计量经济学课程实验指导书(二)
计量经济学实验操作指导(完整版)
计量经济学试验（完整版）-—李子奈ﻬ目录实验一一元线性回归ﻩ错误!未定义书签。
一实验目得..................................... 错误!未定义书签。
二实验要求.................................... 错误!未定义书签。
三实验原理ﻩ错误!未定义书签。
四预备知识ﻩ错误!未定义书签。
五实验内容ﻩ错误!未定义书签。
六实验步骤..................................... 错误!未定义书签。
1、建立工作文件并录入数据................... 错误!未定义书签。
2、数据得描述性统计与图形统计: .............. 错误!未定义书签。
3、设定模型，用最小二乘法估计参数：ﻩ错误!未定义书签。
４、模型检验: ............................... 错误!未定义书签。
5、应用：回归预测：ﻩ错误!未定义书签。
实验二可化为线性得非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验............................... 错误!未定义书签。
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实验三多元线性回归...................... 错误!未定义书签。
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计量经济学实验二
实验二〔一〕异方差性【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法【实验内容】建立并检验我国制造业利润函数模型【实验步骤】【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。
一、检验异方差性⒈图形分析检验⑴观察销售利润〔Y〕与销售收入〔X〕的相关图(图1)：SCAT X Y图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
⑵残差分析首先将数据排序〔命令格式为：SORT 解释变量〕，然后建立回归方程。
在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图〔或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察〕。
图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即说明存在异方差性。
⒉Goldfeld-Quant检验⑴将样本安解释变量排序〔SORT X〕并分成两部分〔分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本〕⑵利用样本1建立回归模型1〔回归结果如图3〕，其残差平方和为。
SMPL 1 10LS Y C X图3 样本1回归结果⑶利用样本2建立回归模型2〔回归结果如图4〕，其残差平方和为。
SMPL 19 28 LS Y C X图4 样本2回归结果⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝，21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。
取05.0=α时，查F 分布表得44.3)1110,1110(05.0=----F ，而44.372.2405.0=>=F F ，所以存在异方差性⒊White 检验⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图5。
图5 我国制造业销售利润回归模型⑵在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图6。
(财务知识)计量经济学指导书
《计量经济学》实验指导书一、实验教学对象：信息管理与管理信息系统、经济学基地班、经济学、金融、国际贸易5个本科专业。
二、教学课时：每个专业20学时。
三、教学时间：信息管理与管理信息系统专业于第七学期开课，经济学基地班、经济学、金融、国际贸易各专业于第六学期开课。
四、教学目的：通过计量经济学专用软件（Eviews）的教学，使学生在基本理论和方法学习的基础上，能熟练运用软件对模型进行估计、检验以及进一步进行经济结构分析、经济预测和政策评价，以达到对实际经济问题能通过建立计量经济模型进行分析研究的目的。
六、实验设备1. 专用软件Eviews3.12. 操作系统：MS Windows 2000/XP/2003七、各单元实验内容：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。
【预习要求】一.预习《计量经济分析软件Eviews》第一节概述。
二.上机操作前须熟悉Eviews软件的特点。
（参见教材）三．对Eviews软件的工作窗口的组成和基本操作对象有一个基本的了解。
【实验内容】一、Eviews软件的安装；二、工作文件建立的与数据的输入方式；三、图形分析与描述统计分析；【实验步骤】一、安装Eviews软件1.点击“网上邻居”，进入服务器；2.在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe；3.指定安装Eviews的启动设置成桌面快捷方式二、介绍EViews软件的特点EViews（Econometric Views）软件是美国QMS公司研制的Micro TSP软件的Windows版本。
由于TSP软件简单实用、操作方便，现已成为我国计量经济学教学、科研中的主要分析软件，并为国内广大用户所熟悉。
