计量经济学大作业建立模型
计量经济学模型建立：8步骤
一、往届的学生提交的作业存在问题归纳如下：1、缺少具有说服力的理论假说2、变量之间关系牵强，无研究价值和实际意义如：全国居民消费价格指数与商品零售价格指数；粮食出售量与蔬菜出售量；农民收入与居民收入；日照时间与粮食产量；等等。
3、自变量不是主要的影响因素，如日照时间就不是影响粮食产量的主要因素4、变量的度量指标不具体，模糊不清5、指标数据的类型不明确，是采用时间序列数据、还是截面数据。
二、提供可参考的计量经济学模型：1．生产函数：农业总产值与农业从业人员、财政用于农业资金、农业机械总动力关系工业总产值与固定资产、职工人数之间的关系2．消费函数：（1）食品消费支出与食品价格、家庭年（月）人均收入（2）不同地区城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出（3）中国居民收入与消费的关系（4）农村居民消费函数：农村居民人均消费支出与农业经营纯收入、其他来源的纯收入3．需求函数：Y:居民对食品的消费量;X1:消费者消费支出总额；X2:食品价格指数三、计量经济学模型建立：8个基本步骤现实问题：经济形势对人们工作意愿的影响？第一步，建立一个理论假说假说一：受挫—工人假说。
即经济形势恶化（表现为高失业率），则工人的工作意愿下降（表现为低劳动参与率）；假说二：增加—工人假说。
即经济形势恶化（高失业率），许多后备工人进入劳动市场以补贴家庭开支（尽管薪酬很低），进而导致劳动参与率上升。
第二步，收集数据变量：经济形势，劳动者的工作意愿具体的度量指标：城市失业率（%），城市劳动力参与率（%）数据一般来源：权威部门向社会发布的统计信息、公开出版物、亲自调查资料来源：总统经济报告，2008年 第三步，设定数学模型第四步，设立统计或经济计量模型 第五步， 估计经济计量模型参数第六步，检查模型的适用性：模型设定检验1．经济意义检验：2．统计学检验：3．计量经济学检验：第七步，检验源自模型的假说；1．验证估计的模型是否有经济意义；2．估计的结果是否与经济理论相符。
建立计量经济学模型的步骤
建立计量经济学模型的步骤引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过建立数学模型来研究经济现象和经济政策的影响。
建立计量经济学模型是进行实证研究的关键步骤，在经济学领域中具有广泛的应用。
本文将探讨建立计量经济学模型的步骤，并介绍每个步骤的具体内容和注意事项。
步骤一：确定研究问题研究问题是建立计量经济学模型的起点，研究者需要明确要解决的经济问题，并明确研究目的和假设。
例如，研究者可能要探索某种经济政策的影响，或者研究产品价格与市场需求之间的关系等。
确定研究问题需要广泛阅读相关文献，了解前人的研究成果，以及当前经济环境和政策的背景。
步骤二：收集数据数据是建立计量经济学模型的基础，研究者需要收集与研究问题相关的数据。
数据可以来自各种渠道，包括文献、政府统计数据、调查问卷等。
在收集数据时，需要注意数据的可靠性和有效性。
有时候，数据可能存在缺失或错误，需要进行数据清洗和验证。
步骤三：选择合适的模型框架在建立计量经济学模型时，研究者需要选择适合的模型框架。
模型框架可以是经济理论提供的基本关系模型，也可以是根据实际情况进行调整和修改的模型。
研究者需要根据研究问题和数据的特点，选择合适的模型框架。
步骤四：选择合适的变量在建立计量经济学模型时，研究者需要选择合适的变量。
变量是模型中的核心要素，反映了经济现象之间的关系。
合适的变量选择可以提高模型的解释力和预测能力。
选择变量时，需要考虑变量的可测性和相关性，并且尽量选择与研究问题密切相关的变量。
步骤五：估计模型参数在建立计量经济学模型后，研究者需要估计模型的参数。
参数估计可以通过最小二乘法等统计方法进行。
通过估计模型参数，可以得到参数的估计值和估计误差，并进行显著性检验。
参数估计的过程可以使用计量经济学软件进行。
步骤六：评估模型拟合度在建立计量经济学模型后，研究者需要评估模型的拟合度。
模型拟合度反映了模型对数据的拟合程度，可以通过统计指标如R方、调整R方、残差平方和等进行评估。
计量经济学大作业——建立模型
学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员：二零一一年十一月二十四日目录摘要 (3)1.引言 (3)2.提出问题 (3)3.建立模型 (4)4.制作散点图 (4)5.模型参数估计 (8)6.模型的检验 (9)6.1.计量经济学检验 (9)6.1.1.多重共线性检验 (9)6.1.1.1.简单回归系数检验 (10)6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10)6.1.1.3.逐步回归法检验 (14)6.1.2.异方差性检验 (15)6.1.2.1.图示检验法 (16)6.1.2.2.White检验 (16)6.1.2.3.异方差的修正 (17)6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18)6.1.3.1.D.W.检验 (18)6.1.3.2.拉格朗日乘数（LM）检验 (19)6.1.3.3.序列相关性修正 (19)6.2.经济意义检验 (20)6.3.统计检验 (21)6.3.1.拟合优度检验 (21)6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21)6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21)7.结论 (22)8.对策与建议 (23)9.参考文献： (23)摘要经济发展是以GDP增长为前提的，而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。
本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
关键字：GDP增长；三大产业；产业结构1.引言GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。
1.2建立计量经济学模型的步骤和要点
三、模型参数的估计 1. 各种模型参数估计方法
2. 如何选择模型参数估计方 法 3. 关于应用软件的使用
课堂教学结合Eviews
四、模型的检验
1. 经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收 入)－4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格) ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收 入)－4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)
§1.2
建立计量经济学模型 的步骤和要点
一、理论模型的设计
二、样本数据的收集
三、模型参数的估计
四、模型的检验
五、计量经济学模型成功的三要素
一、理论模型的建立 1. 确定模型包含的变量 第一，根据经济学理论和经济行为分析。 第二，考虑数据的可得性。 第三，考虑入选变量之间的关系。
思考
请看书中的几个例子，应用所学过的经济理 论分析出现了什么错误?
