计量经济学期末报告
计量经济学期末考试总结(云南师范大学)
1、经济计量模型检验(含义):是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
社会经济的现象和过程是非常复杂的，影响因素众多，经济模型只能把做研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用数学关系式近似地、简化地表示出来。
所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
2、检验设定误差（所设定模型的好坏）的方法：（P243）答：（1）、DW检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中，那么回归所得的残差序列就会呈现单侧的自相关性，因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。
（2）、拉格朗日乘数检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量包含在随机扰动项中，因此随机扰动项或回归所得的残差序列应该与遗漏的相关变量呈现出某种依存关系，可以进行残差序列的与相关变量的回归，在一定显著水平下若相关变量具有统计显著性，则认为没有遗漏变量形成的设定误差。
（3）、一般性检验，是拉姆齐于1969年提出的一种检验方法，其检验的基本思想是：如果事先知道遗漏了哪个变量只需要将此变量引入模型，估计并检验其参数是否显著不为零即可，可是问题是不知道遗漏了哪个变量，这时可寻找一个可以替代变量Ｚ来进行上述检验（替代变量通常的选所设定模型被解释变量拟合值Ｙ若干次幂的线性组合），若模型估计所得的残差包含着遗漏的相关变量，那么这个残差可用被解释变量拟合值Ｙ的线性组合近似表示；若这个线性组合是显著的，则认为原模型的设定有误。
（可引入多个多个替代变量去判断是否有多个变量被遗漏，被称为一般检验方法。
）3、测量误差存在与否的检验方法是什么？（Ｐ２４９）测量误差的存在使得回归系数被低估。
测量误差存在与否的检验是豪斯曼提出的。
方法步骤为：（１）、对所研究的回归模型，无论是否存在测量误差，先采用ＯＬＳ法得到参数估计量；（２）、对可能存在测量误差的解释变量，选择与其相关的工具变量，将可能存在测量误差的解释变量对选择的工具变量进行回归，并获得回归残差ｗ＾；（３）、将回归残差ｗ＾加入第一步中的回归表达式，再次进行ＯＬＳ估计，得到ｗ＾的参数估计量Ｂ＾及假设检验结果，（4）、若B^为显著时，则认为解释变量确实存在观测误差；反之，认为解释变量不存在测量误差。
计量经济学报告
计量经济学报告计量经济学报告计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过使用经济数据和数理统计方法，研究经济现象和经济理论之间的关系。
本报告将介绍计量经济学的基本概念和方法，以及计量经济学在实践中的应用。
首先，计量经济学主要研究经济数据的性质和规律。
经济数据可以分为时间序列数据和截面数据两类。
时间序列数据是在一段时间内收集的数据，例如一个国家的GDP变化；截面数据是在某个时间点上收集的数据，例如不同地区的失业率。
通过对这些数据进行分析，计量经济学可以揭示经济现象的特征和规律。
计量经济学的方法主要包括回归分析和假设检验。
回归分析是用来研究因变量和自变量之间关系的一种方法，例如通过分析收入和消费之间的关系来研究消费者行为；假设检验则是用来检验某个经济理论是否成立的方法，例如检验货币供应量和物价之间的关系。
这些方法可以帮助经济学家找到经济模型的参数估计值，从而更好地理解经济现象和预测未来的趋势。
在实践中，计量经济学有广泛的应用。
首先，计量经济学可以用来评估政策的效果。
例如，通过对某个政策的实施前后的数据进行回归分析，可以评估该政策对经济的影响。
其次，计量经济学可以用来预测未来的经济趋势。
例如，通过对历史数据进行回归分析，可以预测未来的股票价格和房价。
此外，计量经济学还可以用来研究经济理论的有效性。
例如，通过对经济理论中的假设进行检验，可以评估该理论是否能够准确解释实际经济现象。
总之，计量经济学是经济学中的重要分支，它通过使用经济数据和数理统计方法，研究经济现象和经济理论之间的关系。
计量经济学的方法主要包括回归分析和假设检验，其应用广泛，可以用来评估政策效果、预测经济趋势和研究经济理论的有效性。
通过计量经济学的研究，我们可以更好地理解经济现象，为经济决策提供科学依据。
计量经济学期末实验报告(得了90多分)
计量经济学实验报告题目：解析中国通货膨胀问题专业：经济学班级：2010271：申傲景深学号：******** ********计量经济学报告——解析中国通货膨胀问题一、引言1.问题引入随着中国加入世界贸易组织，我国对外经贸活动达到了前所未有的规模进出口贸易额大幅度增加，利用外资规模不断扩大，与此相适应我国经济也获得了持续高速的增长。
进出口贸易顺差高速增长。
到2010年中国进出口29727.6亿美元，同比增长34.7%。
其中，出口15779.3亿美元，增长31.3%；进口13948.3亿美元，增长38.7%。
进出口货物贸易顺差1831.0亿美元，虽较前两年有所下降但总量还是很高，外汇储备达28473.38亿美元，同时国物价水平飙升CPI指数达到536.1是1978年的5倍多。
由于进出口双顺差因素造成的通胀程度越来越重。
从历史来看，通货膨胀不仅是宏观经济领域一个永恒话题，而且也是关系到社会、政治稳定的重要问题。
按照诺贝尔经济学奖获得者米尔顿·弗里德曼的说法，通货膨胀是一种疾病，一种危险的有时甚至会致命的疾病，如不及时制止会摧毁整个社会。
长期以来，对于通货膨胀产生机制及其预测的研究吸引着经济学界的普遍关注。
尽管对于消费者而言，任何原因引起的通货膨胀只是意味着日常开支的增加，然而不同原因的通货膨胀对宏观调控者来说则可能具有不同的意义。
前期的专家学者针对通胀问题提出了各种观点，包括：①萨缪尔森改进的菲利普斯曲线，描述失业和通胀的短期替代关系。
这个理论是经验理论，由实证而来。
刚开始我选这个题目就是因为，菲利普斯曲线和奥肯定律一样，它们引用的变量不太完美，比如，潜在GDP，自然失业率，可能在不同的国家地区和体制下会不同，不能作为普适的经济规律。
②消费过低论，消费过低→储蓄过高→投资过度→经济过热③储蓄过多论，企业和政府的高储蓄引发国民储蓄过高→投资过高→由于消费不足导致净出口扩大→宏观经济失衡④投资过多论，依据投资增长率或投资率是否高于某一经验数据来判断我国投资率的高低。
计量经济学期末报告范文
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计量期末实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对计量经济学理论和方法的理解，提高运用计量经济学软件进行数据分析的能力，为后续研究奠定基础。
二、实验内容1. 数据收集与整理本次实验选取了我国某地区近十年的GDP、投资、消费、人口等数据作为研究对象。
数据来源于国家统计局官方网站，经过整理后，将数据导入计量经济学软件EViews中。
2. 模型设定与估计（1）一元线性回归模型首先，建立GDP对投资、消费、人口的一元线性回归模型，观察各变量之间的相关关系。
模型如下：GDP = β0 + β1 投资 + β2 消费+ β3 人口+ ε其中，β0为截距项，β1、β2、β3为各变量的系数，ε为误差项。
（2）多元线性回归模型在建立一元线性回归模型的基础上，进一步建立多元线性回归模型，考察各变量对GDP的综合影响。
模型如下：GDP = β0 + β1 投资+ β2 消费+ β3 人口+ β4 时间+ ε其中，β4为时间变量的系数。
3. 模型检验与结果分析（1）残差分析对模型进行残差分析，检验模型的拟合优度。
若残差无明显规律，则说明模型拟合较好。
（2）系数显著性检验对模型的系数进行显著性检验，判断各变量对GDP的影响是否显著。
（3）模型稳定性检验对模型进行稳定性检验，确保模型在不同时间范围内具有稳定性。
