计量经济学实验报告三
计量经济学实验报告(三)
2012 — 2013 第 1 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学号：0101702 姓名：宋蕾专业: 财务管理选课班级：A（2实验日期： 2 0 11.112实验地点：南区综合楼经济管理与创业模拟实验中心实验室实验名称：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】一、第114页第6题（一）创建工作文件在主菜单上依次单击File T New^Workfile ,选择数据类型和起止日期。
时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。
本题中在workfile structure type 中选Unstructured/Undated, 在Data range Observation 中填 2 8。
单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图所示。
（二）输入和编辑数据在命令窗口直接输入：Data Y X . 屏幕出现数据编辑框，如下图所示。
点击上图中对话框的"Edit +/-"，将数据进行输入，如下图所示。
数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的存入磁盘。
（三）0 LS估计参数利用2008年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（的相关数据表，作散点图。
Eviews命令:scat X Y ; 如图所示X）与消费性支出（Y）Save或单击菜单兰的File宀Save将数据可看出2 0 0 8年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入 (X)与消费性支出(Y)的关系近似直线关系可建立线性回归模型。
在主菜单命令行键入：“LS Y C X ”，然后回车。
即可直接出现如下图所示的计算结果Depe ndent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/12 Time: 20:15 Sample: 1 28In cluded observati ons: 28VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C 735.1080 477.1123 1.540744 0.1355 X0.6662220.03055821.802130.0000R-squared0.948138Mean depe ndent var 10780.65 Adjusted R-squared 0.946144 S.D. dependent var 2823.752 S.E. of regressi on 655.3079 Akaike info criteri on 15.87684 Sum squared resid 11165139 Schwarz criteri on 15.97199 Log likelihood -220.2757 F-statistic 475.3327 Durb in -Watson stat1.778976Prob(F-statistic)0.000000(477. 1123) (0 . 030558) 点击 store to DB，将估计式以“ eq01 ”为名保存。
计量经济学实验报告
一、实验目的及要求：1、目的利用EVIEWS 实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。
2、内容及要求(1) 熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法； (2) 掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理 (3) 提交实验报告二、仪器用具：三、实验结果与数据处理：1下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。
其中Y 表示美国咖啡消费（杯/日.人），X 表示平均零售价格（美元/磅）。
注：262.2)9(2/=αt ，228.2)10(2/=αt6628.006.42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2===-=R t se X Y tt）（值1. 写空白处的数值。
12. 对模型中的参数进行显著性检验。
3. 解释斜率系数1β的含义，并给出其95%的置信区间。
解：（1）1308.221216.06911.2)(00===ββse t0114.006.424795.0)(11-=-==tse ββ（2）用t 检验法分别对模型中的参数0β1β进行显著性水平检验： 在5%的显著性水平下，模型的自由度为11-2=9，且262.2)9(025.0=t 由于262.21308.220>=βt ，故该模型的截距项在统计上是显著的； 同理 262.206.421>=βt ，即斜率系数在统计上也是显著的。
（3）斜率系数4795.01-=β，小于0，在其他条件不变的情况下，咖啡的平均零售价格每增加一个单位，美国咖啡的日消费将平均减少0.4795个单位，说明咖啡的消费量与其平均零售价格呈负相关关系。
1β的95%的置信区间为：]4537.0,5053.0[)]ˆ(ˆ),ˆ(ˆ[12/112/1--+-即ββββααse t se t2美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。
