计量经济学实验五
计量经济学上机实验
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。
计量经济学实验操作指导完整版李子奈
计量经济学试验(完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归.......................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................1.建立工作文件并录入数据.....................................2.数据的描述性统计和图形统计：...............................3.设定模型，用最小二乘法估计参数：...........................4.模型检验：.................................................5.应用：回归预测：........................................... 实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验......................一实验目的：....................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤...................................................... 实验三多元线性回归 .........................................................................................................................................一实验目的......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入全部数据...............................6.2 建立二元线性回归模型.....................................6.3 结果的分析与检验.........................................6.4 参数的置信区间...........................................6.5 回归预测.................................................6.6 置信区间的预测........................................... 实验四异方差性 ..................................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立对象：...............................................6.2 用普通最小二乘法建立线性模型.............................6.3 检验模型的异方差性.......................................6.4 异方差性的修正........................................... 实验五自相关性 ..................................................................................................................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立Workfile和对象......................................6.2 参数估计、检验模型的自相关性.............................6.3 使用广义最小二乘法估计模型...............................6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性............. 实验六多元线性回归和多重共线性..............................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 用OLS估计模型...........................................6.3 多重共线性模型的识别.....................................6.4 多重共线性模型的修正..................................... 实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型...........................6.3 格兰杰因果关系检验....................................... 实验八联立方程计量经济学模型 ..................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 分析联立方程模型。
计量经济学实验报告
上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名＿＿王圣＿＿＿
学生专业班级＿＿税收1401 ＿＿
填写日期＿＿2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值(X)的关系，作如下散点图：
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=；查表可得
