计量经济学案例分析
计量经济学 案例分析
第二章 案例分析研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义.一． 模型设定2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型：Y t =β1+β2X t +u t5060708090100110120130140XY二．估计参数假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下：表2.1 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/13/17 Time: 12:50Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000由表2.1可得，β1=11.9580，β2=0.0029故简单线性回归模型可写为：^ YX tt=11.9580+0.0029其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31三．模型检验1.经济意义参数β1=11.9580 ,β2=0.0029，说明城镇居民家庭人均总收入每增加1元，城镇居民每百户拥有量平均增加0.0029台，与预期经济意义相符.2.拟合优度和统计检验拟合优度的度量：因为R-squared=0.8320，说明所建模型在整体上对样本数据拟合较好，解释变量对被解释变量的解释程度较高.回归系数的t检验：原假设H0：β1=0及H0：β2=0.回归系数β1的标准误差和t值分别为：SE(β1)= 5.6228，t(β1)=2.1267；回归系数β2的标准误差和t值分别为：SE(β2)= 0.0002，t(β2)= 11.9826.取α=0.05，故临界值t0.025(29)= 2.045，因为t(β1)= 2.1267>t0.025(29)= 2.045，故拒绝H0：β1=0；t(β2)= 11.9826.>t0.025(29)= 2.045，故拒绝H0：β2=0.对斜率系数的显著性检验表明:城镇居民人均总收入对城镇居民每百户计算机拥有量有显著影响. 四．回归预测若西部地区某省城镇居民家庭人均收入能达到25000元/人，利用所估计模型预测城镇居民每百户计算机拥有量。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和经济理论来研究经济现象。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们分析经济数据，预测经济变化，评估政策效果等。
下面我们将通过几个实际案例来展示计量经济学模型的应用。
首先，我们来看一个关于劳动力市场的案例。
假设我们想要研究教育水平对个体工资收入的影响。
我们可以建立一个计量经济学模型，以教育水平作为自变量，工资收入作为因变量，控制其他可能影响工资收入的因素，如工作经验、性别、地区等。
通过对大量的劳动力市场数据进行回归分析，我们可以得出教育水平对工资收入的影响程度，进而评估教育政策对经济的影响。
其次，我们来考虑一个关于消费行为的案例。
假设我们想要研究收入水平对消费支出的影响。
我们可以建立一个消费函数模型，以收入水平作为自变量，消费支出作为因变量，控制其他可能影响消费支出的因素，如家庭规模、价格水平、偏好等。
通过对消费者调查数据进行计量经济学分析，我们可以得出收入水平对消费支出的弹性，从而预测未来的消费趋势，指导政府制定经济政策。
最后，我们来看一个关于市场竞争的案例。
假设我们想要研究市场结构对企业利润的影响。
我们可以建立一个产业组织模型，以市场结构（如垄断、寡头、完全竞争）作为自变量，企业利润作为因变量，控制其他可能影响企业利润的因素，如生产成本、市场需求、技术创新等。
通过对不同产业的数据进行计量经济学分析，我们可以得出不同市场结构下的企业利润水平，为政府监管和产业政策提供依据。
通过以上案例的介绍，我们可以看到计量经济学模型在实际经济分析中的重要作用。
它不仅可以帮助我们理解经济现象的规律，还可以指导政策制定和企业决策。
当然，计量经济学模型的建立和分析也需要注意数据的质量、模型的假设条件等问题，只有在严谨的理论基础和丰富的实证分析基础上，我们才能得出可靠的经济结论。
综上所述，计量经济学模型在经济学研究中具有重要的地位和作用，它为我们提供了一种强大的工具来分析经济现象，预测经济变化，评估政策效果。
4 计量经济模型的应用：案例分析
R2 = 0.653 R 2 = 0.610 F = 24.476
在考虑的几个因素中，人均寿 命主要受人均GDP（即生活水 平）和教育支出的影响
保持其它变量不变，人均GDP 每增加1万元（很大增幅），平 均而言，人均寿命上升3.63岁 保持其它变量不变，地方教育 支出每增加1万元，平均而言， 人均寿命上升0.0000011岁 （EDU增100亿元，Y才增1岁）
05年 17日的竞标在下午 点结束。 日的竞标在下午3 05 年 9 月 17 日的竞标在下午 3 点结束 。 超过一万人 通过网络、电话或者去拍卖行竞拍9月份的6700张牌照。 6700张牌照 通过网络、电话或者去拍卖行竞拍9月份的6700张牌照。 下午6点网上公布了结果： 下午6点网上公布了结果：
各地区的人均寿命数 各地区的人均GDP（GDP/人口） 各地区卫生机构数 各地区环境污染指标（年环境 污染量 / 地区面积占全国总面 积的比例）
