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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)

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)

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)

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及心得体会

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”

计量经济学综合实验报告

计量经济学综合实验报告
农村居民:
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1(共6篇)

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。

计量经济综合实验报告

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。

计量经济学试验报告

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。

计量经济学实验报告1

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

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

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》课程实验报告

《计量经济学》课程实验报告
y最大值: 19 最小值:3.2 平均值: 11.6625标准差: 5.498591
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(西安交通大学)

计量经济学实验报告(西安交通大学)

计量经济学实验报告姓名:何璐(交换生)班级:经济91学号:09182250实验报告1.第二章十二题1.1实验目的建立一元计量经济学模型并对方程进行检验和预测1.2实验内容1)做出散点图,建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程。

并解释斜率的经济意义。

2)对所建立的回归方程进行检验3)若2008某地区国内生产总值为8500亿元,求该地区税收的预测值及区间。

下表是中国2007年内地各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料1.3实验过程与结论(1)做Y关于GDP 的散点图,按照如下步骤:在Eviews软件中,选择Quick/Graph(图1-1),出现Serise List(图1-2)对话框图1-1图1-2在Graph窗口的Graph Type栏中选择Scatter Diagram,点击OK按钮,即出现如图1-3所示的散点图。

图1-3在Eviews软件下,为了得到税收Y随GDP变化的一元线形回归方程,选择Quick/Estimate Equation(图1-4),得到如下结果:图1-4由此可知,Y随GDP变化的一元线形方程:Ý=-10.63+0.071GDP(-0.12) (9.59)R2=0.7603斜率的经济意义是:2007年,中国内地各省区GDP每增加1亿元时,税收平均增加0.071亿元。

(2)在α=5%的显著水平下,自由度为31-2=29的t分布的临界值位2.045,可由此判断,斜率项显著不为零,截距项显著为零.R2=0.7603,表明税收的76%的变化可以GDP的变化来解释,拟合度较好(3)通过Eviews操作得出Y在GDP=8500下的预测值(图1-5)为593.2667图1-52、第三章十一题2.1实验目的学习对二元回归方程进行估计,并进行F检验和t检验2.2实验内容1)估计回归方程的参数及随机干扰项的方差,计算可决系数和调整的可决系数。

2)对方程进行F检验,对参数进行t检验,并构造参数95%的置信区间。

计量经济学实验报告完整版

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6.15
实验
目的
简述本次实验目的:掌握时间序列的平稳性检验方法,分析时间序列计量经济模型的建立方法
实验
准备
你为本次实验做了哪些准备:回顾最小二乘法,单位根检验,自相关,单证型概念,AR模型,MA模型以及ARMA模型
实验
进度
本次共有1个练习,完成1个。
实验
总结

本次实验的收获、体会、经验、问题和教训:时间序列模型在研究经济问题中最为常见,也是最重要的一类数据,使时间序列更趋向于平稳,会对模型的分析更有利,而伪回归问题是时间序列模型的一大难题,了解检验方法的原理。判断时间序列平稳性,利用协方差和时间和时间间隔进行比较,在EVIEWS中我认为图示法更加的直观,除了图示法,单位根检验在当今比较流行,趋势的平稳过程代表了一个时间序列的长期稳定的变化过程,所以用于长期进行预测才更加的可靠。时间序列模型在EVIEWS上分析更能体现出因果关系,而且时间序列模型对经济又预测作用,对于我们金融专业联系更为密切,对投资领域,尤其是投资银行,具有指导性意义。
实验
进度
本次共有3个练习,完成3个。
实验
总结

本次实验的收获、体会、经验、问题和教训:在简单线性回归的基础上引入了多元线性回归模型,操作也较之前更加复杂,最大的障碍在于多重共线性模型数据更多,输入时容易出错,而且软件非汉化版本,很多时候不了解数据的含义,操作也不是很熟练,一般思路是,先用OLS方法进行估计,建立模型,然后进行对模型的检验,理论相对简单,可是检验过程十分复杂,如果不用例题做实验,单纯找数据进行分析,总会有遗忘的影响因素,而导致结果的偏差,所以在选择分析对象的影响因素时考虑周全尤为重要。
教师
评语
成绩
辽宁工程技术大学上机实验报告

计量经济学实验报告1

计量经济学实验报告1
(二)结果分析
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。
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计量经济学实验报告集团标准化办公室:[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
3.3
3.3 经调查研究发现,家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响,表
3.6为对某地区部分家庭抽样调查得到的样本数据。

(1T )的多
元线性回归:123i i i i
u Y X T βββ=+++ 利用样本数据估计模型的参数,对模型加以检验,分析所估计模型的经济意义和
作用。

步骤: 1.打开EViews6,点“File ”“New ”“Workfile ”。

选择
“Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18,点击ok 。

2. 在命令行输入:DATA Y X T ,回车。

将数据复制粘贴到Group 中的表格中。

3. 建立数据关系图为初步观察数据的关系,在命令行输入命令:sort Y ,从而实现数据Y 的递增排序。

4. 在数据表“group ”中点“view/graph/line ”,最后点击确定,出现序列Y 、X 、T 的线性图。

5. OLS 估计参数,点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ,弹出对话框,如下图。

在其中输入Y c X T ,点确定即可得到回归结果。

经济意义:家庭月平均收入每增加1元,家庭书刊消费将增加0.08645元。

户主受教育年数每增加1年,家庭书刊消费平均将增加52.3703元。

作用:显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下,对被解释变量的影响情况。

(2)作家庭书刊消费(Y )对户主受教育年数(T )的一元回归,获得残差E1;再作家庭月平均收入(X )对户主受教育年数(T )的一元回归,并获得残差E2。

Y 对T 的一元回归:
步骤: 1. 打开EViews6,点“File ”“New ”“Workfile ”。

选择
“Unstructured/undated”,在Observations 后输入样本容量个数:18。

2. 在命令行输入:DATA Y T ,回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。

3. 作散点图在命令行输入命令:SCAT T Y 。

4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”,在
Specification 中输入 Y C T ,点“确定”。

E1=resid
X 对T 的一元回归:
步骤: 1. 打开EViews6,点“File ”“New ”“Workfile ”。

选择
“Unstructured/undated”,在Observations 后输入样本容量个数:18。

2. 在命令行输入:DATA X T ,回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。

3. 作散点图在命令行输入命令:SCAT T X 。

4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”,在
Specification 中输入 X C T ,点“确定”。

E2=resid
(3)作残差E1对残差E2的无截距项的回归:212i
E E v α=+ ,估计其参数。

步骤1.打开EViews6,点“File ”“New ”“Workfile ”。

选择
“Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18,点击ok 。

2. 在命令行输入:DATA E1 E2,回车。

将数据复制粘贴到Group 中的表格
中。

3. 采用OLS 估计参数在主界面命令框栏中输入 ls E1 E2,然后回车,即可得到参数的估计结果。

由结果可知1=-6.3351+0.08645*2E E
(4)对比所估计的2β和
2α后,你对家庭书刊消费(Y )对家庭月平均收入
(X )和户主受教育年数(T )的多元线性回归的参数的性质有什么认识?
2β是表示家庭书刊消费Y 对家庭月平均收入X 的影响参数,
2α则是残差E1与
E2的无截距项的回归参数。

E1是由Y 对户主受教育年数T 的一元回归得到,E2是由X 对户主受教育年数T 得到。

两者数值相同,故22=βα。

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