绝原假设，此即表明模型存在异方差。
表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。
可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著，F检验也显著，即估计结果为
表示国内生产总值。
三、检验自相关
该回归方程可决系数较高，回归系数显著。
dL=1.316,dU=1.469, DW<dL,
，说明在
4.利用EViews软件作如图残差图
LM=TR²=27×0.517409=13.970043，其中p 值为0.0009，表明存在自相关。
自相关问题的处理
由最终模型可知，中国进口需求总额每增加1亿元，平均说来国内生产总值
20。
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EViews的中国能源消费影响因素分析⼀、背景资料能⽤消费是引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。
实验报告计量经济学
计量经济学实验报告书实验二、实验开设对象本实验的开设对象为《计量经济学》课程的学习者，实验为必修内容、实验目的实验二、掌握计量经济学多元模型的建立，模型形式的设定，模型拟合度、t检验和F 检验判断过程；三、实验环境微型计算机（要求必须能够连接In ternet,且安装有Eviews6.0软件。
）四、实验成果根据所给定的范例数据和要求，利用Eviews6.0软件对其进行分析和处理,并撰写实验报告。
Workflle U*mTLEDViaw | Prc-c d Oku"^1 | P-ranl N HIWH rra«x«DW BL *▼ | I Sia-r^ Tranap-aiiB E-drlI3T ■3MB ■工：xi 沁4b3-¥ XtX2IP 阴rn 丁也电niSb0.6534101985175 479724.11729 0.057131inn. IH ^I I :史Nfl 昭却* n 1*寻 1SB7 壬 g B2S£I7-2-4.13-112 ” D 日皿N 10BS2J.17 3J9 0.74200<5 I 總HP 71. 1 HURT口 TTiflHR?23：7j2S3：21.7S-103 D.7487B6-IB9-I £55 5541 2a.344*ie 0.7300821R>Ri77nn )npeii in 口 口 丁7■口sji-4 鬧 13 S1437 D.76B2&71^94 3&3 E7&& 17-93 17^ 0 61320BTRiR ■刍Hon R,Df»ri in ：1：7口□ 口 riAHH433 03：2H 1占:&也斗出-IBBT 4眄 44&Z is.33333 0.9171051DEII1SiD 1 HUA ia CHI 孑pp □ 071斗口 Tis.ess«e 1.006117ZDDD &丁口 48TS 1庁方"5昌 1.069^627DD1 & 1 U 74+4 13 U7Q3Q 1 了曰□斗12002 67& 4-3^2 Ifi 12>D€2 1.^845072QQ3 T33 0&54is1.5301963DD4"iiI 葩 I Grc-up: LflN RJ I LE J D WcdJil*: (JNTTTLE&rLinfcrtiaKT'. J |optic-rii Jupdata Ad-dTri^L ・・l <oraph: UMTTT L ED Wnrkfii ■:: <jNTin"LED::Urrtrt:l«d i,i PtCTc|obj«ct j|^!Print|HMnBCarjpK Opliion-Si—Grap*! typ«-OetalwiSrapH dat-a:Fit Ihnesi!Axi^i tKJV iJdrr :1^1^ ■|~s l li^«■C^K£i[U¥|X1O[k&*朗X21333137?D146 |23 -IBD-IS ft fii 122-41^3-4 1S6.773324 OB&^D0 *£^41Qi^as175.470724 317230EW134fosei laa.teaa24 2D&&1 C €441251537 206.SJ9724 13-112 G1>QS8226.273224 1734&G.742<XM1339 231 aes?22 3G7B40 73511-321>E190237.2836S1.751D30.74^76619912S5.!ifiJ12D 3G4-SB0.73OTB21992286.390613 9DB3D0 7707171393 32i 90531E 519BT0 TBAZUj?363.27C517.BB174 O.S132tlS1995390.SO9S-IE 32DDE.0W7M11995433.932515.BZ244Q WB Mfi19S7ilGgjdiSS15.233BE0/9171Miggg50 1.385 J15.DG7B90 97H4A1199953J.9-392 1 CMW1172000 575.-337915.3E55412001 fiig n7ddldi B7-D59 1 2W4152002 570.J12215.12953 1 ML4W72003 733.CJC5d!15.424BD% si^iggzog 4in* _ b回Groupi UrrrnLED Worwila UNrTTTLEDiiUrt4iecr>. . 5 X[vfcaw] [ Ptlnt] M«n・]rriMM_| [ifWi. F J [ WDrt[Tkiam口■■[lE曰5M(I IL'L；. Grnun： UNTril l O Warlcf ik< UNTITI. ri? IJnfcrilwiA,「召斫i凶。
计量经济学课程
《计量经济学》课程实验教学手册上海立信会计学院一、实验教学大纲注：类型指：操作性、设计性、综合性。
实验形式：指实验室集中、课外分散等实验形式。
三、实验项目实验一 多元线性回归[实验目的] 使学生掌握数据的输入，作散点图，计算有关统计量（均值、方差、标准差、相关系数矩阵及方差协方差矩阵等）、掌握线性回归分析方法。