注：以气体污染为主，由于废水基本上都是 排在江河中，会加强下游的污染而减少上 游的污染，因而不好统计
各地区的教育支出总额
第 二 步 ： 选 变 量
被解释变量Y：地区人均寿命 可供选择的X包括： GDP：人均GDP HOS：卫生机构数 ENV：污染程度 EDU：教育支出
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第二步： 第二步：画图找规律
图1：03 年1月～05 年8月上海车牌拍卖价格 实线： 实线：平均中标价
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虚线： 虚线：最低中标价
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04 年春夏之交 “结构性”变化 结构性” 中央与地方之争
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At = 1 0 8 3 7 + 0 .7 5 3 7 L t 1 9 9 2 3 D
计量经济学实际案例
二、均值分析1、分性别对身高进行的比较假设男女身高相等，否定假设可认为男生身高明显高于女生。
2、分南北地区进行比较（1）身高假设两者均值相等，检验结果不能否定原假设，因而不能认为南北方身高有显著差异。
（2）体重通过假设两者均值相等，检验结果无法否定原假设，因而认为南北方体重没有明显差异。
3、分出生年份月份进行比较年份性别身高体重84 男均值172.00 56.00N 1 1总计均值172.00 56.00N 1 185 男均值180.33 70.67N 3 3女均值161.00 51.00N 2 2总计均值172.60 62.80N 5 586 男均值174.20 65.40N 20 20女均值162.11 52.28N 18 18总计均值168.47 59.1887 男均值178.50 66.58N 6 6女均值164.83 52.83N 18 18总计均值168.25 56.27N 24 2488 男均值170.50 65.00N 2 2女均值167.00 53.50N 2 2总计均值168.75 59.25N 4 489 女均值165.00 50.00N 1 1总计均值165.00 50.00N 1 1总计男均值175.28 65.80N 32 32女均值163.56 52.46N 41 41总计均值168.70 58.31N 73 73ANOVA 表由表可看出，各年份出生的人身高体重无显著性差异。
总计均值171.00 64.00N 6 6 3 男均值174.50 69.50N 4 4 女均值160.25 50.75N 4 4 总计均值167.38 60.13N 8 8 4 男均值181.25 68.50N 4 4 女均值162.25 52.00N 4 4 总计均值171.75 60.25N 8 8 5 男均值169.50 65.25N 2 2 女均值156.00 43.00N 1 1 总计均值165.00 57.83N 3 3 6 男均值175.00 63.00N 1 1 女均值171.50 57.50N 4 4 总计均值172.20 58.60N 5 5 7 男均值171.00 64.33N 3 3 女均值167.00 50.50N 2 2 总计均值169.40 58.80N 5 5 8 男均值179.20 64.90N 5 5 女均值161.50 52.50N 2 2 总计均值174.14 61.36N 7 7 9 男均值171.67 58.00N 3 3 女均值163.33 54.33N 3 3 总计均值167.50 56.1710 男均值174.67 61.83N 3 3总计均值174.67 61.83N 3 311 女均值162.50 51.67N 12 12总计均值162.50 51.67N 12 1212 男均值171.00 66.50N 2 2女均值167.00 57.00N 1 1总计均值169.67 63.33N 3 3总计男均值175.28 65.80N 32 32女均值163.56 52.46N 41 41总计均值168.70 58.31N 73 73ANOVA 表由表同样可得出，各月出生的人身高体重无显著性差异。
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6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35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。
矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。
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”。
聞創沟燴鐺險爱氇谴净。
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。
残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。
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”。
计量经济学案例
