eviews研究教育的工资回报率问题
教育回报率估算方法的实证研究
教育回报率估算方法及近期国内主要研究结果摘要：根据人力资本理论，教育投入能够提高劳动者未来收入水平以及国家的总体人口素质。
随着我国居民对教育投入的日益重视，人均公共教育投入以及人均私人教育投入在近几年中都呈现明显的上升趋势。
教育回报率是衡量教育投入的产出水平以及受教育者个人收入变化的一个重要指标，也是政府制定政策时的重要参考依据。
因此，如何更准确地估算教育投入的回报率，对于研究我国教育投入的数量和质量、改进我国教育投入的现状具有重要的现实意义。
关键词：教育回报率；估算方法；实证研究一、教育回报率的估算方法1、成本-收益法教育投资的成本分为个人成本和社会成本，其中个人成本指的是个人为自身接受教育所付出的成本，可以分为以下三项：一是直接费用，指因为受教育而必须付的学费、书费以及超出不上学时的生活费等；二是间接费用（机会成本），指由于上学而放弃的收入；三是心理损失。
教育投资的社会成本主要指一个国家免费提供的公共教育投资、费用和各种有关的教育补贴，以及机会成本（即如果把投资教育的资金投入基础设施建设或者其他物质产品生产而产生的收益）。
而教育投资的收益也可以分为私人收益和社会收益。
教育投资的私人收益主要有受教育个体未来较高的收入水平、未来较合理的支出计划、未来更为健康的身体，未来职业选择的机动性以及个人心理素质的提高等；教育投资的社会收益是指由教育投资所产生的为社会成员共同享有的收益，主要有社会劳动生产率的提高、社会技术创新能力的提高、加快经济增长等经济和非经济的正外部效应，如提高国民文化素质和精神修养、降低福利依赖率和犯罪率等等。
可以看到，教育投入不同于物质生产投资，不仅包括货币成本和收益，还包括非货币成本和收益（如心理负效用，精神修养的提高等），而且成本和收益之间还存在着时间差，针对这个问题，成本收益法从贴现率的角度对教育的成本和收益进行了比较。
成本收益估算法主要包括比较净现值法和内部收益率法。
（1）比较净现值法比较净现值法是通过比较贴现后的收益和贴现后的成本的相对大小来判断教育的回报率，若投资在t年内的收益现值不小于成本，应当进行教育投入，反之则不应当。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会Eviews是一种经济计量分析软件，通过统计模型和计量经济学的方法，对数据进行处理和分析。
在使用Eviews进行实验的过程中，我获得了一些心得和体会。
首先，掌握基本操作是使用Eviews的前提。
在开始实验之前，我深入学习了Eviews的基本操作，包括数据导入、数据清洗、变量定义和模型设置等。
熟练掌握这些基本操作，能够为后续实验的数据处理和分析奠定基础。
其次，选择合适的数据样本对实验结果至关重要。
在实验过程中，我发现选择合适的数据样本对结果的可靠性有很大影响。
首先，样本的时间跨度要足够长，以反映经济变量的长期趋势和周期性波动。
其次，样本的数量要足够大，尽量涵盖多样化的情景，减少数据的偏差。
最后，还要注意数据的完整性和准确性，确保数据的可靠性。
在进行模型设置和分析时，注意变量的选择和处理。
Eviews提供了丰富的模型设置和分析工具，能够对数据进行多方面的分析。
在选择变量时，要根据实验的目标和研究问题合理选择，不要过于追求复杂模型，而忽略了变量的解释能力。
此外，在进行变量处理时，要注意数据的平稳性、最优滞后阶数的选择等，以保证分析结果的准确性和可靠性。
另外，熟练使用Eviews的图表工具能够更直观地展示实验结果。
Eviews提供了各种图表工具，包括散点图、折线图、柱状图等，可以用于展示数据的分布情况和变化趋势。
通过合理地选择和设置图表，能够使实验结果更具说服力和可视化。
最后，及时保存和导出实验结果是保证实验可重复性和结果可验证性的关键。
在实验过程中，我养成了每次实验都要及时保存结果和导出报告的习惯，以防止数据丢失或结果被篡改。
同时，还要注意保留实验的原始数据和操作记录，以便他人可对实验过程和结果进行评估和验证。
综上所述，使用Eviews进行实验是一项需要技巧和经验的工作。
通过不断实践和总结，我逐渐掌握了Eviews的基本操作和数据分析方法，并在实验中获得了宝贵的经验和体会。
在今后的实验中，我将更加注重数据的选择和处理，熟练掌握Eviews的分析工具，以提高实验结果的可靠性和可重复性。
计量实验报告
计量经济学第二次实验报告(利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题)一、实验内容：1、实验目的：利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
2、实验要求：运用Eviews软件进行数据分析，利用已知数据建立回归模型，考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
由于数据都是不同家庭的双胞胎数据，分析时请利用这一数据特征二、实验报告：（1）、问题提出随着社会的发展，教育的工资回报率问题被提上了日程。
对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。
为了这一问题，我们利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
（2）、指标选择根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据（bothtwins data Excel文件）作为数据指标。
Age：年龄；age2：年龄平方；Daded：父亲受教育年数；Momed：母亲受教育年数；Hrwage：工资时薪；lwage：时薪工资对数值；female：是否为女性； white：是否为白人；first:是否为家中长子；Educ：受教育年数（自报）；Educ_t：双胞胎中另一个受教育年数（自报）；Eductt：双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数（互报）；Educt_t：此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数（互报）。
（3）、数据来源数据由老师提供。
