计量经济学大作业——建立模型(1).doc

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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 6.1 联立方程计量经济模型(1)

Y X
Y () X
2013-8-5 计量经济学
Y1 y11 y12 y1n Y2 y 21 y 22 y 2 n Y Yg y g1 y g 2 y gn
2013-8-5
计量经济学
§6.1 问题的提出
一、经济研究中的联立方程计量经济学问题二、计量经济学方法中的联立方程问题
2013-8-5
计量经济学
一、经济研究中的联立方程计量经济学问题
2013-8-5
计量经济学
⒈ 研究对象
• 经济系统，而不是单个经济活动
“系统”的相对性 • 相互依存、互为因果，而不是单向因果关系 • 必须用一组方程才能描述清楚
11 12 1g 22 2 g 21 g1 g 2 gg
2013-8-5
11 12 1k 22 2 k 21 k 1 k 2 kk
2013-8-5 计量经济学
1 2 0
11 21 0
12 22
0
1n 2 n
0
1 0 1 ( ) 0 1 1 1 1 1
0 0 0
• 解释变量中出现随机变量，而且与误差项相关。
• 为什么？
2013-8-5 计量经济学
⒉损失变量信息问题
C t 0 1Yt 1t I t 0 1Yt 2Yt 1 2 t Y C I G t t t t
• 如果用单方程模型的方法估计某一个方程，将损失变量信息。 • 为什么？

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。

建立计量经济经济学模型的步骤和要点-PPT文档资料111页

ˆ 1

xi yi

x
2 i
ˆ 0 Y ˆ1 X
• 正规方程的表达式

ei 0 ei X i 0
第二周答疑
• 期望、方差、协方差、相关系数的直观含义
期望衡量样本均值方差衡量样本值相对样本均值的偏离程度协方差衡量两个样本的相关性有多少，也就是一个样本的值的偏离程度会对另一个样本的值的偏离产生什么影响相关系数衡量两个样本的相关性有多少
• 其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
• 两类变量；
–被解释变量（Explained Variable）或应变量（Dependent Variable）。
–解释变量（Explandependent Variable）。
– 该收入水平下所有家庭的平均消费支出E(Y|Xi)，称为系统性（systematic）或确定性（deterministic)部分；
– 其他随机或非确定性（nonsystematic)部分i。
• 称为总体回归函数（PRF）的随机设定形式。表明被解释变量除了受解释变量的系统性影响外，还受其他因素的随机性影响。由于方程中引入了随机项，成为计量经济学模型，因此也称为总体回归模型(PRM)。
627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530
638
E89(43Y75 | X109=172980011)21=1505 61103459078
1595 1650
1804 1848
2068 2266 2101 2354
2629 2860
968 1045 1243 1474 1672 1881 2189 2486 2871

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。

计量经济大学作业

计量经济学大作业大作业名称：选课班级：任课教师：成绩：一、摘要经济的发展，必然会带来货币的流通，也会带来消费。

经济将货币流通量、货款额和居民消费价格指数连接起来。

一个国家贷款额的多少和居民的消费价格指数往往可以在某种程度上反映经济的发展，反映货币流通量的大小。

我们可以通过计量经济学的多元线性模型来反映货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。

然后对其进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验。

通过检验最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。

通过分析我们得出，贷款额增加，会导致货币流通量的增加，居民消费价格指数的增加，也会导致货币流通量的增加。

关键字：币流通量货款额居民消费价格指数多元线性模型二、引言经济的发展，必然会带来一系列的改变，而货币流通量的变化则是最直接、深刻的体现了这一点。

接下来我们将根据多元线性回归模型来分析货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。

在此次试验中，我们运用了eviews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，残差平方和越小，表明样本回归线和样本观测值的拟合程度越高。

2、方程总体线性的显著性检验——F检验（1）方程总体线性的显著性检验，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著成立作出的判断。

（2）给定显著性水平α，查表得到临界值Fα(k，n-k-1)，根据样本求出F统计量的书之后，可通过比较来判断是拒绝还是接受原假设，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。

3、变量的显著性检验——t检验4、异方差的检验——怀特检验5、多重共线性的检验——逐步回归法以y为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。

三、实证分析1、确定变量“货币流通量”为被解释变量，而“货币贷款额”和“居民消费价格指数”为解释变量。

计量经济学结课论文大作业

题目：1960——1999年美国城镇工资与生产率和失业率关系的实证分析美国的失业率在1994年年底跌倒6%以下，当时有很多经济学家预测美国的通货膨胀势必要升高，因为经济学界大多数认为美国的自然失业率大约为6%。

