计量经济学 案例分析
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。
计量经济学案例分析
0.714371 0.600119 6386.730 6.12E+08 -219.7672 1.975920
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
-1.74E-11 10099.81 20.61520 20.96235 6.252598 0.001875
可以看出，n=22*0.714371=15.716162， 相伴概率为p=0.000387，因此在显著水 平α=0.05的条件下，拒绝无自相关的原
假设，即随机干扰项存在自相关。又 因为的回归系数显著不为0（P值为 0.0062），表明存在一阶自相关。又的 回归系数不为0，但是对应的P值 =0.1363>0.05，所以表明不存在二阶自
首先，一国进出贸易的发展程度很 大程度上依赖于这个国家的经济发展 水平，衡量一个国家经济发展水平的 最有效的指标就是GDP。国民经济越发 达，与国外的联系也会越紧密，从而 推动国家进出口贸易的发展。
其次，进出口额是指一国出口商品 所得收入和进口 商品的外汇支出的总 额。它直接产生的关税就是财政收入 。所以财政收入越多，进出口额也同 步增长。另一方面，财政支出若是增 多，我国则会减少多进出口贸易的投 资支出，所以财政支出与进出口额也 密切相关。
95539.1
159878.3
2005
116921.8
184937.4
2006
140974
216314.4
2007
166863.7
265810.3
2008
179921.4702
计量经济学案例
计量经济学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，验证经济理论和检验经济政策的有效性。
在实际应用中，计量经济学常常通过案例研究来展示其理论和方法在解决实际问题中的应用。
下面，我们将通过一个实际的案例来说明计量经济学的应用。
某国家的一家汽车制造商希望了解汽车价格与销量之间的关系，以便制定合理的定价策略。
为了研究这一问题，他们收集了过去几年的汽车价格和销量数据，并进行了分析。
首先，他们利用计量经济学中的回归分析方法，建立了汽车价格和销量之间的数学模型。
在这个模型中，销量是因变量，而价格是自变量。
通过回归分析，他们得到了汽车价格对销量的影响程度，以及其他可能影响销量的因素。
接着，他们进行了统计检验，验证了他们建立的数学模型的有效性。
通过检验结果，他们确认了汽车价格对销量的影响，并排除了其他因素对销量的影响。
这为他们制定合理的定价策略提供了重要的依据。
最后，他们利用建立的数学模型，进行了一系列的预测和模拟。
他们可以通过调整汽车价格，来预测不同定价策略对销量的影响，以及对企业利润的影响。
这些预测和模拟结果为企业提供了重要的决策参考。
通过这个案例，我们可以看到计量经济学在实际应用中的重要性和价值。
它不仅可以帮助企业了解市场和消费者行为，还可以为企业决策提供科学的依据。
当然，计量经济学的方法和工具不仅局限于汽车制造业，它在其他行业和领域也有着广泛的应用。
总之，计量经济学案例的研究对于理论的验证和实证分析都具有重要的意义。
通过实际案例的研究，我们可以更好地理解计量经济学的方法和工具，以及它们在解决实际问题中的应用。
希望这个案例能够给大家带来一些启发，也希望大家能够更加重视计量经济学的学习和研究。
2019年南开大学《计量经济学》案例分析.doc
南开大学《计量经济学》案例分析案例一：用回归模型预测木材剩余物（file:b1c3）伊春林区位于黑龙江省东北部。
全区有森林面积218.9732万公顷，木材蓄积量为2.324602亿m3。
森林覆盖率为62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。
1999年伊春林区木材采伐量为532万m3。
按此速度44年之后，1999年的蓄积量将被采伐一空。
所以目前亟待调整木材采伐规划与方式，保护森林生态环境。
为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。
因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关键环节。
下面，利用一元线性回归模型预测林区每年的木材剩余物。
显然引起木材剩余物变化的关键因素是年木材采伐量。
给出伊春林区16个林业局1999年木材剩余物和年木材采伐量数据如表1.1。
散点图见图1.1。
观测点近似服从线性关系。
建立一元线性回归模型如下：y t = β0 + β1 x t + u t表1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t数据林业局名年木材剩余物y t（万m3）年木材采伐量x t（万m3）乌伊岭26.13 61.4 东风23.49 48.3 新青21.97 51.8 红星11.53 35.9 五营7.18 17.8 上甘岭 6.80 17.0 友好18.43 55.0 翠峦11.69 32.7 乌马河 6.80 17.0 美溪9.69 27.3 大丰7.99 21.5 南岔12.15 35.5 带岭 6.80 17.0 朗乡17.20 50.0 桃山9.50 30.0 双丰 5.52 13.8合计202.87 532.00图1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t散点图图1.2 EViews输出结果EViews估计结果见图1.2。