将TSP软件移植到Windows平台之后，软件的操作更加灵活，并且EViews软件体现了一种新的分析思想，即通过对不同对象的各种观察（View）来揭示经济现象的变化规律。
工商管理专业《计量经济学》实验指导手册(20100831)范文
工商管理《计量经济学》上机指导手册咸宁学院经济与管理学院经济学系二零一零年八月《计量经济学》课程实验指导书院系：经济与管理学院专业：经济学课程：经济学基础实验所需硬、软件：电脑（装有OFFICE软件、SPSS软件）一、实验课程目的和要求本课程实验的目的有以下几点：1、帮助学生理解经济学原理并通过数据以进行经济学实证分析的方法。
2、引导学生运用来自企业和生活的实际案例掌握建立数学模型的方法，用eviews软件估计参数并进行检验和对现实进行分析。
3、培养学生分析问题的思想方法和提炼数学模型的技巧，运用计量经济学学方法解决管理实际问题的能力。
二、课程实验总学时数：16学时三、实验项目总数：5个四、实验开设对象：工商管理本科专业五、考核与报告1．实验后，学生将实验结果等内容写出实验报告，应符合实验教学的要求，并得到指导教师认可。
2．指导教师对每份实验报告进行审阅、评分。
3．该实验课程内容是对理论教学内容的应用与验证，实验课的成绩记入课程平时成绩，占总成绩的20%。
二、实验教学内容实验项目一、Eviews操作入门、一元线性回归散点图观察、参数估计与判定系数求解及预测（6学时）实验类型：综合性实验学时：4学时实验目的：通过本次实验，学生应该具备eviews基本操作的能力包括eviews工作文件的建立、数据的输入保存、调用，变量之间线图或者散点图的观察以及回归系数的OLS的估计。
通过本次实验，学生具备对Eviews软件输出的样本回归函数的结果进行统计检验的能力，包括变量的显著性检验、拟合优度检验，并能够应用回归结果对被解释变量进行预测。
实验环境：电脑（装有OFFICE软件、SPSS软件）、数据文件实验内容：Eviews操作入门、一元线性回归散点图观察、参数估计与判定系数求解及预测。
实验要求及考核标准：实验要求：本实验最终要提供实验报告，实验报告的内容主要包括：根据实验要求完成实验操作，得出相应的数据文件，并对数据文件进行必要的检查。
计量经济学(课程)上机实验指导书
计量经济学（课程）上机实验指导书实验一 : Eviews软件基本操作和一元回归模型1、实验目的：1）、了解Eviews软件的特点；2）、掌握Eviews软件的启动与退出；3）、了解Eviews软件工作窗口的组成4）、掌握Eviews软件的基本操作和使用范围。
2、实验内容：1）练习Eviews软件的基本操作；2）学会利用Eviews软件的五大工具即工作文件、序列、数组、图形和方程进行经济计量分析；3以我国税收预测模型为例，建立工作文件；输入数据；图形分析；估计线性回归模型；模型比较，根据判定系数、残差图等进行综合分析。
3、预习要求及参考书目1）潘省初：《计量经济学》，中国人民大学出版社，。
2）赵卫亚：《计量经济学教程》，上海财经大学出版社，。
3）M.伍徳里奇：《计量经济学导论》，中国人民大学出版社，4、实验步骤：1）启动Eviews软件，熟悉Eviews软件的工作窗口；2）根据窗口文件提示，输入我国税收数据（见参考书2）P311）；3）进行数据处理和分析；4）总结Eviews软件中的简单函数、描述统计函数和回归统计函数的使用方法和程序。
5、实验报告要求：按规定内容完成。
实验二 :Eviews的应用-多元回归分析1、实验目的：1）、重点掌握Eviews软件的多元回归分析方法；2）利用Eviews软件对回归结果进行验证。
2、实验内容：1）练习Eviews软件的基本操作程序和和各种命令文件代码；2）建立我国国有独立核算工业企业生存函数，然后建立多元线性回归模型；比较、选择最佳模型。
3）对相关数据数据进行回归分析和结果检验。
3、预习要求及参考书目1）潘省初：《计量经济学》，中国人民大学出版社，。
2）赵卫亚：《计量经济学教程》，上海财经大学出版社，。
3）M.伍徳里奇：《计量经济学导论》，中国人民大学出版社，4、实验步骤：1）在Windows窗口下启动Eviews软件；2）建立我国国有独立核算工业企业生存函数，然后建立多元线性回归模型；比较、选择最佳模型。
计量经济学实验二--李子奈
实验二 可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验一 实验目的：（1）掌握可化为线性的非线性回归模型的估计方法； （2）模型参数的线性约束检验方法； （3）掌握Chow 检验的基本原理和主要用途；（4）掌握Chow 分割点检验和Chow 预测检验的操作过程，判断分割点。
二 实验要求：应用教材P83例子3.5.1做可化为线性的非线性回归模型估计，利剑受约束回归检验，掌握Chow 稳定性检验。
三 实验原理：普通最小二乘法、模型参数线性受约束检验法、Chow 检验法。
四 预备知识：最小二乘估计原理、t 检验、F 检验、Chow 检验。
五 实验内容：下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y ，资产合计K 及职工人数L 。
Y Ak l eαβμ=（1）利用上述资料，进行回归分析。
（2）回答：中国概念的制造总体呈现规模报酬不变状态吗？六 实验步骤：建立工作文件并导入全部数据，如图 1所示 (1)设定并估计可化为线性的非线性回归模型：0lnY alnK lnL ββμ=+++在Eviews 软件下，点击主界面菜单Qucik/Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入log(Y) C log(K) log(L)，点击确定即可得到回归结果，如图2所示。