此后，美国的失业率一路下降，在2000年4月下降至3.9%，创下了1960年以来在地记录，可是美国的通货膨胀率不仅未升高，反而一再下跌，并在1998年年初创下了1960年以来的最低记录。

对影响美国1960年以来失业率因素进行分析，我们可以得知当时的美国的经济状况，通过对其研究掌握一定的经济知识，对于我们以后的发展是非常有现实意义的。

1 模型的设定和解释变量的说明1.1 模型的设定影响失业率的因素很多，本文将根据已有的经济理论结合美国的实际情况，选取生产率（Productivity, P）、失业率（Unemployment Rate, UR）两个影响因素来建立一个关于美国城镇工资（Wage, W）、的多元回归模型，即W=f(P，UR)。

得到模型之后，观察复判定系数R2、F值、p值和D-W值，初步对模型的可用性进行判断，然后查看变量的相关系数矩阵，检测模型多重共线性的严重性，用怀特（White）异方差检验方法检验模型是否存在异方差的问题，再在观察D-W值的前提下，用LM检验法检验模型是否存在自相关的问题。

最后，根据以上检验得到的结果对模型进行修正，消除或减弱在初次建模中存在的问题，得到最终的模型。

1.2 解释变量的说明（1）生产率（Productivity, P）效率工资理论所需要探究的是工资率水平跟生产效率之间的关系，这是主流宏观理论为了解释工资刚性而提出的理论。

效率工资理论是一种有关失业的劳动理论，其核心概念是员工的生产力与其所获得的报酬（主要是指薪资报酬但亦能轻易地推广到非金钱报酬）呈正向关系，是为了解释非自愿性失业（involuntary unemployment）现象所发展出来的相关模型的通称。

计量经济学作业,DOC

计量经济学作业第二章为了初步分析城镇居民家庭平均每百户计算机用户有量（Y）与城镇居民平均每人全年家庭总收入（X）的关系，可以作以X为横坐所估计的参数，总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002873台，这与预期的经济意义相符。

拟合优度和统计检验拟合优度的度量：本例中可决系数为0.8320，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“各地区城镇居民家庭人均总收入”对被解释变量“各地区城镇居民每百户计算机拥有量”的绝大部分差异做出了解释。

对回归系数的t检验：针对和，估计的回归系数的标准误差和t值分别为：，；的标准误差和t值分别为：，。

因为，绝；因，所以应拒绝。

城镇居民人均总收入对城镇居民每百取，平均置信度已经得到、、、n=31，可计算出。

当时，将相关数据代入计算得到83.7846 3.1627，即是说当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居民每百户计算机拥有量平均值置信度95%的预测区间为（80.6219，86.9473）台。

个别置信度95%的预测区间为当时，将相关数据代入计算得到83.784616.7190是说，当地区城镇居民人均总收入达到元时，城镇居民每百户计算机拥有量化，选择“教育支出在地方财政支出中的比重”作为其代表。

探索将模型设定为线性回归模型形式：根据图中的数据，模型估计的结果写为(935.8816)(0.0018)(0.0080)(0.0517)(9.0867)(470.3214)t=（-2.5820）(6.3167)(4.9643)(2.8267)(2.5109)(1.8422)=0.9732F=181.7539n=31模型检验1．经济意义检验模型估计结果说明，在嘉定齐天然变量不变的情况下，地区生产12中数据可以得到：=0.9732可决系数为=0.9679：,性水平，在分布表中查出自由度为k-1=5何n-k=25界值.由表3.4得到F=181.7539，由于F=181.7539>，应拒绝原假设：，说明回归方程显著，即“地区生产总值”，“年末人口数”，“居民平均每人教育现金消费”，“居民教育消费价格指数”，“教育支出在地方财政支出中的比重”等变量联合起来确实对“地方财政教育支出”有显著影响。

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。

计量经济学作业 (1)

计量经济学大作业――我国税收与经济产业的关系模型研究学号：0090938 0090979 0090959姓名：郑彬彬王苗孙弋峰专业：税务修课时间：2011至2012学年第一学期任课教师：朱永军成绩：评语：该小组研究了我国税收的影响因素，通过对宏观税负与税收影响因素之间的实证分析，采用了我国税收收入及相关影响因素的统计数据，探讨了我国经济产业的发展方式和改革方向，为促进中国经济的良性发展提供科学合理的意见和建议。

