计量经济学实验报告模板加实例
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模板及样例
关于实验报告提交的说明下面8个实验报告每位同学都要交电子稿，全部实验课上完之后两天之内，每位同学建立一个实验报告文件夹，以自己的班级学号姓名命名，压缩之后发我电子邮箱lixiaohui235@实验报告打印稿上交作如下要求：1班单号提交“计量经济学古典线性回归模型实验”、和“计量经济学多重共线性模型实验”两个实验报告；1班双号提交“计量经济学异方差模型实验”和“计量经济学自相关模型实验”两个实验报告；2班单号提交“计量经济学单方程模型综合性实验”实验报告；2班双号提交“计量经济学虚拟变量模型和滞后变量模型实验”实验报告。
实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学实验课程名称：计量经济学南昌航空大学经济管理学院学生实验报告（样例）实验课程名称：计量经济学估计理论模型参数用普通最小二乘法估计，在组窗口：点击Procs→Make Equation，选择估计方法，设定样本区间，图2经济意义和统计检验从经济意义方面检验参数估计值，因为各参数估计值均大于0，与经济理论相符合。
由于此模型含有滞后的内生变量，使DW统计量失效。
运用回归检验法进行检验(也可用杜宾法进行参数估计，得到如下方程：t eˆ=0.927813+0.336571e t-1从以上结果可知，该方程的拟合优度、总体显著性极差，变量的显著性也极差。
说明原模型不存在一阶自相关，同理可检验也不存在二阶以上的自相关。
故原模型不存在自相关。
图6从以上结果可知，变量、方程在显著性水平0.01下均显著，故原模型存在异方差，异方差的形式为。
可采用同方差变换或加权最小二乘法进行修正。
利用判定系数法来检验解释变量之间的共线性，用I t对C t-1进行OLS回归，得到如下结果：可以看出变量显著性和方程的显著性极高，拟合优度也很好，说明变量之间存在共线性。
消除模型的共线性，将原模型变换为：△C t=α1△I t +α2△C t-1+△μt从以上估计结果可以看出，方程总体显著性很好，变量△I t 很显著，但变量△验此方程不存在自相关和异方差，去掉变量△C t-1，即在原理论模型中剔除变量I 为权数，采用加权最小二乘法消除异方差估计模型如下：由以上结果可知，变量、方程均高度显著，但方程存在序列自相关。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
标题：基于地区人民收入与犯罪率的实证分析
摘要：
本实验报告旨在使用计量经济学方法对地区的人民收入与犯罪率之间的关系进行实证分析。
通过收集该地区多年的相关数据，并建立合适的计量模型，我们得出了以下结论：在控制其他因素的情况下，人民收入对犯罪率具有显著的负向影响。
这一研究结果对相关当局在制定犯罪预防政策时具有重要的指导意义。
1.引言
犯罪问题一直是社会关注的焦点。
了解犯罪率的影响因素对改善社会治安具有重要的意义。
本实验以地区为例，通过实证分析人民收入对犯罪率的影响，希望为相关当局提供制定犯罪预防政策的参考。
《计量经济学》上机实验报告样板
《计量经济学》上机实验报告样板《计量经济学》上机实验报告样板实验名称：单变量线性回归模型实验时间：xxxx年xx月xx日实验目的：通过对单变量线性回归模型的实验学习，掌握计量经济学中的基本数据处理方法，理解回归模型的建立和应用。
实验内容：使用给定的数据集，运用最小二乘法估计单变量线性回归模型的参数，并进行模型评估、推断统计和预测。
具体步骤如下：1. 数据准备：导入实验所需数据集，并进行数据的初步查看和处理，包括缺失值处理、异常值检测等。
2. 模型建立：选择合适的变量，建立单变量线性回归模型，确定模型的形式。
3. 参数估计：使用最小二乘法估计模型的参数，计算斜率和截距，并进行显著性检验。
4. 模型评估：通过残差分析、拟合优度等指标，评估模型的拟合效果和可解释性。
5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，包括置信区间估计、假设检验等，判断回归系数是否显著。
6. 预测应用：应用模型进行预测，给出对新数据的预测结果，并分析预测的可信度。
实验结果及分析：1. 数据准备：对实验所用数据进行初步查看后发现，数据集中存在缺失值和异常值，需要进行处理。
经过处理后，得到完整的数据集。
2. 模型建立：根据实验要求，选择自变量X和因变量Y，建立线性回归模型。
假设模型为Y = β0 + β1X，其中Y为因变量，X为自变量。
3. 参数估计：使用最小二乘法对模型进行参数估计，计算出斜率β1和截距β0。
斜率β1表示X对Y的影响程度，截距β0表示当X为0时，Y的取值。
4. 模型评估：通过残差分析和拟合优度等指标，评估模型的拟合效果。
残差分析结果显示，残差的分布符合正态分布，拟合优度指标R^2较高，表明模型的拟合效果较好。
5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，计算出斜率和截距的置信区间估计，并进行假设检验。
