计量经济学实训3

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计量经济学上机实验手册

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;表4.1.1 中国2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出单位：元注：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 YGenr LX1=LOG X1Genr 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: LY Method: Least Squares Sample: 1 31Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C LX1 R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log 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;可认为农民农业经营的收入和其他收入整体与农村居民消费支出的线性关系显着成立;变量X2和截距项均在5%的显着性水平下通过变量显着性检验,但X1在10%的显着水平下仍不能通过检验;四、异方差检验对于双对数模型,由于12(0.150214)(0.477453)ββ=<=二者均为弹性系数,可认为其他来源的纯收入而不是从事农业经营的纯收入的增长,对农户人均消费的增长更有刺激作用;也就是说,不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及工资收入、财产收入等其他来源收入的差别,因此,如果模型存在异方差性,则可能是X2引起的;1.图示检验法观察残差的平方与LX2的散点图;①残差resid残差resid变量数据是模型参数估计命令完成后由Eviews软件自动生成在Workfile 框里可找到,无需人工操作获得;注意,resid保留的是最近一次估计模型的残差数据;②残差的平方与LX2的散点图Scat LX2 resid^2从上图可大体判断出模型存在递增型异方差性;2．G-Q法检验异方差补充：先定义一个变量T,取值为1、2、…、31分别代表各省市,用于在做完G-Q检验之后,再按T排序,使数据顺序还原;Data T 提示：输入1、2、…、31①将所有原始数据按照X2升序排列;Sort X2Show Y X1 X2 LY LX1 LX2显示各个变量数据的目的是查看一下,所有变量数据是否按X2升序排列好了;②将31对样本数据,去掉中间的7对,形成两个容量均为12的子样本,即1-12和20-31;③对1-12的子样本做普通最小二乘估计,并记录残差平方和RSS;1Smpl 1 12 意思是：将样本区间由1-31,改为1-12Ls LY C LX1 LX2Dependent Variable: LYMethod: Least Squares Sample: 1 12C LX1 LX2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProbF-statistic子样本1：12ln 3.1412080.398385ln 0.234751ln Y X X e =+++1RSS =④对20-31的子样本做普通最小二乘估计,并记录残差平方和2RSS ; Smpl 20 31 意思是：将样本区间由1-12,改为20-31 Ls LY C LX1 LX2Dependent Variable: LY Method: Least Squares Sample: 20 31Included observations: 12C LX1 R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProbF-statistic子样本2：12ln 3.9936440.113766ln 0.6201681ln Y X X e =-++2RSS =⑤异方差检验在5%与10%的显着性水平下,自由度为9,9的F分布临界值分别为0.05(9,9) 3.18F=与0.10(9,9) 2.44F=;因此5%显着性水平下不能拒绝同方差假设,但在10%的显着性水平下拒绝;补充：怀特检验软件操作：在原始模型的OLS方程对象窗口中,选择view/Residual test/White Heteroskedasticity;Eviews提供了包含交叉项的怀特检验“White Heteroskedasticitycross terms”和没有交叉项的怀特检验“White Heteroskedasticityno cross terms”这样两个选择;问题：如果是刚做完上面的G-Q检验,如何得到原始模型答案：先恢复成全样本,再按T排序,然后做OLS回归;SMPL 1 31 意思是：将样本区间恢复到1-31补充：将样本数据按T升序排列,使数据顺序还原;Sort T 意思是：将数据顺序还原Ls LY C LX1 LX2下面是在原始模型的OLS方程对象窗口中,选择view/Residual test/White Heteroskedasticity,然后进行包含交叉项的怀特检验“White Heteroskedasticitycross terms”所得到的输出结果最上方显示了两个检验统计量：F统计量和White统计量nR2；下方显示的是以OLS的残差平方为被解释变量的辅助回归方程的回归结果：F-statistic ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/03/11 Time: 17:21Sample: 1 31C LNX1 LNX1^2 LNX1LNX2 LNX2 R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic 可见,怀特统计量nR 2==31×,大于自由度也即辅助回归方程中解释变量的个数为5的2分布临界值07.115205.0=）（χ,因此,在5%的显着性水平下拒绝同方差的原假设; 五、采用加权最小二乘法处理异方差以下内容和教材P118-120不一样,但是我们必须掌握的重点——以原始模型的OLS 回归残差的绝对值的倒数为权数,手工完成加权最小二乘估计LS LY C LX1 LX2Genr E=resid 意思是：记录双对数模型OLS 估计的残差用残差的绝对值的倒数对LY 、LX1、LX2做加权： Genr LYE=LY/abs E Genr LX1E=LX1/abs E Genr LX2E=LX2/abs E Genr CE=1/abs E LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Sample: 1 31CELX1ER-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Durbin-Watson stat可以看出,lnX1参数的t统计量有了显着改进,这表明在1%显着性水平下,都不能拒绝从事农业生产带来的纯收入对农户人均消费支出有着显着影响的假设;六、检验加权的回归模型是否还存在异方差1.