修正版-计量经济学上机实验
计量经济学上机实验手册
计量经济学上机实验手册标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]实验三异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS回归结果影响的基础上，掌握进行异方差检验和处理的方法。
熟练掌握和运用Eviews软件的图示检验、G-Q检验、怀特（White）检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。
实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，建立双对数模型：其中，Y表示农村家庭人均消费支出，X1表示从事农业经营的纯收入，X2表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是：同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y从散点图可看出，农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。
②Scat X2 Y从散点图可看出，农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。
2.数据取对数处理Genr LY=LOG(Y)Genr LX1=LOG(X1)Genr LX2=LOG(X2)三、模型OLS参数估计与统计检验LS LY C LX1 LX2得到模型OLS参数估计和统计检验结果：Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresSample: 1 31LX1Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic【注意：在学术文献中一般以这种形式给出回归方程的输出结果，而不是把上面的软件输出结果直接粘贴到文章中】可决系数，调整可决系数，显示模型拟合程度较高;同时,F 检验统计量，在5%的显着性水平下通过方程总体显着性检验。
计量经济学上机报告
计量经济学上机报告计量经济学上机报告一、实验目的练习多元回归模型建模过程；了解回归系数经济学含义；了解三大统计检验过程及进行简单判断；进行非线性估计二、实验内容第三章 3.3 3.5 3.6三、实验结果（注意：回归结果请按报告形式书写，数字保留4位小数）3.3（1）因此，家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数的多元线性回归函数为： Y=-50.0164+0.0865X+52.3703Tt=(-0.0112) (2.9442) (10.0670)9512.02=R 9448.02=R 2974.146=F经济意义：在其他变量不变的情况下，家庭月收入每增加一元，家庭书刊消费增加0.0865元；同样，户主受教育年数每增加一年，家庭书刊消费增加53.3703元。
作用：显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下，对被解释变量的影响情况。
（2）(3)残差E1对残差E2的无截距项的回归由上图可得模型的估计结果为：E1 = -6.3351 + 0.0864*E2估计参数：0865.02=α(4)2β是表示家庭月平均收入X 对家庭书刊消费Y 的影响参数，2α则是残差1E 与2E 的无截距项的回归参数。
1E 是由Y 对户主受教育年数T 的一元回归得到，2E 是由X 对T 的一元回归得到。
两者性质一样，结果一样。
即22αβ=。
3.5（1）由题知：回归模型估计结果的样本容量n=20，ESS 的平方和SS=377067.19，ESS 与RSS 的自由度分别为2和17。
（2）此模型的可决系数4447.019.84796219.3770672≈==TSS ESS R 修正的可决系数()()4139.022********.01111122≈----=----=k n n R R （3）对于原假设：021==ββ，给定显著性水平05.0=α，在F 表中查出临界值: ()59.317,205.0=F构建F 统计量：()59.317,28063.6122000.470895219.377067105.0=>≈--=--=F k n RSS k ESS F 所以拒绝原假设：021==ββ，说明回归方程是显著的即列入模型的解释变量“价格X2”和“消费者收入X3”联合起来对解释变量“某商品的需求量Y ”有显著影响。
计量经济学上机实验报告
Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355Adjusted R-squared 0.628957 S.D．dependent var 8.252535S.E．of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424Log likelihood -91.90460 F-statistic 17.95108Durbin-Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001根据上图中数据，模型估计的结果为(51.9750) (1.4060) (0.1793) (0.5188)t= (4.7495) (4.2650) (-2.9229) (-4.3668)R2 =0.6289 F=17.9511 n=31对模型进行检验：拟合优度检验：=0.6660，R2 =0.6289 接近于1，说明模型对样本拟合较好F 检验：F=17.9511>，这说明在显著性水平a=0.05 下，回归方程是显著的。
T 检验：t 统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，其绝对值均大于查表所得的（27）=2.0518，这说明在显著性水平a=0.05 下都是显著的。
《计量经济学》上机实践
