计量经济学案例
计量经济学第5章案例
异方差案例：取2004年全国31个省市自治区农作物种植业产值Y t （亿元）和农作物播种面积X t （万亩）数据研究二者之间的关系。
得估计的线性模型如下，tY ˆ = 25.09 + 0.113 X t (9.56) R 2 = 0.76, F = 91.37,T = 31（一）异方差的检验1、图示法：050010001500200050001000015000XY-600-400-200020040060080051015202530图1 农业总产值Y t 和播种面积X t 图2 残差图无论是从Y t 和X t 观测值的散点图（见图1）还是模型的残差图（见图2）都可以发现数据中存在异方差。
2、用Goldfeld-Quandt 方法检验是否存在异方差。
①首先以X t 为基准对成对样本数据（Y t ，X t ）按取值大小排序。
②去掉中间7个数据，按X t 取值大小分成样本容量各为11的两个子样本。
③用两个子样本各自回归得结果如下，tY ˆ = 35.14+ 0.1244 X t , (t = 1, …, 12) (4.96) R 2 = 0.71 F = 24.64, ESS =138421.2,tY ˆ= -241.18+ 0.1421X t , (t = 20, …, 29) (3.0) R 2 = 0.53 F = 11.48, ESS =996129.4统计量：F =)212/(2.138421)212/(4.996129-- = 7.196,因为F = 11.2 > F 0..05 (10, 10) = 2.98，所以存在异方差。
3、用Glejser 方法检验是否存在异方差。
用回归后残差的绝对值t e 对X t 的不同次幂作回归得如下回归式： t t X e 0281.0=(6.694) R 2=0.131 t t X e 4964.2=(7.339) R 2=0.225 20620.13.117t t X E e -+=(1.95) R 2=0.12经比较可以发现，随机误差项存在形如第二个方程形式的异方差。
计量经济学计量经济学教学案例
计量经济学教学案例案例一 简单线性回归模型一、主题与背景用真实数据进行简单线性回归分析，应用Eviews6.0分析软件进行操作，与课本内容相对应，分析模型的截距、斜率以及可决系数，引导学生熟悉Eviews6.0的基本操作，能够解读分析报告，并尝试进行被解释变量的预测，体会变量测度单位的改变和函数形式变化给OLS 估计结果和统计特征的影响。
二、情景描述对于由CEO 构成的总体，令y 代表年薪(salary)，单位为千美元。
令x 表示某个CEO 所在公司在过去三年的平均股本回报率(roe ，股本回报率定义为净收入占普通股价的百分比)。
为研究该公司业绩指标和CEO 薪水之间的关系，可以定义以下模型：Salary=0β+1βroe + u . 斜率参数1β衡量当股本回报率增长一个单位（一个百分点）时CEO 年薪的变化量，由于更高的股本回报率预示更高的CEO 年薪，所以，1β＞0。
三、教学过程设计（一）数据说明数据集CEOSAL1.RAW 包含1990年209位CEO 的相关信息，该数据来自《商业周刊》(5/6/91)，该样本中CEO 年薪的平均值为$1,281,120，最低值和最高值分别为$223,000和$14,822,000，1988、1989和1990年的平均股本回报率是17.18%。
（二）操作建议1：在 eviews6.0命令输入窗口定义变量：data salary roe2、用 edit+/- 编辑数据3、描述统计分析过程：view---descriptive stats---common sample4、画散点图:Scat roe salary5、在eviews6.0命令输入窗口运行简单线性回归 Ls salary c roe6、用resids 观测残差7、产生新序列:S eries lsalary =log(salary)8、改变函数形式：Ls lsalary c lsales9、改变变量测度单位：Ls salary*1000 c roe四、教学研究（一）案例结论1、回归结果估计出的回归线为：salˆary = 963.191 + 18.501 roe(1)截距和斜率保留了3位小数，回归结果显示，如果股本回报率为0，年薪的预测值为截距963.191千美元,可以把年薪的预测变化看做股本回报率变化的函数：∆salˆary = 18.501 (∆roe)，这意味着当股本回报率增加1个百分点，即∆roe =1,则年薪的预测变化就是18.5千美元,在线性方程中，估计的变化与初始年薪无关。
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。
4 计量经济模型的应用：案例分析
R2 = 0.653 R 2 = 0.610 F = 24.476
在考虑的几个因素中，人均寿 命主要受人均GDP（即生活水 平）和教育支出的影响
保持其它变量不变，人均GDP 每增加1万元（很大增幅），平 均而言，人均寿命上升3.63岁 保持其它变量不变，地方教育 支出每增加1万元，平均而言， 人均寿命上升0.0000011岁 （EDU增100亿元，Y才增1岁）
