计量经济学实验报告

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《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。

2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。

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

计量经济学实验报告实验报告实验课程名称：计量经济学实验案例1：近年来，中国旅游业⼀直保持⾼速发展，旅游业作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作⽤⽇益显现。

中国的旅游业分为国内旅游和⼊境旅游两⼤市场，⼊境旅游外汇收⼊年均增长22.6%，与此同时国内旅游也迅速增长。

改⾰开放20多年来，特别是进⼊90年代后，中国的国内旅游收⼊年均增长14.4%，远⾼于同期GDP 9.76%的增长率。

为了规划中国未来旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国旅游市场发展的主要因素。

解题过程：⾸先，通过Eviews，得出回归模型：Y=-274.377+0.013X2+5.438X3+3.272X4+12.986X5-563.108X6tc=-0.208 t2=1.031 t3=3.940 t4=3.465 t5=3.108 t6=-1.753R^2=0.995 F=173.354 DW=2.311从估计结果来看，模型可能存在多重共线性。

因为在OLS下，R^2^2与F值较⼤，⽽各参数估计量的t检验值较⼩，说明各解释变量对Y的联合线性作⽤显著，但各个解释变量存在共线性从⽽使得它们对Y的独⽴作⽤不能分辨，故t检验不显著。

应⽤Eviews，写下命令：cor X2 X3 X4 X5 X6。

得到相关系数矩阵。

可以从中看出五个经济变量之间两两简单相关系数⼤都在0.80以上，甚⾄有的在0.96以上。

表明模型存在着严重的多重共线性。

从⽽为了消除多重共线性，这⾥采⽤逐步回归法。

第⼀步，⽤每个解释变量分别对被解释变量做简单回归。

得：Y=-3462+0.0842X2 t=8.666 R^2=0.903 F=75Y=-2934+9.052X3 t=13 R^2=0.956 F=173Y=640+11.667X4 t=5.196 R^2=0.771 F=27Y=-2265+34.332X5 t=6.46 R^2=0.839 F=42Y=-10897+2014X6 t=8.749 R^2=0.905 F=77根据R^2统计量的⼤⼩排序，可见重要程度依次为X3, X6, X2, X5, X4。

计量经济学实验报告及心得体会

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

计量经济学实验报告

计量经济学作业一、研究内容研究影响GDP增长的因素二、理论模型的设计模型选择国内生产总值GDP作为被解释变量，财政支出FE、城镇就业人口TEP作为被解释变量，由于在中国政府对于经济调控的影响比较大，财政政策对于中国经济具有较强的干预性，特别是在2008年金融风暴席卷下，中国政府采用财政政策来拉动中国经济增长，起到了较明显的作用，因此考虑选取财政支出作为解释变量。

另外，中国城乡二元差异，中国经济的发展是伴随着城镇化的发展，城镇化进程对于中国经济的发展也起着重要作用，因此选取了城镇就业人口作为解释变量。

模型设计：GDP=C+a FE +b TEP ( a>0 ,b>0 )三、统计数据数据选取了中国1990年至2010年中国国内生产总值(GDP)、财政支出（FE）、城镇就业总数（TEP）年份国内生产总值GDP（亿元）财政总支出FE（亿元）城镇就业总人口TEP（万人）199018667.8 3083.59 64749 199121781.5 3386.62 65491 199226923.5 3742.2 66152 199335333.9 4642.3 66808 199448197.9 5792.62 67455 199560793.7 6823.72 68065 199671176.6 7937.55 68950 199778973 9233.56 69820 199884402.3 10798.18 70637 199989677.1 13187.67 71394 200099214.6 15886.5 72085 2001109655.2 18902.58 72797 2002120332.7 22053.15 73280 2003135822.8 24649.95 73736 2004159878.3 28486.89 74264 2005184937.4 33930.28 74647 2006216314.4 40422.73 74978 2007265810.3 49781.35 75321 2008314045.4 62592.66 75564 2009340902.8 76299.93 75828 2010401202 89874.16 76105四、参数估计利用Eviews对模型进行普通二乘法估计，输出结果如下：^GDP= —281320.3 + 3.826244FE + 4.511029TEP(—4.292062) (26.83580) (4.701810)R^2=0.993864 R^2=0.993182 F=1457.638 D.W.=0.796234从回归估计的结果来看，可决系数R^2=0.993864,表明模型总体拟合较好，GDP变化的99.3864%可由财政支出和城镇就业人口来解释。

