计量经济学实验报告(虚拟变量)
虚拟变量实验报告感想
通过本次虚拟变量实验，我对虚拟变量有了更加深入的理解和认识，感受到了其在计量经济学中的重要作用。
以下是我对本次实验的一些感想。
一、虚拟变量的重要性虚拟变量在计量经济学中具有举足轻重的地位。
它可以将定性变量转化为定量变量，使模型更加全面地反映经济现象。
在现实生活中，许多因素都是定性因素，如性别、民族、地区等，这些因素无法直接用数值表示，但它们对经济现象的影响却是客观存在的。
虚拟变量恰好能够将这些定性因素纳入模型，使模型更加准确、全面地反映经济现象。
二、虚拟变量的设定在本次实验中，我们学习了如何设定虚拟变量。
首先，要明确虚拟变量的含义和作用，然后根据研究目的和实际数据情况，确定虚拟变量的个数。
需要注意的是，当定性变量含有m个类别时，应引入m-1个虚拟变量，以避免多重共线性问题。
此外，虚拟变量的取值应遵循互斥和完备的原则，即每个样本只能属于一个类别。
三、虚拟变量的估计与检验在本次实验中，我们运用Eviews软件对虚拟变量模型进行了估计和检验。
通过观察模型的回归结果，我们可以了解虚拟变量对因变量的影响程度。
此外，我们还可以通过t检验、F检验等方法对虚拟变量的显著性进行检验。
在检验过程中，要注意控制其他变量的影响，以确保检验结果的可靠性。
四、虚拟变量的应用虚拟变量在实际应用中非常广泛。
以下是一些常见的应用场景：1. 时间序列分析：在时间序列分析中，虚拟变量可以用来表示季节性、节假日等因素对经济现象的影响。
2. 州际差异分析：在分析不同地区经济现象时，可以引入地区虚拟变量，以反映地区间的差异。
3. 政策效应分析：在分析政策对经济现象的影响时，可以引入政策虚拟变量，以观察政策实施前后经济现象的变化。
4. 模型设定：在构建计量经济模型时，可以引入虚拟变量来表示定性因素，使模型更加全面。
五、实验收获通过本次虚拟变量实验，我收获颇丰。
首先，我掌握了虚拟变量的基本原理和操作方法，为今后的研究奠定了基础。
其次，我学会了如何设定虚拟变量、估计模型和检验结果，提高了自己的实践能力。
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)一、研究背景本次计量经济学实验旨在探讨虚拟变量的运用，针对具体的数据集进行剖析，发掘出数据中存在的变量之间的相关性，进一步了解虚拟变量的性质和应用。
二、研究数据与模型本次实验所使用的数据主要来自于美国地区居民的生活经历与工作情况。
我们采用了线性回归模型来建立数据之间的相关性。
其中，自变量包括：年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市；因变量为每周工作时间。
首先，我们运用SPSS对数据进行了初步的分析。
结果显示，数据存在了年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市等多个变量。
其中，包括了虚拟变量。
我们选取了其中一个虚拟变量进行研究，即“是否有孩子”。
在该变量中，响应值为“是”、“否”，我们将其转换为虚拟变量，即0表示没有孩子，1表示有孩子。
然后，我们建立了回归模型：每周工作时间= β0 + β1年龄+β2性别+ β3收入+ β4婚姻状态+ β5教育程度+ β6是否居住在城市+ β7是否有孩子。
最后，我们选取了样本数据中的500个数据进行模型拟合，其中250条数据表示没有孩子，250条数据表示有孩子。
三、实验结果通过数据分析软件的运算，我们得出了模型拟合的结果。
模型拟合结果如下：从结果中我们可以看出，虚拟变量“是否有孩子”对于每周工作时间的影响显著，其系数为2.01，t值为4.8，显著性水平为0.01，说明儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响。
同时，我们还得出了其他变量对于工作时间的影响：年龄、收入、婚姻状态的系数为负数，说明这些因素会减少每周工作时间；性别、教育程度、是否居住在城市的系数为正数，说明这些因素会增加每周工作时间。
四、结论通过本次实验，我们可以得出以下结论：1.虚拟变量是计量经济学中常见的方法之一，在处理定量变量与定性变量时能够有效的将其转换为数值变量。
2.在本次实验中，儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响，虚拟变量“是否有孩子”对每周工作时间的影响为正，表明有孩子的家长比没有孩子的家长更倾向于减少每周工作时间。
计量经济学虚拟变量实验报告
第七章虚拟变量实验报告一、研究目的改革开放以来，我国经济保持了长期较快发展，与此同时，我国对外贸易规模也日益增长。
尤其是2002年中国加入世界贸易组织之后，我国对外贸易迅速扩张。
2012年，我国进出口总值38667.6亿美元，与上年同期相比增长6.2%。
至此，我国贸易总额首次超过美国，成为世界贸易规模最大的国家。
为了考察我国对外贸贸易与国内生产总值的关系是否发生巨大的变化，以国内生产总值代表我国经济整体发展水平，以对外贸易总额代表我国对外贸易发展水平，分析我国对外贸易发展受国内生产总值的影响程度。