05年 17日的竞标在下午 点结束。 日的竞标在下午3 05 年 9 月 17 日的竞标在下午 3 点结束 。 超过一万人 通过网络、电话或者去拍卖行竞拍9月份的6700张牌照。 6700张牌照 通过网络、电话或者去拍卖行竞拍9月份的6700张牌照。 下午6点网上公布了结果： 下午6点网上公布了结果：
各地区的人均寿命数 各地区的人均GDP（GDP/人口） 各地区卫生机构数 各地区环境污染指标（年环境 污染量 / 地区面积占全国总面 积的比例）
注：以气体污染为主，由于废水基本上都是 排在江河中，会加强下游的污染而减少上 游的污染，因而不好统计
各地区的教育支出总额
第 二 步 ： 选 变 量
被解释变量Y：地区人均寿命 可供选择的X包括： GDP：人均GDP HOS：卫生机构数 ENV：污染程度 EDU：教育支出
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第二步： 第二步：画图找规律
图1：03 年1月～05 年8月上海车牌拍卖价格 实线： 实线：平均中标价
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虚线： 虚线：最低中标价
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04 年春夏之交 “结构性”变化 结构性” 中央与地方之争
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At = 1 0 8 3 7 + 0 .7 5 3 7 L t 1 9 9 2 3 D
第九章时间序列计量经济学模型案例
第九章时间序列计量经济学模型案例1、1949—2001年中国人口时间序列数据见表8，由该数据（1）画时间序列图和差分图；（2）求中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模型形式；（3）估计时间序列模型；（4）样本外预测。
表9.1 中国人口时间序列数据（单位：亿人）年份人口y t 年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t 1949 5.4167 1960 6.6207 1971 8.5229 1982 10.159 1993 11.8517 1950 5.5196 1961 6.5859 1972 8.7177 1983 10.2764 1994 11.985 1951 5.63 1962 6.7295 1973 8.9211 1984 10.3876 1995 12.1121 1952 5.7482 1963 6.9172 1974 9.0859 1985 10.5851 1996 12.2389 1953 5.8796 1964 7.0499 1975 9.242 1986 10.7507 1997 12.3626 1954 6.0266 1965 7.2538 1976 9.3717 1987 10.93 1998 12.4761 1955 6.1465 1966 7.4542 1977 9.4974 1988 11.1026 1999 12.5786 1956 6.2828 1967 7.6368 1978 9.6259 1989 11.2704 2000 12.6743 1957 6.4653 1968 7.8534 1979 9.7542 1990 11.4333 2001 12.7627 1958 6.5994 1969 8.0671 1980 9.8705 1991 11.58231959 6.7207 1970 8.2992 1981 10.0072 1992 11.7171（1）画时间序列图y的数据窗口打开t得到中国人口序列图求中国人口差分图：中国人口差分图如下：从人口序列图和人口差分序列图可以看出我国人口总水平除在1960年和1961年两年出现回落外，其余年份基本上保持线性增长趋势。
计量经济学案例
计量经济学案例
嘿，各位小伙伴们！今天咱就来讲讲超级有意思的计量经济学案例。
咱就说啊，你看那超市里的各种商品价格，是不是有时候会有波动呀？
这背后可就藏着计量经济学的奥秘呢！比如说牛奶，为啥这个月贵了，下个月又便宜了呢？这就好像是一个神秘的谜团等待我们去解开。
想象一下，我们就是那些聪明的侦探，要通过各种数据和分析，去找出
价格变化的原因。
计量经济学不就是我们手中的神奇工具嘛！比如说我们可以研究销售量和价格之间的关系，哇塞，那可太有趣了！
之前我就碰到过一个案例，一家公司想知道怎么能提高他们产品的销量。
于是呢，我们就开始收集各种数据，像消费者的喜好啦，市场的趋势啦。
这就好比是在拼凑一幅巨大的拼图！然后呢，通过计量经济学的方法，我们发现了一些很有意思的关联。
就好像突然找到了打开宝藏大门的钥匙！
我们分析出来要是调整一下价格，再改进一下产品的包装，那销量很可
能就蹭蹭往上涨啦！这不就是计量经济学的魅力所在嘛。