1
0 1 （接近0）
A0
例如：ln(人均食品需求量)= α+βln(人均收入) +γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε 其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关 系
二、样本数据的收集 1. 几类常用的样本数据 （1）时间序列数据：是一批按照时间 先后排列的统计数据 （2） 截面数据：是一批发生在同一时 间截面上的调查数据 （3）虚变量离散数据：也称二进制数 据，一般取0或1 （4）联合应用
二、经济预测
计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从 用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的 经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行 为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能 失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。
计量经济学作业(建立多元线性回归模型)- 副本
税收与三大产业的关系模型目录目录 (1)1.研究背景 (2)2.数据的搜集 (2)3.建立多元线性回归模型 (3)3.1模型估计 (3)3.2模型检验 (6)3.2.1经济意义检验 (6)3.2.2拟合优度检验 (7)3.2.3.F检验 (7)3.2.4 t检验 (7)3.2.5多重共线性检验 (7)3.2.6自相关性检验 (12)3.2.7自相关的修正 (13)3.2.8 异方差性检验 (14)3.2.9异方差的修正 (17)4结论 (22)5参考文献 (22)1.研究背景税收是调控经济运行的重要手段。
经济决定税收，税收反作用于经济。
税收作为经济杠杆，通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益，引导企业、个人的经济行为，对资源配置和社会经济发展产生影响，从而达到调控宏观经济运行的目的。
政府运用税收手段，既可以调节宏观经济总量，也可以调节经济结构。
我国税收收入增长率在“下降”，而“质量”却在“提高”。
财政部税政司发布的“2013年一季度税收收入情况分析”显示，2013年一季度全国税收总收入完成27399.20亿元，比去年同期增加2418.96亿元，增长10.3%.从中可以看出，一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势，呈现低速增长的态势。
近年来，我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业，成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。
这三大产业名家荟萃，在本届的三大排行表上纷纷崭露头角。
因此，税收与三大产业的发展有着密不可分的联系，本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。
2.数据的搜集1993-2012年中国税收收入与三大产业数据统计：单位：亿元3.建立多元线性回归模型3.1模型估计新建一个excel文档，将数据编辑入excel文档，进入Eviews软件包，键入file/open/foreign data as Workfile，将excel文档导入Eviews，再进行回归分析的结果：（命令：LS Y C X1 X2 X3）输入命令（scat X1 Y）、（scat X2 Y）、（scat X3 Y）得到如下的散点图：估计结果为ýi=1755.421-0.79X1i+0.215X2i+0.355X3i（1.7731）（-4.6973）（2.4552）（4.6580）R2=9985 F=3588.752 DW=1.5649括号内为t统计量值。
建立计量经济学模型的步骤和要点
（2）数据来源
• 计量经济分析所需要的数据可以充分利用统计部 门提供的资料或是其他一些诸如网上期刊得到的 二手资料，以减少收集数据的工作量。
• 在没有有效来源时，可由自己通过调查得到。
（3） 样本数据的质量
数据高质量的标准： 完整性； 准确性； 可比性； 一致性
（1）完整性—— 模型中包含的所有变量都必须拥 有相同容量的样本观测值。 例如：P54表2.6.1 对于“遗失数据”的处理方法： 法一：样本容量足够大且样本点间的联系并不紧密 时，将出现遗失数据的所在样本点整个去掉。 法二：样本容量有限，样本点间的联系紧密时，采 取特定技术将遗失数据补上。
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点（重 点）
一、理论模型的设计 （重点） 二、样本数据的收集（次重点） 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
讲述流程
一、用例子阐述建立计量经济学模型的步骤 二、具体实施中各步骤需完成的工作及各步 要点
一、建立计量经济学模型的步骤示例
（2）准确性有两方面含义： 第一：所得到的数据必须准确反映它所描述的经 济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准 确的；
α和β的经验值。
Q 76.05－3.88* P
Q顶上的帽子符号表示一种估计值。 根据估计结果，空调价格上涨100元，空调需 求量下降0.388万台。
④模型检验 以一定的标准，对估计结果进行检验。 如：斜率是否小于0？估计结果是否可靠？
小结：建立计量经济学模型的四个步骤
步骤
例子
1 理论模型的设计 2样本数据收集 3模型参数估计 4 模型检验
69
x
63
60 -
xx x
60
58
简述建立计量经济学模型的基本步骤
简述建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过应用数学和统计学的方法来分析经济现象。
建立一个合理有效的计量经济学模型是进行经济研究的基础，下面将简述建立计量经济学模型的基本步骤。
1. 提出问题和目标建立计量经济学模型的第一步是明确研究的问题和目标。
