计量经济学上机指导
计量上级操作复习要点

模型 3、加权最小二乘法 在 Object—new object –equation 窗口下输入 ycx option 对话框中点 weighted LS,在 weighted 中输入“ 1/X ”或者“1/X^2”或者”1/sqr(x)” 比较三个结果哪一个效果最好,则回归结果可选为修正后的回归结果。 五、自相关的检验与修正 检验方法: 1、图示法 (1)作回归 ls y c x (2)作残差和残差滞后一期的散点图 scat resid resid(-1) (3)按时间顺序绘制残差图:双击 resid 序列,点击 views—graph—dot plot 2、D-W 检验法 ls y c x 后直接根据 dw 的值判断 3、Q 统计量检验 Ls y c x 后点击 view—residual diagnostics—correlogram—Q—statistics,查看 p 值检验,拒绝 原假设则存在自相关。 4、高阶自相关检验 Ls y c x 后点击 view—residual diagnostics—serial correlation LM Test,查看 p 值检验,拒绝原 假设则存在自相关。 修正方法: 1、科克伦-奥克特迭代法 (1) ls y c x ar(1) 直接得到估计结果 (2)DW 检验,不存在自相关上述结果即为最终估计结果 2、广义差分法 (1)求ρ 值 ls resid resid(-1) (2)对原模型进行广义差分,得到广义差分模型:(假设求得ρ =0.4960)
可直接得到回归结果。 三、多重共线性的检验和修正 检验方法: 1、直观判断法:OLS 后,根据相应的 T 检验值,F 检验值,系数前面的符号是否与经济意义 相符来判断。 2、相关系数法:命令为 cor x1 x2 x3 x4。 3、方差扩大因子法: ls x1 c x2 x3 x4 后保存结果为 eq01 scalar vifx1=1/(1-eq01.@r2) 双击 vifx1 序列即可得到方差因子。 注意:用每种方法判断出多重共线性时,要用文字进行说明,不能只放一张截图,要对图的 内容进行说明。 修正方法:逐步回归法 1、一步一步操作: (1)分别作 Y 对 X1 X2 X3 X4 的一元回归 ls y c x1 记下 R2 值 ls y c x2 记下 R2 值 ls y c x3 记下 R2 值 ls y c x4 记下 R2 值 (2)选出 R2 值最大的作为基础,依次加入其他变量回归,比如以 x3 为基础 ls y c x3 x1 判断 R2 值有没有提高,解释变量是否通过显著性检验 ls y c x3 x2 判断 R2 值有没有提高,解释变量是否通过显著性检验 ls y c x3 x4 判断 R2 值有没有提高,解释变量是否通过显著性检验 (3)保留 R2 改进最大,同时不影响解释变量显著性的变量,再依次加入其他变量做回归, 比如留下 X2。 ls y c x3 x2 x1 ls y c x3 x2 x4 依然通过上面的方法判断,最后留下 R2 最好且不影响显著性的变量。 2、利用 Eviews 一步到位: Object—new object—method 选择---step ls (1)在上面的对话框里输入 y c (2)在下面的对话框里输入解释变量(x1,x2,x3,x4) 点击 option 可以选择设置参数:选择 Stepwise
计量经济学上机操作步骤

上机操作步骤:1、样本回归模型:data y x ls y c x2、Goldfeld-Quandt 法:Sort x (假设有60 个样本,去掉中间16个,则样本应是以下)Smpl 1 22Ls y c xRss1=Smpl 39 60Ls y c xRss2=F=rss2/rss1= >F 0.05(22,22) ≈2.05模型存在异方差。
3、White 方法检验模型:(解释变量只有x,就用no cross ,若是有x2 x3 x4等多个解释变量,就用cross )Smpl 1 60Ls y c x在方程窗口点View/residual/white ………nR 2= ,> 205.0χ(2)=5.99,或P=0.0044 (n 是样本个数,R^2是可决系数) 4、加权最小二乘法(WLS )法:ls y c xgenr w1=1/resid^2(建议采用此权重变量,也可以使用其他权重变量)ls(w=w1) y c x5、使用互相关分析命令,初步判断滞后期的长度:cross y x6、阿尔蒙法建立分布滞后模型:ls y c pdl(x,s,m) (s 代表滞后期长度,m 一般取2或者3.)7、模型的短期乘数就是x 的系数。
8、DW 检验法:DW=2,ρ=0,DW=0,一阶高度正相关,DW=4,一阶高度负相关。
dl DW ≤≤0,一阶正相关,44≤≤-DW dl ,一阶负相关。
9、BG 检验法:在方程窗口点击VIEW/RESIDUIAL TEST/ SERIAL CORRELATION LM TEST10、广义差分法:ident residls y c x ar(1)11、虚拟变量模型:(从1985-1998,1996为分界线)smpl 1985 1995genr d1 = 0smpl 1996 1998genr d1 = 1data d1genr xd = x*d1smpl 1985 1998ls y c x d1 xd12、多重共线性:1、简单相关系数检验COR X1 X2 X3 X42、某一解释变量(如X1)的VIFLS X1 C X2 X3 X4 VIF=1/(1-R2)3、某一解释变量(如X1)的TOL:TOL=1/VIF=1-R24、采用逐步回归法建立最终方程13、Glejser检验 (假定h=1时)Ls y c xGenr e1=abs(resid)Ls e1 c xF= ,或P=14、Park检验Ls y c xGenr lne2=log(resid^2)Genr lnx=log(x)Ls lne2 c lnxF= , 或P=15、偏相关系数检验LS Y C XIDENT RESID16:非线性回归模型1、可线性化(重点掌握)如:LNY=a + bLNX则 LS LOG(Y) C LOG(X)以及多项式模型、指数模型、幂函数等。
计量经济学上机操作过程详解

上机操作步骤详解及分析假设检验部分类型一:会利用软件处理σ2已知关于μ的假设检验以及σ2未知关于μ的假设检验【例一】某车间用一台包装机包装葡萄糖。
袋装糖的净重量是一个随机变量,它服从正态分布。
当机器正常运行时,其均值为0.5KG ,标准差为0.015KG 。
