实验二-计量经济学
《计量经济学》上机实验答案过程步骤
实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。
参考答案：（1） t t x y133561.06844.324ˆ+= =)ˆ(i b s =)ˆ(ib t 941946.02=R 056.1065ˆ==σSE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0ˆ1=b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。
（2）)ˆ()2(ˆ02/00b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ )ˆ()2(ˆ12/11b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0ˆ1〉=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。
②估计标准误差评价： 056.1065ˆ==σSE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。
③拟合优度检验：941946.02=R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。
④参数显著性检验：=)ˆ(1b t 〉0739.2)22(025.0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。
（4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324ˆ2002=⨯+=y根据此表可计算如下结果：102221027.223)47.32735()1()(⨯=⨯=-⋅=-∑n x x x tσ92220021002.5)47.327356.103553()(⨯=-=-x x ，109222/1027.21002.52411506.10650739.241.14155)()(11ˆ)2(ˆ⨯⨯++⨯⨯±=--++⋅⋅-±∑x x x x n n t yt f f σα=实验内容与数据3：表3给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数t x 2，试根据模型t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析报告。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
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。
(精编)计量经济学(文科)实验指导书
(精编)计量经济学(文科)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实验三一元线性回归模型估计与预测12 实验四多元线性回归模型建立28实验一Eviews 软件的基础知识【实验目的】了解Eviews 软件的基本知识及操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】1.了解Eviews 软件的安装；2.熟悉Eviews 软件窗口和菜单的基本功能；3.学会建立、保存和调用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 准备好Eviews 的安装盘，确保第一张盘没有写保护。
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：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 二、Eviews 窗口简介1.Eviews 1.1）。
图1.12.主菜单说明:File:有关文件的创立（New ）打开（Open ）,保存（Save/Saveas ）,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：通常情况下仅提供复制（Copy）功能，应与粘帖（Paste）配合使用，对某些特定窗口，如查看模型估计结果的表达式时，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，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。
●Quick:提供快速分析过程，包括常用的统计分析方法，回归模型，时间序列模型以及各种重要的检验。
●Options:系统参数设定选项。
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。
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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。
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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。
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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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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。
实验报告计量经济学
计量经济学实验报告书实验二、实验开设对象本实验的开设对象为《计量经济学》课程的学习者，实验为必修内容、实验目的实验二、掌握计量经济学多元模型的建立，模型形式的设定，模型拟合度、t检验和F 检验判断过程；三、实验环境微型计算机（要求必须能够连接In ternet,且安装有Eviews6.0软件。
）四、实验成果根据所给定的范例数据和要求，利用Eviews6.0软件对其进行分析和处理,并撰写实验报告。
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《计量经济学》实验指导书
XX实验指导书《计量经济学》编写人：XX实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】通过上机试验，了解EViews软件特点、工作窗口的组成、充分掌握EViews软件的基本操作、熟悉数据处理、统计分析（图形分析）【实验内容】EViews是专门用于从事数据分析、回归分析和预测的工具，使用EViews可以迅速从数据中找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
最小二乘估计是估计变量间线形关系中相互作用与影响的有效方法，在数据分析中有很重要的作用。
本次试验内容包括：进行EViews的一些基本操作来熟悉这个软件。
实验内容以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、数据的输入、编辑与序列生成㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口。
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，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
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。