由于数据量过大，截取部分数据展示如下表1，具体数据参见附表1表1 数据（bothtwins data Excel文件）（部分数据）（4）、数据处理数据可直接用于建模分析，无需经过任何处理（5）、数据分析运用Eviews画出时薪工资与受教育程度的散点图，观察两者的相关性。
如图1时薪工资与受教育程度的散点图从图1可以看出时薪工资与受教育程度有一定正相关关系。
高等教育回报率分布特征实证分析
高等教育回报率分布特征实证分析高等教育回报率是指个人通过接受高等教育所获得的经济收益与投入的教育成本之间的比值。
它是衡量高等教育质量和效益的重要指标之一，也是评价高等教育投资是否值得的重要依据。
本文将对高等教育回报率的分布特征进行实证分析。
高等教育回报率的测算通常采用个体数据，即通过对个体受教育程度、就业状况和收入水平等指标进行跟踪调查，得到相关数据进行分析。
在实证分析中，通常采用描述性统计方法和经济计量方法来研究高等教育回报率的分布特征。
描述性统计方法是通过计算一组数据的均值、方差、中位数、最大值、最小值等指标，来描述数据的集中程度、离散程度和分布形态等特征。
可以计算高等教育回报率的平均值、标准差和分位数，来描述高等教育回报率的集中度、波动程度和形态特征等。
经济计量方法是通过建立数学模型，利用计量经济学理论和方法，对高等教育回报率进行经验分析和实证检验。
常用的方法包括回归分析、面板数据分析和计量经济模型等。
可以建立高等教育回报率与个体受教育程度、就业行业、工作经验等变量之间的关系模型，通过经济计量方法对模型进行估计和检验，得到高等教育回报率的参数估计和显著性检验结果。
通过对国内外相关研究成果的综述，可以得到以下高等教育回报率的分布特征：高等教育回报率整体呈现正偏态分布，即高等教育的经济回报通常是正数且呈现右偏分布，也就是说大多数人通过接受高等教育可以获得正的经济效益，但是个体之间的回报差异较大，一部分人的回报非常高，但也有一部分人的回报较低甚至为负数。
高等教育回报率的分布差异主要受到个体受教育程度、专业选择、就业机会等因素的影响。
受教育程度越高的个体，通常其高等教育回报率越高；选择热门专业和就业机会较好的个体，通常其高等教育回报率也较高。
高等教育回报率与个体的努力投入和能力水平也有关系。
个体在接受高等教育过程中付出的努力和时间越多，通常其回报率也会更高；个体自身的能力水平和技能也会直接影响其受教育过程和就业收入，从而影响高等教育回报率。
Eviews实验报告4
【实验目的及要求】● 深刻理解平稳性的要求和arima 建模的思想。
● 学会如何通过观察自相关系数和偏相关系数，确定并建立模型。
● 学会如何利用模型进行预测。
● 熟练掌握EVIEWS 的结果，看懂eviews 的输出结果。
【实验原理】ARIMA(p, q )过程的平稳域和可逆域对于非平稳序列的时变均值函数，最简单的处理方法就是考虑均值函数可以由一个时间的确定性函数来描述，这时，可以用回归模型来描述。
假如均值函数服从于线性趋势我们可以利用确定性的线性趋势模型如果均值函数服从二次函数则我们可以用假如均值函数服从k 次多项式我们可以使用下列模型建模()22012,~0,t t t X t t WN αααεεσ=+++()201,~0,k t k t t X t t WN αααεεσ=++++【实验方案设计】4.2数据和指标的选取我们的模型估计选取了我国1990年1月到2008年12月的CPI月度数据附表（1））作为研究的对象。
度量通货膨胀的指标通常有CPI（消费者价格指生产者物价指数（PPI）、批发物价指数（wholesale price index）、GDP平减指数（deflator）等。
消费者物价指数（CPI）（consumer price index）是用来度量一期内居民所支付消费商品和劳务价格变化程度的相对数指标，它是反映通货水平的重要指标。
CPI指数作为生活成本指数，不仅能够及时和明确地反映子商品和服务价格的变化，而且是定期公布，广为人知，易于获取和明了，被公众理解。
选取CPI作为通货膨胀的指标有利于合理引导公众和市场对经预期，有利于政府综合运用价格和其他经济手段，实现宏观经济调控目标。
为了研究这些问题，笔者搜集了1985-2007年的年度中国消费者物价指数的相关数据，利用EVIEWS软件，将这几个指标数据进行了相关分析。
对于ARIMA(p q)模型，可以利用其样本的自相关函数和样本的偏自相关函数的截尾性判定模型的阶数，若平稳时间序列的偏相而自相关函数是截尾的则可断定此序列适合MA 模型; 若平稳时间序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的则此序列适合模型。
EVIEWS回归结果的理解
EVIEWS回归结果的理解《EVIEWS 回归结果的理解》在数据分析和经济研究中，EVIEWS 是一款被广泛使用的统计软件，其回归分析功能为我们揭示变量之间的关系提供了有力的工具。
然而，要正确理解 EVIEWS 回归结果并不是一件简单的事情，需要我们对相关的统计学概念和原理有清晰的认识。
首先，让我们来了解一下回归分析的基本概念。
回归分析旨在探究一个或多个自变量与一个因变量之间的线性或非线性关系。
在EVIEWS 中，我们通常会得到一系列的输出结果，包括系数估计值、标准误差、t 统计量、p 值、Rsquared 等。
系数估计值是回归方程中自变量的系数，它表示自变量每变化一个单位，因变量平均变化的数量。
例如，如果我们研究收入与教育水平之间的关系，教育水平的系数估计值为 500，这意味着教育水平每提高一年，平均来说收入会增加 500 元。
标准误差反映了系数估计值的不确定性。
较小的标准误差表示系数估计值更准确和可靠。
通过标准误差，我们可以计算 t 统计量。
t 统计量用于检验系数是否显著不为零。
如果 t 统计量的绝对值较大，对应的 p 值较小（通常小于 005），则我们可以认为该系数在统计上是显著的，也就是说自变量对因变量有显著的影响。
p 值是一个非常重要的指标。
它表示在原假设（通常是系数为零）成立的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。
如果 p 值小于给定的显著性水平（如 005），我们拒绝原假设，认为自变量与因变量之间存在显著的关系。