计量经济学案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和数学工具来分析经济现象，验证经济理论和检验经济政策的有效性。
在实际应用中，计量经济学常常通过案例研究来展示其理论和方法在解决实际问题中的应用。
下面，我们将通过一个实际的案例来说明计量经济学的应用。
某国家的一家汽车制造商希望了解汽车价格与销量之间的关系，以便制定合理的定价策略。
为了研究这一问题，他们收集了过去几年的汽车价格和销量数据，并进行了分析。
首先，他们利用计量经济学中的回归分析方法，建立了汽车价格和销量之间的数学模型。
在这个模型中，销量是因变量，而价格是自变量。
通过回归分析，他们得到了汽车价格对销量的影响程度，以及其他可能影响销量的因素。
接着，他们进行了统计检验，验证了他们建立的数学模型的有效性。
通过检验结果，他们确认了汽车价格对销量的影响，并排除了其他因素对销量的影响。
这为他们制定合理的定价策略提供了重要的依据。
最后，他们利用建立的数学模型，进行了一系列的预测和模拟。
他们可以通过调整汽车价格，来预测不同定价策略对销量的影响，以及对企业利润的影响。
这些预测和模拟结果为企业提供了重要的决策参考。
通过这个案例，我们可以看到计量经济学在实际应用中的重要性和价值。
它不仅可以帮助企业了解市场和消费者行为，还可以为企业决策提供科学的依据。
当然，计量经济学的方法和工具不仅局限于汽车制造业，它在其他行业和领域也有着广泛的应用。
总之，计量经济学案例的研究对于理论的验证和实证分析都具有重要的意义。
通过实际案例的研究，我们可以更好地理解计量经济学的方法和工具，以及它们在解决实际问题中的应用。
希望这个案例能够给大家带来一些启发，也希望大家能够更加重视计量经济学的学习和研究。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它通过建立数学模型来研究经济现象，并利用实证数据对模型进行检验和估计。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，制定经济政策等。
下面，我们将通过几个实际案例来介绍计量经济学模型在经济分析中的应用。
首先，我们来看一个简单的线性回归模型的案例。
假设我们想研究劳动力市场的供求关系，我们可以建立一个简单的线性回归模型来分析劳动力市场的工资水平与就业率之间的关系。
我们收集了一些城市的数据，包括每个城市的平均工资水平、就业率、教育水平等变量，然后利用线性回归模型来估计工资水平与就业率之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如工资水平的提高是否会影响就业率，教育水平对工资水平的影响等。
其次，我们来看一个时间序列模型的案例。
假设我们想预测未来几个季度的经济增长率，我们可以利用时间序列模型来进行预测。
我们收集了过去几年的经济增长率数据，然后利用时间序列模型来对未来的经济增长率进行预测。
通过对模型的估计和预测，我们可以得出一些结论，比如未来几个季度的经济增长率可能会呈现什么样的趋势，有助于政府制定经济政策和企业进行经营决策。
最后，我们来看一个面板数据模型的案例。
假设我们想研究不同地区的经济增长对环境污染的影响，我们可以利用面板数据模型来进行分析。
我们收集了不同地区的经济增长率和环境污染指标的数据，然后利用面板数据模型来估计经济增长与环境污染之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如经济增长对环境污染的影响程度，不同地区之间的差异等。
综上所述，计量经济学模型在经济分析中具有重要的应用价值。
通过建立合适的模型并利用实证数据进行分析，我们可以更好地理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，为政府制定经济政策和企业经营决策提供科学依据。
希望以上案例可以帮助大家更好地理解计量经济学模型在实际应用中的重要性和价值。
【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。
计量经济学分析案例报告
《计量经济学》实验报告实验课题：各章节案列分析姓名：茆汉成班级：会计学12-2班学号： **********指导老师：***报告日期： 2015.06.18目录第二章简单线性回归模型案例 (1)1 问题引入 (1)2 模型设定 (1)3 估计参数 (3)4 模型检验 (3)第三章多元线性回归模型案例 (5)1 问题引入 (5)2 模型设定 (5)3 估计参数 (6)4 模型检验 (6)第四章多重线性案例 (8)1 问题引入 (8)2 模型设定 (8)3 参数估计 (8)4 对多重共线性的处理 (9)第五章异方差性案例 (11)1 问题引入 (11)2 模型设定 (11)3 参数估计 (11)4 异方差检验 (12)5 异方差性的修正 (14)第六章自相关案例 (15)1 问题引入 (15)2 模型设定 (15)3 用OLS估计 (15)4 自相关其他检验 (16)5 消除自相关 (17)第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (19)7.2案例1 (19)1 问题引入 (19)2 模型设定 (19)3 参数估计 (19)7.3案例2 (21)1 问题引入 (21)2 模型设定 (21)3、回归分析 (21)4 模型检验 (23)第八章虚拟变量回归案例 (24)1 问题引入 (24)2 模型设定 (24)3 参数估计 (26)4 模型检验 (27)第二章简单线性回归模型案例1、问题引入居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。
