计量经济学研究案例1
计量经济学计量经济学教学案例
计量经济学教学案例案例一 简单线性回归模型一、主题与背景用真实数据进行简单线性回归分析，应用Eviews6.0分析软件进行操作，与课本内容相对应，分析模型的截距、斜率以及可决系数，引导学生熟悉Eviews6.0的基本操作，能够解读分析报告，并尝试进行被解释变量的预测，体会变量测度单位的改变和函数形式变化给OLS 估计结果和统计特征的影响。
二、情景描述对于由CEO 构成的总体，令y 代表年薪(salary)，单位为千美元。
令x 表示某个CEO 所在公司在过去三年的平均股本回报率(roe ，股本回报率定义为净收入占普通股价的百分比)。
为研究该公司业绩指标和CEO 薪水之间的关系，可以定义以下模型：Salary=0β+1βroe + u . 斜率参数1β衡量当股本回报率增长一个单位（一个百分点）时CEO 年薪的变化量，由于更高的股本回报率预示更高的CEO 年薪，所以，1β＞0。
三、教学过程设计（一）数据说明数据集CEOSAL1.RAW 包含1990年209位CEO 的相关信息，该数据来自《商业周刊》(5/6/91)，该样本中CEO 年薪的平均值为$1,281,120，最低值和最高值分别为$223,000和$14,822,000，1988、1989和1990年的平均股本回报率是17.18%。
（二）操作建议1：在 eviews6.0命令输入窗口定义变量：data salary roe2、用 edit+/- 编辑数据3、描述统计分析过程：view---descriptive stats---common sample4、画散点图:Scat roe salary5、在eviews6.0命令输入窗口运行简单线性回归 Ls salary c roe6、用resids 观测残差7、产生新序列:S eries lsalary =log(salary)8、改变函数形式：Ls lsalary c lsales9、改变变量测度单位：Ls salary*1000 c roe四、教学研究（一）案例结论1、回归结果估计出的回归线为：salˆary = 963.191 + 18.501 roe(1)截距和斜率保留了3位小数，回归结果显示，如果股本回报率为0，年薪的预测值为截距963.191千美元,可以把年薪的预测变化看做股本回报率变化的函数：∆salˆary = 18.501 (∆roe)，这意味着当股本回报率增加1个百分点，即∆roe =1,则年薪的预测变化就是18.5千美元,在线性方程中，估计的变化与初始年薪无关。
计量经济学EVIEWS模型案例
数据收集
数据来源： 《中国统计年鉴》 其中:
Y ——各项税收收入（亿元）
X2——国内生产总值（亿元） X3——财政支出（亿元） X4——商品零售价格指数（%）
参数估计
假定模型中随机项满足基本假定，可用 假定模型中随机项满足基本假定，可用OLS法估计 法估计 其参数。具体操作： 软件， 其参数。具体操作：用EViews软件，估计结果为： 软件 估 X2t + β2 X3t + β3 X4t + ut
其中： 其中： 各项税收收入（亿元） Y — 各项税收收入（亿元） X2 — 国内生产总值（亿元） 国内生产总值（亿元） X3 — 财政支出（亿元） 财政支出（亿元） 商品零售价格指数（ ） X4 — 商品零售价格指数（%）
上机要求： 上机要求：
1、更新数据至2009年，并对模型进行估 计和检验； 2、上网查2010年各解释变量的数据，求 出2010年税收收入的点预测和区间预测， 并与实际值进行比较分析； 3、形成报告于下次上机课上交打印稿。
R 2 = 0.9971
F = 2717.238
df = 21
模型检验： 模型检验： 拟合优度： 较高， 拟合优度：可决系数 R 2 = 0.9974 较高， R 2 = 0.9971 也较高， 修正的可决系数 也较高， 表明模型拟合较好。 表明模型拟合较好。
显著性检验
F检验： 针对 H0 : β2 =，取β4 = 0 检验： 检验 β3 = 查自由度为 k -1=3 和 的临界值 n - k =21
理论分析 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： （1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的 ）从宏观经济看， 基本源泉。 基本源泉。 2） （2）社会经济的发展和社会保障等都对公共财政 提出要求， 提出要求，公共财政的需求对当年的税收收入可 能会有一定的影响。 能会有一定的影响。 （3）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， ）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， 以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与 以现行价格计算的 和经营者的收入水平都与 物价水平有关。 物价水平有关。 （4）税收政策因素。 ）税收政策因素。
计量经济学建模案例
计量经济学建模案例在计量经济学中，建模是一项非常重要的工作。
通过建立合适的模型，我们可以对经济现象进行定量分析，揭示经济规律，为政策制定和预测提供有力的支持。
下面，我们将通过一个实际的案例来介绍计量经济学建模的过程。
首先，我们需要确定研究的问题。
在这个案例中，我们关注的是劳动力市场对经济增长的影响。
我们希望通过建立一个模型，来分析劳动力市场的变化对经济增长的影响程度。
接下来，我们需要收集相关数据。
在这个案例中，我们需要收集劳动力市场的就业率、失业率、劳动生产率等数据，以及经济增长率、投资率、消费率等数据。
这些数据可以通过国家统计局、国际组织的数据库等渠道获取。
然后，我们需要选择合适的模型。
在这个案例中，我们可以选择使用计量经济学中的时间序列模型，如VAR模型、ARIMA模型等，来分析劳动力市场和经济增长之间的关系。
我们还可以考虑使用面板数据模型，来控制个体和时间的固定效应。
接着，我们需要进行模型估计和检验。
在这个案例中，我们可以利用计量经济学中的OLS回归、固定效应模型、随机效应模型等方法，对模型进行估计，并进行参数显著性检验、模型拟合优度检验等。
最后，我们需要进行模型的解释和政策建议。
通过对模型的估计结果进行分析，我们可以得出劳动力市场对经济增长的影响程度，进而提出相应的政策建议，如促进就业、提高劳动生产率等。
通过以上案例，我们可以看到计量经济学建模的基本流程，确定研究问题、收集数据、选择模型、估计检验、解释政策建议。
在实际应用中，我们还需要根据具体问题灵活运用各种模型和方法，以期得出准确可靠的分析结论。
总之，计量经济学建模是一项复杂而又重要的工作。
通过建立合适的模型，我们可以更好地理解经济现象，为政策制定和预测提供有力的支持。
希望本文的案例分析能够对读者有所启发，进一步深入学习和应用计量经济学建模方法。
金融计量分析（完整版）