在已建立Eviews数据文件的基础上，进行OLS估计的操作步骤如下：打开工作文件，从主菜单上点击Quick键，选Estimate Equation 功能。
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长, 而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展, 人民生活水平不断提高, 居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时, 还应看到全国各地区经济发展速度不同, 居民消费水平也有明显差异。
例如, 2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元, 最高的上海市达人均10464元, 上海是黑龙江的2.35倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因, 需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多, 例如, 居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素, 并分析影响因素与消费水平的数量关系, 可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定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”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异, 并不是城市居民消费在不同时间的变动, 所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种, 但从理论和经验分析, 最主要的影响因素应是居民收入, 其他因素虽然对居民消费也有影响, 但有的不易取得数据, 如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关, 如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大, 如“零售物价指数”、“利率”。
计量经济学案例分析
计量经济学案例分析姓名：学号：学院：管理学院专业： 10级工程管理计量经济学案例分析案例：研究从1989-2009年，影响我国国债发行总量的主要因素。
当年的国债发行总量(Y)，国内生产总值(X1)、城乡居民储蓄存款(X2)、国家财政收入(X3)、国家财政赤字(X4)、国债余额（X5）。
在这里，国债发行总量作为被解释变量，其余为解释变量。
数据如下：作散点图观察各变量的增长趋势，如图所示：从上面的散点图可以看出Y，X1，X2，X3，X4，X5都是逐年增长的，但增长速率并不相同，是曲线增长，为便于研究，将模型设置如下：lnY t=β0+β1lnX1t+β2lnX2t+β3lnX3t+β4lnX4t+β5lnX5t+μt其中，μ为随机误差项。
进行普通最小二乘回归，结果如下所示：lnY=−5.950463+3.204509lnX1−2.170162lnX2−2.007389lnX3+0.1876280lnX4 +1.976280lnX5模型估计结果说明，在假定其他条件不变的情况下，当年国内生产总值每增长1%，国债发行总量会增加3.204509%；在假定其他条件不变的情况下，当年城乡居民储蓄额每增长1%，国债发行总量会减少2.170162%；在假定其他条件不变的情况下，当年财政收入每增长1%，国债发行总量会减少2.007389%；在假定其他条件不变的情况下，当年财政赤字每增长1%，国债发行总量会增加0.1876280%；在假定其他条件不变的情况下，当年国债余额每增加1%，国债发行总量会增加1.976280%。
上述分析与实际不符，模型需要进一步调整。
多重共线性检验由普通最小二乘回归结果知R2=0.986336，修正后的可决系数为0.981782，这说明模型对样本的拟合较好。
F值为216.5585，很显著，即“国内生产总值”、“城乡居民储蓄额”、“财政收入”、“财政赤字”和“国债余额”5个变量联合起来对“国债发行总量”有显著影响。
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。
计量经济学案例分析第七章
第七章 案例分析【案例7.1】 为了研究1955—1974年期间美国制造业库存量Y 和销售额X 的关系，我们在例7.3中采用了经验加权法估计分布滞后模型。
尽管经验加权法具有一些优点，但是设置权数的主观随意性较大，要求分析者对实际问题的特征有比较透彻的了解。
下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型：tt t t t t u X X X X Y +++++=---3322110ββββα将系数i β(i =0,1,2,3)用二次多项式近似，即00αβ=2101αααβ++=210242αααβ++= 210393αααβ++=则原模型可变为t t t t t u Z Z Z Y ++++=221100αααα其中3212321132109432---------++=++=+++=t t t t t t t t t t t t t X X X Z X X X Z X X X X Z在Eviews 工作文件中输入X 和Y 的数据，在工作文件窗口中点击“Genr ”工具栏，出现对话框，输入生成变量Z 0t 的公式，点击“OK ”；类似，可生成Z 1t 、Z 2t 变量的数据。