然后点击OK按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C （保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
⒉命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。
命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期则以上菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998㈡输入Y、X的数据⒈DATA命令方式在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>本例中可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X将显示一个数组窗口，此时可以按全屏幕编辑方式输入每个变量的统计资料。
计量经济学课程实验指导书(二)
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）。
计量经济学实验二-一元线性回归模型的估计、检验和预测
目录一、加载工作文件 (7)二、选择方程 (7)1.作散点图 (7)2.进行因果关系检验 (9)三、一元线性回归 (10)四、经济检验 (12)五、统计检验 (13)六、回归结果的报告 (15)七、得到解释变量的值 (15)八、预测应变量的值 (17)实验二一元线形回归模型的估计、检验和预测实验目的：掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法。
实验要求：选择方程进行一元线性回归，进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验，预测解释变量和应变量。
实验原理：普通最小二乘法，拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性t检验等，计量经济学预测原理。
实验步骤：已知广东省宏观经济部分数据如表2-1所示，要根据这些数据研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型，从而进行经济预测、经济分析和政策评价。
实验二~实验十二主要都是用这些数据来完成一系列工作。
表2-1 广东省宏观经济数据续上表续上表一、加载工作文件广东省宏观经济数据已经制成工作文件存在盘中，命名为GD01.WF1，进入EViews后选择File/Open打开GD01.WF1。
二、选择方程根据广东数据（GD01.WF1）选择收入法国国内生产总值（GDPS）、财政收入（CS）、财政支出（CZ）和社会消费品零售额（SLC），分别把①CS作为应变量，GDPS作为解释变量；②CZ作为应变量，CS作为解释变量；③SLC作为应变量，GDPS作为解释变量进行一元线性回归分析。
1.作散点图从三个散点图（图2-1~图2~3）可以看出，三对变量都呈现线性关系。
图2-1 图2-2图2-3 2.进行因果关系检验从三个因果关系检验可以看出，GDPS是CS的因；CS不是CZ 的因；GDPS不是SLC的因。
但根据理论CS是CZ的因，GDPS是SLC的因，可能是由于指标设置问题。
所以还是把CS作为应变量，GDPS作为解释变量；CZ作为应变量，CS作为解释变量；SLC作为应变量，GDPD作为解释变量进行一元线性回归分析。
计量经济学实验报告(二)
计量经济学实验报告(二)2015－2016第1学期计量经济学实验报告实验（二）：多元回归模型实验学号：0122432 姓名：李旻专业：会计（ACCA）选课班级：A06 实验日期：11/09 实验地点：0505实验名称：多元回归模型实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1. 多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；2. 非线性回归模型参数估计；3. 受约束回归检验。
【实验内容】用Eviews完成：1. 多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；(以第8题的数据为例)2. 非线性回归模型的估计，并给出相应的结果；(以第8题的数据为例)3. 受约束回归检验。
(以第7题的数据为例)实验内容以课后练习：以第三章复习思考题第7题、第8题的数据为例进行操作。
【实验步骤】一）根据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进行回归分析。
（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法（三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤（一）收集数据下表列示出来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。
序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）1 3722.7 3078.22 113 17 812.7 1118.81 432 1442.52 1684.43 67 18 1899.7 2052.16 613 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 2404 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.25 2225 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 806 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 967 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 2228 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 1639 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 24410 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 14511 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 13812 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 4613 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 21814 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 1915 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 4516 1243.07 1808.44 33表1（二）创建工作文件（Workfile）。
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。
计量经济学实验报告(自相关性)
实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系——自相关性的判定和修正一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。
1、实验目的:练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。