[实验内容] ①数据输入、输出及处理；②作散点图；③建立线性回归模型，对结果加以分析。
[实验步骤] 数据输入处理—作散点图—建立模型—假设检验—分析预测或点击File New Program ，打开程序输入窗口，同时执行多条命令 create a 1980 1998read D:\tao\PPT\Econometrics\zdata\P42.xls 2scat x yequation eq1.ls y c xshow eq1pagestruct(end=@last+2) *scalar n=eq1.@regobsscalar k=eq1.@ncoefx(n+1)=1763x(n+2)=1863eq1.forecast yf y_seplot y yfgenr ypl=yf(n)-@qtdist(0.975,n-k)*y_se(n)genr ypu=yf(n)+@qtdist(0.975,n-k)*y_se(n)genr ycu=yf(n)+@qtdist(0.975,n-k)*@sqrt(y_se(n)^2-@se^2)genr ycl=yf(n)-@qtdist(0.975,n-k)*@sqrt(y_se(n)^2-@se^2)show @coefs(2)show @stderr(2)genr beta1l=@coefs(2)-@qtdist(0.975,n-k)*@stderr(2)genr beta1u=@coefs(2)+@qtdist(0.975,n-k)*@stderr(2)genr yf1=yf(n,n+1)group P42 yf1 ypl ypu ycl ycushow P42[实验方法]上机[实验条件] 利用统计计量软件EViews[实验指导]1.打开EViews软件，双击桌面EViews快捷方式图标。
计量经济学操作实验及案例分析
计量经济学课程实验实验一 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、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。
单位：亿元资料来源：《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）。
图1-3 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（如图1-4所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期和终止期。
图1-4 工作文件对话框其中， Annual ——年度 Monthly ——月度Semi-annual ——半年 Weekly ——周 Quarterly ——季度 Daily ——日 Undated or irregular ——非时序数据工作区域状态栏选择时间频率为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。
计量经济学实验报告5
经济与政法学院 计量经济学实验报告班级：国贸 1312 班姓名：纪方方学号：2013104208经济与政法学院实验课程 实验名称计量经济学 异方差性检验与修订实验目的和内容1．利用 SPSS 计算 OLS 估计量 2．对模型估计结果进行检验。
（举例如上）实验步骤1． 构建 X 年全国 31 个省份的税收函数模型， 被解释变量为人均消费支出 y， 解释变量为 从事农业经营的纯收入，其它来源纯收入等。
2． 将数据导入 SPSS 中 3． 求解参数估计值。
4． 根据模型估计结果检验估计效果和拟合图形。
实验成果（系统化研究结果的说明和研究过程介绍，纸张不够可以加页）一、研究目的和意义 中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入纯收入除从 事农业经营收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财政收入和转 移支付收入等。
在改革开放的早期，农村居民从事农业经营的收入占到了其纯收入的一 个不小的部分，但其他来源收入可能会在不同的地区差异较大。
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，可使用如下双对数模型：ln Y 0 1 ln X1 2 ln X 2 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。
2经济与政法学院地区人均消费支出 Y从事农业经营的纯 收入 X1其他来源纯收入 X2北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西3552.1 2050.9 1429.8 1221.60 1554.60 1786.30 1661.70 1604.50 4753.20 2374.70 3479.20 1412.40 2503.10 1720.00 1905.00 1375.60 1649.20 1990.30 2703.36 1550.62 1357.43 1475.16 1497.52 1098.39 1336.25 1123.71 1331.03579.10 1314.60 928.80 609.80 1492.80 1254.30 1634.60 1684.10 652.50 1177.60 985.80 1013.10 1053.00 1027.80 1293.00 1083.80 1352.00 908.20 1242.90 1068.80 1386.70 883.20 919.30 764.00 889.40 589.60 614.804446.40 2633.10 1674.80 1346.20 480.50 1303.60 547.60 596.20 5218.40 2607.20 3596.60 1006.90 2327.70 1203.80 1511.60 1014.10 1000.10 1391.30 2526.90 875.60 839.80 1088.00 1067.70 647.80 644.30 814.40 876.003经济与政法学院甘肃 青海 宁夏 新疆1127.37 1330.45 1388.79 1350.23621.60 803.80 859.60 1300.10887.00 753.50 963.40 410.30二、估计参数 假定所建模型及随机扰动项 u i 满足古典假定，可以用 OLS 法估计其参数。