⾦融计量分析（完整版）案例⼀：中国居民总量消费函数（序列相关性）⼀、研究⽬地居民消费在社会经济地持续发展中有着重要地作⽤.居民合理地消费模式和居民适度地消费规模有利于经济持续健康地增长.建⽴总量消费函数是进⾏宏观经济管理地重要⼿段.为了研究全国居民总量消费⽔平及其变动地原因，从总量上考察居民总消费与居民收⼊间地关系，需要作具体地分析.为此，可以建⽴相应地计量经济模型去研究.⼆、模型设定研究对象：中国居民实际消费总⽀出与居民实际可⽀配收⼊之间地关系.模型变量：影响中国居民消费总⽀出有多种不同地因素，但从理论和经验分析，最主要地影响因素应是居民实际可⽀配收⼊，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有地不易取得数据；有地与居民收⼊可能⾼度相关.因此这些其他因素可以不列⼊模型，可归⼊随即扰动项中.考虑到数据地可得性，我们将“实际可⽀配收⼊”作为解释变量X，“居民实际消费总⽀出”作为被解释变量.关于变量地符号与涵义如表1所⽰.表1 变量定义内⽣产总值GDP、名义居民总消费CONS以及表⽰宏观税收税收总额TAX、表⽰价格变化地居民消费价格指数CPI（1990＝100），并由这些数据整理出实际⽀出法国内⽣产总值GDPC ＝GDP/CPI、居民实际消费总⽀出Y＝CONS/CPI,以及实际可⽀配收⼊X=(GDP-TAX)/CPI.这些数据观测值是连续不同中地数据.表2 中国居民总量消费⽀出与收⼊数据资料中国居民总量消费⽀出与收⼊资料单位：亿元图２：Ｘ与Ｙ地散点图从散点图可以看出居民实际消费总⽀出(Y)和实际可⽀配收⼊(X)⼤体呈现为线性关系，所以建⽴地计量经济模型为如下线性模型：三、估计参数假定所建模型及随机扰动项满⾜古典假定，可以⽤OLS法估计其参数.回归结果下：表3得: Y=2091.295+0.437527X剩余项（Residual）、实际值（Actual）、拟合值（Fitted）地图形，如图2所⽰.图2四、模型检验（⼀）经济意义检验所估计地参数（斜率项）为0.438，符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间地假说，经济意义为在1978－2006年间，以1990年价计地中国居民可⽀配收⼊每增加1亿元，居民总量消费⽀出⽔平平均增加0.438亿元.（⼆）拟合优度和统计检验拟合优度检验：可决系数为0.987955，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“居民实际可⽀配收⼊”对被解释变量“居民实际消费总⽀出”地绝⼤部分差异作出了解释.对回归系数地t检验：截距项与斜率项t值都通过变量地显著性检验，这表明，居民实际可⽀配收⼊对居民实际消费总⽀出有显著影响.F统计量检验：F值较⼤，附带地概率也通过了检验，说明模型总体线性较显著.（三）计量经济学检验1、模型设定偏误检验：RESET检验表4在5%地显著性⽔平下，从F统计值地伴随概率看，拒绝原模型没有设定偏误地假设，表明原模型存在设定偏误.因为Y与X都是时间序列，⽽且它们表现出共同地变动趋势，因此怀疑较⾼地R2部分地由于这⼀共同变动趋势带来地.为排除时间趋势项地影响，在模型中引⼊时间趋势项，将这种影响分离出来.从趋势图看，X与Y呈现⾮线性变化趋势，故引⼊T地平⽅地形式，结果为：表5再次进⾏RESET检验：表6可以看出，引⼊时间趋势项地模型已经不存在设定偏误问题.2、异⽅差检验（对引⼊时间趋势项地模型进⾏White检验）从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在5%在显著性⽔平下，因此拒绝原模型同⽅差地假设，即含有时间趋势项地模型存在异⽅差性.3.异⽅差地修正(WLS估计法)以resid^2为权数进⾏来进⾏加权最⼩⼆乘法如下修正后地回归⽅程为：Y = 6229.342 + 0.362278*X4、序列相关性检验（对引⼊时间趋势项地模型进⾏LM检验）表8从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在5%在显著性⽔平下，拒绝原模型不存在序列相关性地假设，即含有时间趋势项地模型存在⼀阶序列相关性.从下部分Test Equation 中可以看出，RESID（－1）显著不为0，这进⼀步说明原模型存在⼀阶序列相关性.进⼀步检验滞后2阶情况，结果如下：表9可以看出，RESID(-2)地系数没有通过t显著性检验，即不存在2阶序列相关性.5、⼀阶序列相关性地修正（⼴义差分法）表10估计结果为：= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T^2 +0.748AR(1)对上式进⾏LM检验：表11从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在1%在显著性⽔平下，不拒绝原模型不存在序列相关性地假设，即模型已经不存在⼀阶序列相关性.从下部分Test Equation中可以看出，RESID（－1）前系数显著地为0，这进⼀步说明模型已经不存在⼀阶序列相关性.故现在地模型变为：= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T+0.748AR(1) (1) 6、⼀阶序列相关性地修正（序列相关稳健估计法）序列相关稳健估计法估计结果为：= 3328.2 + 0.1762X + 21.66 T (2)（14.62）（7.53）（9.79）R＝0.9976 F＝5380.8 D.W.=0.442表126、序列相关性检验由于模型地R2与F值都较⼤，⽽且各参数估计值地t检验值都显著地不为零，说明各解释变量对Y地联合线性作⽤显著，⽽且各解释变量独⾃对Y地独⽴作⽤也⽐较显著，故各解释变量间不存在序列相关性五、回归预测2007年，以当年价计地中国GDP为263242. 5亿元，税收总额45621.9亿元，居民消费价格指数为409.1，由此可得出以1990年价计地可⽀配总收⼊X约为95407.4亿元，由上述回归⽅程可得2007年居民总量消费预测地点估计值：⽤式(1)进⾏估计：Y= 3505.7 + 0.1996*95407.4 + 19.24*30+0.748*0.7479=39860.5⽤式(2)进⾏估计：Y= =3328.2 + 0.1762*95407.4 + 21.66 *30=39624.62007年，中国名义居民消费总量为93317.2亿元，以1990年为基准地居民消费价格指数为228.1，由此可推出当年中国实际居民消费总量为40910.7亿元，可见相对误差为2.57%（⽤式(1)结果进⾏计算），可以说还是相对⽐较准确地结果.案例⼆；农作物产值模型（异⽅差地检验和修正）⼀、模型设定⼀取1986年中国29个省市⾃治区农作物种植业产值y t（亿元）和农作物播种⾯积x t （万亩）数据（见表1）研究⼆者之间地关系.建⽴如下模型：⼆、数据搜集根据表中数据进⾏OLS回归，得估计地线性模型如下，yt = -5.6610 + 0.0123 xt （-0.95） (12.4)R2=0.85 =0.846 F =155.0四、异⽅差检验图2 残差图从模型地残差图（见图2）可以发现数据中存在异⽅差.（1）⽤White⽅法检验是否存在异⽅差.在上式回归地基础上，做White检验得：图3输出结果中地概率是指χ2 (2)统计量取值⼤于8.02地概率为0.018. 因为TR2 = 8.02 > χ2α (2) = 6，所以存在异⽅差.五、异⽅差地修正下⾯使⽤三种⽅法来修正异⽅差.(1)改变模型设定形式法.对yt和xt同取对数，得两个新变量Lnyt 和Lnxt（见图3）.⽤Lnyt 对Lnxt 回归，得：Lnyt = - 4.1801 + 0.9625 Lnxt .（-8.54） (16.9)R2 = 0.91, F = 285.6,因为TR2 = 2.58 < 20.05 (2) = 6.0，所以经White检验不存在异⽅差.图4(2)WLS估计法为了找到适当地权w，作ln(e^2)关于x地回归结果如下：图5结果显⽰，前参数地5%显著性⽔平下不为零，同时F检验也表明⽅程地线性关系在5%地显著性⽔平下成⽴，于是，可⽣成权序列W命令为Genr w=1/@sqrt(exp(3.56405028673 + 0.000209806008672*X))进⾏加权修正后地回归结果如下：图6我们可以再次对经过加权处理地模型进⾏异⽅差检验，如图：图7显然，nR^2值所附带地概率表明，不拒绝同⽅差地原假设，也就是模型已经不存在异⽅差了.修正后地回归结果为：Y=0.256182+0.01115*X(4.545095) (0.000917)R2=0.845671 =0.839956 F =147.9514(3)异⽅差地稳健标准误法修正原模型中地OLS标准差.图8可见系数了原模型基本⼀致，但X对应系数地标准差⽐OLS估计地有所增⼤，这表明原模型OLS估计结果低估了X地标准差.