Rsquared （决定系数）衡量了回归模型对数据的拟合程度。
它的取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型对数据的拟合越好。
但需要注意的是，Rsquared 高并不一定意味着模型就是最优的，可能存在过拟合的问题。
除了上述常见的统计量，我们还需要关注模型的整体显著性。
F 统计量用于检验整个回归模型是否显著。
如果F 统计量对应的p 值较小，说明至少有一个自变量对因变量有显著影响。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会Eviews（Econometric Views）是一种流行的经济学计量分析软件，广泛应用于经济学、金融学、管理学等多个领域。
作为一名经济学专业的学生，在使用Eviews进行实验的过程中，我有了一些心得和体会。
一、Eviews的基本特点和功能Eviews是一款功能强大、使用方便的计量经济学软件，它具有以下几个基本特点：1. 数据处理便捷：Eviews支持多种数据格式的导入和导出，可以将各类数据文件（如Excel、CSV等）直接导入Eviews进行分析，并将分析结果导出为报表。
2. 统计分析功能丰富：Eviews提供了多种统计分析方法，包括描述统计、回归分析、时间序列分析等，能够满足不同实验需求。
3. 图表展示直观：通过Eviews，我们可以快速生成直方图、散点图、线图等图表，直观地展示数据分布和关系，有助于更好地理解实验结果。
4. 模型建立与模拟：Eviews支持用户自定义模型，可以进行方程和系统的建立，并进行模拟实验，帮助我们研究经济现象和政策的影响。
二、在实验中的应用体会在使用Eviews进行实验的过程中，我深刻体会到了以下几点：1. 数据准备的重要性：在进行实验之前，我们需要对所使用的数据进行准备和处理。
只有数据准备得当，才能保证实验结果的准确性和可靠性。
因此，我通常会先对数据进行清洗、筛选和转化，确保数据的质量和合理性。
2. 实验设计与分析策略：在实验中，我们需要明确实验的目的和研究问题，制定合理的实验设计和分析策略。
有时候，我们需要根据具体问题进行多次实验，并对结果进行比较和验证，以得出准确的结论。
3. 模型的选择与建立：在进行实验时，我们需要根据研究问题选择合适的模型，并对其进行建立和估计。
Eviews提供了多种模型建立和估计的方法，例如OLS（普通最小二乘法）、ARMA（自回归滑动平均模型）等，可以根据实际情况进行选择。
4. 结果解释与报告撰写：在实验结果分析完成后，我们需要对结果进行解释和说明。
eviews中收益率计算公式
eviews中收益率计算公式
在EViews中，收益率可以通过以下公式计算：
收益率= (当期价值-前期价值) /前期价值* 100
例如，假设某只股票的价格在前一个月为100美元，在当前月为120美元。
使用上述公式计算收益率：
收益率= (120 - 100) / 100 * 100 = 20%
这表示该股票在这个月的收益率为20%。
除此之外，在EViews中还有一些其他的收益率计算方法，例如对数收益率（log return），它可以通过以下公式计算：
对数收益率= ln(当期价值/前期价值) * 100
对数收益率更常用于金融领域，因为它具有一些优点，如具有对称性、可加性等。
在实际使用中，我们可以根据具体的需求选择合适的收益率计算
方法。
EViews提供了丰富的功能和工具，方便用户进行各种统计分析，并可以方便地计算和展示不同种类的收益率。
线上教育影响因素分析——基于Eviews进行相关数据分析
线上教育影响因素分析——基于Eviews进行相关数据分析摘要：近年来，由于互联网络的大量普及，我国在线教育开始蓬勃发展。
由于国家的扶持，以及居民消费水平的提高等一系列因素，目前线上教育的发展态势良好。
由于2020年疫情的爆发，学生无法进入课堂进行线下学习，所以线上教育发挥了重要的作用。
本文将根据人口、国内生产总值、财政性教育经费、居民消费水平、互联网普及率、投入研究与试验发展（R&D）经费六个要素对我国线上教育市场规模的影响。
同时根据分析结果对未来五年（2021-2025）的线上教育市场规模进行预测（2021年的相关数据不全，也将进行预测）。
并且根据预测结果进行分析，提出相关的建议。
关键词：线上教育、影响因素、财政性教育经费、技术投入一、我国线上教育的发展现状（一）定义在线教育是以互联网为媒体的方式，借助互联网，在学校与老师中间进行的一项教学活动。
在线教育行业是中国教育科技大转型的必然产物，在网络技术和移动智能设备的迅速发展与广泛应用之下，在线教育使传统的教学方式遭到了颠覆，使学校教学过程进行了技能、教学内容、表现形式和主体意识等全面的变革，从而真正的实现了因材施教。
（二）行业发展历程中国的在线教育产业于二零一三年在政府投资驱动下开始兴起，并在二零一七年通过直播形式达到了规模化，并逐渐趋向完善，但近年来，中国在线教育产业也开始产生了多样的细分领域，教育产业也呈现出了精细化趋势。
二零二一年七月随着国家教育市场监管新办法相继出台，以及相应政策法规配套的不断完善，从K12板块开始的中国在线教育市场规模化发展正式拉开序幕。
（三）行业政策背景：鼓励职业教育和素质教育发展2021年以来，国务院、教育部、发改委等多部门都陆续印发了支持、规范在线教育行业的发展政策。
尤其是在2021年7月“双减”靴子落地后，政策着重整顿、监管K12学科培训机构。
2021年7月23日，我国出台《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，对于教育培训机构进行了资质限制和融资限制，政策明确规定，各地不再审批新的面向义务教育阶段学生的学科类校外培训机构，现有学科类培训机构统一登记为非营利性机构;对非学科类培训机构，各地要区分体育、文化艺术、科技等类别，明确相应主管部门，分类制定标准、严格审批。
高等教育回报率分布特征实证分析
高等教育回报率分布特征实证分析一、引言高等教育一直被认为是提高个人就业竞争力和获得更高收入的有效途径。
近年来有研究表明，高等教育所带来的回报并不是均衡的，存在着不同学历、专业和院校的回报差异。
为了更好地了解高等教育对个人收入的影响，本文将对高等教育回报率的分布特征进行实证分析，以期为政府、学校和个人提供决策参考。
