计量经济学实验报告(范例)
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告实验报告实验课程名称：计量经济学实验案例1：近年来，中国旅游业⼀直保持⾼速发展，旅游业作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作⽤⽇益显现。
中国的旅游业分为国内旅游和⼊境旅游两⼤市场，⼊境旅游外汇收⼊年均增长22.6%，与此同时国内旅游也迅速增长。
改⾰开放20多年来，特别是进⼊90年代后，中国的国内旅游收⼊年均增长14.4%，远⾼于同期GDP 9.76%的增长率。
为了规划中国未来旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国旅游市场发展的主要因素。
解题过程：⾸先，通过Eviews，得出回归模型：Y=-274.377+0.013X2+5.438X3+3.272X4+12.986X5-563.108X6tc=-0.208 t2=1.031 t3=3.940 t4=3.465 t5=3.108 t6=-1.753R^2=0.995 F=173.354 DW=2.311从估计结果来看，模型可能存在多重共线性。
因为在OLS下，R^2^2与F值较⼤，⽽各参数估计量的t检验值较⼩，说明各解释变量对Y的联合线性作⽤显著，但各个解释变量存在共线性从⽽使得它们对Y的独⽴作⽤不能分辨，故t检验不显著。
应⽤Eviews，写下命令：cor X2 X3 X4 X5 X6。
得到相关系数矩阵。
可以从中看出五个经济变量之间两两简单相关系数⼤都在0.80以上，甚⾄有的在0.96以上。
表明模型存在着严重的多重共线性。
从⽽为了消除多重共线性，这⾥采⽤逐步回归法。
第⼀步，⽤每个解释变量分别对被解释变量做简单回归。
得：Y=-3462+0.0842X2 t=8.666 R^2=0.903 F=75Y=-2934+9.052X3 t=13 R^2=0.956 F=173Y=640+11.667X4 t=5.196 R^2=0.771 F=27Y=-2265+34.332X5 t=6.46 R^2=0.839 F=42Y=-10897+2014X6 t=8.749 R^2=0.905 F=77根据R^2统计量的⼤⼩排序，可见重要程度依次为X3, X6, X2, X5, X4。
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)
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)
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范文
计量经济学实验报告范文一：各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均消费支出的数据（单位：元）地区Y X9439.63 6399.27天津7010.06 3538.314293.43 2786.773665.66 2682.573953.1 3256.154773.43 3368.164191.34 3065.444132.29 3117.4410144.62 8844.886561.01 4786.158265.15 6801.63556.27 2754.045467.08 4053.474044.7 2994.494985.34 3621.573851.6 2676.413997.48 30903904.2 3377.385624.04 4202.32 广西3224.05 2747.473791.37 2556.563509.29 2526.73546.69 2747.272373.99 1913.712634.09 2637.182788.2 2217.622644.69 2559.592328.92 2017.212683.78 2446.53180.84 2528.76 新疆3182.97 2350.58二．参数估计：Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 11/11/11 Time: 08:22 Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 179.1916 221.5775 0.808709 0.4253Y 0.719500 0.045700 15.74411 0.0000R-squared 0.895260Mean dependent var3376.309Adjusted R-squared 0.891649S.D. dependent var1499.612S.E. of regression 493.6240Akaike info criterion15.30377Sum squared resid 7066274.Schwarz criterion15.39628Log likelihood -235.2084F-statistic247.8769Durbin-Watson stat 1.461684Prob(F-statistic)0.000000 根据回归结果，则模型估计的结果为：Xˆi=179.1916 + 0.719500 Y i(0.808709 ) (15.74411)R2=0.895260 F= 247.8769三．检验模型的异方差：（一）图形法1）绘制e t2对Yt的散点图即E2对Yt的散点图：2）判断：由此散点图可知残差平方e i2对解释变量Y 的散点图主要分布在图像中的下三角部分，大致可以看出残差平方e i2随着Yi的变动成增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差，但是否确实存在异方差还寻妖进一步的检验。
计量经济学实验报告模板及样例