结果显示，斜率和截距的置信区间不含0，说明回归系数是显著的。
6. 预测应用：应用建立好的模型对新的数据进行预测。
根据模型得到的预测结果，并分析了预测结果的可信度。
【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。
计量经济学实验报告 (2)
2 1978-2011年的数据搜集3 REVIEWS模型建立及检验3.1散点图变化分析3.1.1 GDPP （人均GDP ）和CSH （城市化）的关系3.1.2 GDPP （人均GDP）和JMKZPSR （城镇居民家庭人均可支配收入）的关系3.1.3 GDPP （人均GDP ）和ZFZC （政府支出）的关系3.1.4GDPP(人均GDP)和GMXFSP（城镇居民消费水平）3.2 Ganger检验3.2.1首先，我们研究GDPP和CSH的因果检验。
Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/03/12 Time: 10:42Sample: 1978 2009Lags: 1Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.CSH does not Granger Cause GDPPP 31 0.78247 0.3839GDPPP does not Granger Cause CSH 0.57193 0.4558由表可知，CSH影响GDPP的概率较大，故可以将CSH作为自变量，GDPP为因变量。
3.2.2其次，我们研究GDPP和JMKZPSR的因果检验。
Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/03/12 Time: 10:44Sample: 1978 2009Lags: 1Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.JMKZPSR does not Granger Cause GDPP 31 0.24821 0.6222GDPP does not Granger Cause JMKZPSR 0.19484 0.6623由表可知， JMKZPSR影响GDPP的概率高，故可以将JMKZPSR作为自变量，GDPP 作为因变量。
3.2.3紧接着，我们研究GDPP和ZFZC之间的因果关系。
计量经济学实验报告(范例)
3、估计参数
方法一：在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”，出现“Equation specification”对话框，选OLS估计，即选击“Least Squares”，键入“Y C X”，点“ok”或按回车，即出现如表2那样的回归结果。
表表12002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入地区城市居民家庭平均每人每年消费支出元y城市居民人均年可支配收入元x北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南102846071919650692847109648598853426449738844620810464006042608713084736526631684549325596324504685608925574728988485413445459646360245413084598285827921246392933756667968523435605106652452626016610056132498081776411715606032409189366334647614366245406788526958561113720731532682272723804661080594408724056西藏陕西甘肃青海宁夏新疆695244527804506424504252610492563640807912633084615144617052606744689964作城市居民家庭平均每人每年消费支出y和城市居民人均年可支配收入x的散点图如图1
计量经济学实验报告范例
计量经济学期末实验报告实验名称：中国交通邮政运输仓储业发展对工业影响的研究姓名：学号：班级：指导教师：时间：二○一一年六月中国交通邮政运输仓储业发展对工业影响的研究一、经济理论背景交通邮政运输仓储业作为第三产业中的领头行业，是国民经济的重点战略产业，是整个联系整个国民经济的纽带，他的发展对于国民经济的运行起着至关重要的作用。
而工业作为整个国民经济的命脉，他的发展对于一个国家经济实力的壮大有着极其重要的作用。
那么如此重要的两个产业之间究竟存在着何种关系？本文试图从实证角度，利用计量经济法，根据年度资料建立我国交通邮政运输业与工业关系模型，来阐述二者究竟存在着何种关系。
二、指标选取和数据搜集（一）中国交通邮政运输仓储业发展对工业的影响的选择和指标的选取中国交通邮政运输仓储业。
