计量经济学实践报告 2
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。
计量经济学实验报告二
学生实验报告学院：经济学院课程名称：计量经济学专业班级：11经济学1班姓名：魏丹丹学号：0112102学生实验报告（经管类专业用）一、实验目的及要求：1、目的利用Eviews软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学。
2、内容及要求熟悉Eviews软件的操作与应用二、仪器用具：三、实验方法与步骤:1 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显着影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用答：（1）家庭书刊消费的计量经济学模型是：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 14:36Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??C -50.01638 49.46026 -1.011244 0.3279X 0.086450 0.029363 2.944186 0.0101T 52.3703 5.202167 10.06702 0.00001R-squared 0.951235 ????Mean dependentvar755.1222Adjusted R-squared 0.944732 ????S.D. dependentvar258.7206S.E. of regression 60.82273 ????Akaike infocriterion11.20482Sum squared resid 55491.07 ????Schwarz criterion11.35321Log likelihood -97.84334 ????F-statistic146.2974Durbin-Watson stat2.605783 ????Prob(F-statistic)0.00000=^Y -50.0163+0.0865X+52.3703T 标准误 49.4603 0.0294 5.2022 t 值 -1.0112 2.9442 10.0670 p 值 0.3279 0.0101 0.0000 R 2=0.9512 =2R 0.9447总体显着性的F 统计值为146.2974，F 统计量的p 值：0.0000 （2）样本数据估计的模型参数为β1＝0.0865，β2＝52.3703（3）由回归结果得：户主受教育年限的p 值为0.0000，小于0.05，则拒绝原假设。
(完整word版)计量经济学实践报告 2
课程名称：课程名称：计量经济学学生姓名：阳诗琪学号：201174250203班级： 1102班专业：金融学2013 年 5 月 5日计量经济学实验报告多元回归模型实验【实验目标】：通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件【实验内容】：1.用Eviews完成多元线性回归模型的统计检验2.对Eviews结果对应的相关统计检验进行解释【实验步骤及分析】:1、经济理论理论上认为影响成品钢材的需求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。
产量、原煤产量1980——1998年的有关数据如下表。
年份成品钢材（万吨）y 原油(万吨)x1生铁（万吨）x2原煤（亿吨）x3发电量（亿千瓦）x4铁路货运量（万吨）x5固定资产投资额(亿元）x6居民消费（亿元）x71980 2716.2105953802.4 6.23006.2111279 910.92317.1 1981 2670.1101223416.6 6.23092.107673 9612604.12、模型估计多元线性回归模型的基本形式：设随机变量y 与一般变量x 1,x 2,...x p 的理论线性回归模型为:y=εββββ+++++p p x x x (22110)其中β1,β2，。
，βp 是p+1个未知参数，β0称为回归常数,β1,β2，。
，βp 称为回归系数。
y 称为被解释变量(因变量)，而x 1,x 2,...x p 是p 个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。
ε是随机误差。
3、画散点图1982 2902 10212 3551 6.66 3277 11349 1230.4 2867.9 1983 3072 10607 3738 7.15 3514 118784 1430.1 3182.5 1984 3372 11461.3 4001 7.89 3770 124074 1832.9 3674.5 1985 3693 12489.5 4384 8.72 4107 130709 2543.2 4589 1986 4058 13068.8 5064 8.94 4495 135635 3120.6 5175 1987 4356 13414 5503 9.28 4973 140653 3791.7 5961.2 1988 4689 13704.6 5704 9.8 5452 144948 4753.8 7633.1 1989 4859 13764.1 5820 10.54 