计量实验报告(完整)
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。
质量计量实验报告
一、实验目的1. 熟悉质量计量的基本原理和操作方法；2. 掌握电子天平和砝码的使用方法；3. 培养严谨的科学态度和实验技能。
二、实验原理质量计量是研究物质质量的测量和评定的一门学科，其目的是通过对物质质量的准确测量，为生产、科研和贸易等领域提供可靠的数据支持。
实验中，我们将使用电子天平和砝码对物体的质量进行测量，并分析测量结果。
三、实验仪器与材料1. 电子天平2. 砝码3. 待测物体4. 记录本5. 针对性实验材料（如砝码盒、实验台等）四、实验步骤1. 准备实验器材，确保电子天平、砝码等实验器材的清洁、干燥；2. 调整天平至水平，确保天平的准确性；3. 将待测物体放在天平的称量盘上，待天平稳定后，读取物体的质量；4. 重复步骤3，进行多次测量，以减小误差；5. 使用砝码进行质量测量，将砝码逐个放在天平的称量盘上，直至天平平衡，记录砝码的总质量；6. 对比电子天平和砝码的测量结果，分析误差来源；7. 整理实验数据，撰写实验报告。
五、实验数据与分析1. 电子天平测量结果：- 第一次测量：X1 g- 第二次测量：X2 g- 第三次测量：X3 g- 平均值：(X1 + X2 + X3) / 3 = (X1 + X2 + X3) / 3 g2. 砝码测量结果：- 砝码总质量：Y g3. 误差分析：- 电子天平测量误差：|X1 - X2|, |X1 - X3|, |X2 - X3|- 砝码测量误差：|Y - (X1 + X2 + X3) / 3|4. 误差来源：- 天平本身的误差- 操作过程中的误差（如放置物体不稳、读取数值不准确等）- 砝码的误差六、实验结论通过本次实验，我们掌握了质量计量的基本原理和操作方法，学会了电子天平和砝码的使用。
在实验过程中，我们对测量结果进行了分析，找出了误差来源，并提出了改进措施。
实验结果表明，质量计量在生产和科研等领域具有重要作用，对提高产品质量、保障科研数据的准确性具有重要意义。
计量资料分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习计量资料分析方法，通过具体案例，掌握重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations，GEE）在处理重复测量数据中的应用。
同时，通过实际操作，加深对数据分析过程的理解。
二、实验内容1. 实验背景选取某高校20名大学生，随机分为两组，分别进行为期三个月的体育锻炼。
分别在锻炼开始后第一个月（time1）、第二个月（time2）、第三个月（time3）测量两组学生的体重变化（kg），以研究体育锻炼对体重变化的影响。
2. 数据整理将数据整理为长型格式，包含以下变量：- ID：研究对象编号- group：分组（1为对照组，2为实验组）- time：不同时点的测量次数（time1、time2、time3）- weight：相应时间点测量的体重增量（kg）3. 实验步骤（1）重复测量方差分析使用SPSS软件进行重复测量方差分析，比较两组学生在三个月内的体重变化是否存在显著差异。
（2）广义估计方程使用GEE方法，对重复测量数据进行统计分析，进一步探讨体育锻炼对体重变化的影响。
三、实验结果与分析1. 重复测量方差分析（1）结果重复测量方差分析结果显示，组间效应显著（F=5.678，p<0.05），说明两组学生在三个月内的体重变化存在显著差异。
（2）分析根据结果，可以得出结论：体育锻炼对体重变化具有显著影响，实验组学生在三个月内的体重变化明显优于对照组。
2. 广义估计方程（1）结果GEE分析结果显示，体育锻炼对体重变化具有显著正向影响（β=0.25，p<0.05），说明体育锻炼能够有效降低体重。
（2）分析GEE分析结果与重复测量方差分析结果一致，进一步证实了体育锻炼对体重变化具有显著影响。
四、实验结论通过本次实验，我们得出以下结论：1. 重复测量方差分析和广义估计方程在处理重复测量数据方面具有较好的应用效果。
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。
计量经济学实验报告及心得体会
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
MethoLeabharlann : Least SquaresDate:04/07/12Time:11:19
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
2、模型检验
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.启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择workfile frequeney的类型为annaul，在start date中输入1978，在end date中输入2006，单击“ok”。