从大作业的完成情况来看，说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解，能使用Eviews软件进行实证分析，并且得到了比较准确的结论。

Email:350051882@我国税收与经济产业的关系模型研究摘要近年来，随着我国国民经济的迅速发展、综合国力的日益提高，财政税收收入也在逐年增加。

我国经济产业在良好的经济环境下，得到了快速发展，其对税收收入的贡献是不容忽视的。

本文通过对宏观税负与产业收入之间的实证分析，重点研究我国税收与产业收入的关系模型，探讨了我国经济产业的发展方式和改革方向，为促进中国经济的良性发展提供科学合理的意见和建议。

关键词：宏观税负产业收入关系模型经济产业abstractNowadays, taxes revenue is raising year after year with economy developing rapidly and strength boosting up. Economy growth under the peaceful economic environment whose taxes revenue play an important role. We investigate in macro scopical tax and industry income. especially the relationship between them. We also discuss the way and direction of the industry income ,hope represent a reasonable advice for our economy development.Key words: macro scopical tax, industry income, relation model, economic industry目录1问题的提出 (4)2 理论综述 (5)3模型设定 (7)4数据的搜集 (8)5模型的估计与调整 (9)6结论 (16)参考文献: (16)1问题的提出改革开放前的很长一个时期，我们非常重视工农业的比例关系，这当然是对的，问题是仅仅着眼于它们之间的比例关系，就容易忽略对工农产业地位和作用的分析，忽略产业间的协调发展，以致影响农业地位的巩固和其应有作用的发挥。

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。

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。

实验报告一(关于计量经济学模型的建立)

实验报告（一）——建立各地区接待旅游人数与各地区国际旅游(外汇)收入之间的计量经济模型一、实验目的：研究卫生总费用与社会卫生支出之间的关系二、实验内容：建立卫生总费用与社会卫生支出之间的计量模型并进行相关的检验，确立两者之间的定量关系三、数据及其来源：统计年鉴2011年四、实验步骤：（一）经济理论的陈述旅游作为一个国民经济中较为新型的产业，但在国民经济中作出较为重要的作用。

一方面，旅游者消费行为给接待地区带来了财富的增加，另一方面，旅游活动也对旅游客源产生地的外汇储备、汇率变动、物价水平等方面有着直接或间接的影响。

我们对我国人口入境旅游与国际旅游（外汇）收入进行简单分析和预测，纵观了其两者趋势和发展方向，目的在与通过统计数据的分析报告，找到入境人口对我国国际旅游（外汇）收入关系，用自己的所学所用关心旅游业对我国经济的影响及发展。

（二）模型形式的确定：散点图运用计量经济学软件Eviews3.0得到如下散点图（三）建立模型我们假设拟建立如下一元回归模型：Y=β0+β1 X+μ1、参数估计由Eviews可得到如下OLS预测：回归分析结果：Ŷ=203.1560＋2.964549X（1.672250）（46.27895）R^2=0.986186 F=2141.741 D.W.=0.164410括号中对应的是估计参数对应的t统计量的值。

2、经济意义检验有下列卫生总费用与社会卫生支出的模型Ŷ=203.1560＋2.964549X，其中Y代表卫生费用，X表示社会卫生支出。

在该模型中，203.1560是样本回归直线的截距，它表示社会卫生支出为零时的卫生总费用为203.1560；社会卫生支出前面的参数估计量为正，意味着社会卫生支出越多，则卫生总费用越多，从经济行为上可以解释，所以此模型通过了经济意义检验中的符号检验。

