曹思奇陈杨陈蝶小组《计量经济学》实验报告 (1)
计量经济学实验报告格式
时间 2013年9月11日小组成员杨曦陈洁熊姣胡守美杨一兰李益辉实验题目多元线性回归分析一、实验目的与要求：要求目的：熟练运用eviews软件操作，建立适当模型求出线性方程并作出相关分析，用逐步回归法进行修正。
二、实验内容根据1982-2011年我国粮食产量、播种面积、有效灌溉面积、农药化肥使用量数据，运用EV软件，做回归分析并用逐步回归法进行修正。
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）（一）模型设定为了研究我国粮食产量与播种面积、有效灌溉面积、农药使用量之间是否有关，假定它们之间满足线性约束，则理论模型设定为：iY=β0+β1X1+β2X2+β3X3+u其中y表示粮食产量，X1表示播种面积，X2表示有效灌溉面积，X3表示农药化肥使用量，U代表随机干扰项1982-2011年我国粮食产量、播种面积、有效灌溉面积、农药化肥使用量数据，如下表：年份粮食（万吨）播种面积(千公顷) 有效灌溉面积（千公顷）农药化肥使用量（万吨）1982 35,450.00 113,462.40 44,176.87 1,513.40 1983 38,727.50 114,047.20 44,644.07 1,659.80 1984 40,730.50 112,883.93 44,453.00 1,739.80 1985 37,910.80 108,845.13 44,035.93 1,775.80 1986 39,151.20 110,932.60 44,225.80 1,930.60 1987 40,297.70 111,267.77 44,403.00 1,999.30 1988 39,408.10 110,122.60 44,375.91 2,141.50 1989 40,754.90 112,204.67 44,917.20 2,357.10 1990 44,624.30 113,465.87 47,403.07 2,590.301991 43,529.30 112,313.60 47,822.07 2,805.101992 44,265.80 110,559.70 48,590.10 2,930.201993 45,648.80 110,508.70 48,727.90 3,151.801994 44,510.10 109,543.70 48,759.10 3,317.901995 46,661.80 110,060.40 49,281.60 3,593.701996 50,453.50 112,547.92 50,381.60 3,827.901997 49,417.10 112,912.10 51,238.50 3,980.701998 51,229.53 113,787.40 52,295.60 4,083.691999 50,838.58 113,160.98 53,158.41 4,124.322000 46,217.52 108,462.54 53,820.33 4,146.412001 45,263.67 106,080.03 54,249.39 4,253.762002 45,705.75 103,890.83 54,354.85 4,339.392003 43,069.53 99,410.37 54,014.23 4,411.562004 46,946.95 101,606.03 54,478.42 4,636.582005 48,402.19 104,278.38 55,029.34 4,766.222006 49,804.23 104,957.70 55,750.50 4,927.692007 50,160.28 105,638.36 56,518.34 5,107.832008 52,870.92 106,792.65 58,471.68 5,239.022009 53,082.08 108,985.75 59,261.45 5,404.352010 54,647.71 109,876.09 60,347.70 5,561.682011 57,120.85 110,573.02 61,681.56 5,704.24（二）参数估计1、双击“Eviews”，进入主页，输入数据。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告1. 引言计量经济学是应用数学和统计学方法来研究经济现象的一门学科。
实验是计量经济学研究中常用的方法之一，通过设计和实施实验，可以帮助我们理解经济现象背后的因果关系。
本文将对一项计量经济学实验进行详细描述和分析，以展示实验的设计、数据分析和结论。
2. 实验设计2.1 实验目的本次实验的目的是研究市场供需关系对商品价格的影响。
具体而言，我们希望通过改变商品的市场供给量，观察商品价格如何变化，并分析供给弹性的大小。
