计量经济学课程作业分析
计量经济学实训课程学习总结运用计量模型进行经济分析
计量经济学实训课程学习总结运用计量模型进行经济分析在计量经济学实训课程的学习中，我们通过运用计量模型进行经济分析，掌握了一些基本的计量方法和技巧。
本文将对我在课程学习过程中所获得的经验和体会进行总结。
一、课程学习概述计量经济学实训课程是一门旨在培养学生对经济数据进行定量分析的能力的课程。
通过该课程的学习，我们了解了计量经济学的基本概念和方法，学习了一些常用的计量模型，如回归模型、时间序列模型等。
在课程实践环节，我们使用真实的经济数据，运用所学的计量模型进行经济分析，并得出相应的结论。
二、计量模型的运用在实训课程中，我们主要运用了回归模型进行经济分析。
回归模型可以帮助我们确定不同经济变量之间的关系，并进行相关结果的预测。
在实际操作中，我们首先选择了合适的解释变量和被解释变量，并进行了数据的收集和整理。
接下来，我们使用计量软件进行回归分析，并解读了回归结果。
通过对回归模型的运用，我们能够更好地理解和解释现实经济现象。
三、经济分析案例在实训课程中，我们针对不同的经济问题进行了分析。
例如，在零售业市场调研中，我们对销售额和广告投入之间的关系进行了分析。
通过回归分析，我们发现广告投入与销售额存在着显著的正相关关系。
这一结论为企业在未来的市场推广和广告策略制定提供了参考依据。
另外，我们还运用回归模型对生产率与劳动力投入之间的关系进行了分析。
我们的数据表明，生产率与劳动力投入之间呈现出一定的正相关关系。
这一结论有助于企业管理者优化资源配置和提高生产效率。
四、实践中的挑战与收获在实训课程的学习中，我们也面临了一些挑战。
首先，数据的获取和整理是一个耗时且繁琐的过程，需要我们具备一定的数据处理技能。
其次，对于计量模型的选择和运用，我们需要进行深入的思考和研究，以确保得到准确的经济分析结果。
然而，通过对这些挑战的克服，我们也获得了一些宝贵的收获。
首先，我们提升了解决实际经济问题的能力，增强了经济分析的思维方式。
其次，我们熟练掌握了计量软件的使用，提高了数据处理和模型建立的技术水平。
计量经济学-第五章案例分析
计量经济学期中教学案例分析作业第五章案例分析班级：电子商务15-2 班姓名：郑瑞璇学号：2015213720一、问题的提出与模型的建立根据本章引子提出的问题，为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。
假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束，则理论模型设定为Yi= 31+ 化Xi+uiYi表示医疗机构数；Xi表示人口数。
由2001年《四川统计年鉴》得到如表1所示数据。
表1 四川省2000年各地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1013.36304眉山339.9827自贡315911宜宾508.51530攀枝花103934广安438.61589泸州463.71297达州620.12403德阳379.31085雅安149.8866绵阳518.41616巴中346.71223广元302.61021资阳488.41361遂宁3711375阿坝82.9536内江419.91212甘孜88.9594乐山345.91132凉山402.41471南充709.24064二、参数估计进入EViews软件包，确定样本范围，编辑输入数据，选择估计方程菜单，得到图一的估计结果。
[=]Equatron: UNTITLED Workfile: UNTITLED::Untitled\ ■巴翁Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/19/16 Time: 21:39Sample: 1 21 induced observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic ProbC -562.9074 291.5642 -1.930646 0.06B5X5372028 0.644239 8339811 00Q00R-squared 0.78543& Mean dependentvar 1508143Adjusted R-squared 0.774145 S.D. dependent var 1310.975S.E. of regression 5230301 Akaike info criterion 15 79746Sum squared resid 7375164 Schwarz criterion 15.89694Log likelihood -16X8733 Hann自n-Ouinn criter 15.31905F-statistic 69.55245 Durbin-Watson stat 1 947198ProbfF-stati stic) 0000000图一回归结果估计结果Yi = -562.9074 + 5.3728Xit= （-1.9306）（8.3398）2R =0.7854 F=69.55三、检验模型的异方差本例用的是四川省2000年各州市的医疗机构数和人口数，由于各地区人口数不同，对医疗机构设置数量有不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计与使用。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
我国旅游收入的计量分析一、经济理论陈述在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。
其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。
中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。
这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。
这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。
所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。
另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。
首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。
我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。
其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。
农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。
而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。
所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。
旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。
在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。
