江西财经大学计量经济学实验报告(三)
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》课程实验报告
《计量经济学》课程实验报告年级专业：2012级金融学姓名：*** 学号：2012******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软件通过阿尔蒙多项式变换法估计分布滞后模型。
二、实验内容根据某地区1980-2001年固定资产投资Y与销售额X的资料，取阿尔蒙多项式的次数M=2，阿尔蒙多项式变换法估计分布滞后模型:错误！未找到引用源。
，将系数错误！未找到引用源。
(i=0,1,2,3,4)用二次多项式近似，则原模型可变为：错误！未找到引用源。
，由此用Eviews软件得出分布滞后模型的最终估计式。
三、实验数据教材第186页，表7.5：某地区1980-2001年固定资产投资Y与销售额X的资料四、实验步骤1.分析固定资产投资Y与销售额X的关系；2.模型设定：错误！未找到引用源。
；将系数错误！未找到引用源。
(i=0,1,2,3,4)用二次多项式近似，则原模型可变为：错误！未找到引用源。
；3.用Eviews计算错误！未找到引用源。
(i=0,1,2,3,4)。
步骤如下：（1）建立工作文件：双击Eviews图标，进入Eviews主页。
在菜单选项中依次点击New—Workfile，出现“Workfile Range”。
在““Workfile Frequency”中选择数据频率“Annual”，并在“Start Date”菜单中输入“1980”，在“End”菜单中输入“2001”，点击“OK”，出现未命名文件的“Workfile UNTITLED”工作框。
已有对象“c”为截距项，“resid”为剩余项。
（2）输入数据：在“Quick”菜单中点击“Empty Group”,出现数据编辑窗口。
将第一列命名为“Y”：方法是按上行键“↑”，对应“obs”格自动上跳，在对应的第二行有边框的“obs”空格中输入变量名为“Y”，再按下行键“↓”，变量名一下各格出现“NA”，依次输入Y的对应数据。
计量经济 实验报告三
计量经济实验报告实验三异方差的识别与补救一、实验目的：1.掌握异方差的识别方法2.能针对具体问题提出解决异方差问题的措施二、实验内容：下表是储蓄与收入得样本观测值，试建立储蓄Y关于收入X的线性模型并进行异方差的检验与修正。
个人储蓄与收入数据（百万英镑）序号Y X 序号Y X1 264 8777 17 1578 241272 105 9210 18 1654 256043 90 9954 19 1400 265004 131 10508 20 1829 276705 122 10979 21 2200 283006 107 11912 22 2017 274307 406 12747 23 2105 295608 503 13499 24 1600 281509 431 14269 25 2250 3210010 588 15522 26 2420 3250011 898 16730 27 2570 3250012 950 17663 28 1720 3350013 779 18575 29 1900 3600014 819 19635 30 2100 3620015 1222 21163 31 2300 3820016 1702 228801.用以上数据对储蓄-收入模型进行估计2.检验模型是否存在异方差3.假设随机项的异方差形式为22var()i ixμσ=，消除模型的异方差并重新对模型进行估计。
三、实验结果：1、模型估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 16:58Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -655.9600 124.2692 -5.278540 0.0000X 0.085352 0.005161 16.53779 0.0000R-squared 0.904132 Mean dependent var 1250.323 Adjusted R-squared 0.900826 S.D. dependent var 820.9407 S.E. of regression 258.5299 Akaike info criterion 14.01024 Sum squared resid 1938294. Schwarz criterion 14.10276 Log likelihood -215.1587 F-statistic 273.4984 Durbin-Watson stat 1.039802 Prob(F-statistic) 0.0000002、white检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 11.18080 Probability 0.000270 Obs*R-squared 13.76465 Probability 0.001026Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 17:00Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38802.30 71391.21 0.543516 0.5911X -4.563188 7.025231 -0.649543 0.5213X^2 0.000217 0.000154 1.411320 0.1692R-squared 0.444021 Mean dependent var 62525.62 Adjusted R-squared 0.404308 S.D. dependent var 75015.93S.E. of regression 57898.10 Akaike info criterion 24.86252 Sum squared resid 9.39E+10 Schwarz criterion 25.00130 Log likelihood -382.3691 F-statistic 11.18080 Durbin-Watson stat 1.491234 Prob(F-statistic) 0.0002703、消除模型的异方差并重新对模型进行估计。