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 实验报告三
计量经济实验报告实验三异方差的识别与补救一、实验目的：1.掌握异方差的识别方法2.能针对具体问题提出解决异方差问题的措施二、实验内容：下表是储蓄与收入得样本观测值，试建立储蓄Y关于收入X的线性模型并进行异方差的检验与修正。
个人储蓄与收入数据（百万英镑）序号Y X 序号Y 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 3250012 950 17663 28 1720 3350013 779 18575 29 1900 3600014 819 19635 30 2100 3620015 1222 21163 31 2300 3820016 1702 228801.用以上数据对储蓄-收入模型进行估计2.检验模型是否存在异方差3.假设随机项的异方差形式为22var()i ixμσ=，消除模型的异方差并重新对模型进行估计。
三、实验结果：1、模型估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 16:58Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -655.9600 124.2692 -5.278540 0.0000X 0.085352 0.005161 16.53779 0.0000R-squared 0.904132 Mean dependent var 1250.323 Adjusted R-squared 0.900826 S.D. dependent var 820.9407 S.E. of regression 258.5299 Akaike info criterion 14.01024 Sum squared resid 1938294. Schwarz criterion 14.10276 Log likelihood -215.1587 F-statistic 273.4984 Durbin-Watson stat 1.039802 Prob(F-statistic) 0.0000002、white检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 11.18080 Probability 0.000270 Obs*R-squared 13.76465 Probability 0.001026Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 17:00Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38802.30 71391.21 0.543516 0.5911X -4.563188 7.025231 -0.649543 0.5213X^2 0.000217 0.000154 1.411320 0.1692R-squared 0.444021 Mean dependent var 62525.62 Adjusted R-squared 0.404308 S.D. dependent var 75015.93S.E. of regression 57898.10 Akaike info criterion 24.86252 Sum squared resid 9.39E+10 Schwarz criterion 25.00130 Log likelihood -382.3691 F-statistic 11.18080 Durbin-Watson stat 1.491234 Prob(F-statistic) 0.0002703、消除模型的异方差并重新对模型进行估计。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告：马艺菡学号：4班级：9141070302任课教师：静文实验题目简单线性回归模型分析一实验目的与要求目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。
为研究国生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二实验容根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，模型检验，模型检验，得出回归结果。
三实验过程：（实践过程，实践所有参数与指标，理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响，根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y，如图11978-1997年中国国生产总值和财政收入（单位：亿元）1996 66850.5 7407.991997 73452.5 8651.14根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图，如图2从散点图可以看出，财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：（二）估计参数1、双击“Eviews”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls;2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入““y c x”,点击“OK”。
