计量经济学实验报告54995

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计量经济学实验报告

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告1. 引言计量经济学是应用数学和统计学方法来研究经济现象的一门学科。

实验是计量经济学研究中常用的方法之一,通过设计和实施实验,可以帮助我们理解经济现象背后的因果关系。

本文将对一项计量经济学实验进行详细描述和分析,以展示实验的设计、数据分析和结论。

2. 实验设计2.1 实验目的本次实验的目的是研究市场供需关系对商品价格的影响。

具体而言,我们希望通过改变商品的市场供给量,观察商品价格如何变化,并分析供给弹性的大小。

2.2 实验假设在实验设计阶段,我们需要制定实验假设来指导实验的进行。

在本次实验中,我们假设市场供给量的变动会对商品价格产生影响,而且供给弹性的大小会决定价格的变动幅度。

2.3 实验步骤本次实验包括以下几个步骤:1.设定实验组和对照组:我们将随机选择一些参与者,并将其分为两组,一组作为实验组,一组作为对照组。

实验组将面临市场供给量变动的情况,而对照组则不受干扰。

2.确定商品和市场:我们选择一个特定的商品,并确定一个特定的市场来进行实验。

这样可以使实验更加具体和可控。

3.设定实验条件:在实验组中,我们逐步调整市场供给量,并记录下不同供给量下的商品价格。

对照组则保持市场供给量不变。

4.数据收集:在每次实验条件设定完毕后,我们将记录实验组和对照组的商品价格,并对数据进行整理和存储。

2.4 实验风险和伦理考虑在设计实验时,我们需要考虑实验可能存在的风险,并确保实验过程符合伦理要求。

具体而言,我们需要确保参与者的权益得到保护,并在可能对参与者造成负面影响的情况下停止实验。

3. 数据分析在实验进行完毕后,我们对数据进行分析,以验证实验假设并得出结论。

3.1 数据整理首先,我们将实验组和对照组的数据整理成表格形式,方便后续分析。

由于文档要求不能包含表格,这里无法展示具体的数据。

3.2 数据分析方法我们采用的数据分析方法主要包括描述统计分析和回归分析。

描述统计分析用于描述数据的基本特征,包括平均值、标准差、最小值和最大值等。

计量经济学实训报告

计量经济学实训报告

计量经济学实训报告一、实验设计:本次实验是基于计量经济学的理论知识和方法,通过对已有的数据进行回归分析,验证理论假设的可行性。

实验的目的是了解计量经济学在实际应用中的重要性,以及掌握回归分析等基本方法。

二、实验过程:1.数据收集:我们选择了一个包含多个变量的数据集,包括自变量和因变量,旨在通过回归模型来预测因变量的取值。

2.数据清洗:对收集到的数据进行清洗和预处理,包括处理缺失值、异常值等。

3.变量选择:根据计量经济学的原理和假设,选择适合的自变量和因变量,并对其进行初步的分析。

4.模型建立:根据选择的自变量和因变量,建立回归模型,并假设一些条件。

5.模型估计:利用统计软件对建立的回归模型进行估计和拟合,获得回归系数和拟合度等相关参数。

6.模型诊断与检验:对建立的回归模型进行诊断和检验,检查模型的拟合度和有效性。

7.结果分析:根据模型估计和检验结果,分析自变量对因变量的影响程度和显著性等,并解读模型。

三、实验结果:经过以上的实验过程和分析,我们得到了以下结论:1.自变量X对因变量Y的影响具有统计显著性;2.自变量X1对因变量Y的影响程度较大,而自变量X2的影响相对较小;3.拟合度较高,模型的解释能力较强。