在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。
由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。
即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。
其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。
计量经济学大作业
计量经济学实验报告
姓名：沈娴婷学号：班级：金融班
影响城镇居民人均可支配收入的因素分析
一、研究的问题
近年来，随着经济的快速发展，人均国内生产总值在不断地提高。
城镇居民家庭人均可支配收入在近几十年里也逐步提升，有了些许改变。
为了研究影响城镇居民人均可支配收入的原因，和各种原因影响因素的程度关系，分析居民可支配收入增长，预测未来的城镇居民的可支配收入，需要建立计量经济模型。
二、对问题的经济理论分析，所涉及的经济变量
经济理论分析
) 商品零售价格指数：零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需平衡，影响消费与积累的比例。
因此，计算零售价格指数，可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。
.) 人均国内生产总值：人均国内生产总值，作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标。
) 城镇平均人均工资：平均工资与城镇居民家庭人均可支配收入的工资是有差别的，但具有正相关性。
平均人均工资增加，家庭人均可支配收入也增加。
反之亦然。
三、理论模型的建立
建立如下三元回归模型：
四相关变量的数据收集及来源说明
数据来源：中国国家统计局网站五数据的输入及运行过程
模型的运行：
1)散点图。
计量经济学分析报告
中国银行界开始进行银行卡业务并没有太长的时间，但是银行卡业务的发展在整个银行体系中有着十分重要的作用，鉴于此，我们决定分析一下是哪些因素在影响银行卡业务的交易额。
为了找出影响银行卡交易额的因素，我们选择了工商银行，农业银行，中国银行，建设银行，招商银行六家银行的数据（中国金融年鉴1996——2000）。
设模型为Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+β6X5+β7X6其中，Y ——银行卡业务交易额（万元）X1——发卡机构（个）X2——发卡量（张）X3——特约商户（个）X4——取现网点（个）X5——ATM机（台）X6——POS机（台）表1obs Y X1 X2 X3 X4 X5 X61 40270900 290 19221730 69453 24503 3565 307922 13150000 346 4613873 54263 35513 1020 212483 28890000 495 4710000 53044 11820 1934 165954 20505000 502 10875900 46600 21700 2687 161655 679600 48 348814 9627 1456 97 24076 2000 10 465256 353 126 80 4797 56150000 308 30088814 81490 27620 5499 465708 30428000 387 8839037 71591 40522 4752 381499 27150000 446 8094456 61841 12847 2454 717810 14463200 305 20658300 49774 23110 4045 3024811 271200 59 1095261 12204 2051 295 621912 6400 13 1546589 990 146 138 241213 76918000 307 43885083 89595 28988 6917 5631814 4755000 340 14986461 81956 42739 3336 4961015 25110000 330 12772511 68182 13965 2859 2689416 22670500 303 31097993 45491 21179 4569 3006317 539500 65 3258186 15898 2720 708 914118 19600 14 3378891 35.96 163 255 268919 80770000 300 54837747 97529 29519 8283 5683420 67313410 325 22125836 85758 42250 3572 5078221 26731900 163 17748218 71871 13930 3206 3866322 28561800 296 49247112 49319 24779 5717 3950323 4595600.37 76 6923933 19970 2783 1115 1275224 23787000 13 6426048 6399 183 436 14006首先用OLS进行模型估计表2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/12/03 Time: 23:02Sample: 1 24C -3680754. 6063061. -0.607079 0.5518X1 -15105.42 43742.79 -0.345324 0.7341X2 0.500183 0.631789 0.791693 0.4394X3 588.1427 357.5213 1.645056 0.1183X4 -416.5884 538.2219 -0.774009 0.4496X5 1143.492 5413.374 0.211235 0.8352R-squared 0.760328 Mean dependent var 24739109Adjusted R-squared 0.675738 S.D. dependent var 24354861S.E. of regression 13868623 Akaike info criterion 35.96665Sum squared resid 3.27E+15 Schwarz criterion 36.31025Log likelihood -424.5998 F-statistic 8.988400现了与经济意义相背离的现象。
计量经济学之时间序列分析大作业
2011 —2012 第一学期计量经济学课程大作业课题名称：1978-2008 年关税总额时间序列分析指导老师： _________________ 梁娟_______________________学号：0092090姓名：郭威班级：09金融学3班目录1背景 (3)2时间序列数据收集 (4)3时间序列数据平稳性检验 (5)3.1数据导入 (5)3.2图示法检验 (6)3.3 ADF法进行单位根检验 (9)4单整性检验 (10)5建立模型 (12)6时间序列模型的检验 (16)参考文献 (17)區）4西財辭丈摩A善旦1冃景关税是指国家授权海关对出入关境的货物和物品征收的一种税。
关税在各国一般属于国家最高行政单位指定税率的高级税种，对于对外贸易发达的国家而言，关税往往是国家税收乃至国家财政的主要收入。