2.2 实验假设在实验设计阶段，我们需要制定实验假设来指导实验的进行。
在本次实验中，我们假设市场供给量的变动会对商品价格产生影响，而且供给弹性的大小会决定价格的变动幅度。
2.3 实验步骤本次实验包括以下几个步骤：1.设定实验组和对照组：我们将随机选择一些参与者，并将其分为两组，一组作为实验组，一组作为对照组。
实验组将面临市场供给量变动的情况，而对照组则不受干扰。
2.确定商品和市场：我们选择一个特定的商品，并确定一个特定的市场来进行实验。
这样可以使实验更加具体和可控。
3.设定实验条件：在实验组中，我们逐步调整市场供给量，并记录下不同供给量下的商品价格。
对照组则保持市场供给量不变。
4.数据收集：在每次实验条件设定完毕后，我们将记录实验组和对照组的商品价格，并对数据进行整理和存储。
2.4 实验风险和伦理考虑在设计实验时，我们需要考虑实验可能存在的风险，并确保实验过程符合伦理要求。
具体而言，我们需要确保参与者的权益得到保护，并在可能对参与者造成负面影响的情况下停止实验。
3. 数据分析在实验进行完毕后，我们对数据进行分析，以验证实验假设并得出结论。
3.1 数据整理首先，我们将实验组和对照组的数据整理成表格形式，方便后续分析。
由于文档要求不能包含表格，这里无法展示具体的数据。
3.2 数据分析方法我们采用的数据分析方法主要包括描述统计分析和回归分析。
描述统计分析用于描述数据的基本特征，包括平均值、标准差、最小值和最大值等。
计量经济学实验计划与实验总结 (1)
计量经济学实验计划与实验总结
《计量经济学》课程实验说明
一、实验要求：
1)在计算机最后一个盘建立一个属于自己的专属文件夹，文件夹名称请按顺序
依次排列为：专业班级学号姓名（请按下例要求书写————如：xxxx）2)在专属文件夹中请建立11个子文件夹，每个文件夹名称为第几个案例分析
（文件夹名为：“第一个案例分析”，“第二个案例分析”“第三个案例分析”，以此类推，共建11个此类子文件夹。
），每一个案例分析的内容保存在相应的文件夹中。
3)第一次实验时就确定好自己的位置，从此在整个实验过程中保持不变。
每次
的实验结束前，请大家把需要保存的内容保存好再离开。
4)20周周五上午（国贸）（周五下午经济学）实验结束前请各班班长和学习委
员将每位同学专属文件夹复制交予实验老师。
二、实验时间和地点：
1）国贸：时间：20周周一至周五，每天上午8：00——11：30
地点：1. 2班（三教512）；3班（三教514）
2）经济学：时间：20周周一至周五，每天下午2：30——5：30
地点：1班（三教512）；2班（三教514）
三、实验内容：
依照实验指导书的内容按顺序依次完成。
四、实验作业
1）完成11个案例分析（经济学多2个）
2）案例分析的位置
五、指导老师
周一全天：xx；周二上午：xx
周三全天：xx；周四全天：xx
周二下午：xx；周五全天：xx
计量经济学实验计划与实验总结 1。
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1
计量经济学实验报告1计量经济学实验报告1引言：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方法来研究经济现象。
实验是计量经济学中常用的研究方法之一，通过对实际数据的收集和分析，可以验证经济理论的有效性和预测能力。
本实验报告旨在介绍我所进行的计量经济学实验，并对实验结果进行分析和讨论。
实验目的：本次实验的目的是研究某地区居民消费支出与个人收入之间的关系。
通过收集一定数量的样本数据，建立经济模型，以探究消费支出与个人收入之间的相关性，并验证是否存在所谓的“边际消费倾向”。
实验设计：为了收集样本数据，我设计了一份问卷调查，涵盖了个人收入、家庭人口、教育水平、职业等多个方面的信息。
通过随机抽样的方式，我在某地区抽取了300个样本，并对这些样本进行了调查。
在调查过程中，我还请教了一些经济学专家，以确保问卷设计的合理性和可靠性。
实验结果：通过对样本数据的分析，我得出了以下几个重要的实验结果：1. 个人收入与消费支出呈正相关关系：根据统计分析，我发现个人收入与消费支出之间存在显著的正相关关系。
也就是说，个人收入越高，消费支出也越高。
这与经济学理论中的边际消费倾向相一致，即收入增加一单位时，消费支出增加的单位。
2. 家庭人口对消费支出的影响：我发现，家庭人口对消费支出有一定的影响。
在其他条件相同的情况下，家庭人口较多的家庭，其消费支出较高。
这可能是因为家庭人口较多，生活成本较高，因此需要更多的消费支出。
3. 教育水平与消费支出的关系：通过数据分析，我发现教育水平与消费支出之间存在一定的正相关关系。
受过高等教育的人群，其消费支出相对较高。
这可能是因为受过高等教育的人更有可能获得较高的收入，从而有更多的消费能力。
实验讨论：通过本次实验，我得出了一些对于经济学理论的验证和解释。
首先，个人收入与消费支出之间的正相关关系，说明了边际消费倾向的存在。
这对于经济学理论的解释和政策制定具有重要意义。