二、相关理论和研究1. 人力资本理论人力资本理论认为，教育是一种投资，通过接受教育，个人可以提高自身技能和知识水平，从而提高工作生产力和获得更高收入的能力。
高等教育与个人收入之间存在着紧密的关联性。
2. 高等教育回报率差异一些研究表明，不同学历、专业和院校的毕业生在就业市场上所获得的收入存在着显著差异。
一般来说，研究生相对本科毕业生更容易获得更高收入的工作，而知名大学的毕业生也更受用人单位的青睐。
3. 教育收益率测算方法计算教育收益率一般采用经验收入差距法、自然实验法和离散选择模型等方法。
经验收入差距法是最常用的方法，通过比较受教育群体和未受教育群体的收入差异来计算教育的回报率。
三、数据和变量定义本文使用的数据来自国家统计局和教育部的相关统计年鉴和调查报告，包括毕业生的学历、专业、院校和年收入等信息。
根据相关理论，本文将探讨以下变量：1. 受教育程度：以学历水平作为变量，包括本科、硕士和博士等不同学历层次。
2. 专业领域：以所学专业作为变量，比较不同专业的毕业生在就业市场上的收入差异。
4. 年收入：作为反映教育回报率的变量，以个体年收入作为评价高等教育回报率的指标。
四、实证分析1. 学历层次对个体收入的影响通过对不同学历层次毕业生的收入进行比较，我们发现研究生相对于本科生和高中生来说，平均收入要高出很多。
根据计算得到的经验收入差距，研究生的教育回报率明显高于本科生和高中生。
这说明高等教育确实对个人的收入产生了积极的影响。
通过对不同专业的毕业生收入进行比较，我们可以看到一些专业的毕业生平均收入要明显高于其他专业。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会在进行eviews实验的过程中，我获得了许多宝贵的经验和深刻的体会。
通过这次实验，我不仅对eviews软件有了更深入的了解，还学到了许多实证分析的方法和技巧。
接下来，我将分享我在eviews实验中的心得和体会。
一、实验前的准备在开始实验之前，充分的准备工作是非常重要的。
首先，需要了解eviews软件的基本操作和功能，熟悉主要的菜单和工具栏等界面元素。
其次，需要掌握实证研究的基本步骤和方法，如数据收集、数据处理和模型建立等。
最后，要对所要研究的课题有充分的理解和背景知识，这有助于更好地进行实证分析。
二、数据处理与分析在eviews实验中，数据处理和分析是非常关键的步骤。
首先，需要对收集到的原始数据进行处理和清洗，去除异常值和缺失值，并进行数据转换和变量定义等操作。
然后，根据研究的目的和假设，选择合适的模型进行建立和分析。
在建立模型时，要注意变量的选择和处理，合理设置模型的形式和参数。
在进行模型分析时，要注意对结果的解读和推断，切勿随意得出结论，应该根据实际情况进行合理的解释和评价。
三、模型诊断与改进在进行eviews实验中，模型诊断和改进是不可忽视的环节。
通过模型的诊断，可以评估模型的拟合程度和可靠性，进而判断模型的有效性和适用性。
常用的模型诊断方法包括残差分析、异方差性检验和模型稳定性检验等。
根据模型诊断的结果，可以对模型进行相应的改进和优化，进一步提高模型的准确性和可靠性。
在进行模型改进时，要注意避免过度拟合和过度修正的问题，应该保持适度和合理的修正。
四、结果分析与报告撰写在完成实验后，要对结果进行充分的分析和总结。
首先，要对实验的结果进行详细的描述和解释，包括模型的参数估计和显著性检验等。
其次，要根据实验的结果，对研究的目的和假设进行深入的讨论和分析，阐述实验的结论和发现。
最后，要将实验的结果整理成报告的形式，并进行适当的图表展示，使得报告更加直观和易于理解。
在撰写报告时，要注意语言表达的准确性和条理性，合理组织内容结构，使得报告具有一定的逻辑性和可读性。
eviews实验题目和数据
每个同学完成1份实验报告，格式规范见模版。
要求：1实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自由选题，数据自己收集。
建议大家用教材中的数据。
2每个同学做多元线性回归，对数据进行自相关，异方差，或变量多重共线性三种中的一种进行检验、并写出修正方法和修正后的结果。
3十七周周五交实验报告。
第一部分多元线性回归1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。
3、下表给出的是1960—1982年间7个OECD 国家的能源需求指数（Y ）、实际GDP 指数（X1）、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以1970年为基准（1970=100）(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数t t t t u X X Y +++=2ln 1ln ln 210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。
(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 u X X Y t t t +++=21210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。
(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？4、考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ）”模型：t t t t u X X Y +++=33221βββ其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%） 下表为某国的有关数据，表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%)，23（1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。
eviews研究教育的工资回报率问题
第四次实验————利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
