计量经济学上机实验
计量经济学eviews上机实验
2011-2012学年第二学期计量经济学eviews上机实验姓名：学号：班级：实验一：研究国民生产总值对财政收入的影响。
（本实验30分）下表是我国1978－1997年的财政收入Y和国民生产总值X的数据资料，试根据资料完成下列问题：1、建立财政收入对国民生产总值的一元线性回归方程；（10分）2、对所建立的回归方程进行检验并对结果进行说明，然后解释方程的经济意义；（15分）3、若1998年国民生产总值为78017.8亿元，求1998年财政收入预测值。
（5分）解：（1）由题意可知，y= 0.100031x+ 858.3108（46.05）（12.79）R2=0.99 F=2120.41（2）由数据统计得，x的t方检验为46.04788>2，因此具有高度显著性，同理C也具有高度显著性，所以此方程有效；经济意义：财政收入与国民生产总值成正比，即财政收入随国民生产总值的增长而增长。
（3）将X=78017.8代入方程得，Y=8662.5093518。
实验二：研究某企业员工的工资是否受性别的影响。
（本实验20分）表中列出了24个不同性别的企业员工的工资收入情况。
要求根据所给出的数据资料1、建立虚拟变量模型。
（注：要先说明以哪一个变量作为虚拟变量，并说明1代表什么，0代表什么。
）（5分）2、根据你得到的虚拟变量回归方程，判断该方程是否有效。
若方程有效，则分析该企业员工的男女平均工资是否存在差距，差距是多少。
（15分）解：（1）定义虚拟变量D：当D=0时表示女性，D=1时表示男性，Y表示工资，X表示性别由题意可知，Y=3476.07-674.82X（19.42）（-2.67）R2=0.42 F=7.11(2)由数据统计得，T检验：二者绝对值均大于2，即性别对工资有显著影响；R检验：值小于0.8，即真实值与估计值偏差较大；F检验：通过，即方程整体具有显著性；所以方程有效。
该企业员工的男女平均工资存在差距，且差距为674.82。
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
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 上机实验手册汇总
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：01122ln ln ln Y X X βββμ=+++其中，Y 表示农村家庭人均消费支出，X 1表示从事农业经营的纯收入，X 2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 Y1000080006000Y4000200050010001500200025003000X1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 Y1000080006000Y400020000200040006000800010000X2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。
计量经济学上机报告
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报告
Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355Adjusted R-squared 0.628957 S.D．dependent var 8.252535S.E．of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424Log likelihood -91.90460 F-statistic 17.95108Durbin-Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001根据上图中数据，模型估计的结果为(51.9750) (1.4060) (0.1793) (0.5188)t= (4.7495) (4.2650) (-2.9229) (-4.3668)R2 =0.6289 F=17.9511 n=31对模型进行检验：拟合优度检验：=0.6660，R2 =0.6289 接近于1，说明模型对样本拟合较好F 检验：F=17.9511>，这说明在显著性水平a=0.05 下，回归方程是显著的。
T 检验：t 统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，其绝对值均大于查表所得的（27）=2.0518，这说明在显著性水平a=0.05 下都是显著的。
《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一
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、EViews软件的安装；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。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元年份税收 Y GDP X 年份税收 Y GDP X 1985 2041 8964 1992 3297 26638 1986 2091 10202 1993 4255 34634 1987 2140 11963 1994 5127 46759 1988 2391 14928 1995 6038 58478 1989 2727 16909 1996 6910 67885 1990 2822 18548 1997 8234 74463 1991 2990 21618 1998 9263 79396资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。
㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、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（如图1-3所示）。