某日开工后为检验及其运转是否正常,随机的抽取了它所包装的糖9袋,称得净重为(KG ):0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512问:机器运转是否正常?(假设样本方差不变) 仍然为上题,但如果方差未知的情况下呢?因为是研究型假设故0H :u=0.5 1H :u<>0.5第一步:将数据移入第二步:关闭后再次把数据打开,按如下路径打开下一个对话框第三步:根据已知的均值和标准差输入下列对话框(注意:是标准差,如果题目告诉的是方差,则还要进一步转化成为标准差)第四步:点击OK后,得到如下结果,并分析该题的方差已知,故看Z-statistic的P值,因为0.0248<a/2=0.025,故拒绝原假设,结论为:在5%的显著性水平下,该机器运转不正常若该题的方差未知,则看t-statistic的P值,结论依然是:在5%的显著性水平下,该机器运转不正常类型二:会利用软件处理来自两个正态总体均值的假设检验:等方差和异方差【例2】用两种方法(A、B)测定冰从-0.72摄氏度变为0摄氏度的比热。
测得下列数据:两个样本独立且来自与方差相等的两个正态总体方法A 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.0380.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02方法B 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.9579.971、两种方法是否具有显著性差异2、A方法是否比B方法测得的比热要大?解析:该题属于双样本的等方差检验,故在EXCEL背景下操作第一小问:第一步:移入数据,将原本的两行数据,分别调整为一行第二步:EXCEL的调试,“工具”——“加载宏”后选择如下选项:第三步:点击“工具”——“数据分析”——“t检验-双样本等方差检验”第四步:输入相应的数据第五步:分析相应结果解析:第一小问只需判断是否有显著性差异,也就是说只需要判断A U 与B U 是否相等,属于双侧检验,在统一用P(T<=t) 单尾分析的时候,与的是a/2比较0H :AU-B U =0 1H :A U -B U <>0如上图结果所示,P(T<=t) 单尾=0.001276<a/2=0.025,所以拒绝原假设,也就是说在5%的显著性水平下,方法A 和方法B 具有显著性差异第二小问:解析:第二小问不同于第一小问,判断的是A 与B 的大小,是研究型假设检验, 将认为研究结果是无效的说法或理论作为原假设H00H :AU<=B U 1H :A U >B U因为是单侧检验,故与a 相比,因为P(T<=t) 单尾=0.001276<a=0.05,所以拒绝原假设,结论是在5%的显著性水平下,A 方法测得的比热比B 方法的大【例3】下表给出两位文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的单字的比例 马克吐温0.225 0.262 0.217 0.240 0.2300.229 0.235 0.217 斯诺特格拉斯0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.2200.201两组数据均来自正态总体,且方差相等。
计量经济学上机实验手册
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计量经济学上机实验手册标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]实验三异方差性实验目的:在理解异方差性概念和异方差对OLS回归结果影响的基础上,掌握进行异方差检验和处理的方法。
熟练掌握和运用Eviews软件的图示检验、G-Q检验、怀特(White)检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。
实验内容:书P116例4.1.4:中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外,还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响,建立双对数模型:其中,Y表示农村家庭人均消费支出,X1表示从事农业经营的纯收入,X2表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
注:从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算,其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源:《中国农村住户调查年鉴(2007)》、《中国统计年鉴(2007)》。
实验步骤:一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是:同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y从散点图可看出,农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。
②Scat X2 Y从散点图可看出,农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。
2.数据取对数处理Genr LY=LOG(Y)Genr LX1=LOG(X1)Genr LX2=LOG(X2)三、模型OLS参数估计与统计检验LS LY C LX1 LX2得到模型OLS参数估计和统计检验结果:Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresSample: 1 31LX1Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic【注意:在学术文献中一般以这种形式给出回归方程的输出结果,而不是把上面的软件输出结果直接粘贴到文章中】可决系数,调整可决系数,显示模型拟合程度较高;同时,F 检验统计量,在5%的显着性水平下通过方程总体显着性检验。
计量经济学上机报告
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计量经济学上机报告计量经济学上机报告一、实验目的练习多元回归模型建模过程;了解回归系数经济学含义;了解三大统计检验过程及进行简单判断;进行非线性估计二、实验内容第三章 3.3 3.5 3.6三、实验结果(注意:回归结果请按报告形式书写,数字保留4位小数)3.3(1)因此,家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数的多元线性回归函数为: Y=-50.0164+0.0865X+52.3703Tt=(-0.0112) (2.9442) (10.0670)9512.02=R 9448.02=R 2974.146=F经济意义:在其他变量不变的情况下,家庭月收入每增加一元,家庭书刊消费增加0.0865元;同样,户主受教育年数每增加一年,家庭书刊消费增加53.3703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)(3)残差E1对残差E2的无截距项的回归由上图可得模型的估计结果为:E1 = -6.3351 + 0.0864*E2估计参数:0865.02=α(4)2β是表示家庭月平均收入X 对家庭书刊消费Y 的影响参数,2α则是残差1E 与2E 的无截距项的回归参数。