三、实验结果与分析1. 残差分析经过残差分析，发现残差无明显规律，说明模型拟合较好。
2. 系数显著性检验根据系数显著性检验结果，投资、消费、人口和时间对GDP的影响均显著。
3. 模型稳定性检验经过模型稳定性检验，发现模型在不同时间范围内具有稳定性。
四、实验结论1. 投资对GDP具有正向影响，说明投资对经济增长具有促进作用。
2. 消费对GDP具有正向影响，说明消费对经济增长具有推动作用。
3. 人口对GDP具有正向影响，说明人口增长对经济增长具有积极作用。
4. 时间对GDP具有正向影响，说明经济增长随着时间推移而逐渐加快。
五、实验心得与体会1. 通过本次实验，加深了对计量经济学理论和方法的理解，提高了运用计量经济学软件进行数据分析的能力。
计量经济学报告
计量经济学报告在当今社会，计量经济学扮演着重要的角色。
它使用数学和统计方法来研究经济现象，并对经济政策制定者提供决策支持。
通过分析数据、建立模型以及进行推断，计量经济学能够帮助我们理解经济中的因果关系和发展趋势。
在这篇文章中，我们将探讨计量经济学的应用以及它对经济学研究的意义。
计量经济学的应用广泛。
它可以用于分析个体和家庭的消费行为，企业的生产效率，以及国家之间的贸易关系。
例如，通过使用计量经济学方法，经济学家可以测量某个因素对经济增长的影响，以及确定制定货币政策的最佳方式。
此外，计量经济学还可以用于评估政府政策的效果，如减贫计划和环境保护措施。
通过分析数据和建立模型，我们可以量化政策的效果并提出改进建议。
计量经济学的研究方法至关重要。
研究者使用大量的数据来验证他们的假设，并通过计量模型来预测未知的现象。
其中最常用的方法之一是回归分析。
回归分析可以用来研究两个或多个变量之间的关系，并量化这种关系的强度。
通过建立回归模型，我们可以识别出对一个变量的影响因素，并进一步探讨这种影响的原因。
为了确保分析结果的准确性和可靠性，计量经济学研究需要遵循一定的方法和原则。
首先，数据的选择和准备非常重要。
研究者需要确保所使用的数据具有代表性，并且要对数据进行清洗和整理，以便消除不准确或不完整的信息。
其次，模型的建立需要符合经济学的理论框架。
只有在理论的基础上，计量经济学模型才能更好地解释现实世界的经济现象。
此外，计量经济学还使用了一些假设和统计工具来处理数据中的问题，如异方差性和自相关性等。
计量经济学对经济学研究的意义不言而喻。
它不仅可以提供有关经济现象的深刻见解，还可以为经济政策制定者提供决策支持。
通过分析数据和建立模型，计量经济学使我们能够预测经济发展的趋势，并制定相应的政策来应对挑战。
此外，计量经济学还有助于改善政策的效果，并评估政府的干预措施。
通过使用计量经济学的方法，我们能够更好地理解经济学中的因果关系，并为实现可持续发展和社会福利做出贡献。
计量经济学期末考试总结(云南师范大学)
1、经济计量模型检验(含义):是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
社会经济的现象和过程是非常复杂的，影响因素众多，经济模型只能把做研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用数学关系式近似地、简化地表示出来。
所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
2、检验设定误差（所设定模型的好坏）的方法：（P243）答：（1）、DW检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中，那么回归所得的残差序列就会呈现单侧的自相关性，因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。
（2）、拉格朗日乘数检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量包含在随机扰动项中，因此随机扰动项或回归所得的残差序列应该与遗漏的相关变量呈现出某种依存关系，可以进行残差序列的与相关变量的回归，在一定显著水平下若相关变量具有统计显著性，则认为没有遗漏变量形成的设定误差。
（3）、一般性检验，是拉姆齐于1969年提出的一种检验方法，其检验的基本思想是：如果事先知道遗漏了哪个变量只需要将此变量引入模型，估计并检验其参数是否显著不为零即可，可是问题是不知道遗漏了哪个变量，这时可寻找一个可以替代变量Ｚ来进行上述检验（替代变量通常的选所设定模型被解释变量拟合值Ｙ若干次幂的线性组合），若模型估计所得的残差包含着遗漏的相关变量，那么这个残差可用被解释变量拟合值Ｙ的线性组合近似表示；若这个线性组合是显著的，则认为原模型的设定有误。
（可引入多个多个替代变量去判断是否有多个变量被遗漏，被称为一般检验方法。
）3、测量误差存在与否的检验方法是什么？（Ｐ２４９）测量误差的存在使得回归系数被低估。
测量误差存在与否的检验是豪斯曼提出的。
方法步骤为：（１）、对所研究的回归模型，无论是否存在测量误差，先采用ＯＬＳ法得到参数估计量；（２）、对可能存在测量误差的解释变量，选择与其相关的工具变量，将可能存在测量误差的解释变量对选择的工具变量进行回归，并获得回归残差ｗ＾；（３）、将回归残差ｗ＾加入第一步中的回归表达式，再次进行ＯＬＳ估计，得到ｗ＾的参数估计量Ｂ＾及假设检验结果，（4）、若B^为显著时，则认为解释变量确实存在观测误差；反之，认为解释变量不存在测量误差。
计量经济学报告
计量经济学报告摘要：本报告主要介绍计量经济学的定义、历史发展、主要方法和应用领域。
通过对计量经济学的深入研究，我们发现计量经济学在理论研究和实践应用中都具有重要意义，可以帮助我们更好地了解经济现象，并提供决策支持和政策建议。
本报告旨在为对计量经济学感兴趣的读者提供一个全面的介绍和参考。
1. 简介计量经济学是通过使用数学、统计学和计算机等工具来研究经济现象的学科。
它主要应用于定量研究、计量经济学模型的构建和预测、统计分析、经济政策的制定和评估等方面。
计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济、产业经济、国际经济和金融市场等。
2. 历史发展计量经济学的历史可以追溯到19世纪末的经济学革命时期，当时经济学家开始使用数学和统计学方法来研究经济现象。
20世纪初，经济学家欧文·费雪发明了“最小二乘法”，这成为计量经济学中最基础的方法之一。
在20世纪中叶，计量经济学得到了迅速发展，许多经济学家提出了各种不同的计量经济学模型和方法。
其中比较有代表性的有钱伯斯的“结构模型”、Tobin的“投资理论”、卡普兰和斯特克的“固定效应模型”等。
此外，计量经济学在金融市场、国际贸易、环境经济、卫生经济、教育经济等领域也有广泛的应用。
3. 主要方法计量经济学的主要方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析、因子分析、聚类分析、生存分析、计量计算等。
其中回归分析是最常用的方法之一。
它可以用来研究两个或多个变量之间的关系，并估算出它们之间的函数关系。
时间序列分析主要用于分析一个变量随时间变化的规律，例如价格走势、季节性效应等。
面板数据分析主要用于处理跨时间或跨地区的数据，包括纵向数据和横向数据。
因子分析可以用来提取数据中的基本因素和模式，聚类分析用于根据变量之间的相似性来进行分类，生存分析则主要用于研究个体或样本的生命状态和生存时间。
4. 应用领域计量经济学在许多领域都有广泛的应用。
其中，宏观经济学领域的应用比较突出，比如GDP的测算、经济增长预测、通货膨胀控制等。
计量经济学期末报告