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》课程实验报告
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
实验报告一一．实验任务：线性回归二．实验目的：学习如何输入数据，学习如何做线性回归，并会分析结果。
三．操作步骤：1、建立工作文件启动Eviews6.exe ，点击File\New\Workfile ，在弹出的对话框中选择工作文件的结构类型（workfile structure type ）2、输入数据在主菜单点击Quick\Empty Group ，录入收入（X ）、消费（Y ）的数据，在窗口中点击数据，修改数据列的名称。
3、回归分析做散点图在主菜单点击Quick\Graph ，在弹出的对话框中输入 x y ，点击OK 。
在弹出的对话框中，specipi 下选择Scatter 点击确定即可得到X-Y 散点图。
点此图上面的“Name ”为此图命名。
由得出的散点图可以看出，x y 存在近似的线性关系。
OLS 估计在主菜单点击Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入“y c x ” 点击“OK ”既可。
得到各参数估计值。
四．结果分析样本回归方程为：X Y 509091.05455.244ˆ+=（64.138） （0.0357） ←-------各参数估计值对应的标准误（3.813） (14.243) ←-------各参数估计值对应的T 统计量9621.02=R 9573.02=R 868.202=F DW=2.68 n=10经济意义检验：根据经济理论，收入增加会带动消费增加，边际消费倾向的取值范围为0~1，回归方程中X 的系数表示边际消费倾向，回归结果为0.51，与经济理论相符。
常数项表示基础消费，基础消费应该大于零，回归结果与理论相符。
显著性检验：方法一：查表可知：05.0=α时，306.2)8(2=αt 32.5)8,1(=αF因为202.868>5.32 ，所以回归方程显著成立。
因为306.2813.3)ˆ(0>=βT 306.2243.14)ˆ(1>=βT 所以0ˆβ、1ˆβ显著不为零。
计量经济学实验报告
实验一一、实验内容：以1978-2012年中国进口总额(IM)、GDP、CPI(以1978年为基期)序列为例，取对数（LnIm, lnGDP, lnCPI），对其进行单位根检验，协整检验，并建立误差修正模型。
二、实验步骤：1、平稳—ADF单位根检验图1由图1可知，这些序列都带有明显的上升趋势，即非平稳。
因此对这三个序列逐一进行单位根检验。
打开LnIm序列，点击View→Unit Root Test,出现如图2所示界面，需进行多次试验，分别选择含截距项，含时间趋势向和截距项，不含时间趋势项和截距项，对序列分别进行水平，一阶差分和二阶差分，选择AIC准则，点击ok。
图2对另外连个序列做同样的操作。
最后三个序列的单位根检验结果如下：表1注：检验形式（C,T,L）中，C、T、L分别代表常数项、时间趋势和滞后阶数。
***表示在1%显著水平上拒绝零假设。
根据单位根检验结果，LnIm、LnGDP、LnCPI的水平序列的ADF 值在5%的显著性水平上大于其临界值，不能拒绝单位根假设。
一阶差分后，其ADF值小于5%的临界值，则应拒绝单位根假设。
因此，LnIm、LnGDP、LnCPI是非平稳的，服从I(1)过程，而其一阶差分是平稳的，服从I(0)过程。
2、协整检验根据前面的实验结果可知，LnIm、LnGDP、LnCPI都是一阶单整，因此符合协整检验的前提条件。
①建立VAR模型点击Quick→Estimate VAR，出现如图3所示界面：输入内生变量（Endogenous Variables）LnIm、LnGDP、LnCPI，点击确定。
图3 其运行结果如图4所示，三列分别代表三个方程式，第一行的三个变量表示三个方程式等号左边的被解释变量，不带括号的数字分别表示相应方程式右侧变量的回归系数估计值，回归系数下面第一个带括号的数字表示相应回归系数估计量的标准差，第二个括号里的数字表示相应回归系数估计量的t统计量的值。
图4②VAR模型最佳滞后期的选择在VAR模型估计结果窗口点击View→Lag structure→Lag Length Criteria，在弹出的对话框中填2，其结果如图5所示。
计量经济学实验报告 第五章
教材第六章6.11的问题分析，具体数据在实验五文件夹中给出了未经季节调整的零售服装和饰品季度数据（1992年第一季度~2008年第二季度）： 考虑下面的模型：其中，备择实验步骤：1．建立Eviews 工作文件并录入数据(原始数据见文件夹中文件名：实验五-虚拟变量回归模型-备择实验数据6.11)。
{{{,1,04,1,03,1,024433221===++++=tt t tt t t tD D D u D B D B D B B Sales其他 第四季度第二季度数据其他第三季度数据其他2．估计上述回归。
取第一季度为基准类。
则：se=(60.92140) (61.86597) (61.86597) t= (0.963) (0.931) (21.629) p=(0.3393)(0.3554)(0.0000)R 2=0.912955{{{,1,04,1,03,1,02===+=tt t ttD D D u Sales DDDSalestttt432109.133860907.576667.584118.930+++=∧3．解释各个系数的含义。