随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。
研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。
影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。
从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。
计量经济分析案例
影响房价的相关因素分析选题背景进入21世纪以来，住房愈炒愈热，房价一路飙升。
就算在2008年的金融危机下，房价也从未低头。
近几年来，国内生产总值有了较大幅度的增长，城乡居民收入不断增加。
但房价的涨幅似乎不亚于任何一项经济指数的增量。
由于衣食住行向来是中国人衡量生活质量的四大指标。
房价的大幅上涨，使人们感觉到了持久性受到了威胁, 房价成了当下的热点话题。
那么究竟是什么在刺激着我们的房价？带着这个疑惑，我们开始了调查与探讨。
在我看来，在中国百姓的消费观念中，如果居民消费品长期稳定处于低位，那老百姓就敢把钱拿出来买房子，甚至贷款也不怕。
但如果吃饭贵起来，人心就慌了，买房的意愿就会大大降低。
如果居民消费价格持续上张，买房意源将会归零。
因为到那时候连生存都是问题了，谁还有闲着想着住好房，投资升值之类的事情？在生活中,影响房价的因素可能很多,如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、制度、风俗习惯等等。
但考虑到样本数据的可收集性和一些实际情况,选择了GDP,城镇居民收入，及CPI的相关指数做了分别调查，如物价综合指数，食物价格，衣着指数，交通和通讯指数，医疗指数进行了相关探讨。
GDP 是衡量一个国家经济实力,也是世界银行划分高收入、中等收入、低收入国家的主要标志,一般来说,人均GDP 高的国家,表明该国经济实力强, 人民消费水平高, 同时在我国,居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再次分配后形成的, 由此选择了人均GDP;根据衡阳实际情况，衡阳了消费指数CPI中的几个重点指数也就是医疗，衣着，交通和通讯指数。
通过对这些变量的分析，我们了解到了，到底哪些因素对我们当下的房价波动造成了影响，哪些因素的影响比较大，是否有上面我们想象的那么明显。
因此，我们便对上述相关指数进行了探讨。
并对此做出相关政策性个建议。
摘要：房价是当今老百姓最关心的话题，本文在分析影响衡阳市房价的几个消费因素的基础上,选择几个主要因素建立衡阳市房价的计量模型。
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。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例
最近进行的一项研究是使用计量经济学模型分析了我国交通拥堵问题。
交通拥堵不仅是城市发展的障碍，还对环境和居民的日常生活造成了很大的影响，因此对其进行研究具有重要的意义。
为了分析交通拥堵对出行时间的影响，我们使用了一个多元回归模型。
我们选择的解释变量包括交通流量、交通设施和经济指标，而被解释变量为行程时间。
我们收集了一年的数据，涵盖了多个城市和交通路段。
通过对数据的分析，我们发现交通流量对行程时间的影响是显著的。
当交通流量增加时，行程时间也相应增加。
这表明交通拥堵对出行时间有负面影响。
同时，我们还发现交通设施的改善可以减少行程时间。
例如，增加道路宽度和改善交叉口信号灯可以提高交通效率，缩短行程时间。
此外，我们还发现城市的经济指标与交通拥堵有关。
城市人口数量、经济发展水平和就业率都与交通流量和行程时间呈正相关关系。
这说明城市的人口和经济增长会导致交通拥堵问题的加剧。
根据我们的研究结果，我们提出了一些建议来缓解交通拥堵问题。
首先，可以采取交通管理措施来减少交通流量。
例如，限制车辆进入市区、完善公共交通和建设停车场等。
其次，应该加强对交通设施的投入，提高交通效率。
这包括改善道路、建设高速公路和提升交叉口的信号灯系统。
最后，还应该积极推
动城市的可持续发展和城市规划，促进经济的均衡发展，避免交通拥堵问题的进一步加剧。
综上所述，我们的计量经济学模型分析了我国交通拥堵问题，并提出了一些缓解措施。
这些研究结果对政府和城市规划者在解决交通拥堵问题上提供了有价值的参考。
计量经济学案例
案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析一、引言我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。
在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。
本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以及行业垄断程度，提出基于体制转型这一特定时期的行业工资决定假说：行业相对工资差异的扩大是由于行业垄断程度的扩大引致的，并用回归方法分析对这一假说进行验证。