计量经济学回归模型实验报告（大全）

计量经济学回归模型实验报告（大全）第一篇：计量经济学回归模型实验报告（大全）回归模型分析报告背景意义：教育是立国之本，强国之基。

随着改革开放的进行、经济的快速发展和人们生活水平的逐步提高，“教育”越来越受到人们的重视。

一方面，人均国内生产总值的增加与教育经费收入的增加有着某种联系，而人口的增长也必定会对教育经费收入产生影响。

本报告将从这两个方面进行分析。

我国1991 年~2013 年的教育经费收入、人均国内生产总值指数、年末城镇人口数的统计资料如下表所示。

试建立教育经费收入Y 关于人均国内生产总值指数 X 1 和年末城镇人口数 X 2的回归模型，并进行回归分析。

年份教育经费收入Y（亿元）人均国内生产总值指数X 1(1978 年=100)年末城镇人口数X 2（万人）1991 731.50282 256.67 31203 1992 867.04905 289.72 32175 1993 1059.93744 326.32 33173 1994 1488.78126 364.91 34169 1995 1877.95011 400.6 35174 1996 2262.33935 435.76 37304 1997 2531.73257 471.13 39449 1998 2949.05918 503.25 41608 1999 3349.04164 536.94 437482000 3849.08058 577.64 45906 2001 4637.66262 621.09 48064 2002 5480.02776 672.99 50212 2003 6208.2653 735.84 52376 2004 7242.59892 805.2 54283 2005 8418.83905 891.31 56212 2006 9815.30865 998.79 58288 2007 12148.0663 1134.67 60633 2008 14500.73742 1237.48 62403 2009 16502.7065 1345.07 64512 2010 19561.84707 1480.87 66978 201123869.29356 1613.61 69079 2012 28655.30519 1730.18 71182 2013 30364.71815 1853.97 73111 资料来源：中经网统计数据库。

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(一)