关于实验报告提交的说明下面8个实验报告每位同学都要交电子稿，全部实验课上完之后两天之内，每位同学建立一个实验报告文件夹，以自己的班级学号姓名命名，压缩之后发我电子邮箱lixiaohui235@实验报告打印稿上交作如下要求：1班单号提交“计量经济学古典线性回归模型实验”、和“计量经济学多重共线性模型实验”两个实验报告；1班双号提交“计量经济学异方差模型实验”和“计量经济学自相关模型实验”两个实验报告；2班单号提交“计量经济学单方程模型综合性实验”实验报告；2班双号提交“计量经济学虚拟变量模型和滞后变量模型实验”实验报告。
实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学南昌航空大学经济管理学院学生实验报告（样例）实验课程名称：计量经济学估计理论模型参数用普通最小二乘法估计，在组窗口：点击Procs→Make Equation，选择估计方法，设定样本区间，图2经济意义和统计检验从经济意义方面检验参数估计值，因为各参数估计值均大于0，与经济理论相符合。
由于此模型含有滞后的内生变量，使DW统计量失效。
运用回归检验法进行检验(也可用杜宾法进行参数估计，得到如下方程：t eˆ=0.927813+0.336571e t-1从以上结果可知，该方程的拟合优度、总体显著性极差，变量的显著性也极差。
说明原模型不存在一阶自相关，同理可检验也不存在二阶以上的自相关。
故原模型不存在自相关。
图6从以上结果可知，变量、方程在显著性水平0.01下均显著，故原模型存在异方差，异方差的形式为。
可采用同方差变换或加权最小二乘法进行修正。
利用判定系数法来检验解释变量之间的共线性，用I t对C t-1进行OLS回归，得到如下结果：可以看出变量显著性和方程的显著性极高，拟合优度也很好，说明变量之间存在共线性。
消除模型的共线性，将原模型变换为：△C t=α1△I t +α2△C t-1+△μt从以上估计结果可以看出，方程总体显著性很好，变量△I t 很显著，但变量△验此方程不存在自相关和异方差，去掉变量△C t-1，即在原理论模型中剔除变量I 为权数，采用加权最小二乘法消除异方差估计模型如下：由以上结果可知，变量、方程均高度显著，但方程存在序列自相关。
计量经济学实验报告(范例)
时
时
即是说，当第一步 时， 个别值置信度95%的预测区间为（5694.81，7415.45）元。当第二步 时， 个别值置信度95%的预测区间为（8757.09，10626.07）元。
在“E ”框中，点击“Forecast”可得预测值及标准误差的图形如图2.14：
图3
实验结果和收获
6032.40
9189.36
6334.64
7614.36
6245.40
6788.52
6958.56
11137.20
7315.32
6822.72
7238.04
6610.80
5944.08
7240.56
8079.12
6330.84
6151.44
6170.52
6067.44
6899.64
1：
图1
从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：
6360.24
5413.08
4598.28
5827.92
6952.44
5278.04
5064.24
5042.52
6104.92
5636.40
12463.92
9337.56
6679.68
5234.35
6051.06
6524.52
6260.16
6100.56
13249.80
8177.64
11715.60
对回归系数的t检验：针对 和 ，由表2.6中还可以看出，估计的回归系数 的标准误差和t值分别为： ， ； 的标准误差和t值分别为： ， 。取 ，查t分布表得自由度为 的临界值 。因为 ，所以不能拒绝 ；因为 ，所以应拒绝 。这表明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。
计量经济学实验报告(多元线性回归 自相关 )
计量经济学实验报告(多元线性回归自相关 )1. 背景计量经济学是一门关于经济现象的定量分析方法研究的学科。
它的发展使得我们可以对经济现象进行更加准确的分析和预测，并对社会发展提供有利的政策建议。
本文通过对多元线性回归模型和自相关模型的实验研究，来讨论模型的建立与评价。
2. 多元线性回归模型在多元线性回归模型中，我们可以通过各个自变量对因变量进行预测和解释。
例如，我们可以通过考虑家庭收入、年龄和教育程度等自变量，来预测某个家庭的消费水平。
多元线性回归模型的一般形式为：$y_i=\beta_0+\beta_1 x_{i1}+\beta_2 x_{i2}+...+\beta_k x_{ik}+\epsilon_i$在建立模型之前，我们需要对因变量和自变量进行观测和测算。
例如，我们可以通过调查一定数量的家庭，获得他们的收入、年龄、教育程度和消费水平等数据。
接下来，我们可以通过多元线性回归模型，对家庭消费水平进行预测和解释。
在实际的研究中，我们需要对多元线性回归模型进行评价。
其中一个重要的评价指标是 $R^2$ 值，它表示自变量对因变量的解释程度。
$R^2$ 值越高，说明多元线性回归模型的拟合程度越好。
3. 自相关模型在多元线性回归模型中，我们假设各个误差项之间相互独立，即不存在自相关性。
但实际上，各个误差项之间可能会互相影响，产生自相关性。
例如，在一个气温预测模型中，过去的温度对当前的温度有所影响，说明当前的误差项和过去的误差项之间存在相关性。
我们可以通过自相关函数来研究误差项之间的相关性。
自相关函数表示当前误差项和过去 $l$ 期的误差项之间的相关性。
其中，$l$ 称为阶数。
自相关函数的一般形式为：$\rho_l={\frac{\sum_{t=l+1}^{T}(y_t-\bar{y})(y_{t-l}-\bar{y})}{\sum_{t=1}^{T}(y_t-\bar{y})^2}}$在自相关模型中，我们通过对误差项进行差分或滞后变量，来消除误差项之间的自相关性。
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
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。
计量经济学实验报告完整版范文
实验
进度
本次共有12个练习，完成12个。
实验