二、数据定义与经济理论假说（一）数据定义1．建筑业工资水平建筑业相对工资水平定义为建筑业平均工资与全社会平均工资之比。
本文之所以采用的是相对工资水平的概念，而没有采用绝对水平，因为我们更关注改革开放20多年来，建筑行业的工资相对于整个行业的变化，而不关心建筑业自身工资的发展趋势。
部分年份建筑业相对工资水平的时序数据见表1。
表1 部分年份建筑业相对工资水平时序数据2．垄断程度在西方国家，人们通常用一个行业中最大的几家厂商的销售收入的份额表示一个行业的垄断程度。
然而这种方法在我国目前的情况下并不完全适用，因为目前影响（甚至决定）我国行业职工工资水平的并不是一般意义上的垄断，，而是体制转型时期一种特有的垄断，它并不是针对企业的规模而言的，而是针对所有制结构或国有经济成分对行业的控制程度而言的，，即所谓“所有制垄断”或“行政垄断”。
在传统的计划经济体制下，我国经济属于典型的二元经济模式。
如果撇开农村经济这一“元”而不论，城市经济这一“元”的大多数行业基本上都是由国有经济控制的，各行业间在这一点上没有显著性的差别。
然而，随着计划经济体制向市场经济体制的过渡，这种国有经济一统天下的格局逐步被打破，呈现出所有制日趋多元化的的趋势。
但是，不同行业所有制多元化的进程并不一致，由此产生了不同行业间所有制结构的差异。
建筑业相对于电力、金融、房地产等行业，其非国有经济成分进入的门槛相对较低，竞争较为激烈，因此所有制多元化进展较快。
最新南开大学《计量经济学》案例分析
南开大学《计量经济学》案例分析南开大学《计量经济学》案例分析案例一：用回归模型预测木材剩余物（file:b1c3）伊春林区位于黑龙江省东北部。
全区有森林面积218.9732万公顷，木材蓄积量为2.324602亿m3。
森林覆盖率为62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。
1999年伊春林区木材采伐量为532万m3。
按此速度44年之后，1999年的蓄积量将被采伐一空。
所以目前亟待调整木材采伐规划与方式，保护森林生态环境。
为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。
因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关键环节。
下面，利用一元线性回归模型预测林区每年的木材剩余物。
显然引起木材剩余物变化的关键因素是年木材采伐量。
给出伊春林区16个林业局1999年木材剩余物和年木材采伐量数据如表1.1。
散点图见图1.1。
观测点近似服从线性关系。
建立一元线性回归模型如下：y t = β0 + β1 x t + u t表1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t数据林业局名年木材剩余物y t（万m3）年木材采伐量x t（万m3）乌伊岭26.13 61.4 东风23.49 48.3 新青21.97 51.8 红星11.53 35.9 五营7.18 17.8 上甘岭 6.80 17.0 友好18.43 55.0 翠峦11.69 32.7 乌马河 6.80 17.0 美溪9.69 27.3 大丰7.99 21.5 南岔12.15 35.5 带岭 6.80 17.0 朗乡17.20 50.0 桃山9.50 30.0 双丰 5.52 13.8 合计202.87 532.00图1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t散点图图1.2 EViews输出结果EViews估计结果见图1.2。
在已建立Eviews数据文件的基础上，进行OLS估计的操作步骤如下：打开工作文件，从主菜单上点击Quick键，选Estimate Equation 功能。
计量经济学(王少平版)案例分析1
案例分析1— 一元回归模型实例分析依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5：表2-5 农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995199619971998199920002001200220032004人均纯收入1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4人均消费支出1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量X ，农村居民人均消费支出为被解释变量Y ，分析Y 随X 的变化而变化的因果关系。
考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下：Y i =β0+β1X i +μi根据表2-5编制计算各参数的基础数据计算表。
求得:082.1704035.2262==Y X∑∑∑∑====3752432495.1986.788859011.516634423.1264471222ii i i iX y x y x 根据以上基础数据求得:623865.0423.126447986.788859ˆ21===∑∑iii xyx β8775.292035.2262623865.0082.1704ˆˆ10=⨯-=-=X Y ββ 样本回归函数为：ii X Y 623865.08775.292ˆ+= 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加100元，居民们将会拿出其中的62.39元用于消费。