第三节 建立与应用计量经济 模型的主要步骤
一、根据经济理论建立计量经济模 型
二、样本数据的收集 三、估计参数 四、模型的检验 五、计量经济模型的应用
一、根据经济理论建立 计量经济模型
设定一个合理的计量经济模型，应当注 意以下几个方面：
（一）要有科学的理论依据 （二）模型要选择适当的数学形式 （三）方程中的变量要具有可观测性
数学知识（函数性质等）对计量建模的 作用。
计量经济学不是数学，是经济学。
计量经济学的内容体系
(一)从内容角度，可以将计量经济 学划分为理论计量经济学和应用计 量经济学。
(二)从学科角度，可以将计量经济 学划分为广义计量经济学与狭义计 量经济学。
计量经济学在经济学科中的地位
省略
第二节 计量经济学的基本概念
《计量经济学》上机实践
1、介绍EViews软件的基本情况和操作使用说明 2、使用EViews的基本概念，并学会数据的输入等 3、利用EViews对一元回归模型进行计算操作 4、利用EViews对多元回归模型案例进行计算操 5、利用EViews检验模型的异方差性 6、利用EViews检验模型的自相关性 7、利用EViews检验模型的多重共线性 8、利用EViews对联立方程模型进行计算 9、上机考试
本章总结
重要的知识点：
1.1933年《计量经济学》会刊的出版，标志着 计量经济学作为一个独立的学科正式诞生。
2.什么计量经济学？ 3.计量经济学的学科性质与其他学科的关系 4.计量经济学的学科体系 5.计量经济学的基本概念：变量、数据、参数
及其估计准则、计量经济模型 6.建立与应用计量经济学模型的主要步骤
通过P180案例分析，掌握以下内容： 1.异方差的图示检验法 2.G-Q检验法 3.怀特检验法 4.戈里瑟检验和帕克检验法 5.WLS估计法 6.对数变换法
修正版-计量经济学上机实验
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、运行Eviews；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。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel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【实验步骤】表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
计量经济学上机实验一
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。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元年份税收 Y GDP X 年份税收 Y GDP X 1985 2041 8964 1992 3297 26638 1986 2091 10202 1993 4255 34634 1987 2140 11963 1994 5127 46759 1988 2391 14928 1995 6038 58478 1989 2727 16909 1996 6910 67885 1990 2822 18548 1997 8234 74463 1991 2990 21618 1998 9263 79396资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。
㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口（如图1-3所示）。
计量经济学上机实验七
实验七虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。
【实验内容】一、试根据表7-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；表7-1 我国城镇居民家庭抽样调查资料收入等级彩电拥有量Y（台/百户）人均收入X(元/年)D i XD i困难户83.64 2198.88 0 0最低收入户87.01 2476.75 0 0低收入户96.75 3303.17 0 0中等偏下户100.9 4107.26 1 4107.26 中等收入户105.89 5118.99 1 5118.99 中等偏上户109.64 6370.59 1 6370.59 高收入户115.13 7877.69 1 7877.69 最高收入户122.54 10962.16 1 10962.16 资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；三、试根据表7-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。
表7-2 我国城镇居民人均消费支出和可支配收入统计资料收入等级1998 1999消费支出Y 收入X D 消费支出Y 收入X D困难户2214.47 2198.88 0 2327.54 2325.7 1 最低收入户2397.6 2476.75 0 2523.1 2617.8 1 低收入户2979.27 3303.17 0 3137.34 3492.27 1 中等偏下户3503.24 4107.26 0 3694.46 4363.78 1 中等收入户4179.64 5118.99 0 4432.48 5512.12 1 中等偏上户4980.88 6370.59 0 5347.09 6904.96 1 高收入户6003.21 7877.69 0 6443.33 8631.94 1 最高收入户7593.95 10962.16 0 8262.42 12083.79 1 资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到【实验步骤】一、我国城镇居民彩电需求函数⒈相关图分析；键入命令：SCAT X Y，则人均收入与彩电拥有量的相关图如7-1所示。
计量经济学上机实验例题报告