根据图2中的数据，得到模型的估计结果为：ln 1.15399 0.60924ln K 0.360807lnLY ∧=++（1.586） （3.454） （1.790）R 2=0.809925 2R =0.796348 D.W.=0.793209∑e i 2=5.070303 F=59.65501 df=(2,28)随机干扰项的方差估计值为：2ˆσ=()2i e /n 3∑-=5.070303/28=0.18108225 回归结果表明，这一年lnY 变化的81%可由lnK 和lnL 的变化来解释。
计量经济学实验指导书正文
《计量经济学》课程实验指导书目录实验一计量经济学古典线性回归模型实验 (1)实验二计量经济学异方差模型实验 (12)实验三计量经济学自相关模型实验 (19)实验四计量经济学多重共线性模型实验 (24)实验五计量经济学虚拟变量模型和滞后变量模型实验 (30)实验六计量经济学单方程模型综合性实验 (38)实验七计量经济学联立方程模型综合性实验 (59)主要参考书1.潘省初著《计量经济学》：中国人民大学出版社，2002年，第1版。
2.袁建文编著《计量经济学实验》：科学出版社，2002年，第1版。
实验一、计量经济学古典线性回归模型实验一、实验目的与要求：使学生掌握古典线性回归模型的设定、估计、检验、预测方法以及至少掌握一种计量经济学软件的使用，提高学生应用计量经济学古典线性回归模型方法解决实际问题的实践动手能力。
要求学生能对简单的实际经济问题正确地选择古典线性回归模型的理论形式，能使用计量经济学软件包Eviews估计模型参数，能进行经济意义、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验，能进行模型经济意义分析以及预测因变量值。
二、实验内容与步骤：1.选择简单的实际经济问题学生从本实验指导书提供的参考选题中或从其它途径选择合适的实际经济问题。
2.古典线性回归模型的理论形式设定学生针对所选的实际经济问题，依据有关的经济理论设定恰当的古典线性回归模型的理论形式。
3.经济意义和统计检验学生应用计量经济学软件包Eviews对已设定的古典线性回归模型进行初步估计并进行经济意义和统计检验。
4.模型经济意义分析及预测因变量值三、实验例题：美国1980-1995年未偿付抵押贷款债务下表提供了以下数据，非农业未偿付抵押贷款(Y，亿美元)，个人收入(X2，亿美元)，新住宅抵押试建立美国非农业未偿付抵押贷款古典线性回归模型，若1997年个人收入为6543亿美元，新住宅抵押贷款费用为8%，试预测1997年未偿付抵押贷款额(亿美元)。
实验步骤及内容如下：1.古典线性回归模型的理论形式设定以非农业未偿付抵押贷款(Y)作为被解释变量，个人收入(X 2)及未偿付抵押贷款(X 3)作为解释变量。
计量经济学 实验二
浙江财经大学实验（实训）报告项目名称邹检验（Chow test）所属课程名称计量经济学（统计）项目类型验证性实验实验(实训)日期15年03月27 日班级学号姓名指导教师浙江财经大学教务处制实验二报告Chow 检验（验证性实验）实验类型：验证性实验实验目的：学会用虚拟变量进行项目评价分析；理解Chow 检验的本质，掌握Chow 检验的方法，并体会其局限性；掌握用Stata产生多分类变量的虚拟变量的使用技巧；掌握Stata 的bysort 和regress 相结合使用来估计不同组的回归方程。
通过此题体会Stata 的优越性。
实验内容：Chow 检验。
实验要求：掌握Chow 检验,按具体的题目要求完成实验报告,并及时上传到给定的FTP ！实验题目：[abstracted from << Introductory Economerics >>chapter7 C7.11] Use the data in 401KSUBS. DTA for this exercise.(i)Compute the average, standard deviation, minimum ,and maximum values of nettfa in the sample.(ii)Test the hypothesis that average nettfa does not differ by 401(k) eligibility status; use a two-sided alternative .[Hint: regress nettfa on e401k ](iii) Estimate a multiple linear regression model for nettfa that includes income, age, and e401k as explanatory variables. The income and wage variables should appear as quadratics. Now ,what is the estimated dollar effect of 401(k) eligibility.(iv)To the model estimated in part(iii) ,add the interactions e401k*(age-41) and e401k*(age-41)2.Note that the average age in the sample is about 41,so that in the new model ,the coefficient on e401k is the estimated effect of 401(k) eligibility at the average age. Which interaction term is significant?(v)Comparing the estimates from parts(iii) and (iv) ,do the estimated effects of e401(k ) eligibility at age 41 differ much? Explain.