组员：实验内容：1、实验目的：利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
2、实验要求：运用Eviews软件进行数据分析，利用已知数据建立回归模型，考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
由于数据都是不同家庭的双胞胎数据，分析时请利用这一数据特征二、实验报告：（1）、问题提出随着社会的发展，教育的工资回报率问题被提上了日程。
对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。
为了这一问题，我们利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
（2）、指标选择根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据（bothtwins data Excel 文件）作为数据指标。
Age：年龄；age2：年龄平方；Daded：父亲受教育年数；Momed：母亲受教育年数；Hrwage：工资时薪；lwage：时薪工资对数值；female：是否为女性；white：是否为白人；first:是否为家中长子；Educ：受教育年数（自报）；Educ_t：双胞胎中另一个受教育年数（自报）；Eductt：双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数（互报）；Educt_t：此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数（互报）。
数据来自于国家统计局公布的《中国统计年鉴》。
（3）、数据来源表1 数据（bothtwins data Excel文件）（部分数据）（4）、数据分析1、描述性分析①运用Eviews画出时薪工资与受教育程度的散点图，观察两者的相关性。
如图1时薪工资与受教育程度的散点图6810121416182004080120160HRWAGEE D U C由图1可以看出时薪工资与受教育程度呈正相关关系。
高等教育回报率分布特征实证分析
高等教育回报率分布特征实证分析高等教育回报率是指个人通过接受高等教育所获得的经济回报与其所投入的成本之比。
研究高等教育回报率的分布特征可以帮助我们更好地了解高等教育对个体经济收入的影响，以及教育资源配置的合理性。
本文将对高等教育回报率的分布特征进行实证分析。
我们可以通过对大量样本数据的统计分析，得出高等教育回报率的平均值和标准差。
通过计算平均值，可以确定高等教育回报率的整体水平。
而标准差则可以衡量高等教育回报率的分散程度。
如果平均值较高且标准差较小，就意味着高等教育回报率相对稳定；反之，如果平均值较低且标准差较大，就意味着高等教育回报率相对波动较大。
我们可以通过绘制高等教育回报率的分布图，来观察高等教育回报率的分布形态。
一般来说，高等教育回报率的分布图呈现正态分布或偏正态分布。
正态分布是指数据分布呈钟形曲线，均值在曲线的中心位置，两侧的数据点对称分布。
而偏正态分布则是指数据分布呈偏斜的钟形曲线，均值在曲线的非中心位置。
通过观察分布图，可以判断高等教育回报率在整体上是相对稳定还是波动较大，以及是否存在明显的偏斜。
我们还可以通过划分高等教育回报率的分位数，来分析不同分位数范围内的个体所占比例。
一般来说，高等教育回报率越高的个体所占比例越小，而回报率较低的个体所占比例较大。
这是因为高等教育回报率较高的个体通常是少数优秀的人才，他们在就业市场上具有更高的竞争力。
通过分析不同分位数范围内个体所占比例的变化，可以了解高等教育回报率的分布特征，并为教育资源的定向配置提供参考。
通过对高等教育回报率的分布特征进行实证分析，可以帮助我们更全面地了解高等教育对个体经济收入的影响，并为教育政策的制定提供科学依据。
Eviews实验报告(可打印修改) (2)
得知，样本可决系数与修正样本可决根据输出结果得到辅助回归方程为e t²=35774-1.3643x t+0.0003x t²r²=0.4192 nr²=16×0.4196=6.7072 F=4.6919去显著性水平α=0.05，χ²0.05（2）=5.99＜nr²=6.7072，所以该模型存在异方差。
实际上，由nr²对应的p值为0.0350＜0.05，就可认为天津市城镇居民人均消费性支出函数存在异方差。
（5）克服异方差。
采用加权最小二乘法进行估计。
步骤如下：在工作文件菜单中点击Quick选Estimate Equation功能。
在随后弹出的对话框的方程设定（Equation Specification）选择区键入y c x，再点击对话框中的Option键。
在随后的对话框中选择Weighted LS/TSLS，并在Weight后面的空白处输入1/x，点OK,得到估计结果如表4表4中点Object--Generate Series,在Enter equation中输入gdy=y-0.62*y(-1)，即可得到gdy序列，同理亦可得到gdx序列。
表7 回归结果得出回归方程如下：GDYt=569.5589+0.6382GDXts=(138.7059) (0.021)t=(4.106) (30.398)R²=0.986127 Adjusted R²=0.985059 F-statistic=924.0497可见回归方程的拟合度效果仍然比较好，且DW=2.38.查附表4，dU=1.36。
4-1.26=2.74而DW=2.38小于2.74，依据判别规则，误差项已消除自相关。
β0*=569.5589 所以求得β0=β0*/（1-ρ）=1498.839原模型的广义最小二乘估计结果是Yt=1498.839+0.6382Xt经济含义是天津市城镇居民人均消费性支出平均占人均可支配收入的63.82%。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会在我学习经济学和统计学的过程中，我不得不接触到一些数据分析软件。
其中，Eviews是我最常使用的一款软件，也是我在进行实验和数据分析时的得力助手。
通过多次使用Eviews软件进行实验，我深刻体会到了它的功能强大和使用便捷，同时也积累了一些心得和体会。
一、数据建模和分析Eviews作为一款专业的数据分析软件，提供了丰富的数据建模和分析功能。