研究者需要明确自己要解决的经济问题，确定研究的目标和范围。
例如，研究者可能想要探究某个经济政策对就业率的影响，或者分析某个产业的市场竞争程度等。
2. 收集数据在建立计量经济学模型之前，研究者需要收集相关的经济数据。
数据的选择和获取对于研究的可靠性和有效性至关重要。
研究者可以通过各种途径收集数据，包括统计年鉴、调查问卷、实地观察等。
在收集数据时，研究者需要注意数据的可靠性、完整性和时效性。
3. 确定理论框架在建立计量经济学模型之前，研究者需要确定一个合适的理论框架。
理论框架是指用来解释经济现象和规律的理论体系。
研究者可以借鉴已有的经济理论，也可以根据自己的研究问题提出新的理论框架。
理论框架应该具有逻辑严密性，并能够解释研究问题。
4. 建立计量经济学模型在确定了理论框架之后，研究者可以开始建立计量经济学模型。
计量经济学模型是用来描述经济现象和规律的数学模型。
根据研究问题的不同，可以建立不同类型的计量经济学模型，例如线性回归模型、时间序列模型等。
在建立模型时，研究者需要根据理论框架和收集到的数据选择合适的模型形式，并进行模型参数的估计。
5. 进行实证分析建立计量经济学模型之后，研究者需要进行实证分析，即利用模型对收集到的数据进行分析。
实证分析的目的是通过对数据的处理和模型的估计来验证理论假设，并得出结论。
研究者可以利用统计软件进行实证分析，计算模型的参数估计值和统计检验结果。
6. 解释和讨论结果在完成实证分析之后，研究者需要解释和讨论实证结果。
研究者可以根据模型的参数估计值和统计检验结果来解释研究问题，并讨论结果的经济意义和政策启示。
计量经济学作业(建立多元线性回归模型)- 副本
税收与三大产业的关系模型目录目录 (1)1.研究背景 (2)2.数据的搜集 (2)3.建立多元线性回归模型 (3)3.1模型估计 (3)3.2模型检验 (6)3.2.1经济意义检验 (6)3.2.2拟合优度检验 (7)3.2.3.F检验 (7)3.2.4 t检验 (7)3.2.5多重共线性检验 (7)3.2.6自相关性检验 (12)3.2.7自相关的修正 (13)3.2.8 异方差性检验 (14)3.2.9异方差的修正 (17)4结论 (22)5参考文献 (22)1.研究背景税收是调控经济运行的重要手段。
经济决定税收，税收反作用于经济。
税收作为经济杠杆，通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益，引导企业、个人的经济行为，对资源配置和社会经济发展产生影响，从而达到调控宏观经济运行的目的。
政府运用税收手段，既可以调节宏观经济总量，也可以调节经济结构。
我国税收收入增长率在“下降”，而“质量”却在“提高”。
财政部税政司发布的“2013年一季度税收收入情况分析”显示，2013年一季度全国税收总收入完成27399.20亿元，比去年同期增加2418.96亿元，增长10.3%.从中可以看出，一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势，呈现低速增长的态势。
近年来，我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业，成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。
这三大产业名家荟萃，在本届的三大排行表上纷纷崭露头角。
因此，税收与三大产业的发展有着密不可分的联系，本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。
2.数据的搜集1993-2012年中国税收收入与三大产业数据统计：单位：亿元2004 17636.45 16537.02 53896.77 49898.92005 20017.31 17381.72 62436.31 56004.732006 24165.68 21412.73 73904.31 64561.292007 28778.54 22420 87598.09 74919.282008 34804.35 24040 .5 88554.882009 45621.97 28627 .4 .92010 54223.79 33702 .42011 59521.59 35226 .82012 73210.79 40533.6 .43.建立多元线性回归模型3.1模型估计新建一个excel文档，将数据编辑入excel文档，进入Eviews软件包，键入file/open/foreign data as Workfile，将excel文档导入Eviews，再进行回归分析的结果：（命令：LS Y C X1 X2 X3）输入命令（scat X1 Y）、（scat X2 Y）、（scat X3 Y）得到如下的散点图：估计结果为ýi=1755.421-0.79X1i+0.215X2i+0.355X3i（1.7731）（-4.6973）（2.4552）（4.6580）R2=9985 F=3588.752 DW=1.5649括号内为t统计量值。
计量经济学大作业
计量经济学大作业计量经济学作为一门将经济理论、数学和统计学相结合的学科，在当今社会经济领域中发挥着重要作用。
它通过建立数学模型和运用统计方法，对经济现象进行定量分析和预测，为政策制定、企业决策等提供科学依据。
在本次大作业中，我将通过一个具体的案例来展示计量经济学的应用和分析过程。
假设我们要研究某地区的居民消费水平与收入水平之间的关系。
首先，我们需要收集相关的数据。
通过问卷调查、统计部门公布的数据等渠道，我们获取了该地区一定数量居民的收入和消费支出数据。
接下来，我们对数据进行初步的处理和分析。
观察数据的分布情况，检查是否存在异常值或缺失值。
对于异常值，需要判断其是由于数据录入错误还是真实的特殊情况。
如果是录入错误，进行修正；如果是特殊情况，则需要在后续的分析中加以考虑。
对于缺失值，可以采用适当的方法进行填补，如均值填补、回归填补等。
在确定数据质量良好后，我们建立计量经济模型。
根据经济理论和前人的研究成果，我们假设居民消费水平（Y）与收入水平（X）之间存在线性关系，模型可以表示为：Y ＝β0 ＋β1X ＋ε ，其中β0 是截距项，β1 是斜率，表示收入对消费的边际影响，ε 是随机误差项。
为了估计模型中的参数β0 和β1 ，我们使用最小二乘法（OLS）。
最小二乘法的基本思想是使得观测值与模型预测值之间的误差平方和最小。