即出现回归结果图3；参数估计结果为：Y=857.8375+0.100036iX（67.12578）（0.002172）t=（12.77955）（46.04910）2r=0.991583F=2120.520S.E.=208.5553DW=0.864 0323、在“Equation”框中，点击“Resids”,出现回归结果的图形（图4）:剩余值（Residual）、实际值(actual),拟合值（fitted）4、.（三）模型检验1.经济意义检验回归模型为：Y=857.8375+0.100036*X（其中Y为财政收入，iX为国生产总值；）所估计的参数=0.100036，说明国生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.100036亿元。
《计量经济学》实训报告内容
进一步检查是否存在异方差，倘若存在，更改权重 （例如，残差项平方的倒数作为权重）
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第二次实训内容：对时间序列数据 进行线性回归
• 基本步骤
建立数据文件 Quick-Equation Estimation-输入计量模型
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• 如何防止多重共线性？
相关性分析（View-Covariance Analysis） 解决方法：排除变量法、差分法（在时间序列 数据、面板数据中使用）
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• 如何防止序列相关性？
在回归方程中加入ar(1)、ar(2)……，检验D.W. 值是否接近于2
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第三次实训内容：对面板数据进行 线性回归
• 基本步骤
建立数据文件
如何防止多重共线性？略。
一般不考虑异方差性和序列相关性。
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Estimate，在Specification中输入被解释变量 （加一个问号），在cross-section中选择 random；在Common coefficents中各自变 量（每个自变量后面加一个问号，并且用空格 隔开），点击确定。 固定效应和随机效应的选择：ViewFixed/Random Effect Testing-Correlated Random Effects-Hausman Test，倘若 Cross-section random的伴随概率小于0.1， 那么运用固定效应，否则运用随机效应。
计量经济学综合实验报告
1、用Eviews创建变量LE、NI,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 le ni”回车 ,从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可;
2、估计河南省农村居民消费支出LE依可支配收入NI的一元回归模型
下图就是河南省农村居民消费支出LE和可支配收入NI的一元线性回归结果：
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=,β2=,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元;
2拟合优度检验：通过以上的回归数据可知,可决系数为,说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好;
3t检验：针对H1：β1=0和H2：β2=0,由上回归结果可以看出,估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SEβ1=,tβ1=: β2的标准误差和t值分别为SEβ2= tβ2=. 取a=0,05,查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为= 19,tβ1=＜= 19,不拒绝H1, tβ2=＞= 19,拒绝H2.这表明,城市居民可支配收入对其消费水平有很大影响;
但两者的之一比例均大于,可见用凯恩斯的绝对收入假说解释现阶段河南省居民消费规律是合理的;
实验二 截面数据一元线性回归模型
异方差性
实验目的和要求
1、掌握一元线性回归估计方程的异方差性检验方法；
2、掌握一元线性回归估计方程的异方差性纠正方法；
3、在老师的指导下独立完成实验,并得到正确结果;
实验内容
1、估计河南省城市居民消费支出CE依可支配收入DI的一元线性回归模型和农村居民生活消费支出LE与纯收入NI的一元线性回归模型；
城市居民：
计量经济学实验报告
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。
在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列（图1-8所示）。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
在命令窗口中依次键入以下命令：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)利用SCAT命令绘制X、Y的相关图加，两者大体呈线性变化趋势。