1E 是由Y 对户主受教育年数T 的一元回归得到,2E 是由X 对T 的一元回归得到。
两者性质一样,结果一样。
即22αβ=。
3.5(1)由题知:回归模型估计结果的样本容量n=20,ESS 的平方和SS=377067.19,ESS 与RSS 的自由度分别为2和17。
(2)此模型的可决系数4447.019.84796219.3770672≈==TSS ESS R 修正的可决系数()()4139.022********.01111122≈----=----=k n n R R (3)对于原假设:021==ββ,给定显著性水平05.0=α,在F 表中查出临界值: ()59.317,205.0=F构建F 统计量:()59.317,28063.6122000.470895219.377067105.0=>≈--=--=F k n RSS k ESS F 所以拒绝原假设:021==ββ,说明回归方程是显著的即列入模型的解释变量“价格X2”和“消费者收入X3”联合起来对解释变量“某商品的需求量Y ”有显著影响。
计量经济学上机实验指导书
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得到估计结果之后,就可以根据输出统计 量中表现出的特性,对模型进行检验和合 适的修正。 得到满意结果后,可以使用模型进行预测。
第二节:一元线性回归模型的预 测
要对一元线性模型进行预测,需要在已知解释 变量值的条件下进行。要得到解释变量值的方 法有很多,练习时大多是已知的。在实际分析 问题时,方法之一是对时间T进行回归,再趋势 外推得到解释变量的值,即利用时间序列外推 预测。下面仍以前面的例子输入时间变量T,从 1981到2001年分别赋值1到21,建立时间序 列模型(略去随机项) GDP=a+Bt
* * 0
* t
ut
第五讲 多重共线性
1.多重共线性的检测--简单相关系数法 命令:cor x1 x2 x3 x4 解释变量两两之间都
有非常高的线性相关, 可以判断模型中存在 多重共线性
2.多重共线性的修正--逐步回归法 用Y分别对X1,X2,X3,X4作回归,得 Y对X1作回归:
Y对X2作回归:
点击ok, 完成最后 一步
最后结果和命令方式完全相同
第四讲 自相关
自相关的检验与修正一般包括如下步骤: 1.对原模型做回归得到残差。 2.描绘残差项与其滞后项的散点图,看是否 存在自相关。 3.利用回归结果中得Durbin-Watson统计量 判断模型是否存在自相关。 4.利用Durbin两步法对自相关做修正。 (数据来自课本87表5-1)
Weekly数据格式的解释
起始和终止日期都是一个日期。 它们必须是不同星期中的同一天,否则会 报错。 一个星期中的任何一天都可以作为一周的 起始日期。
第二讲 一元线性回归模 型
第一节:一元线性回归模型的估计
示例一: 一元线性模型的OLS估计
《计量经济学》实验指导书
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XX实验指导书《计量经济学》编写人:XX实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】通过上机试验,了解EViews软件特点、工作窗口的组成、充分掌握EViews软件的基本操作、熟悉数据处理、统计分析(图形分析)【实验内容】EViews是专门用于从事数据分析、回归分析和预测的工具,使用EViews可以迅速从数据中找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。
最小二乘估计是估计变量间线形关系中相互作用与影响的有效方法,在数据分析中有很重要的作用。
本次试验内容包括:进行EViews的一些基本操作来熟悉这个软件。
实验内容以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位:亿元资料来源:《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、数据的输入、编辑与序列生成㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后,进入EViews主窗口。
在主菜单上依次点击File/New/Workfile,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框,由用户选择数据的时间频率(frequency)、起始期和终止期。
其中, Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual(年度),再分别点击起始期栏(Start date)和终止期栏(End date),输入相应的日前1985和1998。
然后点击OK按钮,将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
工作文件窗口是EViews的子窗口,工作文件一开始其中就包含了两个对象,一个是系数向量C (保存估计系数用),另一个是残差序列RESID(实际值与拟合值之差)。
⒉命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令,也可以建立工作文件。
命令格式为:CREATE 时间频率类型起始期终止期则以上菜单方式过程可写为:CREATE A 1985 1998㈡输入Y、X的数据⒈DATA命令方式在EViews软件的命令窗口键入DATA命令,命令格式为:DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>本例中可在命令窗口键入如下命令:DATA Y X将显示一个数组窗口,此时可以按全屏幕编辑方式输入每个变量的统计资料。
计量经济学上机报告

计量经济学上机报告一、模型设定1.被解释变量:Y●经济含义:医药行业工业总产值。
●指标:选用总量指标,即按当年价格计算的全国各个省市医药行业的工业总产值。
数据来源:《中国工业经济统计年鉴2001》。
●单位:亿元。
2.影响因素根据CD产生函数,影响医药行业工业总产值的主要因素包括从业人员和资产。
在该模型中,从业人员选用总量指标;而资产则选用固定资产,因为对于医药行业而言,固定投入是总资产中最为重要的部分。
因此,模型最终选用如下解释变量●X2:从业人员●X3:固定资产●需要注意的是,固定资产有不同的指标,固定资产原价指按最初购买资产时的价格计算的固定资产值;而固定资产净值则是消除折旧之后的固定资产值。