计量经济学实验报告(一)
一、实验背景
计量经济学实验是一种采用经济理论和方法来设计实验的经济研究方法。

经济实验的主要目的是检验经济理论，比如检验假设和改进预测。

它还可以用于定性评价和定量评价政策方案和市场动态，以及验证行为经济学理论。

二、实验内容
本次实验通过一组独立的在线调查来研究人们对收入分配政策的态度。

调查中，受访者被要求就14种不同的收入分配政策支持、反对和中立做出反应。

这14种收入分配政策包括财政公平政策、税收和补贴政策、劳动力市场政策和参与机会政策等。

以及根据态度的强度来改变互动形式，不同类型的回答有不同的加分，比如更强烈的支持会比中立的有更多分数。

三、实验结果
实验结果显示，在14种收入分配政策中，受访者大部分表示支持或者反对。

最受支持的是劳动力市场政策，而最受反对的是税收和补贴政策。

同时，实验还发现，这14种收入分配政策受实验者支持或反对的原因大部分是经济实惠：如果一个政策能够为普通大众带来经济实惠，这个政策很可能受到受访者的支持。

此外，一些政策因其有助于实现平等收入而受到支持。

四、实验结论
本次实验结论清楚地表明，受访者支持或反对收入分配政策跟经济实惠有关。

当人们普遍受益于收入分配政策时，他们很可能支持这种政策。

另外，实验还发现，有些政策受支持的原因还在于它们有助于实现平等收入的目的。

本次实验不仅对计量经济学的理论和方法提供了有价值的信息，而且还为构建经济实证提供了重要的参考意见。

可以认为，经过本次实验的进一步检验和优化，可以发现更详细、更准确的数据，以便进一步检验和发展计量经济学的理论与方法。

计量经济学实验报告_学习总结_总结汇报_实用文档

目录(一) 研究背景 (2)(二) 理论来源 (2)(三) 模型设定 (2)(四) 数据处理 (2)1. 数据来源 (2)2. 解释变量的设置 (3)(五) 先验预期 (3)1.经验预期 (3)2.散点图分析 (3)(六) 参数估计 (4)(七) 显著性检验 (5)(八) 正态性检验 (5)(九) MWD检验 (5)(十) 相关系数 (7)(十一)虚拟变量 (7)(十二)异方差检验、修正 (8)1. 图形检验 (8)2.格莱泽检验 (9)3.帕克检验 (10)4.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验 (11)(十三)自相关检验 (11)1. 图形法 (11)2.德宾-沃森d检验 (12)(十四)最终结果 (12)(一)研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。

而1978年开始的改革，政府采取了由东向西梯度推进的非均衡发展战略，使已经存在的地区间的差距进一步扩大，不利于整个社会的稳定和发展。

地区发展不平衡问题包括社会发展不平衡，尤其是教育发展的不平衡。

因此关注中国教育发展的地区不平衡性非常迫切。

不仅是因为教育的重要性，还因为当前我国需要进一步推进教育改革的进程，使其朝着更健康的方向发展。

(二)理论来源刘红梅.中国各地区教育发展水平差异的实证分析[J]数理统计与管理.2013.7(三)模型设定⏹Y i=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i 2+B6X4i2+ui⏹Y——地区教育水平，用平均受教育年限表示，（年）⏹X2——学生平均预算内教育经费，（万元/人）⏹X3——人均GDP，（万元/人）⏹X4——平均生师比(四)数据处理1.数据来源：国家统计局官网，选取2014年的数据：1)各省GDP2)各地区总人口3)各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数据4)地区在校总学生数5)各地区教育财政投入6)地区每十万总专任教师数2.解释变量的设置：⏹X2=地区预算内教育经费/地区在校总学生数=学生平均预算内教育经费（万元/人）⏹X3=地区总GDP/地区总人口=人均GDP（万元/人）⏹X4=地区每十万人口各级学校平均在校生数的和/地区每十万人口总专任教师数=平均生师比其中：P为各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数T为教育年限1，6，9,12,16(五)先验预期1.经验预期：平均受教育年限分别跟学生平均预算内教育经费、人均GDP呈正相关关系，跟平均生师比呈负相关关系。

计量经济学实验报告1(共6篇)

篇一：计量经济学实验报告 (1)计量经济学实验基于eviews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：基于e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费是指生产和生活所消耗的能源。

能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。

能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。

能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。

我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。

随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。

同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。

可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。

在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（gdp）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。