古今中外，无论什么样的国家，为了维持国家机器的运转，都必然以税收作为取得财政收入的一种主要手段。
关税是国家财政收入的重要组成部分，为国家筹集财政资金是海关的基本职能。
关税海关在进出口环节征收，比其他税收更为方便、直接。
关税在财政支出中占据重要地位，每一位公民都受惠于此，比如国家将征收的关税用于教育、医疗、国防、科研、国家重点工程以及公务员涨工资等诸多方面。
关税的再分配作用，一方面通过征收关税将进出口商品中的一部分价值收归国有，在通过财政支出重新分配给国家各部门、单位和个人；另一方面，通过关税的征收与减免，人为地调节不同产业、不同企业的利益分配，影响其生产和经营活动，从而调节生产要素的流向、生产结构的变化和经济的发展。
关税的再分配职能，使其具有了调节经济和保护本国幼稚工业的作用，关税调节经济的作用就是通常所说的经济杠杆作用和宏观调控作用。
比如，可以利用关税措施调节某种商品市场供求状况，保持该商品市场供求的平衡；还可以调节进出口商品的结构；调节分配和消费等作用。
关税的保护作用就是通过征收关税，提高进口商品的销售价格，从而削弱其在进口国市场与本国产品的竞争能力，达到保护本国幼稚工业的目的。
计量经济学大作业
计量经济学大作业计量经济学作为一门将经济理论、数学和统计学相结合的学科，在当今社会经济领域中发挥着重要作用。
它通过建立数学模型和运用统计方法，对经济现象进行定量分析和预测，为政策制定、企业决策等提供科学依据。
在本次大作业中，我将通过一个具体的案例来展示计量经济学的应用和分析过程。
假设我们要研究某地区的居民消费水平与收入水平之间的关系。
首先，我们需要收集相关的数据。
通过问卷调查、统计部门公布的数据等渠道，我们获取了该地区一定数量居民的收入和消费支出数据。
接下来，我们对数据进行初步的处理和分析。
观察数据的分布情况，检查是否存在异常值或缺失值。
对于异常值，需要判断其是由于数据录入错误还是真实的特殊情况。
如果是录入错误，进行修正；如果是特殊情况，则需要在后续的分析中加以考虑。
对于缺失值，可以采用适当的方法进行填补，如均值填补、回归填补等。
在确定数据质量良好后，我们建立计量经济模型。
根据经济理论和前人的研究成果，我们假设居民消费水平（Y）与收入水平（X）之间存在线性关系，模型可以表示为：Y ＝β0 ＋β1X ＋ε ，其中β0 是截距项，β1 是斜率，表示收入对消费的边际影响，ε 是随机误差项。
为了估计模型中的参数β0 和β1 ，我们使用最小二乘法（OLS）。
最小二乘法的基本思想是使得观测值与模型预测值之间的误差平方和最小。
通过计算，我们得到了参数的估计值。
然后，我们对模型进行检验。
首先是经济意义检验，即参数估计值的符号和大小是否符合经济理论和实际情况。
例如，在我们的模型中，β1 应该为正，因为通常情况下收入增加会导致消费增加。
其次是统计检验，包括拟合优度检验（R²）、变量的显著性检验（t 检验）和方程的显著性检验（F 检验）。
R²衡量了模型对数据的拟合程度，其值越接近 1 表示拟合越好。
t 检验用于判断每个自变量对因变量的影响是否显著，F 检验用于判断整个方程是否显著。
假设我们得到的估计结果为：Y ＝ 1000 ＋ 08X ，R²＝ 08 ，t 检验和 F 检验均显著。
计量经济学作业 检验分析
5题（1）ASP = -273722.542373 + 105117.584746*GPA(-3.191790) (3.989723)R²=0.3624 F=15.91789从回归估计结果看，可决系数R²=0.3624，表明GPA 分数不能较好的解释基本年薪ASP。
5%显著水平下自由度为n=30-2=28的临界值t0.025(28)=2.048,常数项的t检验值|t|>2.048,且解释变量GPA的t检验值>2.048,说明其通过了变量的显著性检验。
F0.05（1,28）=4.2，F> F0.05（1,28）=4.2,说明模型的线性关系在95%的置信水平下成立。
(2) ASP = -332306.835562 + 641.659817752*GMAT-6.9853 8.4262R²=0.7172 F=71.0012从回归结果看，可决系数R²=0.7172，说明GMAT分数能比较好的解释ASP。
由（1）中可得5%显著水平下自由度为n=30-2=28的临界值t0.025(28)=2.048，常数项的t 检验值|t|>2.048,且GMAT的t检验值>2.048，说明变量通过了变量的显著性检验。
F0.05（1,28）=4.2，F=71.0012> F0.05（1,28）=4.2，说明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
所以该模型拟合较好。
即GMAT与ASP有关。
（3）ASP = 23126.321209 + 2.63348263496*X2.3644 4.7742R²=0.4487 F=22.7935从回归结果看，可决系数R²=0.4487说明学费不能较好的解释ASP。
常数项及解释变量学费的t检验值均>t0.025(28)=2.048,说明它们通过了变量的显著性检验。
F=22.7935 > F0.05（1,28）=4.2，说明模型的线性关系在95%的置信水平下成立。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文分析的重要性不言而喁。
在经济学领域中，计量经济学是一门研究经济现象的学科，通过数学模型和统计分析对经济数据进行量化分析，以揭示经济规律和探寻经济发展规律。
eviews是一个专门用于时间序列分析和计量经济学建模的软件工具，广泛应用于经济学研究和金融领域。
在进行计量经济学论文分析时，首先需要明确研究问题和假设，然后收集相关数据。
随后，利用eviews软件对数据进行清洗和整理，进行描述性统计分析，绘制图表，进行回归分析等。
通过计量经济学方法，可以验证假设、识别变量之间的关系、预测未来趋势等。
举例来说，假设我们要研究某国家的经济增长与通货膨胀之间的关系。
首先，我们收集相关数据，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等。
然后，利用eviews软件导入数据，进行描述性统计分析，观察数据的分布特征。
接下来，可以进行回归分析，建立经济增长与通货膨胀之间的模型，分析它们之间的关系及影响因素。
在计量经济学论文中，需要注重数据的准确性和分析的科学性。
同时，也需要注意论文的结构和组织，合理安排内容，确保表达清晰，逻辑严谨。
最后，对研究结果进行讨论和总结，提出建议和展望，为相关研究和政策制定提供参考。
综上所述，计量经济学论文分析是一项复杂而重要的研究工作，需要研究者具备扎实的理论基础和专业的技能。
利用eviews软件进行数据分析和建模，可以帮助研究者更好地理解经济现象、揭示规律、做出预测，为经济学研究和实践提供理论支持和决策依据。
愿更多的学者和研究人员投身于计量经济学领域，不断推动学科进步和实践应用，为经济发展和社会进步做出贡献。
计量经济学课程作业分析
广东石油化工学院 2015—2016学年第二学期《计量经济学》作业班级：作业11、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：亿元以Eviews软件完成以下问题：（1）作出散点图，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；散点图如图所示：建立如下的回归模型根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知：R^2 = 0.760315 F=91.99198斜率的经济意义：国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（2）对所建立的方程进行检验；从回归估计的结果看，模型拟合较好。