案例三：（多重共线性）⼀、研究⽬地与背景经济理论指出，居民消费⽀出（Y）不仅取决于可⽀配收⼊（X1）和利率（X2）还取决于个⼈财富（X3）地影响.可⽀配收⼊和个⼈财富对于居民消费⽀出地作⽤是正⽅向地；按照古典经济学地观点,利率对于储蓄地作⽤是也是正⽅向地,即利率地提⾼可以刺激储蓄、抑制消费；利率地降低则抑制储蓄,刺激消费.所以综上所述设定如下形式地计量经济模型：Yt = C + β1X1t - β1X2t + β2X3t + µt其中Y=家庭消费⽀出，X1=可⽀配收⼊，X2=利率，X3=个⼈财富⼆、模型估计与检验为估计模型参数，收集旅游事业发展最快地2001－2010年地统计数据，如表1所⽰：表1果如图1：输⼊统计资料： DATA Y X1 X2 X3建⽴回归模型： LS Y C X1 X2 X3因此，X1、X2、X3对居民地消费⽀出函数为：＝ (2.427712) (0.874457) (-0.503673) (-0.222169)R^2= 0.963636 ^2= 0.945455由此可见，该模型可决系数很⾼，F检验值52.99996, 给定α=5%,查表得临界值(3，6)=4.76 判断：F值>临界值，拒绝参数整体不显著地原假设，模型整体线性显著.给定显著性⽔平α=0.05，可得到临界值tα/2(n-k-1)=2.447，由样本求出统计量|t|=0.874457 |t|= 0.503673 |t|=0.222169，计算得所有变量地t值都⼩于该临界值，所以接受原假设H0，即是说包括常数项地3个解释变量都在95%地置信⽔平下不显著.⽽且X3系数地符号与预期地相反，这表明很可能存在严重地多重共线性.计算各解释变量地相关系数，选择X1、X2、X3数据，点“view/correlations”得相关系数矩阵，或在命令窗⼝中键⼊：cor X1、X2 x3.如表2所⽰：表2由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间地相关系数较⾼，证实确实存在严重多重共线性.三、模型地修正采⽤逐步回归地办法，去检验和解决多重共线性问题.分别作Y 对X1、X2、X3地⼀元回归，结果如图2、3、4所⽰：图2图3图4表3以X1为基础，加⼊X2变量回归，回归结果为：图5Y=285.0087 + 0.523886X1 – 25.56223X2 t=（2.682801） (10.90078) (-0.493513)第⼀步，在初始模型中引⼊X2，模型拟合优度提⾼，参数符号合理，当取时，，但X2参数地t 检验不显著.第⼆步，去掉X2，引⼊X3，如图6：图6Y = 245.52 + 0.568*X1 - 0.0058*X3306. 2 ) 2 10 ( ) ( 025 . 0 2 = - = - t k n t αt=（3.53） (0.793781) (-0.082975)拟合优度略有下降，但是X3符号不合理，且未通过t检验.所以X2、X3都应该剔除.综上所述，最终地居民消费函数应该以Y=f(X1)为最优，拟合结果如下：= 244.5455 + 0.509091X1结论本次作业考虑到每组数据同时出现三种问题地可能性不⼤，故由每⼈负责⼀种情况地检验与修正.鉴于数据地可得性，对于有些样本数据空间地数量还远远达不到模型本⾝所要求地数量，这样去估计模型是没有实际预测意义地.同样，囿于所学⽔平有限，变量地选取还是按照书上地例⼦来选取，这种模型本⾝设定形式是否正确，还有待进⼀步验证.我们相信，随着所学知识地进⼀步深⼊，对于实证分析地⼀般过程和具体⽅法都会逐步完善.参考⽂献：［1］李⼦奈,陈绍业.计量经济学(第三版)［M］.⾼等教育出版社,2010.［2］张晓峒.EViews使⽤指南与案例［M］.机械⼯业出版社，2007.［3］程振源.计量经济学:理论与实验［M］.上海财经⼤学出版社，2009.［4］于俊年.计量经济学软件-EViews地使⽤［M］.对外经济贸易⼤学出版社，2006.版权申明本⽂部分内容，包括⽂字、图⽚、以及设计等在⽹上搜集整理。
计量经济学方法在财政管理中的应用研究
计量经济学方法在财政管理中的应用研究计量经济学是一个利用统计数据和数学方法研究经济现象的学科，已经成为分析和预测经济问题的主要工具之一。
财政管理作为政府的核心职能之一，面对着各种复杂的经济问题，利用计量经济学方法进行分析和预测对于提高决策水平具有重要意义。
本文将围绕计量经济学方法在财政管理中的应用展开阐述。
一、计量经济学方法在财政管理中的应用计量经济学方法的应用范围非常广泛，可以涵盖生产、消费、投资等各个方面，其中财政管理是经济学的一个重要应用领域。
具体而言，计量经济学在财政管理中的应用主要表现为以下几个方面：1、税收政策分析税收政策是财政管理的核心内容之一，利用计量经济学方法来分析税收政策的效果是十分必要的。
例如，我们可以通过对过去税收政策的变化进行回归分析，来探究税收政策对经济增长、就业水平等指标的影响。
此外，也可以利用计量经济学方法来研究税收优惠政策的激励作用，以及不同税收制度的比较。
2、政府支出分析政府支出是财政管理中的重要内容，政府支出的大小和结构对经济的发展和稳定起着重要的影响。
利用计量经济学方法来测算政府支出对经济增长的贡献以及不同领域的政府支出对经济的影响，有助于优化政府支出结构和调整政府支出规模。
3、债务管理债务管理是财政管理中的另一个重要内容，利用计量经济学方法来分析债务对经济的影响和债务水平的可持续性，对于科学地制定债务策略和实现可持续债务很有帮助。
例如，可以通过计量回归来探究债务和经济增长之间的关系，从而评估债务对经济的影响程度。
二、计量经济学方法在财政管理中的实际应用案例1、税收政策分析案例：美国减税政策的效果2001年和2003年，美国政府分别推出了两轮减税政策。
为了评估这两轮减税政策的效果，利用差分回归的方法，研究者采用个人收入、就业和经济增长等因素构造衡量税收减免程度的指标，然后对指标的变化和经济指标进行回归分析。
研究结果表明，这两轮减税政策对于经济增长的效果很小，但对就业和个人收入有正向的影响，证明了减税政策可以促进消费和刺激经济。
计量经济学案例分析(Eviews操作)
美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。
并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。
然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。
最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。
关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。
一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。
全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。
但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。
2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。
外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。
所以研究两个指数的变动是很有意义的。
二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。
标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。
与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。
计量经济学研究案例参考
模型选择
采用Logit模型进行回归分析，探究消费者购买行为的影响 因素