计量经济学 实验报告
云南大学数学与统计学院计量经济学上机实践报告（三）【实验目的】掌握自相关性的检验与处理方法。
【实验内容】利用表7-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。
表7-1 我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料（1978年＝100）年份存款余额Y GDP指数X 年份存款余额Y GDP指数X1978 210.60 100.0 1989 5146.90 271.3 1979 281.00 107.6 1990 7034.20 281.7 1980 399.50 116.0 1991 9107.00 307.6 1981 523.70 122.1 1992 11545.40 351.4 1982 675.40 133.1 1993 14762.39 398.8 1983 892.50 147.6 1994 21518.80 449.3 1984 1214.70 170.0 1995 29662.25 496.5 1985 1622.60 192.9 1996 38520.84 544.1 1986 2237.60 210.0 1997 46279.80 592.0 1987 3073.30 234.0 1998 53407.47 638.2 1988 3801.50 260.7【实验步骤】一、回归模型的筛选⒈关图分析SCAT X Y图7-1相关图表明，GDP指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。
现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析。
⒉估计模型，利用LS命令分别建立以下模型⑴线性模型： LS Y C X双击“resid”数据，在数据对话框中选择view——graph——line symbol，得出如下图形⑵双对数模型： GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX⑶对数模型：LS Y C LNX⑷指数模型：LS LNY C X⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2LS Y C X X2⒊选择模型比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。
江西财经大学计量经济学上机实验报告一答案
计量经济学实验报告实验（一）：一元线性回归模型实验实验名称：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。
实验内容以课后练习：以62页计算题为例进行操作。
【实验步骤】1、建立深圳地方预算内财政收入对GDP的回归模型，建立EViews文件，利用地方预算内财政收入（Y）和GDP的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ利用EViews 估计其参数结果为即 tt GDP Y 134582.0611151.3ˆ+-= （4.16179） (0.003867)t=(-0.867692) (34.80013)R 2=0.99181 F=1211.049经检验说明,GDP 对地方财政收入确有显著影响。
R 2=0.99181，说明GDP 解释了地方财政收入变动的99%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元，平均说来地方财政收入将增长0.134582亿元。
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
《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。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验第一部分预备知识一、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1.2.1二、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。
上机实验一实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验具体步骤（以实习1为例）：一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；或：键入CREATE A78 97二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）；三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令SCAT Y X四．估计回归模型：方式1：键入命令LS Y C X方式2：1.点击Objects\New Object,并在列表框中选择Equation；2.在弹出的方程设定框内输入模型：Y C X或Y=C(1)+C(2)*X2)指定估计方法：LS3.确定样本区间；然后点击OK。
计量经济上机实验报告要求
第一部分 建模、收集数据
从《统计年鉴》中查询数据方法演示
1、直接上统计局网站
(《江苏统计年鉴—2009》 )
2、利用出版的纸质《统计年鉴》
第二部分 拟合出最佳样本模型
第二部分：拟合出最佳样本模型
利用EVIEWS软件反复拟合、检验，
得到最佳样本模型： EVIEWS软件安装
建立工作文件 输入样本数据 估计模型 检验模型 得到最佳模型
模型应用
第三部分
第三部分：模型应用
1
结构分析：产出弹性、规模报酬
技术进步分析：年技术进步率 增长贡献分析：各要素对增长的贡献率 预测
2 3 4
完成实验报告
第四部分
实验报告要求：
内容及格式要求
摘要、关键词
在四个实验中任选一个；
实验内容、要求
第一部分：建模、收集数据
第二部分：拟合出最佳样本模型
第三部分：模型应用Fra bibliotek第四部分：完成实验报告