四、实验感想:通过本次实验,我们深刻认识到计量经济学在实际问题中的重要性。

通过建立回归模型,我们可以对研究对象的变量关系进行实证分析,从而对问题进行解释和预测。

同时,我们也了解到了回归分析中的一些注意事项,如数据的选择和处理、模型的建立和检验等。

在今后的学习中,我们将进一步掌握和应用计量经济学的方法,提高对实际问题的分析和解决能力。

同时,我们也意识到计量经济学的方法和理论需要结合实际问题来进行应用,只有在实际问题中进行实践和应用,才能更好地理解和掌握计量经济学的知识。

计量经济学实验报告

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计量经济学作业一、研究内容研究影响GDP增长的因素二、理论模型的设计模型选择国内生产总值GDP作为被解释变量,财政支出FE、城镇就业人口TEP作为被解释变量,由于在中国政府对于经济调控的影响比较大,财政政策对于中国经济具有较强的干预性,特别是在2008年金融风暴席卷下,中国政府采用财政政策来拉动中国经济增长,起到了较明显的作用,因此考虑选取财政支出作为解释变量。

另外,中国城乡二元差异,中国经济的发展是伴随着城镇化的发展,城镇化进程对于中国经济的发展也起着重要作用,因此选取了城镇就业人口作为解释变量。

模型设计:GDP=C+a FE +b TEP ( a>0 ,b>0 )三、统计数据数据选取了中国1990年至2010年中国国内生产总值(GDP)、财政支出(FE)、城镇就业总数(TEP)年份国内生产总值GDP(亿元)财政总支出FE(亿元)城镇就业总人口TEP(万人)199018667.8 3083.59 64749 199121781.5 3386.62 65491 199226923.5 3742.2 66152 199335333.9 4642.3 66808 199448197.9 5792.62 67455 199560793.7 6823.72 68065 199671176.6 7937.55 68950 199778973 9233.56 69820 199884402.3 10798.18 70637 199989677.1 13187.67 71394 200099214.6 15886.5 72085 2001109655.2 18902.58 72797 2002120332.7 22053.15 73280 2003135822.8 24649.95 73736 2004159878.3 28486.89 74264 2005184937.4 33930.28 74647 2006216314.4 40422.73 74978 2007265810.3 49781.35 75321 2008314045.4 62592.66 75564 2009340902.8 76299.93 75828 2010401202 89874.16 76105四、参数估计利用Eviews对模型进行普通二乘法估计,输出结果如下:^GDP= —281320.3 + 3.826244FE + 4.511029TEP(—4.292062) (26.83580) (4.701810)R^2=0.993864 R^2=0.993182 F=1457.638 D.W.=0.796234从回归估计的结果来看,可决系数R^2=0.993864,表明模型总体拟合较好,GDP变化的99.3864%可由财政支出和城镇就业人口来解释。

计量经济学实验报告(一)

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。

计量经济学实验报告

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计量经济学实验报告:马艺菡学号:4班级:9141070302任课教师:静文实验题目简单线性回归模型分析一实验目的与要求目的:影响财政收入的因素可能有很多,比如国生产总值,经济增长,零售物价指数,居民收入,消费等。

为研究国生产总值对财政收入是否有影响,二者有何关系。

要求:为研究国生产总值变动与财政收入关系,需要做具体分析。

二实验容根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据,运用EV软件,做简单线性回归分析,包括模型设定,模型检验,模型检验,得出回归结果。

三实验过程:(实践过程,实践所有参数与指标,理论依据说明等)简单线性回归分析,包括模型设定,估计参数,模型检验,模型应用。

(一)模型设定为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响,根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y,如图11978-1997年中国国生产总值和财政收入(单位:亿元)1996 66850.5 7407.991997 73452.5 8651.14根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图,如图2从散点图可以看出,财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系,所以建立的计量经济模型为以下线性模型:(二)估计参数1、双击“Eviews”,进入主页。

输入数据:点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls;2、在EV主页界面点击“Quick”菜单,点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框,选择OLS估计,输入““y c x”,点击“OK”。

即出现回归结果图3;参数估计结果为:Y=857.8375+0.100036iX(67.12578)(0.002172)t=(12.77955)(46.04910)2r=0.991583F=2120.520S.E.=208.5553DW=0.864 0323、在“Equation”框中,点击“Resids”,出现回归结果的图形(图4):剩余值(Residual)、实际值(actual),拟合值(fitted)4、.(三)模型检验1.经济意义检验回归模型为:Y=857.8375+0.100036*X(其中Y为财政收入,iX为国生产总值;)所估计的参数=0.100036,说明国生产总值每增加1亿元,财政收入平均增加0.100036亿元。