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
中国国债规模的实证研究一、经济理论背景对于国债规模的研究，可以分为规范研究和实证研究，规范研究方法提供了很好的思想，但未能得出准确的数量结论。
相对规范研究，实证研究方法则侧重于利用国债规模的历史资料，利用各种经济模型，给出国债规模的具体数量。
有关国债规模的实证研究分析，我国理论界也作了不少的研究：杨大楷等人采用相关分析法、灰色关联度分析法：周军民等人使用回归计量模型；朱世武和应惟伟应用传统的统计方法和向量自回归法；高勇强、贺远琼应用相关分析法对中国国债发行规模进行了实证研究。
但是，目前理论界对中国国债规模影响因素的研究如下问题：这些研究都没有说明为什么这些因素对中国国债的规模产生影响；分析的结果不统一，作者们所选择的指针与国债规模的相关度的分析结果不一致；这些实证研究都仅针对中国内部国债发行规模的影响因素进行探讨。
本文应用计量经济法,建立回归直线模型，根据年度资料建立我国国债规模研究模型，对我国国债规模与经济变量之间的影响关系进行实证分析。
二、指标选取和数据搜集（一）国债规模主要影响因素的选择和指标选取1. GDP对国债规模的影响。
一国国债规模明显地由该国的经济发展水平所决定。
一般来说。
经济规模越大,发展水平越高，则国债规模及其潜力就越大。
2.财政收支状况对国债规模的影响。
众所周知，国债的一个重要目的就是弥补财政赤字。
当财政收入越多、财政支出越少时，用国债来弥补财政赤字的压力就越小。
由于在实证分析中，赤字对国债规模的影响不显著，本文选取了财政收入与财政支出两个变量来综合考虑其对国债规模的影响。
3. 预算内投资规模对国债规模影响。
国债的另一主要目的是筹资建设资金,近几年我国国债资金主要用于重大项目、重点项目的建设。
一国预算内投资规模越大，其对资金的需求越大。
当财政收入不足于财政支出时，政府的投资缺口一般要通过发行国债来弥补。
4.还本付息支出对国债规模的影响。
一方面，国债规模越大，还本付息支出越多，当其支出额达到无法以当年财政收入来偿还时，不得不以发新债来还旧债。
《计量经济学》实验报告-副本
计量经济学作业 1运用Eviews软件：1.作出散点图，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；1.对所建立的回归方程进行检验；2.若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值及预测区间。
《计量经济学》实验报告行知学院11数学精算班实验序号实验名称中国内地2007年各地区税收与国内生产总值课程名称计量经济学姓名尐所在实验室文东202班级11数学精算计划学时2实验类型上机操作学号专业数学与应用数学（保险精算）实验要求运用Eviews软件：1.作出散点图，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；3.对所建立的回归方程进行检验；4.若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值及预测区间。
备注实验步骤1.建立工作文件2.输入数据3.图形分析4.估计线性回归模型主要实验结论和数据1、建立模型假设拟建立如下一元回归模型：X1Y下表给出采用Eviews软件对数据进行回归分析的计算结果。
一般可写出如下回归分析结果：GDPY0710.0)6296.10(?7603.02R F= .=散点图如下：2、模型检验从回归估计的结果看，模型拟合较好。
可决系数2R =，表明税收的变化的%可由国内生产总值GDP 的变化来解释。
从斜率项的t 检验值看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值05.2)29(025.0t ，且斜率满足0<<1，表明2007年每增加一元的GDP ，税收收入增加元。
3、预测若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，代入上式回归方程得该地区税收收入的预测值为：Y?+=(亿元)由于GDP 的样本均值与样本方差E(GDP)=D(GDP)=1于是，在95%的置信度下，E （Y ）的预测区间为)1734694021)131()1258.88918500(3112-3127603102（）（即：（，）填卡日期：。
3.3计量经济学实验报告
.3计量经济学实验报告3.33.3 经调查研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表3.6为对某地区部分家庭抽样调查得到的样本数据。
表3.6 家庭书刊消费、家庭收入及户主受教育年数数据家庭书刊年消费支出（元）Y 家庭月平均收入（元）户主受教育年数（年）家庭书刊年消费支出（元）家庭月平均收入（元）户主受教育年数（年）X T Y X T450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8501.5 1316.4 7 612.7 2154 10781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14541.8 164191121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 161222.1 1981.2 1812533624.6 20（1）作家庭书刊消费（Y ）对家庭月平均收入（X ）和户主受教育年数（T ）的多元线性回归：123iiiiu Y X T βββ=+++利用样本数据估计模型的参数，对模型加以检验，分析所估计模型的经济意义和作用。
步骤： 1.打开EViews6，点“File ”→“New ”→“Workfile ”。
选择 “Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18，点击ok 。