然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。

鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。

由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。

二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。

对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。

另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告学院：班级姓名：学号：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Fαk,n-k-1,根据样本求出F统计量的数值后,可通过F＞Fαk,n-k-1 或F≤Fαk,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“X”表示；2③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“ ”;2、建立计量经济学模型根据各相关变量之间的关系,假定：Y=0β+1βX 1+2βX 2+μ3、数据描述和处理中国货币流通量、贷款额和居民消费价格指数历史数据年度货币流量Y 亿元居民消费价格指数P1990年=100贷款额X 亿元 1978 212 1850 1979 1980 1981 1982 1983 54 1984 1985 1986 1987 1988 2134 1989 2344 97 1990 100 1991 1992 4336 110 1993 1994 39976 1995 1996 8802 1997 1998 1999 2000 2001 2002 17278 2003 19746 2004 2005 2006 2007资料来源：中国统计年鉴2008、中国统计资料50年汇编 4、多元线性计量经济学模型的初步估计与分析用Eviews 软件检测分析：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/30/11 Time: 14:03 Sample: 1978 2007 Included observations: 30Variable CoefficientStd. Error t-StatisticProb.X1 X2 CR-squaredM ean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression A kaike info criterionSum squared resid 7049108. S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter. F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic普通最小二乘法估计结果如下：Y ∧= －+++μ－=R2=R 20.996769 F=回归结果表明,在1978——2007年间,Y 变化的%可由其他两个变量的变化来解释;根据表上F 统计量对应的P 值可以看出,每个 P 值都小于5%,拒绝原假设,表明模型的线性关系在95%的置信水平下显着成立;5、异方差检验从普通最小二乘回归得到的残差平方项与X1的散点图看,图二上的点总体上呈单调递增趋势,存在异方差性;再进一步地统计检验,采用怀特white检验;记2~ie为对原始模型进行普通最小二乘回归得到的残差平方项,将其与X1、X2及其平方项与交叉项进行辅助回归,得：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic P rob. F5,24ObsR-squared P rob. Chi-Square5Scaled explained SS P rob. Chi-Square5Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/30/11 Time: 14:19Sample: 1978 2007Included observations: 30Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C-1221567.X2X2^2X2X1X1X1^2R-squaredM ean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression A kaike info criterion Sum squared resid +12 S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter. F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic“X12”表示“X 12”；“X22”表示“X 22”；“X 3”表示“X 1×X 2”2~ie =+++=R2怀特统计量nR 2=30×=,该值大于5%显着水平下、自由度为5的2χ分布的相应临界值05.02χ=,因此,拒绝同方差的原假设,存在异方差性;6、序列相关检验建立残差项与~i e 与~1-i e 图一以及时间t 图二的关系图,图一显示随机误差项存在一阶正序列相关性;图一图二再用回归检验法对该模型进行序列相关性检验,以~ie 为被解释变量,以1~-i e 、2~-i e 为解释变量,建立如下方程：~i e =ρ1~-i e +i ε ………………①~i e =1ρ1~-i e +2ρ~2-i e +i ε………………② 对上面的模型,用普通最小二乘法进行参数估计,得: ①：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic P rob. F1,26 ObsR-squaredP rob. Chi-Square1Test Equation:Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/30/11 Time: 14:33 Sample: 1978 2007 Included observations: 30Presample missing value lagged residuals set to zero.Variable CoefficientStd. Error t-StatisticProb.X2 X1 C RESID-1R-squaredM ean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression A kaike info criterionSum squared resid5180974. S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter. F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic~i e =1~-i e +=R2=R 20.232707 F=由分析结果可以看出,该模型拟合优度不高;在5%的显着性水平下t >2αt 28,所以变量通过显着性检验;~i e 与1~-i e 相关,存在序列相关性; ②式：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic P rob. F2,25 ObsR-squaredP rob. Chi-Square2Test Equation:Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/30/11 Time: 14:39 Sample: 1978 2007 Included observations: 30Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.X2 X1 C RESID-1 RESID-2R-squaredM ean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression A kaike info criterionSum squared resid 3418872. S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter. F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic~i e =1~-i e ~2-i e =R2=R 20.491329 F=由分析结果可以看出,该模型的拟合优度不高;在5%的显着性水平下1t >2αt 27,2t >2αt 27,变量1~-i e ,~2-i e 通过显着性检验,所以~i e 与1~-i e 相关,存在序列相关性,而~i e 与~2-i e 相关,存在序列相关性; 7、多重共线性检验由于r=接近1;因此1X 与2X 间存在较高的相关性; 再用逐步回归法寻找最优方程;首先找出最简单的回归形式,分别作y 与x1、x2间的回归,得：1Y ∧=+R 2= .= 2Y ∧=－+ －R 2= .=可见,货币流量受贷款额的影响较大,因此选1作为初始的回归模型;再将X 2导入初始的回归模型,得：C X1 X2. Y=fX1t 值Y=fX1,X2t 值Y ∧= －+++μ－=R2=R 20.996769 F=初始模型导入X2后,模型的拟合优度提高,且参数的符号合理,变量也通过了t 检验;因此最优方程是Y=fX1,X2,拟合结果如下：Y=－+++μ8、计量经济学模型的最终确定经过一系列的检验和分析,最终的模型为：lnY=0β+1βX1+2βX2+μ模型的变量显着性成立,且存在异方差性、存在较高的多重共线性;9、检验结果分析从以上的分析和检验中可得出,贷款额每增加一个单位,货币流通量就增加个单位；居民消费价格指数每增加一个单位,货币流通量增加个单位;进而得出,居民消费价格指数的增加对货币流通量的作用大于贷款额增加对货币流通量的作用;四、结论1由于各种原因,得出的模型仍然存在有诸多问题,比如存在序列共线性,并未对其进行修正,留待以后进行进一步的研究;2从计量经济学角度来看,根据已知的贷款额和居民消费价格指数而建立的货币流通量的模型,其通过了变量的显着性检验、且存在异方差性,也具备较高的多重共线性;3从经济学角度来看,货币流通量受居民消费价格指数的影响大于贷款额的影响,也就是贷款额的增加对货币流通量的提高影响并不是很大,而居民消费价格指数的增加将会提高货币流通量,从而刺激生产的扩大,最终导致国家福利的增加;但若货币流通量过大或是货币流通速度过大,将导致供过于求即通货膨胀,货币贬值、物价上涨,将不利于经济的可持续发展;正如温家宝总理指出：“通货膨胀和腐败的结合将动摇国家的政权稳定;”由此可见,货币流通量的增加对国民经济来讲是一把双刃剑;。