计量经济学实验报告我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析XX学院XX专业小组成员：姓名及学号我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析一．研究的目的要求1.研究的背景居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素,它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响;目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下,形成了储蓄的超常增长,主要呈现以下特点：1储蓄率世界之冠；2储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；3城乡之间差别大；4不同收入阶层分布不均匀；5不同地区分布极不平均;我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金,保证金融机构的稳健运行,还能为国家提供了物质基础；此外,面对世界的日益发展,高储蓄额还能帮助我国进一步改革;但是,在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题;这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面;2013年6月余额宝正式上线,在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长;截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元,截止2014年4月,居民人民币存款减少万亿元;余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程,对未来我国储蓄额有着重大影响;为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向,所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的;2.影响因素的分析为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因,分析居民储蓄余额增长规律,预测中国储蓄余额的增长趋势,需要建立计量经济模型; 通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量;1收入水平;根据经济理论可以认为,收入水平是影响储蓄的最主要因素;2利率水平;利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响;理论上认为,利率越高,居民消费的机会成本越高,所以会减少消费增加储蓄；反之,利率越低消费成本越低,居民会增加消费减少储蓄;3物价水平;物价水平会影响消费和储蓄;物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多;而且物价水平也决定了实际利率,物价水平越高,实际利率越低；物价水平越低,实际利率越高;4其他投资渠道的发达程度;储蓄是居民的一种投资行为,我国居民除了银行存款外还有其他投资渠道, 比如债券、股票、房地产、古董等, 所以结余的货币就不会仅局限于银行存单这一种形式;而且, 其他投资渠道越多, 发展程度越高, 结余货币的投资就越会分流;二．根据时间数据建模并分析1.1模型的参数设定和意义lnYt=C+β1×lnX1+β2×X2+β3×X3+β4×X4+μ在以上模型中：C度量了截距,但本身截距没有真正的经济意义β1度量了居民可支配收入变动1%时,储蓄存款平均变动百分之几,即β1是储蓄存款的收入弹性;β2度量了当利率绝对变动一个单位,其实也就是1%时,储蓄存款平均变动的相对量,β2是储蓄存款的利率弹性;这里对利率不取对数主要是因为我们所用的利率就是百分率的形式;β3度量了当居民消费价格指数绝对变动一个单位,也就是1%时,储蓄存款平均变动的相对量;同理因为居民消费价格指数是比率,所以不取对数;β4度量了证券市场A 股筹资额变动一个单位,储蓄存款平均变动的相对量;μ是误差项;变量和数据的选取1 居民储蓄存款Yt：居民储蓄存款Yt 是指居民在一定时期内可支配的货币收入减去即期消费、投资和居民手持现金后存入银行等金融机构的个人存款;数据选取以中国统计年鉴2013、中国2012 统计公报年末统计的居民储蓄存款余额为准;2收入因素X1：收入是居民储蓄的决定性因素;收入因素最合适的代表就是居民可支配收入;根据中国统计年鉴2013、中国2012 统计公报,将城镇居民人均可支配收入乘以城镇人口、乡村家庭人均纯收入乘以农业人口后得出此项数据;3银行存款利率X2：本文采用一年期存款利率水平做为指标,相关数据通过查阅网上公布的一年期数据为准;其中有的年份一年中利率会有调整,本文运用加权平均求出平均一年期存款利率;4居民消费价格指数X3：通过统计网站搜索查到全国居民消费价格指数,本文用它作为衡量物价水平的指标;5其他投资渠道的发达程度X4：由于相关数据的不可得性,本文采用A股筹资额作为为其他投资渠道发达程度的衡量指标;根据模型的设定形式,本文采用ADF 检验来对居民储蓄余额的对数lnY居民可支配收入的对数lnX1、利率X2、居民消费价格指数X3和证券市场A 股筹资额X4做单位根检验;运用Eviews软件得到以下检验结果：可见,残差项本身是平稳的,其存在单位根的概率很小;进一步说明居民储蓄存款的对数lnYt、居民可支配收入的对数lnX1、利率X3、居民消费价格指数X2和证券市场A股筹资额X4存在着长期稳定的关系;建立的回归模型不存在伪回归的问题;2.用最小二乘法估计模型LnY t=+×lnX1×X2+××X4+μ2R=_2R=0.9984 F= .=上式中,括号内数值为t检验值;从回归方程的各项数据可以看出,该回归方程对我国城镇居民储蓄行为具有较强的解释能力,即居民储蓄中99．8％的部分都可以从该回归方程中得到说明;取显着性水平为0．1,即置信区间为90％ ,由于模型的F检验值大于F 的统计量临界值,所以认为该回归方程显着性成立,拟合优度较好;分析t检验值值我们可以得出,在给定显着性水平下,lnX1和X2对居民储蓄的影响显着,而X3、X4对居民储蓄影响不显着;3.计量经济学检验异方差的检验检验异方差的核心问题是判断随机误差项的方差和解释观测值之间的相关性;利用White的一般异方差检验,在Eviews上可以直接进行White的一般异方差检验;其中,F值为辅助回归模型的F统计量;取显着水平为0．05,n2R=<2χ14=,不拒绝同方差原假设,不存在异方差;自相关的检验1取最大滞后期为1LM= n-1 ×2R= 21×=2..2239 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.01=,表明不拒绝约束条件,表明原模型可能不存在1阶序列相关性;2取最大滞后期为2：LM= n-2 ×2R= 20×=. 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.02=,表明不拒绝约束条件,表明原模型可能不存在2阶序列相关性;多重共线性检验简单相关系数3.3.1偏相关系数举证运用用最小二乘法回归得到的模型中,2R较大且接近于1,而且F=大于大于5%显着性水平下F统计量的临界值,故我国居民储蓄余额的对数与上述解释变量直接总体线性关系显着;但由于其中X3、X4前参数未能通过t检验,顾认为解释变量之间粗在多重共线性;进一步选择Covariance Analysis的Correlation,得到变量之间的偏相关系数矩阵,观察偏相关系数;可以发现,lnX1 与X3的相关系数都在以上,但输出结果中,解释变量中的X3、X4的回归系数却无法通过显着性检验;认为解释变量之间存在多重共线性;3.3.2逐步回归法克服多重共线性分别作LnYt与 lnX1、X2、X3、X4的回归分析如下：通过Eviews的分析结果按2R的大小排序决定放入模型的解释变量,即lnX1、X3、X2、X4并在每个解释变量加入的时候关注其T检验的结果决定是否要剔除,再具体依据模型境况分析解决;1初始模型中加入lnX1解释变量后,拟合优度高,lnX1参数通过t统计检验;2引入X3,拟合度稍微提高,但X3未能通过显着性检验;（3）去掉X3,引入X2 模型拟合度进一步提高,lnX1,X2 都能通过t检验;（4）继续加入X4,模型拟合度稍有提高,X4能够通过在显着性水平为10%下的t统计量检验;通过以上检验,可以明白物价水平X3和居民的可支配收入X1的相关性很高;结合我国实际情况,这是因为经济发展导致国民收入增加的同时也使货币的需求量也随之增加,使得物价水平提高,属于正常现象;但是,考虑到X3的回归系数并不显着,未能通过t统计检验,我们通过逐步回归法最终去除X3解释变量,得到以下最终的模型：LnY t=+×lnX1××X4.