变量选择
选择消费者的年龄、性别、收入、教育程度等个人信息，以及商品价格、销量 、评价等商品信息作为解释变量，以消费者是否购买该商品作为被解释变量
模型估计
使用最大似然估计法对模型参数进行估计，得到各解释变 量的回归系数和显著性水平
结果分析与解释
研究目的
探究不同国家经济增长的影响因素及 其动态变化
数据来源与预处理
数据来源
国际经济组织发布的公开数据库，如世界银 行、国际货币基金组织等
数据转换
将非数值型数据转换为数值型数据，如将分 类变量转换为虚拟变量
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值
数据标准化
消除量纲影响，使不同指标具有可比性
模型构建与估计
R语言应用案例
数据处理与清洗
运用R语言中的dplyr、tidyverse等包进行数据清洗、筛选和变换等操作。
高级统计分析
利用R语言进行复杂的统计分析，如多元线性回归、广义线性模型、生存分析等。
数据可视化
通过R语言的ggplot2、plotly等包实现数据可视化，创建高质量的图表和交互式图形。
Python语言应用案例
数据来源与预处理
数据来源
01
公开数据集或房地产公司提供的数据
数据预处理
02
清洗数据、处理缺失值和异常值、数据转换等
变量选择
03
选择与房价相关的自变量，如房屋面积、地理位置、建造年份
等
模型构建与估计
模型选择
线性回归模型
估计方法
最小二乘法
模型检验
检验模型的拟合优度、显著性等
结果分析与解释
计量经济学---EViews的基本操作案例
说明总离差平方和的99.88%被样本回归直线解释，仅有0.12%未被解释,因此,样
本回归直线对样本点的拟合优度很高。也即用人均年收入解释消费性支出变化效 果很好。
回归系数显著性检验（t检验）
提出原假设H0:β 1=0 备择假设H1:β 1≠0
取显著性水平α =0.05,在自由度为v=17-2=15下，查t分布表，得:t
R² =0.998726
F=12952.03 n=17 DW=1.025082
（7）回归预测
点估计。假定预测出2002年、2003年的平均每人年收入分别为
X2002=6932.91元，X2003=7334.37元。预测Ŷ2002,Ŷ2003的值。
将X2002=6932.91，X2003=7334.37代入估计的回归方程的点估计值 Ŷ2002=132.0125+0.768761*6932.91=5461.76（元）
（3）画散点图
确定了模型后，需要在直观上初步探明变量之间的相互关系，
为此，以人均年收入为横轴，以人均年消费支出为纵轴，描 出样本变量观测值的散点分布图。如下图所示：
根据上图散点分布情况可以看出，在1985～2001年期间，我国城镇
居民人均年消费和可支配收入之间存在较为明显的线性关系。
（4）显示估计结果Fra bibliotekTHANKS
利用Eviews的最小二乘法程序，输出的结果如下： Dependent Variable（从属变量）:Y Method:Least Squares（最小二乘法） Sample:1985 2001 Included observations:17
（5）模型检验
可决系数检验：R² =1-ESS/TSS=0.9988
Xi——表示城镇居民人均年收入水平 ui——表示随机误差项 现给定样本观测值（Xi，Yi），i=1,2,…，17，n=17为样本容量。则建立样 本回归模型:Yi=β0+β1Xi+ei 其中，β0，β1分别为β0、β1的估计值，ei为残差项。样本回归方程： Ŷi=β0+β1Xi 其中，Ŷi表示样本观测值Yi的估计值。
计量经济学_三元线性回归模型案例分析
选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。
由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。
所以解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数”一，数理经济学方程Y = C(1) + C(2)*XY i=β0+β2X2+β3X3+β4X4二，计量经济学方程设定线性回归模型为：Y i=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ三，数据收集从《国家统计局》获取以下数据：年份财政收入（亿元）Y 国内生产总值(亿元）X2财政支出（亿元）X3商品零售价格指数（%)X41978 519.28 3624.1 1122.09 100.7 1979 537.82 4038.2 1281.79 102 1980 571.7 4517.8 1228.83 106 1981 629.89 4862.4 1138.41 102.4 1982 700.02 5294.7 1229.98 101.9 1983 775.59 5934.5 1409.52 101.5 1984 947.35 7171 1701.02 102.8 1985 2040.79 8964.4 2004.25 108.8 1986 2090.73 10202.2 2204.91 106 1987 2140.36 11962.5 2262.18 107.3 1988 2390.47 14928.3 2491.21 118.5 1989 2727.4 16909.2 2823.78 117.81990 2821.86 18547.9 3083.59 102.1 1991 2990.17 21617.8 3386.62 102.9 1992 3296.91 26638.1 3742.2 105.4 1993 4255.3 34636.4 4642.3 113.2 1994 5126.88 46759.4 5792.62 121.7 1995 6038.04 58478.1 6823.72 114.8 1996 6909.82 67884.6 7937.55 106.1 1997 8234.04 74462.6 9233.56 100.8 1998 9262.8 78345.2 10798.18 97.4 1999 10682.58 82067.5 13187.67 97 2000 12581.51 89468.1 15886.5 98.5 2001 15301.38 97314.8 18902.58 99.2 2002 17636.45 104790.6 22053.15 98.7四，参数估计利用eviews软件可以得到Y关于X2的散点图：可以看出Y和X2成线性相关关系Y关于X3的散点图：可以看出Y和X3成线性相关关系Y关于X1的散点图：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/09/10 Time: 13:16Sample: 1978 2002Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2582.755 940.6119 -2.745825 0.0121X2 0.022067 0.005577 3.956633 0.0007X3 0.702104 0.033236 21.12474 0.0000X4 23.98506 8.738296 2.744821 0.0121R-squared 0.997430 Mean dependent var 4848.366Adjusted R-squared 0.997063 S.D. dependent var 4870.971S.E. of regression 263.9591 Akaike info criterion 14.13511Sum squared resid 1463163. Schwarz criterion 14.33013Log likelihood -172.6889 F-statistic 2717.254Durbin-Watson stat 0.948521 Prob(F-statistic) 0.000000模型估计的结果为：Y i=-2582.755+0.022067X2+0.702104X3+23.98506X4(940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383)t={-2.7458} {3.9567} {21.1247} {2.7449}R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21五，相关检验1.经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP 每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。