2、实验要求：（1）分析数据，建立适当的计量经济学模型（2）对所建立的模型进行自相关分析（3）对存在自相关性的模型进行调整与修正二、实验报告1、问题提出通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？GDP是一国经济成就的根本反映。
从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP 增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。
必须将GDP与经济形势结合起来考虑。
在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。
本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。
2、指标选择：指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。
3、数据来源：实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示：表1 4、数据处理将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示：图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图经过直观的图形检验，在1970-1987年间，美国的GDP保持持续平稳上升，SPI虽然有些波动，但波动程度不大，和现实经济相符，从图形上我们并没有发现有异常数据的存在。
所以可以保证数据的质量是可以满足此次实验的要求。
《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
------------------------------------------------------------------------------
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(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。
计量经济学实验心得体会
计量经济学实验心得体会计量经济学实验心得体会1在进行计量经济学实验时，我深刻认识到了理论和实践的巨大差距，也感受到了计量经济学在解决实际问题中的重要性。
下面是我在完成实验报告过程中的心得体会。
一、实验数据的质量对研究结果的影响巨大在实验时，我们应该尽可能地获取真实的数据，而不是为了得到理论结果而人为制造数据。
此外，我们还需要注意数据的可靠性与有效性，如实验采样的有效性、问卷调查的专业性等因素，在数据处理时应该按照理论分析的原则处理数据，排除不正常的数据点和噪声等。
二、模型及假设的设定需要符合实际情况在经济学中，假设和模型是非常重要的，它们被用来表述一定的经济关系及进行经济情况的分析。
但是，假设设定与实际情况不符，则会影响到对结论的正确性。
因此，在实验之前，我们要仔细了解实际情况，制定符合实际条件的模型和假设，才能得到准确的结论。
三、计量方法的选择影响研究结果的正确性不同的计量方法有不同的适用范围和限制条件，正确的选择计量方法可以有效地提高研究结果的准确性，提高经济政策的科学性，而错误选择则可能使研究结果产生严重的偏差。
四、实验结论的合理性和有效性实验的目的`是获取更为准确和可信的结论，从而指导实际经济政策的制定。
因此，实验结果的合理性和有效性至关重要。
在实验结果作出后，需要进行一定的分析和比较，保证结论可靠、有效，同时也要尽可能地避免结论的偏差或过度解读。
五、实验结果的解释与应用在实验结果的解读和应用中，需要结合实际情况进行分析。
同时，我们还应该关注实验结果的标准误或置信区间等统计信息，以更好的解释实验结果的正确性和可靠性。
只有在对实验结果进行充分分析与解释的前提下，才能更好地将实验结论应用于实际生产和服务。
六、实验过程中的协作与沟通在实验过程中，不同成员之间的协作与沟通是非常重要的。
因为实验的前期准备、操作和数据整理都需要集体智慧和合作，而没有良好的沟通与协作，则难以完成优质的实验成果。
因此我们需要不断加强团队协作和相互理解，使实验的结果更加准确和可信。
计量经济学实验报告模板加实例
从上表可知，我们估计的VAR模型是：
lnYt= 0.70 lnYt-1+0.25 lnXt-1-0.09 lnYt-2+0.14 lnXt-2-0.63
lnXt= -0.15 lnYt-1+1.44 lnXt-1+0.13 lnYt-2-0.40lnXt-2-0.03
该模型的稳定性检验如下：
45.9
7
1990
1154.4
159
1951
19.6
6.9
1971
48.4
5
1991
1357
187.3
1952
19.4
4.8
1972
63
5
1992
1655.3
212.8
1953
23.7
5.1
1973
109.8
9
1993
1957
256.5
1954
24.4
4.1
1974
145.7
14
1994
2366.2
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）；
29.2
4.2
1983
436.2
53.9
2003
8509.9
923.1
1964
34.7
4.4
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实验二-计量经济学实验报告课程名称：计量经济学实验项目：实验二一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用实验类型：综合性□设计性□验证性 专业班别：姓名：学号：实验课室：厚德楼B503指导教师：石立实验日期：2016-04-01广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案实验目的：掌握简单相关分析、格兰杰因果关系检验、简单线性回归模型的设定和模型的参数估计、简单线性回归模型的区间估计、假设检验和预测方法，并能利用所建立的模型分析实际问题。
实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。
实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：【实验原理】相关分析，格兰杰因果关系检验，普通最小二乘法(OLS)，拟合优度的判定系数检验和参数显著性t 检验等，计量经济学预测原理。
【实验步骤】已知广东省宏观经济部分数据（参见附表“广东省宏观经济数据-第二章”），要根据这些数据分别研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型。
本实验要求具体验证分析：（1）“国内生产总值的变化引起财政收入的变化”（2）“财政收入影响财政支出”（3）“国内生产总值对社会消费品零售额的影响模型”并根据相应的回归模型进行经济预测、经济分析和政策评价。
注：在实验中对应的空白处写出实验的结果。
全部完成后，把该文档自己学号为名进行命名，提交到教师机。
（一）建立工作文件进入Eviews ，建立一工作文件，并命名为GD ，新建4个序列，并对应输入广东省经济数据表中的数据：收入法国内生产总值-GDPS ，财政收入-CS ，财政支出-CZ ，社会消费品零售额-SLC 。
（二）相关分析（请对得到的图表进行处理，“相关分析”部分不得超过本页）．作散点图分别作上述三组变量之间的散点图（3个散点图），并根据散点图作简单分析，写出各组变量的关系。
散点图：04008001,2001,6002,0005,00010,00015,00020,00025,000GDPSC S04008001,2001,6002,0002,4005001,0001,5002,000CSCZ分析：在一定条件下，国家财政收入与GDP、财政收入影响财政支出、国内生产总值对社会消费品零售额确实存在线性相关关系。
CS随着GDPS的增大而增大，CZ随着CS的增加而增加，SLC随着GDPS的增加而增加，并趋向一条直线、计算简单线性相关系数分别作上述三组变量之间的简单线性相关系数，并根据相关系数作简单分析。