= 4.经济意义的检验：LnX1的系数为正,说明居民的收入对居民储蓄有着明显的正影响作用;收入也是影响中国居民储蓄的诸多因素中最重要的决定因素;利率X2的系数为负,与储蓄存款呈反方向变动的关系,即随着储蓄利率的下降,居民储蓄额会上升;这可能是一方面我国现今的金融市场不发达、投资渠道种类不多；另一方面,我国居民多为“目标储蓄者”,利率的下降会使他们储蓄更多以达到目标存款额;证券市场A 股筹资额也是的系数为负,说明其他投资渠道的越发达,人们会更倾向于将一部分原本用来储蓄的金钱其他投资;常数项没有经济意义;以上的检验说明,该模型可以通过初步的经济检验,系数的符号符合经济理论;5.统计学检验：2R= ,_2R= ,模型的拟合情况很好;LnX1、X2、X4三者的系数显着性检验,在给定显着水平为的情况下,都可以通过;t值检验说明这些变量对储蓄存款影响在给定的显着性水平下都是显着的; F=,F 检验的概率值为0,说明了这些变量联合在一起对储蓄存款影响是显着的;散点图：预测序列Ytf与Yt的比较图三根据截面数据建模并分析模型的参数设定和意义Yc=C+α1×B1+α2×B2+α3×B3+μ在以上模型中：C度量了截距,但本身截距没有真正的经济意义α1度量了居民可支配收入变动1%时,储蓄存款平均变动百分之几,即α1是储蓄存款的收入弹性;α2度量了当居民消费价格指数绝对变动一个单位,也就是1%时,储蓄存款平均变动的相对量;同理因为居民消费价格指数是比率,所以不取对数;α3度量了社会固定资产投资额变动一个单位,储蓄存款平均变动的相对量;μ是误差项;变量和数据的选取1 居民储蓄存款Yc：居民储蓄存款Yc 是指居民在一定时期内可支配的货币收入减去即期消费、投资和居民手持现金后存入银行等金融机构的个人存款;数据选取以中国统计年鉴2013年末统计的2012年各省的居民储蓄存款余额为准;2收入因素B1：收入是居民储蓄的决定性因素;收入因素最合适的代表就是居民可支配收入;根据中国统计年鉴2013、中国2012 统计公报,我们找到每个省的城镇人口、城镇居民人均可支配收入、乡村人口、农村居民人均纯收入四项数据,通过一系列运算最后的得出各省在2012年的总收入;3居民消费价格指数B2：通过统计网站搜索查到2012年各省居民消费价格指数,本文用它作为衡量物价水平的指标,并统一以上一年2011年为基期100;4其他投资渠道的发达程度B3：我国公民的投资除去储蓄之外主要集中在证券市场和房地产试产,由于数据的不可得性,本文采用统计年鉴中各省全社会固定资产投资额作为为其他投资渠道发达程度的衡量指标;5根据实际,由于我国的利率并没有市场化,各省银行存款的利率变化不大,所以我们在截面数据回归的模型中没有考虑这一个解释变量;2012年各省城乡居民储蓄模型数据表2. c Y= + ×B1 + ×B2 ×B32R = _2R =0.9298 F= .=从回归方程的各项数据可以看出,该回归方程对我国城镇居民储蓄行为具有较强的解释能力,即居民储蓄中99．8％的部分都可以从该回归方程中得到说明;取显着性水平为0．1,即置信区间为90％ ,由于F>F 的统计量临界值所以认为该回归方程显着性成立,拟合优度较好;分析t 值我们可以得出,B1对居民储蓄的影响显着,而B2、B3对居民储蓄影响不显着; 3..经济意义的检验：B1的系数为正,说明各省居民的收入对各省居民储蓄具有的正影响作用;收入也是影响中国居民储蓄的诸多因素中最重要的决定因素,收入的增加会促进居民储蓄行为,符合经济学理论;居民消费价格指数B2的回归参数为正,即价格水平的上升会促进人们储蓄的行为;社会固定资产投资额的系数为负,其作为与储蓄相对立的其他投资渠道,说明其他投资渠道的越发达,人们会更倾向于将一部分原本用来储蓄的金钱其他投资;常数项没有经济意义;以上的检验说明,该模型可以通过初步的经济检验,系数的符号符合经济理论;4.统计学检验：2R = ,_2R = ,说明多元模型的拟合情况较好;F=,F 检验的概率值为0,说明了这些解释变量B1、B2、B3联合在一起对储蓄存款影响是显着的;在给定的显着性水平下B1的参数项能够通过t 统计检验;但是B2,B3和常数项的参数都不能挺过t 显着性检验; 5计量经济学检验 异方差检验5.1.1进行怀特检验后可得：根据上图所示,ObsR-squared 的P=%<5%,所以确定存在异方差性; 5.1.2异方差的修正：加权最小二乘法WLS 通过对模型加权权数等于残差的绝对值分之一 得到模型：c Y ∧= + ×B1 + ×B2 ×B3可以看出修正后模型的拟合优度进一步提高,B3的参数估计能够通过在给定显着性水平下的t 统计检验了; 自相关的检验 1取最大滞后期为1LM= n-1 ×2R = 30×= 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.01=,表明不拒绝约束条件,表明原模型可能不存在1阶序列相关性; 2取最大滞后期为2：LM= n-2 ×2R = 29×= 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.02=,表明不拒绝约束条件,表明原模型可能不存在2阶序列相关性; 多重共线性通过Eviews 得个解释变量之间的相关关系B1和B3的相关系数为0．8197,这是因为随着我国经济发展导致国民收入增加的同时,我国房地产价格的也飞速提高,属于正常现象；其他多重共线性并不严重,能够很好的反映解释变量之间关系;6.最终的模型c Y= + ×B1 + ×B2 ×B3表明了各地区储蓄余额的高低与各地区居民可支配收入的多少、各地区全社会固定资产投资额的关系,且地区居民可支配收入每增加一个百分点,地区的储蓄余额增加个百分点；各地区全社会固定资产增加一个百分点,地区的储蓄余额减少个百分点;另一方面地区储蓄余额的多少与地区的居民消费价格指数的高低没有太显着的相关关系;2R = ,_2R = ,模型的拟合情况很好;B1、B2两者者的系数显着性检验,在给定显着水平为 的情况下,都可以通过显着性检验;t 值检验说明这些变量对储蓄存款影响在给定的显着性水平下都是显着的;B3和常数项的检验值小于在给定显着性水平下的临界值,不能拒绝原假设,是不显着的; 模型的F=,F 检验的概率值为0,说明了这些变量联合在一起对储蓄存款影响是显着的;散点图要提高各地区的生产总值应适当提高固定资产投资,增加各地净出口；尽管如此,预测序列Ycf 与Yc 的比较图四．结论与展望从回归模型中我们看到,居民的储蓄存款是由多个解释变量共同作用的结果;在实际问题中,我们不能把这些解释变量割裂开来分析;但在研究分析中,我们可以通过假设其他条件不变来研究其中一个变量变动对储蓄存款的影响;1居民收入水平是影响储蓄的主要因素居民收入水平是影响居民储蓄率的重要因素;我国居民的可支配收入对居民储蓄有着明显的正影响作用;国经济增长的重要源泉,使我国的经济增长呈现出较强的2在通过时间序列建立的模型中,名义利率尚对居民储蓄存款余额增长具有负影响作用;但是在西方经济学理论中,利率通常和储蓄成正比;因为利率的升降直接影响到存款的收益;分析可能源于以下几点现象导致我国利率的特殊性: 一是居民的消费对利率变动的反映不敏感,居民的投资理财观念陈旧;当利率下降时,人们并不会迅速地转移资金,仍倾向于储蓄这种投资形式;居民投资形式单一,没有形成良好的理财投资观念;二是,我国的金融市场还不成熟,可供选择的金融资产形式单一;当人们取出存款想要转向其他投资时,市场并没有更多的投资品种供居民选择;加上居民的投资理财观念陈旧,很大一部分居民还是倾向于储蓄这种形式来处理多余的货币资产;第三,社会保障制度不够健全,使人们不能放心消费、放心投资;3两个模型中居民消费价格指数都对居民储蓄余额具有不显着的正效应;通过本文两个模型的建立,发现物价水平的变化并不能很好地说明和预测我国居民储蓄额的大小和变化趋势;4本文用A股的筹资额和社会固定资产的投资,分别在根据时间数据建立的模型和截面数据建立的模型中作为解释变量,代表其他投资渠道的发达程度,他们对居民储蓄额有负效应,但对居民储蓄的影响有限的;本文只能取到2012年的统计数据,而从2013年6月余额宝正式上线至今,一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长;事实证明我国的其他投资渠道发达程度在未来将会有质的飞越;我们进一步预测投资渠道的发展会对我国居民储蓄余额有两方面影响：一方面,根据网络数据,截止2014年4月居民人民币存款减少万亿元,可见逐渐发达的投资渠道会对居民的的储蓄产生负效应,使我国居民的储蓄分流到其他投资领域；另一方面,我国的投资渠道发展会进一步加速了中国利率市场化的进程,使我国银行利率对于我国居民储蓄余额具有更显着的影响,理论上利率市场化会进一步吸引更多的居民储蓄;。