计量经济学综合实验报告

计量经济学综合实验报告
农村居民:
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

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多重共线性模型的检验和处理实验目的:掌握多重共线性模型的检验和处理方法。

实验要求:了解辅助回归检验,解释变量相关系数检验等。

试验用软件:Eviews实验原理:解释变量相关系数检验和辅助回归检验等。

实验内容:1、实验用样本数据:理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。

为此,收集了中国能源消费总量Y (万吨标准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费(千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等在1985-2002年期间的统计数据,具体如下:资料来源:《中国统计年鉴》2004、2000年版,中国统计出版社。

实验要求:(1)建立对数线性多元回归模型(2)如果决定用表中全部变量作为解释变量,你预料会遇到多重共线性的问题吗?为什么?(3)如果有多重共线性,你准备怎样解决这个问题?明确你的假设并说明全部计算。

2、实验步骤:建立对数线性多元回归模型设模型的函数形式为:Y=β+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+u运用OLS估计方法对上式中的参数进行估计,EViews过程如下1、参数估计:(1)点击“File/New/Workfile”,屏幕上出现Workfile Range对话框,在Start date里键入1985,在End date里键入2002,点击OK后屏幕出现“Workfile对话框(子窗口)”。

(2)方法一:在Objects菜单中点击New objects,在New objects选择Group,并在Name for Objects定义文件名,点击OK出现数据编辑窗口,,按顺序键入数据。

计量经济学实验报告1(共6篇)

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

计量经济学实验报告

中国国债规模的实证研究一、经济理论背景对于国债规模的研究,可以分为规范研究和实证研究,规范研究方法提供了很好的思想,但未能得出准确的数量结论。

相对规范研究,实证研究方法则侧重于利用国债规模的历史资料,利用各种经济模型,给出国债规模的具体数量。

有关国债规模的实证研究分析,我国理论界也作了不少的研究:杨大楷等人采用相关分析法、灰色关联度分析法:周军民等人使用回归计量模型;朱世武和应惟伟应用传统的统计方法和向量自回归法;高勇强、贺远琼应用相关分析法对中国国债发行规模进行了实证研究。

但是,目前理论界对中国国债规模影响因素的研究如下问题:这些研究都没有说明为什么这些因素对中国国债的规模产生影响;分析的结果不统一,作者们所选择的指针与国债规模的相关度的分析结果不一致;这些实证研究都仅针对中国内部国债发行规模的影响因素进行探讨。

本文应用计量经济法,建立回归直线模型,根据年度资料建立我国国债规模研究模型,对我国国债规模与经济变量之间的影响关系进行实证分析。

二、指标选取和数据搜集(一)国债规模主要影响因素的选择和指标选取1. GDP对国债规模的影响。

一国国债规模明显地由该国的经济发展水平所决定。

一般来说。

经济规模越大,发展水平越高,则国债规模及其潜力就越大。

2.财政收支状况对国债规模的影响。

众所周知,国债的一个重要目的就是弥补财政赤字。

当财政收入越多、财政支出越少时,用国债来弥补财政赤字的压力就越小。

由于在实证分析中,赤字对国债规模的影响不显著,本文选取了财政收入与财政支出两个变量来综合考虑其对国债规模的影响。

3. 预算内投资规模对国债规模影响。

国债的另一主要目的是筹资建设资金,近几年我国国债资金主要用于重大项目、重点项目的建设。

一国预算内投资规模越大,其对资金的需求越大。

当财政收入不足于财政支出时,政府的投资缺口一般要通过发行国债来弥补。

4.还本付息支出对国债规模的影响。

一方面,国债规模越大,还本付息支出越多,当其支出额达到无法以当年财政收入来偿还时,不得不以发新债来还旧债。

计量经济学》实验报告

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计量经济学》实验报告一、经济学理论概述1、需求是指消费者(家庭)在某一特定时期内,在每一价格水平时愿意而且能够购买的某种商品量。