检验是否由LX1E引起异方差Sort LX1E 意思是：将原始数据按LX1E升序排列①子样本1的回归：Smpl 1 12LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYEMethod: Least SquaresSample: 1 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CELX1ER-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Durbin-Watson stat子样本1：RSS=1②子样本2的回归：Smpl 20 31LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Date: 05/01/11 Time: 23:23 Sample: 20 31Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.CE LX1E R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodDurbin-Watson stat子样本2：2RSS =③异方差检验注意做题的步骤提出假设 22012:H σσ= 22112:H σσ≠ 计算检验统计量：在5%的显着性水平下,自由度为9,9的F 分布临界值分别为0.05(9,9) 3.18F =;因此5%显着性水平下不能拒绝同方差假设;2.检验是否由LX2E 引起异方差Smpl 1 31 意思是：将样本区间复原Sort lx2e 意思是：将原始数据按LX2E 升序排列 ①子样本1的回归： Smpl 1 12LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Sample: 1 12CE LX1E R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodDurbin-Watson stat子样本1：1RSS = ②子样本2的回归： Smpl 20 31LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Sample: 20 31Included observations: 12CE LX1E R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodDurbin-Watson stat子样本2：2RSS =③异方差检验注意做题的步骤提出假设 22012:H σσ= 22112:H σσ≠ 计算检验统计量：在5%的显着性水平下,自由度为9,9的F 分布临界值分别为0.05(9,9) 3.18F =;因此5%显着性水平下不能拒绝同方差假设;结论：用OLS 估计的残差绝对值的倒数作为权数,对存在异方差的模型加权,然后采用OLS估计,则一定会消除异方差;最终通过异方差检验的估计方程为：实验四序列相关性实验目的：在理解序列相关性的基本概念、序列相关的严重后果的基础上,掌握进行序列相关检验和处理的方法;熟练掌握Eviews软件的图示检验、DW检验、拉格朗日乘数LM检验等序列相关性检验方法和处理序列相关性的方法——广义差分法;实验内容：书P132例4.2.1：中国居民总量消费函数建立总量消费函数是进行宏观经济管理的重要手段;为了从总体上考察中国居民收入与消费的关系,P56表2.6.3给出了中国名义支出法国内生产总值GDP、名义居民总消费CONS以及表示宏观税负的税收总额TAX、表示价格变化的居民消费价格指数CPI1990=100,并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC=GDP/CPI、居民实际消费总支出Y=CONS/CPI,以及实际可支配收入X=GDP-TAX/CPI;表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y19781979198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006资料来源：根据中国统计年鉴2001,2007整理;实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE A 1978 2006 其中的“A”表示年度数据2.录入与编辑数据Data X Y3.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:趋势图Plot X Y 意思是：同时画出Y和X的趋势图从X和Y的趋势图中可看出它们存在共同变动趋势;三、OLS参数估计与统计检验LS Y C XDependent Variable: YMethod: Least Squares Sample: 1978 2006C R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared residSchwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProbF-statistic从OLS 估计的结果看,模型拟合较好：可决系数20.9880R =,截距项和斜率项的t 检验值均大于5%显着性水平下自由度为n-2=27的临界值0.025(27) 2.05t =;而且,斜率项符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说;斜率项表明,在1978—2006年间,以1990年价计算的中国居民可支配总收入每增加1亿元,居民消费支出平均增加亿元;四、序列相关性检验 1.图示检验法①残差与时间t 的关系图趋势图 Plot resid②相邻两期残差之间的关系图 Scat resid-1 resid从两个关系图看出,随机误差项呈正序列相关性;.检验值为,表明在5%显着性水平下,n=29,k=2包括常数项,查表得1.34L d =, 1.48U d =,由于.= 1.34L d <=,故存在正序列相关;五、处理序列相关1.修正模型设定偏误剔除虚假序列相关首先面临的问题是,模型的序列相关是纯序列相关,还是由于模型设定有偏误而导致的虚假序列相关;从X 和Y 的趋势图中看到它们表现出共同的变动趋势,因此有理由怀疑较高的2R =部分地是由这一共同的变化趋势带来的;为了排除时间序列模型中这种随时间变动而具有的共同变化趋势的影响,一种解决方案是在模型中引入时间趋势项,将这种影响分离出来;由于本例中可支配收入X 与消费支出Y 均呈非线性变化态势,因此引入的时间变量TT=1,2,……,29以平方的形式出现,回归模型变化为：①编辑变量T data T在数据表中输入1-29; ②做如下的回归 Ls Y C X T^2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1978 2006 Included observations: 29C X T ^2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid 6054792. Schwarz criterionLog likelihood F-statistic 得到如下的修正模型：可见,T 2的t 统计量显着;但是,修正的模型.值仍然较低,没有通过5%显着性水平下的.