计量经济学作业---计量经济学模型设计
计量经济学模型建立：8步骤
一、往届的学生提交的作业存在问题归纳如下：1、缺少具有说服力的理论假说2、变量之间关系牵强，无研究价值和实际意义如：全国居民消费价格指数与商品零售价格指数；粮食出售量与蔬菜出售量；农民收入与居民收入；日照时间与粮食产量；等等。
3、自变量不是主要的影响因素，如日照时间就不是影响粮食产量的主要因素4、变量的度量指标不具体，模糊不清5、指标数据的类型不明确，是采用时间序列数据、还是截面数据。
二、提供可参考的计量经济学模型：1．生产函数：农业总产值与农业从业人员、财政用于农业资金、农业机械总动力关系工业总产值与固定资产、职工人数之间的关系2．消费函数：（1）食品消费支出与食品价格、家庭年（月）人均收入（2）不同地区城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出（3）中国居民收入与消费的关系（4）农村居民消费函数：农村居民人均消费支出与农业经营纯收入、其他来源的纯收入3．需求函数：Y:居民对食品的消费量;X1:消费者消费支出总额；X2:食品价格指数三、计量经济学模型建立：8个基本步骤现实问题：经济形势对人们工作意愿的影响？第一步，建立一个理论假说假说一：受挫—工人假说。
即经济形势恶化（表现为高失业率），则工人的工作意愿下降（表现为低劳动参与率）；假说二：增加—工人假说。
即经济形势恶化（高失业率），许多后备工人进入劳动市场以补贴家庭开支（尽管薪酬很低），进而导致劳动参与率上升。
第二步，收集数据变量：经济形势，劳动者的工作意愿具体的度量指标：城市失业率（%），城市劳动力参与率（%）数据一般来源：权威部门向社会发布的统计信息、公开出版物、亲自调查资料来源：总统经济报告，2008年 第三步，设定数学模型第四步，设立统计或经济计量模型 第五步， 估计经济计量模型参数第六步，检查模型的适用性：模型设定检验1．经济意义检验：2．统计学检验：3．计量经济学检验：第七步，检验源自模型的假说；1．验证估计的模型是否有经济意义；2．估计的结果是否与经济理论相符。
计量经济学大作业——建立模型
学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员：二零一一年十一月二十四日目录摘要 (3)1.引言 (3)2.提出问题 (3)3.建立模型 (4)4.制作散点图 (4)5.模型参数估计 (8)6.模型的检验 (9)6.1.计量经济学检验 (9)6.1.1.多重共线性检验 (9)6.1.1.1.简单回归系数检验 (10)6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10)6.1.1.3.逐步回归法检验 (14)6.1.2.异方差性检验 (15)6.1.2.1.图示检验法 (16)6.1.2.2.White检验 (16)6.1.2.3.异方差的修正 (17)6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18)6.1.3.1.D.W.检验 (18)6.1.3.2.拉格朗日乘数（LM）检验 (19)6.1.3.3.序列相关性修正 (19)6.2.经济意义检验 (20)6.3.统计检验 (21)6.3.1.拟合优度检验 (21)6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21)6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21)7.结论 (22)8.对策与建议 (23)9.参考文献： (23)摘要经济发展是以GDP增长为前提的，而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。
本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
关键字：GDP增长；三大产业；产业结构1.引言GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。
计量经济学作业——简单线性回归模型
计量经济学作业姓名：***班级：08级数学一班学号：***********简单线性回归模型一、建立模型为了研究四川省城镇具名消费支出以及可支配收入之间的关系，又经济理论分析可知，收入是影响居民消费支出的主要因素，居民消费支出Y与可支配收入X之间存在密切的关系，消费支出随着收入的增加而增加，但变动的幅度相比较低，即边际消费倾向MPC有0<MPC<1。
因此可设定居民消费支出Yi与Xi的关系为：Yi=ß1+ß2Xi+ui，其中ß1表示四川省城镇居民家庭平均每人年生活性消费支出（元）；Xi为城镇居民家丁平均没人年可支配收入（元）。
变量采用年度数据，样本期为1978-1998年。
这里的ß1为居民没有收入来源时的最低消费。
二、估计模型中的位置参数假设模型中的随机误差项ui满足古典假定，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学计算机软件EViews计算过程如下：简历文档，输入数据首先点击EViews图标，进入EViews主页。