计量经济学综合实验报告74p

模型预测
【实验总结】本次试验，我们主要是根据数据，利用Eviews软件进行分析，如果两变量基本符合线性关系就可建立一元线性计量模型，用普通最小二乘法进行模型求解，再对求解出的模型进行经济意义检验，拟合优度检验和t检验。
从可决系数R2的大小可以判断模型的拟合效果，可决系数越大拟合程度越高。还可以把城市与农村的消费总体回归模型进行比较，都可发现收入提高消费也随之增加，只不过城市与农村居民的收入增加的部分用于消费的比例不同，城市的该比例小于农村的。
（2058.070)（0.117317）
t=（1.705711）（4.273477）
R2=0.533019 F=18.26260 n=18
6、对ce为被解释变量，di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验，拟合优度检验和t检验。
（1）经济意义检验：所估计参数β1=3510.472，β2=0.501352，说明可支配收入增加1元，平均说来可导致城市居民消费支出增加0.501352元。
6、用加权最小二乘法消除异方差性。
【实验数据】
1、附表5，2011年河南省18个省辖市城市居民消费支出CE与可支配收入DI数据。
2、附表5，2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出LE与纯收入NI数据。
【实验步骤】
城市居民：
1、用Eviews创建变量CE、DI，输入样本数据，、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“data ce di”回车，从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可。
2、设定一元线性回归模型的具体形式，预计回归系数的符号；
3、用普通最小二乘法求解模型；
4、对模型的解进行经济理论检验和统计检验；
5、对模型进行结构分析；
6、用模型进行预测分析。

计量经济学实验报告(范例)

在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular”。并在“observations”中输入，样本数量如“31”点击“ok”出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”—截距项“resid”—剩余项。
在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。
1．学会OLS方法的估计过程
2．掌握了模型的估计和检验方法
3．深入了解了消费函数的计量结果，扩大了思路。
一、研究目的和意义
我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。
2、输入数据
在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输入。
Annual (年度) Weekly (周数据)
Quartrly (季度) Daily (5 day week ) (每周5天日数据)
Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) (每周7天日数据)