通过Eviews，我可以轻松地导入和整理各种数据，并进行合适的数据预处理。
比如，我可以对数据进行缺失值处理、异常值剔除以及数据平滑等操作，从而为后续的实验分析做好准备。
在进行数据建模时，Eviews提供了多种模型可供选择，包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等等。
对于不同类型的问题，我可以根据需求选择合适的模型，并通过Eviews的图表和统计指标来评估模型的拟合效果。
同时，Eviews还支持参数估计、假设检验、模型比较等功能，帮助我进行全面而深入的数据分析。
二、统计检验和推断在进行经济学研究时，统计检验和推断是非常重要的一部分。
Eviews提供了一系列的统计检验工具，帮助我进行假设检验和参数推断。
通过Eviews，我可以进行t检验、F检验、卡方检验等常见的假设检验，判断变量之间的关系是否显著。
同时，Eviews还提供了置信区间和预测区间的计算，帮助我对未来的数据进行推断和预测。
三、模型优化和演绎Eviews还具有模型优化和模型演绎的功能，帮助我改进和优化现有的模型。
在实验中，我可以通过Eviews对模型进行参数调整和变量筛选，从而提高模型的拟合度和预测准确性。
同时，Eviews还支持模型的演绎和比较，我可以通过添加或删除变量，构建更加复杂或简化的模型，观察模型的变化和效果。
四、数据可视化和报告生成Eviews提供了多种数据可视化工具，帮助我将分析结果以图表的形式清晰展示。
通过Eviews，我可以绘制散点图、线图、柱状图等多种图形，直观地展示变量之间的关系和趋势。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会在进行Eviews实验时，我深刻体会到了其强大的数据分析和预测能力。
本文将分享我在实验过程中的心得与体会。
首先，Eviews是一款专业的统计软件，它在数据处理和模型建立方面具有独特的优势。
我喜欢它简洁而直观的用户界面，使得学习和使用变得更加容易。
在我的实验中，我首先将所需的数据导入Eviews，并进行了数据的初步清理和整理。
Eviews提供了丰富的数据处理函数和命令，使得数据清洗和变量转换变得高效且精确。
其次，Eviews强大的模型建立和分析能力为我的实验提供了坚实的基础。
在实验过程中，我先后应用了回归模型、时间序列模型和面板数据模型进行分析。
通过Eviews提供的模型建立向导和方便的命令操作，我能够轻松地构建出符合要求的模型，并对模型进行参数估计和显著性检验。
Eviews还提供了丰富的模型诊断工具，使我能够全面评估模型的拟合效果和稳健性。
在实验中，我还深刻领悟到了数据的选择和处理对实验结果的重要性。
Eviews提供了多种数据选择和处理的方法，如样本选择、变量选择和数据平滑等。
合理选择和处理数据可以使实验结果更加准确和可靠。
除了数据的选择和处理外，Eviews还提供了强大的数据可视化功能。
我发现通过绘制图表和图像，可以更直观地展示数据的特征和趋势，对于研究和理解问题起到了重要作用。
Eviews的图表功能丰富多样，操作简便，能够满足不同实验需求的可视化要求。
总结而言，Eviews作为一款专业的统计软件，在实验中给我带来了很多的便利和启示。
它的简洁直观的用户界面、强大的数据处理和模型建立能力，使得我能够高效地进行实验设计和数据分析。
同时，Eviews丰富的数据可视化工具也让我更加直观地理解和呈现实验结果。
通过这次实验，我不仅学到了更多的统计知识和实战技巧，更重要的是培养了我的数据分析能力。
Eviews作为一款功能强大的统计软件，不仅为实验提供了便捷和准确的工具，更激发了我对数据分析的兴趣和热情。
Eviews实验报告2
可以看到对应的两个参数的系数的p值都显著小于0.001。
生成一列序列=残差，对该序列进行ADF检验后可以发现p值小于0.05，因此认为不存在单位根，序列是平稳的。
因此，尽管国城镇居民月人均生活费支出（y）和可支配收入序列（x）都是非平稳的，但是由于它们之间具有协整关系，因此可以建立动态回归模型准确预测其长期互动关系。
模型拟合的预测值DCPIF的折线图和与dcpi的对比图如下：
可以看到，最后的拟合效果非常好。
从而我们得到最后的拟合方程为：
即：
因此，城镇居民收入没增加一个百分点，其消费支出也增加0.934各百分点。
【结论】（结果）
我国城镇居民月人均生活费支出（y）和可支配收入序列（x）的对数化后的XT与YT序列均不是平稳的，但是其一阶差分都是平稳的，因此猜测他们具有协整关系。
1987年，Engle和Granger提出的协整理论及其方法为平稳序列的建模提供了另一种途径。虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但是它们的线性组合却有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系，作为协整模型的补充。误差修正模型(ECM)则解释序列的短期波动关系，消费的短期动态变化表现为依据前一期消费对长期稳定关系的偏离程度不断进行调整的过程。协整模型与误差修正模型的联合应用不仅解决了传统消费函数伪回归问题，而且第一次确立了消费长期趋势对短期变化的影响发展了消费函数理论。
Johansen和Juselius提出的一种在VAR（向量自回归）系统下用极大似然估计来检验多变量之间协整关系的方法，通常称为Johansen协整检验。
设一个VAR模型如下：
误差修正模型(Error Correction Model)简称为ECM，它的主要形式是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的国城镇居民月人均生活费支出y和可支配收入序列x都是非平稳的但是由于它们之间具有协整关系因此可以建立动态回归模型准确预测其长期互动关模型拟合的预测值dcpif的折线图和与dcpi的对比图的拟合效果都非常因此城镇居民收入没增加一个百分点其消费支出也增加0934分点
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会经济学作为一门基础学科，需要我们对经济现象进行系统、严密地分析。
在经济研究中，统计学方法的应用已经成为经济分析的重要工具之一。