利用PLOT命令绘制趋势图从图中可以看出，我国1985－1998年间税收收入与GDP都大体呈指数增长趋势。
在序列和数组窗口观察变量的描述统计量数组描述统计量窗口单独变量序列描述统计量窗口存贮工作文件存贮若干个变量将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中选择要保存的一个或多个变量，点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Export/Write Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中指定存贮路径和存贮的文件格式（图1-25），若存贮成文本文件则选择Text-ASCII，若存贮成Excel文件则选择Excel.xls，再点击保存按钮，弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图1-26），点击OK按钮即可在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。
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估计线性回归模型一元线性Y=0.0946x+987.5417残值残值残值半对数函数模型LS log(Y) C xY=7.5086+2.07x*10^-5残值二次函数模型Y=5.58x*10^-7+0.046x+1645.7 残值模型比较四个模型的经济意义都比较合理T检验。
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。
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计量经济综合实验报告
一、实验背景随着经济全球化和信息技术的发展，计量经济学作为一门重要的应用经济学分支，在各个领域都得到了广泛的应用。
本实验旨在通过综合运用计量经济学方法，对某一经济问题进行实证分析，从而加深对计量经济学理论和方法的理解，提高实际操作能力。
二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法；2. 学会使用计量经济学软件（如EViews）进行数据处理和模型分析；3. 培养分析实际经济问题的能力；4. 提高论文写作和报告表达能力。
三、实验内容1. 数据收集与处理本次实验以我国某城市居民消费水平为例，选取以下变量：- 居民可支配收入（X1）- 居民消费支出（Y）- 居民储蓄（X2）- 居民教育程度（X3）- 居民年龄（X4）数据来源于某城市统计局和相关部门。
在收集数据后，对数据进行整理和清洗，确保数据质量和准确性。
2. 模型设定根据实际情况和理论依据，选择以下模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为居民消费支出，X1为居民可支配收入，X2为居民储蓄，X3为居民教育程度，X4为居民年龄，β0为常数项，β1、β2、β3、β4分别为各变量的系数，ε为误差项。
3. 模型估计使用EViews软件对模型进行估计，得到以下结果：Y = 5.23 + 0.83X1 - 0.16X2 + 0.15X3 - 0.02X4 + ε4. 模型检验（1）残差分析：对残差进行检验，发现残差基本服从正态分布，不存在明显的异方差。
（2）自相关检验：对残差进行自相关检验，发现残差不存在自相关。
（3）拟合优度检验：计算R²值，得到R² = 0.89，说明模型拟合效果较好。
5. 模型解释根据模型结果，可以得出以下结论：（1）居民可支配收入对消费支出有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。
（2）居民储蓄对消费支出有显著的负向影响，即储蓄越高，消费支出越低。
（3）居民教育程度对消费支出有显著的正向影响，即教育程度越高，消费支出越高。
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(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。
【精品】《计量经济学》实验报告
【精品】《计量经济学》实验报告
一、实验目的
通过本实验，了解计量经济学的基本概念，认识计量经济学的应用，以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。
二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料，分析收入与消费的关系，研究对收入的影响因素。
三、实验方法
（1）调查资料：国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成，其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。
（2）计量模型：在该实验中，建立二元线性回归模型：
（3）计量经济学的应用：利用STATA软件进行实证分析，以估计该家庭收入与消费的关系，并进一步研究影响收入的因素。
四、实验结果
（1）估计结果：家庭收入与消费的估计结果如下：
模型结果：Y=0.697+2.154X
线性拟合结果：R2=0.811，p=0.000
（2）影响收入的因素：利用STATA软件回归分析发现，家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。
五、实验结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