进入Equation Specification 对话栏，键入回归方程形式Y C Z0 Z1 Z2点击“OK ”，显示回归结果（见表7.2）。
表7.2表中Z0、 Z1、Z2对应的系数分别为210ααα、、的估计值210ˆˆˆααα、、。
将它们代入分布滞后系数的阿尔蒙多项式中，可计算出3210ˆˆˆˆββββ、、、的估计值为： -0.522)432155.0(9902049.03661248.0ˆ9ˆ3ˆˆ0.736725)432155.0(4902049.02661248.0ˆ4ˆ2ˆˆ 1.131142)432155.0(902049.0661248.0ˆˆˆˆ661248.0ˆˆ21012101210100=-⨯+⨯+=++==-⨯+⨯+=++==-++=++===αααβαααβαααβαβ从而，分布滞后模型的最终估计式为：32155495.076178.015686.1630281.0419601.6----+++-=t t t t t X X X X Y在实际应用中，Eviews 提供了多项式分布滞后指令“PDL ”用于估计分布滞后模型。
【精品】计量经济学案例
【精品】计量经济学案例【案例一：经济增长与劳动力市场】计量经济学在劳动经济学中有着广泛的应用。
为了评估经济增长与劳动力市场之间的关系，可以使用生产函数模型，这一模型包括了劳动和资本等投入变量，以及一个因变量，即经济产出。
假设我们有一份涵盖了各个国家历年的GDP和劳动力人口的数据集，我们可以将数据设定为面板数据，并进行固定效应模型估计。
首先，我们需要对数据进行平稳性检验以避免伪回归。
我们可以用单位根检验，如ADF检验或IPS检验等来进行检查。
如果数据是平稳的，我们可以进行下一步，也就是估计生产函数模型。
如果我们发现劳动力和经济增长之间存在正相关关系，那么我们可能会得出结论：增加劳动力可以促进经济增长。
另一方面，如果资本和经济增长之间存在更强的关系，那么我们可能会建议政策制定者通过增加投资来刺激经济增长。
【案例二：价格与需求】计量经济学也被广泛应用于研究价格与需求之间的关系。
例如，在商品市场中，价格和需求之间存在负相关关系。
为了验证这一点，我们可以使用OLS估计法进行回归分析。
假设我们有一份包含各种商品价格和销售量的数据集。
我们可以将价格作为自变量，销售量作为因变量进行回归。
如果回归结果的斜率是负的，说明价格和销售量之间存在负相关关系，即当价格上升时，销售量会下降。
如果回归结果的斜率是正的，那么我们可能需要进一步检查数据是否存在异常值或者是否存在其他因素影响了结果。
通过这种分析，我们可以更好地理解价格和需求之间的关系，从而帮助政策制定者做出更好的决策。
例如，如果一个公司想要提高其产品的销售量，它可能需要考虑降低价格或者提供其他形式的促销活动。
【案例三：教育投资与经济增长】计量经济学也被广泛应用于研究教育投资与经济增长之间的关系。
一些研究表明，教育投资可以促进经济增长。
为了验证这一点，我们可以使用时间序列数据集进行回归分析。
假设我们有一份包含了各个国家历年的教育投资和GDP数据的时间序列数据集。
我们可以将教育投资作为自变量，GDP作为因变量进行回归。
计量经济学案例分析
计量经济学案例分析一、问题提出国内生产总值（GDP）指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内(通常为1 年)生产活动的最终成果，即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值，包括全部生产活动的成果，是一个颇为全面的经济指标。
对国内生产总值的分析研究具有极其重要的作用和意义，可以充分地体现出一个国家的综合实力和竞争力。
因此，运用计量经济学的研究方法具体分析国内生产总值和其他经济指标的相关关系。
对预测国民经济发展态势，制定国家宏观经济政策，保持国民经济平稳地发展具有重要的意义。
二、模型变量的选择模型中的被解释变量为国内生产总值Y。
影响国内生产总值的因素比较多，根据其影响因素的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因, 文章选择以下指标作为模型的解释变量：固定资产投资总量(X1 ) 、财政支出总量(X2 )、城乡居民储蓄存款年末余额(X3 )、进出口总额(X4 )、上一期国内生产总值(X5)、职工工资总额(X6)。
其中，固定资产投资的增长是国内生产总值增长的重要保障，影响效果显著；财政支出是扩大内需的保证，有利于国内生产总值的增长；城乡居民储蓄能够促进国内生产总值的增长，是扩大投资的重要因素，但是过多的储蓄也会减缓经济的发展；进出口总额反映了一个国家或地区的经济实力；上期国内生产总值是下期国内生产总值增长的基础；职工工资总额是国内生产总值规模的表现。
三、数据的选择文中模型样本观测数据资料来源于2006 年《中国统计年鉴》，且为当年价格。
固定资产投资总量1995-2005 年的数据取自2006 年统计年鉴，1991-1994 年的为搜集自其他年份统计年鉴。