其次，家庭人口和教育水平对消费支出的影响，也提醒我们在研究经济现象时，需要考虑到个体背景和环境因素的影响。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告中国居民总量消费函数模型：时间序列数据模型姓名：学号：年级：专业：教师姓名：上课时间：上课地点：计量经济学实验报告实验目的:熟悉了解EVIEWS软件的基本应用，并对一元线性回归模型进行回归分析，用图像法、DW检验、LM检验方法判断模型是否存在序列自相关，并用广义差分法进行修正，本次实验以中国居民总量消费函数：时间序列数据模型为例。
实验原理：普通最小二乘法、DW检验、LM检验方法、广义差分法、序列相关稳健估计法实验步骤：1、创建新的工作文件。
在主菜单File键下的New选择Work File，选择Annual，并在Start date中输入1978，在End date中输入2006，点击OK。
2、输入数据。
点击Quick 下面的Empty Group，然后把截面数据输入到表格中，即可得到如下表格：3、画散点图：在主菜单Quick 下选择的Graph ，在对话框中输入X 、Y ，点击OK ，选择图形类型Scatter Diagram,则出现XY 的散点图，点击Name 保存。
01000020000300004000020000400006000080000100000X Y4、采用普通最小二乘法进行估计：点击Quick 下的Estimate Equation ，出现如下对话框，在空白处输入y c x ，然后点击OK 。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/14 Time: 08:37 Sample: 1978 2006 Included observations: 29Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2091.309 334.9890 6.242919 0.0000 X0.4375270.00929747.059180.0000 R-squared0.987955 Mean dependent var 14855.73 Adjusted R-squared 0.987509 S.D. dependent var 9472.070 S.E. of regression 1058.639 Akaike info criterion 16.83383 Sum squared resid 30259374 Schwarz criterion 16.92813 Log likelihood -242.0905 F-statistic 2214.566 数据表明:可建立中国居民消费函数Yˆ=2091.29+0.4375X5、序列相关性检验： （1）图像法 a 、命令残差项定义残差项为e,在主菜单Quick 下选择Generate Series ，在对话框中输入e=resid ，即用e 表示上一次回归结果的残差项。
《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）
2019/2/14 4
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
2019/2/14
5
• 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）
2019/2/14
6
• 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
2019/2/14
7
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。
2019/2/14
8
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1_心得体会
计量经济学实验报告1_心得体会第一篇：计量经济学实验报告1_心得体会计量经济学实验心得本次比赛的收获、体会、经验、问题和教训：通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。
在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。
虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。
通过这次实验让我受益匪浅。
这次操作后，对Eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。
使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟，同时使我对计量经济学产生兴趣。
计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。