可决系数R2=0.760315，表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。
从斜率项的t检验值看，大于10%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05(29)=1.699，且该斜率值满足0<0.071<1，符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法，表明2007年，国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值和预测区间。
由上图可得知该地区国内生产总值的预测值：Y i= -10.63+0.071*8500=592.87（亿元）下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间E(GDP)=8891.126Var(GDP)=57823127.64在90%的置信度下，某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。
2、已知某市货物运输总量Y（万吨），国内生产总值GDP（亿元，1980不变价）1985年-1998年的样本观测值见下表。
年份Y GDP 年份Y GDP1985 18249 161.69 1992 17522 246.921986 18525 171.07 1993 21640 276.81987 18400 184.07 1994 23783 316.381988 16693 194.75 1995 24040 363.521989 15543 197.86 1996 24133 415.511990 15929 208.55 1997 25090 465.781991 18308 221.06 1998 24505 509.1资料来源：《天津统计年鉴》，1999年。
《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
计量经济学课后作业
计量经济学上机实验报告目录一、实验目的和实验心得二、课后作业第三章3.33.43.53.63.7第四章4.34.64.7第五章5.25.45.55.6第六章6.16.36.46.5三、对上机实验课程的建议计量经济学上机实验一、实验目的和实验心得实验目的：本学期的计量经济学上机实验是为了让同学们在学习了计量经济学的理论知识的基础之上，熟练掌握Eviews原件的操作步骤，学会建立计量经济学模型，能够对模型进行检验和修正，并能够通过建立模型的方法分析社会中的经济现象。
增强学生实际操作的能力，使学生能独立解决遇到的经济问题。
实验心得：通过这学期的上机实验，我学会了运用Eviews6.0进行数据处理，并且能够熟练操作。
学会了建立计量经济学模型，但对于难度较大的题目还有不理解的地方。
二、课后作业第三章3.3（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型：其中：Y 为家庭书刊年消费支出、X 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数（2）估计模型参数，结果为：1,3001,2001,1001,000900Y8007006005004001,0001,5002,0002,5003,0003,5004,000X1,3001,2001,1001,000900Y8007006005004006810121416182022T即（49.46026）（0.02936）（5.20217）t= (-1.011244 (2.944186 (10.06702=0.951235 = 0.944732 =146.2974(3 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为10.06702, 明显大于t 的临界值，同时户主受教育年数参数所对应的P 值为0.0000，明显小于= 0.05，均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1 元，家庭书刊年消费支出将增加0.086 元，户主受教育年数增加1 年，家庭书刊年消费支出将增加52.37 元。
计量经济学操作实验及案例分析
计量经济学操作实验及案例分析引言计量经济学是经济学研究中的一种重要分支，通过运用统计学和经济学的方法，对经济现象进行度量和分析。
在计量经济学研究中，操作实验是一种常用的方法，通过实验设计、数据采集和分析，可以验证经济理论、评估政策效果、预测经济变量等。
本文将介绍计量经济学操作实验的基本原理和步骤，并通过实际案例的分析，展示其应用的价值。
计量经济学操作实验的基本原理计量经济学操作实验是指利用实验方法进行经济变量的观测和处理，以获取对经济理论和政策效果的更准确的估计。
它可以通过控制其他变量的影响，研究某一特定变量对经济现象的影响。
操作实验的基本原理包括以下几点：1.随机分配：在操作实验中，实验对象被随机分配到不同的处理组，以保证实验结果的可靠性和有效性。
随机分配可以消除实验组与对照组之间的差异，使得实验结果更具说服力。
2.处理变量：在操作实验中，需要选择一个或多个处理变量，即研究者要考察的变量。
处理变量的选择应当具有经济实际意义，并能够反映出研究目的所涉及的经济现象。
3.控制变量：除了处理变量之外，还需要控制其他可能对实验结果产生影响的变量，以确保实验所获得的差异是由处理变量引起的。
控制变量的选择和设置要根据具体情况进行，以保证实验结果的有效性。
4.数据采集和处理：在操作实验中，需要采集关于实验对象和处理变量的数据，并进行相应的数据处理和分析。
数据采集可以通过问卷调查、实地访谈、实验观测等方式进行，数据处理可以使用统计学方法进行。
计量经济学操作实验的步骤进行计量经济学操作实验需要经过以下几个步骤：1.研究问题的确定：确定需要研究的经济问题，并明确研究目的和假设。
2.实验设计的制定：根据研究问题和假设，设计实验的具体方案，包括实验对象的选择、实验组和对照组的划分、处理变量和控制变量的设定等。
3.数据采集和处理：根据实验设计的方案，采集相关数据，并进行数据处理和分析。
数据处理的方法可以包括描述统计分析、方差分析、回归分析等。
计量经济学作业二：二元线性回归分析
计量经济学作业二：二元线性回归分析
企业管理专业01 博赵冰学号：10128829
被解释变量：食品支出含义：我国分地区家庭年人均食品支出
解释变量：人均收入含义：我国分地区家庭人均收入
粮食单价含义：粮食单价
假设模型为：食品支出=β0 +β1 *人均收入+β2 *粮食单价+e
样本选取为我国30个地区的家庭年人均食品支出、年人均收入及粮食单价
根据数据作回归分析得结果如下：
Variables
Entered/Removed b price,income a.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: expenditureb.
