计量经济学实验报告

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计量经济学回归模型实验报告（大全）

计量经济学回归模型实验报告（大全）第一篇：计量经济学回归模型实验报告（大全）回归模型分析报告背景意义：教育是立国之本，强国之基。

随着改革开放的进行、经济的快速发展和人们生活水平的逐步提高，“教育”越来越受到人们的重视。

一方面，人均国内生产总值的增加与教育经费收入的增加有着某种联系，而人口的增长也必定会对教育经费收入产生影响。

本报告将从这两个方面进行分析。

我国1991 年~2013 年的教育经费收入、人均国内生产总值指数、年末城镇人口数的统计资料如下表所示。

试建立教育经费收入Y 关于人均国内生产总值指数 X 1 和年末城镇人口数 X 2的回归模型，并进行回归分析。

年份教育经费收入Y（亿元）人均国内生产总值指数X 1(1978 年=100)年末城镇人口数X 2（万人）1991 731.50282 256.67 31203 1992 867.04905 289.72 32175 1993 1059.93744 326.32 33173 1994 1488.78126 364.91 34169 1995 1877.95011 400.6 35174 1996 2262.33935 435.76 37304 1997 2531.73257 471.13 39449 1998 2949.05918 503.25 41608 1999 3349.04164 536.94 437482000 3849.08058 577.64 45906 2001 4637.66262 621.09 48064 2002 5480.02776 672.99 50212 2003 6208.2653 735.84 52376 2004 7242.59892 805.2 54283 2005 8418.83905 891.31 56212 2006 9815.30865 998.79 58288 2007 12148.0663 1134.67 60633 2008 14500.73742 1237.48 62403 2009 16502.7065 1345.07 64512 2010 19561.84707 1480.87 66978 201123869.29356 1613.61 69079 2012 28655.30519 1730.18 71182 2013 30364.71815 1853.97 73111 资料来源：中经网统计数据库。

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。

计量经济学实验报告(一)

计量经济学实验报告(一)
一、实验背景
计量经济学实验是一种采用经济理论和方法来设计实验的经济研究方法。

经济实验的主要目的是检验经济理论，比如检验假设和改进预测。

它还可以用于定性评价和定量评价政策方案和市场动态，以及验证行为经济学理论。

二、实验内容
本次实验通过一组独立的在线调查来研究人们对收入分配政策的态度。

调查中，受访者被要求就14种不同的收入分配政策支持、反对和中立做出反应。

这14种收入分配政策包括财政公平政策、税收和补贴政策、劳动力市场政策和参与机会政策等。

以及根据态度的强度来改变互动形式，不同类型的回答有不同的加分，比如更强烈的支持会比中立的有更多分数。

三、实验结果
实验结果显示，在14种收入分配政策中，受访者大部分表示支持或者反对。

最受支持的是劳动力市场政策，而最受反对的是税收和补贴政策。

同时，实验还发现，这14种收入分配政策受实验者支持或反对的原因大部分是经济实惠：如果一个政策能够为普通大众带来经济实惠，这个政策很可能受到受访者的支持。

此外，一些政策因其有助于实现平等收入而受到支持。

四、实验结论
本次实验结论清楚地表明，受访者支持或反对收入分配政策跟经济实惠有关。

当人们普遍受益于收入分配政策时，他们很可能支持这种政策。

另外，实验还发现，有些政策受支持的原因还在于它们有助于实现平等收入的目的。

本次实验不仅对计量经济学的理论和方法提供了有价值的信息，而且还为构建经济实证提供了重要的参考意见。

可以认为，经过本次实验的进一步检验和优化，可以发现更详细、更准确的数据，以便进一步检验和发展计量经济学的理论与方法。

计量经济学实验报告_学习总结_总结汇报_实用文档

目录(一) 研究背景 (2)(二) 理论来源 (2)(三) 模型设定 (2)(四) 数据处理 (2)1. 数据来源 (2)2. 解释变量的设置 (3)(五) 先验预期 (3)1.经验预期 (3)2.散点图分析 (3)(六) 参数估计 (4)(七) 显著性检验 (5)(八) 正态性检验 (5)(九) MWD检验 (5)(十) 相关系数 (7)(十一)虚拟变量 (7)(十二)异方差检验、修正 (8)1. 图形检验 (8)2.格莱泽检验 (9)3.帕克检验 (10)4.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验 (11)(十三)自相关检验 (11)1. 图形法 (11)2.德宾-沃森d检验 (12)(十四)最终结果 (12)(一)研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。