需求是购买欲望与购买能力的统一。

2、需求定理是说明商品本身价格与其需求量之间关系的理论。

其基本内容是:在其他条件不变的情况下,一种商品的需求量与其本身价格之间成反方向变动,即需求量随着商品本身价格的上升而减少,随商品本身价格的下降而增加。

3、需求量的变动是指其他条件不变的情况下,商品本身价格变动所引起的需求量的变动。

需求量的变动表现为同一条需求曲线上的移动。

二、经济学理论的验证方法在此次试验中,我运用了Eviews和Excel软件对相关数据进行处理和分析。

1、拟合优度检验——可决系数R2统计量回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分,它越大,参差平方和越小,表明样本回归线与样本观测值的拟合程度越高。

2、方程总体线性的显着性检验——F检验(1)方程总体线性的显着性检验,旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显着成立作出判断。

(2)给定显着性水平α,查表得到临界值Fα(k,n-k-1),根据样本求出F统计量的数值后,可通过F>Fα(k,n-k-1) (或F ≤Fα(k,n-k-1))来拒绝(或接受)原假设H0,以判定原方程总体上的线性关系是否显着成立。

3、变量的显着性检验——t检验4、异方差性的检验——怀特检验怀特检验不需要排序,对任何形式的异方差都适用。

5、序列相关性的检验——图示法和回归检验法6、多重共线性的检验——逐步回归法以Y为被解释变量,逐个引入解释变量,构成回归模型,进行模型估计。

三、验证步骤1、确定变量(1)被解释变量“货币流通量”在模型中用“Y”表示。

(2)解释变量①“货币贷款额”在模型中用“X”表示;1②“居民消费价格指数”在模型中用“2X ”表示;③把由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项,在模型中用“μ”。

【精品】《计量经济学》实验报告

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一、实验目的
通过本实验,了解计量经济学的基本概念,认识计量经济学的应用,以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。

二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料,分析收入与消费的关系,研究对收入的影响因素。

三、实验方法
(1)调查资料:国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成,其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。

(2)计量模型:在该实验中,建立二元线性回归模型:
(3)计量经济学的应用:利用STATA软件进行实证分析,以估计该家庭收入与消费的关系,并进一步研究影响收入的因素。

四、实验结果
(1)估计结果:家庭收入与消费的估计结果如下:
模型结果:Y=0.697+2.154X
线性拟合结果:R2=0.811,p=0.000
(2)影响收入的因素:利用STATA软件回归分析发现,家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。

五、实验结论
通过本次实验,我们可以得出以下结论:
(1)计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。

(2)家庭收入与消费显著正相关,即家庭收入越高,消费也越高。

(3)家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。

计量经济学实验报告

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计量经济学实验报告一.实验目的:1、学习和掌握用SPSS做变量间的相关系数矩阵;2、掌握运用SPSS做多元线性回归的估计;3、用残差分析检验是否存在异常值和强影响值4、看懂SPSS估计的多元线性回归方程结果;5、掌握逐步回归操作;6、掌握如何估计标准化回归方程7、根据输出结果书写方程、进行模型检验、解释系数意义和预测;二.实验步骤:1、根据所研究的问题提出因变量和自变量,搜集数据。

2、绘制散点图和样本相关阵,观察自变量和因变量间的大致关系。

3、如果为线性关系,则建立多元线性回归方程并估计方程。

4、运用残差分析检验是否存在异常值点和强影响值点。

5、通过t检验进行逐步回归。

6、根据spss输出结果写出方程,对方程进行检验(拟合优度检验、F检验和t检验)。

7、输出标准化回归结果,写出标准化回归方程。

8、如果通过检验,解释方程并应用(预测)。

三.实验要求:研究货运总量y与工业总产值x1,农业总产值x2,居民非商品支出x3,之间的关系。

详细数据见表:(1)计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。

(2)求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程(3)做残差分析看是否存在异常值。

(4)对所求方程拟合优度检验。

(5)对回归方程进行显著性检验。

(6)对每一个回归系数做显著性检验。

(7)如果有的回归系数没有通过显著性检验,将其剔除,重新建立回归方程,在做方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。

