计量经济学课题论文实验报告
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。
2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一 个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。
计量经济学实验报告及心得体会
从回归估计的结果来看，D.W= 1.931058模型拟合较好。可决系数R=0.901826，表明城镇居民人均消费支出的变化的90.1826%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t（29）=2.05，且该斜率值满足0<0.674007<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程建立一元线性回归方程，做散点图，并进行一元线性回归分析，经济，拟合优度，参数显著性，和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.普通最小二乘法估计：
(1)启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择“workfile frequeney”的类型为“undated or irreqular”，在“start date”中输入“1”，在“end date”中输入“31”，单击“ok”。
.【实验小结】
（1）建立模型：本例中我们假设拟建立如下一元回归模型：Y=
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date:04/07/12Time:19:37
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable
Coefficient
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程建立多元线性回归方程，并进行多元线性回归分析，经济，拟合优度，参数显著性，和方程显著性等检验。
《计量经济学》实验报告三
实验时间：2012-04-07系别：经济管理系专业班级：09国贸本一
学 号：姓名： 成 绩：
【实验名称】实验三p61课后习题一元回归分析及检验、预测
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。
计量经济学课题论文实验报告
居民消费水平的影响因素实验报告第十二组组长：牧春枝组员：雷志豪郑皓谦李远致姜婧怡刘三科李晗静雷金祎一、摘要：居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
居民消费作为社会再生产的终点和起点，对于实现社会再生产的良性循环，促进国民经济的持续发展具有决定性作用，要刺激消费，扩大内需，拉动经济发展，那么研究居民消费水平对于我国经济发展以及宏观调控起到很大的作用，因此居民消费水平具有研究性。
通过文献参考发现居民消费水平的影响因素主要有五点：国内生产总值GDP、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、人口自然增长率和居民消费价格指数，本文将分别总结以上因素的影响情况。
本文运用计量分析的方法，研究了居民消费水平的影响因素。
二、关键词：国内生产总值GDP、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、人口自然增长率、居民消费价格指数。
在研究影响居民消费水平影响之前，首选我们要明白居民消费水平的意义。
居民消费水平指按常住人口平均计算的居民消费支出。
即是居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
在现实生活中，居民消费水平是受多方面因素影响因此来确定的一个量，所以要想了解居民消费水平就必须从多个影响因素进行分析。
国内生产总值GDP 常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标，它不但可以反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
随着国民经济的发展，人民收入水平不断提高。
国内生产总值增加，意味着国民经济水平提高，居民收入增加，居民的消费能力提升，消费水平随之提高。
由此选择了国内生产总值GDP 作为居民消费水平计量分析的因素之一。
国内生产总值GDP是从整个宏观方面来对居民消费水平的整体水平做出个大致的分析，从微观层面上分析，主要的影响因素就是居民可支配收入，在我国居民由城镇居民与农村居民两部分组成，所以城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入也是影响居民消费水平的因素。
计量经济学实验报告(一)
计量经济学实验报告(一)
一、实验背景
计量经济学实验是一种采用经济理论和方法来设计实验的经济研究方法。
经济实验的主要目的是检验经济理论，比如检验假设和改进预测。
它还可以用于定性评价和定量评价政策方案和市场动态，以及验证行为经济学理论。
二、实验内容
本次实验通过一组独立的在线调查来研究人们对收入分配政策的态度。
调查中，受访者被要求就14种不同的收入分配政策支持、反对和中立做出反应。
这14种收入分配政策包括财政公平政策、税收和补贴政策、劳动力市场政策和参与机会政策等。