检验n=29,k=3时,27.1=L D ,56.1=U D ,因此该模型仍存在正序列相关性;补充：序列相关性的拉格朗日乘数检验LM检验在EViews软件中,如果在上面的OLS回归方程界面直接做残差序列的LM检验,那么得到的是如下结果,和书上P133结果不一致：原因：EViews在做LM检验时,为了不损失样本,把滞后残差序列的“前样本”缺失值设定为0Presample missing value lagged residuals set to zero.;这样,它的样本容量仍然是n,而不是n-p;回归结果和书上也有不同;解决办法：要使软件的LM检验结果和教材P133结果一致,办法是进行OLS估计之后,先把残差序列resid用genr生成另一序列e,再做辅助回归,即：genr e=resid先做含1阶滞后残差的辅助回归：ls e c x t^2 e-1Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 04/26/13 Time: 07:08Sample adjusted: 1979 2006Included observations: 28 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CXT^2E-1R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid 2103016. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProbF-statisticLM检验统计量必须自己算：LM=n-pR2=29-1=由于该值大于显着性水平为5%、自由度为1的2分布临界值84.31205.0=）（χ,由此判断原模型存在1阶序列相关;再做含2阶滞后残差的辅助回归： ls e c x t^2 e-1 e-2Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 04/26/13 Time: 07:32 Sample adjusted: 1980 2006Included observations: 27 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C X T^2 E-1 E-2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regressionAkaike info criterion Sum squared resid 1806465. Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter. F-statistic Durbin-Watson statProbF-statisticLM 检验统计量必须自己算：LM=n-pR 2=29-2=由于该值大于显着性水平为5%、自由度为2的2分布临界值99.52205.0=）（χ,由此判断原模型存在序列相关;但2~-t e 的系数未通过5%的显着性检验,表明在5%的显着性水平下不存在2阶序列相关性;所以,结合前面含1阶、2阶滞后残差的辅助回归结果,可以判断在5%的显着性水平下仅存在1阶序列相关性;2.广义差分法处理序列相关①Ls Y C X T^2 AR1Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sampleadjusted: 1979 2006Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C X T^2 AR1R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid 2164144. Schwarz criterionLog likelihood F-statistic AR1前的参数值即为随机扰动项的1阶序列相关系数,在5%的显着性水平下显着;.= ,在5%显着性水平下,1.18.. 1.65L U d DWd =<<=样本容量为28,无法判断广义差分变换后模型是否已不存在序列相关;②继续引入AR2以下内容和教材P133-134的做法不同,但是我们必须掌握的基本做法Ls Y C X T ^2 AR1 AR2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sampleadjusted: 1980 2006Included observations: 27 after adjusting endpointsC X T^2 AR1 AR2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid 1834086. Schwarz criterionLog likelihood F-statisticInverted AR Roots .53 .53+.32iAR2前的参数在10%的显着性水平下显着不为0；且.= ,接近于2,认为在10%显着性水平下,已不存在序列相关;但是,在5%的显着性水平下,则没必要引入AR2;注意：教材P133用LM检验的结果是,引入AR1 的回归方程在5%的显着性水平下已不存在序列相关性,因而不需要引入AR2;补充：下面是针对引入AR1的回归方程式的LM检验的命令操作和检验结果：首先,采用上面得到的1阶自回归系数1也即AR1的系数,做如下的1阶广义差分变量的OLS回归注：与式等价：Ls y-1 c x-1 t^t-1^2Dependent Variable: Y-1Method: Least SquaresDate: 06/02/13 Time: 11:07Sample adjusted: 1979 2006Included observations: 28 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX-1T^T-1^2R-squared M ean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression A kaike info criterionSum squared resid 2164144. S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter.F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic然后,将上述1阶广义差分方程的残差序列resid 记为e ：genr e=resid 最后,做如下的辅助回归：ls e c x-1 t^t-1^2 e-1Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 06/02/13 Time: 11:16 Sample adjusted: 1980 2006Included observations: 27 after adjustmentsVariable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C X-1 T^T-1^2 E-1R-squaredM ean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression A kaike info criterionSum squared resid 1965048. S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter. F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic于是,LM 检验统计量：LM=27=;查表,当显着性水平为5%时,自由度为1的2的临界值）（1205.0χ为;上述LM ＜）（1205.0χ,表明模型的随机误差项已不存在序列相关;。