（1）计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。
（2）家庭收入与消费显著正相关，即家庭收入越高，消费也越高。
（3）家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。
计量经济学实验报告
一、实验目的：掌握多重共线性检验的方法和处理的方法二、实验原理：解释变量相关系数法、判定系数检验法、逐步回归法三、实验步骤：1. 创建一个新的工作文件打开Eviews软件，点击File中的new选择Workfile，创立一个新的工作文件，此时将出现Workfile Range，在其中选择时间变量数据Annual，输入实验数据的时间，在Start date 中输入1983年，在End date中输入2000年。
点击ok即可创立一个新的工作文件。
点击save 输入文件名即可保存。
如图：2. 创建一个数据输入窗口在quike文件菜单下找到Empty Group即可创建一个数据输入窗口。
将Excel文档菜单下的中国粮食生产函数模型的数据进行复制，粘贴到Empty Group的空白表格中，将每一列的列标题输入，即六个变量y，x1，x2，x3，x4，x5。
点击Name，把名称存为1点击ok把实验数据表保存。
如图：3. 用普通最小二乘法估计模型参数在quike文件菜单下的Estimate Equation中输入y c x1 x2 x3 x4 x5。
在普通最小二乘法估计模型以及样本确认的情况下，点击ok，即可出现普通最小二乘法的回归结果。
点击name 保存为EQ1。
如图所示：从图中发现：ｘ1的参数估计值为6.212562。
t的估计值为8.385373。
ｘ2的参数估计值为0.421380。
t的估计值为3.319919。
ｘ3的参数估计值为-0.166260反方向变化，故为负值。
ｘ4代表农业机械总动力。
ｘ4的参数估计值为-0.097770，x4的值与所学经济学理论不相符。
ｘ5代表投入农业劳动力。
ｘ5的参数估计值为-0.028425。
一般情况下投入的农业劳动力是正向变化，现在为负值，x5的值与所学经济学理论不相符。
因此说明有可能存在多重共线性。
4.多重共线性检验(1)综合统计检验法根据综合统计检验法，得知判定系数R-squared为0.982798.调整以后的判定系数值问为0.975630，可以看出其拟合优度比较高。
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_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
计量经济学实验报告本实验的目的是通过一个计量经济学实验来探讨价格对商品需求的影响。
在实验中，我们设定了两组价格水平，并观察了对应的商品需求量。
通过对实验结果的统计分析，我们得出了一些有关价格与需求关系的结论。
实验过程中，我们邀请了50位参与者来参与实验。
实验的流程如下：首先，我们向参与者展示了一段视频介绍了商品的特点和使用价值。
然后，我们给每位参与者一份价格调查问卷，询问他们对该商品的需求情况以及他们愿意出多少钱购买该商品。
根据参与者的回答，我们将他们分为两组，一组是高价组，另一组是低价组。
高价组的参与者被告知商品价格为100元，而低价组的参与者被告知商品价格为50元。
接下来，我们记录了每组参与者购买该商品的数量。
通过对实验结果的分析，我们发现价格与商品需求之间存在着显著的负向关系。
具体而言，对于高价组的参与者，他们的购买数量明显低于低价组的参与者。
这说明高价对于商品需求有着抑制的效果，而低价则相对而言更吸引人。
这个结果与经济学理论中的需求理论相吻合，即价格上升会导致需求减少，价格下降会导致需求增加。
通过本实验的结果，我们进一步验证了这一理论。
此外，我们还通过计算得到了价格弹性系数。
价格弹性系数是一种衡量价格变动对需求变动影响程度的指标。
计算结果显示，高价组的价格弹性系数为-1.5，而低价组的价格弹性系数为-2.5。
这表明当价格上涨1%，高价组的需求量会下降1.5%，而低价组的需求量会下降2.5%。
可以看出，价格对于低价组的参与者来说，其影响更加敏感。
通过这个实验，我们得出了结论：价格对商品需求有着显著影响，高价会抑制需求，而低价则会促进需求。
这个实验结果对于企业制定定价策略以及消费者作出购买决策都具有一定的指导意义。
然而，需要注意的是，本实验具有一定的局限性。
首先，实验规模相对较小，只有50位参与者。
其次，实验环境与真实市场环境存在差异，可能会影响实验结果的有效性。
为了更好地了解价格与需求的关系，今后可以进一步开展更大规模的实验，并且尽可能真实地模拟市场环境。
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。
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计量经济学实验报告
题目：国内生产总值与第三产业产值之间的计量经济学模型
----序列相关的检验与修正
一、实验目的：研究国内生产总值与第三产业产值之间的关系
二、实验内容：建立国内生产总值与第三产业产值之间的计量模型，进行相关检验并确定其关系，重点在序列相关的检验
三、数据来源：中国统计年鉴2010年-农业
四、实验步骤：
（一）经济理论的陈述：
我国第三产业近年来发展十分迅速，对国民经济的贡献越来越大，而我国国民经济的发展未来也越来越离不开第三产业，第三产业的发展将极大的影响着经济的进步。
为了更好地分析第三产业在我国的发展现状以及未来趋势，以便做出更有利于经济发展的合理决策，我们特地选取近几十年来中国第三产业发展数据和经济总量数据进行分析，希望能找出二者的紧密联系。