模型建立正确。

3、统计学检验由回归估计的结果看，模型拟和较好。

①可决系数R^2=0.986186，表明卫生总费用变化的98.6186%可由社会卫生支出的变化决定来解释。

经济学研究中的计量经济学模型建立方法

经济学研究中的计量经济学模型建立方法计量经济学是应用数理统计方法研究经济现象的学科，它是现代经济学的重要组成部分。

在经济学研究中，计量经济学模型的建立是一个关键的环节，它能够帮助我们对经济现象进行定量分析和预测。

下面我们将介绍一些常用的计量经济学模型建立方法。

首先，经济学研究中最常见的计量经济学模型是线性回归模型。

线性回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来估计模型参数。

在建立线性回归模型时，我们首先需要确定自变量和因变量的选择，然后通过收集相关数据来估计模型参数，并进行假设检验来验证模型的有效性。

其次，有些经济现象可能存在非线性关系，这时我们可以使用非线性回归模型来建立计量经济学模型。

非线性回归模型可以捕捉到因变量和自变量之间的复杂关系，但模型的参数估计通常更加困难。

常见的非线性回归模型包括多项式回归、对数线性模型、指数模型等。

在建立非线性回归模型时，我们需要选择适当的函数形式，并通过非线性最小二乘法来估计模型参数。

此外，为了解决自变量与因变量之间可能存在内生性的问题，我们可以使用工具变量法建立计量经济学模型。

工具变量法利用一个或多个外生变量来代替内生变量进行估计，从而避免内生性引起的估计偏误。

在建立工具变量法模型时，我们需要选择有效的工具变量，并使用合适的估计方法来得到一致的估计结果。

另外，为了适应面板数据的特点，我们可以使用面板数据模型来研究经济现象。

面板数据模型结合了时间序列和横截面数据的特点，可以提供更加准确的估计结果。

常见的面板数据模型包括固定效应模型、随机效应模型和差分法模型等。

在建立面板数据模型时，我们需要考虑时间和个体的固定影响，并使用适当的估计方法进行分析。

此外，为了处理具有序列相关性的时间序列数据，我们可以使用时间序列分析方法建立计量经济学模型。

常见的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA模型）、自回归条件异方差模型（ARCH模型）和广义自回归条件异方差模型（GARCH模型）等。

建立计量经济学模型的步骤和要点1

阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。

——培根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。

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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。

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 =0.6902 + 0.1869X1 + 0.4564X2 + 0.2875X3 （1.727）（3.971）（15.04）（6.837） 9650.02=R 9610.02=R F=239.18 0.3123 D.W.=0.53726.模型的检验6.1.计量经济学检验6.1.1.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。

==∧1-3-301196.82σ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的联合作用显著，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。

6.1.1.1.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。

6.1.1.2.找出最简单的回归形式（1）Y与X1构成的回归模型（图7）11292.09477.0^X Y +=(8.486) (0.6236)0137.02=R 0215.02-=-R（2）Y 与X2构成的回归模型（图8）25537.06884.3^X Y +=(5.872) (10.95)8106.02=R 8038.02=-R（3）Y 与X3构成的回归模型（图9）36727.05273.2^X Y +=(2.301) (7.183)6482.02=R 6357.02=-R由上，分别归纳出Y 与X1,X2,X3之间的回归，得：(1) 11292.09477.0^X Y +=(8.486) (0.6236)0137.02=R 0215.02-=-R (2) 25537.06884.3^X Y +=(5.872) (10.95)8106.02=R 8038.02=-R (3) 36727.05273.2^X Y +=(2.301) (7.183)6482.02=R 6357.02=-R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。

6.1.1.3.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。

fGDP，(X)12X（图10）图中可以看出，引入变量X1之后，模型的拟合优度从0.8106提高到0.9021，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。

6.1.2.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。

6.1.2.1.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。

6.1.2.2.White检验（图13）White检验结果得n2R=19.6057，大于在给定的5%的显著性水平下查表得 =15.51，故在5%的显著性水平下模型存在异方差性。

下面我们需要到的）（85.0.0对他进行修正；6.1.2.3.异方差的修正（图14）经过修正后的模型表达式为：∧Y =0.7081 + 0.1567X1 + 0.4320X2 + 0.3223X3（3.667）（4.391）（17.63）（7.468）9911.02=R 9901.02=R F=968.8639 D.W.=0.61646.1.3.随即扰动项序列相关检验6.1.3.1.D.W.检验模型经过修正后，由最小二乘法估计结果可知：DW 值为0.6164，而n=30，k=4（包含常数项）的DW 临界值下限为1.21，说明模型存在序列相关性。

6.1.3.2.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=27.1453,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：6.1.3.3.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 =0.4150 + 0.2506X1 + 0.4002X2 + 0.3852X3（0.9177）（12.19.）（13.85）（9.853） 9904.02=R 9892.02=R F=766.6608 D.W.=2.29516.2.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 =0β0.4150，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP 仍能增加0.4150个百分点。

这种结果符合经济发展规律，合理。

⑵ 1β =0.2506,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0.2506个百分点；反之，降低0.2506，符合经济现实。