含义：第一季度的销售量为930.4118；第二季度比第一季度多58.6667；第三季度比第一季度多57.60907；第四季度比第一季度多1338.109；但是只有第四季度t的统计量通过了检验，即第四季度与第一季度是显著不同的；其他各季度与第一季度没有显著差别。
各季度的销售额为：第一季度：930.4118；第二季度：989.0785第三季度：988.0209；第四季度: 2268.5214．如何利用估计的回归结果消除季节模式用实际的Y减去方程中估计的Y，即方程的残差；然后加上基础类的均值B：1。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告本实验的目的是通过一个计量经济学实验来探讨价格对商品需求的影响。
在实验中，我们设定了两组价格水平，并观察了对应的商品需求量。
通过对实验结果的统计分析，我们得出了一些有关价格与需求关系的结论。
实验过程中，我们邀请了50位参与者来参与实验。
实验的流程如下：首先，我们向参与者展示了一段视频介绍了商品的特点和使用价值。
然后，我们给每位参与者一份价格调查问卷，询问他们对该商品的需求情况以及他们愿意出多少钱购买该商品。
根据参与者的回答，我们将他们分为两组，一组是高价组，另一组是低价组。
高价组的参与者被告知商品价格为100元，而低价组的参与者被告知商品价格为50元。
接下来，我们记录了每组参与者购买该商品的数量。
通过对实验结果的分析，我们发现价格与商品需求之间存在着显著的负向关系。
具体而言，对于高价组的参与者，他们的购买数量明显低于低价组的参与者。
这说明高价对于商品需求有着抑制的效果，而低价则相对而言更吸引人。
这个结果与经济学理论中的需求理论相吻合，即价格上升会导致需求减少，价格下降会导致需求增加。
通过本实验的结果，我们进一步验证了这一理论。
此外，我们还通过计算得到了价格弹性系数。
价格弹性系数是一种衡量价格变动对需求变动影响程度的指标。
计算结果显示，高价组的价格弹性系数为-1.5，而低价组的价格弹性系数为-2.5。
这表明当价格上涨1%，高价组的需求量会下降1.5%，而低价组的需求量会下降2.5%。
可以看出，价格对于低价组的参与者来说，其影响更加敏感。
通过这个实验，我们得出了结论：价格对商品需求有着显著影响，高价会抑制需求，而低价则会促进需求。
这个实验结果对于企业制定定价策略以及消费者作出购买决策都具有一定的指导意义。
然而，需要注意的是，本实验具有一定的局限性。
首先，实验规模相对较小，只有50位参与者。
其次，实验环境与真实市场环境存在差异，可能会影响实验结果的有效性。
为了更好地了解价格与需求的关系，今后可以进一步开展更大规模的实验，并且尽可能真实地模拟市场环境。
计量经济学实验报告
武汉轻工大学经济与管理学院实验报告> ¹éÄ£Ðͺ¯ÊýÐÎʽ°¸Àý£¨ÃÀ¹úÈË¿Ú£©.dta", clear . use "C:\Documents and Settings\Administrator\×ÀÃæ\¼ÆÁ¿¾¼ÃѧÉÏ»ú°¸Àýdta Îļþ\»Ø. clear. g lny=ln(y)clear_cons 1506.244 188.0096 8.01 0.000 1080.937 1931.552income .0589824 .0061174 9.64 0.000 .0451439 .072821sex -228.9868 107.0582 -2.14 0.061 -471.1694 13.19576food Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]Total 4018118.25 11 365283.477 Root MSE = 178.77Adj R-squared = 0.9125Residual 287626.106 9 31958.4562 R-squared = 0.9284Model 3730492.14 2 1865246.07 Prob > F = 0.0000F( 2, 9) = 58.36Source SS df MS Number of obs = 12. reg food sex income . g incomesex=incomereg food sex income sexincome 实验表明：差别截距与差别斜率都不是显著的。
《计量经济学》课程教学大纲
计量经济学Econometrics一、课程基本信息学时：48（含实验10学时）学分：3考核方式：考试，平时成绩占总成绩的30%中文简介：计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
计量经济学要运用大量的数学方法，特别是许多数理统计方法，但数学在这里只研究的工具，而不是研究的主体。
计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的参数，从而验证经济理论、预测经济发展的趋势，为制定经济政策提供依据。
计量经济学有理论计量经济学和应用计量经济学。
理论计量经济学是关于经济关系计量的方法论学科。
而应用计量经济学是运用理论计量经济学提供的工具，研究经济学中某些特定领域的经济数量问题，例如。
生产函数、消费函数、供给函数、劳动就业等，应用计量经济学研究的是具体的经济现象和经济关系，研究它们在数量上的联系及其变动规律性。
本专业学习的计量经济学是应用计量经济学。
计量经济学产生于20世纪30年代，在随后数十年中得到了迅速的发展，现已成为经济学的一个重要组成部分。
在西方发达国家，计量经济学早已成为经济类学科的必修课，近年来也开始被列为我国经济类学科的核心课程。
二、教学目的与要求计量经济学的学习过程中，会用到很多数学知识、经济学知识，如概率论和数理统计、微积分、线性代数、微观经济学、宏观经济学等等。
计量经济学一方面可以使学生学以致用；另一方面可以为学生撰写和分析调研报告、课程论文、毕业论文等奠定方法论基础，并为进一步的科学研究打下扎实的计量经济学功底。
计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的参数，从而验证经济理论、预测经济发展的趋势，为制定经济政策提供依据。
计量经济学的教学包括理论教学和实践教学两部分。