【精品】计量经济学案例
【精品】计量经济学案例【案例一：经济增长与劳动力市场】计量经济学在劳动经济学中有着广泛的应用。
为了评估经济增长与劳动力市场之间的关系，可以使用生产函数模型，这一模型包括了劳动和资本等投入变量，以及一个因变量，即经济产出。
假设我们有一份涵盖了各个国家历年的GDP和劳动力人口的数据集，我们可以将数据设定为面板数据，并进行固定效应模型估计。
首先，我们需要对数据进行平稳性检验以避免伪回归。
我们可以用单位根检验，如ADF检验或IPS检验等来进行检查。
如果数据是平稳的，我们可以进行下一步，也就是估计生产函数模型。
如果我们发现劳动力和经济增长之间存在正相关关系，那么我们可能会得出结论：增加劳动力可以促进经济增长。
另一方面，如果资本和经济增长之间存在更强的关系，那么我们可能会建议政策制定者通过增加投资来刺激经济增长。
【案例二：价格与需求】计量经济学也被广泛应用于研究价格与需求之间的关系。
例如，在商品市场中，价格和需求之间存在负相关关系。
为了验证这一点，我们可以使用OLS估计法进行回归分析。
假设我们有一份包含各种商品价格和销售量的数据集。
我们可以将价格作为自变量，销售量作为因变量进行回归。
如果回归结果的斜率是负的，说明价格和销售量之间存在负相关关系，即当价格上升时，销售量会下降。
如果回归结果的斜率是正的，那么我们可能需要进一步检查数据是否存在异常值或者是否存在其他因素影响了结果。
通过这种分析，我们可以更好地理解价格和需求之间的关系，从而帮助政策制定者做出更好的决策。
例如，如果一个公司想要提高其产品的销售量，它可能需要考虑降低价格或者提供其他形式的促销活动。
【案例三：教育投资与经济增长】计量经济学也被广泛应用于研究教育投资与经济增长之间的关系。
一些研究表明，教育投资可以促进经济增长。
为了验证这一点，我们可以使用时间序列数据集进行回归分析。
假设我们有一份包含了各个国家历年的教育投资和GDP数据的时间序列数据集。
我们可以将教育投资作为自变量，GDP作为因变量进行回归。
计量经济学案例eviews
案例分析1.问题的提出和模型的设定根据我国1978—1997年的财政收入Y 和国民生产总值X 的数据资料，分析财政收入和国民生产总值的关系建立财政收入和国民生产总值的回归模型。
假定财政收入和国民收入总值之间满足线性约束，则理论模型设定为i i i u X Y ++=21ββ其中i Y 表示财政收入，i X 表示国民生产总值。
表1我国1978—1997年财政收入和国民生产总值2.参数估计进入EViews 软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下表 2obsX Y 19783624.100 1132.260 19794038.200 1146.380 19804517.800 1159.930 19814860.300 1175.790 19825301.800 1212.330 19835957.400 1366.950 19847206.700 1624.860 19858989.100 2004.820 198610201.40 2122.010 198711954.50 2199.350 198814922.30 2357.240 198916917.80 2664.900 199018598.40 2937.100 199121662.50 3149.480 199226651.90 3483.370 199334560.50 4348.950 199446670.00 5218.100 199557494.90 6242.200 199666850.50 7407.990 1997 73452.50 8651.140估计结果为Y=858.3108 + 0.100031X(12.78768) (46.04788)R^2=0.991583 S.E.=208.508 F=2120.408括号内为t统计量值。
3.检验模型的异方差（一）图形法1、EViews软件操作。
计量经济学案例分析
计量经济学案例分析一、问题提出国内生产总值（GDP）指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内(通常为1 年)生产活动的最终成果，即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值，包括全部生产活动的成果，是一个颇为全面的经济指标。
对国内生产总值的分析研究具有极其重要的作用和意义，可以充分地体现出一个国家的综合实力和竞争力。
因此，运用计量经济学的研究方法具体分析国内生产总值和其他经济指标的相关关系。
对预测国民经济发展态势，制定国家宏观经济政策，保持国民经济平稳地发展具有重要的意义。
二、模型变量的选择模型中的被解释变量为国内生产总值Y。
影响国内生产总值的因素比较多，根据其影响因素的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因, 文章选择以下指标作为模型的解释变量：固定资产投资总量(X1 ) 、财政支出总量(X2 )、城乡居民储蓄存款年末余额(X3 )、进出口总额(X4 )、上一期国内生产总值(X5)、职工工资总额(X6)。
其中，固定资产投资的增长是国内生产总值增长的重要保障，影响效果显著；财政支出是扩大内需的保证，有利于国内生产总值的增长；城乡居民储蓄能够促进国内生产总值的增长，是扩大投资的重要因素，但是过多的储蓄也会减缓经济的发展；进出口总额反映了一个国家或地区的经济实力；上期国内生产总值是下期国内生产总值增长的基础；职工工资总额是国内生产总值规模的表现。
三、数据的选择文中模型样本观测数据资料来源于2006 年《中国统计年鉴》，且为当年价格。
固定资产投资总量1995-2005 年的数据取自2006 年统计年鉴，1991-1994 年的为搜集自其他年份统计年鉴。
详细数据见表1。
表1四、模型的建立通过散点图可以发现，被解释变量Y与解释变量：X1、X2、X3、X4、X5、X6 之间大致存在线性相关关系。
于是可以设该模型的理论方程：Y =β0 +β1X1 +β2 X2 +β3 X3 +β4 X4+β5 X5 +β6X6+u (1)五、模型的参数估计对于理论模型运用OLS进行参数估计,再用Eviews软件进行运算,得到的结果如下:Y(^)=-2343.173-0.232209X1+0.285821X2-0.090052X3+0.265575X4+0.653820X5 +3.810634X6 (2)t =（-0.867663）（-0.663590）（0.569626）（-0.295743）（1.144851）（3.051578）（3.743547）R²=0.999342 D.W.=2.181505 F=2023.923六、模型的检验1、经济意义检验上面模型(2)可以看出β1<0，这表明随着固定资产投资总额的增加，国内生产总值反而减少，这是不符合实际的，因此不能通过经济意义检验，把此变量剔除。
计量经济学案例指导-名义GDP与实际GDP的核算、GDP增长率、GDP平减指..