2. 在命令行输入：DATA Y X T，回车。
将数据复制粘贴到Group中的表格中。
3. 建立数据关系图为初步观察数据的关系，在命令行输入命令：sort Y，从而实现数据Y的递增排序。
4. 在数据表“group”中点“view/graph/line”，最后点击确定，出现序列Y、X、T的线性图。
5. OLS估计参数,点击主界面菜单Quick\Estimate Equation，弹出对话框，如下图。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学中的一门重要学科，它通过运用数学和统计学的方法来研究经济现象，并对经济理论进行实证分析。
实验是计量经济学研究中不可或缺的一部分，通过实验可以验证经济理论的有效性，提供实证依据，为政策制定和经济决策提供参考。
本篇文章将介绍一个基于计量经济学方法的实验，以探讨某一特定经济现象的影响因素和机制。
研究背景在当今社会，消费者购买决策是经济活动中的重要环节，而价格是影响消费者购买决策的关键因素之一。
然而，不同的消费者对价格的敏感程度可能存在差异，这可能受到个体的经济状况、心理因素以及市场竞争程度等多种因素的影响。
因此，了解消费者对价格的反应机制对于企业制定定价策略以及政府进行市场监管具有重要意义。
研究目的本实验旨在通过模拟市场环境，探究消费者对价格的反应机制，并分析不同因素对消费者价格敏感度的影响。
实验设计实验采用随机抽样的方法，选取了100名具有不同经济背景和消费习惯的消费者作为实验对象。
实验分为两个阶段进行，第一阶段是价格变动实验，第二阶段是心理因素调查。
第一阶段：价格变动实验在价格变动实验中，我们将随机选取50名消费者，并给予他们一定的购买预算。
然后，我们将分别设定两个不同的价格水平，并观察消费者对不同价格水平下商品的购买行为。
通过对购买行为的观察和数据分析，我们可以得出消费者对价格变动的反应程度。
第二阶段：心理因素调查在心理因素调查中，我们将采用问卷调查的方式，向所有参与实验的消费者提供一份针对价格敏感度的问卷。
问卷中包含了有关个体经济状况、消费心理以及市场竞争程度等方面的问题。
通过问卷调查的结果，我们可以分析不同因素对价格敏感度的影响，并进一步探讨价格敏感度的机制。
实验结果与讨论通过对实验数据的分析，我们得出了以下结论：1. 消费者对价格的敏感度存在差异，有些消费者对价格变动非常敏感，而另一些消费者对价格变动的反应较为迟缓。
2. 个体经济状况是影响消费者价格敏感度的重要因素之一。
江西财经大学学生实验报告(参考样本)
学生实验报告
学院：
课程名称：
专业班级：
姓名：
学号：
学生实验报告
一、实验综述
1、实验目的及要求
目的要明确，要抓住重点，符合实验指导书中的要求（使用时斜体字删去，下同）
2、实验仪器、设备或软件
实验所使用的仪器设备、工具等的名称及规格。
二、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析）
写明具体实施的步骤，包括实验过程中的记录、数据和相应的分析
三、结论
1、实验结果
根据实验过程中所见到的现象和测得的数据，做出结论
2、分析讨论
对本次实验的心得体会、思考和建议。
四、指导教师评语及成绩：
评语：指导教师依据学生的实际报告内容，用简练语言给出本次实验报告的评价和价值
成绩：指导教师签名：
批阅日期：。
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
1.背景经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。
在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP ）和国生产总值的的增长来计算。
古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。
现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。
从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。
物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。
中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。
因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。
居民消费需求也是经济增长的主要因素。
经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。
在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。
但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。
本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。
用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。
因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。
2.模型的建立 2.1 假设模型为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。
运用这些数据进行回归分析。
这里的被解释变量是，Y ：国生产总值，与Y-国生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为：1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数，μ代表随机干扰项。
《计量经济学》课程实验报告
2.估计结果，解释参数的数量关系