计量经济学期末复习总结（最终5篇）
计量经济学期末复习总结（最终5篇）第一篇：计量经济学期末复习总结第一章导论*1．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。
*2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。
*3、计量经济学的研究步骤：（1）确定变量和数学关系式——模型假定；（2）分析变量间具体数量关系——估计参数；（3）检验所得结论的可靠性——模型检验；（4）作经济分析和经济预测——模型应用*4．计量经济学中常用的数据类型：根据（生成过程）和（结构方面）的差异，可分为：（1）时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来构成的数据。
（2）截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。
（3）面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
（4）虚拟变量数据：人为构造的虚拟变量数据，通常以1表示某种状态发生，以0表示某种状态不发生。
5．计量经济学模型的检验包括哪几个方面？为什么要进行模型的检验？经济意义经验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验四个方面。
6．从变量的因果关系上，可分为被解释变量和解释变量。
根据变量的性质，可分为内生变量和外生变量是9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。
第二章一元线性回归模型1．什么是相关分析？什么是回归分析？相关分析与回归分析的关系如何？相关分析是研究变量之间的相关关系的形式和程度的一种统计分析方法，主要通过绘制变量之间关系的散点图和计算变量之间的相关系数进行。
回归分析是研究不仅存在相关关系而且存在因果关系的变量之间的依存关系的一种分析理论与方法，是计量经济学的方法论基础。
计量经济学报告报告
计量经济学报告报告引言计量经济学是一门研究经济现象的定量分析方法的学科，旨在通过统计和经济理论模型来理解经济问题并进行预测。
本报告将探讨计量经济学的主要概念和方法，并应用这些方法来研究一个特定的经济现象。
方法本报告将使用以下计量经济学方法来研究经济现象：1.回归分析：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。
它用于确定两个或多个变量之间的关系。
我们将使用多元线性回归模型来分析一个经济问题，并进行参数估计和显著性检验。
2.时间序列分析：时间序列分析是研究一组连续数据随时间变化的方法。
我们将应用时间序列模型来预测经济现象的未来发展趋势。
3.面板数据分析：面板数据分析是使用包含多个个体和时间观测的数据进行经济分析的方法。
我们将运用面板数据模型来研究经济现象的个体差异和时间变化的关系。
数据收集和预处理在开始分析之前，我们需要收集相关的经济数据，并进行必要的预处理。
预处理包括数据清洗、变量转换和缺失值处理。
数据分析回归分析为了研究一个特定的经济现象，我们首先将构建一个多元线性回归模型。
模型的形式如下：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε其中，Y是被解释变量，X1, X2, …, Xn是解释变量，β0, β1, β2, …, βn是模型的参数，ε是误差项。
我们将使用最小二乘法来估计模型的参数，并进行显著性检验。
此外，我们还将评估模型的拟合优度，并进行统计推断。
时间序列分析在进行时间序列分析之前，我们首先需要对数据进行平稳性检验。
平稳性是许多时间序列模型的基本假设。
一旦数据被确认为平稳的，我们可以应用以下时间序列模型：1.AR模型：自回归模型是利用时间序列的过去观测值来预测未来观测值的模型。
2.MA模型：移动平均模型是利用时间序列的过去观测值和误差值来预测未来观测值的模型。
3.ARMA模型：自回归移动平均模型是自回归模型和移动平均模型的组合。
通过这些模型，我们可以预测经济现象未来的发展趋势，并进行误差分析。
计量经济学期末报告
计量经济学期末报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT计量经济学实验报告我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析XX学院XX专业小组成员：（姓名及学号）我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析一．研究的目的要求1.研究的背景居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。
目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。
我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。
但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。
这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。
2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。
截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少万亿元。
余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。
为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。
2.影响因素的分析为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。
通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。
（1）收入水平。
根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。
金融计量期末总结
金融计量期末总结一、引言金融计量是金融领域的重要工具和技术之一，通过运用统计学和计量经济学的方法进行分析和预测，帮助金融从业者做出科学决策。
本次期末总结将回顾本学期学习的金融计量相关课程和知识，并总结其在金融领域的应用和挑战。
二、金融计量的基本原理金融计量的基本原理包括假设、模型、数据和方法四个方面。
1.假设：金融计量的基本假设是经济行为具有一定的规律性和可预测性，而金融数据则是反映经济行为的基础。