具体选用的是固定资产净值作为解释变量。
3.数学形式Y=A Xα2Xβ3еεLnY=lnA+αlnX2+βlnX3+ε以下分析结果是将各个解释变量取对数之后的结果。
二、统计分析结果三、经济分析样本回归超平面:lnY=1.394+0.329ln X2+0.706lnX3lnA=1.394,所以A=4.031。
α=-0.329:即劳动力对工业总产值的弹性为0.329。
β=0.706:即固定资产净值对工业总产值的弹性为0.706。
所有的参数均通过T检验,而且α+β≈1。
因此,可以认为α和β是显著的,并且两者的关系也基本满足CD生产函数。
附录1.原始数据注:工业总产值按现行价格计算,单位:亿元。
从业人员:指全部从业人员年平均人数,单位:万人。
固定资产原值和净值,单位:亿元。
资料来源:根据《中国工业经济统计年鉴2001》整理2.散点图3.拟合图4.残差图。
计量经济学(课程)上机实验指导书
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计量经济学(课程)上机实验指导书实验一 : Eviews软件基本操作和一元回归模型1、实验目的:1)、了解Eviews软件的特点;2)、掌握Eviews软件的启动与退出;3)、了解Eviews软件工作窗口的组成4)、掌握Eviews软件的基本操作和使用范围。
2、实验内容:1)练习Eviews软件的基本操作;2)学会利用Eviews软件的五大工具即工作文件、序列、数组、图形和方程进行经济计量分析;3以我国税收预测模型为例,建立工作文件;输入数据;图形分析;估计线性回归模型;模型比较,根据判定系数、残差图等进行综合分析。
3、预习要求及参考书目1)潘省初:《计量经济学》,中国人民大学出版社,。
2)赵卫亚:《计量经济学教程》,上海财经大学出版社,。
3)M.伍徳里奇:《计量经济学导论》,中国人民大学出版社,4、实验步骤:1)启动Eviews软件,熟悉Eviews软件的工作窗口;2)根据窗口文件提示,输入我国税收数据(见参考书2)P311);3)进行数据处理和分析;4)总结Eviews软件中的简单函数、描述统计函数和回归统计函数的使用方法和程序。
5、实验报告要求:按规定内容完成。
实验二 :Eviews的应用-多元回归分析1、实验目的:1)、重点掌握Eviews软件的多元回归分析方法;2)利用Eviews软件对回归结果进行验证。
2、实验内容:1)练习Eviews软件的基本操作程序和和各种命令文件代码;2)建立我国国有独立核算工业企业生存函数,然后建立多元线性回归模型;比较、选择最佳模型。
3)对相关数据数据进行回归分析和结果检验。
3、预习要求及参考书目1)潘省初:《计量经济学》,中国人民大学出版社,。
2)赵卫亚:《计量经济学教程》,上海财经大学出版社,。
3)M.伍徳里奇:《计量经济学导论》,中国人民大学出版社,4、实验步骤:1)在Windows窗口下启动Eviews软件;2)建立我国国有独立核算工业企业生存函数,然后建立多元线性回归模型;比较、选择最佳模型。
《计量经济学》上机实践

第三节 建立与应用计量经济 模型的主要步骤
一、根据经济理论建立计量经济模 型
二、样本数据的收集 三、估计参数 四、模型的检验 五、计量经济模型的应用
一、根据经济理论建立 计量经济模型
设定一个合理的计量经济模型,应当注 意以下几个方面:
(一)要有科学的理论依据 (二)模型要选择适当的数学形式 (三)方程中的变量要具有可观测性
数学知识(函数性质等)对计量建模的 作用。
计量经济学不是数学,是经济学。
计量经济学的内容体系
(一)从内容角度,可以将计量经济 学划分为理论计量经济学和应用计 量经济学。
(二)从学科角度,可以将计量经济 学划分为广义计量经济学与狭义计 量经济学。
计量经济学在经济学科中的地位
省略
第二节 计量经济学的基本概念
《计量经济学》上机实践
1、介绍EViews软件的基本情况和操作使用说明 2、使用EViews的基本概念,并学会数据的输入等 3、利用EViews对一元回归模型进行计算操作 4、利用EViews对多元回归模型案例进行计算操 5、利用EViews检验模型的异方差性 6、利用EViews检验模型的自相关性 7、利用EViews检验模型的多重共线性 8、利用EViews对联立方程模型进行计算 9、上机考试
本章总结
重要的知识点:
1.1933年《计量经济学》会刊的出版,标志着 计量经济学作为一个独立的学科正式诞生。
2.什么计量经济学? 3.计量经济学的学科性质与其他学科的关系 4.计量经济学的学科体系 5.计量经济学的基本概念:变量、数据、参数
及其估计准则、计量经济模型 6.建立与应用计量经济学模型的主要步骤
通过P180案例分析,掌握以下内容: 1.异方差的图示检验法 2.G-Q检验法 3.怀特检验法 4.戈里瑟检验和帕克检验法 5.WLS估计法 6.对数变换法
修正版-计量经济学上机实验

实验一EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象,掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、运行Eviews;二、数据的输入、编辑与序列生成;三、图形分析与描述统计分析;四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
资料来源:《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后,在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令:DATA Y X3生成log(Y)、log(X)、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可:GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组,在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口,从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats,则会显示变量的描述统计量;数组窗口,从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples,就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量,并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】表1列出了我国1985-1998年间税收收入Y和国内生产总值(GDP)x的时间序列数据,请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