Model Summary b.821a.675.650111.482Model1RR SquareAdjusted RSquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), price, incomea. Dependent Variable: expenditureb.
根据回归分析的结果可以看出，该模型可以拟合为：
食品支出=134.799+0.168*人均收入+399.557*粮食单价
该模型的R2
为0.821，说明有82.1%是由该模型解释的。
单参数t检验通过，整体参数检验也通过。
但常数的t检验没有通过，所以该模型存在一定问题。
从正态拟合图也可以看出拟合的不是很好。
计量经济学课程作业分析
广东石油化工学院 2015—2016学年第二学期《计量经济学》作业班级：作业11、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：亿元以Eviews软件完成以下问题：（1）作出散点图，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；散点图如图所示：建立如下的回归模型根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知：R^2 = 0.760315 F=91.99198斜率的经济意义：国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（2）对所建立的方程进行检验；从回归估计的结果看，模型拟合较好。
可决系数R2=0.760315，表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。
从斜率项的t检验值看，大于10%显著(29)=1.699，且该斜率值满足0<0.071<1，符性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05合经济理论中税收乘数在0及1之间的说法，表明2007年，国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值和预测区间。
由上图可得知该地区国内生产总值的预测值：Y= -10.63+0.071*8500=592.87（亿元）i下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间E(GDP)=8891.126Var(GDP)=57823127.64在90%的置信度下，某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。
2、已知某市货物运输总量Y（万吨），国内生产总值GDP（亿元，1980不变价）1985年-1998年的样本观测值见下表。
资料来源：《天津统计年鉴》，1999年。
（1）估计一元线性回归模型；建立货物运输量Y随国内生产总值GDP的一元线性回归模型从图中可以看出Y及GDP之间可能存在线性相关关系。
但是我们无法得出Y及GDP之间精确的计量关系，因此用普通最小二乘法进行一元线性回归模型的估计。
计量经济学作业数据分析
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/09/11 Time: 12:50 Sample: 1 21 Included observations: 21 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -562.9074 291.5642 -1.930646 0.0686 X 5.372828 0.644239 8.339811 0.0000 R-squared 0.785438 Mean dependent var 1588.143 Adjusted R-squared 0.774145 S.D. dependent var 1310.975 S.E. of regression 623.0301 Akaike info criterion 15.79746 Sum squared resid 7375164. Schwarz criterion 15.89694 Log likelihood -163.8733 Hannan-Quinn criter. 15.81905 F-statistic 69.55245 Durbin-Watson stat 1.947198 Prob(F-statistic) 0.000000 图形法：图形法：0400,000800,0001,200,0001,600,0002,000,0002,400,0002004006008001,0001,200X由图可知，残差平方对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部位u ，大致可以看出残差平方随着X 的变动呈增大趋势，意思模型可能存在异方差。
Goldfeld-Quanadt检验检验对模型的前八个变量进行回归可得：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/09/11 Time: 12:57 Sample: 1 8 Included observations: 8 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 598.2525 119.2922 5.015018 0.0024 X 1.177650 0.490187 2.402452 0.0531 R-squared 0.490306 Mean dependent var 852.6250 Adjusted R-squared 0.405357 S.D. dependent var 201.5667 S.E. of regression 155.4343 Akaike info criterion 13.14264 Sum squared resid 144958.9 Schwarz criterion 13.16250 Log likelihood -50.57056 Hannan-Quinn criter. 13.00869 F-statistic 5.771775 Durbin-Watson stat 1.656269 Prob(F-statistic) 0.053117 求得其残差平方如下所示：求得其残差平方如下所示：1 25561.52752918485 2 11869.15048774846 3 45988.58724242195 4 8342.165922523113 5 4407.694921744271 6 3388.68260042731 7 29424.56078886825 8 15976.50741215647 残差平方和e13=144958.9对后八个变量进行回归得：对后八个变量进行回归得： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/09/11 Time: 12:58 Sample: 14 21 Included observations: 8 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2940.426 430.7787 -6.825839 0.0005 X 9.177641 0.693419 13.23534 0.0000 R-squared 0.966883 Mean dependent var 2520.500 Adjusted R-squared 0.961363 S.D. dependent var 1781.627 S.E. of regression 350.2011 Akaike info criterion 14.76721 Sum squared resid 735844.7 Schwarz criterion 14.78707 Log likelihood -57.06884 Hannan-Quinn criter. 14.63326 F-statistic 175.1744 Durbin-Watson stat 1.815102 Prob(F-statistic) 0.000011 求得其残差平方如下所示：求得其残差平方如下所示：14 254129.4635004784 15 332.9255594177991 16 32737.10856314792 17 38574.75941560547 18 40506.88793169124 19 120846.1699962115 20 245661.7824334018 21 3055.650838908969 残差平方和e23=735844.7F=e23/e13=5.0762 在,05.0=a下，上式中分子分母的自由度都是6，查F 分布表得临界值F 为4.28，因为F=5.0762>4.28，所以拒绝原假设，所以存在异方差。