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。

计量经济学实验报告完成

一、实验一: Eviews入门二、实验目的: 熟悉Eviews基本操作三、实验内容1.对数据序列做散点图, 时间序列图2.对组对象的建立和作图3.利用已有序列生成新序列4.对数据序列做描述统计分析三、实验过程记录1.数据散点图2.对组对象的建立和作图obs Y X1981 585.0000 636.82001982 576.0000 659.25001983 615.0000 685.92001984 726.0000 834.15001985 992.0000 1075.2601986 1170.000 1293.2401987 1282.000 1437.0901988 1648.000 1723.440 1989 1812.000 1975.640 1990 1936.000 2181.650 1991 2167.000 2485.460 1992 2509.000 3008.970 1993 3530.000 4277.380 1994 4669.000 5868.480 1995 5868.000 7171.910 1996 6763.000 8158.740 1997 6820.000 8438.890 1998 6866.000 8773.1003.利用已有序列生成新序列Modified: 1981 1998 // y2=y^21981 342225 1990 37480961982 331776 1991 46958891983 378225 1992 62950811984 527076 1993 124609001985 984064 1994 217995611986 136**** **** 344334241987 1643524 1996 457381691988 2715904 1997 465124001989 3283344 1998 47141956 4. 对数据序列做描述分析XMean 3371.411Median 2078.645Maximum 8773.100Minimum 636.8200Std.Dev.2951.449Skewness 0.834886Kurtosis 2.102850Jarque-Bera 2.694765Probability 0.259920Sum 60685.39Sum Sq.Dev.1.48E+08Observations 18四、实验体会 Ⅰ、感悟1. 实验过程开始比较难但是随着实验一步一步的进行和练度的上升感觉越来越简单, 速度也越来越快 2. 经过实验一的基本操作使得后续实验更加容易 3. 最开始一定要掌握基础操作否则实验无法继续Ⅱ、建议1．基础操作讲解应该更详细, 而且正式, 不要太快, 否则很多同学都学不会后续实验无法继续进行 2．实验指导可不可以加入视频教程一、实验二: 线性回归模型的参数估计、假设检验及点预测二、实验目的: 全过程体验Economictrics 中线性回归模型的估计方法三、实验内容（a ）1. 研究的问题: 居民可支配收入X 与年均消费性支出Y 之间的关系2. 数学模型设定i X Y μββ++=103. 散点观察Y Mean 2807.444 Median 1874.000 Maximum 6866.000 Minimum576.0000 Std.Dev.2333.000 Skewness 0.809287 Kurtosis2.088648Jarque-Bera 2.587760 Probability0.274205Sum 50534.00 Sum Sq.Dev.92529116Observations184.分析: 存在比较明显的线性关系5.参数估计及分析Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.C 135.3063 24.74086 5.468940 0.0000X 0.691754 0.024671 28.03936 0.0000R-squared 0.978835 F-statistic 786.2057Adjusted R-squared 0.977590 Prob(F-statistic) 0.0000006.分析: 由表可知, =135.3063 =0.691754。