以及根据态度的强度来改变互动形式，不同类型的回答有不同的加分，比如更强烈的支持会比中立的有更多分数。
三、实验结果
实验结果显示，在14种收入分配政策中，受访者大部分表示支持或者反对。
最受支持的是劳动力市场政策，而最受反对的是税收和补贴政策。
同时，实验还发现，这14种收入分配政策受实验者支持或反对的原因大部分是经济实惠：如果一个政策能够为普通大众带来经济实惠，这个政策很可能受到受访者的支持。
此外，一些政策因其有助于实现平等收入而受到支持。
四、实验结论
本次实验结论清楚地表明，受访者支持或反对收入分配政策跟经济实惠有关。
当人们普遍受益于收入分配政策时，他们很可能支持这种政策。
另外，实验还发现，有些政策受支持的原因还在于它们有助于实现平等收入的目的。
本次实验不仅对计量经济学的理论和方法提供了有价值的信息，而且还为构建经济实证提供了重要的参考意见。
可以认为，经过本次实验的进一步检验和优化，可以发现更详细、更准确的数据，以便进一步检验和发展计量经济学的理论与方法。
计量经济学实验论文
计量经济学实验论文引言计量经济学实验是经济学研究领域的重要分支之一，通过实验方法来验证经济理论模型、评估政策效果等。
本文将介绍一项计量经济学实验的设计、实施和结果分析。
实验设计研究目的本次实验的研究目的是探究某企业员工的激励机制对其工作绩效的影响。
具体来说，我们关注激励机制变量不能超过员工薪酬的一定比例是否会降低员工的绩效。
实验设计方法本实验采用随机对照试验设计。
我们将选取一组员工作为实验组，给予他们不能超过薪酬的一定比例的激励机制；另一组员工作为对照组，不给予激励机制。
在实验的开始和结束阶段，我们将对所有员工进行绩效测试，并对两组员工的绩效差异进行比较。
实验假设本实验基于以下两个假设： 1. 给予员工激励机制可以提高他们的工作绩效； 2. 当激励机制变量不能超过薪酬的一定比例时，员工的工作绩效会降低。
样本选择我们选择了一家中型企业的200名员工作为实验样本。
为了确保实验结果的可靠性，我们在样本选择上采取了随机抽样的方法，以保证样本的代表性。
实验实施数据收集在实验开始前，我们先对所有员工进行了一次绩效测试，以获取基准绩效。
接下来，我们使用随机分组的方法将员工分成实验组和对照组，确保两组人员在基本特征上的平衡性。
针对实验组，我们在员工的绩效工资中设置了一个上限比例，以限制激励机制的作用。
在实验的结束阶段，我们再次测试了所有员工的绩效，以收集实验数据。
数据分析收集到的实验数据经过了严格的数据清洗和检验，接下来我们将进行数据分析。
首先，我们将计算两组员工在实验前后绩效的平均值，并进行比较。
然后，我们将使用统计学方法，比如t检验，来验证实验组和对照组之间的差异是否具有显著性。
实验结果分析经过实验数据的分析，我们得出了以下结果：1.实验组员工的绩效在实验前后均有提高，表明给予激励机制可以促进员工的工作表现；2.对照组员工的绩效在实验前后差异不大，说明没有激励机制的情况下，员工的绩效没有明显的提升；3.实验组和对照组之间的绩效差异有统计学意义，在显著性水平为0.05的情况下，我们拒绝了两组员工绩效没有差异的原假设。
计量经济学实验报告论文
计量经济学实验报告论文实验报告课程计量经济学二级学院经济与贸易学院专业经济学类班级经济一班学生姓名学号指导教师时间 7>2013/5/25重庆理工大学经济管理实验教学中心实验题目利用软件建立模型并分析实验日期 2013/5/25 实验地点重庆理工大学经济管理实验教学中心401、402 小组成员实验要求1、步骤要详细：不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于3000字。
2、模型的拟合优度要高。
3、小组成员自由组合，最多不超过4人。
实验内容已知重庆市1978---2010年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型，要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作：1、建立模型（模型自选）自变量用时间t；也允许自己分析并决定自变量，但要给出依据并列出原始数据。
2、参数估计3、模型检验（检验方法自选）4、模型应用：预测将来（预测期为5年）年份人均GDP（元）年份人均GDP（元）年份人均GDP（元）197819791980198119821983198419851986198719882873573794194615426246947669581989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 199911031338164121562935393145745253557958042000 2001200220032004200520062007200820092010 6274 6963909810845124041393916629204902292027596目录1.模型说明及背景资料42.模型设定及原始数据53.参数估计 65.模型检验75.1 拟合优度检验5.2 t检验5.3 F检验5.4 自相关检验5.5 经济意义检验4.模型预测96.结果解释107.实验总结10实验过程模型说明及背景资料2004年我国消费率为53.6%，比2003年回落1.9个百分点，与1978年相比下降了8.5个百分点，是建国以来的最低水平。
计量经济学实验报告1(共6篇)