而1978年开始的改革，政府采取了由东向西梯度推进的非均衡发展战略，使已经存在的地区间的差距进一步扩大，不利于整个社会的稳定和发展。

地区发展不平衡问题包括社会发展不平衡，尤其是教育发展的不平衡。

因此关注中国教育发展的地区不平衡性非常迫切。

不仅是因为教育的重要性，还因为当前我国需要进一步推进教育改革的进程，使其朝着更健康的方向发展。

(二)理论来源刘红梅.中国各地区教育发展水平差异的实证分析[J]数理统计与管理.2013.7(三)模型设定⏹Y i=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i 2+B6X4i2+ui⏹Y——地区教育水平，用平均受教育年限表示，（年）⏹X2——学生平均预算内教育经费，（万元/人）⏹X3——人均GDP，（万元/人）⏹X4——平均生师比(四)数据处理1.数据来源：国家统计局官网，选取2014年的数据：1)各省GDP2)各地区总人口3)各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数据4)地区在校总学生数5)各地区教育财政投入6)地区每十万总专任教师数2.解释变量的设置：⏹X2=地区预算内教育经费/地区在校总学生数=学生平均预算内教育经费（万元/人）⏹X3=地区总GDP/地区总人口=人均GDP（万元/人）⏹X4=地区每十万人口各级学校平均在校生数的和/地区每十万人口总专任教师数=平均生师比其中：P为各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数T为教育年限1，6，9,12,16(五)先验预期1.经验预期：平均受教育年限分别跟学生平均预算内教育经费、人均GDP呈正相关关系，跟平均生师比呈负相关关系。

计量经济学实验报告及心得体会

【实验小结】
1.建立模型
本例中我们假设拟建立如下一元回归模型Y=
Dependent Variable: Y
MethoLeabharlann : Least SquaresDate:04/07/12Time:11:19
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
2、模型检验
从回归估计的结果来看，D.W= 1.931058模型拟合较好。可决系数R=0.901826，表明城镇居民人均消费支出的变化的90.1826%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t（29）=2.05，且该斜率值满足0<0.674007<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程进行一元线性回归分析，经济，拟合优度，参数显著性，和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择workfile frequeney的类型为annaul，在start date中输入1978，在end date中输入2006，单击“ok”。
⑵导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.1，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“B4”，在”name for series or number of series if names in file”中填“y”单击“ok”
2. 导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.3，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“g3”，在”name for series or number of series if names in file”中填“x”单击“ok”

计量经济学实验报告1(共6篇)

篇一：计量经济学实验报告 (1)计量经济学实验基于eviews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：基于e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费是指生产和生活所消耗的能源。

能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。

能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。

能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。

我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。

随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。

同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。

可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。

在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（gdp）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。

然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。

鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。

由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。

二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。

对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。

另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。

计量经济学实验报告范文

计量经济学实验报告范文一：各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均消费支出的数据（单位：元）地区Y X9439.63 6399.27天津7010.06 3538.314293.43 2786.773665.66 2682.573953.1 3256.154773.43 3368.164191.34 3065.444132.29 3117.4410144.62 8844.886561.01 4786.158265.15 6801.63556.27 2754.045467.08 4053.474044.7 2994.494985.34 3621.573851.6 2676.413997.48 30903904.2 3377.385624.04 4202.32 广西3224.05 2747.473791.37 2556.563509.29 2526.73546.69 2747.272373.99 1913.712634.09 2637.182788.2 2217.622644.69 2559.592328.92 2017.212683.78 2446.53180.84 2528.76 新疆3182.97 2350.58二．参数估计：Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 11/11/11 Time: 08:22 Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 179.1916 221.5775 0.808709 0.4253Y 0.719500 0.045700 15.74411 0.0000R-squared 0.895260Mean dependent var3376.309Adjusted R-squared 0.891649S.D. dependent var1499.612S.E. of regression 493.6240Akaike info criterion15.30377Sum squared resid 7066274.Schwarz criterion15.39628Log likelihood -235.2084F-statistic247.8769Durbin-Watson stat 1.461684Prob(F-statistic)0.000000 根据回归结果，则模型估计的结果为：Xˆi=179.1916 + 0.719500 Y i(0.808709 ) (15.74411)R2=0.895260 F= 247.8769三．检验模型的异方差：（一）图形法1）绘制e t2对Yt的散点图即E2对Yt的散点图：2）判断：由此散点图可知残差平方e i2对解释变量Y 的散点图主要分布在图像中的下三角部分，大致可以看出残差平方e i2随着Yi的变动成增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差，但是否确实存在异方差还寻妖进一步的检验。