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。

计量经济学实训课程学习总结运用计量模型进行经济分析

计量经济学实训课程学习总结运用计量模型进行经济分析在计量经济学实训课程的学习中，我们通过运用计量模型进行经济分析，掌握了一些基本的计量方法和技巧。

本文将对我在课程学习过程中所获得的经验和体会进行总结。

一、课程学习概述计量经济学实训课程是一门旨在培养学生对经济数据进行定量分析的能力的课程。

通过该课程的学习，我们了解了计量经济学的基本概念和方法，学习了一些常用的计量模型，如回归模型、时间序列模型等。

在课程实践环节，我们使用真实的经济数据，运用所学的计量模型进行经济分析，并得出相应的结论。

二、计量模型的运用在实训课程中，我们主要运用了回归模型进行经济分析。

回归模型可以帮助我们确定不同经济变量之间的关系，并进行相关结果的预测。

在实际操作中，我们首先选择了合适的解释变量和被解释变量，并进行了数据的收集和整理。

接下来，我们使用计量软件进行回归分析，并解读了回归结果。

通过对回归模型的运用，我们能够更好地理解和解释现实经济现象。

三、经济分析案例在实训课程中，我们针对不同的经济问题进行了分析。

例如，在零售业市场调研中，我们对销售额和广告投入之间的关系进行了分析。

通过回归分析，我们发现广告投入与销售额存在着显著的正相关关系。

这一结论为企业在未来的市场推广和广告策略制定提供了参考依据。

另外，我们还运用回归模型对生产率与劳动力投入之间的关系进行了分析。

我们的数据表明，生产率与劳动力投入之间呈现出一定的正相关关系。

这一结论有助于企业管理者优化资源配置和提高生产效率。

四、实践中的挑战与收获在实训课程的学习中，我们也面临了一些挑战。

首先，数据的获取和整理是一个耗时且繁琐的过程，需要我们具备一定的数据处理技能。

其次，对于计量模型的选择和运用，我们需要进行深入的思考和研究，以确保得到准确的经济分析结果。

然而，通过对这些挑战的克服，我们也获得了一些宝贵的收获。

首先，我们提升了解决实际经济问题的能力，增强了经济分析的思维方式。

其次，我们熟练掌握了计量软件的使用，提高了数据处理和模型建立的技术水平。

计量经济学实训报告

计量经济学实训报告题目关于我国2016年GDP与财政收入的关系姓名学号专业年级课程教师年月日计量经济学实训报告关于我国2016年GDP与财政收入的关系一、研究目的影响财政收入的因素有很多，比如国内生产总值、居民收入、居民消费、零售物价指数、经济增长等等。

现为研究国内生产总值GDP 和财政收入的关系，特选取了2016我国各地区的数据，运用Eviews 软件做简单的线性回归分析。

二、研究内容（一）、建立模型（1）通过Eviews软件得到散点图如下：在该散点图中，我们可知财政收入和国内生产总值呈线性相关的关系所以在我们模拟假设建立如下一元回归模型：Y=β0+β1X1+μ（二）、估计参数回归结果如下：可给出如下回归分析结果：Y=127.30+0.1067X(274.39) (0.0085)t=（0.4639）（12.454）R2=0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865其中括号内的数为相应参数的t检验值，R为可决系数，F 是一个重要的检验计量。

（Y是税收收入，X是国内生产总值GDP）。

（三）、模型检验1、经济意义检验回归模型为Y=127.30+0.1067X （其中Y为财政收入，X为国内生产总值）。

其中所估计的参数β10.1067是样本回归方程的斜率，它表示GDP的边际增长率，说明GDP每增长1亿元，财政收入将平均增长0.1067亿元。

这符合经济学中的收入增长原理。

2、拟合优度和统计检验（1）、拟合优度的度量回归结果为：Y=127.30+0.1067X(274.39) (0.0085)t=（0.4639）（12.454）R2=0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865①可决系数R2=0.8424，表明财政收入变化的84.24%可由国民生产总值的变化来解释，有15.76%未被解释。