详细数据见表1。
表1四、模型的建立通过散点图可以发现，被解释变量Y与解释变量：X1、X2、X3、X4、X5、X6 之间大致存在线性相关关系。
于是可以设该模型的理论方程：Y =β0 +β1X1 +β2 X2 +β3 X3 +β4 X4+β5 X5 +β6X6+u (1)五、模型的参数估计对于理论模型运用OLS进行参数估计,再用Eviews软件进行运算,得到的结果如下:Y(^)=-2343.173-0.232209X1+0.285821X2-0.090052X3+0.265575X4+0.653820X5 +3.810634X6 (2)t =（-0.867663）（-0.663590）（0.569626）（-0.295743）（1.144851）（3.051578）（3.743547）R²=0.999342 D.W.=2.181505 F=2023.923六、模型的检验1、经济意义检验上面模型(2)可以看出β1<0，这表明随着固定资产投资总额的增加，国内生产总值反而减少，这是不符合实际的，因此不能通过经济意义检验，把此变量剔除。
计量经济学的分析步骤的例子
计量经济学的分析步骤的例子假设我们研究城市的房价对居民收入的影响。
我们想知道居民的收入水平对房价的影响程度，并希望通过计量经济学的方法来进行验证。
首先，问题定义。
我们的研究问题是：居民收入对房价有没有显著的影响？我们要确定居民收入与房价之间的关系以及影响程度。
其次，数据收集。
我们需要收集相关的数据，包括居民的收入数据、房价数据以及其他可能对房价有影响的变量，如城市人口、房屋供给等。
我们可以通过调查问卷、政府数据、公开数据等渠道来获取这些数据。
然后，模型构建。
在这个例子中，我们可以使用多元线性回归模型来描述居民收入对房价的影响。
我们假设房价与居民收入呈正相关关系，可以用以下模型表示：房价=β0+β1*收入+ε，其中β0是截距项，β1是回归系数，ε是误差项。
接下来，估计与检验。
我们利用收集到的数据，通过最小二乘法来估计模型中的参数。
最小二乘法的目标是使模型的预测值与实际值的误差平方和最小化。
通过估计回归系数，我们可以得到居民收入对房价的影响程度。
同时，我们需要进行统计检验来验证我们的模型是否有效。
常用的检验方法包括t检验、F检验等。
最后，结果解释。
在完成估计和检验后，我们可以得到回归系数的估计值以及相应的统计检验结果。
根据估计结果，我们可以解释居民收入对房价的影响程度及其显著性。
例如，如果我们得到的回归系数是正的且显著，说明居民收入对房价有正向的影响，并且这种关系是经过统计检验验证的。
总结起来，计量经济学的分析步骤包括问题定义、数据收集、模型构建、估计与检验以及结果解释。
通过这些步骤，我们可以得到关于经济现象的量化分析结果，并做出相应的经济政策或决策。
当然，这只是一个简单的例子，实际的计量经济学分析可能会更加复杂和细致。
计量经济学思政案例
计量经济学思政案例计量经济学是运用统计和数学方法来研究经济现象的一门学科。
它在解决经济问题和制定政策方面起着重要的作用。
本文将以计量经济学思政案例为题，列举一些实际应用和案例，来说明计量经济学在解决社会问题和指导政策制定方面的重要性。
1. 政府决策中的计量经济学分析政府在制定经济政策时，需要对影响经济发展的因素进行分析。
例如，政府希望了解货币供应对通货膨胀的影响程度，可以利用计量经济学的方法，通过收集相关数据进行实证分析，从而制定出合理的货币政策。
2. 经济增长的计量经济学研究经济增长是一个国家经济发展的重要指标。
计量经济学可以通过分析不同因素对经济增长的影响，帮助政府制定出促进经济增长的政策。
例如，通过对教育投资、技术进步等因素的计量经济学分析，政府可以了解到这些因素对经济增长的贡献程度，从而制定出相应的政策。
3. 劳动力市场的计量经济学研究劳动力市场是一个国家就业和收入分配的重要领域。
计量经济学可以帮助政府了解劳动力市场的运行机制和影响因素，从而制定出合理的就业政策。
例如，政府可以利用计量经济学的方法，分析教育水平、技能水平等因素对就业率的影响，从而制定出提高就业率的政策。
4. 社会保障制度的计量经济学分析社会保障制度是保障公民基本生活的重要组成部分。
计量经济学可以通过分析社会保障制度的运行情况和影响因素，帮助政府进行改革和完善。
例如，政府可以利用计量经济学的方法，分析不同社会保障政策对贫困人口的影响，从而制定出更加有效的社会保障政策。
5. 环境经济学的计量经济学研究环境问题是当前全球面临的重大挑战之一。
计量经济学可以通过分析环境问题的成因及其影响因素，帮助政府制定出合理的环境保护政策。
例如，政府可以利用计量经济学的方法，分析经济增长对环境污染的影响程度，从而制定出促进经济增长和环境保护的政策。
6. 金融市场的计量经济学分析金融市场是一个国家经济运行的重要组成部分。
计量经济学可以通过分析金融市场的运行机制和影响因素，帮助政府制定出合理的金融政策。
计量经济学案例
案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析一、引言我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。
在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。