数量关系: GDP每增加一万亿元，可导致全国财政收入增加0.0041212万亿元，农业总产值每增加一万亿元，可导致全国财政收入增加0.0489586万亿元，税收每增加一万亿元，可导致全国财政收入增加1.183604万亿元。
三、实证分析
1.描述性统计（数据的最大值最小值，平均值，方差等，定性分析，了解数据质量）
X1最大值: 101.6 最小值: 18.6 平均值: 57.375 标准差: 27.22657
X2最大值: 7.2 最小值:2 平均值: 4.45625标准差: 1.648016
X3最大值: 15.8 最小值:2.9 平均值: 9.9125 标准差: 4.480606
图示检验法:
由图可得:模型存在正的相关序列。
3.检验模型是否存在多重共线性
Variable | VIF 1/VIF
-------------+----------------------
x2 | 70.29 0.014226
x1 | 54.81 0.018246
x3 | 52.31 0.019117
x2 | 3.299357 .1326672 24.87 0.000 3.014814 3.5839
_cons | -3.04026 .6279573 -4.84 0.000 -4.387095 -1.693426
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二、模型和变量解释
1.模型建立，写出方程，阐述设定模型的经济理论
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。
江西财经大学计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告实验（一）：一元线性回归模型实验学号：0122585 姓名：戴安琪专业：注册会计师选课班级：A02 实验日期：2014.11.5 实验地点：0305实验名称：一元线性回归模型实验【教学目标】《计量经济学》是实践性很强的学科，各种模型的估计通过借助计算机能很方便地实现，上机实习操作是《计量经济学》教学过程重要环节。
目的是使学生们能够很好地将书本中的理论应用到实践中，提高学生动手能力，掌握专业计量经济学软件EViews的基本操作与应用。
利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
【实验目的】使学生掌握1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换。
2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测【实验内容】1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换；2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
实验内容以课后练习：以41页计算题为例进行操作。
【实验步骤】1.建立工作文件选择年份数据，将工作文件命名为41.7。
2.输入和编辑数据3. 散点图分析命令栏输入 scat x y从散点图可以看出，y与x近似成线性关系，所以采取线性回归模型Yi=B0+B1Xi+ui是合理的。
4.OLS估计参数输入LS Y C X 得到参数估计结果，以eq01为名保存。
得到估计结果：Y=10.77+0.005X其中斜率0.005表示年人均可支配收入每增加1元，人均鲜蛋需求量增加0.005.R2=0.6709, 拟合较好，线性关系显著。
单击Equation 窗口中的View → Actual, Fitted, Resid → Table按钮，可以得到拟合直线和残差的有关结果。
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。
江西财经大学 计量经济学实验报告(希望会有帮助!)
计量经济学实验报告班级：10金融三班姓名：***学号：*******目录一、经济学理论概述 (3)二、主要实验内容 (3)1、拟合优度检验——可决系数R2统计量 (3)2、方程总体线性的显著性检验——F检验 (3)3、变量的显著性检验——t检验 (4)4、异方差性的检验——怀特检验 (4)5、序列相关性的检验——DW检验 (4)6、多重共线性的检验——逐步回归法 (4)三、验证步骤 (4)1、确定变量 (4)2、建立计量经济学模型 (5)3、数据描述和处理 (5)4、多元线性计量经济学模型的初步估计与分析 (7)5、异方差检验 (8)6、计量经济学模型的最终确定 (12)7、检验结果分析 (12)四、结论 (13)货币流通量与居民价格消费指数、贷款额的关系一、经济学理论概述1、货币流通量（amount of currency in circulation）是指市场上实际流通的货币总量。
目前我国货币流通量统计实际就是针对流通中的现金量，即M0进行统计，通常又称之为市场货币供应量。
2、消费物价指数英文缩写为CPI，是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
居民消费价格指数是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数，综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。
3、居民消费和贷款额共同构成货币流通量的重要部分。
二、实验主要内容在此次试验中，我运用了gretl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统计量的数值后，可通过F＞Fα(k，n-k-1) （或F≤Fα(k，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著成立。
计量经济学(三版)第三章13题实验报告
实验日期:专业班级： 系别： 姓名： 学号：指导教师:课程名称:多元统计分析实验项目: 基于EVIEWS 计量分析操作过程，对输出结果的详细分析。
实验目的: 1.熟悉EVIEWS 聚类分析的操作过程 2.理解并能详细分析聚类分析输出的结果。