说明该样本回归直线对样本数据的拟合优度还算高。

②F值F=155.10，数值还算高，说明国内生产总值X对财政收入Y有显著影响。

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。

计量经济实验报告多元(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。

二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。

在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。

本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。

三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。

四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。

2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。

3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。

4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。

5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。

五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。

计量经济学实验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》实训报告内容

Object-Generate Series Quick-Generate Series…，输入生成新数据的公式： w=1/resid Quick-Equation Estimation-输入计量模型，在Option选项卡中选择Weighted LS/TSLS
进一步检查是否存在异方差，倘若存在，更改权重（例如，残差项平方的倒数作为权重）
2019/2/14 4
第二次实训内容：对时间序列数据进行线性回归
• 基本步骤
建立数据文件 Quick-Equation Estimation-输入计量模型
2019/2/14
5
• 如何防止多重共线性？
相关性分析（View-Covariance Analysis）解决方法：排除变量法、差分法（在时间序列数据、面板数据中使用）
2019/2/14
6
• 如何防止序列相关性？
在回归方程中加入ar(1)、ar(2)……，检验D.W. 值是否接近于2
2019/2/14
7
第三次实训内容：对面板数据进行线性回归
• 基本步骤
建立数据文件
如何防止多重共线性？略。
一般不考虑异方差性和序列相关性。
2019/2/14
8
Estimate，在Specification中输入被解释变量（加一个问号），在cross-section中选择 random；在Common coefficents中各自变量（每个自变量后面加一个问号，并且用空格隔开），点击确定。固定效应和随机效应的选择：ViewFixed/Random Effect Testing-Correlated Random Effects-Hausman Test，倘若 Cross-section random的伴随概率小于0.1，那么运用固定效应，否则运用随机效应。

计量经济学实训报告2023年

计量经济学实训报告2023年尊敬的实训指导老师:您好！我是 XXX，本次实训的报告者。

在实训的这段时间里，我深入学习了计量经济学的相关知识，并通过实践案例体会到了计量经济学在实际经济问题中的重要性。

在此，我将就本次实训的实践案例进行分析和总结，向您提交本次实训的报告。

一、实训背景本次实训的主题是“计量经济学实践应用”,我们通过对真实经济现象进行分析和建模，进行计量经济学实践应用的学习。

在实训中，我们学习了计量经济学的基本概念、工具和分析方法，并且通过实践案例体会到了这些方法的实际运用。

二、实训案例在本次实训中，我们接到了一个真实经济问题的挑战——预测某市政府投资项目的经济效益。

我们小组选择了一个类似于线性回归的计量经济学模型来进行预测，并通过对模型的检验和调整，最终得到了较为准确的预测结果。

三、实践总结通过本次实训，我深刻认识到了计量经济学在实际经济问题中的重要性。

不仅在经济学研究中，而且在政策制定和投资决策中都需要进行计量经济学分析。

同时，我也意识到在实际经济问题中，数据的可靠性和完整性非常重要，而这一点往往是在实践中容易忽视的。

在实训中，我不仅学到了计量经济学的理论知识，而且还掌握了一些实践技巧。

例如，在建模过程中，我们需要对数据进行筛选和清洗，并对模型进行检验和调整，以达到最好的预测效果。

同时，我也意识到团队协作和沟通的重要性，我们的小组通过协作和沟通，最终成功地完成了实训任务。

四、未来计划在未来的学习和研究中，我将继续深入学习计量经济学的相关知识，并通过更多的实践案例来提高自己的技能水平。

同时，我也将尝试将计量经济学的方法运用到更多的实际经济问题中，为社会做出更多的贡献。

计量经济学实训报告心得

一、前言计量经济学作为一门应用性极强的学科，在经济学、管理学、统计学等领域具有广泛的应用。

为了更好地学习和掌握计量经济学知识，我参加了为期一个月的计量经济学实训。

在此期间，我通过实际操作，对计量经济学有了更深入的理解和认识，现将实训心得总结如下。

二、实训内容1. 实训目的通过本次实训，我旨在：（1）熟悉计量经济学的基本理论和方法；（2）掌握计量经济学软件的使用技巧；（3）提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。

2. 实训内容（1）理论学习：系统学习了计量经济学的基本概念、假设、模型、估计方法和检验方法等；（2）软件操作：掌握了计量经济学软件EViews的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等；（3）案例分析：针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行模型建立、参数估计和模型检验。

三、实训心得1. 理论与实践相结合在实训过程中，我深刻体会到理论联系实际的重要性。

通过理论学习，我掌握了计量经济学的基本知识，但在实际操作中，我遇到了很多困难。

在老师的指导下，我逐渐学会了如何将理论知识应用于实际问题，提高了自己的实际操作能力。

2. 学会了如何使用计量经济学软件在实训过程中，我学习了EViews软件的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等。