通过计算，我们得到了参数的估计值。
然后，我们对模型进行检验。
首先是经济意义检验，即参数估计值的符号和大小是否符合经济理论和实际情况。
例如，在我们的模型中，β1 应该为正，因为通常情况下收入增加会导致消费增加。
其次是统计检验，包括拟合优度检验（R²）、变量的显著性检验（t 检验）和方程的显著性检验（F 检验）。
R²衡量了模型对数据的拟合程度，其值越接近 1 表示拟合越好。
t 检验用于判断每个自变量对因变量的影响是否显著，F 检验用于判断整个方程是否显著。
假设我们得到的估计结果为：Y ＝ 1000 ＋ 08X ，R²＝ 08 ，t 检验和 F 检验均显著。
简述建立计量经济学模型的基本步骤
简述建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学模型是经济学研究中的一个重要工具，它能够用来理解经济现象、分析经济政策以及预测经济变量的变化趋势。
建立计量经济学模型可以帮助经济学家对经济现象进行量化分析，揭示经济规律。
下面将简要介绍建立计量经济学模型的基本步骤。
第一步：明确研究目的和问题在建立计量经济学模型之前，首先需要明确研究的目的和问题。
研究目的可以是解释某一经济现象的原因，预测某一经济变量的未来趋势，或评估某一经济政策的效果等。
明确研究目的和问题有助于确定模型的结构和变量选择。
第二步：选择适当的模型框架选择适当的模型框架是建立计量经济学模型的关键一步。
模型框架决定了模型的基本结构和变量之间的关系。
常用的模型框架包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
选择适当的模型框架要考虑研究问题的特点和数据的性质，以及模型的可解释性和预测准确性等因素。
第三步：收集和整理数据建立计量经济学模型需要大量的数据支持。
在收集数据时，要注意数据的准确性和可靠性。
对于时间序列数据，需要收集一段时间内的连续观测值；对于截面数据，需要收集同一时间点上的多个观测值；对于面板数据，既需要收集多个时间点上的连续观测值，也需要收集同一时间点上的多个观测值。
收集和整理数据需要耐心和细心，以确保数据的完整性和一致性。
第四步：制定假设和建立模型在建立计量经济学模型时，需要制定一些假设，以简化模型和提高模型的可解释性。
假设通常包括线性关系假设、正态分布假设、无多重共线性假设等。
制定假设后，可以根据模型框架和变量之间的关系来建立模型。
模型的建立要根据经济理论和实际情况进行合理的假设和推断，以保证模型的有效性和可靠性。
第五步：估计模型参数在建立计量经济学模型后，需要通过统计方法来估计模型的参数。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计法等。
通过估计模型参数，可以获得模型的具体数值，以及各个变量对目标变量的影响程度。
估计模型参数需要注意数据的性质和假设的合理性，以及估计结果的稳健性和显著性等。
计量经济学模型建立与分析
影响财政收入的若干因素分析一、 问题提出我们如果把经济增长当做源，财政收入当做流，又或者把经济增长当做是源，财政收入当做叶，源远才能长，根深才能叶茂。
经济增长带动财政收入的增长。
随着改革开放，我国经济快速发展，我国的财政收入逐年增长。
二、 变量设置我国财政收入的主要来源于税收收入、罚没收入、专项收入、政府基金收入、行政事业单位收费收入、国有资本经营收益、国债收入、其他收入等。
我们将挑选税收收入、行政事业收入、上一年财政收入作为解释变量。
来就影响财政收入的这几个因素作进一步的分析。
三、 建立模型εββββ++++=3322110x x x y y 为财政收入为，1x 表示税收收入，2x 表示行政事业性收入 ，3x 表示上一年财政收入。
ε表示其他随机影响因素。
四、 数据收集影响财政收入的若干影响因素资料表时间财政收入 税收收入 行政事业性收费时 间上一年财政收入1990 576.95 1985 2004.82 1991 697 1990 2821.86 1992 885.45 1991 2990.17 1993 1317.83 1992 3296.91 1994 1722.5 1993 4255.3 1995 2234.85 1994 5126.88 1996 3395.75 1995 6038.04 1997 2414.32 1996 6909.82 19981981.9219978234.0419992354.2819989262.820002654.54199910682.5820013090200012581.5120023238200115301.3820033335.74200217636.4520043208.42200320017.3120053858.19200424165.6820064216.8200528778.5420074681.0532********.3520084835.807200745621.9720094589.11200854223.79数据来源：《中国统计年鉴》（2010）五、具体的spss软件分析如下：Regression[DataSet0]变量的进入(模型的线性显著性分析)（回归系数）六、模型检验一、异方差检验先做普通最小二乘回归可得到方程式：321121.0384.0067.1585.152x x x y +-+-=（-0.752） （21.018） （-3.351） （2.131） 在对该模型做了最小二乘法回归，并得到2iε，然后做如下辅助回归：31932821732622512433221102x x x x x x x x x x x x iααααααααααε+++++++++=i ε+（模型的线性显著性分析）根据怀特检验 22χ-nRR 2=0.820, 怀特统计量NR 2=20×0.820=16.4，因此，查（课本P3532λ分布表）可得在5%的显著性水平下，自由度为9的2χ分布的对应临界值为 92.1605.02=χ。
简述建立计量经济学模型的基本步骤
建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过使用统计工具和模型解决经济问题。
建立计量经济学模型是进行计量经济学研究的核心内容之一。
下面将详细介绍建立计量经济学模型的基本步骤。
第一步：明确研究问题和目标在建立计量经济学模型之前，首先需要明确研究问题和目标。
这一步是非常关键的，因为它决定了后续研究的方向和方法。