(vi)Now, drop the interaction terms from the model ,but define five family size dummy variables:fsize1,fsize2,fsize3,fsize4 and fsize5.The variable fsize5 is unity for families with five or more members. Include the family size dummies in the model estimated from part(iii) ;be sure to close a base group .Are the family dummies significant at 1%level?(vii)Now, do a Chow test for the modelμββββββ++++++=k e age age inc inc nettfa 40152432210across the five family size categories ,allowing for intercept differences. The restricted sum of squared residuals, SSRr ,is obtained from part(vi) because that regressionassumes all slopes are the same. The unrestricted sum of squared residuals is 521SSR SSR SSR SSR ur +++= ,wher SSR f is the sum of squared residuals for equation estimated using only family size f. You should convince yourself that there are 30 parameters in the unrestricted model(five intercepts plus 25 slopes)and 10 parameters in the unrestricted model(five intercepts plus 5 slopes).Therefore, the number of restrictions being tested is q=20,and the df for the unrestricted model is 9275-30=9245.实验题目分析报告：(i)sum nettfaVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+--------------------------------------------------------nettfa | 9275 19.07168 63.96384 -502.302 1536.798(ii) reg nettfa e401kˆ18.858 and 14.01.e401k e401k t β== 因此拒绝原假设，平均值无明显差距。
计量经济学实验指导书
计量经济学实验指导书《计量经济学》实验指导书⼭东经济学院统计与数学学院2006年11⽉6⽇⽬录实验⼀、⼀元线性回归模型 (3)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验⼆、多元线性回归模型 (6)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验三、异⽅差 (9)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验四、⾃相关性 (14)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验五、多重共线性 (18)实验⽬的实验内容简介实验步骤实验⼀、⼀元线性回归模型【实验⽬的】掌握⼀元线性回归模型的估计⽅法。
【实验内容】根据表1-1案例，建⽴⼀元回归模型。
表1－1 我国各地区2003年FDI和GDP的数据项⽬2003年FDI(万美元）2003GDP（亿元）项⽬2003年FDI(万美元）2003GDP（亿元）北京2191263663.10河南539037048.59天津1534732447.66湖北1568865401.71河北964057098.56湖南1018354638.73⼭西213612456.59⼴东78229413625.87内蒙88542150.41⼴西418562735.13辽宁2824106002.54海南42125670.93吉林190592522.62重庆260832250.56⿊龙江321804430.00四川412315456.32上海5468496250.81贵州45211356.11江苏105636512460.83云南83842465.29浙江4980559395.00陕西331902398.58安徽367203972.38⽢肃23421304.60福建2599035232.17青海2522390.21江西1612022830.46宁夏1743385.34⼭东60161712435.93新疆15341877.61【实验步骤】⼀、模型设定1．菜单⽅式建⽴⼀个新的⼯作⽂件，表1-1的数据分别命名为GDP和FDI。
建⽴⼀个数组，包含GDP和FDI两个序列。
计量经济学实验指导2
计量经济学实验指导2实验一多元线性回来模型【实验目的】通过本实验，了解Eviews软件，熟悉软件建立工作文件，文件窗口操作，数据输入与处理等差不多操作。
把握多元线性回来模型的估量方法，学会用Eiews软件进行多元回来分析。
通过本实验使得学生能够依照所学知识，对实际经济问题进行分析，建立计量模型，利用Eiews软件进行数据分析，并能够对输出结果进行说明说明。