理论教学要求学生充分理解并掌握计量经济学的主要概念、原理与方法，具有运用计量经济学方法解决实际经济问题的初步能力，能够作初步的经济计量分析与经济预测，为进一步学习中级计量经济学和高级计量经济学等后续课程打下一定基础。
计量经济学实验答案--第二版(张晓峒)
计量经济学张晓峒第二版实验第5章异方差2.已知我国29个省、直辖市、自治区1994年城镇居民人均生活费支出Y，可支配收入X的截面数据见下表（表略）。
(1)用等级相关系数和戈德菲尔徳- 夸特方法检验支出模型的扰动项是否存在异方差性。
支出模型是Y i =β0 +β 1 X i +u i(2)无论{u i}是否存在异方差性，用EViews练习加权最小二乘法估计模型，并用模型进行预测。
解析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/12/13 Time: 12:38Sample: 1 29Included observations: 29Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.795570 0.018373 43.30193 0.0000C 58.31791 49.04935 1.188964 0.2448R-squared 0.985805 Mean dependent var 2111.931Adjusted R-squared 0.985279 S.D. dependent var 555.5470S.E. of regression 67.40436 Akaike info criterion 11.32577Sum squared resid 122670.4 Schwarz criterion 11.42006Log likelihood -162.2236 Hannan-Quinn criter. 11.35530F-statistic 1875.057 Durbin-Watson stat 1.893970Prob(F-statistic) 0.0000001,5002,0002,5003,0003,5004,0001,0002,0003,0004,0005,000可支配收入人均生活费支出（1）略去中心9个样本观测值，将剩下的20个样本观测值分成容量相等的两个子样本，每个子样本的样本观测值个数均为10.由前面的样本回归产生的残差平方和为12363.80，后面样本产生的残差平方和为62996.26.所以F=62996.26/12363.80=5.10，自由度n=10-2=8，查F 分布表得临界值为3.44，因为F=5.10>3.44，所以支出模型的随机误差项存在异方差性。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告中国居民总量消费函数模型：时间序列数据模型姓名：学号：年级：专业：教师姓名：上课时间：上课地点：计量经济学实验报告实验目的:熟悉了解EVIEWS软件的基本应用，并对一元线性回归模型进行回归分析，用图像法、DW检验、LM检验方法判断模型是否存在序列自相关，并用广义差分法进行修正，本次实验以中国居民总量消费函数：时间序列数据模型为例。
实验原理：普通最小二乘法、DW检验、LM检验方法、广义差分法、序列相关稳健估计法实验步骤：1、创建新的工作文件。
在主菜单File键下的New选择Work File，选择Annual，并在Start date中输入1978，在End date中输入2006，点击OK。
2、输入数据。
点击Quick 下面的Empty Group，然后把截面数据输入到表格中，即可得到如下表格：3、画散点图：在主菜单Quick 下选择的Graph ，在对话框中输入X 、Y ，点击OK ，选择图形类型Scatter Diagram,则出现XY 的散点图，点击Name 保存。
01000020000300004000020000400006000080000100000X Y4、采用普通最小二乘法进行估计：点击Quick 下的Estimate Equation ，出现如下对话框，在空白处输入y c x ，然后点击OK 。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/14 Time: 08:37 Sample: 1978 2006 Included observations: 29C 2091.309 334.9890 6.242919 0.0000 X0.4375270.00929747.059180.0000R-squared0.987955 Mean dependent var 14855.73 Adjusted R-squared 0.987509 S.D. dependent var 9472.070 S.E. of regression 1058.639 Akaike info criterion 16.83383 Sum squared resid 30259374 Schwarz criterion 16.92813 Log likelihood -242.0905 F-statistic 2214.566 Durbin-Watson stat0.277156 Prob(F-statistic)0.000000数据表明:可建立中国居民消费函数Yˆ=2091.29+0.4375X5、序列相关性检验： （1）图像法 a 、命令残差项定义残差项为e,在主菜单Quick 下选择Generate Series ，在对话框中输入e=resid ，即用e 表示上一次回归结果的残差项。
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实验报告课程名称：计量经济学实验项目：实验五异方差模型的检验和处理实验类型：综合性□设计性□验证性 专业班别： 13国贸10姓名：陈凤妍学号： 413011003实验课室：厚德A404指导教师：石立实验日期： 2016.05.27广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作：是□否 小组成员：无实验目的：掌握异方差模型的检验和处理方法实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。