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：在出现多重共线性，异方差性以及自相关问题时，我们应该正确找到方法与之对应，我们在此之前，应该着重强调和理解最小二乘法建立模型时的三个基本假设，与之其一违背，模型讲存在问题。对于多重共线性，书中首先提到的VIF法较为直观，可是当在EVIEWS当中，不能直接计算VIF的值，只能逐一回归，所以上机不适合这种方法，可以从变量的相关系数矩阵来判断是否存在多重共线性。异方差性中，利用White检验，可以利用残差和解释变量来建立辅助模型进行回归，异方差已知时，可以利用WLS加权最小二乘法来解决，缺点在于，确定权数以及后期计算加权的过程比较麻烦。在自相关当中，图示法较为简单，观察到如果存在锯齿形状，则有自相关，在DW检验中，不仅能检验出是否存在自相关，而且可以检验存在正自相关和负自相关，缺点在于，只可以检验一阶自相关。
教师
评语
成绩
辽宁工程技术大学上机实验报告
实验名称
计量经济学多重共线性异方差自相关
院系
工商管理
专业
金融
班级
09-2
姓名
于佳琦
学号
日期
6.15
实验
目的
简述本次实验目的：掌握多元线性回归模型基础上掌握多重共线性模型，异方差模型，自相关模型的估计和检验方法以及处理方法。
计量经济学实验报告一元线性回归模型实验
2013－2014第1学期计量经济学实验报告实验（一）：一元线性回归模型实验学号姓名：专业：国际经济与贸易选课班级：实验日期：2013年12月2日实验地点：K306实验名称：一元线性回归模型实验【教学目标】《计量经济学》是实践性很强的学科，各种模型的估计通过借助计算机能很方便地实现，上机实习操作是《计量经济学》教学过程重要环节。
目的是使学生们能够很好地将书本中的理论应用到实践中，提高学生动手能力，掌握专业计量经济学软件EViews的基本操作与应用。
利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
【实验目的】使学生掌握1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换。
2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测【实验内容】1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换；2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
实验内容以下面1、2题为例进行操作。
1、为了研究深圳地方预算中财政收入与国内生产总值关系，运用以下数据：(1)建立深圳的预算内财政收入对GDP的回归；(2)估计模型的参数，解释斜率系数的意义；(3)对回归结果进行检验；(4)若2002年的国内生产总值为3600亿元，试确定2002年财政收入的预测值和预α=)。
测区间(0.052、在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上，公布有美国各航空公司业绩的统计数据。
航班正点准时到达的正点率和此公司每10万名乘客中投诉1(1)做出上表数据的散点图(2)依据散点图，说明二变量之间存在什么关系？(3)描述投诉率是如何根据航班正点率变化，并求回归方程。
计量经济学实验报告(自相关性)
实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系——自相关性的判定和修正一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。
1、实验目的:练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。
2、实验要求：（1）分析数据，建立适当的计量经济学模型（2）对所建立的模型进行自相关分析（3）对存在自相关性的模型进行调整与修正二、实验报告1、问题提出通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？GDP是一国经济成就的根本反映。
从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP 增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。
必须将GDP与经济形势结合起来考虑。
在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。
本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。
2、指标选择：指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。
3、数据来源：实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示：表1 4、数据处理将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示：图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图经过直观的图形检验，在1970-1987年间，美国的GDP保持持续平稳上升，SPI虽然有些波动，但波动程度不大，和现实经济相符，从图形上我们并没有发现有异常数据的存在。
所以可以保证数据的质量是可以满足此次实验的要求。
计量经济学实验报告
实验异方差性一、实验目的掌握异方差和自相关模型的检验方法与处理方法.二、实验要求1．应用教材第141页案例做异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt 检验与White检验，使用WLS法对异方差进行修正；2．应用教材第171页案例做自相关模型的图形法检验和DW检验，使用科克伦—奥克特迭代法对自相关进行修正。
三、实验原理异方差性检验：图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验、White检验与加权最小二乘法；四、预备知识Goldfeld-Quanadt检验、White检验、加权最小二乘法。