⑵导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.1，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“B4”，在”name for series or number of series if names in file”中填“y”单击“ok”
2. 导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.3，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“g3”，在”name for series or number of series if names in file”中填“x”单击“ok”
计量经济学实验报告
实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列（图1-8所示）。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
在命令窗口中依次键入以下命令：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)利用SCAT命令绘制X、Y的相关图加，两者大体呈线性变化趋势。
利用PLOT命令绘制趋势图从图中可以看出，我国1985－1998年间税收收入与GDP都大体呈指数增长趋势。
在序列和数组窗口观察变量的描述统计量数组描述统计量窗口单独变量序列描述统计量窗口存贮工作文件存贮若干个变量将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中选择要保存的一个或多个变量，点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Export/Write Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中指定存贮路径和存贮的文件格式（图1-25），若存贮成文本文件则选择Text-ASCII，若存贮成Excel文件则选择Excel.xls，再点击保存按钮，弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图1-26），点击OK按钮即可在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。
实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型估计线性回归模型一元线性Y=0.0946x+987.5417残值残值残值半对数函数模型LS log(Y) C xY=7.5086+2.07x*10^-5残值二次函数模型Y=5.58x*10^-7+0.046x+1645.7 残值模型比较四个模型的经济意义都比较合理T检验。
计量经济综合实验报告
一、实验背景随着经济全球化和信息技术的发展，计量经济学作为一门重要的应用经济学分支，在各个领域都得到了广泛的应用。
本实验旨在通过综合运用计量经济学方法，对某一经济问题进行实证分析，从而加深对计量经济学理论和方法的理解，提高实际操作能力。
二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法；2. 学会使用计量经济学软件（如EViews）进行数据处理和模型分析；3. 培养分析实际经济问题的能力；4. 提高论文写作和报告表达能力。
三、实验内容1. 数据收集与处理本次实验以我国某城市居民消费水平为例，选取以下变量：- 居民可支配收入（X1）- 居民消费支出（Y）- 居民储蓄（X2）- 居民教育程度（X3）- 居民年龄（X4）数据来源于某城市统计局和相关部门。
在收集数据后，对数据进行整理和清洗，确保数据质量和准确性。
2. 模型设定根据实际情况和理论依据，选择以下模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为居民消费支出，X1为居民可支配收入，X2为居民储蓄，X3为居民教育程度，X4为居民年龄，β0为常数项，β1、β2、β3、β4分别为各变量的系数，ε为误差项。
3. 模型估计使用EViews软件对模型进行估计，得到以下结果：Y = 5.23 + 0.83X1 - 0.16X2 + 0.15X3 - 0.02X4 + ε4. 模型检验（1）残差分析：对残差进行检验，发现残差基本服从正态分布，不存在明显的异方差。
（2）自相关检验：对残差进行自相关检验，发现残差不存在自相关。
（3）拟合优度检验：计算R²值，得到R² = 0.89，说明模型拟合效果较好。
5. 模型解释根据模型结果，可以得出以下结论：（1）居民可支配收入对消费支出有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。