5848 151489 4410.4 8523.5 1990 5153 13830.6 6238 10.8 6212 150681 4517 9113.2 1991 5638 14009.2 6765 10.87 6775 152893 5594.5 10315.9 1992 6697 14209.7 7589 11.16 7539 157627 8080.1 12459.8 1993 7716 14523.7 8739 11.51 8395 162663 13072.3 15682.4 1994 8482 14608.2974112.49281 163093 17042.1 20809.8 1995 8979.8 15004.94 10529.27 13.61 10070.3 165885 20019.3 26944.5 1996 9338.02 15733.39 10722.513.9710813.116880322974 32152.3 1997 9978.9316074.14 11511.41 13.73 11355.53 16973422913.534854.64、建立模型将原始数据导入到Eviews6.0(破解版）的数据框中，然后用Eviews软件做线性回归分析如下：在Eviews主窗口菜单单击Quick/Estimate Equation，弹出方程估计窗口，再在弹出的窗口清单内填入以下回归方程的书写形式。
计量经济学实验报告及心得体会
从回归估计的结果来看，D.W= 1.931058模型拟合较好。可决系数R=0.901826，表明城镇居民人均消费支出的变化的90.1826%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t（29）=2.05，且该斜率值满足0<0.674007<1,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
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程建立一元线性回归方程，做散点图，并进行一元线性回归分析，经济，拟合优度，参数显著性，和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.普通最小二乘法估计：
(1)启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择“workfile frequeney”的类型为“undated or irreqular”，在“start date”中输入“1”，在“end date”中输入“31”，单击“ok”。
.【实验小结】
（1）建立模型：本例中我们假设拟建立如下一元回归模型：Y=
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date:04/07/12Time:19:37
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable
Coefficient
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程建立多元线性回归方程，并进行多元线性回归分析，经济，拟合优度，参数显著性，和方程显著性等检验。
《计量经济学》实验报告三
实验时间：2012-04-07系别：经济管理系专业班级：09国贸本一
学 号：姓名： 成 绩：
【实验名称】实验三p61课后习题一元回归分析及检验、预测
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》实训报告内容
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）
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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
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• 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）
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• 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
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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。
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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。
2021年计量经济学实验报告2
1.背景经济增加是指一个国家生产商品和劳务能力扩大。
在实际核实中, 常以一国生产商品和劳务总量增加来表示, 即以国民生产总值（GDP ）和中国生产总值增加来计算。
古典经济增加理论以社会财富增加为中心, 指出生产劳动是财富增加源泉。