上机实验一一、CEO文件（1）每个序列的描述性统计量Salary(x1)的描述统计量（1）平均值=1281.120（2）中值=1039.000（3）最大值=14822.00（4）最小值=223.0000（5）标准差=1372.345（6）偏度=6.854923（7）峰度=60.54128分布图：折线图：Roe(x2)的描述性统计量(1)平均值=17.18421(2)中值=15.5(3)最大值=56.3(4)最小值=0.5(5)标准差=8.518509(6)偏度=1.560820(7)峰度=6.678555 分布图：折线图：（2）给出每个序列的JB统计量并给出是否服从正态分布的结论和依据。
结论：Salary的JB统计量为30470.10，概率值小于0.05，故拒绝原假设，即salary 不服从正态分布。
Roe的JB统计量为202.6987，概率值小于0.05，故拒绝原假设，即Roe不服从正态分布。
依据：样本正态分布的检验：思路：推断样本偏度和样本峰度是否为0和3原假设：样本序列来自正太总体检验统计量：JB统计量Jarque-Bera证明：JB统计量在原假设下服从自由度为2的卡方分布，当JB统计量的概率值小于0.05时为小概率事件，应拒绝原假设，即样本不是来自正太总体。
（3）给出上述两个检验的F统计量的值，概率值，自由度，以及结论F统计量的值：1.158216概率值：0.3161自由度：206结论：有以上的结果可以看出薪金均值相等检验的F统计量的（Anova-F test)的值为1.158216，根据自由度为（2,206）的F分布可以看出大于1.158216的概率为0.3161，大于0.05的显著性水平，所以结论是不拒绝原假设，即认为不同资产回报率的CEO的薪金均值是相等的。
二、wage文件（1）每个序列的描述性统计量Wage（X1)的描述统计量（1）平均值=5.896103 （2）中值=4.650000 （3）最大值=24.98000 （4）最小值=0.530000 （5）标准差=3.693086 （6）偏度=2.007325 （7）峰度=7.970083 分布图：折线图：Edu(x2)的描述性统计量(1）平均值=12.56274 （2）中值=12.00000 （3）最大值=18.00000 （4）最小值=0.000000 （5）标准差=2.769022 （6）偏度=-0.619574 （7）峰度=4.884245 分布图：折线图：（2）给出每个序列的JB统计量并给出是否服从正态分布的结论和依据结论：Wage的JB统计量为894.6195，概率值小于0.05，故拒绝原假设，即Wage 不服从正态分布。
计量经济学上机教程(修正版)
操作步骤如下：
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计量经济学上机教程
Made By 08 经济 林盛楷
打开 hprice1.wf1 文件，点击 resid 文件，操作 view→graph→line，我们可以看到：
我们可以观察到，残差随着收入的变化，波动较大，故初步推断，模型存在异方差； 我们在空白框内输入：ls price c lotsize sqrft bdrms，得到方程，命名为 eq01，如下 图所示：
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计量经济学上机教程
操作如下图：
Made By 08 经济 林盛楷
然后， 点击 view →residual test →white heteroskedasticity(no cross terms)或者 cross terms:
White Test 原理：利用原 OLS 回归中得到的残差平方对所有的自变量、自变量的平方及自 变量的交叉项（因为异方差不一定只是与一次项相关）进行回归，然后对此回归方程进行 系数联合检验，如果所有系数为零的原假设不成立，即表明方程存在异方差。 No cross （即不包含自变量的交叉项） ， 我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 SQRFT SQRFT^2 BDRMS BDRMS^2 而 cross（即包含自变量的交叉项），我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 LOTSIZE*SQRFT LOTSIZE*BDRMS SQRFT SQRFT^2 SQRFT*BDRMS BDRMS BDRMS^2 我们选择 white heteroskedasticity(no cross terms) 生成报告，如下图所示：
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计量经济学上机教程
Made By 08 经济 林盛楷
然后构建 F 统计量： 在空白框中输入：scalar f=(eq02.@ssr-eq01.@ssr)/3/(eq01.@ssr/347) 得到 F 统计量的值为 f=9.550525668519 通过查表可以得出： 分子自由度为 3，分母自由度为 347，显著性水平为 5%的临界值为 2.60；1%的临界值为 3.78； 对比可知，F 统计量远大于自由度为 3 和 347 的 F 分布在显著性水平为 1%的临界值，所以 我们合理地拒绝 bavg，hrunsyr 和 rbisyr 对薪水没有影响的假设。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验西安郵電大学《计量经济学》课内上机实验报告书系部名称：经济与管理学院学生姓名：专业名称：班级：时间：2011-2012（2）1、教材P54 11题2、教材P91 10、11题3、教材p135 7、8题11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。