在金融计量分析中，常用的假设包括线性假设、稳定性假设和无自相关假设等。
2.模型：金融计量分析的核心是建立适当的经济模型，通过对变量之间的关系进行建模和估计。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型和面板数据模型等。
3.数据：金融计量分析需要充分准确的数据支持，包括财务数据、交易数据和宏观经济数据等。
在金融计量中，数据的选择、去除异常值和缺失值处理等问题是需要特别关注的。
4.方法：金融计量研究使用了众多的统计和计量方法，如OLS回归、ARCH/GARCH模型、协整模型和VAR模型等。
正确选择并合理应用适当的方法非常重要。
三、金融计量的应用金融计量在金融领域有广泛的应用，包括风险管理、投资策略、资产定价等方面。
1.风险管理：金融计量可以帮助银行和基金公司等金融机构进行风险管理。
通过计量模型对市场波动和资产回报进行预测，帮助制定合适的风险控制策略和投资组合。
2.投资策略：金融计量可以帮助投资者进行有效的投资决策。
通过运用计量模型对股票或债券等资产的风险和回报进行分析和估计，帮助投资者选择合适的投资组合和策略。
3.资产定价：金融计量可以用于资产定价的理论研究和实证分析。
通过建立合适的资产定价模型，例如CAPM和Black-Scholes模型，对资产价格进行估计和预测，帮助投资者进行合理的定价和风险管理。
四、金融计量的挑战金融计量的研究和应用面临着一些挑战，需要进一步改进和探索。
1.数据质量：金融数据的质量对计量分析的准确性和可靠性有着重要影响。
大学生计量经济学报告总结
大学生计量经济学报告总结
计量经济学是一门研究经济现象的科学方法，通过建立数学模型来分析经济和社会现象。
本报告主要介绍了大学生计量经济学的相关内容，总结如下：
首先，大学生计量经济学需要掌握一定的数学知识。
计量经济学是一门应用数学的学科，需要使用概率论、数理统计等数学工具来解决实际问题。
因此，大学生在学习计量经济学之前需要具备一定的数学基础，包括微积分、线性代数等知识。
其次，大学生计量经济学需要熟练掌握统计软件的使用。
在计量经济学的研究中，经常需要处理大量的数据，而统计软件能够帮助我们进行数据的处理和分析。
因此，大学生需要学习掌握统计软件的使用，例如Stata、Eviews等软件。
另外，大学生计量经济学还需要具备一定的经济学知识。
计量经济学是经济学的一个分支学科，需要了解一些经济学的基本概念和理论。
大学生在学习计量经济学之前需要先学习一些基本的经济学知识，例如宏观经济学、微观经济学等。
最后，大学生计量经济学需要进行实证研究。
计量经济学的研究方法主要是基于经验的研究，通过收集实际数据来验证经济理论的有效性。
因此，大学生在学习计量经济学之后需要进行一定的实证研究，掌握实证研究的方法和技巧。
总的来说，大学生计量经济学是一门重要的学科，通过学习计量经济学可以帮助我们更好地理解经济现象和问题。
在学习计
量经济学的过程中，我们需要掌握一定的数学知识、熟练使用统计软件、了解一定的经济学知识，并进行一定的实证研究。
通过学习计量经济学，可以培养大学生的实证研究能力和分析问题的能力。
计量经济学期末总结(云腾)
引入形式总结 临界指标的引入
CHAPTER6:二元离散选择模型（9.2)
复习要点
研究对象：个体的选择行为 选择结果：0，1 影响因素：决策者属性和备选方案属性 估计方法：最大似然法 采用模型：效用模型 具体模型：Probit模型与Logit模型的区别与联系 二元离散模型回归系数的解释（不同于一般模型） 二元离散模型的可决系数 Probit模型与Logit模型预测值的计算 二元离散模型的检验（拟合检验、总体显著性检验、
知识点1：多元线性回归模型
区分以下4类式子
总体回归模型 （总体回归函数的 随机表达形式-理论 上的回归模型）
总体回归函数 （总体回归函数的 确定形式-理论上的 回归直线）
样本回归模型 （样本回归函数的 随机形式-估计的回 归模型）
样本回归函数 （样本回归函数的 确定形式-估计的回 归直线）
函数形式
知识点6：方程的显著性检验(F检验)
F ESS / k ~ F (k, n k 1) RSS /(n k 1)
F
R2 /k
(1 R 2 ) /(n k 1)
知识点7：变量的显著性检验（t检验）
t ˆ j j
sˆ j
ˆ j j ~ t(n k 1)
ee c jj n k 1
总体框架
回归
计量经济学 检验
虚拟变量专 题
• 模型的设定 • 参数估计 • 统计检验 • 模型应用
• 异方差性检验 • 自相关性检验 • 多重共线性检验 • 内生解释变量问题
• 虚拟变量模型 • 二元离散选择模型
CHAPTER1: 绪论
基本概念及要点
1.计量经济学的概念：计量经济学是一门经济学科， 它以一定的经济理论和实际统计数据为依据，运用数 学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模 型，定量分析研究具有随机特征的经济变量关系。
计量经济学报告
计量经济学报告课程名称计量经济学班级与班级代码专业国际经济与贸易任课教师学号：姓名：日期：年月日研究储蓄额与GDP之间的关系中国储蓄存款总额（Y，亿元）与GDP（亿元）数据如下表。
表1年GDP 储蓄(Y) 年GDP 储蓄(Y)1972 2518.1 105.2 1987 11962.5 3081.41973 2720.9 121.2 1988 14928.3 3822.21974 2789.9 136.5 1989 16909.2 5196.41975 2997.3 149.6 1990 18547.9 7119.81976 2943.7 159.1 1991 21617.8 9141.61977 3201.9 181.6 1992 26638.1 117581978 3624.1 210.6 1993 34634.4 15203.51979 4038.2 281 1994 46759.4 21518.81980 4517.8 399.5 1995 58478.1 29662.31981 4862.4 523.7 1996 67884.6 38520.81982 5294.7 675.4 1997 74462.6 46279.81983 5934.5 892.5 1998 78345.2 53407.51984 7171 1214.7 1999 82067.46 59621.81985 8964.4 1622.6 2000 89442.2 64332.41986 10202.2 2238.5 2001 95933.3 73762.4第一步，散点图（图1）图1第二步，建立数学模型由经济理论知，中国储蓄存款总额受GDP 的影响，当GDP 增加时，中国储蓄存款总额也随着增加，它们之间具有正向的同步变动趋势。
中国储蓄存款总额除受GDP 的影响外，还受到其他一些变量的影响及随机因素的影响，将其他变量及随机变量的影响均归并到随机变量u 中，根据GDP 与Y 的样本数据，作GDP 与Y 之间的散点图可以看出，它们的变化趋势是线性的，由此建立中国储蓄存款总额Y 与GDP 之间的一元线性回归模型：i i i GDP Y μββ++=10第三步，估计参数样本回归模型为：t t t GDP Y μββ++=10下面是Eviews 的估计结果（表2）：表2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/13/11 Time: 12:27 Sample: 1972 2001 Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4366.305 932.1408 -4.684169 0.0001 GDP0.7185770.02291831.354660.0000R-squared 0.972308 Mean dependent var 15044.68 Adjusted R-squared 0.971319 S.D. dependent var 22537.94 S.E. of regression3816.918 Akaike info criterion19.39661Sum squared resid 4.08E+08 Schwarz criterion 19.49003 Log likelihood -288.9492 Hannan-Quinn criter. 19.42650 F-statistic 983.1150 Durbin-Watson stat 0.206704 Prob(F-statistic)0.000000GDP Y718577.0305.4366ˆ+-= (-4.68) (31.35), R 2 =0.9723，DW=0.206704，T=30第四步，统计检验1. 拟合优度 样本可决系数为R-squared=0.972308 修正样本可决系数为：Adjusted R-squared=0.971319 即R 2=0.972308，R 2 =0.971319计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