计量经济学上机实验

计量经济学上机实验西安郵電大学《计量经济学》课内上机实验报告书系部名称:经济与管理学院学生姓名:专业名称:班级:时间:2011-2012(2)1、教材P54 11题2、教材P91 10、11题3、教材p135 7、8题11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值(GDP)的统计资料。
单位:亿元年份Y GDP 年份Y GDP 1978 1132.26 3624.1 1990 2937.10 18547.9 1979 1146.38 4038.2 1991 3149.48 21617.8 1980 1159.93 4517.8 1992 3483.37 26638.1 1981 1175.79 4862.4 1993 4348.95 34634.4 1982 1212.33 5294.7 1994 5218.10 46759.4 1983 1366.95 5934.5 1995 6242.20 58478.1 1984 1642.86 7171.0 1996 7407.99 67884.6 1985 2004.82 8964.4 1997 8651.14 74462.6 1986 2122.01 10202.2 1998 9875.95 78345.2 1987 2199.35 11962.5 1999 11444.08 82067.5 1988 2357.24 14928.3 2000 13395.23 89403.6 1989 2664.90 16909.2 要求,以手工和运用EViews软件(或其他软件):(1)作出散点图,建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型,并解释斜率的经济意义;(2)对所建立的回归模型进行检验;(3)若2001年中国国内生产总值为105709亿元,求财政收入的预测值及预测区间。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/12/11 Time: 11:26Sample: 1978 2000Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 556.6477 220.8943 2.519973 0.0199X 0.119807 0.005273 22.72298 0.0000 R-squared 0.960918 Mean dependent var 4188.627 Adjusted R-squared 0.959057 S.D. dependent var 3613.700 S.E. of regression 731.2086 Akaike info criterion16.11022Sum squared resid 11227988 Schwarz criterion 16.20895 Log likelihood -183.2675 F-statistic 516.3338 Durbin-Watson stat 0.347372 Prob(F-statistic) 0.000000020000400006000080000100000788082848688909294969800Y X1.通过已知数据得到上面得散点图,财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程: ?i=556.6477 + 0.119807Xi(220.8943)(0.005273) t=(2.519973) (22.72298)r 2=0.960918 F=516.3338 ?σ=731.2086 估计的解释变量的系数为0.119807,说明国内生产总值每增加一元,财政收入将增加0.119807元,符合经济理论。
《计量经济学》上机实验参考答案
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《计量经济学》上机实验参考答案实验一:线性回归模型的估计、检验和预测(3 课时)实验设备:个人计算机,计量经济学软件Eviews,外围设备如U 盘。
实验目的:(1)熟悉Eviews 软件基本使用功能;(2)掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法;正态性检验;(3)掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法;(4)掌握多元非线性回归模型的估计方法;(5)掌握模型参数的线性约束检验与参数的稳定性检验。
实验方法与原理:Eviews 软件使用,普通最小二乘法(OLS),拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。
实验要求:(1)熟悉和掌握描述统计和线性回归分析;(2)选择方程进行一元线性回归;(3)选择方程进行多元线性回归;(4)进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验;(5)掌握被解释变量的点预测和区间预测;(6)估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。
实验内容与数据1(第2 章思考与练习:三、简答、分析与计算题第12 小题):12. 表1 数据是从某个行业的5 个不同的工厂收集的,请回答以下问题:ˆˆˆˆ(1)估计这个行业的线性总成本函数:yˆt= b0 + b1 x t ;(2)b0 和b1 的经济含义是什么?;(3)估计产量为10 时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据参考答案:(1)总成本函数(标准格式):yˆt = 26.27679 + 4.25899xts = (3.211966) (0.367954)t = (8.180904) (11.57462)R 2 = 0.978098 S.E = 2.462819 DW =1.404274 F =133.9719ˆˆ(2) b0 =26.27679 为固定成本,即产量为0 时的成本;b1 =4.25899 为边际成本,即产量每增加1 单位时,总成本增加了4.25899 单位。
《计量经济学》上机指导手册
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《计量经济学》上机指导手册中国农业大学经济管理学院农业经济系编写人:杨**2007 年 3 月制指导手册填写说明1、本模板旨在为部分有上机实验的教师提供一个参考样本。
2、表格各部分可自动加行、加页。
3、上机操作流程尽量详细具体,可将一些操作流程图和具体页面加在此处。
4、若本模板中的项目在实验中未涉及或实验中的项目在本模板中未涉及,可自行删除或增添。