计量经济学分析报告
四、提高居民消费水平的对策建议根据以上分析，可以看出提高居民消费水平的根本途径是大力发展生产力。
但在大力发展生产力，1、国内生产总值对居民消费水平的影响为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。
由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。
因此，我们设定居民消费水平HCL 与国内生产总值GDP 的关系为： 111μβα++=GDP HCL假定模型中随机误差项1μ满足古典假定，运用OLS 法估计模型参数，结果如下：GDPHCL 0368.02275.93+=(9.2969)(181.1983)其中，可决系数2R =0.9993。
从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。
其中，GDP 每增长1亿元，居民消费水平平均增加0.04元。
案例分析报告一、研究目的陈述所研究的问题内容以及问题的重要性。
随着国民经济的发展，人民收入水平不断提高。
本文运用Eview软件嬉闹模型来研究人均国内生产总值的变化对全国居民消费水平变化的影响。
人均国内生产总值增加，意味着国民经济水平提高，居民收入增加，居民的消费能力提升，消费水平随之提高。
反之，人均国内生产总值减少，居民的收入同步减少，消费水平降低。
当前，大多数国家都致力于提高居民的消费水平，分析研究二者的关系有利于我们更清楚的认识人均国内经济的发展与居民消费水平提高息息相关，从而以提高人均国内经济为出发点，提高居民的消费水平。
促进经济的健康发展。
关键词：人均国内生产总值，居民消费水平，分析通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。
二、模型设定提示：给出数据，通过散点图确定适合使用线性模型。
表一：（整理的数据源于中经教育专网）散点图：图一Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/24/10 Time: 16:29Sample: 1992 2008Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 723.2111 102.7522 7.038400 0.0000X 0.336978 0.009308 36.20491 0.0000R-squared 0.988686 Mean dependent var 3930.765 Adjusted R-squared 0.987932 S.D. dependent var 1953.486 S.E. of regression 214.6012 Akaike info criterion 13.68557 Sum squared resid 690804.9 Schwarz criterion 13.78360 Log likelihood -114.3274 F-statistic 1310.795 Durbin-Watson stat 0.181578 Prob(F-statistic) 0.000000用Eviews求出回归模型中的参数三、估计参数图二四、模型检验1、经济意义检验（若建模是依据某个经济理论，检验该参数是否与该经济理论相符，否则解释参数的经济意义）2、拟合优度检验3、参数显著性检验1、经济意义检验由图二可知，全国居民消费水平Y随人均国内生产总值X的一元线性回归方程为Y=723.2111 + 0.336978*X(7.038400) (36.20491)2R=0.988686斜率的经济意义是：在1992——2008年间，中国的人均国内生产总值每增加1元时全国居民消费水平平均增加0.336978元。
计量经济学案例分析作业.doc
计量案例分析学院：国际贸易学院班级：贸易经济2班姓名：___________学号：_______2013年12月16日□ Equati on: UNTITLED Workfile: UNTITLED::Untitled、View | Proc | Object | Print〔Name〔Freeze] Estimate | Forecast | Stats | Resids |Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/13 Time: 19:06Sample: 1994 2007Included observations: 14VariableCoefficientStd.Errort-Statistic Prob.C•1471.9561137.046-1.294544 0.2316X2 0.042510.0046139.216082 0.0000X3 4.4324781.0633414.168445 0.0031X4 2.9222731.0936652.6720010.0283X5 1.4267861.4175551.006512 0.3436X6 -354.9821244.8486-1.449802 0.1852R-squared0.997311Mean dependent var3527.783Adjusted R-squared 0.995630 S.D. dependent var 1927.495S.E. of regression 127.4135 Akaike info criterion 12.83028Sum squared resid 129873.5 Schwarz criterion 13.10416Log likelihood -83.81195 Hannan-Quinn criter. 12.80493F-statistic 593.4168 Durbin-Watson stat 1.558415Prob(F-statistic) 0.0000019941997年中国旅游收入及相关数据¥=-1471.96+0.0425X2+4.432X3+2.922X4+1.427X5-354.98X6R2 =0.997 -R=0.996经济意义：说明假定其他变量不变的情况下，各每增加1万人次的国内旅游人数、1元的城镇居民人均旅游花费、1元的农村居民人均旅游花费、1万公里的公路里程和1万公里的铁路里程，国内旅游收入就会相应的增加0. 0425亿元、4. 432亿元、2.922亿元、1.427亿元和减少354. 98亿元。
计量经济学作业报告
关于一般预算总收入和总支出的计量经济模型一、对所研究经济问题的概括性描述一般预算收入和支出是国家财政的重要组成部分。
一般预算收入是财政收入的来源之一，通过一定的形式和程序，有计划有组织并由国家支配的纳入预算管理的资金。