单位：亿元年份Y GDP 年份Y GDP 1978 1132.26 3624.1 1990 2937.10 18547.9 1979 1146.38 4038.2 1991 3149.48 21617.8 1980 1159.93 4517.8 1992 3483.37 26638.1 1981 1175.79 4862.4 1993 4348.95 34634.4 1982 1212.33 5294.7 1994 5218.10 46759.4 1983 1366.95 5934.5 1995 6242.20 58478.1 1984 1642.86 7171.0 1996 7407.99 67884.6 1985 2004.82 8964.4 1997 8651.14 74462.6 1986 2122.01 10202.2 1998 9875.95 78345.2 1987 2199.35 11962.5 1999 11444.08 82067.5 1988 2357.24 14928.3 2000 13395.23 89403.6 1989 2664.90 16909.2 要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）：（1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归模型进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/12/11 Time: 11:26Sample: 1978 2000Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 556.6477 220.8943 2.519973 0.0199X 0.119807 0.005273 22.72298 0.0000 R-squared 0.960918 Mean dependent var 4188.627 Adjusted R-squared 0.959057 S.D. dependent var 3613.700 S.E. of regression 731.2086 Akaike info criterion16.11022Sum squared resid 11227988 Schwarz criterion 16.20895 Log likelihood -183.2675 F-statistic 516.3338 Durbin-Watson stat 0.347372 Prob(F-statistic) 0.000000020000400006000080000100000788082848688909294969800Y X1.通过已知数据得到上面得散点图，财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程： ?i=556.6477 + 0.119807Xi（220.8943）（0.005273） t=(2.519973) (22.72298)r 2=0.960918 F=516.3338 ?σ=731.2086 估计的解释变量的系数为0.119807，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加0.119807元，符合经济理论。
《计量经济学》上机实验参考答案
《计量经济学》上机实验参考答案实验一：线性回归模型的估计、检验和预测（3 课时）实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews，外围设备如U 盘。
实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法；（5）掌握模型参数的线性约束检验与参数的稳定性检验。
实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。
实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。
实验内容与数据1（第2 章思考与练习：三、简答、分析与计算题第12 小题）：12. 表1 数据是从某个行业的5 个不同的工厂收集的，请回答以下问题：ˆˆˆˆ（1）估计这个行业的线性总成本函数：yˆt= b0 + b1 x t ；（2）b0 和b1 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10 时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据参考答案：(1)总成本函数(标准格式)：yˆt = 26.27679 + 4.25899xts = (3.211966) (0.367954)t = (8.180904) (11.57462)R 2 = 0.978098 S.E = 2.462819 DW =1.404274 F =133.9719ˆˆ(2) b0 =26.27679 为固定成本，即产量为0 时的成本；b1 =4.25899 为边际成本，即产量每增加1 单位时，总成本增加了4.25899 单位。
(完整版)计量经济学实验报告
山东轻工业学院实验报告 成绩课程名称 计量经济学基础 指导教师 实验日期 2012.04.27院（系） 商学院 专业班级 实验地点 机电楼机房学生姓名 学 号 同组人实验项目名称 多元线性回归模型（案例分析）一、 实验目的和要求建立某地区个人储蓄X 与可支配收入Y 之间的线性经济模型并估计之1、学习教材相关内容，理解EViews 的操作程序；已阅读本次实验的引导，了解EViews 中的相关工具。
2、根据经济理论建立计量经济模型，做好相应的实验记录，判断模型是否存在异方差性。
3、以EViews 文件形式提交实验报告。
二、 实验原理根据一元线性回归模型的建立及其假定条件，建立经济模型，利用图示法、斯皮尔曼等级相关系数、戈德菲尔德-夸特检验、White 检验、加权最小二乘估计等方法来检验模型是否存在异方差性。
三、 主要仪器设备、试剂或材料计算机，计量经济学基础课本，EViews 软件四、 实验方法与步骤第一步，建立数学模型根据X 与Y 的样本数据，作X 与Y 之间的散点图可以看出， 它们的变化趋势是线性的，由此建立可支配收入Y 与个人储蓄X 之间的一元回归模型。