eviews计量经济学实验报告

eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。

EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。

本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。

实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。

实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。

这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。

2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。

3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。

4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。

5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。

实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。

这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。

总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。

这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。

EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。

计量经济学综合实验报告74p

模型预测
【实验总结】本次试验，我们主要是根据数据，利用Eviews软件进行分析，如果两变量基本符合线性关系就可建立一元线性计量模型，用普通最小二乘法进行模型求解，再对求解出的模型进行经济意义检验，拟合优度检验和t检验。
从可决系数R2的大小可以判断模型的拟合效果，可决系数越大拟合程度越高。还可以把城市与农村的消费总体回归模型进行比较，都可发现收入提高消费也随之增加，只不过城市与农村居民的收入增加的部分用于消费的比例不同，城市的该比例小于农村的。
（2058.070)（0.117317）
t=（1.705711）（4.273477）
R2=0.533019 F=18.26260 n=18
6、对ce为被解释变量，di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验，拟合优度检验和t检验。
（1）经济意义检验：所估计参数β1=3510.472，β2=0.501352，说明可支配收入增加1元，平均说来可导致城市居民消费支出增加0.501352元。
6、用加权最小二乘法消除异方差性。
【实验数据】
1、附表5，2011年河南省18个省辖市城市居民消费支出CE与可支配收入DI数据。
2、附表5，2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出LE与纯收入NI数据。
【实验步骤】
城市居民：
1、用Eviews创建变量CE、DI，输入样本数据，、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“data ce di”回车，从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可。
2、设定一元线性回归模型的具体形式，预计回归系数的符号；
3、用普通最小二乘法求解模型；
4、对模型的解进行经济理论检验和统计检验；
5、对模型进行结构分析；
6、用模型进行预测分析。

《计量经济学》上机实验报告样板

《计量经济学》上机实验报告样板《计量经济学》上机实验报告样板实验名称：单变量线性回归模型实验时间：xxxx年xx月xx日实验目的：通过对单变量线性回归模型的实验学习，掌握计量经济学中的基本数据处理方法，理解回归模型的建立和应用。

实验内容：使用给定的数据集，运用最小二乘法估计单变量线性回归模型的参数，并进行模型评估、推断统计和预测。

具体步骤如下：1. 数据准备：导入实验所需数据集，并进行数据的初步查看和处理，包括缺失值处理、异常值检测等。

2. 模型建立：选择合适的变量，建立单变量线性回归模型，确定模型的形式。

3. 参数估计：使用最小二乘法估计模型的参数，计算斜率和截距，并进行显著性检验。

4. 模型评估：通过残差分析、拟合优度等指标，评估模型的拟合效果和可解释性。

5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，包括置信区间估计、假设检验等，判断回归系数是否显著。

6. 预测应用：应用模型进行预测，给出对新数据的预测结果，并分析预测的可信度。

实验结果及分析：1. 数据准备：对实验所用数据进行初步查看后发现，数据集中存在缺失值和异常值，需要进行处理。

经过处理后，得到完整的数据集。

2. 模型建立：根据实验要求，选择自变量X和因变量Y，建立线性回归模型。

假设模型为Y = β0 + β1X，其中Y为因变量，X为自变量。

3. 参数估计：使用最小二乘法对模型进行参数估计，计算出斜率β1和截距β0。

斜率β1表示X对Y的影响程度，截距β0表示当X为0时，Y的取值。

4. 模型评估：通过残差分析和拟合优度等指标，评估模型的拟合效果。

残差分析结果显示，残差的分布符合正态分布，拟合优度指标R^2较高，表明模型的拟合效果较好。

5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，计算出斜率和截距的置信区间估计，并进行假设检验。

结果显示，斜率和截距的置信区间不含0，说明回归系数是显著的。

6. 预测应用：应用建立好的模型对新的数据进行预测。

根据模型得到的预测结果，并分析了预测结果的可信度。

计量经济学实验报告(完成)

实验报告课程名称：计量经济学实验项目：我国国内资金利用研究学生姓名：曾健超学号：200973250131班级：0901班专业：国际经济与贸易指导教师：刘潭秋2011 年 06 月计量经济学实验报告实验时间：2011年6月24日实验地点：一教10楼实验目的：使用Eviews软件，将多元线性回归模型的理论和方法应用于我国的资金来源的研究分析。