【实验内容及步骤】本实验选用美国金属行业要紧的27家企业相关数据，如下表，其中被说明变量Y表示产出，说明变量L表示劳动力投入，K表示资本投入。
试建立三者之间的回来关系。
【实验内容及步骤】1.数据的输入STEP1：双击桌面上Eviews快捷图标，打开Eviews，如图1.图1STEP2：点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile ，如图2，弹出workfile create对话框如图3。
在frequency中选择integer data，在start date 和end date 中分别输入1和27，点击OK，显现图如4画面，Workfile定义完毕。
在新建的workfile中差不多存在两个objects，即c和residual。
c是系数向量、residual是残差序列，当估量完一个模型后，该模型的系数、残差就分别储存在c和residual 中。
图2图3图4STEP3：在workfile空白部分单击右键，选择New object，在Type of object 中选择Series，将该对象命名为Y,如图5.单击ok，得到图6。
图5图6STEP4：双击图6中的图标“y”，得到如下图7，是关于序列“y”的工作表。
点击表示命令栏中的“Edit+/-”即可进入数据输入状态，利用给定的数据逐步输入27个数值。
图7STEP5：重复上面的数据输入步骤，依次输入序列“L”和“K”.如下图8所示.图82数据描述(1).数据的查看方式。
Eviews能够有多种不同数据的查看方式，在数据输入时用的表格形式，即Spreadsheet。
计量经济学实验指导书
计量经济学实验指导书目录实验一 Eviews软件的基础知识 (1)实验二数据处理 (6)实验三一元线性回来模型估量与推测 (13)实验四多元线性回来模型建立 (29)实验一Eviews软件的基础知识【实验目的】了解Eviews软件的差不多知识及操作对象，把握软件的差不多操作。
【实验内容】1.了解Eviews软件的安装；2.熟悉Eviews软件窗口和菜单的差不多功能；3.学会建立、储存和调用Eviews的工作文件。
【实验要求】在完成实验报告时，全班必须使用统一来源的数据资料。
【实验步骤】一、Eviews软件的安装方法一1预备好Eviews的安装盘，确保第一张盘没有写爱护。
2运行Window程序，将其他应用程序关闭。
3在光驱中插入安装盘。
4在提示下依次点击“下一步”，安装完成，最后给出安装成功的信息：“Eviews has been successfully installed”方法二1由多媒体教学软件教师端发送Eviews3软件至学生端2接收到后，解压缩至当前文件夹3双击setup，重复点击next至finish二、Eviews窗口简介1. Eviews的启动步骤：软件安装后，点击开始/程序/ Eviews3/ Eviews3.1，进入Eviews主窗口（图1.1）。
图1.12.主菜单说明:● File:有关文件的创立（New ）打开（Open ）,储存（Save/Save as ）,关闭（Close ）,程序运行（Run ）等，选择下拉菜单中的Exit 将退出Eviews 软件。
● Edit ：通常情形下仅提供复制（Copy ）功能，应与粘帖（Paste ）配合使用，对某些特定窗口，如查看模型估量结果的表达式时，可对窗口中的内容进行剪切（Cut ），删除（delete ）等工作选择(Undo)表示撤消上步操作。
● View 和procs ：两者的下拉菜单的项目，随着当前的窗口不同而改变，功能也随之变化，要紧涉及变量的多种查看方式和运算过程。
计量经济学实验2
实验（实训）报告项目名称多元线性回归模型所属课程名称计量经济学项目类型验证性实验实验(实训)日期15年4月日班级学号姓名指导教师浙江财经学院教务处制实验题目：研究货运总量y （万吨）与工业总产量1x (亿元)，农业总产值2x （亿元），居民非商品支出3x （亿元）的关系。
数据如表：１.计算y ,1x ,2x ,3x 的相关系数矩阵；２.求y 关于1x ,2x ,3x 的三元线性回归方程；３.对所求得的方程作拟合度检验４.对每个回归系数作显著性检验；５.对回归方程作显著性检验；６.如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，再作回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验；７.求出新回归方程的每一个回归系数的置信水平为95%的置信区间； ８.求新回归方程的标准化回归方程；９.求当175x =, 242x =时的y 的预测值，给定99%的置信水平，计算其置信区间？数据如下：y 1x 2x 3x16070 35 1.0 26075 40 2.4 21065 40 2.0 26574 42 3.0 24072 38 1.2 22068 45 1.5 27578 42 4.0 16066 36 2.0 27570 44 3.2 25065 42 3.0实验分析报告：1.步骤：首先安装软件包foreign,然后加载该软件包，读取SPSS数据。