实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：【实验原理】异方差的检验：图形检验法、Goldfeld-Quanadt检验法、White检验法、Glejser检验法；异方差的处理：模型变换法、加权最小二乘法(WLS)。
【实验步骤】本实验考虑三个模型：【1】广东省财政支出CZ对财政收入CS的回归模型；（数据见附表1：附表1-广东省数据）【2】广东省固定资产折旧ZJ对国内生产总值GDPS和时间T的二元回归模型；（数据见附表1：附表1-广东省数据）【3】广东省各市城镇居民消费支出Y对人均收入X的回归模型。
（数据见附表2：附表2-广东省2005年数据）（一）异方差的检验1.图形检验法分别用相关分析图和残差散点图检验模型【1】、模型【2】和模型【3】是否存在异方差。
注：①相关分析图是作因变量对自变量的散点图（亦可作模型残差对自变量的散点图）；②残差散点图是作残差的平方对自变量的散点图。
③模型【2】中作图取自变量为GDPS来作图。
相关分析图04008001,2001,6002,0002,4005001,0001,5002,000CSC Z残差散点图04,0008,00012,00016,00020,0005,00010,00015,00020,00025,000GDPSE 1相关分析图04,0008,00012,00016,00020,00024,0001,0002,0003,0004,000ZJGDPS T残差散点图04,0008,00012,00016,00020,00024,00028,00005,00010,00015,00020,00025,000GDPSE 2模型【3】相关分析图4,0008,00012,00016,00020,00024,0005,00010,00015,00020,00025,00030,000X1Y 1残差散点图1,000,0002,000,0003,000,0004,000,0005,000,0006,000,0007,000,0005,00010,00015,00020,00025,00030,000X1E 2【思考】①相关分析图和残差散点图的不同点是什么？②*在模型【2】中，自变量有两个，有无其他处理方法？尝试做出来。
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内） 2.Goldfeld-Quanadt 检验法用Goldfeld-Quanadt 检验法检验模型【3】是否存在异方差。
注：Goldfeld-Quanadt 检验法的步骤为：①排序：②删除观察值中间的约1/4的，并将剩下的数据分为两个部分。
③构造F 统计量：分别对上述两个部分的观察值求回归模型，由此得到的两个部分的残差平方为∑21ie和∑22ie。
∑21ie为较大的残差平方和，∑22ie为较小的残差平方和。
④算统计量)2)(,2)((~2221*k c n k c n F ee F ii ----=∑∑。
⑤判断：给定显著性水平0.05=α，查F 分布表得临界值)()2)(,2)((αk c n k c n F ----。
如果)()2)(,2)((*αk c n k c n F F ---->，则认为模型中的随机误差存在异方差。
（详见课本135页）将实验中重要的结果摘录下来，附在本页。
obs X1 Y1 1 7021.94 4632.692 7220.439999999999 6317.033 7299.25 6350.384 8241.2 6463.3699999999995 8842.840000000001 6757.026 9214.6 7294.937 9867.36 7476.6499999999998 10097.2 7669.849 10908.36 8113.640000000001 10 11944.08 8296.43 11 12229.17 9505.66 12 15762.77 12651.95 13 17680.1 14323.66 14 18287.24 14468.24 15 18907.73 14485.61 16 21015.03 18550.56 17 22881.8 21188.84 18 28665.25 21767.78Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 12:49 Sample: 1 7Included observations: 7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 0.694962 0.210346 3.303899 0.0214 C 741.06461747.4610.4240810.6891R-squared 0.685846 Mean dependent var 6470.296Adjusted R-squared 0.623015 S.D. dependent var 930.0264S.E. of regression 571.0279 Akaike info criterion 15.76771Sum squared resid 1630364. Schwarz criterion 15.75226Log likelihood -53.18698 Hannan-Quinn criter. 