期末计量各类总结
期末计量各类总结计量经济学是经济学的一个分支学科，主要研究经济现象的测量、分析和预测。
在这个学期的学习中，我们深入了解了计量方法和模型的原理和应用，同时也学习了如何使用统计软件来进行计量分析。
本文将在以下几个方面对这门课进行总结和回顾。
一、OLS回归模型OLS回归模型是计量经济学中最基础的模型，在本学期的学习中我们对其进行了深入的研究和理解。
OLS模型是一种描述因变量和自变量之间关系的线性模型，通过最小化残差平方和来估计模型参数。
在建立OLS模型时，我们需要满足一些假设条件，如线性关系、零条件均值、无多重共线性等。
通过实践操作和统计分析，我们发现OLS模型可以帮助我们理解和解释经济现象，并且可以通过假设检验和置信区间等统计量来验证模型的可靠性。
二、面板数据模型除了OLS模型，我们还学习了面板数据模型。
面板数据模型是一种特殊的计量模型，用于分析时间序列和截面数据的组合数据。
通过面板数据模型，我们可以更好地捕捉个体间的异质性，并且可以控制一些固定效应和随机效应。
在面板数据模型中，我们遇到了固定效应模型和随机效应模型等不同的分类，并且学习了如何利用Hausman检验来选择合适的模型。
通过对面板数据的模型的研究，我们可以更深入地分析和解释经济现象，并且可以通过固定效应和随机效应模型来区分个体效应和时间效应。
三、计量方法的应用在学习计量经济学的同时，我们还学习了如何应用计量方法来进行实证分析。
通过收集数据并应用合适的计量技术，我们可以对经济问题和政策进行评估和分析。
在实证分析中，我们需要对数据进行清洗和预处理，并且需要考虑到各种偏差和限制条件。
在进行计量分析时，我们需要选择合适的模型和方法，并且要进行模型的诊断和检验。
四、计量经济学在实践中的应用计量经济学不仅仅是理论和方法的学习，还需要将其应用于实践中。
在本学期的学习中，我们通过案例分析和实证研究来探索计量经济学在实践中的应用。
例如，我们可以利用计量经济学的方法来评估政策的效果，比如教育政策、医疗政策等。
计量经济末报告
计量经济学实验报告我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析XX学院XX专业小组成员：（姓名及学号）我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析一．研究的目的要求1.研究的背景居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。
目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。
我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。
但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。
这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。
2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。
截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。
余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。
为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。
2.影响因素的分析为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。
通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。
（1）收入水平。
根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。
（2）利率水平。
利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。
理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。
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计量经济学实验报告我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析XX学院XX专业小组成员：（姓名及学号）我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析一．研究的目的要求1.研究的背景居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。
目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。
我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。
但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。
这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。
2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。
截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。
余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。
为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。
2.影响因素的分析为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。
通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。
（1）收入水平。
根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。
（2）利率水平。
利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。
理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。
（3）物价水平。
物价水平会影响消费和储蓄。
物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。
而且物价水平也决定了实际利率，物价水平越高，实际利率越低；物价水平越低，实际利率越高。
（4）其他投资渠道的发达程度。