大家想一想，如果没有计量经济学，那我们不就像无头苍蝇一样乱撞啊！还怎么有效地做出决策呢？
所以啊，计量经济学真的超级重要，它就像我们的导航，指引着我们在商业的海洋中航行。
别小看这些案例，它们真的能给我们带来巨大的收获呢！它能帮助我们理解经济现象背后的逻辑，让我们更明智地做出选择。
小伙伴们，是不是对计量经济学更感兴趣了呢？赶紧去探索更多的计量经济学案例吧！。
《计量经济学》建模案例
《计量经济学》建模案例案例1：用回归模型预测木材剩余物伊春林区位于黑龙江省东北部。
全区有森林面积2189732公顷，木材蓄积量为23246.02万m 3。
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m 3。
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，利用简单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。
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见附表。
散点图见图2.14。
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 t5101520253010203040506070XY图 年剩余物y t 和年木材采伐量x t 散点图图1 Eviews 输出结果Eviews 估计结果见图1。
下面分析Eviews 输出结果。
先看图1的最上部分。
LS 表示本次回归是最小二乘回归。
被解释变量是y t 。
本次估计用了16对样本观测值。
输出格式的中间部分给出5列。
第1列给出截距项（C ）和解释变量x t 。
第2列给出相应项的回归参数估计值（0ˆβ和1ˆβ）。
第根据Eviews 输出结果（图2.15），写出OLS 估计式如下：t yˆ= -0.7629 + 0.4043 x t (-0.6) (12.1) R 2= 0.91, s. e . = 2.04其中括号内数字是相应t 统计量的值。
s.e .是回归函数的标准误差，即σˆ=)216(ˆ2−∑t u 。
R 2是可决系数。
R 2 = 0.91说明上式的拟合情况较好。
y t 变差的91%由变量x t 解释。
计量经济学研究案例+参考
该研究存在哪些需要注意的问题？
模型理论基础
劳动力的作用 时间趋势变量T的含义
统计问题
样本较小 解释变量之间存在高度相关 数据的精度不高（例如X4） 数据可能存在系统偏差（投入与产出的对应关系得不到保证）
现实中，畜力与农机通常为替代关系。
模型设定
单位面积生产函数 灌溉面积比例变量的处理方式（区分基本投入与非基本投入）
11.45 3.68 3.14 3.27 1.81 4.70
R2=0.98,
DW=1.96, F=251
作者的分析解释
计算结果告诉我们，方程的总体回归效果是比较好的，拟 合程度较高，各项统计检验值也令人基本满意，可以说总 体上比较好地反映了我国粮食生产在1979-1996年间的投 入产出关系。 从结果可以看出，变量X2的弹性系数最大，为1.56，这说 明在现阶段，增加灌溉面积是提高粮食单产的最有效途径 (从另一方面看，也说明水利条件是粮食生产中最需改善 加强的一个方面)。 其次是X4，其弹性值为1.041，役畜对粮食生产的作用如 此之大，这一结果有些出人意料。体现农业机械化水平的 农用机械总动力X3对粮食生产的作用最小，其弹性值仅为 0.144。解释这种现象的理由可能是：目前我国粮食生产 基本上还是以手工劳动和畜力耕种为主，增加的大部分农 业机械主要用于各种非农生产经营活动了。
2.27 3.53 1.99
R 2 0.35 R 2 0.05
IF 0.75 2.77 RT 0.06 F 80
0.82 3.19 0.85
假说3：
GOA1 0.03 0.26 RT 0.007 GOS1 1.12 GOA0 0.002 LAN
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。
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
计量作业1自己设计一个一元线性回归模型，并查阅20XX 年统计年鉴，用1985-20XX 年数据完成下列要求：（1） 作散点图；（2） 拟合样本回归函数；（3） 对所建立的模型进行经济意义检验；（4） 对所建立的模型进行统计检验，并详细解释检验结果； （5） 作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差：%100ˆ11⨯-=∑=n i iii Y Y Y n MAPE（6） 用20XX 年数据对模型作外推检验；（7） 预测20XX 年、20XX 年被解释变量的值，并给出95%的预测区间。