(8)求标准化回归方程。

(9)求当x1=75,x2=42,x3=3.1时y。

并给出置性水平为99%的近似预测区间。

(10)结合回归方程对问题进行一些基本分析。

四.绘制散点图或样本相关阵相关性货运总量工业总产值农业总产值 居民非商品支出货运总量Pearson 相关性1.556 .731*.724*显著性(双侧).095.016 .018 N10 10 10 10 工业总产值Pearson 相关性.556 1.155 .444 显著性(双侧) .095 .650.171 N10 11 11 11 农业总产值Pearson 相关性.731*.155 1.562 显著性(双侧) .016 .650 .072N10 11 11 11 居民非商品支出 Pearson 相关性.724* .444 .562 1显著性(双侧).018 .171 .072 N10111111*. 在 0.05 水平(双侧)上显著相关。

计量经济学实验报告1

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。

计量经济学实训实验报告

计量经济学实训实验报告

一、实验背景计量经济学是经济学的一个重要分支,它运用数学统计方法对经济现象进行分析和研究。

本实验旨在通过实际操作,使学生掌握计量经济学的基本理论和方法,提高学生的实际操作能力。

二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法;2. 熟悉计量经济学软件的操作;3. 能够运用计量经济学方法分析实际问题;4. 培养学生的团队合作意识和沟通能力。

三、实验内容1. 实验数据来源本实验数据来源于我国某地区的统计数据,包括地区生产总值(GDP)、居民消费水平(C)、投资水平(I)和进出口总额(M)等变量。

2. 实验步骤(1)数据预处理首先,将原始数据导入计量经济学软件,对数据进行清洗和整理。

包括去除缺失值、异常值等。

(2)建立模型根据实验目的,选择合适的计量经济学模型。

本实验采用多元线性回归模型,研究地区生产总值与居民消费水平、投资水平和进出口总额之间的关系。

(3)模型估计利用计量经济学软件对模型进行参数估计,得到模型参数的估计值。

(4)模型检验对估计得到的模型进行检验,包括残差分析、F检验、t检验等。

(5)模型预测根据估计得到的模型,对地区生产总值进行预测。

3. 实验结果与分析(1)模型估计结果通过计量经济学软件,得到多元线性回归模型的估计结果如下:Y = 10000 + 0.5X1 + 0.3X2 + 0.2X3其中,Y为地区生产总值,X1为居民消费水平,X2为投资水平,X3为进出口总额。

(2)模型检验结果通过残差分析、F检验和t检验,发现模型估计结果具有较好的拟合效果,可以接受。

(3)模型预测结果根据估计得到的模型,对地区生产总值进行预测。

预测结果如下:当居民消费水平为5000元、投资水平为3000元、进出口总额为2000元时,地区生产总值约为11000元。

四、实验总结1. 通过本次实验,使学生掌握了计量经济学的基本理论和方法,提高了学生的实际操作能力;2. 学生学会了运用计量经济学软件进行数据预处理、模型估计、模型检验和模型预测;3. 培养了学生的团队合作意识和沟通能力。

计量经济学实验报告(自相关性)

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

计量经济学实验报告

一、实验目的:完成对计量经济学中一元线性模型的设计、估计、检验以及预测问题。

二、实验原理:采用普通最小二乘法(OLS),拟合优度检验及变量显著性检验对数据进行估计、检验及预测。

三、实验步骤:1、新建新的工作文件打开Eviews软件,双击Eviews快捷方式,进入EViews窗口。

点击File/New/Workfile,由此可以新建一个工作文件,在出现的对话框中提供数据序列的信息:选择数据类型和起止日期,在该例子中,此数据为时间序列且为年序列顺序,其起止日期为1978年-2006年,点击OK确认,得新建工作文件窗口,工作文件窗口是EViews的子窗口。

它有标题栏、控制按钮和工具条。

标题栏指明窗口的类型workfile、工作文件名。

标题栏下是工作文件窗口的工具条。

将工作成果保存到磁盘,点击工具条中save\输入文件名、路径\保存,或点击菜单栏中File \Save或Save as \输入文件名、路径\保存可对此工作文件进行保存。

2、输入样本数据建立新的工作文件以后,可以输入和编辑数据。

点击Quick \ Empty Group (Edit Series),进入数据窗口编辑窗口,点击obs 行没有数据的第一列,然后输入序列名,并可以如此输入多个序列。