本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以及行业垄断程度，提出基于体制转型这一特定时期的行业工资决定假说：行业相对工资差异的扩大是由于行业垄断程度的扩大引致的，并用回归方法分析对这一假说进行验证。
二、数据定义与经济理论假说（一）数据定义1．建筑业工资水平建筑业相对工资水平定义为建筑业平均工资与全社会平均工资之比。
本文之所以采用的是相对工资水平的概念，而没有采用绝对水平，因为我们更关注改革开放20多年来，建筑行业的工资相对于整个行业的变化，而不关心建筑业自身工资的发展趋势。
部分年份建筑业相对工资水平的时序数据见表1。
表1 部分年份建筑业相对工资水平时序数据2．垄断程度在西方国家，人们通常用一个行业中最大的几家厂商的销售收入的份额表示一个行业的垄断程度。
然而这种方法在我国目前的情况下并不完全适用，因为目前影响（甚至决定）我国行业职工工资水平的并不是一般意义上的垄断，，而是体制转型时期一种特有的垄断，它并不是针对企业的规模而言的，而是针对所有制结构或国有经济成分对行业的控制程度而言的，，即所谓“所有制垄断”或“行政垄断”。
在传统的计划经济体制下，我国经济属于典型的二元经济模式。
如果撇开农村经济这一“元”而不论，城市经济这一“元”的大多数行业基本上都是由国有经济控制的，各行业间在这一点上没有显著性的差别。
然而，随着计划经济体制向市场经济体制的过渡，这种国有经济一统天下的格局逐步被打破，呈现出所有制日趋多元化的的趋势。
但是，不同行业所有制多元化的进程并不一致，由此产生了不同行业间所有制结构的差异。
建筑业相对于电力、金融、房地产等行业，其非国有经济成分进入的门槛相对较低，竞争较为激烈，因此所有制多元化进展较快。
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。
计量经济学实例分析
计量经济学实例分析-------居民消费水平与GDP之间关系摘要改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费需求成为我国经济增长的关键动力，特别是21世纪初以来，居民消费需求对过敏寂静的发展起到了越来越大的作用。
及时把握居民消费需求的变化，并制定相关政策推动内需，对于提高我国经济增长速度和质量都有了重要的意义。
凯恩斯认为，短期影响个人消费的主观因素是确定的，消费者的消费主要取决于收入的多少，而其他因素对消费的影响相对较小。
因此，本文只对我国居民消费水平和GDP的变化情况之间建立了粗略的模型。
本文利用了1990-2009年之间20年内居民消费水平和GDP数据，旨在说明其中的相互关系，并建立模型以供参考。
关键词消费收入 GDP一，理论陈述1,凯恩斯的绝对收入假说凯恩斯在《货币通论》中提出了绝对收入假说，即人们的消费支出是起当期的可支配收入决定的。
当人们的可支配收入增加时，其中用于消费的数额也会增加，但消费增量在收入增量中的比重是下降的，因此随着收入的增加，人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄在收入中所占的比重则是上升的。
凯尔斯构建的绝对收入消费函数中，当人们的可支配收入增加时，其中用于消费的数额也会增加，但是消费增量在收入增量中的比重是下降的，因此随着收入的增加，人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄在收入中的比重则是上升的。
二，实证分析消费水平是指，一个国家在一定时期内人们在消费过程中对物质文化生活需要的满足程度。
本文以分析居民消费水平为目的，考虑到了GDP 对消费水平的影响，根据学到的计量经济学知识，采用了1990-2009年间的完整数据，构建了以居民收入水平为被解释变量，GDP 为解释变量的一元回归线性模型。
1，参数估计设模型表达式为：i i Y U +βX α=+ 其中：Yi ：居民消费水平（元） Xi ：GDP （亿元） Ui ：随机干扰项表一：居民消费水平与GDP 数据表年份 居民消费水平（元）GDP （亿元） 1990 833 18667.82 1991 932 21781.5 1992 1116 26923.48 1993 1393 35333.92 1994 1833 48197.86 1995 2355 60793.73 1996 2789 71176.59 1997 3002 78973.03 1998 3159 84402.28 1999 3246 89677.05 2000 3632 99214.55 2001 3887 109655.2 2002 4144 120332.7 2003 4475 135822.8 2004 5032 159878.3 2005 5573 184937.4 20066263216314.42007 7255 265810.3 2008 8349 314045.4 2009 9098 340506.9 合计783662482445使用excel 软件对模型的参数进行OLS 估计得到Y025.0523.814ˆ+=T= (7.61) (36.3)986526.02=R（二）模型检验 1，经济意义检验模型估计说明，当假定其他量变，GDP 每增长1亿元，居民消费就会增加0.025元，理论分析符合经验判断标准。
计量经济学-案例分析-第六章
第六章 案例分析一、研究目的2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。