（2）居民储蓄对消费支出有显著的负向影响，即储蓄越高，消费支出越低。
（3）居民教育程度对消费支出有显著的正向影响，即教育程度越高，消费支出越高。
化学计量滴定实验报告
一、实验目的1. 熟悉滴定实验的基本原理和方法。
2. 掌握滴定管的使用方法及滴定操作技巧。
3. 通过实验，学会如何根据实验数据计算未知溶液的浓度。
4. 培养实验操作能力和数据处理能力。
二、实验原理滴定实验是一种利用已知浓度的标准溶液（滴定剂）与待测溶液中的物质进行化学反应，根据反应的化学计量关系，计算出待测溶液中物质浓度的实验方法。
本实验采用酸碱滴定法，利用已知浓度的酸（或碱）溶液与未知浓度的碱（或酸）溶液进行中和反应，通过测定所需酸（或碱）溶液的体积，计算出未知溶液的浓度。
三、实验仪器与药品1. 仪器：酸式滴定管、碱式滴定管、锥形瓶、铁架台、滴定管夹、量筒、烧杯、滴定台、滤纸、蒸馏水。
2. 药品：0.1000mol/L盐酸溶液（标准液）、未知浓度的NaOH溶液（待测液）、酚酞指示剂、甲基橙指示剂。
四、实验步骤1. 准备工作：检查仪器是否完好，确保实验过程中安全操作。
2. 标准溶液的配制：根据实验要求，配制0.1000mol/L盐酸溶液（标准液）。
3. 待测溶液的配制：称取一定量的NaOH固体，用蒸馏水溶解后，转移至一定体积的容量瓶中，定容。
4. 滴定实验：将一定体积的待测溶液置于锥形瓶中，加入适量的酚酞指示剂，用盐酸溶液（标准液）进行滴定。
观察溶液颜色变化，记录滴定数据。
5. 数据处理：根据实验数据，计算未知溶液的浓度。
五、实验数据与结果1. 标准溶液的浓度：0.1000mol/L盐酸溶液。
2. 待测溶液的体积：20.00mL。
3. 滴定过程中，盐酸溶液（标准液）的体积：V（酸）。
4. 待测溶液的浓度：c（NaOH）。
5. 计算公式：c（NaOH）= c（酸）× V（酸）/ V（碱）。
六、实验结果与分析1. 根据实验数据，计算待测溶液的浓度。
2. 分析实验误差来源，如滴定管读数误差、滴定终点判断误差等。
3. 讨论实验过程中遇到的问题及解决方法。
七、实验总结1. 本实验通过酸碱滴定法，成功测定了未知溶液的浓度。
【精品】《计量经济学》实验报告
【精品】《计量经济学》实验报告
一、实验目的
通过本实验，了解计量经济学的基本概念，认识计量经济学的应用，以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。
二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料，分析收入与消费的关系，研究对收入的影响因素。
三、实验方法
（1）调查资料：国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成，其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。
（2）计量模型：在该实验中，建立二元线性回归模型：
（3）计量经济学的应用：利用STATA软件进行实证分析，以估计该家庭收入与消费的关系，并进一步研究影响收入的因素。
四、实验结果
（1）估计结果：家庭收入与消费的估计结果如下：
模型结果：Y=0.697+2.154X
线性拟合结果：R2=0.811，p=0.000
（2）影响收入的因素：利用STATA软件回归分析发现，家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。
五、实验结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
（1）计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。
（2）家庭收入与消费显著正相关，即家庭收入越高，消费也越高。
（3）家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。
用水计量时间实验报告
一、实验目的1. 了解水流量与时间的关系；2. 掌握用水计量时间的方法；3. 培养学生的观察能力、实验操作能力和数据分析能力。
二、实验原理利用水滴下落的时间来计量时间，根据实验测得的水滴下落次数，计算出所需时间。
三、实验材料1. 实验装置：铁架台、烧杯、量筒、秒表；2. 实验器材：水龙头、水、计时器（秒表）；3. 记录表格。
四、实验步骤1. 将烧杯放置在铁架台上，确保烧杯稳定；2. 在烧杯中装满水，将水龙头拧至一定流量；3. 使用秒表计时，记录水滴下落的次数；4. 重复步骤3，记录多次实验数据；5. 根据实验数据，计算出平均水滴下落时间；6. 分析实验结果，得出结论。
五、实验数据实验次数 | 水滴下落次数 | 平均水滴下落时间（秒）-----------------------------------------1 | 60 | 1.02 | 59 | 1.03 | 61 | 1.04 | 58 | 1.05 | 60 | 1.0六、实验结果与分析1. 根据实验数据，平均水滴下落时间为1.0秒；2. 实验结果表明，在一定流量下，水滴下落时间基本稳定，可用于计量时间；3. 实验过程中，应注意以下几点：a. 确保烧杯稳定，避免实验过程中烧杯倾倒；b. 控制水龙头流量，保证实验数据的准确性；c. 多次实验，取平均值，提高实验结果的可靠性。