5、实验时间部分,请填写每次实验的具体时间。
6、本模板只做了一次上机实验的样式,如上机次数较多,请自行增加,如:实验一、实验二……,依次类推。
7、若实验中有程序设计(如管理信息系统课程),如有已做好的源程序,且经过编译,需要学生按照程序功能完成程序的,可在备注中说明(如程序名称等相关信息);如有其它需说明的情况,也请在备注中说明。
8、实验准备部分,请填写完成本次实验所需的相关知识基础。
8、每个表格中输入的内容请用宋体五号字,行间距为18磅,段后0.5行;若遇特殊情况,如表格跨页断行、图片放置等问题,可自行调整。
9、感谢各位老师的合作。
上机实验(一)EViews 软件基本操作和基本统计分析【实验目的】1、掌握如何建立工作文件、常用命令及相应的菜单操作。
2、能够熟练应用计量经济学软件Eviews进行数据相关、回归和预测分析。
【实验要求】根据你学过的经济理论(如消费函数\投资函数\生产函数)和你所感兴趣的经济问题,设计一个一元线性回归经济模型。
从有关的统计资料(如中国经济统计年鉴)中查到变量的数据。
然后,用这些数据对你设定的模型作回归分析,并解释你得到的回归分析结果。
【实验准备】1、实验之前复习相关的课堂理论学习;2、准备建立一元线性回归模型的宏观经济数据;3、熟悉课堂学习过的EViews操作命令。
【实验内容】1、EViews如何安装?2、如何创建EViews工作文件?3、打开、编辑、调用序列、由已有的序列生成新序列。
4、如何对序列进行描述统计和相关关系观察?5、如何进行回归分析?6、如何进行预测?【上机操作流程】1、如何安装EViews?2、如何创建工作文件(workfile)?(1)点击File / New / Workfile,进入工作文件定义对话框;(2)在工作文件定义对话框选择数据频率(季度、月度、周、天、非日期),输入数据年度:1980 2004;季度:1980:1 2004:4;月度:1980:01 2004:12;周和天:12:31:2002 (月日年);非日期:1 100(3)保存新建立的工作文件:file / save (save as)(4) 调用建立的工作文件:file / open / workfile(5) 调整工作文件的时间范围:点击procs / change workfile range, 输入新的时间范围。
计量经济学stata上机教程
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计量经济学stata上机教程2021计量经济学上机教程1Stata操作基础主要内容:1. Stata的特点与功能2. Stata的界面管理3. Stata的命令语法4. 数据处理5. 统计描述、制图与输出结果6. log文档与do文档7. 常用函数8. Stata的帮助系统与学习资源 9. 课后练习1. Stata的特点与功能? 将统计功能与计量分析完整地结合起来。
不仅可以实现诸多统计分析方法,比如描述统计、假设检验、方差分析、主成分分析等,而且可以实现多种计量经济模型的估计和检验,包括经典单方程回归模型、方程组模型、微观数据模型(离散选择模型、计数模型、截断模型、归并模型等)、时间序列数据模型(ARMA、VAR、GARCH等)以及面板数据分析。
? 强大的数据处理功能。
? 精致的作图功能。
? 丰富的网络资源。
Stata 12有各种版本,其中尤以SE(特殊版)最为常用。
用户可以在命令栏中输入about1命令查看所安装的版本信息。
不同的版本对于样本容量、变量个数、矩阵阶数等有着不同的限制,用户可以通过以下命令了解和改变这些设定:memory set memory 10m set matsize 250 set maxvar 2500 help limits 显示目前存储空间设定存储空间的大小设定最大矩阵阶数设定最大变量数(最小设定为2048)显示Stata的各种极限query memory 查看目前实际设定的存储空间2. Stata的界面管理? 首次打开Stata,将会出现一个询问是否进行更新的对话框。
用户可根据需要进行选择。
一般而言,更新与否不会影响基本功能的实现。
如果需要进行官方最新命令或内容的更新,可在command窗口输入update all;更新完成后需要输入update swap,才能确保以新文件覆盖旧文件。
在Stata 12版中,则不需要输入update swap。
? 主菜单介绍主菜单一般包括上述8个下拉式菜单。
计量经济学stata上机教程
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计量经济学stata上机教程2014计量经济学上机教程1Stata操作基础主要内容:1. Stata的特点与功能2. Stata的界面管理3. Stata的命令语法4. 数据处理5. 统计描述、制图与输出结果6. log文档与do文档7. 常用函数8. Stata的帮助系统与学习资源9. 课后练习1. Stata的特点与功能, 将统计功能与计量分析完整地结合起来。
不仅可以实现诸多统计分析方法,比如描述统计、假设检验、方差分析、主成分分析等,而且可以实现多种计量经济模型的估计和检验,包括经典单方程回归模型、方程组模型、微观数据模型(离散选择模型、计数模型、截断模型、归并模型等)、时间序列数据模型(ARMA、VAR、GARCH等)以及面板数据分析。
, 强大的数据处理功能。
, 精致的作图功能。
, 丰富的网络资源。
Stata 12有各种版本,其中尤以SE(特殊版)最为常用。
用户可以在命令栏中输入about命令查看所安装的版本信息。
2--per ml sodium hydroxide [c (NaOH) =1.000 mol/L] potassium hydrogen phthalate standard solution of quality g. ... After dilution to 1000mL. 1.1.2 0.000 35mol/L iodine solution: dissolve 20 g of potassium iodide in Cheng You (30~40) 500mL mL water bottle; 5mL iodine stock solution, and then diluted to scale and mix. This solution every other day to prepare. 1.1.3 acetate buffer (PH5.3): dissolve 87g sodium acetate (CH3COONa • 3H2O) 400mL water and 10.5mL in glacial acetic acid is dissolved in a small amount of water. volume and then mixing the two together and add water to 500mL, using regulation to PH5.3. 