储蓄是居民的一种投资行为，我国居民除了银行存款外还有其他投资渠道, 比如债券、股票、房地产、古董等, 所以结余的货币就不会仅局限于银行存单这一种形式。
而且, 其他投资渠道越多, 发展程度越高, 结余货币的投资就越会分流。
二．根据时间数据建模并分析1.1模型的参数设定和意义ln(Yt)=C+β1×ln(X1)+β2×X2+β3×X3+β4×X4+μ在以上模型中：C度量了截距，但本身截距没有真正的经济意义β1度量了居民可支配收入变动1%时，储蓄存款平均变动百分之几，即β1是储蓄存款的收入弹性。
β2度量了当利率绝对变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄存款平均变动的相对量，β2是储蓄存款的利率弹性。
这里对利率不取对数主要是因为我们所用的利率就是百分率的形式。
β3度量了当居民消费价格指数绝对变动一个单位，也就是1%时，储蓄存款平均变动的相对量。
同理因为居民消费价格指数是比率，所以不取对数。
β4度量了证券市场A 股筹资额变动一个单位，储蓄存款平均变动的相对量。
μ是误差项。
1.2变量和数据的选取（1）居民储蓄存款Yt：居民储蓄存款Yt 是指居民在一定时期内可支配的货币收入减去即期消费、投资和居民手持现金后存入银行等金融机构的个人存款。
数据选取以《中国统计年鉴2013》、《中国2012 统计公报》年末统计的居民储蓄存款余额为准。
（2）收入因素X1：收入是居民储蓄的决定性因素。
收入因素最合适的代表就是居民可支配收入。
根据《中国统计年鉴2013》、《中国2012 统计公报》，将城镇居民人均可支配收入乘以城镇人口、乡村家庭人均纯收入乘以农业人口后得出此项数据。
（3）银行存款利率X2：本文采用一年期存款利率水平做为指标，相关数据通过查阅网上公布的一年期数据为准。
其中有的年份一年中利率会有调整，本文运用加权平均求出平均一年期存款利率。
（4）居民消费价格指数X3：通过统计网站搜索查到全国居民消费价格指数，本文用它作为衡量物价水平的指标。
（5）其他投资渠道的发达程度X4：由于相关数据的不可得性，本文采用A股筹资额作为为其他投资渠道发达程度的衡量指标。
根据模型的设定形式，本文采用ADF 检验来对居民储蓄余额的对数ln(Y)居民可支配收入的对数ln(X1)、利率X2、居民消费价格指数X3和证券市场A 股筹资额X4做单位根检验。
运用Eviews软件得到以下检验结果：可见，残差项本身是平稳的，其存在单位根的概率很小。
进一步说明居民储蓄存款的对数ln(Yt)、居民可支配收入的对数ln(X1)、利率X3、居民消费价格指数X2和证券市场A股筹资额X4存在着长期稳定的关系。
建立的回归模型不存在伪回归的问题。
2.用最小二乘法估计模型Ln（∧Y t）=-1.662+1.175×ln(X1)-0.028×X2+0.00048×X3-7.51E-06×X4+μ(-3.590) (20.837) (-6.174) (1.169) (5.78E-06)2R=0.9987_2R=0.9984 F=3364.765 D.W.=1.111978上式中，括号内数值为t检验值。
从回归方程的各项数据可以看出，该回归方程对我国城镇居民储蓄行为具有较强的解释能力，即居民储蓄中99．8％的部分都可以从该回归方程中得到说明。
取显着性水平为0．1，即置信区间为90％，由于模型的F检验值大于F的统计量临界值，所以认为该回归方程显着性成立，拟合优度较好。
分析t检验值值我们可以得出，在给定显着性水平下，lnX1和X2对居民储蓄的影响显着，而X3、X4对居民储蓄影响不显着。
3.计量经济学检验3.1异方差的检验检验异方差的核心问题是判断随机误差项的方差和解释观测值之间的相关性。
利用White的一般异方差检验，在Eviews上可以直接进行White的一般异方差检验。
其中，F值为辅助回归模型的F统计量。
取显着水平为0．05，n2R=20.362<2χ(14)=23.7，不拒绝同方差原假设，不存在异方差。
3.2自相关的检验（1）取最大滞后期为1LM= （n-1）×2R= 21×0.1059=2..2239 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.0（1）=3.84，表明不拒绝约束条件，表明原模型可能不存在1阶序列相关性。
（2）取最大滞后期为2：LM= （n-2）×2R= 20×0.1888=.3.776 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.0（2）=5.99，表明不拒绝约束条件，表明原模型可能不存在2阶序列相关性。
3.3多重共线性检验简单相关系数3.3.1偏相关系数举证运用用最小二乘法回归得到的模型中，2R较大且接近于1，而且F=3364.765大于大于5%显着性水平下F统计量的临界值，故我国居民储蓄余额的对数与上述解释变量直接总体线性关系显着。
但由于其中X3、X4前参数未能通过t检验，顾认为解释变量之间粗在多重共线性。
进一步选择Covariance Analysis的Correlation，得到变量之间的偏相关系数矩阵，观察偏相关系数。
可以发现，lnX1 与X3的相关系数都在0.9以上，但输出结果中，解释变量中的X3、X4的回归系数却无法通过显着性检验。
认为解释变量之间存在多重共线性。
3.3.2逐步回归法克服多重共线性分别作Ln(Yt)与 lnX1、X2、X3、X4的回归分析如下：通过Eviews的分析结果按2R的大小排序决定放入模型的解释变量，即lnX1、X3、X2、X4并在每个解释变量加入的时候关注其T检验的结果决定是否要剔除，再具体依据模型境况分析解决。
（1）初始模型中加入lnX1解释变量后，拟合优度高，lnX1参数通过t统计检验。
（2）引入X3，拟合度稍微提高，但X3未能通过显着性检验。
（3）去掉X3，引入X2 模型拟合度进一步提高，lnX1,X2 都能通过t检验。
（4）继续加入X4，模型拟合度稍有提高，X4能够通过在显着性水平为10%下的t统计量检验。
通过以上检验，可以明白物价水平X3和居民的可支配收入X1的相关性很高。
结合我国实际情况，这是因为经济发展导致国民收入增加的同时也使货币的需求量也随之增加，使得物价水平提高，属于正常现象。
但是，考虑到X3的回归系数并不显着，未能通过t统计检验，我们通过逐步回归法最终去除X3解释变量，得到以下最终的模型：Ln（Y t）=-2.1267+1.236×ln(X1)-0.0263×X2-1.01E-05×X4(-8.88) (58.2099) (-6.0713) (-1.882)D.W.=1.0357284.经济意义的检验：LnX1的系数为正，说明居民的收入对居民储蓄有着明显的正影响作用。
收入也是影响中国居民储蓄的诸多因素中最重要的决定因素。
利率X2的系数为负，与储蓄存款呈反方向变动的关系，即随着储蓄利率的下降，居民储蓄额会上升。
这可能是一方面我国现今的金融市场不发达、投资渠道种类不多；另一方面，我国居民多为“目标储蓄者”，利率的下降会使他们储蓄更多以达到目标存款额。
证券市场A 股筹资额也是的系数为负，说明其他投资渠道的越发达，人们会更倾向于将一部分原本用来储蓄的金钱其他投资。
常数项没有经济意义。
以上的检验说明，该模型可以通过初步的经济检验，系数的符号符合经济理论。
5.统计学检验：2R=0.9986 ，_2R=0.9984 ，模型的拟合情况很好。
LnX1、X2、X4三者的系数显着性检验，在给定显着水平为0.05 的情况下，都可以通过。
t值检验说明这些变量对储蓄存款影响在给定的显着性水平下都是显着的。
F=4396.369，F 检验的概率值为0,说明了这些变量联合在一起对储蓄存款影响是显着的。
散点图：预测序列Ytf与Yt的比较图三根据截面数据建模并分析1.1模型的参数设定和意义Yc=C+α1×B1+α2×B2+α3×B3+μ在以上模型中：C度量了截距，但本身截距没有真正的经济意义α1度量了居民可支配收入变动1%时，储蓄存款平均变动百分之几，即α1是储蓄存款的收入弹性。
α2度量了当居民消费价格指数绝对变动一个单位，也就是1%时，储蓄存款平均变动的相对量。
同理因为居民消费价格指数是比率，所以不取对数。