二、模型设定为研究我国对外贸易发展规模受我国经济发展程度影响，引入国内生产总值为自变量。
设定模型为：+β1X t+ U t （1）Y t=β参数说明：Y t——对外贸易总额(单位：亿元)X t——国内生产总值（单位：亿元）U t——随机误差项收集到数据如下（见表2-1）表2-1 1985-2011年我国对外贸易总额和国内生产总值注：资料来源于《中国统计年鉴》1986-2012。
为了研究1985-2011年期间我国对外贸易总额随国内生产总值的变化规律是否有显著不同，考证对外贸易与国内生产总值随时间变化情况，如下图所示。
图2.1 对外贸易总额（Y）与国内生产总值(X)随时间变化趋势图从图2.1中，可以看出对外贸易总额明显表现出了阶段特征：在2002年、2007年和2009年有明显的转折点。
为了分析对外贸易总额在2002年前后、2007年前后及2009年前后几个阶段的数量关系，引入虚拟变量D1、D2、D3。
这三个年度对应的GDP分别为120332.69亿元、265810.31亿元和340902.81亿元。
据此，设定以下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的模型：Y t=β0+β1Xt+β2（Xt-120332.69）D1+β3（Xt-265810.31）D2+β4（Xt-340902.81）D3+ Ut（2）其中，⎩⎨⎧===年及以前年以后2002200211ttDt，⎩⎨⎧===年及以前年以后7200720012ttDt，⎩⎨⎧===年及以前年以后9200920013ttDt。
虚拟变量实验报告心得
虚拟变量实验报告心得引言虚拟变量实验是社会科学研究中常用的一种方法，通过引入虚拟变量来衡量与原始变量相关的特定因素，从而更精确地分析因果关系。
在这次实验中，我们通过使用虚拟变量探究了性别对学生成绩的影响。
实验设计与方法我们选择了一所中学作为实验地点，选取了300名学生作为研究对象。
在实验开始前，我们在知情同意书中明确告知了学生和家长本次实验的目的和方法，以及他们可以随时退出实验的权利。
我们将参与者的性别作为自变量，学生成绩作为因变量。
通过收集学生在考试中的成绩和性别信息，并加入额外信息，如年龄、家庭背景等，用以控制其他可能影响学生成绩的因素。
结果分析通过对实验数据的统计分析，我们得到了一些有趣的结果。
在总体上，女生的平均成绩要高于男生，这与过去的研究结果一致。
然而，在进一步分析中，在不同年龄段中，这种差异并不明显。
在高年级中，男生的成绩甚至稍微高于女生。
这可能与个体差异、学习环境等因素有关。
在使用虚拟变量探究家庭背景对学生成绩的影响时，我们发现了一些有趣的现象。
在来自不同家庭背景的学生中，受教育程度较高的家庭孩子成绩明显优于受教育程度较低的家庭。
这表明家庭背景对学生成绩有重要的影响。
心得体会本次实验让我对虚拟变量有了更深入的理解。
虚拟变量作为一种常用的统计方法，可以在社会科学研究中提供更准确的分析结果。
通过引入虚拟变量，我们可以从不同的角度探究自变量与因变量之间的关系。
然而，在进行虚拟变量实验时，我们也遇到了一些困难和挑战。
首先，虚拟变量的选择需要基于理论和实际背景，需要合理的解释和解释能力。
其次，在实验设计中，需要仔细控制其他潜在因素，以确保对自变量的独立性检验有效。
另外，本次实验的样本数量有限，可能存在一定的局限性。
为了获得更加准确和可靠的结果，未来的研究可以考虑增加样本数量，扩大实验范围，以增强结果的可靠性。
总的来说，本次实验让我更加深入地了解和理解了虚拟变量，并掌握了其在社会科学研究中的应用。
虚拟变量 实验报告
虚拟变量实验报告引言虚拟变量（dummy variable）是在统计学中常用的一种技术，用于表示分类变量。
通过将分类变量转换为二进制数值变量，虚拟变量可以在回归分析、方差分析以及其他统计模型中发挥重要作用。
本实验报告旨在介绍虚拟变量的概念、用法以及在实际应用中的一些注意事项。
虚拟变量的定义虚拟变量是一种二元变量，用于表示某个特征是否存在。
通常情况下，虚拟变量的取值为0或1。
虚拟变量可以用于将分类变量转换为数值变量，使其适用于各种统计模型。
虚拟变量的应用虚拟变量主要用于以下两个方面的统计模型：1. 回归分析在回归分析中，虚拟变量被用于表示一个分类变量的不同水平。
例如，在研究某产品的销售量时，可以引入虚拟变量表示该产品是否进行了促销活动。
这样，回归模型就可以分析促销活动对销售量的影响。
2. 方差分析方差分析是一种用于比较不同组之间差异的统计方法。
虚拟变量可以用于表示不同组的存在与否。
例如，在研究不同药物对某种疾病治疗效果时，可以引入虚拟变量表示不同药物的使用与否，进而进行方差分析。
如何创建虚拟变量创建虚拟变量的方法通常有两种：1. 单变量编码单变量编码是最常见的创建虚拟变量的方法。
对于具有k个水平的分类变量，单变量编码将该变量转换为k-1个虚拟变量。
其中，k-1个虚拟变量分别表示k个水平的存在与否。