第一部分 建模、收集数据
第一部分 建模、收集数据
实验一 实验演示：
研究对象、目的：江苏省1994~2008年 间 的宏观生产、技术进步情况 模型：C-D、CES、超越对数生产函数
数据类型：时间序列数据
每人一份，考试前提交。
一、引言 二、数据的搜集及模型的选取 三、模型参数估计与结果分析
•模型参数估计 •模型的检验 •几个(竞争)模型的综合比较 •模型的修正——最优模型
四、基于最优模型的应用分析 五、结论
附录：操作命令、原始数据 参考文献
优 秀 实 验 报 告 示 范
计量经济学上机实验报告与总结
计量经济学上机实验报告与总结
实验名称计量经济学简单线性回归模型
院系 工商管理 专业 金融 班级 09-2
姓名于佳琦学号 0910220228 日期 6.15
实验目的简述本次实验目的：影响消费的因素可能很多，比如国内生产总值，经济增长，物价指数，居民收入等等，主要讨论是否在收入水平提高时，消费也会随之提高
实验准备你为本次实验做了哪些准备：对问题的经济理论的分析、所涉及的经济变量、变量的设定，熟悉EVIEWS操作，数据收集
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：初步投身于计量经济学，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。
教师评语。
计量经济学上机实验报告1
打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，
打包时文件夹内容包括：本实验报告。
（2）在命令窗口依次键入：GENR LnY=log(Y)
GENR LnX2=log(X2)
LS LnY C LnX2 X3
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/20/15 Time: 21:50
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X2
X3
X4
X5
X6
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
评价：
从经济意义上来说，国民总收入与年底存款余额是呈正比的，国民总收入越高，年底存款余额就越多，符号为正；居民消费价格总指数与年底存款总额是呈反比的，居民消费价格指数越高，年底存款余额就越少，符号为负。
拟合优度检验：可决系数为，修正后的可决系数为，非常接近于1，表明回归方程拟合的非常好。
T检验：解释变量X2，X3，X4，X5，X6的系数分别为，，，，
实验目的：
多元线性回归模型
T检验
F检验
多元线性回归模型的改进
实验内容：
（1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型，估计参数并对模型加以检验，检验结论的依据是什么
计量经济学试验报告书三 2
R有所下降，且在X2、X1基础上，加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)，2检验不显著；加入X4或X5后回归模型y =f(x2, x1 ,x4)或y =f( x2, x1, x5)回归系数T检验不显著，甚至X4的回归系数也不符合经济理论分析和经验判断；加入y =f( x2, x1, x5)与加入X4后的回归模型相同，X5回归系数经济意义不合理且相较而言加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)其回归系数经济合理，果，以此为基础，建立四元回归模型：在X2、X1、X3基础上引入X4后，2R虽有所上升，但X1的回归系数T检验不通过且的回归系数为负值，与经济理论分析和经验判断不符；引入X5后也与引入X4相同，升，但X3与X5的回归系数T检验不通过且经济意义不合理，故引入所有的变量建立回归模型，结果如下：Ls y c x2 x1 x3 x4 x5经检验X4和X5的回归系数符号为负值，且X1与X5的T检验不显著。
逐步回归估计结果表：RX2 X1 X3 X4 X5 20.9952Y=f(x2) 0.8841(62.4859)Y=f(x2,x1) 0.4872 0.4159 0.997047例5．服装需求函数。
根据理论和经验分析，影响居民服装需求Y的主要因素有：可支配收入X、流动资产拥有量K、服装类价格指数P1和总物价指数P0 ，统计资料如下。
设服装需求函数为：Y=a+b1x+b2P1+b3P0+b4K+ε（1）多重共线性检验运用①相关系数、②辅助回归模型以及③方差膨胀因子检验服装需求回归模型的多重共线性的可能类型；（2）逐步回归法①根据相关分析，建立服装需求一元基本回归模型②根据逐步回归原理，建立服装需求模型答案：(1)多重共线性检验①相关系数检验键入：COR Y X K P1 P0 输出的相关系数矩阵为：由上表可以看出，解释变量之间相关系数至少为0.969477，表明模型存在严重的多重共线性，且解释变量都与服装需求高度相关。
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计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
4． Park检验LS Y C XGENR LNE2=log(resid^2)GENR LNX=log(X)LS LNE2 C LNX5．Gleiser检验：LS Y C XGENR E1=ABS(resid)LS E1 C X再在方程窗口中点击Estimete按钮，并在方程描述框中依次输入其它方程：E1 C X^2E1 C X^(1/2)E1 C X^(-1)E1 C X^(-2)E1 C X^(-1/2)二．调整异方差性（WLS估计）：1．计算权数变量：GENR W1=1/X^(1.6743)GENR W2=1/X^(0.5)GENR W3=1/X^2GENR W4=1/E1GENR W5=1/E22．依次进行WLS估计：LS Y C X在方程窗口中点击Estimete\Options,然后在权数变量栏依次输入W1、W2...W5,并选择WLS估计，从中筛选出最佳的异方差调整模型。