因此，在经济学研究中，我们需要使用专业的统计软件对数据进行分析，而EViews就是一种常用的经济学分析软件。
在我的研究中，我也使用了EViews对数据进行了分析。
在这篇文章中，我将分享我的EViews实验心得与体会，希望对大家学习EViews有所帮助。
一、EViews的基本功能EViews是一种通用的计量经济学分析软件，它可以用于描述、分析和预测宏观经济、微观经济和金融市场的各种现象。
EViews 可以使用各种数据类型，包括时间序列数据、面板数据、交叉截面数据和极值数据等。
它能够进行常见的回归分析、时间序列分析、面板数据分析、协整检验、方差分析、因子分析、最小二乘法拟合、非参数方法、Bootstrap等分析方法。
在我的研究中，我主要使用了EViews进行时间序列分析和回归分析。
时间序列分析主要包括对时间序列数据的平稳性检验、ADF检验、差分、ARIMA模型拟合等；回归分析主要包括双重差分回归、线性回归、Logistic回归等。
二、EViews实验中的问题及解决方法在我的实验中，我遇到了一些问题，下面将分享一下我的解决方法。
1. EViews导入Excel文件的不兼容问题在我导入Excel文件时，有时会遇到EViews提示文件不兼容的问题。
这时，我们需要将Excel文件另存为“.csv”格式，然后再导入。
选择“.csv”格式可以确保没有位于Excel文件中的不必要的格式或数据，使EViews可以正确地加载数据。
2. EViews中的平稳性检验在经济研究中，平稳性是判断时间序列资料是否适合进行进一步的统计分析的重要前提。
在我的研究中，我使用了ADF检验（单位根检验）来检验序列的平稳性。
如果序列不是平稳的，则需采用差分或其他方法进行预处理。
3. 回归分析中的变量选择在回归分析中，变量的选择非常重要。
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第四次实验————利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
组员：实验内容：1、实验目的：利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
2、实验要求：运用Eviews软件进行数据分析，利用已知数据建立回归模型，考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
由于数据都是不同家庭的双胞胎数据，分析时请利用这一数据特征二、实验报告：（1）、问题提出随着社会的发展，教育的工资回报率问题被提上了日程。
对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。
为了这一问题，我们利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
（2）、指标选择根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据（bothtwins data Excel 文件）作为数据指标。
Age：年龄；age2：年龄平方；Daded：父亲受教育年数；Momed：母亲受教育年数；Hrwage：工资时薪；lwage：时薪工资对数值；female：是否为女性；white：是否为白人；first:是否为家中长子；Educ：受教育年数（自报）；Educ_t：双胞胎中另一个受教育年数（自报）；Eductt：双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数（互报）；Educt_t：此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数（互报）。
数据来自于国家统计局公布的《中国统计年鉴》。
（3）、数据来源表1 数据（bothtwins data Excel文件）（部分数据）（4）、数据分析1、描述性分析①运用Eviews画出时薪工资与受教育程度的散点图，观察两者的相关性。
如图1时薪工资与受教育程度的散点图6810121416182004080120160HRWAGEE D U C由图1可以看出时薪工资与受教育程度呈正相关关系。
②运用Eviews 画出时薪工资与年龄的散点图，观察两者的相关性图2时薪工资与年龄的散点图102030405060708004080120160HRWAGEA G E由图1可以看出时薪工资与年龄大致呈正相关关系。
2、建立模型模型一：在不考虑双胞胎的情况下，建立分析模型如下：Dependent Variable: LWAGE Method: Least Squares Date: 11/17/14 Time: 20:09 Sample: 1 680Included observations: 680Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EDUC 0.117638 0.009939 11.83604 0.0000 AGE 0.096256 0.010931 8.805826 0.0000 AGE2 -0.000960 0.000131 -7.318658 0.0000 C-1.3547690.261802 -5.1747870.0000R-squared 0.275097 Mean dependent var 2.440960 Adjusted R-squared 0.271880 S.D. dependent var 0.620855 S.E. of regression 0.529775 Akaike info criterion 1.573136 Sum squared resid 189.7271 Schwarz criterion 1.599736 Log likelihood -530.8662 Hannan-Quinn criter. 1.583432 F-statistic 85.51294 Durbin-Watson stat 1.522542Prob(F-statistic) 0.000000模型为：t-Statistic -5.175 11.836 8.806 -7.319 Prob 0.000 0.000 0.000 0.000 R-squared 0.275 Adjusted R-squared 0.272 从模型可以看出，在年龄和年龄的平方不变的情况下，受教育程度每增加一年，时薪工资相对增加0.118%：同样的，在受教育程度和年龄的平方不变的情况下，年龄每增加一年，时薪工资相对增加μββββ++++=23210ln age age educ wage 2001.0-096.0118.0355.1-ln age age educ wage ++=0.096%。