交通邮政运输仓储业在现代社会的地位日益重要，他成为了贯通整个国民经济发展的纽带，是这一行业将整个工业体系的各个部门相互联系起来，将其构建成一个整体，推动着整个国家的工业向前发展。
本文考虑了两个影响因素，共有二个时序变量：即中国交通邮政运输仓储业、工业产值。
本文采用线性回归的方法，建立直线模型，对中国交通邮政运输仓储业与工业之间关系进行线性回归分析，通过对整个模型的分析，来判断中国交通邮政运输仓储业对工业影响程度的大小，最后得出结论，提出政策意见。
（二）数据资料表1：中国交通邮政运输业及其影响因素数据表单位（亿元）注：数据来源：《国家统计年鉴》（三）建立模型Y=b0+b1X+U三、实验过程（一）回归模型参数估计表2：中国交通邮政运输仓储业对工业影响的回归分析估计结果为i Yˆ=563.3847+7.307256Xi(0.966237)(59.03784)R2=0.992878 F=3485.466该模型可决系数为R2=0.992878，R2=0.992594可决系数很高，数据的拟合优度很好。
F检验值3485.466，明显显著。
（二）处理异方差根据怀特检验，white统计量为11.41366，p值为0.003323＜0.05，模型存在异方差，如上图所示。
计量经济学实训报告模板
一、封面标题：计量经济学实训报告姓名：________________学号：________________班级：________________指导教师：________________提交日期：________________二、摘要（此处简要概述实训的目的、方法、结果和结论。
）三、实训背景与目的1. 实训背景随着我国经济的快速发展，对经济数据的分析和预测需求日益增长。
计量经济学作为一门应用数学分支，广泛应用于经济学、金融学、管理学等领域。
本实训旨在通过实际操作，让学生掌握计量经济学的基本理论、方法和应用，提高学生的实证分析能力。
2. 实训目的（1）使学生了解计量经济学的基本理论和方法；（2）使学生掌握计量经济学软件（如EViews、Stata等）的操作技能；（3）使学生能够运用计量经济学方法分析实际问题，提高实证分析能力；（4）培养学生的团队合作精神和沟通能力。
四、实训内容1. 计量经济学基本理论（1）线性回归模型；（2）时间序列分析；（3）多元回归分析；（4）计量经济学模型诊断。
2. 计量经济学软件操作（1）EViews软件操作；（2）Stata软件操作。
3. 实证分析（1）选取一个实际问题进行实证分析；（2）运用计量经济学方法进行模型构建、参数估计和模型检验；（3）撰写实证分析报告。
五、实训过程1. 实训准备（1）了解实训要求，明确实训目标；（2）查阅相关资料，掌握计量经济学基本理论和方法；（3）熟悉计量经济学软件操作。
2. 实训实施（1）分组讨论，确定研究课题；（2）运用计量经济学方法进行模型构建、参数估计和模型检验；（3）撰写实证分析报告。
3. 实训总结（1）总结实训过程中遇到的问题及解决方法；（2）分享实训心得，提高实训效果。
六、实训结果1. 理论知识掌握情况通过本次实训，学生对计量经济学的基本理论和方法有了更深入的了解，提高了理论水平。
2. 软件操作技能学生熟练掌握了EViews、Stata等计量经济学软件的操作，为今后的学习和研究打下了基础。
计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告1
实验名称：消费者行为实验
实验目的：通过本次实验，我们想了解消费者在不同价格下的
购买行为及其对市场供求关系的影响。
实验步骤：
1. 确定实验条件：我们在同一时间段内，在同一地点内展开实验，实验环境保持不变，商品名称为饮料。
2. 设定实验价位：我们将饮料的售价设定为10元、8元、6元、4元及2元五个价位。
3. 开始实验：我们分别让100人在不同价格下购买饮料，记录
下每个价位下的销售量。
4. 数据归集：我们将每个价位下的销售量进行汇总，得到销售
量数据表。
5. 制作图表：根据销售量数据表，我们制作了销量-价格的散点图，并根据数据拟合出销量的价格函数。
6. 结果分析：通过销量数据表和散点图以及销量的价格函数，
我们可以看出在价格上涨的情况下，销售量会随之下降，反之亦然。
实验结论：消费者对物品的需求在很大程度上受到价格的影响，价格上涨会导致销量下降，价格下跌则会导致销量上升。
这一规
律符合市场供求关系的基本原理，即需求量与价格成反比例关系。
实验展望：在今后的实验中，我们将继续探究不同品类、品牌
的商品对消费者行为的影响，并根据实验结果为经济决策提供有
用的数据依据。
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_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(西安交通大学)
计量经济学实验报告姓名：何璐（交换生）班级：经济91学号：09182250实验报告1.第二章十二题1.1实验目的建立一元计量经济学模型并对方程进行检验和预测1.2实验内容1）做出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程。