消费模型是研究居民消费行为的常用工具。
通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。
同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。
二、模型设定正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为t t t u X Y ++=21ββ（6.43）式中，Y t 为农村居民人均消费支出，X t 为农村人均居民纯收入，u t 为随机误差项。
表6.3是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。
表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位： 元2000 2001 2002 20032253.40 2366.40 2475.60 2622.241670.00 1741.00 1834.00 1943.30314.0 316.5 315.2 320.2717.64 747.68 785.41 818.86531.85 550.08 581.85 606.81为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。
根据表6.3中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得t t X Y 0.59987528.106ˆ+=（6.44）Se = (12.2238) (0.0214)t = (8.7332)(28.3067)R 2 = 0.9788，F = 786.0548，d f = 17，DW = 0.7706该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。
计量经济学模型案例及应用
计量经济学模型案例及应用计量经济学是研究经济变量之间关系的统计方法与技术。
它的目的是通过建立经济模型来研究经济现象，并利用数据对模型进行估计和验证。
在实际应用中，计量经济学模型可以用于解决各种经济问题，比如市场分析、政策评估和预测等。
一个典型的计量经济学模型是线性回归模型。
该模型假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系，并使用最小二乘估计法来估计模型参数。
下面以一个实例来说明线性回归模型的应用。
假设我们想研究教育对个人收入的影响。
我们可以建立以下线性回归模型：Y = β0 + β1X + ε其中，Y代表个人收入，X代表教育水平，β0和β1代表模型参数，ε代表误差项。
为了估计模型参数，我们需要收集一定数量的数据样本，并利用最小二乘法进行参数估计。
假设我们收集了100个人的数据，并且通过回归分析得到了以下结果：Y = 1000 + 500X + ε这个结果告诉我们，教育水平每增加1个单位，个人收入将增加500个单位（假设X和Y的单位相同）。
此外，模型还告诉我们，当教育水平为0时，个人收入为1000个单位。
这个模型的应用可以帮助我们回答一些经济政策问题。
比如，政府是否应该增加对教育的投资？我们可以根据模型估计结果来评估教育对个人收入的影响。
如果教育水平对个人收入的影响显著且正向，那么增加对教育的投资可能会提高人们的收入水平，从而促进经济发展。
此外，计量经济学模型还可以用于市场分析。
比如，我们可以利用回归模型来研究需求和供给之间的关系。
假设我们想研究某种商品的需求曲线。
我们可以建立以下线性回归模型：Qd = α+ βP + ε其中，Qd代表需求量，P代表价格，α和β代表模型参数，ε代表误差项。
通过估计模型参数，我们可以得到需求曲线的斜率，从而研究需求对于价格的敏感程度。
这对于企业制定定价策略和市场预测都是非常有帮助的。
总之，计量经济学模型在实际应用中具有广泛的用途。
它可以用于解决各种经济问题，并为经济政策制定和市场分析提供支持。
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第二章 案例分析研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义.一． 模型设定2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型：Y t =β1+β2X t +u t5060708090100110120130140XY二．估计参数假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下：表2.1 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/13/17 Time: 12:50Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000由表2.1可得，β1=11.9580，β2=0.0029故简单线性回归模型可写为：^ YX tt=11.9580+0.0029其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31三．模型检验1.经济意义参数β1=11.9580 ,β2=0.0029，说明城镇居民家庭人均总收入每增加1元，城镇居民每百户拥有量平均增加0.0029台，与预期经济意义相符.2.