现代经济增加理论认为知识、 人力资本、 技术进步是经济增加关键原因。
从古典增加理论到新增加理论, 都重视物质资本和劳动贡献。
物质资本是指经济系统运行中实际投入资本数量.然而, 因为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, 为经济增加提供了丰富劳动力资源。
所以本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。
居民消费需求也是经济增加关键原因。
经济增加问题既受各国政府和居民关注,也是经济学理论研究一个关键方面。
在1978—31年中,中国经济年均增加率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不停提升,居民消费需求数量和质量有了很大提升。
不过,中国现在仍然面临消费需求不足问题。
本文将以中国经济增加作为研究对象, 选择时间序列数据计量经济学模型方法, 将中国中国生产总值与和其相关经济变量联络起来, 建立多元线性回归模型, 研究中国中国经济增加变动趋势, 以及关键影响原因, 并依据所得结论提出相关提议与意见。
用计量经济学方法进行数据分析将得到愈加含有说服力和愈加具体指标, 能够愈加好帮助我们进行估计与决议。
所以, 对中国经济增加计量经济学研究是有意义同时也是很必需。
2.模型建立 2.1 假设模型为了具体分析各要素对中国经济增加影响大小, 我们能够用中国生产总值（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。
利用这些数据进行回归分析。
这里被解释变量是, Y: 中国生产总值,与Y-中国生产总值亲密相关经济原因作为模型可能解释变量, 累计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代表干扰项。
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。
计量经济学实验报告 (2)
计量经济学实验报告影响财政收入的主要因素学生姓名·······学号 6011211324所属学院经济与管理学院专业农林经济管理班级 15-3班指导教师······塔里木大学教务处制影响财政收入的主要因素(基于多重共线性、异方差后的自相关、协整检验)一、研究的目的要求:财政收入,就是政府为履行其职能、实施公共政策与提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总与。
财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。
财政收入就是衡量一国政府财力的重要指标,政府在社会经济活动中提供公共物品与服务的范围与数量,在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
财政就是同国家的产生与存在相联系,国家为了维持自身的存在与发挥职能,必须消耗一定的社会产品。
但就是,国家本身通常不直接从事生产活动,因而必须凭借自身拥有的政治权力,强制性地征收一部分社会产品,以满足各方面支出的需要。
这种国家的收入与支出就就是财政,它就是国家凭借政治权力而进行的社会产品的分配。
2013年中国政府已成为全球第二富裕的政府,所以来研究财政的影响因素就是很有必要的,为更好的掌握我国的财政收入具有重要的作用,更好地服务社会,促进人类文明的进步。
二、模型的设定及其估计:经分析,影响财政收入的因素很多,主要的因素有国民总收入(X1)、税收收入(X2)、能源消费总量(X3)、预算外财政收入(X4),因此,可设定如下的计量经济模型:Y t=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ t其中Yt为第t年财政收入(亿元),X1表示国民总收入(亿元),X2表示税收收入(亿元),X3表示能源消费总量(亿元),X4表示预算外财政收入(亿元)。
下面就是在中国统计年鉴上收集到的数据,经整理后得到1978-2011年的统计数据,如下所示:1978-2011年中国财政收入及其相关数据年份财政收入(Y)/亿元国民总收入(X1)/亿元税收收入(X2)/亿元能源消费总量(X3)/亿元预算外财政收入(X4)/亿元1978 1132、260 3645、2 519、2800 57144、00 347、1100 1979 1146、400 4062、6 537、8200 58588、00 452、8500 1980 1159、930 4545、6 571、7000 60275、00 557、4000 1981 1175、800 4889、5 629、8900 59447、00 601、7000 1982 1212、300 5330、5 700、0200 62067、00 802、7400 1983 1367、000 5985、6 775、5900 66040、00 967、6800 1984 1642、900 7243、8 947、3500 70904、00 1188、480 1985 2004、820 9040、7 2040、790 76682、00 1530、030 1986 2122、000 10274、4 2090、730 80850、00 1737、310 1987 2199、400 12050、6 2140、360 86632、00 2028、800 1988 2357、200 15036、8 