R-squared 不高，此模型有待检验。
对模型一作残差图进行分析： 图3-2-10123012345100200300400500600ResidualActualFitted由图3残差图我们可以看得出来，其残差并没有均匀的分布在条形框中，拟合程度较差，即可能存在遗漏变量（个人能力和家庭背景等）。
模型二：根据已知数据，为了研究教育的工资回报率问题，将其他变量统计为，建立模型如下：Dependent Variable: LWAGE Method: Least Squares Date: 11/17/14 Time: 20:46 Sample: 1 680Included observations: 655Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EDUC0.1052410.010398 10.120820.0000μλββββ+++++=∑jj23210ln Xage age educ wage j ∑jj j X λAGE 0.106682 0.010880 9.805046 0.0000 AGE2 -0.001086 0.000131 -8.258934 0.0000 DADED 0.015630 0.008646 1.807761 0.0711 MOMED -0.003422 0.010335 -0.331055 0.7407 FEMALE -0.325313 0.041298 -7.877194 0.0000 WHITE -0.120867 0.075957 -1.591258 0.1120 C-1.2243410.276200-4.4327980.0000R-squared 0.346011 Mean dependent var 2.445188 Adjusted R-squared 0.338935 S.D. dependent var 0.627684 S.E. of regression 0.510344 Akaike info criterion 1.504676 Sum squared resid 168.5119 Schwarz criterion 1.559450 Log likelihood -484.7812 Hannan-Quinn criter. 1.525914 F-statistic 48.90189 Durbin-Watson stat 1.552372 Prob(F-statistic) 0.000000模型二为：从模型的结果可以看出，R-squared 提高为0.346，比模型一高。
但是其中变量daded 、momed 、white 三个变量t 检验不通过，p 值过大。
猜测可能是测量误差引起的内生性问题，所以运用差分法建立模型三对数据进行分析。
模型三：为了解决由遗漏变量和测量误差引起的内生性问题，这里运用已提供的双胞胎数据进行差分方程建立模型三，模型如下：①② 方程①—②得模型三：white female momed age age educ wage 121.0325.0003.0daded 016.0001.0-107.0105.0224.1-ln 2---+++=jj Xage age educ wage 1jj23210ln μλββββ+++++=∑jj Xage age t educ t wage 2jj23210__ln μλββββ+++++=∑)()_(_ln ln 211j j t educ educ t wage wage μμβ-+-=-Dependent Variable: LWAGE-LWAGE_T Method: Least Squares Date: 11/17/14 Time: 21:11 Sample: 1 680Included observations: 680Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C0.000000 0.019460 0.000000 1.0000 EDUC-EDUC_T 0.0617010.013227 4.6646880.0000R-squared 0.031095 Mean dependent var 0.000000 Adjusted R-squared 0.029666 S.D. dependent var 0.515162 S.E. of regression 0.507463 Akaike info criterion 1.484150 Sum squared resid 174.5975 Schwarz criterion 1.497450 Log likelihood -502.6111 Hannan-Quinn criter. 1.489298 F-statistic 21.75931 Durbin-Watson stat 2.962756Prob(F-statistic) 0.000004模型三的方程为：消除了已知数据中相同的变量以及不可观察的能力和家庭背景等遗漏变量的影响。
只考虑双胞胎的受教育程度对时薪工资的影响。
在其他变量消除的情况下，双胞胎的受教育程度差距每增加一年，时薪工资的差距相对增加0.062%。
（5）模型检验 模型一：1、模型经济意义检验从斜率项的值看，0< 0.118<1,0<0.096<1,符合经济理论。
在年龄和年龄的平方不变的情况下，受教育程度每增加一年，时薪工资相对增加0.118%：同样的，在受教育程度和年龄的平方不变的情况下，年龄每)_(062.0_ln lnt educ educ t wage wage -=-增加一年，时薪工资相对增加0.096%。
2、模型统计检验 T 检验假设：H 0 : = 0 ；H 1 : 0: t 为11.836，该模型自由度为n-k-1>120。