拟合优度和统计检验拟合优度的度量：因为R-squared=0.8320，说明所建模型在整体上对样本数据拟合较好，解释变量对被解释变量的解释程度较高.回归系数的t检验：原假设H0：β1=0及H0：β2=0.回归系数β1的标准误差和t值分别为：SE(β1)= 5.6228，t(β1)=2.1267；回归系数β2的标准误差和t值分别为：SE(β2)= 0.0002，t(β2)= 11.9826.取α=0.05，故临界值t0.025(29)= 2.045，因为t(β1)= 2.1267>t0.025(29)= 2.045，故拒绝H0：β1=0；t(β2)= 11.9826.>t0.025(29)= 2.045，故拒绝H0：β2=0.对斜率系数的显著性检验表明:城镇居民人均总收入对城镇居民每百户计算机拥有量有显著影响. 四．回归预测若西部地区某省城镇居民家庭人均收入能达到25000元/人，利用所估计模型预测城镇居民每百户计算机拥有量。
1. 点预测X f =25000, ^Y f =11.9580+0.0029*25000=83.7846(台) 2. 区间预测为作区间预测，取取α=0.05，平均置信度95%的预测区间为：^ Y f ∓t α2^ σ√1n +(X f −X ^)2∑x i 表2.2 X 和Y 的描述统计结果YXMean 77.08161 22666.97 Median 71.66000 20094.18 Maximum 137.7000 40532.29 Minimum 52.65000 16267.37 Std. Dev. 19.25503 6112.965 Skewness 1.185095 1.515854 Kurtosis 4.259649 4.384257 Jarque-Bera 9.305832 14.34708 Probability 0.009534 0.000767 Sum2389.530 702676.0 Sum Sq. Dev. 11122.691.12E+09Observations 3131其中， ^ Y f=83.7846，σx=6112.965, n=31, t α2=2.045, ^ σ=8.0280 ∑x i 2=∑(X i −X ^)2=σX 2(n −1)=6112.9652(31-1)=1121050233;(X f − - X )2=(25000-22666.97)^2=5443028.981; ^ Y f∓t α2σ^√1n +(X f −X ^)2∑x i 2=83.7846∓2.045*8.0280*√131+5443028.9811121050233=83.7846∓3.1627故平均置信度95%的预测区间为（80.6219,9473）台.第三章 案例分析研究目的：研究中国地方财政教育支出差异的主要原因，分析地方财政教育支出增长的规律，预测中国地方财政教育支出的增长趋势.一． 模型设定地方财政教育支出与各影响因素的关系图3.1 地方财政教育支出及影响因素数据图形其中，Y 为地方教育财政支出（/亿元）；X2为地区生产总值（/亿元）；X3为年末人口总数（/万人）；X4为居民平均每人教育现金消费；X5居民教育消费价格指数；X6为教育支出在地方财政支出的比重.分析上图可知，各地区地方财政教育经费支出及各影响因素的差异明显，其变动的方向基本一致，为探究其数量变动规律，建立如下线性回归模型：Y ii =β1+β2X 2i +β3X 3i +β4X 4i +β5X 5i +β6X 6i +u i10,00020,00030,00040,00050,00060,000二．估计参数假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如表3.1所示：表3.1 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/15/17 Time: 21:06Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2416.491 935.8816 -2.582048 0.0161X2 0.011171 0.001768 6.316726 0.0000X3 0.039473 0.007951 4.964338 0.0000X4 0.146028 0.051660 2.826690 0.0091X5 22.81615 9.086687 2.510942 0.0189X6 866.4100 470.3214 1.842166 0.0773R-squared 0.973227 Mean dependent var 499.9448 Adjusted R-squared 0.967872 S.D. dependent var 275.3621 S.E. of regression 49.35657 Akaike info criterion 10.80800 Sum squared resid 60901.79 Schwarz criterion 11.08555 Log likelihood -161.5241 Hannan-Quinn criter. 