通过实际操作，我掌握了EViews软件的使用技巧，为今后的学习和研究奠定了基础。

3. 提高了运用计量经济学方法解决实际问题的能力在实训过程中，我针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行了模型建立、参数估计和模型检验。

通过这个过程，我学会了如何根据实际问题选择合适的模型，如何进行参数估计和模型检验，提高了自己的实际操作能力。

4. 培养了团队协作精神在实训过程中，我与同学们一起完成了案例分析，共同探讨问题，共同解决问题。

在这个过程中，我学会了如何与团队成员沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。

5. 认识到自己的不足在实训过程中，我发现自己在理论知识和实际操作方面还存在很多不足。

计量经济学实训报告范文

一、实训背景随着我国经济的快速发展，经济学研究越来越注重实证分析。

计量经济学作为经济学的重要分支，已经成为经济学研究的重要手段。

为了提高学生对计量经济学理论的理解和应用能力，我们学院组织了本次计量经济学实训。

二、实训目的1. 帮助学生理解计量经济学的基本原理和方法；2. 培养学生运用计量经济学方法进行实证分析的能力；3. 提高学生运用统计软件进行数据处理和分析的能力；4. 增强学生团队合作意识和沟通能力。

三、实训内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 计量经济学基本原理讲解：包括回归分析、多元线性回归、非线性回归、时间序列分析等基本概念和方法。

2. 实证案例分析：选取实际经济问题，运用计量经济学方法进行分析，包括数据收集、模型设定、参数估计、模型检验等。

3. 统计软件操作：学习并熟练运用计量经济学常用软件，如EViews、Stata等，进行数据处理和分析。

4. 团队合作与沟通：学生分成小组，共同完成实训任务，培养团队合作意识和沟通能力。

四、实训过程1. 第一阶段：讲解计量经济学基本原理和方法，学生进行自学和笔记。

2. 第二阶段：教师选取实际经济问题，学生分组进行讨论，确定研究问题、数据来源和模型设定。

3. 第三阶段：学生运用统计软件进行数据处理和分析，完成实证研究。

4. 第四阶段：各小组进行成果展示，其他小组成员进行提问和评价。

五、实训结果1. 学生对计量经济学基本原理和方法有了更深入的理解；2. 学生的实证分析能力得到提高，能够运用计量经济学方法进行实际问题的分析；3. 学生的统计软件操作能力得到提高，能够熟练运用EViews、Stata等软件进行数据处理和分析；4. 学生的团队合作意识和沟通能力得到提升。

六、实训总结1. 计量经济学实训对于提高学生的实证分析能力具有重要意义；2. 在实训过程中，学生需要充分发挥自己的主观能动性，积极学习理论知识，并注重实际操作；3. 教师应注重引导学生进行团队合作，培养学生的沟通能力；4. 学校应加强计量经济学软件资源的建设，为学生提供更好的学习环境。

计量经济学实验三

Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Variable GDP LL C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 0.088239 -42.65989 202.2173 0.950564 0.946609 150.4304 565732.7 -178.5217 240.3512 0.000000 Std. Error 0.005525 11.83064 95.25038 t-Statistic 15.97067 -3.605880 2.123008 Prob. 0.0000 0.0014 0.0438 427.0379 651.0303 12.96584 13.10857 13.00947 1.504205
Sample: 1978 2005 Lags: 2 Null Hypothesis: ZC does not Granger Cause GDPB GDPB does not Granger Cause ZC Obs 26 F-Statistic 5.41457 3.66056 Prob. 0.0127 0.0433
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
4．存货增加模型（结果控制在本页）
Dependent Variable: TZC Method: Least Squares Date: 04/25/14 Time: 15:09

计量经济学实验指导书

计量经济学实验指导书《计量经济学》实验指导书⼭东经济学院统计与数学学院2006年11⽉6⽇⽬录实验⼀、⼀元线性回归模型 (3)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验⼆、多元线性回归模型 (6)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验三、异⽅差 (9)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验四、⾃相关性 (14)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验五、多重共线性 (18)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验⼀、⼀元线性回归模型【实验⽬的】掌握⼀元线性回归模型的估计⽅法。