并解释斜率的经济意义。
2）对所建立的回归方程进行检验3）若2008某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收的预测值及区间。
下表是中国2007年内地各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料1.3实验过程与结论(1)做Y关于GDP 的散点图,按照如下步骤：在Eviews软件中，选择Quick/Graph（图1-1），出现Serise List（图1-2）对话框图1-1图1-2在Graph窗口的Graph Type栏中选择Scatter Diagram，点击OK按钮，即出现如图1-3所示的散点图。
图1-3在Eviews软件下,为了得到税收Y随GDP变化的一元线形回归方程，选择Quick/Estimate Equation（图1-4），得到如下结果：图1-4由此可知，Y随GDP变化的一元线形方程:Ý=-10.63+0.071GDP(-0.12) (9.59)R2=0.7603斜率的经济意义是:2007年,中国内地各省区GDP每增加1亿元时,税收平均增加0.071亿元。
(2)在α=5%的显著水平下，自由度为31-2=29的t分布的临界值位2.045,可由此判断,斜率项显著不为零,截距项显著为零.R2=0.7603,表明税收的76%的变化可以GDP的变化来解释,拟合度较好(3)通过Eviews操作得出Y在GDP=8500下的预测值（图1-5）为593.2667图1-52、第三章十一题2.1实验目的学习对二元回归方程进行估计，并进行F检验和t检验2.2实验内容1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差，计算可决系数和调整的可决系数。
2）对方程进行F检验，对参数进行t检验，并构造参数95%的置信区间。
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。
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《计量经济学》实验报告
实验项目名称：进出口关税实证分析
指导教师：
姓名：
学号：
年级专业：
【实验目的】
1.熟悉了解计量经济学建模理论与方法，掌握计量经济分析的步骤；
2.熟悉Eviews8的操作过程，掌握Eviews8操作方法，学会分析数据；
3.在实验中培养认识问题、分析问题和解决问题的能力。
通过计量经济学的方
法定量的研究经济问题，加深对经济理论和计量建模思想的认识；
【实验要求】
1．要求我们了解和熟悉计量经济学的基本知识，为具体操作做好知识准备。
2．要求我们熟悉什么是计量经济，如何利用计量分析，他们各自的分类又有什么，为具体操作做好知识准备。
3．要求我们利用计量经济学软件，按实际操作规范和流程进行操作处理，培养自己的动手操作能力，培养自己Eviews8熟悉程度。
4．要求我们正确运用软件，明白软件中给出的数据所代表的意义。
能够了解理论、数据与实际之间的相关性。
【实验原理】
1．Eviews8软件使用方法；
2．单位根检验、约翰森检验、VECM模型、格兰杰因果关系分析、脉冲反应和方差分解理论。
【实验内容】
1．创建工作文件，输入数据；
2．利用Eviews检验时间序列数据的平稳性（样本相关图和ADF检验）；
3．协整检验（约翰森检验）；
4．构建VECM模型；
5．进行格兰杰因果关系分析；
6．进行脉冲反应和方差分解。
【实验步骤】
一、实验数据：
表1 进出口额—关税数据表
年份进出口
X (亿美
元) 关税Y
（亿元）
年份进出口
X (亿美
元)
关税Y
（亿
元）
年份进出口
X (亿美
元)
关税Y
（亿
元）
1950 1970 7 1990 159 **** **** 5 1991 1357
1952 1972 63 5 1992
1953 1973 9 1993 1957
1954 1974 14 1994
1955 1975 15 1995
1956 1976 15 1996
1957 31 1977 148 1997
1958 1978 1998 313 1959 7 1979 26 1999
1960 6 1980 2000
1961 1981 54 2001
1962 1982 2002
1963 1983 2003
1964 1984 2004
1965 1985 696 2005 14219
1966 1986 2006 17604
1967 1987 2007
1968 1988 155 **** **** 1969 1989
二、实验步骤：
1. 数据的平稳性检验（样本相关图和ADF方法）
点选X与Y二序列，按鼠标右键Open / as Group，在弹出的对话框中，选择View/Correlogram,即可得出样本相关图。