（注：用Eviews 完成）答： 本题尝试对全国城镇居民可支配收入与消费支出的关系做出线性回归分析： 数据来源：1 做出散点图050001000015000200005000100001500020000XY2拟合样本回归函数=+x其中Y 表示城镇居民消费水平（支出），X 表示城镇居民的可支配收入。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/28/11 Time: 22:19 Sample: 1985 2009 Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 687.2389 155.4062 4.422211 0.0002 X0.8636900.02037342.394090.0000 R-squared0.987364 Mean dependent var 5862.480 Adjusted R-squared 0.986815 S.D. dependent var 4187.699 S.E. of regression 480.8554 Akaike info criterion 15.26563 Sum squared resid 5318105. Schwarz criterion 15.36314 Log likelihood -188.8204 F-statistic 1797.259 Durbin-Watson stat0.113087 Prob(F-statistic)0.000000由上面可知：y=687.2389+0.863690x3对所建立的模型进行经济意义检验；在该式中可知城镇居民消费水平与城镇居民的可支配收入呈正相关，及城镇具名可支配收入每增加一个单位，其消费水平就会增加0.863690个单位，这符合经济学原理，所以通过经济意义检验。
【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。
计量经济学实际案例
二、均值分析1、分性别对身高进行的比较假设男女身高相等，否定假设可认为男生身高明显高于女生。
2、分南北地区进行比较（1）身高假设两者均值相等，检验结果不能否定原假设，因而不能认为南北方身高有显著差异。
（2）体重通过假设两者均值相等，检验结果无法否定原假设，因而认为南北方体重没有明显差异。
3、分出生年份月份进行比较年份性别身高体重84 男均值172.00 56.00N 1 1总计均值172.00 56.00N 1 185 男均值180.33 70.67N 3 3女均值161.00 51.00N 2 2总计均值172.60 62.80N 5 586 男均值174.20 65.40N 20 20女均值162.11 52.28N 18 18总计均值168.47 59.1887 男均值178.50 66.58N 6 6女均值164.83 52.83N 18 18总计均值168.25 56.27N 24 2488 男均值170.50 65.00N 2 2女均值167.00 53.50N 2 2总计均值168.75 59.25N 4 489 女均值165.00 50.00N 1 1总计均值165.00 50.00N 1 1总计男均值175.28 65.80N 32 32女均值163.56 52.46N 41 41总计均值168.70 58.31N 73 73ANOVA 表由表可看出，各年份出生的人身高体重无显著性差异。
总计均值171.00 64.00N 6 6 3 男均值174.50 69.50N 4 4 女均值160.25 50.75N 4 4 总计均值167.38 60.13N 8 8 4 男均值181.25 68.50N 4 4 女均值162.25 52.00N 4 4 总计均值171.75 60.25N 8 8 5 男均值169.50 65.25N 2 2 女均值156.00 43.00N 1 1 总计均值165.00 57.83N 3 3 6 男均值175.00 63.00N 1 1 女均值171.50 57.50N 4 4 总计均值172.20 58.60N 5 5 7 男均值171.00 64.33N 3 3 女均值167.00 50.50N 2 2 总计均值169.40 58.80N 5 5 8 男均值179.20 64.90N 5 5 女均值161.50 52.50N 2 2 总计均值174.14 61.36N 7 7 9 男均值171.67 58.00N 3 3 女均值163.33 54.33N 3 3 总计均值167.50 56.1710 男均值174.67 61.83N 3 3总计均值174.67 61.83N 3 311 女均值162.50 51.67N 12 12总计均值162.50 51.67N 12 1212 男均值171.00 66.50N 2 2女均值167.00 57.00N 1 1总计均值169.67 63.33N 3 3总计男均值175.28 65.80N 32 32女均值163.56 52.46N 41 41总计均值168.70 58.31N 73 73ANOVA 表由表同样可得出，各月出生的人身高体重无显著性差异。
计量经济学案例 (2)
案例二：中国国债发行额模型（多元回归，file:b1c4）首先分析中国国债发行额序列的特征。