2390、470 92997、00 2360、770 1989 2664、900 17000、9 2727、400 96934、00 2658、830 1990 2937、100 18718、3 2821、860 98703、00 2708、640 1991 3149、480 21826、2 2990、170 103783、0 3243、300 1992 3483、370 26937、3 3296、910 109170、0 3854、920 1993 4348、950 35260、0 4255、300 115993、0 1432、540 1994 5218、100 48108、5 5126、880 122737、0 1862、530 1995 6242、200 59810、5 6038、040 131176、0 2406、500 1996 7407、990 70142、5 6909、820 138948、0 3893、340 1997 8651、140 78060、9 8234、040 137798、0 2826、000 1998 9875、950 83024、3 9262、800 132214、0 3082、290 1999 11444、08 88479、2 10682、58 133831、0 3385、170 2000 13395、23 98000、5 12581、51 138553、0 3826、430 2001 16386、04 108068、2 15301、38 143199、0 4300、000 2002 18903、64 119095、7 17636、45 151797、0 4479、000 2003 21715、25 134977、0 20017、31 174990、0 4566、800 2004 26396、47 159453、6 24165、68 203227、0 4699、180 2005 31649、29 183617、4 28778、54 224682、0 5544、160 2006 38760、20 215904、4 34804、35 246270、0 6407、880 2007 51321、78 266422、0 45621、97 265583、0 6820、320 2008 61330、35 316030、3 54219、62 285000、0 6617、25 2009 68518、30 340320、0 59521、59 306647、0 6414、65 2010 83101、51 399759、5 73210、79 324939、0 5794、422011 103874、43 472115、0 89738、39 348002、0 6725、26 根据以上数据,我们作出了Y、X1、X2、X3、X4之间的线性图,如图所示:从图中可以瞧出有两条线交汇了,它们就是国民总收入(X1)与能源消费总量(X3),这说明我国能源消费总量逐年增长速度大于国民总收入的增长速度,在过去的经济增长中就是以高能耗获取经济的增长,未来应该逐步改变这种经济发展模式。
计量经济学》实验报告
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”。
计量经济学实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，计量经济学作为一门应用数学与经济学相结合的学科，在经济学研究、政策制定和企业管理等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地了解和掌握计量经济学的基本理论和方法，我于大三暑假期间在一家知名咨询公司进行了为期一个月的计量经济学实习。
二、实习概况实习期间，我主要参与了以下几个方面的学习和工作：1. 学习计量经济学基本理论和方法在实习初期，我通过阅读教材、参加公司内部培训等方式，对计量经济学的基本理论和方法进行了深入学习。
包括线性回归模型、多元线性回归模型、时间序列分析、面板数据分析等。
2. 参与实际项目在实习过程中，我参与了多个实际项目，包括企业投资决策分析、市场预测、政策评估等。
在项目中，我运用所学的计量经济学知识，对数据进行分析和处理，为企业提供决策支持。
3. 撰写实习报告为了总结实习经验，我撰写了一份计量经济学实习报告，对实习过程中的收获和不足进行了总结。
三、实习收获1. 理论与实践相结合通过实习，我深刻体会到计量经济学理论知识在实际应用中的重要性。
在项目中，我将所学知识运用到实际工作中，提高了自己的实际操作能力。
2. 数据分析能力提升实习过程中，我学会了如何运用统计软件（如SPSS、Stata等）进行数据分析，提高了自己的数据处理能力。
3. 团队协作与沟通能力在项目中，我与团队成员共同协作，共同解决问题。
这使我学会了如何与不同背景的人沟通，提高了自己的团队协作能力。
4. 严谨的学术态度在实习过程中，我深刻体会到严谨的学术态度对于科学研究的重要性。
在撰写实习报告时，我严格按照学术论文的规范进行撰写，培养了严谨的学术态度。
四、实习不足1. 理论知识储备不足虽然实习期间我学习了一些计量经济学理论，但与实际应用相比，我的理论知识储备仍显不足。
在今后的学习中，我需要加强理论知识的学习。
2. 实际操作经验有限在实习过程中，虽然我参与了多个项目，但实际操作经验相对有限。
在今后的工作中，我需要积累更多的实践经验。
计量经济实习报告