点击File后，在File菜单的New选项中点击Workfile，这时屏幕上出现Workfile Range对话框，在Srart Date里键入1978，在End Date里键入1998，点击OK后屏幕出现Workfile工作框。
在Object菜单栏，点击New Object对话框里选Group并在Name for Object上定义文件名，点击OK，屏幕出现数据编辑框。
也可在光标出直接输入Data Y X，回车后即可出现数据编辑框。
此时可录入数据，首先按上行键，这时对应“obs”字样的空格会自动上跳，在对应第二个“obs”字样，有边框的空格里键入变量名，再按下行键，这时对应变量名下的这一列出现“NA”字样，便可依时间顺序键入相应的数据。
其他变量的数据类似输入。
可以几个变量同时录入数据。
在主页上选Quick菜单，点击Eatimate Equation项，屏幕上出现估计对话框（Equation Spacification），在Easmation Setting中选OLS估计，即Least Squares，键入Y C X或Y X C（C为EViews固定的截距系数）。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和经济理论来研究经济现象。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们分析经济数据，预测经济变化，评估政策效果等。
下面我们将通过几个实际案例来展示计量经济学模型的应用。
首先，我们来看一个关于劳动力市场的案例。
假设我们想要研究教育水平对个体工资收入的影响。
我们可以建立一个计量经济学模型，以教育水平作为自变量，工资收入作为因变量，控制其他可能影响工资收入的因素，如工作经验、性别、地区等。
通过对大量的劳动力市场数据进行回归分析，我们可以得出教育水平对工资收入的影响程度，进而评估教育政策对经济的影响。
其次，我们来考虑一个关于消费行为的案例。
假设我们想要研究收入水平对消费支出的影响。
我们可以建立一个消费函数模型，以收入水平作为自变量，消费支出作为因变量，控制其他可能影响消费支出的因素，如家庭规模、价格水平、偏好等。
通过对消费者调查数据进行计量经济学分析，我们可以得出收入水平对消费支出的弹性，从而预测未来的消费趋势，指导政府制定经济政策。
最后，我们来看一个关于市场竞争的案例。
假设我们想要研究市场结构对企业利润的影响。
我们可以建立一个产业组织模型，以市场结构（如垄断、寡头、完全竞争）作为自变量，企业利润作为因变量，控制其他可能影响企业利润的因素，如生产成本、市场需求、技术创新等。
通过对不同产业的数据进行计量经济学分析，我们可以得出不同市场结构下的企业利润水平，为政府监管和产业政策提供依据。
通过以上案例的介绍，我们可以看到计量经济学模型在实际经济分析中的重要作用。
它不仅可以帮助我们理解经济现象的规律，还可以指导政策制定和企业决策。
当然，计量经济学模型的建立和分析也需要注意数据的质量、模型的假设条件等问题，只有在严谨的理论基础和丰富的实证分析基础上，我们才能得出可靠的经济结论。
综上所述，计量经济学模型在经济学研究中具有重要的地位和作用，它为我们提供了一种强大的工具来分析经济现象，预测经济变化，评估政策效果。
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。
计量经济学建模案例
计量经济学建模案例在计量经济学中，建模是一项非常重要的工作。
通过建立合适的模型，我们可以对经济现象进行定量分析，揭示经济规律，为政策制定和预测提供有力的支持。
下面，我们将通过一个实际的案例来介绍计量经济学建模的过程。
首先，我们需要确定研究的问题。
在这个案例中，我们关注的是劳动力市场对经济增长的影响。
我们希望通过建立一个模型，来分析劳动力市场的变化对经济增长的影响程度。
接下来，我们需要收集相关数据。
在这个案例中，我们需要收集劳动力市场的就业率、失业率、劳动生产率等数据，以及经济增长率、投资率、消费率等数据。
这些数据可以通过国家统计局、国际组织的数据库等渠道获取。
然后，我们需要选择合适的模型。
在这个案例中，我们可以选择使用计量经济学中的时间序列模型，如VAR模型、ARIMA模型等，来分析劳动力市场和经济增长之间的关系。
我们还可以考虑使用面板数据模型，来控制个体和时间的固定效应。
接着，我们需要进行模型估计和检验。
在这个案例中，我们可以利用计量经济学中的OLS回归、固定效应模型、随机效应模型等方法，对模型进行估计，并进行参数显著性检验、模型拟合优度检验等。
最后，我们需要进行模型的解释和政策建议。
通过对模型的估计结果进行分析，我们可以得出劳动力市场对经济增长的影响程度，进而提出相应的政策建议，如促进就业、提高劳动生产率等。
通过以上案例，我们可以看到计量经济学建模的基本流程，确定研究问题、收集数据、选择模型、估计检验、解释政策建议。
在实际应用中，我们还需要根据具体问题灵活运用各种模型和方法，以期得出准确可靠的分析结论。
总之，计量经济学建模是一项复杂而又重要的工作。
通过建立合适的模型，我们可以更好地理解经济现象，为政策制定和预测提供有力的支持。
希望本文的案例分析能够对读者有所启发，进一步深入学习和应用计量经济学建模方法。
计量经济学建模案例
计量经济学建模案例计量经济学是一种运用数学和统计方法对经济现象进行定量分析的方法，可以帮助经济学家解释和预测经济现象，并制定相应的政策。