实验原理：改革开放以来，我们国家经济持续显著的增长，经济发展一片大好。

经济的持续快速增长需要资本的不断注入，所以我对我们国家的近15年的资金利用做了一个研究。

随着资金的源源不断的涌入，我们国家的资金构成大致分成五个部分，国家预算内资金，国内贷款，利用外资，自筹资金和其他资金。

这五个部分基本上构成了我国资金来源的全部，我选取了改革开放30年来中的15个年份，具有一定的代表性。

资金是经济发展的血液，对我国的资金来源的构成做一个研究十分必要。

在这个实验中，选取国家预算内资金为被解释变量Y，解释变量为国内贷款X1利用外资X2，自筹资金X3，其他资金X4，对我国的资金利用的各部分之间的关系做一个细致的研究。

一、计量经济学模型：根据变量之间的关系，我们假定回归模型为：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ｕ其中Y表示我国的国家内预算资金，X1、X2、X3、X4分别代表国内贷款，利用外资，自筹资金，其他资金， 0表示在不变的情况下，资金利用的固定部分，β1β2、β3、β4、分别代表我国资金利用的各部分的权数，U 代表随机误差项。

由式子可知，我国资金利用的后面四个部分每增长1个百分点，国家预算内资金会如何变化。

二、验证方法选择：多元线性计量经济学模型的初步估计与分析、异方差检验、序列相关检验、多重共线性检验三、实验步骤：1、基本假设：设国家预算内资金为被解释变量Y，解释变量为国内贷款X1，国外资金X2，自筹资金X3，其他资金X4，Ｕ是随机干扰项，代表所有的影响因素。

计量经济学实验报告(范例)

在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular”。并在“observations”中输入，样本数量如“31”点击“ok”出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”—截距项“resid”—剩余项。
在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。
1．学会OLS方法的估计过程
2．掌握了模型的估计和检验方法
3．深入了解了消费函数的计量结果，扩大了思路。
一、研究目的和意义
我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。
2、输入数据
在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输入。
Annual (年度) Weekly (周数据)
Quartrly (季度) Daily (5 day week ) (每周5天日数据)
Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) (每周7天日数据)

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导言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学工具来研究经济现象和经济理论的有效性。

其中，实证研究是计量经济学的核心内容之一，而stata作为一款强大的统计分析软件，被广泛应用于计量经济学实证研究中。

本文将结合实例，介绍如何使用stata进行计量经济学实验研究。

实证研究的背景和目的实证研究是通过收集实际数据，运用统计学方法对经济理论进行检验和验证的过程。

实证研究的目的在于揭示经济现象的本质规律，为政策制定和经济决策提供科学依据。

在本次实证研究中，我们将以某国家的GDP增长率作为主要研究对象，探讨GDP增长率与人口增长率、投资率以及出口增长率之间的关系。

数据收集和处理首先，我们需要收集相关数据，包括GDP增长率、人口增长率、投资率和出口增长率。

这些数据可以从国家统计局或其他相关机构获取。

在收集到数据后，我们需要对数据进行处理，确保数据的准确性和一致性。

在stata中，可以使用命令load或import将数据导入软件中，并利用命令describe对数据进行描述性统计。

模型设定和估计在数据处理完成后，我们需要建立经济模型，并对模型进行估计。

在本次实证研究中，我们将采用多元线性回归模型来探究GDP增长率与人口增长率、投资率和出口增长率之间的关系。

模型设定如下：GDP增长率= β0 + β1 * 人口增长率+ β2 * 投资率+ β3 * 出口增长率+ ε其中，β0、β1、β2和β3为待估参数，ε为误差项。