一、实习背景为了更好地将所学理论知识与实践相结合，提高自己的实际操作能力，我于2021年7月至9月在XX公司进行了为期两个月的计量经济实习。
实习期间，我在导师的指导下，参与了公司的多个项目，对计量经济学在实际工作中的应用有了更深入的了解。
二、实习内容1. 数据收集与整理在实习期间，我负责收集了公司近三年的财务数据、销售数据、市场数据等，并对这些数据进行整理和分析。
通过这个过程，我学会了如何运用统计软件（如SPSS、Stata等）进行数据处理，提高了自己的数据处理能力。
2. 模型建立与估计在导师的指导下，我学习了如何运用计量经济学模型对公司财务状况、销售业绩等进行预测和分析。
具体包括：（1）建立多元线性回归模型，分析公司销售业绩与广告投入、市场占有率等因素之间的关系；（2）运用时间序列模型，预测公司未来一段时间内的销售业绩；（3）运用面板数据模型，分析公司员工绩效与工资水平之间的关系。
3. 模型检验与结果分析在建立模型后，我对模型进行了检验，包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。
通过对检验结果的分析，我学会了如何评估模型的拟合程度和可靠性。
4. 撰写实习报告在实习过程中，我撰写了实习报告，总结了自己的实习经验，对实习过程中遇到的问题和解决方法进行了梳理。
三、实习收获1. 提高了数据分析能力：通过实习，我熟练掌握了统计软件的使用，能够独立进行数据处理和分析。
2. 增强了计量经济学知识：在实习过程中，我对计量经济学理论有了更深入的了解，学会了如何运用模型进行实际分析。
3. 培养了团队合作精神：在实习过程中，我与团队成员共同完成项目，学会了如何与他人沟通、协作。
4. 增强了职业素养：在实习过程中，我学会了如何遵守公司规章制度，提高了自己的职业素养。
四、实习总结通过这次计量经济实习，我深刻认识到理论知识与实践相结合的重要性。
在今后的学习和工作中，我将不断努力，提高自己的专业素养，为我国计量经济学事业贡献自己的力量。
计量经济学实习报告
随着我国经济的快速发展，数据分析在各个领域都得到了广泛的应用。
为了更好地掌握计量经济学的方法和技能，提高自己的数据分析能力，我在实习期间选择了计量经济学作为实习方向。
本次实习旨在通过实际操作，熟练掌握计量经济学软件Eviews，并运用其进行数据分析。
二、实习目的1. 熟练应用计量经济学软件Eviews，掌握其基本操作。
2. 运用计量经济学方法对实际数据进行建模和分析。
3. 培养自己的实证研究能力，提高数据分析水平。
三、实习内容1. Eviews软件学习在实习初期，我首先学习了Eviews软件的基本操作，包括数据导入、数据管理、图形绘制、模型估计、结果输出等。
通过实际操作，我掌握了Eviews软件的使用技巧，为后续的实证研究打下了基础。
2. 数据收集与处理在实习过程中，我收集了某地区近五年的GDP、固定资产投资、消费支出等数据。
为了满足计量经济学建模的需要，我对数据进行了一系列处理，包括去除异常值、进行数据转换等。
3. 计量经济学建模与分析基于收集到的数据，我运用Eviews软件建立了以下计量经济学模型：（1）回归模型：分析了GDP与固定资产投资、消费支出之间的关系。
（2）协整分析：检验了GDP、固定资产投资、消费支出之间的长期稳定关系。
（3）误差修正模型：分析了短期波动对长期稳定关系的影响。
通过对模型的估计和分析，我发现固定资产投资和消费支出对GDP有显著的促进作用，且三者之间存在长期稳定的协整关系。
此外，误差修正模型也表明，短期内固定资产投资和消费支出的波动会对GDP产生一定的影响。
通过本次实习，我深刻体会到计量经济学在数据分析中的重要性。
以下是我对本次实习的总结：1. 计量经济学方法在数据分析中具有重要作用，可以帮助我们更好地理解变量之间的关系。
2. 熟练掌握Eviews软件是进行计量经济学分析的基础。
3. 实证研究能力是进行计量经济学分析的关键，需要我们在实际操作中不断积累经验。
4. 数据处理和分析是计量经济学研究的核心环节，需要我们具备严谨的数据处理能力和敏锐的分析思维。
计量经济实习报告
一、实习背景与目的随着我国经济的快速发展，计量经济学在各个领域都得到了广泛应用。
为了更好地了解计量经济学在实际工作中的应用，提高自己的实践能力，我选择了计量经济学作为实习课题。
本次实习旨在通过实际操作，掌握计量经济学的基本原理和方法，提高自己在经济分析、预测和决策方面的能力。
二、实习单位与内容实习单位：某知名咨询公司实习内容：1. 收集和整理相关经济数据，包括宏观经济数据、行业数据和公司数据等。
2. 运用计量经济学方法，对收集到的数据进行实证分析，揭示变量之间的关系。
3. 根据分析结果，为咨询公司提供有针对性的建议和策略。
4. 参与撰写实习报告，总结实习过程中的收获和体会。
三、实习过程1. 数据收集与整理在实习过程中，我首先学习了如何收集和整理经济数据。
通过查阅相关文献、访问官方网站和数据库，我收集到了大量的宏观经济数据、行业数据和公司数据。
在整理数据时，我注意了数据的准确性和完整性，为后续分析奠定了基础。
2. 计量经济学方法学习与应用在掌握了基本的数据收集和整理方法后，我开始学习计量经济学的基本原理和方法。
通过学习，我了解了最小二乘法、协方差分析、时间序列分析等常用方法。
在实习过程中，我运用这些方法对收集到的数据进行实证分析。
3. 实证分析以某行业为例，我选取了行业收入、行业成本、行业投资等变量，运用计量经济学方法分析了行业的发展趋势。