下面是一种计量经济学建模案例：假设我们要研究某个城市的房价与房屋面积之间的关系。
我们可以使用多元线性回归模型来建模，其中自变量是房屋面积，因变量是房价。
为了使模型更加准确，我们还可以引入其他可能影响房价的变量，如地理位置、房屋年龄、房屋类型等。
首先，我们需要收集相关的数据。
我们可以通过调查和市场价格来获得房屋面积、房价以及其他相关变量的数据。
假设我们收集了100个样本数据来建立模型。
接下来，我们需要进行数据的预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
我们可以使用统计软件进行数据处理和分析。
然后，我们可以使用多元线性回归模型来建立房价与房屋面积以及其他相关变量之间的关系。
模型的形式可以表示为：房价= β0 + β1 × 房屋面积+ β2 × 地理位置+ β3 × 房屋年龄 +β4 × 房屋类型+ ε其中，β0、β1、β2、β3、β4是模型的回归系数，表示不同变量对房价的影响程度。
ε是误差项，表示模型无法解释的部分。
接着，我们可以使用最小二乘法估计回归系数，并进行统计显著性检验和模型拟合度检验。
这可以帮助我们判断模型的准确性和可解释性。
最后，我们可以使用估计的回归模型来进行预测和分析。
通过对模型的解释和系数的分析，我们可以得出不同变量对房价的影响程度，并制定相应的政策措施。
总之，计量经济学建模能够帮助我们理解和预测经济现象，对于研究者和政策制定者具有重要意义。
以上是一个简单的计量经济学建模案例，实际的建模过程可能更加复杂，需要根据具体问题进行相应的分析和处理。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它通过建立数学模型来研究经济现象，并利用实证数据对模型进行检验和估计。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，制定经济政策等。
下面，我们将通过几个实际案例来介绍计量经济学模型在经济分析中的应用。
首先，我们来看一个简单的线性回归模型的案例。
假设我们想研究劳动力市场的供求关系，我们可以建立一个简单的线性回归模型来分析劳动力市场的工资水平与就业率之间的关系。
我们收集了一些城市的数据，包括每个城市的平均工资水平、就业率、教育水平等变量，然后利用线性回归模型来估计工资水平与就业率之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如工资水平的提高是否会影响就业率，教育水平对工资水平的影响等。
其次，我们来看一个时间序列模型的案例。
假设我们想预测未来几个季度的经济增长率，我们可以利用时间序列模型来进行预测。
我们收集了过去几年的经济增长率数据，然后利用时间序列模型来对未来的经济增长率进行预测。
通过对模型的估计和预测，我们可以得出一些结论，比如未来几个季度的经济增长率可能会呈现什么样的趋势，有助于政府制定经济政策和企业进行经营决策。
最后，我们来看一个面板数据模型的案例。
假设我们想研究不同地区的经济增长对环境污染的影响，我们可以利用面板数据模型来进行分析。
我们收集了不同地区的经济增长率和环境污染指标的数据，然后利用面板数据模型来估计经济增长与环境污染之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如经济增长对环境污染的影响程度，不同地区之间的差异等。
综上所述，计量经济学模型在经济分析中具有重要的应用价值。
通过建立合适的模型并利用实证数据进行分析，我们可以更好地理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，为政府制定经济政策和企业经营决策提供科学依据。
希望以上案例可以帮助大家更好地理解计量经济学模型在实际应用中的重要性和价值。
计量经济学的模型
计量经济学的模型
计量经济学是一门运用数学、统计学和经济学理论来分析经济数据的学科。
它的核心是建立经济变量之间的数学模型，并利用实际数据进行估计和验证。
计量经济学模型通常由一组方程式组成，这些方程式描述了经济变量之间的关系。
其中，最常见的模型是线性回归模型，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。
在建立计量经济学模型时，需要考虑许多因素，例如变量的选择、数据的收集和处理、模型的假设和限制等。
为了确保模型的可靠性和有效性，需要进行一系列的统计检验和诊断，例如拟合优度检验、异方差性检验、自相关检验等。
计量经济学模型可以用于预测经济变量的未来走势、评估政策的效果、检验经济理论的正确性等。
它在宏观经济、金融市场、产业经济等领域都有广泛的应用。
总之，计量经济学是一门重要的经济学分支，它通过建立数学模型来分析经济数据，为政策制定和经济决策提供了科学依据。
计量经济学-模型设定
Ct 0 1Yt 1t 考虑到边际消费倾向递减：
Ct 0 1Yt 2Yt2 2t
或 ln Ct 0 1 ln Yt 3t
——基于预期因素的模型
(5.1.1)
(5.1.2) (5.1.3)
Ct 0 1Yt C 2 t1 4t
(5.1.4)
（5.2.5）
▪问题：估计了一个不需要估计的参数
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具体影响：