七、实验结论通过本次实验，我们了解到水流量与时间的关系，掌握了用水计量时间的方法。
在一定流量下，水滴下落时间基本稳定，可用于计量时间。
实验结果对实际生活中的计时具有一定的参考价值。
八、实验感想1. 通过本次实验，我深刻认识到科学实验的重要性，实验可以让我们更直观地了解事物之间的联系；2. 在实验过程中，我学会了如何操作实验器材，提高了自己的实验操作能力；3. 实验结果使我认识到，只有通过严谨的实验过程，才能得出可靠的结论。
在今后的学习和生活中，我将更加注重实验的严谨性。
计量经济学实验报告完整版范文
评语
教师
评语
成绩
辽宁工程技术大学上机实验报告
实验名称
计量经济学多元线性回归模型
院系
工商管理
专业
金融
班级
09-2
姓名
于佳琦
学号
日期
6.15
实验
目的
简述本次实验目的：熟悉多元线性回归模型中的解释变量的引入
掌握对计算机过的统计分析和经济分析
实验
பைடு நூலகம்准备
你为本次实验做了哪些准备：了解多元线性回归模型参数的OLS估计，统计检验，点预测以及区间估计，非线性回归的参数估计，受约束回归检验
实验
进度
本次共有3个练习，完成3个。
实验
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：在简单线性回归的基础上引入了多元线性回归模型，操作也较之前更加复杂，最大的障碍在于多重共线性模型数据更多，输入时容易出错，而且软件非汉化版本，很多时候不了解数据的含义，操作也不是很熟练，一般思路是，先用OLS方法进行估计，建立模型，然后进行对模型的检验，理论相对简单，可是检验过程十分复杂，如果不用例题做实验，单纯找数据进行分析，总会有遗忘的影响因素，而导致结果的偏差，所以在选择分析对象的影响因素时考虑周全尤为重要。
实验
进度
本次共有1个练习，完成1个。
实验
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：初步投身于计量经济学，通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。
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。
计量综合实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过综合运用所学计量经济学理论和实际数据，培养学生的实证分析能力，提高对计量经济学方法的理解和应用水平。
通过本次实验，使学生能够熟练运用计量经济学软件进行数据分析和模型构建，并对实验结果进行合理解释和讨论。
二、实验内容1. 数据收集与处理本次实验选取了某城市近五年的GDP、固定资产投资、消费支出和居民收入等数据作为研究对象。
数据来源于国家统计局官方网站和各相关政府部门发布的统计数据。
2. 模型设定与估计（1）构建GDP增长模型以GDP为被解释变量，固定资产投资、消费支出和居民收入为解释变量，构建如下模型：GDP = β0 + β1 固定资产投资+ β2 消费支出+ β3 居民收入+ ε（2）构建居民收入模型以居民收入为被解释变量，GDP、固定资产投资和消费支出为解释变量，构建如下模型：居民收入= γ0 + γ1 GDP + γ2 固定资产投资+ γ3 消费支出+ ε3. 模型检验与诊断（1）模型拟合优度检验利用R-squared、调整R-squared等指标对模型进行拟合优度检验，以判断模型对数据的拟合程度。
（2）模型显著性检验对模型中的各个解释变量进行显著性检验，以判断变量对被解释变量的影响是否显著。
（3）模型稳健性检验通过改变模型设定或使用不同的数据，检验模型结果的稳健性。
4. 实验结果分析与讨论根据实验结果，对模型进行解释和讨论，分析固定资产投资、消费支出和居民收入对GDP和居民收入的影响。
三、实验结果1. GDP增长模型（1）模型拟合优度检验：R-squared = 0.925，调整R-squared = 0.915，说明模型对数据的拟合程度较好。
（2）模型显著性检验：固定资产投资、消费支出和居民收入的显著性水平分别为0.01、0.05和0.1，均通过显著性检验。
（3）模型稳健性检验：改变模型设定或使用不同数据，模型结果基本一致，说明模型结果稳健。
2. 居民收入模型（1）模型拟合优度检验：R-squared = 0.895，调整R-squared = 0.885，说明模型对数据的拟合程度较好。
计量经济学实验报告(自相关性)
实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系——自相关性的判定和修正一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。