通过对数据的回归分析，我发现行业收入与行业成本、行业投资之间存在显著的正相关关系。
这一结果为咨询公司提供了有针对性的建议，即加大行业投资，降低行业成本，以提高行业收入。
4. 撰写实习报告在实习过程中，我认真记录了实习过程中的收获和体会。
在撰写实习报告时，我总结了以下内容：（1）计量经济学的基本原理和方法。
（2）实习过程中遇到的困难和解决方法。
（3）实习成果及对咨询公司的贡献。
四、实习收获与体会1. 提高了计量经济学理论水平通过实习，我对计量经济学的基本原理和方法有了更深入的了解，为今后在相关领域的研究和工作奠定了基础。
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。
计量经济学实践报告2
《计量经济学》实践报告总需求曲线—AD模型的中国实证分析小组成员：指导教师：日期：2009年11月总需求曲线—AD 模型的中国实证分析主要内容：由于我国工资水平长期处于刚性状态，总供给对均衡产出的影响不大，均衡产出主要由总需求决定，所以我们仅建立总需求模型来分析其对GDP 的影响。
本文通过对中国的GDP ，货币供应量，政府购买支出，税收，以及价格水平等数据进行计量经济分析，希望通过总需求模型来分析短期内货币政策与财政政策对GDP 的作用。
关键词：总需求曲线 GDP 真实货币供应量 政府购买支出 税收一、总需求曲线的理论背景总需求模型表示产品市场和货币市场同时达到均衡时的价格水平与产出水平的组合，是新古典综合派对凯恩斯理论与新古典理论和货币理论又一新的综合，同时在一定意义上还体现了凯恩斯学派与货币学派、供给学派的大融合。
凯恩斯在对总需求分析时，有三点重要的假定：1.总供给不变。
假定各种资源没有得到充分的利用，总供给曲线处于水平线的区域，总需求的增加可以引起均衡国民收入上升，即总供给可以适应总需求的增加而增加（也就是不考虑总供给对国民收入决定的影响）。
2.潜在的国民收入，即充分就业时的国民收入不变。
3.价格水平既定。
基于这三点假设而推导出来的总需求曲线通常可以用图形表示为：注：其中AD 为总需求曲线，Y n 为充分就业时的国民收入，45度直线上的点为国民收入达到均衡时的均衡点。
凯恩斯所认为的总需求是一种需求与国民收入的变动，这就是现在总需求模型的雏形。
但它仅仅是从产品市场来考虑了总需求。
而在传统的简单的货币数量论模型中，则从货币市场的角度考察了总需求，并建立了描述货币供求相等的均衡方程。
现代货币数量论据此认为，货币供应量的变动将直接影响名义国民收入水平的变动。
在这些总需求模型中，有一个强有力的假定就是一般物价水平不变。
这在凯恩斯提出问题的30年代或许是合理的，然而自从60年代后期以来，一般物价水平上涨已经成为一种经常的现象，若再继续假定价格水平不变就有脱离现实之嫌了。
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。
计量经济学实践报告
计量经济学实践报告西南科技大学Southwest University of Science and Technology经济管理学院计量经济学实验报告——分布滞后模型的修正估计方法分布滞后模型的修正估计方法实验目的：了解并把握计量软件Eviews的分布滞后模型的修正估计方法。
实验要求：①设定有限分布滞后模型②用经验加权法修正估计模型试验用软件：Eviews实验原理：分布滞后模型的修正估计方法实验内容：1、实验用样本数据：某部门1953年到1976年的新增固定资产Y 和全省工业总资产X 的历史资料2、 实验步骤：根据上表数据，建立如下回归模型：ttu X +++++=3-t 32-t 21-t 1tX X X Y ββββα1、 建立工作文件启动Eviews；点击File/New/Workfile/Ok，在对话框中选择数据频率为年度，Start date 为1953nd date为1976然后OK。
2、输入数据将电子文档上的上表数据通过复制粘贴方式储存到工作文件上。
见下图所示：1、回归分析设定下列3组权数：①1，1/2，1/4,1/8②1/4,1/2，2/3，1/4③1/4，1/4,1/4,1/4生存三个新的线性组合变量GENRZ1=X+(1/2)*X(-1)+(1/4)*X(-2)+(1/8)*X(-3)回车GENR Z2=（1/4）*X+(1/2)*X(-1)+(2/3)*X(-2)+(1/4)*X(-3)回车GENR Z3=（1/4）*X+(1/4)*X(-1)+(1/4)*X(-2)+(1/4)*X(-3)回车用OLS估计法分别对上述三个线性组合变量进行回归：在命令行键入 LS Y C Z1回车得到如下结果：在命令行键入 LS Y C Z2回车得到如下结果：在命令行键入 LS Y C Z3回车得到如下结果：从以上回归分析结果可以看出，Y和Z3回归模型不存在一阶自相关，而Y和Z2，Y和Z1的回归模型存在一阶自相关；，再综合考虑可决系数，F检验值，t检验值，可以认为最佳的方程是Y和Z3回归模型。
计量经济学实验报告_4
《计量经济学》课程实验报告1专业国际经济与贸易班级B谢谢谢谢姓名XXX 日期2012.9.28一、实验目的1．学会Eviews工作文件的建立、数据输入、数据的编辑和描述；2．掌握用Eviews软件求解简单线性回归模型的方法；3．掌握用Eviews软件输出结果对模型进行统计检验；4．掌握用Eviews软件进行经济预测。