误差项满足经典假定，模型的参数估计量是无偏的。 问题本质：估计了一个实际上不必估计的参数 2 0
不会导致误差项与解释变量之间相关，不影响参数 OLS估计量的无偏性。 拟合过度模型OLS估计量的方差会增大：多余的解 释变量和模型中必要的解释变量总是存在一定的相 关性，部分变化信息重复。重复信息的影响难以在 解释变量间准确分解，导致系数估计精度下降。
2
§5.1 计量经济学模型的设定偏误
一、模型设定偏误
如果所建立的计量经济学模型与真实的经济关系 不一致，模型就出现了所谓的“设定偏误”。
对于正确设定的模型，一个最基本的信息是：其 参数估计值的符号必须与理论预期或基于现实观 察的经验预期相一致。
3
二、模型设定偏误的类型
消费函数：Ct为消费支出，Yt表为收入 ——凯恩斯的绝对收入假定模型
var(ˆ1)
2
(Yt Y )2
（5.2.7）
只要 Yt 和 Ct1 的样本相关系数不为0，多余解释 变量 Ct1 的加入就会导致系数 Yt 估计量 ˆ1 方差 的增大。
12
其他影响：
由于过度拟合模型的误差项是真实的随机误差项， 我们对 2 的估计是正确的。相应地，参数的置信 区间和显著性检验仍然有效，但由于估计量的方差 增大，统计推断的精度会下降。
计量经济学作业模板
案例适用：就业与失业案例内容：自从1978年我国改革开放以来，我国经济实现30年的持续稳定增长，1978—2006年的GDP年均增长率为9．7%，最近的四年GDP年增长率接近或超过10%。
2006年GDP的总量位居世界第四，仅次于德国，成绩令世界瞩目。
但经济运行中也出现了一些问题，如贫富差距、环境污染、贸易顺差等，而就业问题尤其突出，主要表现在以下几个方面：1．农村就业问题突出，转移农村劳动力的任务十分艰巨农村就业问题对农民的生活水平提高起到至关重要的作用，但是由于农村劳动力数额庞大，农村就业矛盾相当突出。
改革开放以来，发生农村劳动力大量向城镇转移，农业就业比重有所下降，1990—2006年，我国乡村从业人员所占比重由73．7%下降到62．9%，平均每年下降0．68个百分点。
但农业就业比重依然偏高，人口基数庞大，造成我国农村剩余劳动力规模仍维持在1．5亿左右。
农村劳动力转移任务十分艰巨。
2．城镇失业率趋于上升，实际失业率更高随着社会经济转型，我国城镇也面临着日益严峻的就业形势。
劳动年龄人口数量快速增长，农村劳动力向城市转移速度的加快以及城镇下岗职工再就业难度的加大，使得城镇失业现象日益严重。
1994年底，全国城镇登记失业人数为470．4万人，登记失业率达2．8%。
而到2006年底，城镇登记失业人数达到847．0万人，登记失业率达4．1%。
据国内有关研究机构和世界银行专家估计，中国城市实际失业率大约在8%～10%之间。
3．结构性就业矛盾突出在经济结构调整和深化企业改革中，我国出现下岗失业增加和用人需求萎缩同时存在的现象，结构性就业矛盾突出。
高素质、低年龄的劳动力在就业竞争中占据一定的优势，而低素质、高年龄的劳动者在劳动力市场竞争中越来越没有竞争能力，呈现出就业困难群体数量急剧增加的趋势。
2006年，全国普通高校毕业生人数从2005年的338万增加到390万左右，这个数字已经是2001年104万的近4倍。
计量经济学模型建立的步骤
计量经济学模型建立的步骤
建立计量经济学模型的步骤可以概括为以下几个阶段：
1. 模型的设定：首先确定研究的目标和问题，然后根据理论基础和研究对象的特点，选择适当的经济学理论模型作为分析框架。
2. 设定假设：根据模型设定的理论框架及前提条件，对模型中的关键变量进行假设设定，包括变量之间的函数形式、参数的取值范围以及各种约束条件。
3. 数据收集与处理：收集与研究问题相关的数据，对数据进行处理和整理，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等。
4. 模型估计与检验：根据设定的经济模型，利用计量经济学的方法进行模型的估计与检验，确定模型中的参数估计值，并对估计结果进行合理性检验，如参数的显著性检验、模型的拟合优度检验等。
5. 模型解释和分析：根据模型的估计结果，进行解释和分析，研究变量之间的关系、因果关系以及对实际问题的影响等，并提出相应的政策建议或研究结论。
需要注意的是，以上的步骤是一个一般性的描述，实际建立计量经济学模型时可能会因研究问题的不同而有所变化。
此外，在每个阶段都需要进行严谨的理论分
析和数据处理工作，以确保模型的可靠性和有效性。
实验报告一(关于计量经济学模型的建立)
实验报告（一）——建立各地区接待旅游人数与各地区国际旅游(外汇)收入之间的计量经济模型一、实验目的：研究卫生总费用与社会卫生支出之间的关系二、实验内容：建立卫生总费用与社会卫生支出之间的计量模型并进行相关的检验，确立两者之间的定量关系三、数据及其来源：统计年鉴2011年四、实验步骤：（一）经济理论的陈述旅游作为一个国民经济中较为新型的产业，但在国民经济中作出较为重要的作用。
一方面，旅游者消费行为给接待地区带来了财富的增加，另一方面，旅游活动也对旅游客源产生地的外汇储备、汇率变动、物价水平等方面有着直接或间接的影响。
我们对我国人口入境旅游与国际旅游（外汇）收入进行简单分析和预测，纵观了其两者趋势和发展方向，目的在与通过统计数据的分析报告，找到入境人口对我国国际旅游（外汇）收入关系，用自己的所学所用关心旅游业对我国经济的影响及发展。