五、实验步骤【案例1】异方差性在现实经济活动中，最小二乘法的基本假定并非都能满足，本案例将讨论随机误差违背基本假定的一个方面——异方差性。
本案例将介绍：异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验；异方差模型的WLS法修正。
1、表中列出了1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入X和销售利润Y的统计资料。
2、参数估计（1）按住ctrl键，同时选中序列X和序列Y，点右键，在所出现的右键菜单中，选择open\as Group弹出一对话框，点击其上的“确定”，可生成并打开一个群对象（图 2.3.1）。
在群对象窗口工具栏中点击view\Graph\Scatter\Simple Scatter, 可得X与Y的简单散点图，可以看出X与Y是带有截距的近似线性关系。
（2）点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入y c x ，点确定即可得到回归结果从图中可以看出，残差平方对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致可以看出残差平方和随的变动呈现增大的趋势。
因此，2^i e 2^i e i X模型有可能存在异方差。
3、检验模型的异方差本例用的是1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入和销售利润，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对每一家百货零售商店的销售会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。
计量经济学实验报告模板加实例
《计量经济学》实验报告实验项目名称：进出口关税实证分析指导教师：姓名：学号：年级专业：左图显示样本自相关函数缓慢下降且呈正弦波形，由Q统计量的伴随概率知，在每一期滞后都是拒绝平稳性假设的。
因此，海关货物进出口序列是非平稳的。
从右图亦可得出相同的结论。
对于Y的检验结果如下图所示：左图显示样本自相关函数缓慢下降且呈正弦波形，由Q统计量的伴随概率知，在每一期滞后都是拒绝平稳性假设的。
因此，海关货物进出口序列是非平稳的。
从右图亦可得出相同的结论。
为了让序列平稳，对原始数据取对数后再进行差分，在Eviews命令框输入：genr xt=log(x)和genr yt=log(y)分别得到序列XT和YT，检验结果如下图：从上图中可以看出，对于处理后的数据是平稳的，即lnXt 和 lnYt都是一阶单整序列。
2. 协整检验（约翰森检验方法）在出现的group之窗口点选View / Graph…会出现Graph Options对话框，在Graph type之General选Basic graph，在Specific选Line & Symbol / Single graph 按确定从上图可以看出，lnXt 和 lnYt具有共同的变化趋势。
下面进行约翰森检验：（1）在group之窗口点选View / Cointegration Test …，会出现CointegrationTest Specification对话框，在Deterministic trend assumption of test选择Summarize all 5 sets of assumptions，按确定后会出现Johansen Cointegration Test Summary，可依此结果选择的设定。
因此，可以选择有截距没有趋势，滞后期为1的设定，继续进行检验。
（2）再按一次View / Cointegration Test，并依前一步骤选择协整检定的设定由Johansen协整检定，不论在Trace test与Max-eigenvalue test其p-value 值均远小于0.05的临界值，因此lnXt 和 lnYt之间存在协整关系。
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。
计量经济学实验报告模板加实例
从上表可知，我们估计的VAR模型是：
lnYt= 0.70 lnYt-1+0.25 lnXt-1-0.09 lnYt-2+0.14 lnXt-2-0.63
lnXt= -0.15 lnYt-1+1.44 lnXt-1+0.13 lnYt-2-0.40lnXt-2-0.03
该模型的稳定性检验如下：
45.9
7
1990
1154.4
159
1951
19.6
6.9
1971
48.4
5
1991
1357
187.3
1952
19.4
4.8
1972
63
5
1992
1655.3
212.8
1953
23.7
5.1
1973
109.8
9
1993
1957
256.5
1954
24.4
4.1
1974
145.7
14
1994
2366.2
4．要求我们正确运用软件，明白软件中给出的数据所代表的意义。能够了解理论、数据与实际之间的相关性。
【实验原理】
1．Eviews8软件使用方法；
2．单位根检验、约翰森检验、VECM模型、格兰杰因果关系分析、脉冲反应和方差分解理论。
【实验内容】
1．创建工作文件，输入数据；
2．利用Eviews检验时间序列数据的平稳性（样本相关图和ADF检验）；
29.2
4.2
1983
436.2
53.9
2003
8509.9
923.1
1964
34.7
4.4
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计量经济学实验报告
专业：
姓名：
学号：
Monthly (月度) Undated or irreqular (未注明日期或不规则的)
在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular ”。