10.89848 F-statistic 181.7539 Durbin-Watson stat 2.378747 Prob(F-statistic) 0.000000由表3.1可得：β1=-2416.491，β2=0.0112，β3=0.0395，β4=0.1460β5=22.8162，β6=866.4100故模型估计的结果为：^=−2416.491+0.0112X2+0.0395X3+0.1460X4 Yi+22.8162X5+866.4100X6R2=0.9732, - R2=0.9679，n=31t(β1)=-2.5820, t(β2)=6.3167, t(β3)=4.9643t(β4)=2.8267, t(β5)=2.5109, t(β6)=1.8421三．模型检验1.经济意义在假定其他变量不变的情况下，当地区生产总值每增长1亿元，地方财政教育支出将平均增长0.0112亿元；当地区年末人口每增长1万人，地方财政教育支出将平均增长0.0395亿元；当居民平均每人教育现金消费增加1元，地方财政教育支出将平均增长0.1460亿元；当居民教育消费价格指数增加1个百分点，地方财政教育支出将平均增长22.8162亿元。
当教育支出在地方财政支出中的比重增加1%，地方财政教育支出将平均增长866.41亿元。
这与理论分析和经验判断相一致。
2.拟合优度和统计检验拟合优度的度量：因为R-squared=0.9732，Adjusted R-squared=0.9679，说明所建模型在整体上对样本数据拟合较,好.回归系数的t检验：原假设H0：β2=β3=β4=β5=β6=0，取α=0.05，故临界值t0.025(25)=2.060;α=0.10，临界值t0.025(25)=1.708. 回归系数β1t值为：t(β1)=-2.5820>−t0.025(25)=-2.060, 故拒绝H0：β1=0；回归系数β2t值为：t(β2)=6.3167>t0.025(25)=2.060, 故拒绝H0：β2=0；回归系数β3t值为：, t(β3)=4.9643>t0.025(25)=2.060, 故拒绝H0：β3=0；回归系数β4t值为：t(β4)=2.8267>t0.025(25)=2.060, 故拒绝H0：β4=0；回归系数β5t 值为：t(β5)=2.5109>t 0.025(25)= 2.060, 故拒绝H 0：β5=0； 回归系数β6t 值为：t(β6)=1.8421t 0.025(25)= 2.060, 故不能拒绝H 0：β6=0； 综上所述,结论如下：在显著性水平α=0.05时，当在其他变量不变的情况下，解释变量“地区生产总值X 2”、“年末人口数X 3”、“居民平均每人教育现金消费X 4”、“居民教育消费指数X 5”分别对“地方财政教育支出Y ”都有显著影响.此时“教育支出在地方财政支出中的比重X 6”对“地方财政教育支出Y ”无显著影响. 在显著性水平α=0.10时, “教育支出在地方财政支出中的比重X 6”对“地方财政教育支出Y ”有显著影响，即解释变量“地区生产总值X 2”、“年末人口数X 3”、“居民平均每人教育现金消费X 4”、“居民教育消费指数X 5”、“教育支出在地方财政支出中的比重X 6”对“地方财政教育支出Y ”都有影响.第四章 案例分析研究目的：为规划中国未来旅游产业发展，需要定量地分析影响中国旅游市场发展的主要因素.一． 模型设定国内旅游收入与各影响因素的关系图4.1 国内旅游收入与各影响因素关系图40,00080,000120,000160,000200,000240,000280,000分析图4.1可知，国内旅游人数（X2/万人次）、城镇居民人均旅游花费（X3/元）、农村居民人均旅游花费（X4/元）、铁路里程（X5/万公里）与国内旅游收入(Y/亿元)具有正相关关系.二．估计参数采用普通最小二乘法（OLS法）估计模型参数，其结果如表4.1所示.表4.1 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/18/17 Time: 13:01Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 450.9799 3932.314 0.114686 0.9104X2 0.073021 0.009533 7.659772 0.0000X3 -6.655505 2.675543 -2.487534 0.0272X4 14.15019 3.482846 4.062824 0.0013X5 -230.9844 822.5258 -0.280823 0.7833R-squared 0.985814 Mean dependent var 5567.064 Adjusted R-squared 0.981449 S.D. dependent var 4702.188 S.E. of regression 640.4485 Akaike info criterion 15.99235 Sum squared resid 5332266. Schwarz criterion 16.23967 Log likelihood -138.9311 Hannan-Quinn criter. 16.02645 F-statistic 225.8475 Durbin-Watson stat 1.378830 Prob(F-statistic) 0.000000由表4.1可得：β1=450.9799，β2=0.0730，β3=-6.6555，β4=14.1502，β5=-230.9844 R2=0.9858, - R2=0.9814，F=225.8475，n=18分析可知，该模型的拟合度很好，明显显著。