（二）模型形式的确定：散点图运用计量经济学软件Eviews3.0得到如下散点图（三）建立模型我们假设拟建立如下一元回归模型：Y=β0+β1 X+μ1、参数估计由Eviews可得到如下OLS预测：回归分析结果：Ŷ=203.1560＋2.964549X（1.672250）（46.27895）R^2=0.986186 F=2141.741 D.W.=0.164410括号中对应的是估计参数对应的t统计量的值。
2、经济意义检验有下列卫生总费用与社会卫生支出的模型Ŷ=203.1560＋2.964549X，其中Y代表卫生费用，X表示社会卫生支出。
在该模型中，203.1560是样本回归直线的截距，它表示社会卫生支出为零时的卫生总费用为203.1560；社会卫生支出前面的参数估计量为正，意味着社会卫生支出越多，则卫生总费用越多，从经济行为上可以解释，所以此模型通过了经济意义检验中的符号检验。
模型建立正确。
3、统计学检验由回归估计的结果看，模型拟和较好。
①可决系数R^2=0.986186，表明卫生总费用变化的98.6186%可由社会卫生支出的变化决定来解释。
《计量经济学》作业题
第一章绪论、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类，它们是【 】B 线性相关关系和非线性相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系B 变量间的因果关系D 变量间表现岀来的随机数学关系3、进行相关分析时，假定相关的两个变量【 】B 都不是随机变量4、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 】B 横截面数据C 平均数据D 相对数据5、 下面属于截面数据的是【】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值6、 同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【 】 A 横截面数据B 时间序列数据C 修匀数据D 原始数据7、 经济计量分析的基本步骤是【】A 设定理论模型卅攵集样本资料 H 古计模型参数 '检验模型B 设定模型一;估计参数一：检验模型一;应用模型C 个体设计一■总、体设计一■•估计模型一;应用模型D 确定模型导向■'确定变量及方程式■■估计模型■'应用模型 8计量经济模型的基本应用领域有【】A 结构分析、经济预测、政策评价B 弹性分析、乘数分析、政策模拟C 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析D 季度分析、年度分析、中长期分析 9、计量经济模型是指【 】A 投入产出模型B 数学规划模型C 包含随机方程的经济数学模型D 模糊数学模型 10、 回归分析中定义【】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C 解释变量和被解释变量都是非随机变量D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 11、 下列选项中，哪一项是统计检验基础上的再检验 （亦称二级检验）准则【】A.计量经济学准则B 经济理论准则C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机或非随机都可以 A 函数关系和相关关系 C 正相关关系和负相关关系 2、相关关系是指【 】A 变量间的依存关系 C 变量间的函数关系A 都是随机变量A 总量数据D统计准则和经济理论准则C统计准则对经济计量模型的参数估计结果进行评价时，采用的准则有【A 经济理论准则 型识别准则 三、 名词解释 1、计量经济学4、截面数据四、 简述B 统计准则 E 模型简单准则2、计量经济学模型5、弹性C 经济计量准则3、时间序列数据 6、乘数1、 简述经济计量分析工作的程序。
计量经济学实验简单线性回归模型
计量经济学实验简单线性回归模型引言计量经济学是经济学中的一个分支，致力于通过经验分析和实证方法来研究经济问题。
实验是计量经济学中的重要方法之一，能够帮助我们理解和解释经济现象。
简单线性回归模型是实验中常用的工具之一，它能够通过建立两个变量之间的数学关系，预测一个变量对另一个变量的影响。
本文将介绍计量经济学实验中的简单线性回归模型及其应用。
简单线性回归模型模型定义简单线性回归模型是一种用于描述自变量（X）与因变量（Y）之间关系的线性模型。
其数学表达式为：Y = β0 + β1X + ε其中，Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1为未知参数，ε表示误差项。
参数估计在实际应用中，我们需要通过数据来估计模型中的参数。
最常用的估计方法是最小二乘法（OLS）。
最小二乘法的目标是通过最小化观测值与拟合值之间的平方差来估计参数。
具体而言，我们需要求解以下两个方程来得到参数的估计值：∂(Y - β0 - β1X)^2 / ∂β0 = 0∂(Y - β0 - β1X)^2 / ∂β1 = 0解释变量与被解释变量在简单线性回归模型中，解释变量（X）用来解释或预测被解释变量（Y）。
例如，我们可以使用房屋的面积（X）来预测房屋的价格（Y）。
在实验中，我们可以根据收集到的数据来建立回归模型，并利用该模型进行预测和分析。