第二步，估计参数用EViews 软件的操作步骤如下：1、图示法检验 看是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一个固定的带型域中）ii i u X Y ++=10ββ（1）create u 1 15（2）data y x 输数据（3）Ls y c x（4）scat y xGenr e1=resid scat x ei2、斯皮尔曼等级相关系数检验（1）Sort X（2）data X dd1（3）GENR e1=abs(resid)（4）Sort e1（5）Data e1 dd2（6）genr r=1-6*@sum((dd2-dd1)^2)/(31^3-31) genr Z=r*@sqrt(30)3、G-Q检验（1）Sort X（2）Smpl 1 11（3）Ls y c x(记下第一个残差平方和：150867.9)Smpl 20 31Ls y c x(记下第二个残差平方和：966997.0）（4）计算F，查表作出判断G-Q检验以F检验为基础，适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验第一部分预备知识一、Eviews安装Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。
下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程与其他软件安装类似。
安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有Eviews3.1图标，整个安装过程就结束了。
双击Eviews按钮即可启动该软件。
（图1.2.1）图1.2.1二、Eviews工作特点初学者需牢记以下两点。
（一）、Eviews软件的具体操作是在Workfile中进行。
如果想用Eviews进行某项具体的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作；（二）、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（series）、方程(equations)、表1.1 Eviews功能框架模型（models）、系数（coefficients）等objects。
可以以不同形式浏览（views）objects，比如表格（spreadsheet）、图（graph）、描述统计（descriptive statistics）等，但这些浏览（views）不是独立的objects，他们随原变量序列（views）的改变而改变。
如果想将某个浏览（views）转换成一个独立的objects，可使用freeze按钮将该views“冻结”，从而形成一个独立的objects，然后可对其进行编辑或存储。
上机实验一实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验具体步骤（以实习1为例）：一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；或：键入CREATE A78 97二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）；三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令SCAT Y X四．估计回归模型：方式1：键入命令LS Y C X方式2：1.点击Objects\New Object,并在列表框中选择Equation；2.在弹出的方程设定框内输入模型：Y C X或Y=C(1)+C(2)*X2)指定估计方法：LS3.确定样本区间；然后点击OK。
计量经济学上机实验报告2
《计量经济学》上机实验报告二题目：练习题2.2、2.4 实验日期和时间：2015年10月15日星期四班级：学号：姓名：实验室：实验环境：Windows XP ; EViews 3.1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：2.2（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性并解释所估计参数的经济意义。
（2）利用（1）经济模型作出点预测和区间预测。
（3）建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性并解释所估计参数的经济意义。
2.4（1）建立建筑面积与建造单位成本的回归方程。
（2）解释回归系数的经济意义。
（3）估计当建筑面积为4.5万平方米时，对建造平均单位成本作区间预测。
实验步骤：2.3 （1）在命令区间输入LSYCX得到以下结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/15/15 Time: 20:24Sample: 1978 2010Included observations: 33Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -154.3063 39.08196 -3.948274 0.0004X 0.176124 0.004072 43.25639 0.0000902.5148R-squared 0.983702 Mean dependentvarAdjusted R-squared 0.983177 S.D. dependent var 1351.009S.E. of regression 175.2325 Akaike info criterion 13.22880Sum squared resid 951899.7 Schwarz criterion 13.31949Log likelihood -216.2751 F-statistic 1871.115Durbin-Watson stat 0.100021 Prob(F-statistic) 0.000000方程为Y=-154.3063+0.176124X经济意义：所估计的参数说明浙江省财政预算收入每增加1亿元，全省生产总值增加0.176124亿元。