1、实验目的:练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。
2、实验要求：（1）分析数据，建立适当的计量经济学模型（2）对所建立的模型进行自相关分析（3）对存在自相关性的模型进行调整与修正二、实验报告1、问题提出通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？GDP是一国经济成就的根本反映。
从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP 增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。
必须将GDP与经济形势结合起来考虑。
在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。
本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。
2、指标选择：指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。
3、数据来源：实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示：表1 4、数据处理将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示：图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图经过直观的图形检验，在1970-1987年间，美国的GDP保持持续平稳上升，SPI虽然有些波动，但波动程度不大，和现实经济相符，从图形上我们并没有发现有异常数据的存在。
所以可以保证数据的质量是可以满足此次实验的要求。
计量经济学实验报告
实验异方差性一、实验目的掌握异方差和自相关模型的检验方法与处理方法.二、实验要求1．应用教材第141页案例做异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt 检验与White检验，使用WLS法对异方差进行修正；2．应用教材第171页案例做自相关模型的图形法检验和DW检验，使用科克伦—奥克特迭代法对自相关进行修正。
三、实验原理异方差性检验：图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验、White检验与加权最小二乘法；四、预备知识Goldfeld-Quanadt检验、White检验、加权最小二乘法。
五、实验步骤【案例1】异方差性在现实经济活动中，最小二乘法的基本假定并非都能满足，本案例将讨论随机误差违背基本假定的一个方面——异方差性。
本案例将介绍：异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验；异方差模型的WLS法修正。
1、表中列出了1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入X和销售利润Y的统计资料。
2、参数估计（1）按住ctrl键，同时选中序列X和序列Y，点右键，在所出现的右键菜单中，选择open\as Group弹出一对话框，点击其上的“确定”，可生成并打开一个群对象（图 2.3.1）。
在群对象窗口工具栏中点击view\Graph\Scatter\Simple Scatter, 可得X与Y的简单散点图，可以看出X与Y是带有截距的近似线性关系。
（2）点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入y c x ，点确定即可得到回归结果从图中可以看出，残差平方对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致可以看出残差平方和随的变动呈现增大的趋势。
因此，2^i e 2^i e i X模型有可能存在异方差。
3、检验模型的异方差本例用的是1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入和销售利润，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对每一家百货零售商店的销售会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。
计量经济学实验报告1
一．预期Y和各个解释变量之间的关系
家庭书刊年支出（Y）与家庭月收入(X),户主受教育程度(T)呈线性相关关系
二. Y对X的回归
1.建立经济模型
2.在eviews中录入数据,并用最小二乘法估计参数得到回归结果,如下表
可知:
（1）线性回归方程为
（2）估计的回归系数 , 的标准误差和t值分别为
: =0
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120>t( )=1.60411