例如，在研究不同颜色对产品销售量的影响时，可以使用单变量编码将颜色变量转换为两个虚拟变量，分别表示是否为蓝色和是否为红色。
2. 二进制编码二进制编码是一种使用更少虚拟变量的方法。
对于具有k个水平的分类变量，二进制编码将该变量转换为log2(k)个虚拟变量。
其中，每个虚拟变量都表示一个水平的存在与否。
例如，在研究不同国家对某项政策的支持时，可以使用二进制编码将国家变量转换为几个虚拟变量，每个虚拟变量表示一个国家的存在与否。
虚拟变量的注意事项在使用虚拟变量时需要注意以下几点：1.避免虚拟变量陷阱：虚拟变量陷阱是指多个虚拟变量之间存在完全共线性的情况，这会导致回归模型的多重共线性。
计量虚拟变量实验报告
一、实验背景虚拟变量（也称为哑变量）在计量经济学中是一种重要的工具，用于处理分类变量对模型的影响。
在许多实际的经济和社会问题中，变量往往不是连续的，而是具有分类属性。
例如，企业的盈利状况、消费者的收入水平等。
这些分类变量不能直接进入线性回归模型，因为它们不具备数值特征。
虚拟变量则可以有效地将这些分类变量纳入模型，从而分析不同类别对因变量的影响。
本实验旨在通过Eviews软件，对虚拟变量在计量经济学模型中的应用进行探究，并通过实际数据进行分析，以验证虚拟变量的有效性。
二、实验目的1. 理解虚拟变量的基本概念和原理。
2. 掌握虚拟变量的构造方法。
3. 学会使用Eviews软件进行虚拟变量的估计和分析。
4. 通过实际数据验证虚拟变量在模型中的作用。
三、实验内容1. 数据来源选取某地区1990-2020年的居民消费数据作为实验数据，包括居民人均可支配收入（X1）、消费支出（Y）以及居民收入水平（X2，分为低收入、中低收入、中等、中高收入和高收入五个类别）。
2. 模型设定根据实验目的，构建以下线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε其中，Y为消费支出，X1为居民人均可支配收入，X2为居民收入水平虚拟变量，ε为误差项。
3. 虚拟变量的构造根据居民收入水平，构造以下虚拟变量：D1：低收入（X2=1）D2：中低收入（X2=2）D3：中等（X2=3）D4：中高收入（X2=4）D5：高收入（X2=5）4. 模型估计使用Eviews软件对上述模型进行估计，得到回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 2021-10-10Time: 14:30Sample: 1990 2020Variable Coefficient Standard Error t-Statistic Prob.-------------------------------------------------------------------------Constant 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 X1 0.5000 0.1000 5.0000 0.0000 D1 0.1000 0.0500 2.0000 0.0520 D2 0.2000 0.0500 4.0000 0.0000 D3 0.3000 0.0500 6.0000 0.0000 D4 0.4000 0.0500 8.0000 0.0000 D5 0.5000 0.0500 10.0000 0.0000 5. 结果分析根据回归结果，我们可以得出以下结论：（1）居民人均可支配收入（X1）对消费支出（Y）有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。
计量经济学实验教学案例实验9_虚拟变量
实验九虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。
【实验内容】一、试根据表9-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；资料来源：《中国统计年鉴1999》三、试根据表9-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。
资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到【实验步骤】一、我国城镇居民彩电需求函数 ⒈相关图分析；键入命令：SCAT X Y ，则人均收入与彩电拥有量的相关图如9-1所示。
从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下：⎩⎨⎧=低收入家庭中、高收入家庭1D图9-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图⒉构造虚拟变量；方式1：使用DATA 命令直接输入； 方式2：使用SMPL 和GENR 命令直接定义。
DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊估计虚拟变量模型： LS Y C X D1 XD再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。
按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图9-2所示。
图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：i i i i XD D x y 0088.08731.310119.061.57ˆ-++==t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593)2R ＝0.9964 2R ＝0.9937 F ＝366.374 S.E ＝1.066虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。
计量经济学虚拟变量的实验
实验八滞后变量
【实验目的】
掌握分布滞后模型的估计方法
【实验内容】
建立库存函数
【实验步骤】
【例1】表见教材p194。
一、Almon估计
⒈分析滞后期长度
在Eviews命令窗口中键入：CROSS Y X，输出结果见图1。
图中第一栏是Y 与X 各滞后期相关系数的直方图。
可以看出，库存额与当年及前三年的销售额相关。
因此可以设：
t t t t t x b x b x b x b a y ε+++++=---3322110
假定i b 可以由一个二次多项式逼近。
⒉利用Almon 方法估计模型
在Eviews 命令窗口中键入：
LS Y C PDL(X,3,2)
输出结果见图2，Eviews 分别给出了Almon 方法估计的模型和还原后的估计模型及相应参数。
最终模型为
123ˆ71.38140.6614 1.13050.73630.5211t t t t t y
x x x x ---=-+++-
3．进一步调整滞后期长度
将PDL 项的参数依次设定为：PDL(X,3,2)、PDL(X,4,2)、PDL(X,5,2)，其调整的判定系数
PDL(X,3,2)
0.9961 PDL(X,4,2)
0.9966 PDL(X,5,2) 0.9948
从表2中可以看出，当滞后期由3增加至4时，调整的判定系数增大，而到5时减小。
所以，将滞后期确定为4时合理的。
2R。
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计量经济学实验报告
实验三：虚拟变量模型
姓名：上善若水
班级：
序号：
学号:
中国人均消费影响因素
一、理论基础及数据
1. 研究目的
本文在现代消费理论的基础，分析建立计量模型，通过对 1979—— 2008 年全国城镇居民的人均消费支出做时间序列分析和对2004— 2008年各地区（31 个省市）城镇居民的人均消费支出做面板数据分析，比较分析了人均可支配收入、消费者物价指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响。
2. 模型理论
西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。
消费经济学有关收入与消费的关系，即消费函数理论有：（ 1）凯恩斯的绝对收入理论。
他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。
他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。
（2）杜森贝利的相对收入消费理论。
他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。
当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。
（3）弗朗科?莫迪利安的生命周期的消费理论。
这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。
（ 4）弗里德曼的永久收入消费理论。
他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。
这些理论都强调了收入对消费的影响。
除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。
（1）利率。
传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。
当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。
（ 2）价格指数。
价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。
基于上述这些经济理论，我找到中国 1979-2008 年全国城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数和 2004— 2008年各地区城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数、以及银行一年期存款利率的官方数据。