名义GD P与实际GDP的核算、GDP增长率、GDP平减指数计算现已知1952-2004年的GDP（现价单位：亿元），GDP指数（1952=100），GDP指数（上年=100），计算：（1）实际值GDP（比如以52年，78年，90年，2000年可比价等等）（2）实际GDP增长率（3）GDP平减指数（GDP消胀指数）如下表年份GDP（现价单位：亿元）GDP指数（1952=100）GDP指数（上年=100）1952 679 1001953 824 115.6 115.61954 859 120.5 104.21955 910 128.4 106.81956 1028 148.1 1151957 1068 155.6 105.11958 1307 188.6 121.31959 1439 205.3 108.81960 1457 204.6 99.71961 1220 148.7 72.71962 1149.3 140.4 94.41963 1233.3 154.7 110.21964 1454 182.9 118.31965 1716.1 214.1 1171966 1868 237.1 110.71967 1773.9 223.6 94.31968 1723.1 214.4 95.91969 1937.9 250.6 116.91970 2252.7 299.3 119.41971 2426.4 320.4 1071972 2518.1 332.4 103.81973 2720.9 358.5 107.91974 2789.9 366.8 102.31975 2997.3 398.7 108.71976 2943.7 392.2 98.41977 3201.9 422.1 107.61978 3624.1 471.4 111.71979 4038.2 507.1 107.61980 4517.8 546.8 107.81981 4862.4 575.5 105.21982 5294.7 627.6 109.11983 5934.5 695.8 110.91984 7171 801.3 115.21985 8964.4 909.2 113.51986 10202.2 989.7 108.81987 11962.5 1104.3 111.61988 14928.3 1228.9 111.31989 16909.2 1278.8 104.11990 18547.9 1327.9 103.81991 21617.8 1449.8 109.21992 26638.1 1656.3 114.21993 34634.4 1880 113.51994 46759.4 2117.8 112.61995 58478.1 2340.5 110.51996 67884.6 2564.9 109.61997 74462.6 2791.7 108.81998 78345.2 3009.8 107.81999 82067.5 3224.7 107.12000 89468.1 3482.7 1082001 97314.8 3743.9 107.52002 105172.3 4054.6 108.32003 117390.2 4439.8 109.52004 136875.9 4861.6 109.5数据来源：新中国55年统计资料汇编（1949-2004）一名义GDP换算成实际值GDP（比如以52年，78年，90年，2000年可比价等等）（1）以1952年可比价计算实际GDP实际GDP（1952年可比价）=1952年GDP的值（现价）×GDP指数（1952=100）=679×GDP指数（1952=100）（2）以1978年可比价计算实际GDP实际GDP（1978年可比价）=1978年GDP的值（现价）×GDP指数（1952=100）÷GDP指数（1978年的值）=3624.1×GDP指数（1952=100）÷471.4二计算实际GDP增长率方法一：实际GDP增长率=〖实际GDP t（可以是以任一年可比价计算的值，如上述中52年，78年，90年等）－t-1年的实际GDP〗÷实际GDP t-1注：实际GDP增长率与以何年的可比价格计算实际GDP无关方法二：实际GDP增长率=GDP指数（上年=100）-1三计算GDP平减指数（GDP消胀指数）GDP平减指数（GDP消胀指数）=名义GDP/实际值GDP 注：GDP平减指数（GDP消胀指数）与基个选择有关如以1978年为基年，则GDP平减指数（78年为基年）=名义GDP/实际值GDP（1978年可比价格）年份GDP（现价单位：亿元）GDP指数（1952=100）GDP指数（上年=100）gdp 1952年不变价gdp 1978年不变价实际GDP增长率GDP平减指数78为基年1952 679 100 679 768.8 0.88 1953 824 115.6 115.6 784.92 888.73 15.6 0.93 1954 859 120.5 104.2 818.2 926.4 4.24 0.93 1955 910 128.4 106.8 871.84 987.13 6.56 0.92 1956 1028 148.1 115 1005.6 1138.59 15.34 0.9 1957 1068 155.6 105.1 1056.52 1196.25 5.06 0.89 1958 1307 188.6 121.3 1280.59 1449.95 21.21 0.9 1959 1439 205.3 108.8 1393.99 1578.34 8.85 0.91 1960 1457 204.6 99.7 1389.23 1572.95 -0.34 0.93 1961 1220 148.7 72.7 1009.67 1143.2 -27.32 1.07 1962 1149.3 140.4 94.4 953.32 1079.39 -5.58 1.06 1963 1233.3 154.7 110.2 1050.41 1189.33 10.19 1.04 1964 1454 182.9 118.3 1241.89 1406.13 18.23 1.03 1965 1716.1 214.1 117 1453.74 1645.99 17.06 1.04 1966 1868 237.1 110.7 1609.91 1822.81 10.74 1.02 1967 1773.9 223.6 94.3 1518.24 1719.03 -5.69 1.03 1968 1723.1 214.4 95.9 1455.78 1648.3 -4.11 1.05 1969 1937.9 250.6 116.9 1701.57 1926.6 16.88 1.01 1970 2252.7 299.3 119.4 2032.25 2301 19.43 0.98 1971 2426.4 320.4 107 2175.52 2463.22 7.05 0.98 1972 2518.1 332.4 103.8 2257 2555.47 3.75 0.99 1973 2720.9 358.5 107.9 2434.22 2756.13 7.85 0.99 1974 2789.9 366.8 102.3 2490.57 2819.94 2.32 0.99 1975 2997.3 398.7 108.7 2707.17 3065.19 8.7 0.98 1976 2943.7 392.2 98.4 2663.04 3015.21 -1.63 0.98 1977 3201.9 422.1 107.6 2866.06 3245.08 7.62 0.99 1978 3624.1 471.4 111.7 3200.81 3624.1 11.68 1 1979 4038.2 507.1 107.6 3443.21 3898.56 7.57 1.04 1980 4517.8 546.8 107.8 3712.77 4203.77 7.83 1.07 1981 4862.4 575.5 105.2 3907.65 4424.42 5.25 1.11982 5294.7 627.6 109.1 4261.4 4824.96 9.05 1.1 1983 5934.5 695.8 110.9 4724.48 5349.28 10.87 1.11 1984 7171 801.3 115.2 5440.83 6160.35 