B 2000 6% 25% 55%国家B 2001 5% 22% 52%...4. 实验数据实验数据是通过实验设计和实施获得的数据，用于研究经济政策的效果和经济理论的验证。
常见的实验数据包括政策干预后的就业率、收入增长率、消费者满意度等。
标准格式如下：实验组控制组数据1 数据2 数据3组别A 组别B 80% 2% 90组别A 组别B 85% 3% 95...在收集计量经济学数据时，需要注意数据的来源和可靠性。
可以通过政府部门发布的统计数据、国际组织的报告、学术期刊中的研究成果等渠道获取数据。
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1、中国税收增长的分析《中国统计年鉴》数据序列相关性的检验和修正年份税收收入（亿元）（Y）国内生产总值（亿元）（X2）财政支出（亿元）（X3）商品零售价格指数（%）（X4）1978 519.28 3624.1 1122.09 100.7 1979 537.82 4038.2 1281.79 102.0 1980 571.70 4517.8 1228.83 106.0 1981 629.89 4862.4 1138.41 102.4 1982 700.02 5294.7 1229.98 101.9 1983 775.59 5934.5 1409.52 101.5 1984 947.35 7171.0 1701.02 102.8 1985 2040.79 8964.4 2004.25 108.8 1986 2090.73 10202.2 2204.91 106.0 1987 2140.36 11962.5 2262.18 107.3 1988 2390.47 14928.3 2491.21 118.5 1989 2727.40 16909.2 2823.78 117.8 1990 2821.86 18547.9 3083.59 102.1 1991 2990.17 21617.8 3386.62 102.9 1992 3296.91 26638.1 3742.20 105.4 1993 4255.30 34634.4 4642.30 113.2 1994 5126.88 46759.4 5792.62 121.7 1995 6038.04 58478.1 6823.72 114.8 1996 6909.82 67884.6 7937.55 106.1 1997 8234.04 74462.6 9233.56 100.8 1998 9262.80 78345.2 10798.18 97.4 1999 10682.58 82067.5 13187.67 97.0 2000 12581.51 89468.1 15886.50 98.5 2001 15301.38 97314.8 18902.58 99.2 2002 17636.45 104790.6 22053.15 98.72、2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入地区城市居民家庭平均每人每年消费支出(元)Y 城市居民人均年可支配收入(元)X北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南10284.607191.965069.284710.964859.885342.644973.884462.0810464.006042.608713.084736.526631.684549.325596.324504.685608.925574.728988.485413.445459.646360.245413.084598.285827.9212463.929337.566679.685234.356051.066524.526260.166100.5613249.808177.6411715.606032.409189.366334.647614.366245.406788.526958.5611137.207315.326822.727238.046610.805944.087240.56西藏陕西甘肃青海宁夏新疆6952.445278.045064.245042.526104.925636.408079.126330.846151.446170.526067.446899.64附表2002年中国各地区最终消费与国内生产总值数据异方差的检验和修正地区国内生产总值(亿元)X 最终消费(亿元)Y北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南2845.651840.15577.781779.971545.795033.082032.4835614950.849511.916748.153290.134253.682175.689438.315640.114662.2839831467.71901.852509.31046.43936.192828.091331.322110.542149.074295.963306.12108.092225.231357.474582.613114.132408.842553.14广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆10647.712231.19545.961749.774421.761084.92074.71138.731844.271072.51300.95298.381485.485841.321597.05299.861078.062691.47833.871430.4482.791004.5674.42197.79223.52854.63、1994年—2003年中国旅游收入及相关数据年份国内旅游收入Y（亿元）国内旅游人数X2（万人次）城镇居民人均旅游支出X3（元）农村居民人均旅游支出X4（元）公路里程 X5（万公里）铁路里程X6（万公里）1994 1023.5 52400 414.7 54.9 111.78 5.90 1995 1375.7 62900 464.0 61.5 115.70 5.97 1996 1638.4 63900 534.1 70.5 118.58 6.49 1997 2112.7 64400 599.8 145.7 122.64 6.60 1998 2391.2 69450 607.0 197.0 127.85 6.64 1999 2831.9 71900 614.8 249.5 135.17 6.74 2000 3175.5 74400 678.6 226.6 140.27 6.87 2001 3522.4 78400 708.3 212.7 169.80 7.01 2002 3878.4 87800 739.7 209.1 176.52 7.19 2003 3442.3 87000 684.9 200.0 180.98 7.30 数据来源:《中国统计年鉴2004》附3、1985年—2007年能源消费量及其影响因素单位:亿元多重共线性检验和修正年份能源消费EC第一产业GDP(GDP1)第二产业GDP(GDP2)第三产业GDP(GDP3)进出口总额IE固定资产投资FI1985 76682 2564 3867 2585 2067 2543 1986 80850 2789 4493 2994 2580 3121 1987 86632 3233 5252 3574 3084 3792 1988 92997 3865 6587 4590 3822 4754 1989 96934 4266 7278 5448 4156 4410 1990 98703 5062 7717 5888 5560 4517 1991 103783 5342 9102 7337 7226 5595 1992 109170 5867 11700 9357 9120 8080 1993 115993 6964 16454 11916 11271 13072 1994 122737 9573 22445 16180 20382 17042 1995 131176 12136 28679 19978 23500 20019 1996 138948 14015 33835 23326 24134 22914 1997 137798 14442 37543 26988 26967 24941 1998 132214 14818 39004 30580 26850 28406 1999 133831 14770 41034 33873 29896 29855 2000 138553 14945 45556 38714 39273 32918 2001 143199 15781 49512 44362 42184 37214 2002 151797 16537 53897 49899 51378 43500 2003 174990 17382 62436 56005 70484 55567 2004 203227 21413 73904 64561 95539 70477 2005 224682 22420 87365 73433 116922 88774 2006 246270 24040 103162 84721 140971 109998 2007 265583 28095 121381 100054 166740 1373244、四川省2000年各地区医疗机构数与人口数地区人口数（万人）X 医疗机构数（个）Y地区人口数（万人）X医疗机构数（个）Y成都1013.3 6304 眉山339.9 827自贡315 911 宜宾508.5 1530攀枝花103 934 广安438.6 1589泸州463.7 1297 达州620.1 2403德阳379.3 1085 雅安149.8 866绵阳518.4 1616 巴中346.7 1223广元302.6 1021 资阳488.4 1361遂宁371 1375 阿坝82.9 536内江419.9 1212 甘孜88.9 594乐山345.9 1132 凉山402.4 1471南充709.2 40645、 1985-2003年农村居民人均收入和消费单位：元年份全年人均纯收入（现价）全年人均消费性支出（现价）消费价格指数（1985=100）人均实际纯收入（1985可比价）人均实际消费性支出（1985可比价）1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 397.60423.80462.60544.90601.50686.30708.60784.00317.42357.00398.30476.70535.40584.63619.80659.80100.0106.1112.7132.4157.9165.1168.9176.8397.60399.43410.47411.56380.94415.69419.54443.44317.40336.48353.42360.05339.08354.11366.96373.191993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003921.601221.001577.701923.102090.102162.002214.302253.402366.402475.602622.24769.701016.811310.361572.101617.151590.331577.421670.001741.001834.001943.30201.0248.0291.4314.4322.3319.1314.3314.0316.5315.2320.2458.51492.34541.42611.67648.50677.53704.52717.64747.68785.41818.86382.94410.00449.69500.03501.77498.28501.75531.85550.08581.85606.81注：资料来源于《中国统计年鉴》1986-2004。