未落在了拒绝域内,故假设成立
:=0
SE( )=0.056922;t( )=5.128460取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120<t( )=5.128460
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113;
SE( )=0.056922;t( )=5.128460
(3) =0.621759 F=26.30110 n=18
经济意义解释:
当家庭月平均收入每变动一单位时,家庭书刊年消费支出就同向变动0.291923个单位
4.参数显著性检验（对回归系数的t检验）
四.模型选择及原因
应选择多元线性回归模型
原因：多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析,这样就能更全面的分析问题,结果的可信度也相对较高。
原因:多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析，这样就能更全面的分析问题，结果的可信度也相对较高。
计量实验报告
计量实验报告计量实验报告引言：计量实验是一种科学研究方法，通过观察和测量，以数据为基础，对现象进行定量分析和验证。
本实验旨在探究某一特定变量对其他变量的影响，并通过实验数据进行分析和解读，以得出结论。
实验设计：本实验采用了随机对照组设计，将被试随机分为实验组和对照组。
实验组接受特定变量的处理，而对照组则不接受处理，以作为对比。
通过对两组数据的对比分析，可以得出特定变量对其他变量的影响。
实验步骤：1. 确定实验目标和研究问题。
2. 设计实验方案，包括实验组和对照组的设定，变量的操作和测量方法等。
3. 选取合适的样本，进行随机分组。
4. 对实验组进行特定变量的处理，对照组不进行处理。
5. 进行数据的收集和记录。
6. 对数据进行统计分析，包括描述性统计和推断统计。
7. 对结果进行解读和讨论，得出结论。
数据分析：通过对实验数据的统计分析，可以得出以下结论：1. 实验组与对照组在某一特定变量上的差异显著。
这表明特定变量对其他变量有一定的影响。
2. 实验组在其他变量上的表现相对较好。
这说明特定变量的处理对其他变量有积极的影响。
3. 对照组在其他变量上的表现没有显著变化。
这进一步证明了特定变量的处理对其他变量的影响。
4. 实验组和对照组之间的差异可以通过统计学方法进行验证。
在本实验中，我们使用了t检验来比较两组的均值差异。
结论：通过本次计量实验，我们得出了特定变量对其他变量的影响。
这一结论对于进一步研究和实践具有重要意义。
同时，我们也意识到计量实验在科学研究中的重要性和应用价值。
计量实验通过数据的观察和测量，可以对现象进行客观分析和验证，为科学研究提供了有力的工具和方法。
进一步探讨：尽管本实验得出了特定变量对其他变量的影响，但仍有一些问题需要进一步探讨和研究。
例如，我们可以进一步研究特定变量对不同人群或不同环境的影响是否存在差异。
此外，我们还可以探索其他变量对特定变量的反馈作用，以及特定变量的长期效应等。
这些问题的研究将有助于深入理解特定变量的影响机制和应用范围。
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实验报告
课程计量经济学
二级学院经济与贸易学院
专业经济学类
班级经济一班
学生姓名石仁翠学号*********** 指导教师章晓英
时间2013/5/25
重庆理工大学经济管理实验教学中心
实验题目利用软件建立模型并分析
实验日期 2013/5/25 实验地点重庆理工大学经济管理实验教学中心401、402
小组成员石仁翠（11102990121）张丽（11102990137）
章小芳（11102990139）梁婷（11102030214）
实验要求
1、步骤要详细：
不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于3000字。
2、模型的拟合优度要高。
3、小组成员自由组合，最多不超过4人。
实验内容
已知重庆市1978---2010年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型，
要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作：
1、建立模型（模型自选）
自变量用时间t；也允许自己分析并决定自变量，但要给出依据并列出原
始数据。
2、参数估计
3、模型检验（检验方法自选）
4、模型应用：预测将来（预测期为5年）
目录
1.模型说明及背景资料 (4)
2.模型设定及原始数据 (5)
3.参数估计 (6)
5.模型检验 (7)
5.1 拟合优度检验
5.2 t检验
5.3 F检验
5.4 自相关检验
5.5 经济意义检验
4.模型预测 (9)
6.结果解释 (10)
7.实验总结 (10)
实验过程
1.模型说明及背景资料