研究问题可以来自实际社会或经济现象，例如就业、通货膨胀、财政政策等。
目标可以是找出影响某一经济现象的主要因素，或者预测未来的经济走势等。
第二步：选择合适的模型类型根据研究问题和目标，选择合适的计量经济学模型类型。
常见的模型类型包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
回归分析是最常用的模型类型之一，通过建立因变量和自变量之间的关系，来解释因变量的变化。
时间序列分析适用于研究随时间变化的现象，例如经济增长率、股票价格等。
面板数据分析则可以同时考虑个体和时间的变化，适用于追踪个体之间的差异和变化。
第三步：收集和整理数据在建立计量经济学模型之前，需要收集和整理相关的数据。
数据的来源可以是各个部门的统计年鉴、调查问卷、社会调查数据等。
数据的质量和准确性对研究结果的可靠性有重要影响，因此在这一步需要特别注意数据的选择和处理。
可以使用数据库软件如Excel或专业的数据分析软件如SPSS来整理和处理数据。
第四步：变量选择与设定在建立计量经济学模型之前，需要选择合适的变量。
变量包括因变量和自变量。
因变量是要解释和预测的经济现象，自变量是影响因变量的因素。
变量选择的关键是具有经济学理论基础，并与研究问题和目标密切相关。
同时，还需要对变量进行设定，在回归模型中，可以选择线性关系、非线性关系或者其他形式的关系。
第五步：建立和估计模型在变量选择和设定完成之后，就可以建立计量经济学模型并进行估计。
对于回归模型，可以使用最小二乘法进行参数估计。
其他模型类型也有不同的估计方法，例如时间序列模型可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来估计模型参数。
计量经济学大作业——建立模型
学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员：二零一一年十一月二十四日目录摘要 (3)1.引言 (3)2.提出问题 (4)3.建立模型 (4)4.制作散点图 (4)5.模型参数估计 (8)6.模型的检验 (9)计量经济学检验 (9)多重共线性检验 (9)简单回归系数检验 (10)找出最简单的回归形式 (10)逐步回归法检验 (14)异方差性检验 (15)图示检验法 (15)检验 (16)异方差的修正 (17)随即扰动项序列相关检验 (18)检验 (18)6.拉格朗日乘数（LM）检验 (19)序列相关性修正 (19)经济意义检验 (20)统计检验 (21)拟合优度检验 (21)方程显着性检验——F检验 (21)参数显着性检验——t检验 (21)7.结论 (22)8.对策与建议 (23)9.参考文献： (23)摘要经济发展是以GDP增长为前提的，而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。
本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
关键字：GDP增长；三大产业；产业结构1.引言GDP 增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。
GDP 增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。
它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于GDP 增长乃至经济发展至关重要。
一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是GDP 发展的重要动力。
计量经济学大作业-税收收入的多元回归模型
计量经济学实验报告题 目： 税收收入的多元回归模型专 业： 13金融数学2班姓名：何健华学号： 201330110203二○一五年十二月一、问题的提出改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化。
当今社会，财政已经成为社会经济进步的一个判断标准。
税收的增长对财政收入增加的奉献不可谓不突出。
那么影响税收的因素有哪些呢？各影响因素之间是否有关联？那个因素起到的作用比较大？税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
为了研究影响税收收入增长的主要原因，分析其增长的主要规律，采取适当的方式科学筹集税收，需要建立计量经济学模型。
本文在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国1985年至2014年的税收收入的主要因素进行实证分析。
选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。
并利用中国统计年鉴搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对设定的计量模型进行了参数估计，并对可能出现的问题进行了假设检验，最后再加以修正，使这个模型尽量完美。
二、理论综述税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。
取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。
税收具有无偿性、强制性和固定性的形式特征。
具体来讲，影响中国税收收入增长的因素有很多，如经济的整体增长、公共财政的需求、物价水平、税收政策等因素。
在这次的分析里，将选用“国家财政收入”中的“税收收入”作为被解释变量，以反映税收的增长情况。
选取的解释变量有：“国内生产总值”〔即GDP〕作为经济整体增长水平的代表；“财政支出”作为公共财政需求的代表；“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。
这里特意去除改革开放初期因税收政策因素造成影响的数据。
三、模型设定为了研究税收增长的因素分析，需要考虑以下几个方面：1、被解释变量：选择了能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”〔Y〕；2、解释变量：选择“国内生产总值〔X1〕”表示会影响到税收收入的总宏观经济方面的因素；3、解释变量：选择“财政支出(X2)”表示公共财政的需求；4、解释变量：选择“商品零售价格指数〔X3)”表示物价水平。