一．检验异方差性回归模型参数估计和检验结果写为：XY 104.0327.13ˆ+=)ˆ(βS 20.298 O.OO9 )ˆ(t β0.657 12.021 Prob 0.518 o.ooo R 2=0.85 R 2=0.84 F=144.49一．检验异方差性 1．图形分析检验观察销售利润（Y ）销售收入（X ） 的 相关图从图中可以看出随着销售收入的增加，销售利润的水平不断提高，但离散程度也逐步扩大，这说明存在递增的异方差性上图回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，表明存在异方差性2． Goldfeld-Quant检验：（1）将样本按解释变量排序（SORT X）分成为两部分（分别有1到10共10个样本和19到28共10个样本）（2）利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为RSS1=2579.587 (3) 利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为RSS2=63769.67(4)计算F统计量：F=RSS2/RSS1=63769.67/2579.587=24.72，取α＝0.05时，查F分布表得F0.05（10-2,10-2）=3.44，F=24.72>F0.05=3.44,所以存在异方差性3．White检验（1）建立回归模型（2）在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity其中F 值为辅助回归模型的F统计量，取显著水平α＝0.05，由于X0.05^2(2)<nR^2=7.554,所以存在异方差性4． Park检验（1）建立回归模型（2）GENR LNE2=log(resid^2) GENR LNX=log(X)（3） LS LNE2 C LNX由回归结果看出LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即存在异方差性5．Gleiser检验： (1建立回归模型2)生成新变量序列GENR E1=ABS(resid)LS E1 C X再在方程窗口中点击Estimete按钮，并在方程描述框中依次输入其它方程：E1 C X^2E1 C X^(1/2)E1 C X^(-1)如下①X Y06.5219.1ˆ-= ④X Y76.111213.1ˆ-=(-1)0.308 0.000 0.243 188.79R 2=0.007 F=0.182 R 2=0.014 F=0.350 ②X Y47.1190.1ˆ-=2③X Y003.0236.1ˆ-=(1/2)0.226 2.75 0.503 0.011 R 2=0.011 F=0.286R 2=0.003 F=0.071⑤X Y74.41342178.1ˆ-=(-2)⑥X Y151.4226.1ˆ-=（-1/2）0.182 44598.72 0.426 14.000R 2=0.033 F=0.859 R 2=0.004 F=10.542有上述各回归结果可知，各回归模型解释变量的系数估计值显著不为0且均能通过显著性检验，所以存在异方差性 .上机实验五：自相关实验目的：掌握自相关性的检验与调整方法。
通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。
实验内容： 我国农村居民储蓄函数 模型设定影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为：Y t =β0+β1X t + Ut参数说明：Y t ——农村居民人均消费支出 (单位：元) X t ——农村居民人均纯收入（单位：元）U t——随机误差项1985-2011年农村居民人均收入和消费单位：元人均纯收入X和人均消费支出Y相关图：趋势图：（一）上机结果：Yˆt=45.40407+0.7185X ts (βˆ) 10.30171 0.012526t (βˆ) 4.4072 57.3633R2=0.9925 R2=0.9922 F =3290.556 prob(F)=0.0000（二）BG检验做自相关检验：残差图：回归结果：存在自相关！（三）采用广义差分法解决自相关问题：操作命令：DATA X Y GENR e1=residSCAT e1 e1(-1) 残差图：得回归方程：eˆt=0.7291e t-1对元模型进行广义差分法：Y t-0.7291Y t-1=β1（1-0.7291）+β2（Xt-0.7292X t-1）+υt按如下步骤输出回归结果得回归方程：Yˆt*=14.0566+0.71378X t*s (βˆ) 6.6153 0.0244t (βˆ) 2.1249 29.2122prob(F)=0.0000R2=0.9726 R2=0.9715 F =853.3524 样本容量减少为26个。
ρˆ=0.7291，βˆ1=14.0566/1-0.7291=51.8885 最终中国农村居民消费模型为：Yˆt=51.8885+0.71378Xt上机实验六：多重共线性实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：中国旅游收入与花费实验步骤：1994-2011年中国旅游收入及相关数据一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）；三．估计回归模型：方式1：键入命令LS Y C X2 X3 X4 X5该模型R ²=0.9858，R ²=0.9814，可决系数很高，F检验值为225.85，明显显著，但是当 =0.05时，（n-k）=t（18-5）=2.16，不仅X5的系数不显著，而且X3，X5的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。
由相关系数矩阵可以，各解释变量之间的相关系数较高，证实确实存在一定的多重共线性。
二．利用逐步回归方法处理多重共线性：1．建立基本的一元回归方程；2．逐个引入变量，确定基本的二元回归方程；3．分别引入其余变量，确定最合适的三元回归方程' 4．引入最后一个变量，确定其是否合适；。