在stata中，可以使用命令regress来进行回归分析，估计模型中的参数。

同时，还可以使用命令summary 对回归结果进行统计学检验，判断模型的显著性和拟合优度。

结果分析和讨论在完成模型估计后，我们需要对结果进行分析和讨论。

首先，可以通过回归结果中的系数估计值来判断变量之间的关系。

如果系数为正，表示变量之间存在正向关系；如果系数为负，表示变量之间存在负向关系。

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。

计量经济学实验报告完成

一、实验一: Eviews入门二、实验目的: 熟悉Eviews基本操作三、实验内容1.对数据序列做散点图, 时间序列图2.对组对象的建立和作图3.利用已有序列生成新序列4.对数据序列做描述统计分析三、实验过程记录1.数据散点图2.对组对象的建立和作图obs Y X1981 585.0000 636.82001982 576.0000 659.25001983 615.0000 685.92001984 726.0000 834.15001985 992.0000 1075.2601986 1170.000 1293.2401987 1282.000 1437.0901988 1648.000 1723.440 1989 1812.000 1975.640 1990 1936.000 2181.650 1991 2167.000 2485.460 1992 2509.000 3008.970 1993 3530.000 4277.380 1994 4669.000 5868.480 1995 5868.000 7171.910 1996 6763.000 8158.740 1997 6820.000 8438.890 1998 6866.000 8773.1003.利用已有序列生成新序列Modified: 1981 1998 // y2=y^21981 342225 1990 37480961982 331776 1991 46958891983 378225 1992 62950811984 527076 1993 124609001985 984064 1994 217995611986 136**** **** 344334241987 1643524 1996 457381691988 2715904 1997 465124001989 3283344 1998 47141956 4. 对数据序列做描述分析XMean 3371.411Median 2078.645Maximum 8773.100Minimum 636.8200Std.Dev.2951.449Skewness 0.834886Kurtosis 2.102850Jarque-Bera 2.694765Probability 0.259920Sum 60685.39Sum Sq.Dev.1.48E+08Observations 18四、实验体会 Ⅰ、感悟1. 实验过程开始比较难但是随着实验一步一步的进行和练度的上升感觉越来越简单, 速度也越来越快 2. 经过实验一的基本操作使得后续实验更加容易 3. 最开始一定要掌握基础操作否则实验无法继续Ⅱ、建议1．基础操作讲解应该更详细, 而且正式, 不要太快, 否则很多同学都学不会后续实验无法继续进行 2．实验指导可不可以加入视频教程一、实验二: 线性回归模型的参数估计、假设检验及点预测二、实验目的: 全过程体验Economictrics 中线性回归模型的估计方法三、实验内容（a ）1. 研究的问题: 居民可支配收入X 与年均消费性支出Y 之间的关系2. 数学模型设定i X Y μββ++=103. 散点观察Y Mean 2807.444 Median 1874.000 Maximum 6866.000 Minimum576.0000 Std.Dev.2333.000 Skewness 0.809287 Kurtosis2.088648Jarque-Bera 2.587760 Probability0.274205Sum 50534.00 Sum Sq.Dev.92529116Observations184.分析: 存在比较明显的线性关系5.参数估计及分析Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.C 135.3063 24.74086 5.468940 0.0000X 0.691754 0.024671 28.03936 0.0000R-squared 0.978835 F-statistic 786.2057Adjusted R-squared 0.977590 Prob(F-statistic) 0.0000006.分析: 由表可知, =135.3063 =0.691754。

计量经济学实验报告_4

《计量经济学》课程实验报告1专业国际经济与贸易班级B谢谢谢谢姓名XXX 日期2012.9.28一、实验目的1．学会Eviews工作文件的建立、数据输入、数据的编辑和描述；2．掌握用Eviews软件求解简单线性回归模型的方法；3．掌握用Eviews软件输出结果对模型进行统计检验；4．掌握用Eviews软件进行经济预测。

二、实验内容：根据1978年到2007年的中国居民的人均消费水平和人均GDP的数据，通过模型设定，估计参数，模型检测，回归预测等步骤，分析中国全体居民的消费水平和经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性。

三、实验数据四：实验步骤：1：模型设定。

由上表分析居民人均消费水平（y）和人均GDP（x）的关系，制作散点图。

从中可以看出居民消费水平（y）和人均GDP（x）大体呈现为线性关系。

2：估计参数：利用软件eviews作简单线性分析的步骤包括以下几方面内容。

建立文件夹，首先双击eviews图标，进入主页。

在其菜单栏中点击File|new|workfile，并选择数据频率为1978和2007.输入数据：在eviews命令框中直接输入“data x y”回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的“y”，“x”下输入数据。

估计参数。

在eviews命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。

Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/12 Time:8:37Sample: 1978 2007Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 224.3149 55.64114 4.031457 0.0004X 0.386430 0.007743 49.90815 0.0000R-squared 0.988884 Mean dependent var 2175.067Adjusted R-squared 0.988487 S.D. dependent var 2021.413S.E. of regression 216.8978 Akaike info criterion 13.66107Sum squared resid 1317251. Schwarz criterion 13.75448Log likelihood -202.9161 Hannan-Quinn criter. 13.69095F-statistic 2490.823 Durbin-Watson stat 0.115812Prob(F-statistic) 0.000000若要显示回归结果的图形，在“Equation”框中，点击“Resids”,即出现剩余项、实际值、拟合值的图形：3：模型检测：包括经济意义检测和拟合有度、统计检验。