应用实例数据收集为了说明简单线性回归模型的应用，我们假设收集了一些关于学生学习时间与考试成绩的数据。
下面是收集到的数据：学习时间（小时）考试成绩（百分制）2 723 784 805 856 88模型建立根据收集到的数据，我们可以建立简单线性回归模型来分析学生学习时间与考试成绩之间的关系。
首先，我们需要确定自变量和因变量的符号。
在这个例子中，我们可以将学习时间作为自变量（X），考试成绩作为因变量（Y）。
然后，我们使用最小二乘法来估计模型中的参数。
通过计算，可以得到如下参数估计值：β0 = 69.85β1 = 2.95最终的回归方程为：Y = 69.85 + 2.95X预测与分析通过建立的回归模型，我们可以进行预测和分析。
建立计量经济学模型的步骤和要点
建立计量经济学模型的步骤和要点一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
生产函数就是一个理论模型。
理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。
作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。
可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。
其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。
于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。
这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
这是正确选择解释变量的基础。
例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。
如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和数学工具来分析经济现象。
计量经济学模型是对经济现象进行定量分析的重要工具，通过建立数学模型来揭示经济现象的内在规律。
在本文中，我们将通过几个实际案例来介绍计量经济学模型的应用。
首先，我们来看一个简单的线性回归模型。
假设我们想要分析收入对消费支出的影响，我们可以建立一个线性回归模型来探讨二者之间的关系。
通过收集一定时间内的个体数据，我们可以利用最小二乘法来估计模型参数，从而得到收入对消费支出的影响程度。
这个模型可以帮助我们更好地理解收入和消费之间的关系，为政府制定经济政策提供参考依据。
其次，我们可以考虑一个面板数据模型的案例。
面板数据是指在一定时间内对多个个体进行观测得到的数据，它能够更好地反映出个体间的异质性。
比如，我们可以建立一个面板数据模型来分析不同城市房价与人口密度、经济发展水平等因素的关系。
通过面板数据模型，我们可以更准确地把握不同城市房价受到各种因素影响的情况，为房地产市场的监管和预测提供支持。
最后，让我们来看一个时间序列模型的案例。
时间序列数据是指在一段时间内对同一变量进行观测得到的数据，它能够更好地反映出变量随时间的变化规律。
比如，我们可以建立一个时间序列模型来预测未来某个经济指标的变化趋势。
通过对历史数据的分析和建模，我们可以利用时间序列模型来进行未来经济趋势的预测，为政府和企业的决策提供参考。
综上所述，计量经济学模型在实际应用中具有重要的意义。
通过建立合适的模型，我们可以更好地分析和解释经济现象，为经济政策的制定和实施提供科学依据。
当然，在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的模型，并结合实际数据进行估计和预测。
希望本文介绍的几个案例能够帮助读者更好地理解计量经济学模型的应用。
经济学研究中的计量经济学模型建立方法
经济学研究中的计量经济学模型建立方法计量经济学是应用数理统计方法研究经济现象的学科，它是现代经济学的重要组成部分。
在经济学研究中，计量经济学模型的建立是一个关键的环节，它能够帮助我们对经济现象进行定量分析和预测。
下面我们将介绍一些常用的计量经济学模型建立方法。
首先，经济学研究中最常见的计量经济学模型是线性回归模型。
线性回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来估计模型参数。
在建立线性回归模型时，我们首先需要确定自变量和因变量的选择，然后通过收集相关数据来估计模型参数，并进行假设检验来验证模型的有效性。
其次，有些经济现象可能存在非线性关系，这时我们可以使用非线性回归模型来建立计量经济学模型。
非线性回归模型可以捕捉到因变量和自变量之间的复杂关系，但模型的参数估计通常更加困难。
常见的非线性回归模型包括多项式回归、对数线性模型、指数模型等。
在建立非线性回归模型时，我们需要选择适当的函数形式，并通过非线性最小二乘法来估计模型参数。
此外，为了解决自变量与因变量之间可能存在内生性的问题，我们可以使用工具变量法建立计量经济学模型。
工具变量法利用一个或多个外生变量来代替内生变量进行估计，从而避免内生性引起的估计偏误。
在建立工具变量法模型时，我们需要选择有效的工具变量，并使用合适的估计方法来得到一致的估计结果。
另外，为了适应面板数据的特点，我们可以使用面板数据模型来研究经济现象。