library("foreign")mydata=read.spss("d:/311.sav")mydatab=data.frame(mydata)bcor(b)输出结果显示：Y X1 X2 X3Y 1.0000000 0.5556527 0.7306199 0.7235354X1 0.5556527 1.0000000 0.1129513 0.3983870X2 0.7306199 0.1129513 1.0000000 0.5474739X3 0.7235354 0.3983870 0.5474739 1.00000002.步骤：c<-lm(formula=Y~X1+X2+X3,data=mydata)c输出结果显示：Call:lm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3, data = mydata)Coefficients:(Intercept) X1 X2 X3 -348.280 3.754 7.101 12.447分析：三元线性回归方程:Y=-348.280+3.754X1+ 7.101 X2+12.447 X3（0.0959）（0.1002）（0.0488）（0.2835）n=10 R^2=0.8055 调整R^2= 0.7083 估计的标准误=23.44summary(c)输出结果显示：Call:lm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3, data = mydata)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-25.198 -17.035 2.627 11.677 33.225Coefficients:（回归系数）t value=3.754/1.933Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -348.280 176.459 -1.974 0.0959 .X1 3.754 1.933 1.942 0.1002X2 7.101 2.880 2.465 0.0488 *X3 12.447 10.569 1.178 0.2835---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 23.44 on 6 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.8055, Adjusted R-squared: 0.7083F-statistic: 8.283 on 3 and 6 DF, p-value: 0.01487分析：由上述数据可知，调整后的决定系数为0.7083 ，说明回归方程对样本观测值的拟合程度较好。
计量经济学实验指导书(eviews软件的相关操作)实验一和二
实验一EViews软件的基本操作[实验性质]验证实验[学时安排] 2学时[实验内容]1.了解EViews软件的功能及其安装事项；2.熟悉EViews工作窗口；3.创建工作文件，建立序列对象，熟悉数据的录入、调用和编辑；4.图形分析与描述统计分析。
[实验步骤]一、安装和启动EViews软件：（一）Eviews简介EViews是Econometrics Views（计量经济学视窗）的缩写。
EViews是在TSP (Time Series Processor) 软件包基础上发展起来的新版本，主要用于处理时间序列数据，是Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
虽然EViews 是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域里，但是从软件包的设计来看，EViews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。
EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性，可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作，操作结果出现在窗口中，并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
此外，EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能，可以在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。
（二）EViews安装步骤：（EViews 5.0）1.准备好EViews 5.0的安装包；2.运行Windows程序，将其他应用程序关闭；3.打开安装包，双击setup，在提示下操作；4.注意EViews不能安装在中文目录下；5.序列号在文本文档“sn”中；6.安装成功提示信息：“EViews has been successfully installed”；7.最后打开安装包里的文件夹“Crack”，把里面的两个文件粘贴到EViews 安装目录下，覆盖目录原有文件，即可使用。
（三）运行EViews在Windows中运行EViews的方法有：1.点击任务栏上的开始程序EViews程序组EViews图标；2.双击桌面上的EViews程序图标；3.双击EViews的工作文件和数据文件。
计量经济学实验指导书
计量经济学实验指导书实验指导书课程名称：计量经济学编写人：寇津春余谦目录实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计 (1) 实验目的： (1)实验内容： (1)实验二：Eviews的常用函数与多元线性回归分析 (6)实验目的 (6)实验内容 (6)实验三异方差的检验与修正 (8)实验目的 (8)实验内容 (8)实验四序列相关的检验与修正 (13)实验目的 (13)实验内容 (13)实验五多重共线性的检验和修正 (18)实验目的 (18)实验内容 (18)实验六柯布-道格拉斯生产函数的求解 (22)实验目的 (22)实验内容 (22)1实验一 Eviews 的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计实验目的：1、熟悉Eviews 的窗口与界面2、掌握Eviews 的命令与菜单的操作3、掌握用Eviews 估计与检验一元线性回归模型实验内容：1、启动Eviews双击Eviews 图标，出现Eviews 窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File ，Edit ，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。