并在“observations ”中输入，样本数量如“31”点击“ok ”出现“Workfile UNTITLED ”工作框。
其中已有变量：“c ”—截距项 “resid ”—剩余项。
在“Objects ”菜单中点击“New Objects”，在“N ew Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK ”出现数据编辑窗口。
若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save ”，在“SaveAs ”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok ”，文件即被保存。
2、输入数据
在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y ”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA ”字样，即可依顺序输入响应的数据。
其他变量的数据也可用类似方法输入。
也可以在EViews 命令框直接键入“data X Y ”(一元时) 或 “data Y 1X 2X … ”(多元时)，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y 、X 下输入数据。
若要对数据存盘，点击 “fire/Save As”，出现“Save As ”对话框，在“Drives ”点所要存的盘，在“Directories ”点存入的路径（文件名），在“Fire Name ”对所存文件命名，或点已存的文件名，再点“ok ”。
若要读取已存盘数据，点击“fire/Open”，在对话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。
3、估计参数
方法一：在EViews 主页界面点击“Quick ”菜单，点击“Estimate Equation ”，出现“Equation specification ”对话框，选OLS 估计，即选击“Least Squares”，键入“Y C X ”，点“ok ”或按回车，即出现如表2那样的回归结果。
表2
在本例中，参数估计的结果为：
^
282.24340.758511i i Y X =+ （287.2649） (0.036928) t=(0.982520) (20.54026)
2
0.935685r = F=421.9023 df=29
方法二：在EViews 命令框中直接键入“LS Y C X ”，按回车，即出现回归结果。
若要显示回归结果的图形，在“Equation ”框中，点击“Resids ”，即出现剩余项（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）的图形，如图2.13所示。
图2
三、模型检验
1、经济意义检验
所估计的参数^
20.758511β=，说明城市居民人均年可支配收入每相差1元，可导致居民消费支出相差0.758511元。
这与经济学中边际消费倾向的意义相符。
2、拟合优度和统计检验
用EViews 得出回归模型参数估计结果的同时，已经给出了用于模型检验的相关数据。
拟合优度的度量：由表2.6中可以看出，本例中可决系数为0.935685，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“城市居民人均年可支配收入”对被解释变量“城市居民人均年消费支出”的绝大部分差异作出了解释。
对回归系数的t 检验：针对
01:0H β=和02:0H β=，由表2.6中还可以看出，估计的回归
系数^
1β的标准误差和t 值分别为：^
1()287.2649SE β=，^
1()0.982520t β=；^
2β的标准误差和t 值分别为：^
2()0.036928SE β=，^
2()20.54026t β=。
取0.05α=，查t 分布表得自由度为
根据表7的数据可计算:
222(1)2042.682(311)i x
x n σ=-=⨯-∑
221()(82707515.026)569
f X X -=-=
222()(124057515.026)23
f X X -=-=取0.05α=,f Y
平均
值置信度95%的预测区间为：
2
^^
22
()1f f i X X Y t n x ασ
-+∑
18270
f X =时
1569985.74
6555.13 2.045413.159331125176492.59⨯⨯
+
6555.13162.10=
212405
f X =时
123911845.729691.58 2.045413.159331125176492.59⨯⨯
+
9691.58499.25= 即是说，当18270
f X =元时，
1
f Y 平均值置信度95%的预测区间为（6393.03，6717.23）元。
当
212405f X =元时，
2
f Y 平均值置信度95%的预测区间为（9292.33，10090.83）元。
f
Y 个别值置信度95%的预测区间为：
2
^
^
22
()
11f f
i X X Y t n x ασ-++
∑
18270
f X =时
1569985.74
6555.13 2.045413.1593131125176492.59⨯⨯+
+
6555.13860.32=
212405
f X =时
123911845.729691.58 2.045413.1593131125176492.59⨯⨯+
+
9691.58934.49=
即是说，当第一步
18270
f X =时，
1
f Y 个别值置信度95%的预测区间为（5694.81，7415.45）
元。
当第二步
212405
f X 时，
2
f Y 个别值置信度95%的预测区间为（8757.09，10626.07）元。
在“E quation ”框中，点击“Forecast ”可得预测值及标准误差的图形如图2.14：
图3
实验结果和收获
1． 学会OLS 方法的估计过程 2． 掌握了模型的估计和检验方法
3． 深入了解了消费函数的计量结果，扩大了思路。