计量经济学试验报告书三 2
R有所下降，且在X2、X1基础上，加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)，2检验不显著；加入X4或X5后回归模型y =f(x2, x1 ,x4)或y =f( x2, x1, x5)回归系数T检验不显著，甚至X4的回归系数也不符合经济理论分析和经验判断；加入y =f( x2, x1, x5)与加入X4后的回归模型相同，X5回归系数经济意义不合理且相较而言加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)其回归系数经济合理，果，以此为基础，建立四元回归模型：在X2、X1、X3基础上引入X4后，2R虽有所上升，但X1的回归系数T检验不通过且的回归系数为负值，与经济理论分析和经验判断不符；引入X5后也与引入X4相同，升，但X3与X5的回归系数T检验不通过且经济意义不合理，故引入所有的变量建立回归模型，结果如下：Ls y c x2 x1 x3 x4 x5经检验X4和X5的回归系数符号为负值，且X1与X5的T检验不显著。
逐步回归估计结果表：RX2 X1 X3 X4 X5 20.9952Y=f(x2) 0.8841(62.4859)Y=f(x2,x1) 0.4872 0.4159 0.997047例5．服装需求函数。
根据理论和经验分析，影响居民服装需求Y的主要因素有：可支配收入X、流动资产拥有量K、服装类价格指数P1和总物价指数P0 ，统计资料如下。
设服装需求函数为：Y=a+b1x+b2P1+b3P0+b4K+ε（1）多重共线性检验运用①相关系数、②辅助回归模型以及③方差膨胀因子检验服装需求回归模型的多重共线性的可能类型；（2）逐步回归法①根据相关分析，建立服装需求一元基本回归模型②根据逐步回归原理，建立服装需求模型答案：(1)多重共线性检验①相关系数检验键入：COR Y X K P1 P0 输出的相关系数矩阵为：由上表可以看出，解释变量之间相关系数至少为0.969477，表明模型存在严重的多重共线性，且解释变量都与服装需求高度相关。
计量经济学学实验教材(30131210改)
目录E001：EViews软件及一元线性回归模型的估计和检验 ............. 错误!未定义书签。
E002：多元线性回归模型的估计和检验....................................... 错误!未定义书签。
E003、4：自相关和异方差模型的检验和处理............................. 错误!未定义书签。
E005、6：多重共线性和随机解释变量问题................................. 错误!未定义书签。
E007：滞后变量模型....................................................................... 错误!未定义书签。
E008：联立方程模型分析............................................................... 错误!未定义书签。
E001：EViews软件及一元线性回归模型的估计和检验一、实验名称和性质二、实验目的(1) 熟悉EViews软件的基本使用功能；(2) 掌握一元线性回归模型中回归参数的OLS估计方法；(3) 掌握一元线性回归模型中回归参数的t检验方法；(4) 掌握一元线性回归模型中回归方程的F检验方法；(5) 掌握一元线性回归模型中回归方程的预测方法。
三、实验的软硬件环境要求硬件环境要求：科学计算与经济分析实验室，计算机网络设备，需要连接Internet使用的软件名称、版本号以及模块带Windows操作系统以及EViews应用演示软件。
四、知识准备前期要求掌握的知识：了解EViews软件的基本概念和基本功能，熟悉一元线性回归模型的基本假设，基本理论。
实验相关理论或原理：(1)理解一元线性模型的以下基本假设：（a）解释变量不是随机变量；（b）误差项的均值为零；（c）误差项同方差性、无序列相关性。
计量经济学实验报告----计量经济检验与修正实验1
2010－2011第2学期计量经济学实验报告实验（三）：计量经济检验与修正实验实验名称：计量经济检验与修正实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1. 异方差性检验和修正方法；2. 自相关性检验和修正方法；3.【实验内容】实验内容以课后练习：以114页第6题、130页应用题第2题为例进行操作。
【实验步骤】2008年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入与消费性支出的统计数据地区可支配收入消费性支出地区可支配收入消费性支出Y Y北京24724.89 16460.26 湖北13152.86 9477.51.天津19422.53 13422.47 湖南13821.16 9945.52河北13441.09 9086.73 广东19732.86 15527.97山西13119.05 8806.55 广西14146.04 9627.4内蒙古14432.55 10828.62 海南12607.84 9408.48辽宁14392.69 11231.48 重庆14367.55 11146.8吉林12829.45 9729.05 四川12633.38 9679.14黑龙江11581.28 8622.97 贵州11758.76 8349.21上海26674.9 19397.89 云南13250.22 9076.61江苏18679.52 11977.55 西藏12481.51 8323.54浙江22726.66 15158.3 陕西12857.89 9772.07安徽12990.35 9524.04 甘肃10969.41 8308.62福建17961.45 12501.12 青海11640.43 8192.56江西12866.44 8717.37 宁夏12931.53 9558.29一、参数估计进入EViews软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下图5-1估计结果为3327.4759481.0)802.21()541.1(666222.01080.735ˆ2==+=F R X y ii括号内为t 统计量值。