二、模型检验1．拟合优度检验952594.0011.516634423.1264471986.788859))(()(22222=⨯==∑∑∑iii i yx y x r2.t 检验525164.3061 210423.12644710.623865011.166345 2ˆˆ222122=-⨯-=--=∑∑n x y iiβσ049206.0423.1264471525164.3061ˆ)ˆ()ˆ(2211====∑ie xVar S σββ6717.112525164.3061423.126447110137.52432495ˆ)ˆ()ˆ(22200=⨯===∑∑σββii e xn X Var S 在显著性水平α=0.05，n-2=8时，查t 分布表，得到：306.2)2(2=-n t α提出假设,原假设H 0：β1=0，备择假设H 1：β1≠067864.12049206.0623865.0)ˆ(ˆ)ˆ(111==-=ββββe S t)2(67864.12)ˆ(21->=n t t αβ，差异显著，拒绝β1=0的假设。
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。
最新计量经济学案例分析
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)、国家财政收入(X3)、国家财政赤字(X4)、国债余额（X5）。
在这里，国债发行总量作为被解释变量，其余为解释变量。
数据如下：作散点图观察各变量的增长趋势，如图所示：从上面的散点图可以看出Y，X1，X2，X3，X4，X5都是逐年增长的，但增长速率并不相同，是曲线增长，为便于研究，将模型设置如下：其中，μ为随机误差项。
进行普通最小二乘回归，结果如下所示：模型估计结果说明，在假定其他条件不变的情况下，当年国内生产总值每增长1%，国债发行总量会增加3.204509%；在假定其他条件不变的情况下，当年城乡居民储蓄额每增长1%，国债发行总量会减少2.170162%；在假定其他条件不变的情况下，当年财政收入每增长1%，国债发行总量会减少2.007389%；在假定其他条件不变的情况下，当年财政赤字每增长1%，国债发行总量会增加0.1876280%；在假定其他条件不变的情况下，当年国债余额每增加1%，国债发行总量会增加1.976280%。
上述分析与实际不符，模型需要进一步调整。
多重共线性检验由普通最小二乘回归结果知R2=0.986336，修正后的可决系数为0.981782，这说明模型对样本的拟合较好。
F值为216.5585，很显著，即“国内生产总值”、“城乡居民储蓄额”、“财政收入”、“财政赤字”和“国债余额”5个变量联合起来对“国债发行总量”有显著影响。
但是当α=0.05时，t0.025(21-6)=2.131，X3的系数t检验不显著，而且X1、X3的符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。
查看解释变量的相关系数矩阵，如下：由上图发现，X1 和X2的相关系数为0.994684，高度相关，这符合一般的经济规律，即城乡居民储蓄额和国内生产总值存在高度的相关性。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和数学工具来分析经济现象。
计量经济学模型是对经济现象进行定量分析的重要工具，通过建立数学模型来揭示经济现象的内在规律。
在本文中，我们将通过几个实际案例来介绍计量经济学模型的应用。
首先，我们来看一个简单的线性回归模型。
假设我们想要分析收入对消费支出的影响，我们可以建立一个线性回归模型来探讨二者之间的关系。
通过收集一定时间内的个体数据，我们可以利用最小二乘法来估计模型参数，从而得到收入对消费支出的影响程度。
这个模型可以帮助我们更好地理解收入和消费之间的关系，为政府制定经济政策提供参考依据。
其次，我们可以考虑一个面板数据模型的案例。
面板数据是指在一定时间内对多个个体进行观测得到的数据，它能够更好地反映出个体间的异质性。
比如，我们可以建立一个面板数据模型来分析不同城市房价与人口密度、经济发展水平等因素的关系。
通过面板数据模型，我们可以更准确地把握不同城市房价受到各种因素影响的情况，为房地产市场的监管和预测提供支持。
最后，让我们来看一个时间序列模型的案例。
时间序列数据是指在一段时间内对同一变量进行观测得到的数据，它能够更好地反映出变量随时间的变化规律。
比如，我们可以建立一个时间序列模型来预测未来某个经济指标的变化趋势。
通过对历史数据的分析和建模，我们可以利用时间序列模型来进行未来经济趋势的预测，为政府和企业的决策提供参考。
综上所述，计量经济学模型在实际应用中具有重要的意义。
通过建立合适的模型，我们可以更好地分析和解释经济现象，为经济政策的制定和实施提供科学依据。
当然，在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的模型，并结合实际数据进行估计和预测。
希望本文介绍的几个案例能够帮助读者更好地理解计量经济学模型的应用。
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研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系
班级：08投资姓名：陈婷婷学号：802025105