15.16 1.16 1985 8964.4 909.2 113.5 6173.47 6989.88 13.47 1.28 1986 10202.2 989.7 108.8 6720.06 7608.76 8.85 1.34 1987 11962.5 1104.3 111.6 7498.2 8489.8 11.58 1.41 1988 14928.3 1228.9 111.3 8344.23 9447.72 11.28 1.58 1989 16909.2 1278.8 104.1 8683.05 9831.35 4.06 1.72 1990 18547.9 1327.9 103.8 9016.44 10208.83 3.84 1.82 1991 21617.8 1449.8 109.2 9844.14 11145.99 9.18 1.94 1992 26638.1 1656.3 114.2 11246.28 12733.55 14.24 2.09 1993 34634.4 1880 113.5 12765.2 14453.35 13.51 2.4 1994 46759.4 2117.8 112.6 14379.86 16281.54 12.65 2.87 1995 58478.1 2340.5 110.5 15892 17993.65 10.52 3.25 1996 67884.6 2564.9 109.6 17415.67 19718.82 9.59 3.44 1997 74462.6 2791.7 108.8 18955.64 21462.45 8.84 3.47 1998 78345.2 3009.8 107.8 20436.54 23139.19 7.81 3.39 1999 82067.5 3224.7 107.1 21895.71 24791.33 7.14 3.31 2000 89468.1 3482.7 108 23647.53 26774.83 8 3.34 2001 97314.8 3743.9 107.5 25421.08 28782.92 7.5 3.38 2002 105172.3 4054.6 108.3 27530.73 31171.57 8.3 3.37 2003 117390.2 4439.8 109.5 30146.24 34132.96 9.5 3.44 2004 136875.9 4861.6 109.5 33010.26 37375.74 9.5 3.66。
计量经济学思政案例
计量经济学思政案例计量经济学是运用统计和数学方法来研究经济现象的一门学科。
它在解决经济问题和制定政策方面起着重要的作用。
本文将以计量经济学思政案例为题，列举一些实际应用和案例，来说明计量经济学在解决社会问题和指导政策制定方面的重要性。
1. 政府决策中的计量经济学分析政府在制定经济政策时，需要对影响经济发展的因素进行分析。
例如，政府希望了解货币供应对通货膨胀的影响程度，可以利用计量经济学的方法，通过收集相关数据进行实证分析，从而制定出合理的货币政策。
2. 经济增长的计量经济学研究经济增长是一个国家经济发展的重要指标。
计量经济学可以通过分析不同因素对经济增长的影响，帮助政府制定出促进经济增长的政策。
例如，通过对教育投资、技术进步等因素的计量经济学分析，政府可以了解到这些因素对经济增长的贡献程度，从而制定出相应的政策。
3. 劳动力市场的计量经济学研究劳动力市场是一个国家就业和收入分配的重要领域。
计量经济学可以帮助政府了解劳动力市场的运行机制和影响因素，从而制定出合理的就业政策。
例如，政府可以利用计量经济学的方法，分析教育水平、技能水平等因素对就业率的影响，从而制定出提高就业率的政策。
4. 社会保障制度的计量经济学分析社会保障制度是保障公民基本生活的重要组成部分。
计量经济学可以通过分析社会保障制度的运行情况和影响因素，帮助政府进行改革和完善。
例如，政府可以利用计量经济学的方法，分析不同社会保障政策对贫困人口的影响，从而制定出更加有效的社会保障政策。
5. 环境经济学的计量经济学研究环境问题是当前全球面临的重大挑战之一。
计量经济学可以通过分析环境问题的成因及其影响因素，帮助政府制定出合理的环境保护政策。
例如，政府可以利用计量经济学的方法，分析经济增长对环境污染的影响程度，从而制定出促进经济增长和环境保护的政策。
6. 金融市场的计量经济学分析金融市场是一个国家经济运行的重要组成部分。
计量经济学可以通过分析金融市场的运行机制和影响因素，帮助政府制定出合理的金融政策。
计量经济学模型在财务分析中的应用研究
计量经济学模型在财务分析中的应用研究随着社会经济的快速发展，以及金融市场的不断变化，财务分析成为企业决策过程中不可或缺的重要工具。
计量经济学模型是一种研究经济现象的数学方法，可以帮助分析人员建立合理的财务分析模型，以便更全面、准确地评估公司的财务状况、获得预测性的决策结果。
本文旨在探讨计量经济学模型在财务分析中的应用研究。
一、计量经济学模型在财务分析中的基本概念计量经济学模型是一种经济学方法，旨在利用数学和统计数据对经济现象进行建模和预测。
计量经济学模型通常包括一个数学方程或一组方程，用于捕捉一组经济变量之间的关系。
计量经济模型在财务分析中的应用通常涉及到两个主要分析领域：时间序列分析和横截面分析。
时间序列分析通常涉及从过去的数据中推断未来的表现趋势。
这种技术通常用于分析多项财务指标，如收入、利润、现金流和股票价格等，以确定公司未来的发展趋势。
通常使用具有时间维度的计量经济学模型，例如ARIMA、ARCH/GARCH等模型。
横截面分析通常涉及比较两个或更多不同公司的财务表现。
这种技术通常用于确定公司的相对绩效，以便在不同公司之间进行比较。
在这种情况下，使用具有多个相关因素的计量经济学模型，如回归模型、多元方程模型等。
二、计量经济学模型在财务分析中的应用案例研究在实践中，许多财务分析专家和经济学家都使用计量经济学模型来研究财务分析问题，并获得更全面、准确的分析结果。
以下是一些计量经济学模型在财务分析中的应用案例研究：1.时间序列分析一家公司希望通过分析其过去的财务表现来预测其未来表现。
该公司的研究人员采用ARIMA模型来分析公司的收入和利润数据。
研究人员发现，公司的收入和利润数据存在季节性波动。
因此，他们使用ARIMA模型来预测未来的季节性变化，并根据预测结果对公司进行投资决策。
2.横截面分析在一个跨国公司中，一个部门负责人想知道为什么在同一行业中，该公司的一些业务表现不如其他公司。
为此，他们采用了一个多元回归模型来分析许多潜在因素对业务绩效的影响。
计量经济学案例分析
齐齐哈尔大学计量经济学案例分析题目1994-2011年出口货物总额差异原因专业班级信科172学号学生姓名成绩一、研究的目的要求随着全球经济一体化进程深入推进，加强对外贸易是必不可少的。
面对当今世界复杂多变的经济形式，出口作为国民经济指标之一，受到多种因素的影响。
“工业增加值”，“人民币汇率”“经济增长”“商品结构”等因素。
我们本题选择“工业增加值”，“人民币汇率”等变量进行研究。
为研究影响1994-2011年每年年出口货物总额差异的主要原因，分析1994-2011年每年出口货物总额增长的数量规律，预测每年出口货物总额的增长趋势，需要建立计量经济模型。
二、模型设定为了探究影响1994-2011年每年年出口货物总额差异的主要原因，选择年出口货物总额为解释变量，工业增加值，人民币汇率为解释变量。
首先，建立工作文件，选择数据类型“Annual”“Start date”中输入1994，“End date”中输入“2011”.在EViews命令框中直接输入“data Y X1 X2”，在对应的“Y X1 X2”下粘贴数据。
探索将模型设定为线性回归模型形式建立出口货物总额计量经济模型:三、数据收集四、参数估计（1）绘制散点图在命令框输入“scat X1 Y”“scat X2 Y”得到：上图为解释变量工业增加值和被解释变量出口货物总额的散点图，由图可知，大多数散点分布在一条直线左右，可以认为X1和Y之间呈高度线性相关。
上图为解释变量人民币汇率和被解释变量出口货物总额的散点图，由图可知，大多数散点分布在一条直线左右，可以认为X1和Y之间呈线性相关。