1980年国债发行额是43.01亿元（占GDP 的1%），2001年国债发行额是4604亿元（占GDP 的4.8%）。
以当年价格计算，21年间（1980-2001）增长了106倍。
平均年增长率是24.9%。
100020003000400050008082848688909294969800DEBT中国当前正处在社会主义市场经济逐步完善，宏观经济平稳运行的阶段。
国债发行总量（DEBT t ，亿元）应该与经济总规模，财政赤字的多少，每年的还本付息能力有关系。
选择3个解释变量，国内生产总值（百亿元），财政赤字额（亿元），年还本付息额（亿元），根据散点图建立中国国债发行额（DEBT t ，亿元）模型如下（数据见表2.1）：DEBTt = β0 +β1GDP t+β2DEF t +β3 REP AY t + u t其中GDP t 表示年国内生产总值（百亿元），DEF t 表示年财政赤字额（亿元），REP AY t 表示年还本付息额（亿元）。
用1980-2000年数据得输出结果如下；变量的相关系数阵：DEBT t = 4.38 +0.34 GDP t +1.00 DEF t +0.88 REP AY t(0.2) (2.1) (26.6) (17.2)R 2 = 0.9986, DW=2.12, T =21, (1980-2000)预测2001年的国债发行额（DEBT t ，亿元）。
DEBT 2001 = 4608.71 预测误差是η =4604460471.4608-= 0.001表2.1obs DEBT DEF GDP REPAY 1980 43.01 68.9 45.178 28.58 1981 121.74 -37.38 48.624 62.89 1982 83.86 17.65 52.947 55.52 1983 79.41 42.57 59.345 42.47 1984 77.34 58.16 71.71 28.9 1985 89.85 -0.57 89.644 39.56 1986 138.25 82.9 102.022 50.17 1987 223.55 62.83 119.625 79.83 1988 270.78 133.97 149.283 76.76 1989 407.97 158.88 169.092 72.37 1990 375.45 146.49 185.479 190.07 1991 461.4 237.14 216.178 246.8 1992 669.68 258.83 266.381 438.57 1993 739.22 293.35 346.344 336.22 1994 1175.25 574.52 467.594 499.36 1995 1549.76 581.52 584.781 882.96 1996 1967.28 529.56 678.846 1355.03 1997 2476.82 582.42 744.626 1918.37 1998 3310.93 922.23 783.452 2352.92 1999 3715.03 1743.59 820.6746 1910.53 2000 4180.1 2491.27 894.422 1579.82 2001 4604 2516.54 959.333 2007.73。
计量经济学 案例
打工前家乡 没有 政府提供的 有 技能培训 缺失 2005年以来 没有 打工所在地 提供的技能 有 培训
1025
33.2
资料来源：城市化进程中的农民工问题课题组《珠江三角洲农民工调查报告》 （中山大学，2006）
变量的选取
• 研究的目的在于考证农民工务工收入增长 因素，由于农民工务工的地点和行业存在 较大的不稳定性，变换工作岗位的时间往 往较短，从本次调查知道，农民工平均更 换工作单位为2.2个，因此，选择了务工的 月收入代表农民工收入增长情况，并进行 对数处理 • 农民工的受教育年限，变换工作单位数， 年龄，性别，务工年限等相关变量。
相关调查数据统计情况
基本特征 性别 男，104人 （54.45%） 务工所需证件（个） 0,9人（4.71%） 1-2,96人， （50.26%） 3-6,83人（43.46%）
分布情况
女，87人 （45.55%） 平均值 --
数据统计情况
基本特征 变动工作（个） 务工年限（年） 1-2,122人 （63.87%） 3-5,60人 （31.41%） 6-8,8人 （4.19%） 9以上，1人 （0.52%） 2.20 1-3,30人 （15.71%） 4-6,44人 （23.56%） 7-9，28人 （14.66%） 10以上，89人 （46.60%） 9.67
一、背景 随着中国工业化和城市化进程的加快， 农村剩余劳动力大量涌入城市，成为农民 工。 据统计，广东全省登记常住半年以上的 流动人口2629万人，广州有超过300万流动 人口，其中绝大多数是农民工。