图1-12、产生文件Eviews 的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。
（1）读已存在文件：File →Open →Workfile 。
（2）新建文件：File →New →Workfile ，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、起止时间。
OK 后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C 、序列RESID 。
在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期工作区域和终止期。
图1-2工作文件对话框其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。
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实验四多重共线性【实验目的】掌握多重共线性的检验及处理方法【实验内容】根据表6－1的数据，建立子鸡消费的回归模型表6－1 子鸡消费数据【实验步骤】一、输入数据在Eviews命令行中输入create a 1960 1982data q I p p2 p3 ap然后输入表6－1中的数据，或将表中数据拷入。
其中q子鸡消费量，I表示收入，p表示子鸡价格，p2表示猪肉价格，p3表示牛肉价格，ap表示猪肉和牛肉的综合价格。
二、建立回归模型根据经济理论可知，子鸡消费量依赖于收入，子鸡价格和替代品的价格，所以首先考虑子鸡消费对收入、子鸡价格、猪肉价格和牛肉价格的回归。
输入命令ls q c I p p2 p3回归结果如下Dependent Variable: QVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 37.23398 3.717757 10.01517 0.0000I 0.005015 0.004893 1.024840 0.3190P -0.611156 0.162839 -3.753131 0.0015P2 0.198384 0.063719 3.113441 0.0060P3 0.069467 0.050989 1.362394 0.1899R-squared 0.942585 F-statistic 73.87690Adjusted R-squared 0.929826 Prob(F-statistic) 0.000000 回归结果中，所有变量的回归系数的符号都符合经济含义，但是收入和牛肉价格这两个变量的回归系数在统计上不显著。
回归方程高度显著。
三、侦察多重共线性回归结果方程高度显著，但有个别解释变量系数不显著，提示我们很可能存在多重共线性。
1．检查解释变量两两简单相关系数将变量I、p、p2和p3以数组方式打开，然后在菜单上选择View－Correlations－Common Sample，会出现相关系数矩阵（图6－1）。
图6－1 自变量的相关系数矩阵或者在Eviews命令窗口中键入：COR i p p2 p3从相关系数可以看出，这四个变量的两两相关系数都在0.928以上，表示存在着一定的多重共线性。
⒉辅助回归方程检验可以通过建立辅助回归模型来检验多重共线性。
本例中，在Eviews软件命令窗口中键入：LS i C p p2 p3R=0.98。
所以可以计算方差膨胀因子回归结果表明该辅助回归的样本决定系数212j=50。
可见存在着严重的多重共线性。
1(R)四、解决方法根据理论分析，子鸡消费量应主要取决于收入和子鸡价格，所以先考虑引入I和p两个解释变量。
输入命令ls q c I p，结果如下Dependent Variable: QVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.I 0.014885 0.002193 6.786161 0.0000P -0.213670 0.121901 -1.752813 0.0950C 34.51775 3.855600 8.952627 0.0000R-squared 0.910837 F-statistic 102.1538Adjusted R-squared 0.901920 Prob(F-statistic) 0.000000 回归方程高度显著，收入的系数也是高度显著的，价格的系数在0.1的显著性水平下也是显著的。
然后再逐个引入猪肉价格和牛肉价格，引入猪肉价格后的结果如下Dependent Variable: QVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.I 0.010878 0.002381 4.568227 0.0002P -0.541124 0.157955 -3.425800 0.0028P2 0.174041 0.062525 2.783547 0.0118C 38.64867 3.649340 10.59059 0.0000R-squared 0.936665 F-statistic 93.66346Adjusted R-squared 0.926664 Prob(F-statistic) 0.000000 引入牛肉价格后的结果如下Dependent Variable: QVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.I 0.012981 0.005036 2.577694 0.0184P -0.222373 0.126180 -1.762344 0.0941P3 0.024949 0.059088 0.422236 0.6776C 33.80214 4.286604 7.885528 0.0000R-squared 0.911666 F-statistic 65.36389Adjusted R-squared 0.897718 Prob(F-statistic) 0.000000 可见，引入猪肉价格后，系数是高度显著的，而且符号也符合经济含义。