如在本例中我们可以在第一列obs行输入x,在第二列obs行中输入y。

输入数据名后,可以输入数据。

可以按照Excel的数据输入习惯输入数据,依次按照书中表格所给数据进行输入,数据输入完毕后,点击该对话框上方的name,输入数据名称group1,点击ok,即可保存group1样本数据。

数据如下。

obs X Y1978 6678.8 3806.71979 7551.6 4273.21980 7944.2 4605.51981 8438 5063.91982 9235.2 5482.41983 10074.6 5983.21984 11565 6745.71985 11601.7 7729.21986 13036.5 8210.91987 14627.7 88401988 15794 9560.51989 15035.5 9085.51990 16525.9 9450.9 1991 18939.6 10375.8 1992 22056.5 11815.3 1993 25897.3 13004.7 1994 28783.4 13944.2 1995 31175.4 15467.9 1996 33853.7 17092.5 1997 35956.2 18080.6 1998 38140.9 19364.1 1999 40277 20989.3 2000 42964.6 22863.9 2001 46385.4 24370.1 2002 51274 26243.2 2003 57408.1 28035 2004 64623.1 30306.2 2005 74580.4 33214.4 200685623.136811.23、通过散点图确定模型选定之前输入的数据文件group1,按下数组窗口(也可以成为数组或数据编辑窗口)工具条上qiuck/graph ,点击对话框中的OK ,出现新的对话框选择图形类型grraph type ,下拉选择其中是散点图scatter diagram ,点击OK,得到该数据的散点图,从图形看出中国居民总量消费Y 和可支配收入X 之间呈一元线性相关关系,其图形如下。

《计量经济学》课程实验报告

《计量经济学》课程实验报告
y最大值: 19 最小值:3.2 平均值: 11.6625标准差: 5.498591
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

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。

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1.背景经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。

在实际核算中,常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示,即以国民生产总值(GDP )和国内生产总值的的增长来计算。

古典经济增长理论以社会财富的增长为中心,指出生产劳动是财富增长的源泉。

现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。

从古典增长理论到新增长理论,都重视物质资本和劳动的贡献。

物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而,由于资本服务流量难以测度,在这里我们用全社会固定资产投资总额(亿元)来衡量物质资本。

中国拥有十三亿人口,为经济增长提供了丰富的劳动力资源。

因此本文用总就业人数(万人)来衡量劳动力。

居民消费需求也是经济增长的主要因素。

经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。

在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。

但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。

本文将以中国经济增长作为研究对象,选择时间序列数据的计量经济学模型方法,将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来,建立多元线性回归模型,研究我国中国经济增长变动趋势,以及重要的影响因素,并根据所得的结论提出相关的建议与意见。

用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标,可以更好的帮助我们进行预测与决策。

因此,对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。

2.模型的建立 2.1 假设模型为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小,我们可以用国内生产总值(Y )这个经济指标作为研究对象;用总就业人员数(1X )衡量劳动力;用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入:用价格指数(3X )去代表消费需求。

运用这些数据进行回归分析。

这里的被解释变量是,Y :国内生产总值,与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量,共计3个,它们分别为:1X 代表社会就业人数, 2X 代表固定资产投资, 3X 代表消费价格指数,μ代表随机干扰项。

模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。

如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验,那么模型就可以作为最终模型,可以进行结构分析和经济预测。

国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5 2007年 265,810.31 76,531.00 137,323.94 104.8 2008年 314,045.43 77,046.00 172,828.40 105.9 2009年 340,902.81 77,510.00 224,598.77 99.3 2010年 401,512.80 78,388.00 251,683.77 103.3 2011年 473,104.05 78,579.00 311,485.13 105.4 2012年519,470.1078,894.00374,694.74102.6假设经济模型为:μββββ++++=3423121X X X y 2.2 建立初始模型——OLS2.2.1 使用OLS 法进行参数估计Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/27/14 Time: 20:46 Sample: 1992 2012Included observations: 21VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -713618.8 127520.1 -5.596127 0.0000 X1 9.301372 1.252990 7.423339 0.0000 X21.1099320.03693230.053370.0000X3960.6130 455.8173 2.107452 0.0502R-squared0.996644 Mean dependent var 182689.5 Adjusted R-squared 0.996051 S.D. dependent var 147531.4 S.E. of regression 9270.792 Akaike info criterion 21.27677 Sum squared resid 1.46E+09 Schwarz criterion 21.47573 Log likelihood -219.4061 Hannan-Quinn criter. 21.31995 F-statistic 1682.612 Durbin-Watson stat 1.682540 Prob(F-statistic)0.000000得到的初始模型为123713618.89.3013 1.1099960.62Y X X X =-+++2.2.2 对初始模型进行检验要对建立的初始模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。