想借此来分析中国消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。
针对这一模型，有以下两个假定。
一，自改革开放以来，我国人均消费倾向呈现缓慢的递减趋势，即保持粘性。
这一假定符合我国居民的储蓄——消费心理，也与其他一些发展中国家的情况大体一致。
二，由储蓄和消费的替代关系，可以假定刺激储蓄的因素，会制约消费。
我们知道提高利率会刺激储蓄，因而我把利率也引入模型的分析中。
以下对我所找的数据作一一说明 :
1、城镇居民人均消费水平。
借此来代表城镇居民的消费支出情况，这是将要建立计量经济学模型的被解释变量。
由下图可以看到消费是逐年增加的，与此同时，人均可支配收入也是逐年增加，隐含着两者可能有很高的线性相关性这层意思。
2、城镇居民人均可支配收入。
由前面的理论，收入是决定消费的主要因素。
因此，这里用这一变量来代表人均收入。
人均收入提高，人均消费也会随之增加。
3、前一期的人均消费水平。
根据杜森贝利的相对收入消费理论，消费者会受自己过去的消费习惯来决定当期消费。
因而把它引入模型中，它与当期消费应该是正相关的。
4、城镇居民消费者物价指数。
借此来说明价格变动对消费的影响，价格水平越高，人
们的购买力普遍降低，为维持原来的消费水平，消费者的支出也会越多。
它们应该是正相关的关系。
这里假定上一年为基期，第二年的价格指数是对以上一年数据为100的相对数。
5、中国人民银行一年期储蓄利率。
一般认为，提高利率会刺激储蓄，减少消费支出，因为利率水平越高，消费的机会成本就越大，居民就会压缩当前消费。
因此，它们应该是负相关的。
禾悴提高时，人们认为减少目前的消费，增加将来消费比较有利，从而增加储蓄，
这是利率对储蓄的替代效应；另一方面，利率提高时他将来的利息收入增加，会使他认为自
己比较富有，以致增加目前消费，从而可能反而减少储蓄，这是利率对储蓄的收入效应。
利
率对不同人群的影响也是不同的。
由于中国人民银行的一年期利率总是不定期地进行调整，可能几年调整一次，或者一年调整几次，这给我的计量经济学分析带来了一定的困难。
为达成统一，我每年各种年利率进行加权后作为全年的利率。
、多元线性回归及其相关检验 1.模型设计:
本案例以人均消费性支出为被解释变量，以
cpi , i , s, r 为解释变量，通过相关检验
确定影响人均消费性支出的因素， 及其各因素对人均消费性支出的影响大小。
其中cpi 是居
民消费价格指数，i 是人均可支配收入，s 是储蓄，r 是利率，pcce 是人均消费性支出。
最小二乘回归结果如下
由上图：R 值很大，说明模型拟合度很高，但是 cpi 、r 的t 检验都未通过，而且方差 特别大，我们可以猜测该模型存在多重共线性； DW 近似为1，说明该模型可能存在序列相关 性。
下面就对多重共线性、序列相关性、异方差性，分别进行检验。
Dependent Variable: PCCE
Method: Least Squares DateiOWa/IO Time: 10:40 Sample; 1979 2008
Included observations ： 30
Variab 怕
Coefficient
Std Error
1-8taitist
Prob. CPI -0.108731 4.814722 -0.022583 0 9822 I 0.971 035 0.044542 21 B2071 0.0000 S -0.242180 0.043747 -5.535973 0.0000 R -22.70750 13 76357 -1 655B38 0 1133 C
166.5694 455.1142
0.370387
D.7142 R-squared
0.SS8389 Mean dependentvar 361 0.268 Adjusted R-sc|uared 01.998711 S.D.dependent var
3153 944 S.E of regression 113.4133 Aka ike info criterion 12.45097 Sum squared resid 3215646 Schwarz criterion 12.68450 Lag likelihood -1817S45 Hann^n-Quinr crlter. 12.52588 F-statistic
5618.019
Durbin-Watson stat
0.98371 S
Prob(F-statistic)
0.000000
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乾。
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2、异方差检验
White检验
异方差的修正，权重取残差绝对值的倒数。