但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。
学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要有：对EVIES软件的熟练操作与应用的同时增长了见识，学会了团队与协作的力量。
第二篇：计量经济学实验报告目录(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)M WD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.............................................................................................................82.格莱泽检验.........................................................................................................93.帕克检验...........................................................................................................104.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。
【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。
计量经济学实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，计量经济学作为一门应用数学与经济学相结合的学科，在经济学研究、政策制定和企业管理等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地了解和掌握计量经济学的基本理论和方法，我于大三暑假期间在一家知名咨询公司进行了为期一个月的计量经济学实习。
二、实习概况实习期间，我主要参与了以下几个方面的学习和工作：1. 学习计量经济学基本理论和方法在实习初期，我通过阅读教材、参加公司内部培训等方式，对计量经济学的基本理论和方法进行了深入学习。
包括线性回归模型、多元线性回归模型、时间序列分析、面板数据分析等。
2. 参与实际项目在实习过程中，我参与了多个实际项目，包括企业投资决策分析、市场预测、政策评估等。
在项目中，我运用所学的计量经济学知识，对数据进行分析和处理，为企业提供决策支持。
3. 撰写实习报告为了总结实习经验，我撰写了一份计量经济学实习报告，对实习过程中的收获和不足进行了总结。
三、实习收获1. 理论与实践相结合通过实习，我深刻体会到计量经济学理论知识在实际应用中的重要性。
在项目中，我将所学知识运用到实际工作中，提高了自己的实际操作能力。
2. 数据分析能力提升实习过程中，我学会了如何运用统计软件（如SPSS、Stata等）进行数据分析，提高了自己的数据处理能力。
3. 团队协作与沟通能力在项目中，我与团队成员共同协作，共同解决问题。
这使我学会了如何与不同背景的人沟通，提高了自己的团队协作能力。
4. 严谨的学术态度在实习过程中，我深刻体会到严谨的学术态度对于科学研究的重要性。
在撰写实习报告时，我严格按照学术论文的规范进行撰写，培养了严谨的学术态度。
四、实习不足1. 理论知识储备不足虽然实习期间我学习了一些计量经济学理论，但与实际应用相比，我的理论知识储备仍显不足。
在今后的学习中，我需要加强理论知识的学习。
2. 实际操作经验有限在实习过程中，虽然我参与了多个项目，但实际操作经验相对有限。
在今后的工作中，我需要积累更多的实践经验。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学中的一门重要学科，它通过运用数学和统计学的方法来研究经济现象，并对经济理论进行实证分析。
实验是计量经济学研究中不可或缺的一部分，通过实验可以验证经济理论的有效性，提供实证依据，为政策制定和经济决策提供参考。
本篇文章将介绍一个基于计量经济学方法的实验，以探讨某一特定经济现象的影响因素和机制。
研究背景在当今社会，消费者购买决策是经济活动中的重要环节，而价格是影响消费者购买决策的关键因素之一。
然而，不同的消费者对价格的敏感程度可能存在差异，这可能受到个体的经济状况、心理因素以及市场竞争程度等多种因素的影响。
因此，了解消费者对价格的反应机制对于企业制定定价策略以及政府进行市场监管具有重要意义。
研究目的本实验旨在通过模拟市场环境，探究消费者对价格的反应机制，并分析不同因素对消费者价格敏感度的影响。
实验设计实验采用随机抽样的方法，选取了100名具有不同经济背景和消费习惯的消费者作为实验对象。