实验环境: EVIEWS for WINDOWS 实验原理与过程:一：进行回归分析Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least SquaresDate: 06/06/11 Time: 18:22 Sample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C 1.153********0.727611389397 1.586003768980.123968874027 LOG(K) 0.609235534543 0.176377878808 3.454149344920.00177572270878 LOG(L) 0.360796486959 0.201591460953 1.789740920830.0843174964516 R-squared 0.809924684757Mean dependent var7.49399687394 AdjustedR-squared 0.796347876526S.D. dependent var0.94296039524 S.E. ofregression 0.425537584424Akaike info criterion1.22083868309 Sum squared resid5.07030260122 Schwarz criterion1.35961163836 Log likelihood -15.9229995879 F-statistic59.6550139723 Durbin-Watso n stat0.793208978173Prob(F-statistic)8.03452251683e-11于是样本回归方程为：Y K ln 361.0ln 609.0154.1ˆln ++=Y由回归分析可知：099.802=R -R =0.7963 F=59.66给定的显著性水平5%，自由度为（2,28）的F 分布的临界值()4.338.225.00=F ，因此总体上看，lnk,lnY 联合起来对lnY 有着显著性的影响。
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计量经济学实验报告实验（三）：计量经济检验与修正实验学号：0122585 姓名：戴安琪专业：注册会计师选课班级：A02 实验日期：2014.12.3 实验地点：0305实验名称：计量经济检验与修正实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1. 异方差性检验和修正方法；2. 自相关性检验和修正方法；3.【实验内容】实验内容以课后练习：以116页第8题、第9题为例进行操作。
【实验步骤】一．第116页第8题（一）创建工作文件（二）输入和编辑数据在命令窗口直接输入：Data Y X .屏幕出现数据编辑框，如下图所示。
点击上图中对话框的“Edit +/- ”，将数据进行输入，如下图所示。
数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的Save或单击菜单兰的File→Save将数据存入磁盘。
（三）ＯLS估计参数利用2008年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的相关数据表，作散点图。
Eviews命令:scat X Y；如图所示可看出２００８年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（Ｘ）与消费性支出（Ｙ）的关系近似直线关系可建立线性回归模型。
在主菜单命令行键入：“LS Y C X”，然后回车。
即可直接出现如下图所示的计算结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/20/14 Time: 20:15Sample: 1 28Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 735.1080 477.1123 1.540744 0.1355X 0.666222 0.030558 21.80213 0.0000R-squared 0.948138 Mean dependent var 10780.65Adjusted R-squared 0.946144 S.D. dependent var 2823.752S.E. of regression 655.3079 Akaike info criterion 15.87684Sum squared resid 11165139 Schwarz criterion 15.97199Log likelihood -220.2757 F-statistic 475.3327Durbin-Watson stat 1.778976 Prob(F-statistic) 0.000000 点击“object\store to DB…”,将估计式以“eq01”为名保存。
参数估计所建立的回归方程为：iY＝735．1080＋0．666222x （477．1123） (0．030558)t=（1．540744) (21．80213)R 2=0．948138 -2r =0．946144 F=475．3327（四）检验异方差性 1、残差分析首先将数据排序，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。
由图可知回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
2、White 检验在方程窗口上点击“View\Residual Test\White Heteroskedastcity ”，检验结果如图所示：其中，F 值为辅助回归模型的F 统计量值。
取显著水平α=0.05，由于）（22χ=5.99＜nR 2=8.315098,所以存在异方差性。
故本题数据不符合OLS 经典假设中同方差性的假设，即存在异方差性。