2004年我国消费率为53.6%，比2003年回落1.9个百分点，与1978年相比下降了8.5个百分点，是建国以来的最低水平。
当前及今后一段时期内，消费偏低仍是我国经济生活中最为突出的问题之一。
一、消费构成及消费对经济增长的贡献度
按主体分，最终消费由居民消费和政府消费构成；按内容分，分为食品、衣着、居住、医疗保健、交通通信、教育文化娱乐服务等。
消费对GDP增长贡献主要看三个指标。
一是消费率，又称最终消费率(最终消费占国内生产总值的比重，一般按现行价格计算)，反映了生产活动的最终成果用于最终消费的比重。
通过观察消费与生产之间的关系，可以研究经济的增长类型和运行质量，揭示其发展规律。
二是消费拉动率(消费增量占GDP增量百分比)，又称消费对GDP增长的拉动率，通常指在经济增长率中消费需求拉动所占的份额，也称消费对GDP增长的贡献率。
三是消费贡献度(消费拉动率×GDP增长率)，代表GDP增速中消费拉动的点数。
二、我国消费拉动GDP增长的历史情况
(一)消费需求持续平稳增长，但增速长期低于国内生产总值的增
速。
发达国家长期发展的经验表明，最终消费增长速度基本与国内生产总值的增长率保持相等。
世界银行统计表明，在1960-1999年的40年中，美国、英国、意大利、西班牙、巴西等国的最终消费总额，与国内生产总值保持了近乎相等的年均增长率。
在我国，1994-2003年，最终消费总额增长了2.5倍，年均增长率为9.7%；而同期国内生产总值增长了2.6倍，年均增长10%。
虽然最终消费总额的年均增长率只比国内生产总值低0.3个百分点，但这个差距长期累积下来，就会导致消费率偏低的问题不断加剧。
(二)我国消费率持续走低，长期低于世界平均水平。
我国"六五"期间平均消费率为66.1%，"七五"期间平均为63.4%，"八五"期间为58.7%，"九五"期间为59.4%。
近三年我国消费率下降趋势较为明显，2004年仅为53.6%。
美国在1951-1999年的49年中，年均消费率都在80%以上，比我国高十几个百分点。
最近10年，世界平均消费率水平为78%-79%，而我国的平均消费率只有59.5%。
在本例中，采用的数据是时间序列数据，选取的数据为从重庆市1978年到2010年的人均GDP数据和人均消费数据。
通过对这些数据的分析，确定人均GDP与人均消费之间是否存在相关关系？
2.模型设定及原始数据
Y=C+β1X1+β2X2+U
其中，在模型中X1，X2分别为模型自变量时间和消费，y为模型的因变量，u为模型的随机误差。
人均消费数据来源于重庆统计局网站以及各年度的统计年鉴。
虽然通过对数据的初步浏览我们可以保证实验数据中不存在异常数据，但是这并不能说明这些数据能满足我们实验的要求。
下一步我们要检测这两组数据的相关性怎么样，如果相关性很小，那我们采用这两组数据进行回归分析就没有多大的意义。
通过图形判断两组的相关性：
3.参数估计
（1）二元线性回归的OLS估计
利用Eviews进行OLS估计，得到结果如图所示：Y=-280.675+17.632X1+6.778X2+u
4、模型检验 （1）拟合优度检验
由于可决系数960168.02=R ，非常接近1，说明回归模型的拟合度很高，得到的回归方程非常好的拟合了样本。
（2） t 检验
回归方程中，)90329.13)(355862.0(=T 。
查表可得，在5%的显著水平下，自由度321=--K n 的t 的临界值是1.697，计算得到的ｔ1的值小于临界值，说明时间对人均GDP 的影响不显著。
t2的值大于临界值，说明人均消费对GDP 的影响是显著的，通过检验。
（3） F 检验
回归方程中，F=361.5859。
F检验的分子自由度为2,分母自由度为32,查表可知，5%的显著水平下，临界的Ｆ值为3.30，由于观察到的Ｆ值为361.5859 ，远大于3.30 ，所以Ｆ检验通过。
（4）自相关性检验
回归方程中， D.W.=2.381413，n=35,k=2.
查表可知在5%的显著水平下，dl=1.4,du=1.52 ,而2.381413>1.52,2.381413<4-du，故不存在自相关，即无自相关。
（5）经济意义检验
Y=-280.675+17.632X1+6.778X2+u
从斜率项的值看，符合经济理论，表明在1978-2010年间，若保持X1不变，，人均消费每增加1元，人均GDP将平均增加6.778元。
若保持X2不变，年份每增长1年，人均GDP将平均增加17.632元。
截距项—280.675在这里没有经济意义, 所以方程可以通过经济上的检验。
5.模型预测
6、结果解释
从此次实验的结果来看，人均GDP与人均消费之间确实存在置信度较高的线性相关关系，且是一种正向相关关系。
也就是说，改革开放以来，经济的发展确实拉动了居民消费水平的提升。
7、实验总结
（1）通过此次实验，我们更好地学习了在Eviews环境下的一些基本操作，为今后的Eviews实验打下坚实基础。
（2）二元线性回归模型是计量经济学中较为简单的模型，也是基本的分析工具，通过实际操作，我们学会了Eviews环境下二元线性回归的建模，为以后的计量经济分析打下。