分析：从数据可看出，因为GDPS与CS、CZ与CS和SLC与GDPS的相关系数大于0.8，所以模型模拟好。
（三）回归分析．【模型设定】（请对得到的图表进行处理，“模型设定”部分不得超过本页）（1）作因果关系检验（辅助“模型设定”）分别对上述三组变量作因果关系检验（3组检验结果），并根据因果关系检验的结果，作简单描述及分析。
Pairwise Granger Causality TestsDate: 04/13/16 Time: 19:06Sample: 1978 2005Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.GDPS does not Granger Cause CS 27 6.02045 0.0082CS does not Granger Cause GDPS 13.1855 0.0002Pairwise Granger Causality TestsDate: 04/01/16 Time: 15:04Sample: 1978 2005Lags: 3Null Hypothesis:Obs F-Statistic Prob.GDPS does not Granger Cause SLC25 0.84594 0.4866 SLC does not Granger Cause GDPS1.179830.3452从三个因果关系检验可以看出，GDPS 是CS 的因；CS 不是CZ 的因；GDPS 不是SLC 的因。
但根据理论CS 是CZ 的因，GDPS 是SLC 的因，可能是由于指标设置的问题。
所以还是把CS 作为应变量，GDPS 作为解释变量；CZ 作为应变量，CS 作为解释变量；SLC 作为应变量，GDPS 作为解释变量进行一元线性回归分析（2）结合以上因果关系和模型要求，确定模型的因变量和自变量。
并从以下给出的回归函数中挑选出一．个回归函数作为具体模型的设定函数（标出字母序号即可）。
模型1（ D ）A.ii GDPS GDPS S C E 21)|ˆ(αα+= B.i i i GDPS CS μαα++=21C.i i GDPS CS 21ˆˆαα+=D.i i i e GDPS CS ++=21ˆˆαα模型2：（ D ）A.i i cz cz cs E 21)|(ββ+=B.i i CZ S C 21ˆˆˆββ+=C.i i S C Z C ˆˆˆˆ21ββ+=D.ii i e CS CZ ++=21ˆˆββ 模型3：（ A ）BDA.i i i GDPS SLC μγγ++=21B.i i GDPS GDPS SLC E 21)|(γγ+=C.i igdps c l s ⋅=2ˆˆγD.i i i e SLC GDPS ++=21ˆˆγγ、【参数估计】（1）分别用最小二乘法估计以上三个回归模型的参数，保存实验结果。
（注：只需附上模型估计的结果即可，无需分析；模型如果常数项不能通过检验，仍保留，本实验中不要求大家对模型进行修正。
）（请对得到的图表进行处理，“模型结果”部分不得超过本页）Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 04/01/16 Time: 15：22mple: 1978 2005ncluded observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.GDPS 0.080296 0.001891 42.45297 0.0000C 12.50960 15.58605 0.802615 0.4295R-squared 0.985779 Mean dependent var 449.5546Adjusted R-squared 0.985232 S.D. dependent var 509.5465S.E. of regression 61.92234 Akaike info criterion 11.15839Sum squared resid 99693.77 Schwarz criterion 11.25355Log likelihood -154.2174 Hannan-Quinn criter. 11.18748F-statistic 1802.255 Durbin-Watson stat 0.942712Prob(F-statistic) 0.000000模型2Dependent Variable: SLCMethod: Least SquaresDate: 04/01/16 Time: 15:25Sample: 1978 2005ncluded observations: 28CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.GDPS 0.370241 0.00582763.535780.0C 148.69248.019443.0965840.0046R-squared0.993600 Mean dependent var 2163.893 Adjusted R-squared0.993354 S.D. dependent var 2340.232 S.E. of regression190.7780 Akaike info criterion 13.40885 Sum squared resid946302.6 Schwarz criterion 13.50400 Log likelihood-185.7239 Hannan-Quinn criter. 13.43794 F-statistic4036.795 Durbin-Watson stat 0.293156 Prob(F-statistic)0.000000（2）回归结果的报告将模型回归分析结果按如下形式报告出来：模型1：（请对得到的图表进行处理，“结果报告”和“置信区间”部分不得超过本页）CS= 12.50960+0.080296*GDPS（0.001891）（15.58605） t=(42.45297） (0.802615)R 2=0.985779 SE=61.92234 DF=26 DW=0.942712 F=1802.255模型2：CS= -22.68073+1.278874*GDPSX Y 21ˆˆˆββ+= ()()()()21ˆˆββSE SE()()21t t2R = SE = DF= DW = F =（0.005827）(48.01944）=(42.45297）(0.802615)R2=0.995282SE=45.71859 DF=26 DW=1.554922F=5485.306模型3：SCL= 148.6962+0.370241*GDPS（0.005827）（48.01944）=(63.53578) (3.096584)R2=0.993600SE=190.7780 DF=26 DW=0.293156F=4036.795（3）根据模型估计的结果，对所估计的三个模型，分别写出总体回归模型系数的置信区间。
α：[-18.6625，43.6817]模型1：1α：[0.076514，0.084078]2β：[-45.91073，0.54927]模型2：1β：[0.933534，1.624214]2γ：[52.65732，244.73508]模型3：1γ：[0.358587，0.381895]2、模型检验（请对得到的图表进行处理，“模型检验”部分不得超过本页）（1）经济检验根据模型参数的估计值，联系实际和相关经济理论，对各回归模型进行经济检验。
并解释参数值的经济意义。
模型一CS=12.50960+0.080296*GDPS系数说明，国内生产总值GDPS增加1个单位，财政收入CS增加0.080296个单位。
财政收入受国内生产总值的影响，并符合经济理论。
模型二CZ=-22.68073+1.278874*CS系数说明，财政收入CS增加1个单位，财政支出CZ增加1.278874个单位。
财政支出CZ对财政收入CS的回归系数大于1，表明政支出CZ中还有其他影响因素。