实验分为两个阶段进行，第一阶段是价格变动实验，第二阶段是心理因素调查。
第一阶段：价格变动实验在价格变动实验中，我们将随机选取50名消费者，并给予他们一定的购买预算。
然后，我们将分别设定两个不同的价格水平，并观察消费者对不同价格水平下商品的购买行为。
通过对购买行为的观察和数据分析，我们可以得出消费者对价格变动的反应程度。
第二阶段：心理因素调查在心理因素调查中，我们将采用问卷调查的方式，向所有参与实验的消费者提供一份针对价格敏感度的问卷。
问卷中包含了有关个体经济状况、消费心理以及市场竞争程度等方面的问题。
通过问卷调查的结果，我们可以分析不同因素对价格敏感度的影响，并进一步探讨价格敏感度的机制。
实验结果与讨论通过对实验数据的分析，我们得出了以下结论：1. 消费者对价格的敏感度存在差异，有些消费者对价格变动非常敏感，而另一些消费者对价格变动的反应较为迟缓。
2. 个体经济状况是影响消费者价格敏感度的重要因素之一。
计量经济学实验报告1
《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：祖辉老师年级班级： 2013级 2班组员：舒冠、淑琴、梁湘、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、政府职能围等。
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；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1
计量经济学实验报告1
实验名称：消费者行为实验
实验目的：通过本次实验，我们想了解消费者在不同价格下的
购买行为及其对市场供求关系的影响。
实验步骤：
1. 确定实验条件：我们在同一时间段内，在同一地点内展开实验，实验环境保持不变，商品名称为饮料。
2. 设定实验价位：我们将饮料的售价设定为10元、8元、6元、4元及2元五个价位。
3. 开始实验：我们分别让100人在不同价格下购买饮料，记录
下每个价位下的销售量。
4. 数据归集：我们将每个价位下的销售量进行汇总，得到销售
量数据表。
5. 制作图表：根据销售量数据表，我们制作了销量-价格的散点图，并根据数据拟合出销量的价格函数。
6. 结果分析：通过销量数据表和散点图以及销量的价格函数，
我们可以看出在价格上涨的情况下，销售量会随之下降，反之亦然。
实验结论：消费者对物品的需求在很大程度上受到价格的影响，价格上涨会导致销量下降，价格下跌则会导致销量上升。
这一规
律符合市场供求关系的基本原理，即需求量与价格成反比例关系。
实验展望：在今后的实验中，我们将继续探究不同品类、品牌
的商品对消费者行为的影响，并根据实验结果为经济决策提供有
用的数据依据。
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》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。
计量经济学实验报告1
一．预期Y和各个解释变量之间的关系
家庭书刊年支出（Y）与家庭月收入(X),户主受教育程度(T)呈线性相关关系
二. Y对X的回归
1.建立经济模型
2.在eviews中录入数据,并用最小二乘法估计参数得到回归结果,如下表
可知:
（1）线性回归方程为
（2）估计的回归系数 , 的标准误差和t值分别为
: =0
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120>t( )=1.60411
未落在了拒绝域内,故假设成立
:=0
SE( )=0.056922;t( )=5.128460取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120<t( )=5.128460
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113;
SE( )=0.056922;t( )=5.128460
(3) =0.621759 F=26.30110 n=18
经济意义解释:
当家庭月平均收入每变动一单位时,家庭书刊年消费支出就同向变动0.291923个单位
4.参数显著性检验（对回归系数的t检验）
四.模型选择及原因
应选择多元线性回归模型
原因：多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析,这样就能更全面的分析问题,结果的可信度也相对较高。
原因:多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析，这样就能更全面的分析问题，结果的可信度也相对较高。
计量经济学实习报告
随着我国经济的快速发展，数据分析在各个领域都得到了广泛的应用。
为了更好地掌握计量经济学的方法和技能，提高自己的数据分析能力，我在实习期间选择了计量经济学作为实习方向。