1.1.40.5mol/L sodium chloride: 14.5 g of sodium chloride dissolved in boiled water, and constant volume to 500mL. 1.1.5 soluble starch: pure before use should determine its value. Accurate said take amount starch (equivalent to dry state 1g) Yu 250mL high type beaker in the, added80~90mL distilled water, Yu asbestos online in constantly mixing Xia quickly heating to boiling, then with fire keep micro-boiling 3min, stamped and cooling to at room temperature, transfer to 100mL capacity bottle in the, into 40 ? water bath in the makes solution reached this temperature, and in 40 ? Shi with distilled water (40 ?) set capacity, this starch solution placed 40 ? thermostat water bath in the for determination samples with. 1.2 the instrument a) constant temperaturewater bath: (40+-0.2) 0C. B) spectrophotometer. 1.3 procedures 1.3.1 preparation of samples: weighing 50mL 10G sample不同的版本对于样本容量、变量个数、矩阵阶数等有着不同的限制,用户可以通过以下命令了解和改变这些设定:memory 显示目前存储空间query memory 查看目前实际设定的存储空间set memory 10m 设定存储空间的大小set matsize 250 设定最大矩阵阶数set maxvar 2500 设定最大变量数(最小设定为2048)help limits 显示Stata的各种极限 2. Stata的界面管理, 首次打开Stata,将会出现一个询问是否进行更新的对话框。
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《计量经济学》上机指导手册统计学院数量经济教研室2004年3月《计量经济学》作为经济学专业的核心课程之一,在我校已开设多年。
多年的教学实践活动中,我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、加强具体操作等方面有着重要的作用,我们也在过去的教学活动中采用了多种版本的计量经济学软件,包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。
从1998年以来,在我们的《计量经济学》教学活动中,Eviews逐渐成为了计量经济学本科教学的基本使用软件。
实践证明,Eviews在辅助教学、科研等方面具有自身的特色和优良的性能。
为此,统计学院数量经济教研室组织人员编写了这本上机指导手册,目的在于加强对西南财经大学重点课程《计量经济学》的建设,完善《计量经济学》的课程体系,为同学们提供更好的教学服务产品。
本手册的基本框架是由两部分组成:一部分为Eviews的基本操作,主要介绍Eviews的基本功能和基本操作;另一部分则是配合我们所编写的《计量经济学》教材,按照教材的体系和教学大纲的要求,对若干《计量经济学》知识的重点、难点和基本点、对一些具体的案例、练习等进行了具体的上机示范说明,以达到帮助同学们更好的学习、理解《计量经济学》之目的。
本手册主要由周惠彬副教授、谢小燕副教授、郭建军讲师、黎实教授编写。
由于我们才疏学浅,领悟Eviews的精髓不深,手册中肯定存在不足与错误,所有这些不足与谬误完全由我们负责。
因此,恳请各位同学、各位老师批评指正,对这本手册(初稿)进行品头论足,帮助我们进一步修订、完善上机指导手册。
西南财经大学统计学院《数量经济教研室》2002年10月经过几年来的教学实践,我们在摸索《计量经济学》课程实践性教学的过程中,逐步地积累了一些经验,也感到对《计量经济学》上机手册有必要进行修订与补充完善。
基于多方面的考虑,在借鉴兄弟院校相应的教材基础上,结合我们自己的教学经验与体会,数量经济教研室组织相关教师对《计量经济学》上机手册进行了修订,并补充完善了一些章节的内容,期望对《计量经济学》的实践性教学环节的改革,对同学们学好《计量经济学》课程、领会其基本思想、基本方法,能够有所帮助。
修订后的《计量经济学》上机手册主要增加了第七、八、九章的内容,并对其余的章节进行了调整修改。
整个修订工作主要由郭建军讲师完成,黎实教授最后进行了总纂。
尽管我们从主观上力求完善,但在这本修订后的上机手册中也不可避免会存在这样或那样一些不足与错误。
因此,再次恳请各位同学、各位老师对这本手册批评指正,以帮助我们更好地充实完善上机指导手册。
西南财经大学统计学院《数量经济教研室》2004年3月目录第一部分 Eviews基本操作_____________________________________________________1第一章预备知识____________________________________________________________1第二章 Eviews的基本操作____________________________________________________6第二部分上机实习操作_______________________________________________________17第三章简单线性回归模型与多元线性回归模型________________________________17第四章多重共线性________________________________________________________23第五章异方差性__________________________________________________________32第六章自相关性__________________________________________________________35第七章分布滞后模型与自回归模型_________________________________________38第八章虚拟变量_________________________________________________________42第九章联立方程模型______________________________________________________44第一部分Eviews基本操作第一章预备知识一、什么是EviewsEviews (Econometric Views)软件是QMS(Quantitative Micro Software)公司开发的、基于Windows平台下的应用软件,其前身是DOS操作系统下的TSP软件。