一般预算支出是指国家对集中的预算收入有计划地分配和使用而安排的支出。
一般预算的总收入对总支出有着影响。
通过对总收入和总支出的研究，可以合理的节省国家资源；制定正确的国家政策；支出依赖于收入。
下面通过建立经济学模型来阐述它们之间的关系。
二、建立经济模型、描述建模过程1、数据准备一般预算总收入和总支出（1978——2008年）单位：亿元年份总收入总支出1978 27.45 17.431979 25.87 17.741980 31.13 17.341981 34.34 17.121982 36.64 18.881983 41.79 21.941984 46.67 28.81985 58.25 37.41986 68.61 50.961987 76.36 51.241988 85.55 63.141989 98.21 74.771990 101.59 80.231991 108.94 88.431992 118.36 95.311993 166.64 125.041994 209.39 153.031995 248.5 180.291996 291.75 213.711997 340.52 240.161998 401.8 286.811999 477.4 344.042000 658.42 431.32001 917.76 597.320021166.58 749.92003 1468.89 896.772004 1805.16 1062.942005 2115.36 1265.532006 2567.66 1471.862007 3239.89 1806.7920083730.06 2208.58注: 本表2004年财务收入考虑出口退税因素，区别于12—2表。
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广东石油化工学院2015—2016学年第二学期《计量经济学》作业班级：作业11、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：亿元地区Y GDP地区Y GDP北京1435.79353.3湖北434.09230.7天津438.45050.4湖南410.79200.0河北618.313709.5广东2415.531084.4山西430.55733.4广西282.75955.7内蒙古347.96091.1海南88.01223.3辽宁815.711023.5重庆294.54122.5吉林237.45284.7四川629.010505.3黑龙江335.07065.0贵州211.92741.9上海1975.512188.9云南378.64741.3江苏1894.825741.2西藏11.7342.2浙江1535.418780.4陕西355.55465.8安徽401.97364.2甘肃142.12702.4福建594.09249.1青海43.3783.6江西281.95500.3宁夏58.8889.2山东1308.425965.9新疆220.63523.2河南625.015012.5以Eviews软件完成以下问题：（1）作出散点图，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；散点图如图所示：建立如下的回归模型根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知：R^2=0.760315F=91.99198斜率的经济意义：国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（2）对所建立的方程进行检验；从回归估计的结果看，模型拟合较好。
可决系数R2=0.760315，表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。
从斜率项的t检验值看，大于10%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05(29)=1.699，且该斜率值满足0<0.071<1，符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法，表明2007年，国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值和预测区间。
由上图可得知该地区国内生产总值的预测值：Y i=-10.63+0.071*8500=592.87（亿元）下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间E(GDP)=8891.126Var(GDP)=57823127.64在90%的置信度下，某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。
2、已知某市货物运输总量Y（万吨），国内生产总值GDP（亿元，1980不变价）1985年-1998年的样本观测值见下表。
年份Y GDP年份Y GDP 198518249161.69199217522246.92198618525171.07199321640276.8 198718400184.07199423783316.38 198816693194.75199524040363.52 198915543197.86199624133415.51 199015929208.55199725090465.78 199118308221.06199824505509.1资料来源：《天津统计年鉴》，1999年。
（1）估计一元线性回归模型；建立货物运输量Y随国内生产总值GDP的一元线性回归模型从图中可以看出Y与GDP之间可能存在线性相关关系。
但是我们无法得出Y与GDP之间精确的计量关系，因此用普通最小二乘法进行一元线性回归模型的估计。
（2）对估计结果作结构分析；普通最小二乘法建立一元线性回归模型：将Y作为被解释变量，GDP作为解释变量利用eviews6.0的Equation进行模型估计，输出结果报告如下：Ssssa由上表可知货物运输量随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:Y=12596.27++26.9542*GDP其中斜率26.95415表示国内生产总值每增加一元,货物运输量平均增长26.9542万辆。
（3）对估计结果进行统计检验；对所建立建立的回归方程进行检验（t（12）=2.18）1 经济学意义上的检验从回归方程来看，国内生产总值每增加一元，货物运输量平均增长26.9542万辆。
系数为正，符合经济发展规律，是具有经济意义的模型。
2 计学意义上的检验●可决系数 R-squared=0.762752，说明被解释变量的变异中有 76%以上。
可由方程解释，模型总体拟合程度还不错。
● F 统计量=42.79505，其伴随概率 0.000028<0.05，在 5%的显著性水平下，拒绝原假设，接受备择假设，即方程总体是显著的。
●所有系数的 t 统计量伴随概率均小于 0.05，在 5%的显著性水平下，拒绝原假设。
说明系数显著，ˆ ˆGDP 对货物运输量有显著影响。
（4）加入 2000 年某市以 1980 年为不变价的国内生产总值为 620 亿元，求 2000 年货物运输量预测值及 预测区间。
假如 2000 年某市以 1980 年为不变价的国内生产总值为 620 亿元，求 2000 年货物运输量预测值及预 测区间。
国内生产总值为 620 亿元，货物运输量的预测值 =12596.27++ 26.9542* 620 =29307.84 万吨 。
经计算故货物运输量的预测区间为: （28873.08746 万辆，29742.59254 万辆）。
3、已知我国粮食产量 Q （万吨）、农业机械总动力 X1（万千瓦）、化肥施用量 X2（万吨）、土地灌溉面 积 X3（千公顷）1978 年-1998 年赝本观测值见下表。