二、实验内容：根据1978年到2007年的中国居民的人均消费水平和人均GDP的数据，通过模型设定，估计参数，模型检测，回归预测等步骤，分析中国全体居民的消费水平和经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性。
三、实验数据四：实验步骤：1：模型设定。
由上表分析居民人均消费水平（y）和人均GDP（x）的关系，制作散点图。
从中可以看出居民消费水平（y）和人均GDP（x）大体呈现为线性关系。
2：估计参数：利用软件eviews作简单线性分析的步骤包括以下几方面内容。
建立文件夹，首先双击eviews图标，进入主页。
在其菜单栏中点击File|new|workfile，并选择数据频率为1978和2007.输入数据：在eviews命令框中直接输入“data x y”回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的“y”，“x”下输入数据。
估计参数。
在eviews命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/12 Time:8:37Sample: 1978 2007Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 224.3149 55.64114 4.031457 0.0004X 0.386430 0.007743 49.90815 0.0000R-squared 0.988884 Mean dependent var 2175.067Adjusted R-squared 0.988487 S.D. dependent var 2021.413S.E. of regression 216.8978 Akaike info criterion 13.66107Sum squared resid 1317251. Schwarz criterion 13.75448Log likelihood -202.9161 Hannan-Quinn criter. 13.69095F-statistic 2490.823 Durbin-Watson stat 0.115812Prob(F-statistic) 0.000000若要显示回归结果的图形，在“Equation”框中，点击“Resids”,即出现剩余项、实际值、拟合值的图形：3：模型检测：包括经济意义检测和拟合有度、统计检验。
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课程名称：
课程名称：计量经济学
学生姓名：阳诗琪
学号：201174250203
班级： 1102班
专业：金融学
2013 年 5 月 5日
计量经济学实验报告
多元回归模型实验
【实验目标】：通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件
【实验内容】：1.用Eviews完成多元线性回归模型的统计检验
2.对Eviews结果对应的相关统计检验进行解释
【实验步骤及分析】:
1、经济理论
理论上认为影响成品钢材的需求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，收集了我国成品钢材的需求量 选择与其相关的八个因素 原油产量、生铁产量、原煤产量、发电量、铁路货运量、固定资产投资额、居民消费作为影响变量 1980——1998年的有关数据如下表。
年份成品钢
材（万
吨）y 原油(万
吨)x
1
生铁（万
吨）x
2
原煤（亿
吨）x
3
发电量
（亿千
瓦）x
4
铁路货
运量（万
吨）x
5
固定资
产投资
额(亿
元）x
6
居民消
费（亿
元）x
7
1980 2716.2105953802.4 6.23006.2111279 910.92317.1 1981 2670.1101223416.6 6.23092.107673 9612604.1 1982 2902102123551 6.663277113491230.4 2867.9
2、模型估计
多元线性回归模型的基本形式：设随机变量y 与一般变量x 1,x 2,...x p 的理论线性回归模型为:
y=εββββ+++++p p x x x (22110)
其中β1,β2，。
，βp 是p+1个未知参数，β0称为回归常数,β1,β2，。
，βp 称为回归系数。
y 称为被解释变量(因变量)，而x 1,x 2,...x p 是p 个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。
ε是随机误差。
3、画散点图
1983 3072 10607 3738 7.15 3514 118784 1430.1 3182.5 1984 3372 11461.3 4001 7.89 3770 124074 1832.9 3674.5 1985 3693 12489.5 4384 8.72 4107 130709 2543.2 4589 1986 4058 13068.8 5064 8.94 4495 135635 3120.6 5175 1987 4356 13414 5503 9.28 4973 140653 3791.7 5961.2 1988 4689 13704.6 5704 9.8 5452 144948 4753.8 7633.1 1989 4859 13764.1 5820 10.54 5848 151489 4410.4 8523.5 1990 5153 13830.6 6238 10.8 6212 150681 4517 9113.2 1991 5638 14009.2 6765 10.87 6775 152893 5594.5 10315.9 1992 6697 14209.7 7589 11.16 7539 157627 8080.1 12459.8 1993 7716 14523.7 8739 11.51 8395 162663 13072.3 15682.4 1994 8482 14608.2