从理论上看，猪肉和牛肉都是替代产品，所以引入综合价格，结果如下Dependent Variable: QVariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. I 0.009534 0.004187 2.276731 0.0346 P -0.296246 0.130809 -2.264714 0.0354 AP 0.106390 0.071672 1.484402 0.1541 C 32.542443.974005 8.188828 0.0000综合价格的系数不显著。
所以，理想的模型应该是t3t 2t 10t 2P b pP b I b b Q ˆ+++=实验五 异方差【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法。
【实验内容】表4－11列出了2003年我国各地区的FDI 和GDP 的数据，利用Eviews 建立我国各地区FDI 对GDP 的回归模型。
表4－1 我国各地区2003年FDI 和GDP 的数据【实验步骤】一、输入数据在Eviews中输入命令Create u 30Data fdi gdp然后输入表4－1中的数据。
一、建立回归模型在Eviews中输入命令ls fdi c gdp建立FDI对GDP的回归模型，结果如下Dependent Variable: FDIVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.GDP 63.92439 6.967284 9.174937 0.0000C -111947.8 39799.32 -2.812808 0.0089R-squared 0.750400 Mean dependent var 176467.6 Adjusted R-squared 0.741486 S.D. dependent var 262951.1 S.E. of regression 133695.6 Akaike info criterion 26.50886 Sum squared resid 5.00E+11 Schwarz criterion 26.60227 Log likelihood -395.6329 F-statistic 84.17946 Durbin-Watson stat 1.586021 Prob(F-statistic) 0.000000FDI+-GDP111947=模型1924398..63S.E.= (6.967284)R2=.075040二、检验异方差（一）分析残差图输入如下的命令，genr resid2=resid^2生成2e的序列，可以描图来侦察异方差。
输入命令Scat gdp resid2，会输出如图4－1的散点图。
图4－1 残差平方和对gdp的散点图从图中可见，随着gdp的增加，残差平方和大致呈上升态势。
（二）正式的检验1．怀特（White）的一般异方差检验在估计结果窗口，点击View－Residual Tests－White Heteroskedasticity（no cross terms）（图4－2）。
图4－2 选择White Heteroskedasticity （no cross terms ）检验，会出现如下的检验结果White Heteroskedasticity Test:F-statistic 4.064941 Probability 0.028627 Obs*R-squared6.942706 Probability0.031075Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -9.15E+09 1.33E+10 -0.688625 0.4969 GDP 7718860. 5224878. 1.477328 0.1512 GDP^2-275.5664378.1071-0.7288050.4724第一个表的第二行表示的就是white 检验的结果。
由于p 值小于0.05，可以认为存在异方差。
2．格莱泽检验 输入命令 ls fdi c gdp genr aresid=abs(resid)生成一个新序列aresid ，是原始回归模型中残差的绝对值|e |i 。
根据散点图，作|e |i 对gdp的回归，结果如下。
Dependent Variable: ARESIDVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.GDP^0.5 1427.597 635.6001 2.246061 0.0328C 1776.797 42693.32 0.041618 0.9671R-squared 0.152665 Mean dependent var 90679.38Adjusted R-squared 0.122403 S.D. dependent var 93551.42S.E. of regression 87639.10 Akaike info criterion 25.66418Sum squared resid 2.15E+11 Schwarz criterion 25.75760Log likelihood -382.9627 F-statistic 5.044791Durbin-Watson stat 2.047406 Prob(F-statistic) 0.032774 该估计结果表明，残差绝对值和gdp存在一定的关联性。