计量经济学模型建立的步骤
计量经济学模型建立的步骤
建立计量经济学模型的步骤可以概括为以下几个阶段：
1. 模型的设定：首先确定研究的目标和问题，然后根据理论基础和研究对象的特点，选择适当的经济学理论模型作为分析框架。
2. 设定假设：根据模型设定的理论框架及前提条件，对模型中的关键变量进行假设设定，包括变量之间的函数形式、参数的取值范围以及各种约束条件。
3. 数据收集与处理：收集与研究问题相关的数据，对数据进行处理和整理，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等。
4. 模型估计与检验：根据设定的经济模型，利用计量经济学的方法进行模型的估计与检验，确定模型中的参数估计值，并对估计结果进行合理性检验，如参数的显著性检验、模型的拟合优度检验等。
5. 模型解释和分析：根据模型的估计结果，进行解释和分析，研究变量之间的关系、因果关系以及对实际问题的影响等，并提出相应的政策建议或研究结论。
需要注意的是，以上的步骤是一个一般性的描述，实际建立计量经济学模型时可能会因研究问题的不同而有所变化。
此外，在每个阶段都需要进行严谨的理论分
析和数据处理工作，以确保模型的可靠性和有效性。
建立经典单方程计量经济学模型的步骤
建立经典单方程计量经济学模型的步骤建立经典单方程计量经济学模型的步骤如下：1. 确定研究问题：首先要明确自己要研究的经济问题，例如研究某个产品的价格与销量之间的关系。
2. 收集数据：收集与研究问题相关的数据，包括价格、销量以及其他可能影响价格和销量的因素，如广告费用、市场规模等。
3. 确定模型形式：根据研究问题和收集到的数据，选择适合的模型形式。
常见的单方程计量经济学模型包括线性回归模型、非线性回归模型、时间序列模型等。
4. 假设设定：在建立模型之前，需要对模型中的关系进行假设设定。
例如，在研究价格与销量之间的关系时，可以假设价格对销量有正向影响。
5. 模型估计：利用收集到的数据，对确定的模型进行估计。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计等。
6. 模型诊断：对估计的模型进行诊断，检验模型的拟合程度和可靠性。
常见的诊断方法包括残差分析、异方差性检验、多重共线性检验等。
7. 参数解释：根据估计结果，对模型中的参数进行解释。
解释参数可以帮助我们理解模型中各个变量之间的关系。
8. 假设检验：对模型的假设进行统计检验，以验证模型的合理性和有效性。
常用的假设检验包括t检验、F检验等。
9. 模型预测：利用估计得到的模型，进行预测和推断。
通过模型预测，可以对未来的价格和销量进行预测，为决策提供参考。
10. 敏感性分析：对模型的参数进行敏感性分析，检验模型结果的稳健性。
敏感性分析可以帮助我们评估模型的可靠性和鲁棒性。
11. 结果解释：根据模型估计和分析的结果，对研究问题进行解释和总结。
解释结果可以帮助我们回答研究问题，并提出政策建议。
以上是建立经典单方程计量经济学模型的一般步骤。
在实际应用中，可能还需要根据具体情况进行调整和补充。
通过建立合理的模型，我们可以更好地理解经济现象，为经济政策制定和实践提供支持。
建立计量经济学模型的步骤和要点
建立计量经济学模型的步骤和要点一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
生产函数就是一个理论模型。
理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。
作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。
可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。
其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。
于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。
这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
这是正确选择解释变量的基础。
例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。
如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。
(财务知识)建立计量经济学模型的步骤和要点最全版
（财务知识）建立计量经济学模型的步骤和要点建立计量经济学模型的步骤和要点壹、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，且根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
生产函数就是壹个理论模型。
理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为俩类。
作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。
能够作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。
其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。
于是，我们能够用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为壹个变量来表征技术。
这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面，为了叙述方便，我们将“因素”和“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
这是正确选择解释变量的基础。
例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，壹般的投入要素主要是技术、资本和劳动。
简述建立计量经济学模型的基本步骤
简述建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，旨在通过定量分析来研究经济现象。