9741
12.4
9281 163093 17042.1 20809.8 1995 8979.8 15004.94 10529.27 13.61 10070.3 165885 20019.3 26944.5 1996 9338.02 15733.39 10722.5
13.97
10813.1
168803
22974 32152.3 1997 9978.93
16074.14 11511.41 13.73 11355.53 169734
22913.5
34854.6
4、建立模型
将原始数据导入到Eviews6.0(破解版）的数据框中，然后用Eviews软件做线性回归分析如下：
在Eviews主窗口菜单单击Quick/Estimate Equation，弹出方程估计窗口，再在弹出的窗口清单内填入以下回归方程的书写形式。
整形式
y=c(1)+c(2)*x1+c(3)*x2+c(4)*x3+c(5)*x4+c(6)*x5+c(7)*x6+c(8)*x7
简化形式
y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
这里我们采用简化形式执行后得到输出结果为：
分析:从模型汇总表中可以看出,决定系数R2=0.998775,由决定系数看回归模型高度显著。
又由F=1164.425,P值=0.000000,回归模型通过了F检验,表明7个自变量整体对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.000000。
说明 x1,x2, x3 ,x4, x5,x6,x7,整体上对y有高度显著的线性影响。
表中第二列是我们的回归方程参数估计值,由此可以得到y对7个自变量的线性回归方程为：
7
6
5
4 3
2
1
0074963
.0
100421
.0
000331
.0
723643
.0
3385
.
102
235776
.0
041503
.0
41368
.
44
ˆ
x
x
x
x x
x
x
y
-
+
-
+ -
+
+
=
5、对估计结果的检验
①拟合优度的检验R2=0.998775，说明模型对样本拟合的很好
②显著性的F检验
分析：从表中结果可以看出Prob(F-statistic)即相伴概率P值，由F=1164.425，P 值=0.000000<0.05，可知此回归方程拒绝零假设，即做出7个自变量整体对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.000000，回归方程通过了F检验。
③变量的显著性检验（t检验）
分析：通过看上面的T检验表可以发现，在显著性水平α=0.05时，只有x
4，x
7
的Prob
（收尾概率）小于0.05，通过了显著性检验。
④变量t检验的分析
为了尽可能的保留合理变量,我们就针对逐个变量给以T检验分析,逐步剔除不合理的变量,使回归模型更完善。
因此我们首先剔除Prob最大的变量x
5
再做回归分析的T检验
分析:剔除x
5后,在显著性水平α=0.05时 有x
4，
x
7，
的Prob收尾概率小于0.05，通过了
显著性检验。
此时我们发现，剔除了x
5
后，通过T检验的变量增多， 这是一个很好的
结果。
因此我们再剔除Prob最大的变量x
1
，再做回归分析的T检验如下：
分析：剔除x
1，x
5
后，在显著性水平α=0.05 时，有x
4，
x
6,
x
7，
的Prob收尾概率小于0.05
通过了显著性检验。
此时我们发现，剔除了x
2，x
5
后，通过T检验的变量又增多了一个。
因此我们再剔除Prob最大的变量x
3,
再做回归分析的T检验如下:
分析：剔除x
1，x
3,
x
5
后，在显著性水平α=0.05 时，有x
4，
x
6,
x
7，
的Prob收尾概率小于0.05
通过了显著性检验。
因此我们再剔除Prob最大的变量x
2,
再做回归分析的T检验如下:
分析:剔除x
1,x
2.
x
3.
x
5
后,在显著性水平α=0.05 时 剩余变量x
4
,x
6
,x
7
的Prob收尾概率
都小于0.05,全部通过了显著性T检验。
以x
4,x
6
,x
7
做回归分析的输出表来看,决定系数
R2=0.998165,由决定系数看回归模型仍然具有高度的显著性。
又由F=2538.904,P=0.000000,回归模型通过了F检验,表明7个自变量整体对因变量y产生显
著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.000000。
说明x
4,x
6
,x
7
整体上对y有高度显著
的线性影响.
【实验结论】
从回归方程中可以看到，原油产量、发电量、固定资产投资额对成品钢材需求量起正影响，原煤产量、居民消费对成品钢材需求量起负影响。
此时回归方程虽然通过了F,T 检验，但是增加了不合理变量原煤产量、居民消费所占回归方程的比重，这也是不合社会实际的。