2008年8月，由国家统计局服务业调查中心启 动的一项针对全国范围内29425名农民工的调查 资料显示：进城务工、经商的农民工平均收入为 966元/月，一半以上的农民工收入在800元/月以 下，只有一成的农民工月收入超过1500元。男性 农民工平均月收入为1068元，女性平均月收入为 777元。 在调查涉及的12个行业中，采矿业农民工平 均月收入最高（1327元），其次是建筑业（1178 元）。 农民工平均每周工作6.29天，平均每天工作 8.93小时。其中，46.90％的农民工每周工作7天。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例
最近进行的一项研究是使用计量经济学模型分析了我国交通拥堵问题。
交通拥堵不仅是城市发展的障碍，还对环境和居民的日常生活造成了很大的影响，因此对其进行研究具有重要的意义。
为了分析交通拥堵对出行时间的影响，我们使用了一个多元回归模型。
我们选择的解释变量包括交通流量、交通设施和经济指标，而被解释变量为行程时间。
我们收集了一年的数据，涵盖了多个城市和交通路段。
通过对数据的分析，我们发现交通流量对行程时间的影响是显著的。
当交通流量增加时，行程时间也相应增加。
这表明交通拥堵对出行时间有负面影响。
同时，我们还发现交通设施的改善可以减少行程时间。
例如，增加道路宽度和改善交叉口信号灯可以提高交通效率，缩短行程时间。
此外，我们还发现城市的经济指标与交通拥堵有关。
城市人口数量、经济发展水平和就业率都与交通流量和行程时间呈正相关关系。
这说明城市的人口和经济增长会导致交通拥堵问题的加剧。
根据我们的研究结果，我们提出了一些建议来缓解交通拥堵问题。
首先，可以采取交通管理措施来减少交通流量。
例如，限制车辆进入市区、完善公共交通和建设停车场等。
其次，应该加强对交通设施的投入，提高交通效率。
这包括改善道路、建设高速公路和提升交叉口的信号灯系统。
最后，还应该积极推
动城市的可持续发展和城市规划，促进经济的均衡发展，避免交通拥堵问题的进一步加剧。
综上所述，我们的计量经济学模型分析了我国交通拥堵问题，并提出了一些缓解措施。
这些研究结果对政府和城市规划者在解决交通拥堵问题上提供了有价值的参考。
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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关于上证综合指数与市盈率及股票成交量的线性回归分析
小组成员
பைடு நூலகம்
组长：李 浩然
•组员：丁 长韬 张涛 张梦川 张 声瑞 何逸 晗 瞿磊
目录
目的与要求
模型设定
估计参数 模型检验
研究的目的和要求
我国证券市场经 历了从总资产规 模小，资本市场 容量小，市场活 力不足，投资者 信心低迷到 2007年的大牛 市，投资者大量 入市，成交量暴 涨，沪指点数直 线上升直逼 3300点。
模型设定
Y表示上证综合指数 X1表示沪市股票成交 量 X2表示沪市平均市 盈率
估计参数
模型检验
• 1.经济意义检验 • 1）沪市股票成交量每 增加0.036698单位，上 证综合指数增加一个 单位； • 2）沪市上市公司平均 市盈率每增加65.86927 单位，上证综合指数 增加一个单位。
• 2.统计检验
• ①由上可知，模型为 ： • Y = 0.036698X1+ 65.86927X2 - 153.8746
• ②对模型进检验： • 1）可决系数0.953583 ，修正的可决系数为 0.940321，说明模型对 样本拟合较好. • 2）F检验， • 当α=0.005时，F（2,7 ）=12.40 • F=71.90344>F（2,7） =12.40，回归方程显著
心得与反思
计量经济学是一门比较有意义的学科， 综合了经济学，统计学，数学的内容， 但是归根结底就是为了经济学服务，让 经济学用数据说话，更有说服力。但是 提出一个有研究意义的课题比较不容易 ，因为在尝试大量模拟之后可能没有太 大突破，所以计量经济学的使用还是有 两面性的。通过我们这一次实践性学习 ，有了不少收获，以后会继续学习用数 据分析经济学问题，继续研究更多有价 值的问题。
自2004年以来， 政府推动了基 础设施建设， 进行了股权分 置改革等一系 列宏观调控措 施，无疑给我 国资本市场注 入巨大活力。
然而2014年下 半年，股市再次 释放重大利好， 重新来到5100 点的高峰，给予 中国资本市场第 二春。
我们小组对于股市有着比较浓厚的兴趣，所以选 择了这样一个问题，到底上证指数受到哪些解释 变量的直接影响，我们在国家统计局网站上收集 了数据，把所有可能的解释变量汇集，但是我们 认为的一些变量可能相关性很强，但是结果竟然 相关性不强，比如说货币供应量，居民储蓄量等 等，都是我们认为相关性强，但是输入到eviews 中做回归分析，就不是很理想。经过大量的尝试 ，确定了以下两个解释变量相关性较强，一是股 票成交量，二是沪市平均的市盈率。接下来，我 们来看看具体的相关性分析。
• 3）t检验 • 当α=0.001时,t（7） =5.408 • X1的系数对应t值为 10.58454，大于t（7） =5.408，说明系数是显 著相关的
• 当α=0.1时，t（7） =1.895 • X2的系数对应t值为 1.928512，大于t（7） =1.895，说明此系数是 显著的。 • 置信区间为90%条件下 ，认为模型符合预期