本次实习旨在通过实际操作，熟练掌握计量经济学软件Eviews，并运用其进行数据分析。
二、实习目的1. 熟练应用计量经济学软件Eviews，掌握其基本操作。
2. 运用计量经济学方法对实际数据进行建模和分析。
3. 培养自己的实证研究能力，提高数据分析水平。
三、实习内容1. Eviews软件学习在实习初期，我首先学习了Eviews软件的基本操作，包括数据导入、数据管理、图形绘制、模型估计、结果输出等。
通过实际操作，我掌握了Eviews软件的使用技巧，为后续的实证研究打下了基础。
2. 数据收集与处理在实习过程中，我收集了某地区近五年的GDP、固定资产投资、消费支出等数据。
为了满足计量经济学建模的需要，我对数据进行了一系列处理，包括去除异常值、进行数据转换等。
3. 计量经济学建模与分析基于收集到的数据，我运用Eviews软件建立了以下计量经济学模型：（1）回归模型：分析了GDP与固定资产投资、消费支出之间的关系。
（2）协整分析：检验了GDP、固定资产投资、消费支出之间的长期稳定关系。
（3）误差修正模型：分析了短期波动对长期稳定关系的影响。
通过对模型的估计和分析，我发现固定资产投资和消费支出对GDP有显著的促进作用，且三者之间存在长期稳定的协整关系。
此外，误差修正模型也表明，短期内固定资产投资和消费支出的波动会对GDP产生一定的影响。
通过本次实习，我深刻体会到计量经济学在数据分析中的重要性。
以下是我对本次实习的总结：1. 计量经济学方法在数据分析中具有重要作用，可以帮助我们更好地理解变量之间的关系。
2. 熟练掌握Eviews软件是进行计量经济学分析的基础。
3. 实证研究能力是进行计量经济学分析的关键，需要我们在实际操作中不断积累经验。
4. 数据处理和分析是计量经济学研究的核心环节，需要我们具备严谨的数据处理能力和敏锐的分析思维。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验报告
课程计量经济学
二级学院经济与贸易学院
专业金融学
班级 114029906
学生姓名曹思奇学号11402990627 学生姓名陈杨学号11402990626 学生姓名陈蝶学号11402990616 指导教师章晓英
时间 2016年6月07日
重庆理工大学经济管理实验教学中心
实验题目利用软件建立模型并分析
实验日期 2016年6月07日
实验地点重庆理工大学经济管理实验教学中心
小组成员曹思奇、陈杨、陈蝶
实验要求
1、步骤要详细：
不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于3000字。
2、模型的拟合优度要高。
3、小组成员自由组合，最多不超过5人。
实验内容
已知重庆市1978---2013年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型，要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作：
1、建立模型（模型自选）
自变量用时间t；也允许自己分析并决定自变量，但要给出依据并列出原始数据。
2、参数估计
3、模型检验（检验方法自选）
4、模型应用：预测将来（预测期为5年）
前言：
一国的经济乃立国之本，而经济发展是以GDP增长为前提的。
随着1978年改革开放的深入，到2013年，我国经济快速发展，人民收入大幅度增加，GDP数值是逐年递增。
而经济预测，对于我国经济发展有重大意义：有利于政府掌握经济信息后做出正确判断，提前制定合理的经济政策，减少风险。
根据题中所给数据，有重庆从1978年到2013年，每年所对应的人均GDP数值。
而对于重庆市未来五年的人均GDP预测数值，我们是未知的。
却不能盲目进行猜测，而是要根据计量经济学实验步骤，一步步得出预测结果。
这些已知数值点是分散的，没有具体的一个模型来让这些数据有联系。
所以本实验将根据已知人均GDP数据，建立数学模型并检验，最后根据模型进行计算，预测出重庆未来五年人均GDP数据。
1.建立模型：
根据题目中所给数据，得出重庆市1978---2013年的人均GDP数据的散点图，其中横轴表示时间，1978-2013年份，每5年为一段间隔，纵轴表示人均GDP值，单位为元。
选择原因如下：
我们需要研究的是时间和人均国内生产总值（GDP）之间的关系，从所给的数据中大致观察分析得知，人均GDP是逐年递增的。
而我们学习过的因变量随自变量递增的函数大概有：幂函数（a〉
0），指数函数（a〉1），对数函数（a〉1）。
首先排除对数函数，因为对数函数（a〉1）这种图形是要经过（1，0）这个点，所以不符合我们的基本模型，然后我们把我们的数据做了一个人均GDP散点图，如图所示：逐年增长，并且在前几年增长很缓慢，在后面的时间段里，增长就很迅速了，反映在函数图像中，就是要斜率逐渐增大，所以在后面来说，不一定是严格增大，但是是保持着这样的趋势。
首先我们要排除一元线性模型，因为就散点图来看，很明显就不是线性图形，可以直接排除。