15.57670F-statistic 10.91575 Durbin-Watson stat 1.749751Prob(F-statistic) 0.021383Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 12:50Sample: 12 18Included observations: 7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 0.791414 0.147258 5.374327 0.0030C 586.5952 3068.733 0.191152 0.8559R-squared 0.852435 Mean dependent var 16776.66Adjusted R-squared 0.822922 S.D. dependent var 3677.261S.E. of regression 1547.415 Akaike info criterion 17.76151Sum squared resid Schwarz criterion 17.74606Log likelihood -60.16530 Hannan-Quinn criter. 17.57050F-statistic 28.88339 Durbin-Watson stat 1.957878Prob(F-statistic) 0.003004（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）3.White检验法分别用White检验法检验模型【1】、模型【2】和模型【3】是否存在异方差。
Eviews操作：先做模型，选view/Residual Tests/White Heteroskedasticity (no cross terms/cross terms)。
摘录主要结果附在本页内。
模型【1】Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 4.940866 Prob. F(2,25) 0.0156Obs*R-squared 7.932189 Prob. Chi-Square(2) 0.0189Scaled explained SS 14.57723 Prob. Chi-Square(2) 0.0007Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 13:19Sample: 1978 2005Included observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -879.8513 1125.376 -0.781829 0.4417CS 12.93720 4.651328 2.781398 0.0101CS^2 -0.006620 0.002964 -2.233561 0.0347R-squared 0.283292 Mean dependent var 1940.891Adjusted R-squared 0.225956 S.D. dependent var 4080.739S.E. of regression 3590.225 Akaike info criterion 19.31077Sum squared resid 3.22E+08 Schwarz criterion 19.45351Log likelihood -267.3508 Hannan-Quinn criter. 19.35441F-statistic 4.940866 Durbin-Watson stat 2.144291Prob(F-statistic) 0.015552从模型结果看出，nR²=7.932189，由White检验知，在α=0.05下，查x2分布表，得临界值X²0.05(2)=5.99147，比较计算的统计量与临界值，nR²=7.932189> X²0.05(2)=5.99147 ,所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。
模型【2】Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 1.993171 Prob. F(5,22) 0.1195Obs*R-squared 8.729438 Prob. Chi-Square(5) 0.1204Scaled explained SS 14.67857 Prob. Chi-Square(5) 0.0118Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 13:31Sample: 1978 2005Included observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1837.898 6243.701 0.294360 0.7712GDPS -3.395093 5.407361 -0.627865 0.5366GDPS^2 -9.08E-05 0.000185 -0.489537 0.6293GDPS*T 0.160300 0.315176 0.508604 0.6161T -491.5614 1982.891 -0.247901 0.8065T^2 49.08543 152.9875 0.320846 0.7514R-squared 0.311766 Mean dependent var 3461.910Adjusted R-squared 0.155349 S.D. dependent var 7240.935S.E. of regression 6654.775 Akaike info criterion 20.63147Sum squared resid 9.74E+08 Schwarz criterion 20.91694Log likelihood -282.8405 Hannan-Quinn criter. 20.71874F-statistic 1.993171 Durbin-Watson stat 1.971537Prob(F-statistic) 0.119510从模型结果看出，nR²=8.729438，由White 检验知，在α=0.05下，查x2 分布表，得临界值X ²0.05(2)=5.99147，比较计算的统计量与临界值，nR²=8.729438> X ²0.05(2)=5.99147 ,所以拒绝原假设， 不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。