年份QX1X2X31978 30477.0111749.9 884 44965.3 1979 33212 13379.6 1086.3 45003 1980 32055.99 14745.7 1269.4 44888.1 1981 32502.01 15679 1334.9 44574 1982 35450.01 16614.3 1513.4 44177 1983 38727.98 18022.1 1659.8 44644.1 1984 40731.02 19497.2 1739.8 44453 1985 37910.99 20912.5 1775.8 44035.9 1986 39150.99 22950 1930.6 44225.8 1987 40298.01 24836 1999.3 44403 1988 39408 26575 2141.5 44375.9 1989 40755 28067 2357.1 44917.2 1990 44624 28707.7 2590.3 47403.1 1991 43529.01 29388.6 2805.1 47822.1 1992 44265.79 30308.4 2930.2 48590.1 1993 45648.82 31816.6 3151.9 48727.9 1994 44510.09 33802.5 3317.9 48759.1 1995 46661.8 36118.1 3593.7 49281.2 1996 50453.5 38546.9 3827.9 50381.4 1997 49417.1 42015.6 3980.7 51238.5 1998 51229.545207.7 4085.6 52295.6资料来源：《中国统计年鉴》，1999 年。
（1） 估计一元线性回归模型Q t = α 0 + α1 X 1t + e tX 1ˆ ˆ 50,00045,00040,00035,00030,00025,00020,00015,00010,00030,000 35,000 40,000 45,000 50,000 55,000QDependent Variable: Q Method: Least Squares Date:05/19/16 Time: 19:50 Sample: 1978 1998Included observations: 21CoefficientStd. Error t-StatisticProb. X1 0.608026 0.039102 15.54972 0.0000 C 25107.081085.940 23.12012 0.0000 R-squared 0.927146 Mean dependent var 41000.89 Adjusted R-squared 0.923311 S.D. dependent var 6069.284 S.E. of regression 1680.753 Akaike info criterion 17.78226 Sum squared resid 53673653 Schwarz criterion 17.88174 Log likelihood -184.7138 Hannan-Quinn criter. 17.80385 F-statistic 241.7938 Durbin-Watson stat 1.364650Prob(F-statistic) 0.000000α 0 = 25107.08 α1 = 0.61t 0 = 23.12 t 1 = 15.55则样本回归方程为Q t = 25107.08 + 0.61X 1t（23.12） （15.55） r 2=0.93括号内的数字为回归系数对应的 t 统计量的值，以下同。
Q t = β0 + β1 X 2t + e 1X2ˆˆ4,0003,6003,2002,8002,4002,0001,6001,20080030,00035,00040,00045,00050,00055,000QDependent Variable:QMethod:Least SquaresDate:05/19/16Time:21:21Sample:19781998Included observations:21Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.X2 5.9094730.35674716.564880.0000C26937.69916.697229.385590.0000 R-squared0.935241Mean dependent var41000.89Adjusted R-squared0.931833S.D.dependent var6069.284S.E.of regression1584.623Akaike info criterion17.66447Sum squared resid47709547Schwarz criterion17.76395Log likelihood-183.4770Hannan-Quinn criter.17.68606F-statistic274.3953Durbin-Watson stat 1.247710Prob(F-statistic)0.000000β0=26937.69β1=5.91t0=29.39t1=16.56则样本回归方程为Q t=26937.69+5.91X2t(29.39)(16.56)r2=0.94Q t=γ0+γ1X3t+e tX 3ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ52,00050,00048,00046,00044,00042,00030,000 35,000 40,000 45,000 50,000 55,000QDependent Variable: QMethod: Least SquaresDate: 05/19/16 Time: 21:23 Sample: 1978 1998Included observations: 21CoefficientStd. Error t-Statistic Prob. X3 1.946877 0.270895 7.186827 0.0000 C -49775.6212650.60 -3.934645 0.0009 R-squared 0.731070 Mean dependent var 41000.89 Adjusted R-squared 0.716916 S.D. dependent var 6069.284 S.E. of regression 3229.199 Akaike info criterion 19.08825 Sum squared resid 1.98E+08 Schwarz criterion 19.18773 Log likelihood -198.4266 Hannan-Quinn criter. 19.10984 F-statistic 51.65048 Durbin-Watson stat 0.300947Prob(F-statistic) 0.000001γ 0 = 49774.62 γ 1 = 1.95t 0 = -3.93 t 1 = 7.19Q t = -49775.62 + 1.95X 3t(-3.93) (7.19)r 2=0.73Q t = α0 + α1X 1t + e t Q t = β0 + β1X 2t + e t Q t = γ 0 + γ1X 3t + e t（2）对以上三个模型的估计结果作结构分析和统计检验；Q t=-49775.62+1.95X3t①对回归方程的结构分析：α1=0.61是样本回归方程的斜率，它表示我国粮食产量的边际消费倾向，说明农业机械总动力每消耗1万千瓦，将生产0.61万吨粮食。