【实验内容】根据表1-1案例，建⽴⼀元回归模型。

表1－1 我国各地区2003年FDI和GDP的数据项⽬2003年FDI(万美元）2003GDP（亿元）项⽬2003年FDI(万美元）2003GDP（亿元）北京2191263663.10河南539037048.59天津1534732447.66湖北1568865401.71河北964057098.56湖南1018354638.73⼭西213612456.59⼴东78229413625.87内蒙88542150.41⼴西418562735.13辽宁2824106002.54海南42125670.93吉林190592522.62重庆260832250.56⿊龙江321804430.00四川412315456.32上海5468496250.81贵州45211356.11江苏105636512460.83云南83842465.29浙江4980559395.00陕西331902398.58安徽367203972.38⽢肃23421304.60福建2599035232.17青海2522390.21江西1612022830.46宁夏1743385.34⼭东60161712435.93新疆15341877.61【实验步骤】⼀、模型设定1．菜单⽅式建⽴⼀个新的⼯作⽂件，表1-1的数据分别命名为GDP和FDI。

建⽴⼀个数组，包含GDP和FDI两个序列。

计量经济学专业实习报告

计量经济学专业实习报告尊敬的导师，以下是我在计量经济学专业实习期间的报告。

一、实习背景和目的在我成为计量经济学专业学生之前，我对这个领域的实际应用一无所知。

为了更好地了解并运用计量经济学理论，我决定参加这个实习项目。

我的目标是将所学知识与实践相结合，深入了解计量经济学的应用场景，并通过实习提高自己的分析和研究能力。

二、实习内容在实习的早期阶段，我参与了一项研究项目，主题是分析国内就业市场的波动情况。

这个项目涉及了大量的数据收集和处理，并借助计量经济学的方法进行分析。

在导师的指导下，我学会了如何运用计量模型来分析就业市场的动态变化。

随后，我参与了一个企业的市场调研项目。

我们分析了该企业销售数据中的趋势和相关影响因素，并利用计量经济学模型进行预测和决策支持。

在这个项目中，我学到了许多关于市场调研和预测的实用技巧，并且熟悉了大规模数据分析的流程和方法。

在实习的最后一个阶段，我加入了一个研究团队，致力于探索经济政策对环境污染的影响。

我们通过收集和分析各地区的环境和经济数据，运用计量经济学的方法量化经济政策与环境污染之间的关系。

通过这个项目，我对于环境经济学的相关理论和实践有了更深入的理解。

三、实习经验和收获在实习期间，我有机会与导师和同事们一起合作，加深了对计量经济学的理解和应用能力。

通过亲身参与实际项目，在解决实际问题的过程中，我深刻体会到了理论知识与实践经验的结合是多么重要。

在数据处理和分析方面，我掌握了一些流行的计量经济学软件和工具，如Stata和R语言。

这些工具在实际项目中的应用帮助我更准确地分析数据，并得到可靠的结果和结论。

此外，我还提高了团队合作和沟通能力。

与团队成员密切合作，共同解决问题，分享经验和知识。

这种合作与共享精神让我深受启发，并且意识到只有与他人合作才能取得更好的成果。

四、总结和展望通过这次实习，我深入了解了计量经济学的应用领域和方法，并提高了分析和研究能力。

我对计量经济学的兴趣和热情进一步增强，也对未来自己在这个领域的职业发展有了更明确的规划。

计量经济学实训报告模板

一、封面标题：计量经济学实训报告姓名：________________学号：________________班级：________________指导教师：________________提交日期：________________二、摘要（此处简要概述实训的目的、方法、结果和结论。

）三、实训背景与目的1. 实训背景随着我国经济的快速发展，对经济数据的分析和预测需求日益增长。

计量经济学作为一门应用数学分支，广泛应用于经济学、金融学、管理学等领域。

本实训旨在通过实际操作，让学生掌握计量经济学的基本理论、方法和应用，提高学生的实证分析能力。

2. 实训目的（1）使学生了解计量经济学的基本理论和方法；（2）使学生掌握计量经济学软件（如EViews、Stata等）的操作技能；（3）使学生能够运用计量经济学方法分析实际问题，提高实证分析能力；（4）培养学生的团队合作精神和沟通能力。