面板数据模型结合了时间序列和横截面数据的特点，可以提供更加准确的估计结果。
常见的面板数据模型包括固定效应模型、随机效应模型和差分法模型等。
在建立面板数据模型时，我们需要考虑时间和个体的固定影响，并使用适当的估计方法进行分析。
此外，为了处理具有序列相关性的时间序列数据，我们可以使用时间序列分析方法建立计量经济学模型。
常见的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA模型）、自回归条件异方差模型（ARCH模型）和广义自回归条件异方差模型（GARCH模型）等。
计量经济学模型-经济管理学院
第二节 建立计量经济学模型的步骤 和要点
理论计量经济学的研究程序 一旦某种估计方法被提出，有 关的理论探讨就须遵循图1-2所示的 逻辑化程序。
估计方法
不可靠
可靠 估计方法的统计可靠性
拒绝该理论
估计方法适用的假定条件 若假定条件被满足 如何判定假定条件是否获得满足 若假定条件不能被满足
接受该理论
后果
• 经济计量模型由系统或方程组成，方程由 变量和系数组成。其中，系统也是由方程 组成。
怎样看待计量经济模型？
• 广义地说，一切包括经济、数学、统计三 者的模型；
• 狭义地说，仅只用参数估计和假设检验的 数理统计方法研究经验数据的模型。
• 事实上，理论研究需要经验数据的检验， 而经验研究也需要理论分析的指导，我们 不能只搞没有计量的理论，更不能搞“没 有理论的计量”—统计“炼金术”
经济计量模型的一般形式
n
Y b0 bi xi i 1
Y :被解释变量
xi：解释变量 b0，bi：参数
：服从正态分布的随机变量 正是由于的随机性导致Y的随机性。 服从正态分布，Y也服从正态分布。
三、计量经济学的内容体系
⒈ 广义计量经济学和狭义计量经济学 广义计量经济学是利用经济理论、数学以及统计学定量研究
关系： 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化 内生变量却不能反过来影响外生变量
3.按经济活动形态分：流量、存量；
被解释变量与解释变量
在单方程模型中，变量分为两类：被解释变量与解释变量
• 作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如 生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量，在单一方 程模型中，处于左端
内生变量与外生变量
内生变量 • 是所研究的经济系统的模型本身确定的 • 是该模型求解的结果 • 属于应变量
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计量经济学作业
表5-1列出了2010年江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业主营
业务收入与利润总额的统计资料，利用统计软件Eviews建江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业利润函数模型。
表1 江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业主营业务收入与利润总额情况
利润总额主营业务收入地区利润总额主营业务收入
南昌县112894 2483552 湖口县21964 1088745
彭泽县
安义县16861 460589 瑞昌市66976 1054673
进贤县31432 1075356 余江县18022 419719
浮梁县29189 608661 贵溪市345967 7361627
乐平市71020 1420708 新干县29624 593662
九江县19628 432199 丰城市139634 2035031
武宁县54449 638272 樟树市59555 1208936
修水县57279 446587 高安市72198 1230235
永修县88837 1010809 东乡县34753 766277
德安县36721 999202 余干县30041 513642
星子县15055.5 213898.5 鄱阳县9225 261223
都昌县8919 300141 万年县47573 702871
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图1所示。
图 1 估计样本回归函数
估计结果为
2ˆ5327.8830.0472(1.1940)(18.6246)0.9353346.8752
i i y
X R F =+==
括号内为t 统计量值。
二、 检验异方差性
1、图形分析检验
⑴观察利润总额（Y ）与主营业务收入（X ）的相关图(图2)：SCAT X Y
图2江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业主营业务收入与利润总额相关图
从图中可以看出，随着主营业务收入的增加，利润总额的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
⑵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）。
图 3 江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业利润总额回归模型残差分布