然后选择Quick/Series statistics/Unit Root tes,输入序列名称，然后于Test type 选择Augmented Dickey-Fuller，Test for unit root in 选择Level，Include in test equation 选择Intercept,即可得出ADF检验结果。
对于序列X检验结果如下图所示：
左图显示样本自相关函数缓慢下降且呈正弦波形，由Q统计量的伴随概率知，在每一期滞后都是拒绝平稳性假设的。
因此，海关货物进出口序列是非平稳的。
从右图亦可得出相同的结论。
对于Y的检验结果如下图所示：
左图显示样本自相关函数缓慢下降且呈正弦波形，由Q统计量的伴随概率知，在每一期滞后都是拒绝平稳性假设的。
因此，海关货物进出口序列是非平稳的。
从右图亦可得出相同的结论。
为了让序列平稳，对原始数据取对数后再进行差分，在Eviews命令框输入：genr xt=log(x)和genr yt=log(y)分别得到序列XT和YT，检验结果如下图：
从上图中可以看出，对于处理后的数据是平稳的，即lnXt 和lnYt都是一阶单整序列。
2. 协整检验（约翰森检验方法）
在出现的group之窗口点选View / Graph…会出现Graph Options对话框，在Graph type之General选Basic graph，在Specific选Line & Symbol / Single graph按确定
从上图可以看出，lnXt 和lnYt具有共同的变化趋势。
下面进行约翰森检验：（1）在group之窗口点选View / Cointegration Test …，会出现Cointegration Test Specification对话框，在Deterministic trend assumption of test选择Summarize all 5 sets
of assumptions，按确定后会出现Johansen Cointegration Test Summary，可依此结果选择的设定。
因此，可以选择有截距没有趋势，滞后期为1的设定，继续进行检验。
（2）再按一次View / Cointegration Test，并依前一步骤选择协整检定的设定
由Johansen协整检定，不论在Trace test与Max-eigenvalue test其p-value值均远小于的临界值，因此lnXt 和lnYt之间存在协整关系。
3.估计V AR模型
从上表可知，我们估计的V AR模型是：
lnY t = lnY t-1+ lnY t-2+
lnX t = lnY t-1+ lnX t-1+ 该模型的稳定性检验如下：
通过上图可知，我们所建立的V AR模型是稳定地。
4. 格兰杰因果关系检验
对lnY t和lnX t一阶差分序列进行格兰杰检验，判断变量变化的先后时序，结果如下：
通过上图可以看出，在2阶滞后的情况下，lnX t是lnY t的格兰杰原因，但是lnY t 不是lnX t的格兰杰原因。
即是说，进出口的多少能够解释关税的多少。
5.估计VECM
因为lnY t和lnX t序列之间存在协整关系，为进一步研究它们之间的短期关系，建立误差修正模型。
（1）确定滞后期。
先执行一次Quick / Estimate V AR，然后在模型估计窗口点选View / Lag Structure / Lag Length Criteria。
从图中可以看出，滞后期取3比较合意。
（2）重新执行Proc / Make Vector Autoregression，在Basics下选择Vector Error Correction，在Lag Intervals for D(Endogenous) 选3。
由上图我们可以看出，回归方程为：
D(lnY t) = - *( lnY t-1- *lnX t-1 + ) + *D(lnY t-1) - *D(lnY t-2) - *D(lnY t-3) - *D(lnX t-1) - *D(lnX t-2) - *D(lnX t-3) +
D(lnX t) = - *( lnY t-1 - * lnX t-1 + ) - *D(lnY t-1) + *D(lnY t-2) + *D(lnY t-3) + *D(lnX t-1) - *D(lnX t-2) - *D(lnX t-3) +
VECM模型的拟合度较低，因此模型并不精确，可能是由于短期影响因素众多，而此模型只考虑了lnY t和lnX t之间的关系。
6.脉冲反应和方差分解
【实验总结】
1. 熟悉了软件的运行环境；
2. 利用所给的数据建立所需的文件、参数等；
3. 运用数据进行经济意义分析，了解计量实验在现实中的运用；
4. 学会了如何建立文件、如何使用软件，如何进行建模分析；
5. 分析得出，在长期，进出口额和关税之间存在稳定的均衡关系，由于误差修正模型拟合度较低，说明它们在短期关系并不稳定。
最后，从计量经济学的实验中，我学会了如何将课本中的公式运用在软件中，知道了软件中每一部分数据所代表的意义，总之就是从认识到实践，再从实践到认识，深刻了书中要点，学习收获颇多。