计量经济学实验报告

《计量经济学》课程实践报告1系部：经济与管理系专业：国际经济与贸易任课教师：李祖辉老师年级班级： 2013级 2班组员：舒冠、张淑琴、梁湘、冯冬雪税收收入影响因素分析—基于Eviews模型的经济计量分析一、意义1960年以来，中国的经济基本处于高速增长之中。

经济增长的高速发展，势必会影响国家财政政策和国家福利水平。

而税收作为国家财政收入中最主要的部分对这些政策的实施也会有很大的影响。

近些年来，国家的税收也受到多种因素的影响。

经济发展水平决定税收收入水平，税收同时也反作用于经济。

要实现经济的持续增长，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入应尽可能的满足其实现职能的需求，同时又不至于损害经济的发展。

影响未来的需求，我们需要研究影响中国税收收入的主要原因，分析中央和地方税收收入增长的数量规律，从结构上对税收收入的影响做一个很好的了解，对于预测中国税收未来的增长趋势具有重要的作用，对于我国的社会主义现代化建设具有重要意义。

二、研究综述影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平、税收制度的设计、政府职能范围等。

李卫刚认为，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素；孙玉栋认为，影响税收收入增长的因素主要有经济增长、物价、税收政策调整和税收征管等几个方面；安体富认为，税收收入主要受价格、经济结构的变动、经济效应的变动、税收政策、财税制度、税收征管和税款虚收的影响。

以上学者都说明税收收入的影响因素是多方面的，同时都认为经济因素的重要性，但他们多集中于对税收收入影响因素的全面分析，因而对经济性影响因素分析得不够详细。

而郭庆旺认为，税收收入的经济增长弹性是 1.536，经济增长对税收增长的贡献十分明显。

国家税务总局科研所的研究结论为：在正常的经济运行状况下，经济税源提供的收入应占税收总额的70%～80%或以上；而最为直接的、显著的影响税收增长的因素是经济增长和物价水平，而且物价水平对税收收入增长的影响强于GDP的影响。

计量经济学实验报告

实验一一、实验内容：以1978-2012年中国进口总额(IM)、GDP、CPI(以1978年为基期)序列为例，取对数（LnIm, lnGDP, lnCPI），对其进行单位根检验，协整检验，并建立误差修正模型。

二、实验步骤：1、平稳—ADF单位根检验图1由图1可知，这些序列都带有明显的上升趋势，即非平稳。

因此对这三个序列逐一进行单位根检验。

打开LnIm序列，点击View→Unit Root Test,出现如图2所示界面，需进行多次试验，分别选择含截距项，含时间趋势向和截距项，不含时间趋势项和截距项，对序列分别进行水平，一阶差分和二阶差分，选择AIC准则，点击ok。

图2对另外连个序列做同样的操作。

最后三个序列的单位根检验结果如下：表1注：检验形式（C,T,L）中，C、T、L分别代表常数项、时间趋势和滞后阶数。

***表示在1%显著水平上拒绝零假设。

根据单位根检验结果，LnIm、LnGDP、LnCPI的水平序列的ADF 值在5%的显著性水平上大于其临界值，不能拒绝单位根假设。

一阶差分后，其ADF值小于5%的临界值，则应拒绝单位根假设。

因此，LnIm、LnGDP、LnCPI是非平稳的，服从I(1)过程，而其一阶差分是平稳的，服从I(0)过程。

2、协整检验根据前面的实验结果可知，LnIm、LnGDP、LnCPI都是一阶单整，因此符合协整检验的前提条件。

①建立VAR模型点击Quick→Estimate VAR，出现如图3所示界面：输入内生变量（Endogenous Variables）LnIm、LnGDP、LnCPI，点击确定。

图3 其运行结果如图4所示，三列分别代表三个方程式，第一行的三个变量表示三个方程式等号左边的被解释变量，不带括号的数字分别表示相应方程式右侧变量的回归系数估计值，回归系数下面第一个带括号的数字表示相应回归系数估计量的标准差，第二个括号里的数字表示相应回归系数估计量的t统计量的值。

图4②VAR模型最佳滞后期的选择在VAR模型估计结果窗口点击View→Lag structure→Lag Length Criteria，在弹出的对话框中填2，其结果如图5所示。