Eviews软件是由经济学家开发,主要应用在经济学领域,可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。
与其他统计软件(如EXCEL、SAS、SPSS)相比,Eviews功能优势是回归分析与预测,其功能框架见表1.1。
从多方面的因素考虑,本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍,而只是以目前人们使用较为广泛的Eviews3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。
Eviews3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。
二、Eviews安装Eviews文件大小约11MB,可在网上下载。
下载完毕后,点击SETUP安装,安装过程与其他软件安装类似。
安装完毕后,将快捷键发送的桌面,电脑桌面显示有Eviews3.1图标,整个安装过程就结束了。
双击Eviews按钮即可启动该软件。
(图1.2.1)图1.2.1三、Eviews工作特点初学者需牢记以下两点。
(一)、Eviews软件的具体操作是在Workfile中进行。
如果想用Eviews进行某项具体的操作,必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘(或软盘)上的Workfile,然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作;(二)、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects,如序列(series)、方程(equations)、表1.1 Eviews功能框架模型(models)、系数(coefficients)等objects。
可以以不同形式浏览(views)objects,比如表格(spreadsheet)、图(graph)、描述统计(descriptive statistics)等,但这些浏览(views)不是独立的objects,他们随原变量序列(views)的改变而改变。
如果想将某个浏览(views)转换成一个独立的objects,可使用freeze按钮将该views“冻结”,从而形成一个独立的objects,然后可对其进行编辑或存储。
四、一个示例在这里,我们通过一个简单的回归分析例子来显示一个Eviews过程,不对Eviews的详细功能展开讨论,目的是使读者先对Eviews有个概括了解。
该例子是四川省人均可支配收入与人均年消费支出的数量关系分析。
STEP1:双击桌面上Eviews快捷图标,打开Eviews(参见在图1.2.1)。
STEP2:点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile (如图1.4.1),弹出workfile range 对话框(图1.4.2)。
在workfile frequency中选择Annual,在start date 和end date 中分别输入1978和1998,点击OK,出现图1.4.3画面,Workfile定义完毕。
图1.4.2图1.4.1图1.4.3STEP3:点击Eviews 主画面顶部按钮objects/new objects ,弹出new objects 对话框(图1.4.4),在Type of Object 中选择group ,并给new objects 一个名字g1,然后点击OK ,弹出对话框中即可输入变量及变量值。
一个表格Group 对话框(图1.4.5),在该图1.4.4 图1.4.5STEP4:点击Y (人均年图1.4.5表格中第一列顶部的灰色条,该列全部变蓝,输入变量名消费支出),然后在该列中即可输入变量Y 的各年观测值;同理可定义第二列为变量X (人均可支配收入),并输入各年人均可支配收入的数值。
这样X 、Y 两个变量被定义,结果如图1.4.6。
图1.4.6 图1.4.7STEP5菜单,出现图:点击图1.4.6Group 对话框中的View/Graph 按钮,出现一个下拉画面。
选择line ,即可看见序列X 、Y 的线性图(图1.4.8)。
1.4.7图1.4.8 图1.4.9点击图1.4.9STEP6:点击图1.4.8窗口中Freeze 按钮,得到图1.4.8的copy (图1.4.9),顶部的name,给其一个名字Graph01,这样就将图1.4.9保存在workfile中。
图1.4.9与图1.4.8不同在于,图1.4.9是一个Graph类型的object,该线性图不随Y、X数据变化而变化,是独立的,可以对其进行编辑;而图1.4.8是Group类型的object,仅仅是Y、X数据的一种图形浏览形式,他随着Y、X数据变化而变化。
STEP7:点击Eviews主画面上的quick/estimate equation,弹出Equation specification 对话框(图1.4.10),在Equation specification 下的空框中输入Y C X,点击OK,得到Y对X回归模型估计结果(图1.4.11),该模型说明人均可支配收入X对人均消费支出Y具有较强的解释能力。
图1.4.10 图1.4.12图1.4.11STEP8:我们从图形的角度来看一下模型的拟合情况。
点击equation对话框中顶部按钮View/Actual Fitted Residual/Actual Fitted Residua Graph ,equation对话框变成如图1.4.12形式,图形显示模型的拟合效果很好。
第二章 Eviews的基本操作一、The Workfile(工作簿)Workfile就象你的一个桌面,上面放有许多Objects,在使用Eviews时首先应该打开该桌面,如果想永久保留Workfile及其中的内容,关机时必须将该Workfile存到硬盘或软盘上,否则会丢失。
(一)、创建一个新的Workfile打开Eviews后,点击file/new/workfile,弹出一个workfile range对话框(图2.1.1)。
该对话框是定义workfile的频率,该频率规定了workfile中包含的所有objects频率。