图3显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
2、Goldfeld-Quant 检验
（1）将样本按解释变量排序（SORT X ）并分成两部分（分别有1到8共8个样本和14到21共8个样本）
（2）利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为1RSS =76350179。
（3）利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为2RSS =1238403247。
（4）计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝1238403247/76350179=16.22。
取05.0=α
时，查F 分布表得0.05(82,82) 4.28F --=,0.0516.22 4.28F F =>=，所以存
在异方差性。
3、White 检验
（1）建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图4。
图4 江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业利润总额回归模型
（2）在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图5。
图5 White 检验结果
其中F 值为辅助回归模型的F 统计量值。
取显著水平05.0=α，由于
220.05(2) 5.99 2.9714nR χ=>=,所以不存在异方差性。
实际应用中可以直接观察相伴概率p
值的大小，若p 值较小，则认为存在异方差性。
反之，则认为不存在异方差性。
4、Park 检验
（1）建立回归模型（结果同图4所示）。
（2）生成新变量序列：GENR LNE2=log(RESID^2)
GENR LNX=log （x ）
（3）建立新残差序列对解释变量的回归模型：LS LNE2 C LNX ，回归结果如图6所示。
图6 Park 检验回归模型
从图5-7所示的回归结果中可以看出，LNX 的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
5、Gleiser 检验（Gleiser 检验与Park 检验原理相同） （1）建立回归模型（结果同图4所示）。
（2）生成新变量序列：GENR E=ABS(RESID)
（3）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 X ，回归结果如下所示：
①5
12792.09 4.8410Y X -=+⨯
(4.4315) (0.0296)
20.00004,0.0009R F ==
②11
213126.259.0110Y X -=+-⨯
(5.6705) (-0.4190)
20.0073,0.1755R F ==
③1/2
10542.52 2.3931Y X =+
(1.9905) (0.4788)
20.0095,0.2293R F ==
④91
17421.00+-2.8410Y X +-=⨯
（4.5320）（-1.4311）
20.0786, 2.0481R F ==
⑤14
215178.22+ 6.2310Y X +-=-⨯
（5.6922） （-1.4563） 2
0.0812, 2.1209R F ==
⑥1/2
20876.656695810Y X -=+-
（3.1546） （-1.2831）
20.0642, 1.6464R F ==
由上述各回归结果可知，回归模型①②③中解释变量的系数估计值显著为0, 回归模型④⑤⑥不能通过显著性检验，所以不能确定存在异方差性。
（4）由F 值或2
R 确定异方差类型
Gleiser 检验中可以通过F 值或2
R 值确定异方差的具体形式。
本例中，所有方程③均无效。
三、 调整异方差性 1、确定权数变量
根据Park 检验，可以得出2i e 的一般形式为：2
ln 4.83770.9158ln i i e X =+
生成权数变量：GENR W1=1/X^(0.9158/2)
根据Gleiser 检验，可以取以下两种形式作为权数变量：
22311i i W e W e ==
生成权数变量：GENR W2=1/ABS(RESID ）
GENR W3=1/ RESID ^2
2、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：
LS(W=i W ) Y C X
经估计检验发现用权数3W 的效果最好。
下面仅给出用权数3W 的结果。
3、对所估计的模型再进行White 检验，观察异方差的调整情况
对所估计的模型再进行White 检验，其结果对应图5-8所示。
图8所对应的White 检验显示，P 值较大，所以接受不存在异方差的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。
图5-8
图 6 park 检验回归模型
512792.09 4.8410Y X -=+⨯
(4.4315) (0.0296)
20.00004,0.0009R F ==
X。