我们主要运用的经济分析方法是经济意义检验、统计学检验以及计量经济学检验。
（二）模型形式的确定：国内生产总值与第三产业产值之间的散点图关系
（三）建立模型：
根据散点图，我们建立一元线性回归模型：
0β=Y +1βx+μ
1． 参数估计
0β=6391.678 1β=2.342844
于是，可得一元线性回归函数：
i Y ^
=6391.678+2.342844i X
2． 经济意义检验
在该模型中，第三产业产值前的参数估计量为 2.342844，数值是正值，表明第三产业产值的增加对国内生产总值的增加是有贡献的，与人们的经济理念是一致的。
第三产业产值前的参数估计量数值大于1，表明增加1单位的第三产业产值，得到的国内生产总值大于1，根据凯恩斯的货币乘数理论，这也是符合人们的经济增长规律的。
因此认为，该模型通过了经济意义检验。
3． 统计学检验
（一）拟合优度检验
由上图可得2R =0.999606，表明国内生产总值变化的99.9606%是由第三产业产值的变化来解释的。
拟合优度较高，模型的线性关系比较强。
（二）变量的显著性检验
由回归结果知，0β的t 检验值0t =18.32707，1β的t 检验值1t =254.8152。
在给定的显著性水平α=0.05的情况下，查t 分布表自由度为30，得临界值为2.042。
1t 大于临界值，说明解释变量第三产业产值在95%的置信度下显著，通过了变量显著性检验。
（三）参数的置信区间估计
给定α=0.05，查t 分布表自由度为30，得临界值为2.042
又 0^β的标准差为348.7561，1^
β的标准差为0.009194，
所以，根据回归分析数据，再由公式可计算约为： 0β的置信区间（5679.518,7103.838），
1β的置信区间（2.324070,2.361618），1β的置信区间不包含0，模型通过检验。
4． 计量经济学检验
一、序列相关检验：
图示法检验
由于残差e可以作为u的估计，因此，如果各个u之间存在序列相关性，必然会由残差e的变化反映出来，因此，可以通过残差e的变化图来判断随机干扰项的序列相关性。
由上面两个截图可知，随机干扰项之间可能存在正序列相关性。
回归检验法检验
一阶回归检验（ls e e(-1))
以e为被解释变量，以各种可能的相关两，诸如e(-1)、e(-2)、e(-3)等等作为解释变量，建立各种方程，所得结果如下图。
由上表可知，e(-1)出现在拒绝域,故不止存在一项滞后项,继续做二阶自回归二阶回归检验
由上表可知，e(-2)的P值=0.1371>0.05,落入接受域，说明随机干扰项只存在一阶序列相关。
D.W.检验
由上表的 D.W.检验结果，在5%线性检验性水平下，n=29,k=2查表得d 34.1=l ,d 48.1=u ,由于D.W.=0.189498<34.1d l =,可知道可能存在正序列相关 拉格朗日乘数（LM ）检验（ls e c x e(-1))
由上表可知LM=nR^2=26.329水平为5%，自由度为1的84.3205.0=χ，LM>84.3205.0=χ
说明原模型存在序列相关性.
序列相关性的补救
1.运用广义最小二乘法
建立ls y c x e(-1) ,结果如下
由上表可知，X 3428.2678.6391Y +=
调整后的R^2=0.999577，相关性表现特显著。
（四）分析与应用:
我们通过建立模型进行检验：
1．经济意义检验
在该模型中，数值是正值，第三产业产值的增加对国内生产总值的增加是有贡献的，与人们的经济理念是一致的。
符合人们的经济理念的。
因此认为，该模型通过了经济意义检验。
2.统计学检验
（1）拟合优度检验。
通过该检验，表明国内生产总值变化的拟合优度较高，模型的线性关系比较强。
（2）变量的显著性检验。
通过该检验，由回归结果知，说明解释变量通过了变量显著性检验。
（3）参数的置信区间估计。
模型通过检验。
3.计量经济学检验
异方差检验
（1）、图示法检验。
由结果可以大致判断，我们所建模型异方差表现并不明显。
（2）、帕克（park ）检验与戈里瑟检验。
从上图显示结果可知，即通过显著性检验，该模型不存在异方差。
（3）、通过G_Q 检验。
表明该模型存在异方差。
（4）、通过怀特检验法。
说明该模型不存在异方差。
通过试验结果，我们的分析数据均通过检验，这表明第三产业产值的增加对国内生产总值变化是有显著影响的，第三产业产值这个解释变量对国内生产总
值这个被解释变量产生了一定作用，因此，在实际中，我们需要可以选择在以后的经济发展中加大对第三产业的支持力度，这样可以更有效地促进整个国民经济的发展。
五、实验总结：
这次实验我们主要是利用计量经济学模型对时间序列数据进行分析，虽然有一部分内容与前两次实验步骤差不多，但这一次新增了序列相关检验，这对我们更深一步掌握计量经济学检验知识提出了更高的要求。
这次试验，我们的目的主要是找出解释变量的不同对被解释变量不同的影响大小。
通过本次实验，我们有以下心得：
（一）学过的知识要及时复习。
通过本次试验，我们发现虽然有很大一部分内容我们之前已经做过，但这次做起来依然有很多不熟悉的地方，原因除了原先知识掌握不牢之外，更多的原因是我们对之前学过的知识没有及时复习，知识一是用来完成任务、应付实验。
（二）实验一定要及时做，要趁热打铁。
这次试验我们拖了很长的时间才做，这给我们造成了很多的麻烦，因为我们几乎忘了上课的知识以及老师教授的实验操作，这无疑让我们花了更多的时间。
关于计量的实验，已经做了三个了，我们发现实验真正是一个对理论知识强化并熟练运用的绝佳手段。
但仅仅三个实验对我们掌握计量经济学的知识来说，肯定是远远不够的，我们还需要更多的私下自己主动地学习与实验。