（五）异方差的修正 ① 确定权数变量根据Park 检验，可以得出2i e 的一般形式为：i i X e ln 2670.36578.19ln 2+-=生成权数变量：GENR W1=1/X^3.2670根据Gleiser 检验，可以取以下三种形式作为权数变量：2432~1~11ii i e W e W X W ===生成权数变量：GENR W2=1/X^0.5GENR W3=1/ABS(RESID ） GENR W4=1/ RESID ^2② 利用加权最小二乘法估计模型 在Eviews 命令窗口中依次键入命令：LS(W=i W ) Y C X经估计检验发现用权数W3的效果最好。
下面仅给出用权数W3的结果。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/20/14 Time: 20:46 Sample: 1 28Included observations: 28 Weighting series: W3Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 970.6104 254.5362 3.813250 0.0008 X 0.6493550.018418 35.25576 0.0000Weighted StatisticsR-squared1.000000 Mean dependent var 9942.842 Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var 46660.83 S.E. of regression 27.34564 Akaike info criterion 9.523740 Sum squared resid 19442.39 Schwarz criterion 9.618898 Log likelihood -131.3324 F-statistic 1242.969 Durbin-Watson stat1.481595 Prob(F-statistic) 0.000000Unweighted StatisticsR-squared 0.947484 Mean dependent var 10780.65Adjusted R-squared 0.945465 S.D. dependent var 2823.752S.E. of regression 659.4257 Sum squared resid 11305899Durbin-Watson stat 1.893691③对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况对所估计的模型再进行White检验，其结果对应图所示。
所对应的White检验显示，P值较大，所以接受不存在异方差的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。
二．第117页第九题（一）建立多元回归模型和估计利用Eviews分别绘制名义服务业产出与服务业就业人数，软件外包服务收入，技术进步指数的散点图，了解他们的关系。
1.数据的输入scat x3 y;得到散点图。
Y 与x1 的散点图Y 与x2 的散点图Y 与x3 的散点图从以上三幅图可以看出y与x1存在线性关系，但是Y与x2,x3不存在线性关系。
3.模型估计为了通过AIC和SC准则来判断软件外包服务收入和技术进步指数是否应该作为解释变量，输入eviews 命令：ls y c x1。
得到Y与x1的估计结果。
在以上模型中，得到：AIC=21.51513 SC=21.20605再次输入eviews 命令：ls y c x1 x2 .得到y与x1,x2的估计结果。
在以上模型中，得到：AIC=20.10313 SC=20.23351从上面可以看出，加入X2后的模型AIC和SC的值均变小，所以应该将X2包含在模型中。
再次输入eviews 命令：ls y c x1 x2 x3 .得到y与x1,x2,x3的估计结果。
在此模型中，得到AIC=19.98080 SC=20.15463从上面可以看出，加入X3后的模型AIC和SC的值均变小，所以应该将X3包含在模型中。
即，x2和x3均要包含在模型中，模型的估计结果为：Y=-140628.8+8.404923X1-10.51442X2+13275.56X3Se=(10930.76)( 0.748947) (1.615580) (7846.169)T= (-12.86542)(11.22232) (-6.508141) (1.691980)（二）.white 检验在方程窗口上点击“View\Residual Test\White Heteroskedastcity”，检验结果如图所示：其中，F 值为辅助回归模型的F 统计量值。
取显著水平α=0.05，由于）（22 =5.99> nR 2=0.617177,所以不存在异方差性。
（三） LM 检验自相关性在方程窗口中，点击“View—Residual Tests —Serial Correlation LM Test”，输出结果如下：可得：nR 2= 2.215395,相伴概率为0.330319.因此在显著性水平α=0.05的条件下，接受无自相关的原假设，即随即干扰项不存在自相关。
又因为回归系数都显著不为0，表明存在一阶自相关。
（四）T检验和F检验T检验：根据（一）中建立的多元回归方程，Y=-140628.8+8.404923X1-10.51442X2+13275.56X3各项系数对应的t统计量分别为： 11.22232，-6.508141，1.691980。
因为在给定的显著性水平α=0.05时，tα/2(13-4)=t0.025(9)=2.2622。
显然，x1,x2的绝对值均大于临界值2.2622，所以均通过t检验。
而x3小于2.2622，所以不通过t检验。
F检验：针对H0：β1=β2=β3=0，对于给定的显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为3和9的临界值F0.05（3,9）=3.86,。
由于F=123.6727>3.86,应该拒绝原假设H0，说明回归方程显著，即服务员就业人数，软件外包服务收入，技术进步指数对名义服务业产出有显著影响，即方程通过了F检验。