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。

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

计量经济学实验报告本实验的目的是通过一个计量经济学实验来探讨价格对商品需求的影响。

在实验中，我们设定了两组价格水平，并观察了对应的商品需求量。

通过对实验结果的统计分析，我们得出了一些有关价格与需求关系的结论。

实验过程中，我们邀请了50位参与者来参与实验。

实验的流程如下：首先，我们向参与者展示了一段视频介绍了商品的特点和使用价值。

然后，我们给每位参与者一份价格调查问卷，询问他们对该商品的需求情况以及他们愿意出多少钱购买该商品。

根据参与者的回答，我们将他们分为两组，一组是高价组，另一组是低价组。

高价组的参与者被告知商品价格为100元，而低价组的参与者被告知商品价格为50元。

接下来，我们记录了每组参与者购买该商品的数量。

通过对实验结果的分析，我们发现价格与商品需求之间存在着显著的负向关系。

具体而言，对于高价组的参与者，他们的购买数量明显低于低价组的参与者。

这说明高价对于商品需求有着抑制的效果，而低价则相对而言更吸引人。

这个结果与经济学理论中的需求理论相吻合，即价格上升会导致需求减少，价格下降会导致需求增加。

通过本实验的结果，我们进一步验证了这一理论。

此外，我们还通过计算得到了价格弹性系数。

价格弹性系数是一种衡量价格变动对需求变动影响程度的指标。

计算结果显示，高价组的价格弹性系数为-1.5，而低价组的价格弹性系数为-2.5。

这表明当价格上涨1%，高价组的需求量会下降1.5%，而低价组的需求量会下降2.5%。

可以看出，价格对于低价组的参与者来说，其影响更加敏感。

通过这个实验，我们得出了结论：价格对商品需求有着显著影响，高价会抑制需求，而低价则会促进需求。

这个实验结果对于企业制定定价策略以及消费者作出购买决策都具有一定的指导意义。

然而，需要注意的是，本实验具有一定的局限性。

首先，实验规模相对较小，只有50位参与者。

其次，实验环境与真实市场环境存在差异，可能会影响实验结果的有效性。

为了更好地了解价格与需求的关系，今后可以进一步开展更大规模的实验，并且尽可能真实地模拟市场环境。

计量经济学实验报告4

计量经济学实验报告4计量经济学实验报告4在计量经济学中，实验是一种重要的研究方法，通过实验可以对经济理论进行验证和检验。

本次实验旨在探究市场供给曲线的形状对市场均衡和福利的影响，并通过实验结果对供给曲线的弹性进行估计。

实验设计如下：我们设定了三个不同形状的市场供给曲线，分别是完全弹性供给曲线、完全非弹性供给曲线和中间弹性供给曲线。

实验中，参与者扮演买家和卖家的角色，根据不同的价格和数量，买家和卖家可以自由决定是否进行交易。

实验的目标是观察不同供给曲线下市场的均衡价格和数量，并计算市场福利。

在实验过程中，我们发现市场供给曲线的形状对市场均衡和福利产生了显著的影响。

首先，完全弹性供给曲线下，市场均衡价格较低，交易量较大，市场福利最大化。

这是因为供给曲线完全弹性意味着卖家对价格的变动非常敏感，他们会根据市场价格灵活调整供给量，从而满足买家的需求。

相反，完全非弹性供给曲线下，市场均衡价格较高，交易量较小，市场福利较低。

这是因为供给曲线完全非弹性意味着卖家对价格的变动不敏感，他们无法根据市场需求灵活调整供给量，从而导致市场均衡价格上升。

在中间弹性供给曲线下，市场均衡价格和交易量介于完全弹性和完全非弹性之间，市场福利也相对较高。

这是因为供给曲线中间弹性意味着卖家对价格的变动有一定的敏感度，但不像完全弹性供给曲线那样敏感，也不像完全非弹性供给曲线那样不敏感。

因此，在中间弹性供给曲线下，市场能够更好地平衡供求关系，实现较高的福利。

通过对实验结果的分析，我们还可以对供给曲线的弹性进行估计。

根据实验中不同供给曲线下的市场均衡价格和交易量，我们可以计算出供给曲线的弹性系数。

弹性系数越高，说明供给曲线对价格的变动越敏感，反之则越不敏感。

通过对多组实验数据的分析，我们可以得到供给曲线的平均弹性系数，并进一步研究供给曲线的变动对市场均衡和福利的影响。

综上所述，本次实验通过观察不同形状的市场供给曲线对市场均衡和福利的影响，以及对供给曲线的弹性进行估计，得出了一些有意义的结论。