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，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。
从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。
随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。
因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。
二、模型设定
表1 1980—2009年城镇人均可支配收入和人均消费性支出
为分析1980—2009年城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)的关系，作下图所示的散点图。
图1 城镇人均可支配收入和人均消费性支出的散点图
从散点图可以看出城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)大体呈现为线性关系，为分析中国城镇人均消费性支出随城镇人均可支配收入变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：
Y=β+βX+u
i12i
三、估计参数
Eviews的回归结果如下表所示：
表2 回归结果
① 参数估计和检验的结果写为：
^
184.59590.780645i i Y X =+
（41.10880）（0.004281） t =(4.490423) (182.3403)
2R =0.999159 2R （修正值）=0.999129 F =33247.99 n=30 ② 回归系数的区间估计[α=5% 2
t α(n-2)=2.048 ]
^^
22222
2
2
ˆˆˆˆ[()()]1P t SE t SE ααβββββα-≤≤+=- =P （0.780645—2.048*0.004281 2β≤≤0.780645+2.048*0.004281）
=P （0.7719 2β≤≤0.7894） =95%
剩余项（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）的图形如下：
图2 剩余项、实际项、拟合值的图形
四、模型检验
1、 经济意义检验
所估计的参数β1= 184.5959，β2=0.780645，说明城镇人均可支配收入每增加一元，可导致人均消费性支出提高0.780645元。
2、 拟合优度和统计检验 ① 拟合优度的度量：
由表2中可以看到，案例中可决系数为0.999159，调整后的可决系数为0.999129，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“城镇人均可支配收入”对被解释变量“人均消费性支出”的绝对部分差异作出了解释。
② 对回归系数的t 检验：
针对01:H β=0和02:H β=0，由表2中还可以看出，估计的回归系数β1的标准误差和
t 值分别为：1ˆ()SE β=41.10880，1
ˆ()t β= 4.490423；β2的标准误差和t 值分别为： 2ˆ()SE β=0.004281，2
ˆ()t β= 182.3403。
取α=5%，查t 分布表得自由度为n-2=30-2=28的临界值0.025t (28)=2.048。
因为1ˆ()t β= 4.490423＞0.025t (28)=2.048，所以拒绝01:H β=0；因为2
ˆ()t β= 182.3403＞0.025t (28)=2.048，所以拒绝02:H β=0。
这表明，城镇人均可支配收入对人均消费性支出确有显著影响。
③用P 值检验：α=0.05>P=0.000
五、回归预测
将年份1980—2009，扩展为1980—2010，因此区间改为1980—2010。
取f X =22000,为了作区间预测，取α=0.05。
表3 X 和Y 的描述统计结果
①f Y 平均值置信度95%的预测区间为：2^
^
F F F α22i
(X -X )1Y =Y t σ+n x ±∑。
通过作回归分析得到ˆf
Y =17358.79。
并且得到X 和Y 的描述统计结果： 由表3的数据可以计算出：
2
2
2()(1)4954.366(301)711826531.4i
i x x
x x n σ=-=-=⨯-=∑∑
22()(220005883.657)259736511.7f X X -=-=
当f X =22000时，将相关数据代入计算得到：
1259736511.7
17358.79 2.048146.258730711826531.4
±⨯⨯
+=17358.79163.98544±。
当2010年f X =22000时，f Y 平均值置信度95%的预测区间为（17194.804，17522.775）元。
②f Y 个别值置信度95%的预测区间为：2
22()1ˆˆ1F F F i
X X Y Y t n x ασ-=±++∑。
当f X =22000时，代入数据得：
1259736511.7
17358.79 2.048146.2587130711826531.4
±⨯+
+=17358.79354.1926±。
当2010年f X =22000时，f Y 个别值置信度95%的预测区间为（17004.597，17712.982）元。
图3 预测值。