四、实训内容1. 计量经济学基本理论（1）线性回归模型；（2）时间序列分析；（3）多元回归分析；（4）计量经济学模型诊断。

2. 计量经济学软件操作（1）EViews软件操作；（2）Stata软件操作。

3. 实证分析（1）选取一个实际问题进行实证分析；（2）运用计量经济学方法进行模型构建、参数估计和模型检验；（3）撰写实证分析报告。

五、实训过程1. 实训准备（1）了解实训要求，明确实训目标；（2）查阅相关资料，掌握计量经济学基本理论和方法；（3）熟悉计量经济学软件操作。

2. 实训实施（1）分组讨论，确定研究课题；（2）运用计量经济学方法进行模型构建、参数估计和模型检验；（3）撰写实证分析报告。

3. 实训总结（1）总结实训过程中遇到的问题及解决方法；（2）分享实训心得，提高实训效果。

六、实训结果1. 理论知识掌握情况通过本次实训，学生对计量经济学的基本理论和方法有了更深入的了解，提高了理论水平。

2. 软件操作技能学生熟练掌握了EViews、Stata等计量经济学软件的操作，为今后的学习和研究打下了基础。

计量经济学论文实训报告

一、引言随着我国经济的快速发展，计量经济学作为一门研究经济现象数量规律的学科，其在经济分析和决策中的应用日益广泛。

为了提高学生对计量经济学理论和方法的理解和应用能力，本实训报告以某地区居民消费水平的影响因素为研究对象，通过实际操作，完成计量经济学论文的撰写。

二、实训目的1. 理解计量经济学的基本理论和方法，提高对经济现象数量规律的认识。

2. 学会运用计量经济学软件进行数据处理和模型构建。

3. 提高论文写作能力，培养严谨的科研态度。

三、实训内容1. 研究背景随着我国经济的快速发展，居民消费水平不断提高。

然而，影响居民消费水平的因素复杂多样，如收入水平、物价水平、人口结构等。

本研究以某地区居民消费水平为研究对象，分析影响居民消费水平的关键因素。

2. 数据来源本研究数据来源于某地区统计局和公开的统计数据，包括居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标。

3. 研究方法（1）描述性统计分析：对居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标进行描述性统计分析，了解各指标的基本特征。

（2）计量经济学模型构建：运用计量经济学软件（如EViews、Stata等）对数据进行回归分析，构建居民消费水平的影响因素模型。

（3）模型检验与结果分析：对构建的计量经济学模型进行检验，分析影响居民消费水平的关键因素。

4. 实训过程（1）数据整理：收集相关数据，整理成适合分析的数据格式。

（2）描述性统计分析：运用统计软件对数据进行描述性统计分析，了解各指标的基本特征。

（3）模型构建：根据理论分析，构建居民消费水平的影响因素模型，并进行回归分析。

（4）模型检验与结果分析：对模型进行检验，分析影响居民消费水平的关键因素，并提出政策建议。

四、实训结果1. 描述性统计分析结果通过对居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标的描述性统计分析，发现该地区居民消费水平与收入水平、物价水平、人口结构等因素密切相关。

2. 计量经济学模型结果构建的居民消费水平影响因素模型如下：居民消费水平= β0 + β1 × 收入水平+ β2 × 物价水平+ β3 × 人口结构+ ε模型检验结果显示，该模型具有较好的拟合优度，各系数通过显著性检验。

计量经济学实训报告模型

一、引言随着经济全球化和市场经济的深入发展，计量经济学作为一门研究经济现象数量关系的方法论，越来越受到经济学界的重视。

为了更好地理解和应用计量经济学方法，我们进行了本次实训，旨在通过实际操作，掌握计量经济学模型的应用，并对其进行分析和解释。

二、实训背景与目的本次实训以我国某地区GDP增长为研究对象，旨在通过建立计量经济学模型，分析影响该地区GDP增长的主要因素，并预测未来发展趋势。

实训的目的如下：1. 熟悉计量经济学的基本理论和方法；2. 掌握计量经济学模型的建立、估计和检验；3. 培养实际操作能力和数据分析能力；4. 提高对经济现象的观察和分析能力。

三、实训内容与方法1. 数据收集与处理我们收集了我国某地区近十年的GDP、人口、固定资产投资、消费、进出口等数据。

对数据进行了初步处理，包括去除异常值、缺失值填充等。

2. 模型设定与估计根据数据特点，我们设定了以下计量经济学模型：GDP = β0 + β1 人口+ β2 固定资产投资+ β3 消费+ β4 进出口+ ε其中，GDP为被解释变量，人口、固定资产投资、消费、进出口为解释变量，β0为常数项，β1、β2、β3、β4为系数，ε为误差项。

采用最小二乘法（OLS）对模型进行估计，得到以下结果：GDP = 9230.65 + 1.22 人口 + 0.35 固定资产投资 + 0.12 消费 + 0.15 进出口3. 模型检验为了检验模型的有效性，我们进行了以下检验：（1）t检验：对系数进行显著性检验，结果显示，人口、固定资产投资、消费、进出口对GDP的影响均显著。

（2）F检验：对整体回归模型进行显著性检验，结果显示，模型整体显著。

（3）R²检验：模型拟合优度为0.917，说明模型对数据的解释程度较高。

4. 模型调整与改进根据检验结果，我们对模型进行以下调整：（1）加入控制变量：考虑到可能存在其他影响GDP的因素，我们加入政府支出、教育支出、科技支出等控制变量。

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。