计量经济学 上机实验手册
实验三异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS回归结果影响的基础上，掌握进行异方差检验和处理的方法。
熟练掌握和运用Eviews软件的图示检验、G-Q检验、怀特（White）检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。
实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，建立双对数模型：其中，Y表示农村家庭人均消费支出，X1表示从事农业经营的纯收入，X2表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
表4.1.1 中国2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是：同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y从散点图可看出，农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。
②Scat X2 Y从散点图可看出，农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。
2.数据取对数处理Genr LY=LOG(Y)Genr LX1=LOG(X1)Genr LX2=LOG(X2)三、模型OLS参数估计与统计检验LS LY C LX1 LX2得到模型OLS参数估计和统计检验结果：Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficienStd. Error t-Statistic Prob.tCLX1LX2R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)【注意：在学术文献中一般以这种形式给出回归方程的输出结果，而不是把上面的软件输出结果直接粘贴到文章中】可决系数，调整可决系数，显示模型拟合程度较高;同时,F 检验统计量，在5%的显着性水平下通过方程总体显着性检验。
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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、运行Eviews；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。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel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【实验步骤】表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
表1 我国税收与GDP统计资料1.建立工作文件CREATE A 1985 19982.输入数据 DATA Y X3.图形分析 (1)趋势图分析 PLOT Y X (2)相关图分析 SCAT Y X4.估计线性回归模型 LS Y C X5.估计非线性回归模型(1)双对数函数模型：LS log(Y) C log(X) (2)对数函数模型：LS Y C log(X) (3)指数函数模型：LS log(Y) C X (4)二次函数模型：LS Y C X X^2 6.模型比较在回归方程窗口中点击View\Actual,Fitted,Residual\ Actual,Fitted,Residual Table ，可以得到相应的残差分布表。
实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。
【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。
根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：()ε,,,K L t f Y =。
其中，L 、K 分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t 反映技术进步的影响。
表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y 为工业总产值（可比价），L 、K 分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。
资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型㈠建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 1978 1994⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量t： GENR T=@TREND(1977)⒋建立回归模型： LS Y C T L K （模型1）㈡建立剔除时间变量的二元线性回归模型；（模型2）命令：LS Y C L K㈢建立非线性回归模型——C-D生产函数（εβαeKALY=）方式1：转化成线性模型进行估计（模型3）在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK方式2：迭代估计非线性模型⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值⑵在方程描述框中（quick →estimate equation）输入公式y=c(1)*L^c(2)*K^c(3)，点击Options，输入精度控制值①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3（模型4）②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数100③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000 （模型5）④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数1000二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：㈠回归系数的符号及数值是否合理；㈡模型的更改是否提高了拟合优度；㈢模型中各个解释变量是否显著；㈣残差分布情况分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table，可以得到各个模型相应的残差分布表，选出最优模型作为我国国有工业企业生产函数。
实验四自相关性【实验目的】掌握自相关性的检验与处理方法。
【实验内容】利用表4-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。
【实验步骤】一、回归模型的筛选⒈相关图分析SCAT X Y⒉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 X⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y)GENR LNX=LOG(X)LS LNY C LNX⑶对数模型：LS Y C LNX⑷指数模型：LS LNY C X⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2LS Y C X X2⒊选择模型二、自相关性检验⒈DW检验⒉偏相关系数检验⒊BG检验三、自相关性的调整：加入AR项⒈对双对数模型进行调整；在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估计法估计模型。
键入命令：LS LNY C LNX AR(1) AR(2)⒉对二次多项式模型进行调整；键入命令：LS Y C X X2 AR(2)⒊从双对数模型和二次多项式模型中选择调整结果较好的模型。
四、重新设定双对数模型中的解释变量：模型1：加入上期储蓄LNY(-1)；模型2：解释变量取成：上期储蓄LNY(-1)、本期X的增长DLOG(X)。
⒈检验自相关性；⑴模型1键入命令：LS LNY C LNX LNY(-1)⑵模型2键入命令：GENR DLNX=D(LNX)LS LNY C LNY(-1) DLNX⒉解释模型的经济含义实验五多重共线性【实验目的】掌握多重共线性的检验及处理方法【实验内容】建立并检验我国钢材产量预测模型【实验步骤】表6是1978－1997年我国钢材产量（万吨）、生铁产量（万吨）、发电量（亿千瓦时）、固定资产投资（亿元）、国内生产总值（亿元）、铁路运输量（万吨）的一、检验多重共线性⒈相关系数检验在Eviews软件命令窗口中键入：COR X1 X2 X3 X4 X5或在包含所有解释变量的数组窗口中点击View\Correlations⒉辅助回归方程检验在Eviews软件命令窗口中键入：LS X1 C X2 X3 X4 X5LS X2 C X1 X3 X4 X5LS X3 C X1 X2 X4 X5LS X4 C X1 X2 X3 X5LS X5 C X1 X2 X3 X4二、利用逐步回归方法处理多重共线性⒈建立基本的一元回归方程根据相关系数和理论分析，钢材产量与生铁产量关联程度最大。
所以，设建立的一元回归方程为：εα+βYX+=1⒉逐步引入其它变量，确定最适合的多元回归方程实验六异方差性【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法【实验内容】建立并检验我国制造业利润函数模型【实验步骤】表6列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。
一、检验异方差性⒈图形分析检验⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCAT X Y⑵残差分析首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。
在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。
2.White检验⑴建立回归模型：LS Y C X⑵在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity3.Park检验⑴建立回归模型：LS Y C X⑵生成新变量序列：GENR LNE2=log(RESID^2)GENR LNX=log⑶建立新残差序列对解释变量的回归模型：LS LNE2 C LNX4.Gleiser检验⑴建立回归模型⑵生成新变量序列：GENR E=ABS(RESID)⑶分别建立新残差序列（E）对各解释变量（X/X^2/X^(1/2)/X^(－1)/ X^(－2)/ X^(－1/2)）的回归模型：LS E C XR确定异方差类型⑷由F值或2二、调整异方差性⒈确定权数变量根据Park检验生成权数变量：GENR W1=1/X^1.6743根据Gleiser检验生成权数变量：GENR W2=1/X^0.5另外生成：GENR W3=1/ABS(RESID）GENR W4=1/ RESID ^2⒉利用加权最小二乘法估计模型在Eviews命令窗口中依次键入命令：W) Y C XLS(W=i或在方程窗口中点击Estimate\Option按钮，并在权数变量栏里依次输入W1、W2、W3、W4⒊对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况。