考虑非线性模型，在幂函数当中，当a〉1时的图形和散点图契合度较高，斜率随自变量的增加而逐年增大，但是幂函数要经过（0，0）这个点；在指数函数中，当a〉1时的图形和散点图契合度较高，斜率随自变量的增加而逐年增加，但是指数函数要经过的点是（0，1）。
经过我们的分析，虽然人均GDP是逐渐增加的，但是在最开始的一年的GDP也绝对不会是0。
所以在几番权衡之下，我们选择了以e为底的指数函数。
也就是一元非线性模型当中的指数模型y=exp（x）。
自变量x为时间，因变量y为人均GDP。
2.参数估计：
设v=ln(y) u=x 得ln(y)=ln(a)+bx 再得v=ln(a)+b u
结果如下：
Dependent Variable: V
Method: Least Squares
Date: 06/01/16 Time: 08:41
Sample (adjusted): 1978 2013
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.323898 0.044111 120.6929 0.0000
U 0.148636 0.002079 71.49297 0.0000
R-squared 0.993392 Mean dependent var 8.073669
Adjusted R-squared 0.993198 S.D. dependent var 1.571180
S.E. of regression 0.129586 Akaike info criterion -1.194997
Sum squared resid 0.570943 Schwarz criterion -1.107023
Log likelihood 23.50994 Hannan-Quinn criter. -1.164292
F-statistic 5111.245 Durbin-Watson stat 0.250027
Prob(F-statistic) 0.000000
其中ln(a)≈5.32，b≈0.15
所以带入线性化后所选择的模型中得v=5.32+0.15u
再还原后得x与y的关系为：ln(y)=5.32+0.15x
所以初步选择建立模型ln(y)=5.32+0.15x 来预测未来五年人均GDP 数据
3. 模型检验（α=0.05）
由Eviewsz 中OLS 分析结果显示，
R 2=0.99 R 2越接近于1，说明模型的拟合优度高。
所以，此模型拟合优度好。
所应用的方法是数理统计学中的假设检验：
0b 0=：H ，0b 1≠：H
给定显著性水平α=0.05，查t 分布表，得到一个临界值）（α2
35t 2
-，即t 025.0(33)〈2.042 由Eviews 中OLS 分析结果显示|t|=71.49〉2.042
所以所估计的变量在95%的置信度下显著，通过了变量显著性检验。
4. 模型应用
预测将来，利用所建立的模型lny=5.32+0.15x ，预测未来五年的人均GDP 数值，利用Eviews 预测如下：
5
6789101112
所预测的未来五年v 值如下：
2014：10.82343922677255 2015：10.97207548013535
2016：11.12071173349814
2017：11.26934798686094
2018：11.41798424022373
由v=ln(y) 得y=e v
所以预测的未来五年y值如下，即未来五年人均GDP数值如下：
2014：50181.414
2015：58220.919
2016：67575.448
2017：78378.113
2018：90944.072
对预测结果进行分析：
通过所做模型分析，我们可以看出1978-2013年重庆市人均GDP是随时间的增长而增长的。
自改革开放以来，随着我国欧社会主义市场经济的不断深入和发展，我国经济整体上都得到了巨大的提高，社会总生产值上升，人民收入提高，人均GDP增长。
1.重庆作为西南地区连接东部的中心地带，在改革开放前处于城乡经济较低的水平，
改革开放后，国家开始发挥重庆带动西部地区的作用，引导重庆地区的经济发展，人均GDP提高，人民生活水平提高
2.重庆依靠天然的地理优势，长江环绕，水运交通发达，是重要的水上枢纽，既有
利将外地的货物引入，也有利于本地产品运出；其次，重庆是山城，自然资源丰富，这些有利条件使工业得到发展，就业岗位增加，人均GDP增加
3.由散点图可以看出在1997年时，重庆市人均GDP得到很大程度的提高，这是由于
在1997年重庆正式成为直辖市，中央更是加大力度发展重庆经济，包括建设“渝新欧”铁路大桥，使重庆成为亚欧大陆桥的新起点，大力发展了重庆的对外经济，也增加了就业岗位，人民收入提高，人均GDP提高
重庆市人均GDP未来发展趋势：
根据模型可预测得到预计未来的人均GDP都是不断增长的，联系当今重庆市的实际情况，重庆市经济也得到很大发展，人均GDP也得到提高。