建立计量经济学模型是进行计量经济学研究的基础，下面将介绍建立计量经济学模型的基本步骤。
第一步：明确研究问题建立计量经济学模型的第一步是明确研究问题。
研究问题应该是具体、明确的，并且要有一定的经济理论基础。
研究问题可以是关于经济增长、经济循环、市场行为等方面的问题。
第二步：选择适当的模型框架在明确研究问题之后，需要选择适当的模型框架。
模型框架是指用来描述经济现象的一组假设和方程。
常用的模型框架有线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
选择适当的模型框架要根据研究问题的特点和数据的性质来确定。
第三步：收集数据建立计量经济学模型需要收集相关的数据。
数据可以是宏观经济数据，也可以是微观经济数据。
数据的选择要与研究问题密切相关，并且要具有代表性和准确性。
在收集数据时，需要注意数据的时期和来源，确保数据的可靠性和可用性。
第四步：制定经济理论假设建立计量经济学模型需要制定经济理论假设。
经济理论假设是模型的基础，用来描述经济关系和经济行为。
经济理论假设应该是合理的、可验证的，并且要与研究问题和数据相一致。
第五步：估计模型参数在建立计量经济学模型之后，需要对模型进行参数估计。
参数估计是指通过统计方法来估计模型中的未知参数。
常用的参数估计方法有最小二乘法、极大似然法等。
参数估计的结果可以用来检验经济理论假设的有效性，并且可以用来进行政策分析和预测。
第六步：进行模型诊断建立计量经济学模型之后，需要对模型进行诊断。
模型诊断是指通过统计方法来检验模型的合理性和有效性。
常用的模型诊断方法有残差分析、异方差性检验、序列相关性检验等。
模型诊断的结果可以帮助研究者判断模型的拟合程度和稳健性，并且可以提出改进模型的建议。
第七步：进行模型应用和政策分析建立计量经济学模型之后，可以进行模型应用和政策分析。
模型应用是指利用模型来解释经济现象和预测经济变量。
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本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
关键字：GDP增长；三大产业；产业结构1.引言GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。
GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。
它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。
一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是GDP发展的重要动力。
十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。
十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。
《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。
产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。
2.提出问题我国把各种产业划分为第一产业，第二产业和第三产业。
他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。
近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。
各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。
对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势，对我国的经济影响作用是否明显，他们与国内生产总值又有着怎样的关系，对整个国内生产总值又有多大的影响，对于三大产业，在新的条件下哪一产业对国内生产总值的影响更明显，随着我国经济的不断发展以及改革开放的不断深入，研究经济的发展状况及经济发展的各个因素，成为决策部门的一个重要课题。
伴随着这些想法我们小组做了下面的模型进行分析。
本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长与我国GDP 即经济增长增长的关系，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
3.建立模型根据GDP 增长与三大产业增长的关系建立模型。
其模型表达式为：Y= 0β+ 1βX1 +2βX2 + 3βX3 + μi (i=1,2,3)其中：Y 表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，0β表示在不变情况下经济固有增长率,βi 分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi Xi 则表示各产业部门对经济增长的贡献。
μi 表示随机误差项。
通过上式，我们可以了解到，各产业每增长１个百分点，国内生产总值(GDP)会如何变化。
从而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。
4.制作散点图1、首先制作解释变量X1,X2,X3对被解释变量Y （即GDP ）的散点图，初步认知他们之间的关系。
（图1）2、再分别对第一产业增长率X1，第二产业增长率X2，第三产业增长率X3与国内生产总值GDP 的关系进行散点图分析，对它们之间的大致关系做一个初步了解。
（1）第一产业增长率X1与国内生产总值GDP 的散点图（图2）由图可以初步看出被解释变量Y 与解释变量X1大致存在一个正相关同方向变动的关系，但相关度不高。
（2）第二产业增长率X2与国内生产总值GDP 的散点图（图3）由图也可以初步看出被解释变量Y 与解释变量X2大致存在一个正相关同方向变动的关系，相关度比较高（3）第三产业增长率X3与国内生产总值GDP 的散点图（图4）由图同样可以初步看出被解释变量Y 与解释变量X3大致存在一个正相关同方向变动的关系，相关度同样是比较高的。
5.模型参数估计运用gretl 软件，采用最小二乘法，对搜集的数据进行线性回归，对所建模型参数进行估计。