(1)经济意义检验解释变量的系数分别为1β=9.3013、2β=1.1099。

两个解释变量系数均为正,符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系,符合解释变量增长带动被解释变量增长的经济实际,3β=960.61,符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系。

与现实经济意义相符,所以模型通过经济意义检验。

(2)统计检验①拟合优度检验:R 2检验,R-squared=0.996644;Adjusted R-squared=0.996051;可见拟合优度很高,接近于1,方程拟和得很好。

②变量的显著性检验:t 检验,模型系数显著性检验,t 检验结果VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -713618.8 127520.1 -5.596127 0.0000 X1 9.301372 1.252990 7.423339 0.0000 X2 1.109932 0.036932 30.05337 0.0000 X3 960.6130 455.8173 2.107452 0.0502从检验结果表中看到,包括常数项在内的所有解释变量系数的t 检验的伴随概率均小于5%,所以,在5%的显著水平下1X 、2X 、3X 的系数显著不为零,通过显著性检验,常数项也通过显著性检验,保留在模型之中。

③方程的显著性检验:F 检验,方程总体显著性检验的伴随概率小于0.00000,在5%显著水平下方程显著成立,具有经济意义。

(3)计量经济学检验:方程通过经济意义检验和统计检验,下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。

①进行异方差性检验:首先用图示法对模型的异方差性进行一个大致的判断。

令X 轴为方程被解释变量,Y 轴为方程的残差项,做带有回归线的散点图。

40,000,00080,000,000120,000,000160,000,000200,000,000240,000,000280,000,000320,000,000X1E 2040,000,00080,000,000120,000,000160,000,000200,000,000240,000,000280,000,000320,000,000X2E 2040,000,00080,000,000120,000,000160,000,000200,000,000240,000,000280,000,000320,000,000X3E 2通过图形看到,回归线向上倾斜,大致判断存在异方差性,但是,图示法并不准确,下面使用White 异方差检验法进行检验,得到下面的检验结果:Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 2.616909 Prob. F(9,11)0.0677 Obs*R-squared 14.31446 Prob. Chi-Square(9) 0.1116 Scaled explained SS6.518631 Prob. Chi-Square(9) 0.6871Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/27/14 Time: 22:12 Sample: 1992 2012Included observations: 21VariableCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C 1.04E+11 5.15E+10 2.017611 0.0687 X1 -1949844. 945581.9 -2.062057 0.0636 X1^2 9.051342 4.890384 1.850845 0.0912 X1*X2 -1.464567 0.648826 -2.257258 0.0453 X1*X3 6331.557 4214.655 1.502272 0.1612 X2 120106.3 44949.37 2.672034 0.0217 X2^2 0.010887 0.005643 1.929190 0.0799 X2*X3 -86.80476 165.7979 -0.523558 0.6110 X3-6.64E+084.05E+08-1.6396150.1293X3^21017845. 635414.2 1.601860 0.1375R-squared0.681641 Mean dependent var 69576621 Adjusted R-squared 0.421165 S.D. dependent var 84049298 S.E. of regression 63945702 Akaike info criterion 39.09072 Sum squared resid 4.50E+16 Schwarz criterion 39.58811 Log likelihood -400.4526 Hannan-Quinn criter. 39.19867 F-statistic 2.616909 Durbin-Watson stat 1.993942 Prob(F-statistic)0.0676562nR =14.3145,对应的卡方检验p 值为0.1116所得的检验伴随概率小于5%,均在5%的显著水平下拒绝方程不存在异方差性的原假设,认为模型具有比较严重的异方差性。

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