（2）对于计量经济模型：在命令框输入“LS Y C X1 X2”回车即可出现下面的回归结果：根据数据，模型估计的结果写为：(8638.216) (0.012799) (9.776181)t=(-2.110573) (10.58454) (1.928512)R2=0.985838 F=522.0976 n=18五、模型检验1.经济意义检验（1）对于计量经济模型：（2）模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，工业增加值每增加1亿元，平均说来出口货物总额将增加0.135474亿元，（3）人民币汇率每增加100美元，平均说来出口货物总额将增加18.85348亿元，这与理论分析和经验判断相一致。
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定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”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
计量经济模型案例
计量经济模型案例【篇一：计量经济模型案例】计量经济学案例分析案例分析1 一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也… 城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系的研究一、研究的目的本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在… 研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系班级：国际经济与贸易一班姓名：李文泳学号：2008524119一、研究的目的本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇… 计量经济学案例分析姓名：学号：学院：管理学院专业： 10级工程管理计量经济学案例分析案例：研究从1989-2009年，影响我国国债发行总量的主要因素。
当年的国债发行总量(y)，国内生产总值(x1)、城乡居民储蓄存款(x2)、国家… 《计量经济学》案例分析统计学院统计学教研室2008年3月编写/2010年3月修订第 1 章特殊自变量的计量经济模型1 虚拟变量模型一、季节调整的虚拟变量方法1．案例摘自高铁梅《计量经济分析方法与建模》p79 2．案例内容研究季度国民生… 案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断… 计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
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0 . 7 1 1 . 7 8 3 . 2 3
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2 . 5 4
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D T0.110.15RT0.14TP80
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假说3：
R20.35 R20.05
G O A 1 0 0 ..3 0 8 3 0 3 ..2 1 1 6 R T 0 .0 2 .2 0 8 7 G O S 1 1 .8 1 .3 2 2 G O A 0 0 .0 0 .8 0 7 2 L A N R 2 0 .7 3 G O S 1 8 1 ..8 4 2 4 1 9 2 ..1 6 7 9 R T 3 0 .9 .7 6 1 G O A 1 1 3 4 ..9 6 1 6 G O S 0 1 0 4 ..1 8 4 0 R A T U RR 2 0 .6 7
分别以1980－82年的农业总产值增长率(GOA)和家庭副业总产值 增 长 率 (GOS) 作 为 因 变 量 ， 以 采 用 责 任 制 的 队 占 总 队 数 的 比 例 (RT) 、 1982 年 的 劳 均 可 耕 地 (LAN) 、 1982 年 城 乡 人 口 比 例 (RATUR)和1979－80年和农业和家庭副业总产值增长率作为解释 变量，建立联立方程组模型。
计量经济学研究案例 (1)
应用假说－演绎模式的案例(一)
林毅夫 “The household responsibility system in China’s agricultural reform: A theoretic and empirical study”, Economic Development and Cultural Changes, 1988.
分别估计1980－82年机耕面积比例变化方程(DT)和每亩化肥使用 量变化方程(IF)，解释变量为采用责任制的队占总队数的比例(RT) 和基期各省的机耕面积比例(TP80)和每亩化肥使用量(F80)。
在机耕面积比例变化方程中，RT的符号预期为负； 在每亩化肥使用量变化方程中，RT的符号预期为正。
要增加社会主义经济效率，必须解除对劳动者激励的不必要约束。
生产队体制的失败不是由于它的社会主义性质，而是由于对农业 劳动监督的困难。家庭责任制得到快速推行是因为其从根本上解 决了监督问题。因此，要增进社会主义经济的效率，重要的是要 有与生产过程特性相匹配的制度。
现代经济学中的理性行为逻辑可以用于理解社会主义经济中的行 为。
因变量为各年采用责任制的队占总队数的比例(RT) 解释变有：
生产队的平均规模（N+）
监督费用与规模正相关；
每个省种植业总产值与畜牧业总产值的比值（RATCH+）
种植业监督成本高，畜牧业监督成本低；
生产队平均拥有的机械(MACH-)和耕畜(DRAFT+)
使用机械多的队难于打破生产队体制（负效应） ； 使用牲畜多的队易于打破生产队体制（正效应） 。
应用假说－演绎模式的案例(九)
结论：
社会主义经济中的劳动者并不比其它经济中的劳动者能力更低。 在生产队中，无论是管理者还是单个劳动者都在他们所面对的约 束下做出了最优选择。
管理者选择一个较低的监督程度不是因为他无能，而是因为达到较高 监督程度的费用太高；
劳动者选择偷懒不是因为他天生具有惰性，而只是由于不值得更辛苦 的劳动。
应用假说－演绎模式的案例(六)
假说检验（假说2 ）：
根据该假说，从生产队体制转向家庭责任制对生产的效应来自于 努力供给的增加，包括质量和数量两个方面。但由于劳动质量无 法观察，故不能直接检验该假说。鉴于中国劳动力迁移受到限制， 短期内一个地区的农业劳动力总数不会显著减少，当努力的有效 供给增加后，有效劳动的影子价格会下降，从而减少对劳动替代 要素（机械）的需求，但对土地替代要素的需求则增加，以缓解 有效劳动影子价格的下降。
在农业总产值增长率方程中，RT的符号预期为正；
在家庭副业总产值增长率方程中，RT的符号不确定。
应用假说－演绎模式的案例(八)
假说1：
R T 0 . 9 9 0 . 7 1 N 0 . 1 0 R A T C H 0 . 4 7 M A C H 0 . 0 9 D R A F T R 2 0 . 6 2
由于RT是第一个方程的因变量，因而选用工具变量法估计 该方程。
应用假说－演绎模式的案例(七)
假说检验（假说3 ）：
根据该假说，在转向家庭责任制后，劳动者倾向于将自己的努力 分配于农业生产，因而在生产队体制转变为家庭责任制较快的地 区，农业增长率预期较高。另一方面，家庭责任制的进展对于家 庭副业增长率的效应是不确定的，因为将劳动努力做有利于农业 的分配会对家庭副业产生负效应，但努力供给的增加和自由支配 权可能对家庭副业产生正效应。
工分制下的生产队模型
基本假定 有关激励结构和监督机制的理论推导
假说与检验
提出待检验假说 介绍所使用的数据 介绍检验过程和结果
结论 附录（数学解释）
应用假说－演绎模式的案例(五)
假说检验（假说1 ）：
根据该假说，家庭责任制在一个地区的进展是这一变 迁在该地区的收益与成本的函数。
《我国农业家庭责任制改革的理论与经验 研究》一文收入作者的《论制度、技术与 中国农业发展》一书，上海三联出版社， 1992年。
应用假说－演绎模式的案例(二)
论文结构：
前言
提出拟研究问题（农业家庭责任制的作用） 简要的概括研究现状
背景与回顾
介绍我国农业合作化运动的历史，讨论发展经验揭示出的问题；