（图5）可得到模型表达式为：∧Y = + + +（） （） （） （）9650.02=R 9610.02=R F= .=6.模型的检验.计量经济学检验多重共线性检验对于模型的基本假设之一就是解释变量之间相互独立。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性。
在本模型中，经过最小二乘法估计，模型的2R 和F 值都比较大，但各参数估计值的t 检验值大小不一，说明各解释变量对Y 的联合作用显着，但各解释变量间可能存在共线性而使得它们对Y 的独立作用并不都是很明显。
接下来我们需要进一步对其进行检验。
简单回归系数检验（图6）结果显示变量X2与X3之间可能存在着较高的多重共线性。
需要进行进一步检验已确定变量间是否真的存在多重共线性。
我们采用逐步回归法做进一步分析。
找出最简单的回归形式（1）Y 与X1构成的回归模型（图7）（2）Y 与X2构成的回归模型（图8）（3）Y 与X3构成的回归模型（图9）由上，分别归纳出Y 与X1,X2,X3之间的回归，得：(1) 11292.09477.0^X Y +=(2) 25537.06884.3^X Y +=(3) 36727.05273.2^X Y +=可见，GDP 增长率受第二产业增长率影响最大，与经验相符，因此选（2）为初始回归模型。
逐步回归法检验以GDP 为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型检验。
根据拟合优度的变化来决定新引入的变量是否可以用其他变量的线性组合代替。
第一步，以GDP 为被解释变量，引入X2,X1进行模型估计。
（图10）图中可以看出，引入变量X1之后，模型的拟合优度从提高到，拟合拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过了t 检验。
第二步，引入解释变量X3GDP=f(X2,X1，X3)（图11）模型的拟合优度再次提高，变量也通过了t 检验。
以上结果表明，模型中选取的变量都是必要且合理的。
所以综上所述，该模型不存在多重共线性,不需要增减变量。
异方差性检验在模型的基本假设中，假定了随机干扰项之间同方差。
然而对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的，则认为出现了异方差。
我们先用图示检验的方法大致判断模型是否存在异方差。
图示检验法（图12）由图示检验大致可以看出，模型存在不同形式的异方差，但还不准确，需要下面做进一步检验。
White 检验（图13）White 检验结果得n 2R =，大于在给定的5%的显着性水平下查表得到的）（85.0.0χ=，故在5%的显着性水平下模型存在异方差性。
下面我们需要对他进行修正；异方差的修正（图14）经过修正后的模型表达式为：∧Y = + + +（） （） （） （）9911.02=R 9901.02=R F= .=随即扰动项序列相关检验.检验模型经过修正后，由最小二乘法估计结果可知：DW 值为，而n=30，k=4（包含常数项）的DW 临界值下限为，说明模型存在序列相关性。
拉格朗日乘数（LM ）检验（图15）在05.0=α的条件下，84.3)1(205.0=χ<LM=,所以该模型存在1阶序列相关性。
同理可以得到模型同样存在2阶，3阶序列相关性。
下面要对它进行修正：序列相关性修正（图16）经过修正后的最终的模型表达式为：∧Y = + + +（） （.） （） （）9904.02=R 9892.02=R F= .=.经济意义检验通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：⑴ =0β，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP 仍能增加个百分点。
这种结果符合经济发展规律，合理。
⑵ 1β =,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP 增加个百分点；反之，降低，符合经济现实。
⑶ 2β=,表示在其他条件不变的情况下，第产业每增长1个百分点，GDP 增加个百分点；反之，降低，符合现实。
⑷ 3β =,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP 增加个百分点；反之，降低，同样符合逻辑。
综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。
且根据这一数据可以发现，第二产业的增长对GDP 的增长影响是最大的，这也符合我们日常思维中对GDP 增长的理解。
因此，大力发展第二产业对整个国民经济增长具有至关重要的作用。
.统计检验拟合优度检验可决系数由参数估计结果可得，样本决定系数R^2=接近于1，可见其拟合优度不错。
说明GDP的增长%可由第一、二、三产业的增长来解释。
该模型的指示性作用还是非常强的。
调整后的可决系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。
调整后的R^2=同样很高，所以，其拟合程度不错。
方程显着性检验——F检验构造假设 H0: βi =0 H1: βi不全为零在H0成立的条件下，统计量F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=而在给定显着性水平α=,n=30,k=3时，查表得(3,26)=＜，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显着成立。
参数显着性检验——t检验同样构造假设 H0: βi =0 H1: βi≠0在H0成立的条件下，统计量t=(^βi-βi)/S(^βi)当βi =0时，t1=、t2=、t3=；在显着性水平α=,n=30,k=3时，查表得(26)=,得t ＞(16)=,则拒绝原假设，接受备择假设，即认为βi显着不为0 。
7.结论由数据生成的趋势图（图17）综合上图，再联系本次模型，可以发现：1、第二产业对GDP增长的贡献率是几个因素中最大的，其次是第三产业，最小的是第一产业；2、第二、三产业对GDP的贡献率总体来说在不断提高，其中以第三产业的增速最快，而第一产业的贡献率有所下降；3、我国的第一产业发展的并不是很好，但另一个方面也说明第一产业还有很大的上升区间。