篇一：计量经济学实验报告 (1)计量经济学实验基于eviews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：基于e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（gdp）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。
二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。
对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。
另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。
计量经济学》实验报告
计量经济学》实验报告一、经济学理论概述1、需求是指消费者（家庭）在某一特定时期内，在每一价格水平时愿意而且能够购买的某种商品量。
需求是购买欲望与购买能力的统一。
2、需求定理是说明商品本身价格与其需求量之间关系的理论。
其基本内容是：在其他条件不变的情况下，一种商品的需求量与其本身价格之间成反方向变动，即需求量随着商品本身价格的上升而减少，随商品本身价格的下降而增加。
3、需求量的变动是指其他条件不变的情况下，商品本身价格变动所引起的需求量的变动。
需求量的变动表现为同一条需求曲线上的移动。
二、经济学理论的验证方法在此次试验中，我运用了Eviews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、方程总体线性的显着性检验——F检验（1）方程总体线性的显着性检验，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着成立作出判断。
（2）给定显着性水平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着成立。
3、变量的显着性检验——t检验4、异方差性的检验——怀特检验怀特检验不需要排序，对任何形式的异方差都适用。
5、序列相关性的检验——图示法和回归检验法6、多重共线性的检验——逐步回归法以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、验证步骤1、确定变量（1）被解释变量“货币流通量”在模型中用“Y”表示。
（2）解释变量①“货币贷款额”在模型中用“X”表示;1②“居民消费价格指数”在模型中用“2X ”表示；③把由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项，在模型中用“μ”。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
标题：基于地区人民收入与犯罪率的实证分析
摘要：
本实验报告旨在使用计量经济学方法对地区的人民收入与犯罪率之间的关系进行实证分析。
通过收集该地区多年的相关数据，并建立合适的计量模型，我们得出了以下结论：在控制其他因素的情况下，人民收入对犯罪率具有显著的负向影响。
这一研究结果对相关当局在制定犯罪预防政策时具有重要的指导意义。
1.引言
犯罪问题一直是社会关注的焦点。
了解犯罪率的影响因素对改善社会治安具有重要的意义。
本实验以地区为例，通过实证分析人民收入对犯罪率的影响，希望为相关当局提供制定犯罪预防政策的参考。
【精品】《计量经济学》实验报告
【精品】《计量经济学》实验报告
一、实验目的
通过本实验，了解计量经济学的基本概念，认识计量经济学的应用，以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。
二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料，分析收入与消费的关系，研究对收入的影响因素。
三、实验方法
（1）调查资料：国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成，其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。
（2）计量模型：在该实验中，建立二元线性回归模型：
（3）计量经济学的应用：利用STATA软件进行实证分析，以估计该家庭收入与消费的关系，并进一步研究影响收入的因素。
四、实验结果
（1）估计结果：家庭收入与消费的估计结果如下：
模型结果：Y=0.697+2.154X
线性拟合结果：R2=0.811，p=0.000
（2）影响收入的因素：利用STATA软件回归分析发现，家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。
五、实验结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
（1）计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。
（2）家庭收入与消费显著正相关，即家庭收入越高，消费也越高。
（3）家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。
计量经济学实验报告(多元线性回归 自相关 )
计量经济学实验报告(多元线性回归自相关 )1. 背景计量经济学是一门关于经济现象的定量分析方法研究的学科。
它的发展使得我们可以对经济现象进行更加准确的分析和预测，并对社会发展提供有利的政策建议。
本文通过对多元线性回归模型和自相关模型的实验研究，来讨论模型的建立与评价。
2. 多元线性回归模型在多元线性回归模型中，我们可以通过各个自变量对因变量进行预测和解释。
例如，我们可以通过考虑家庭收入、年龄和教育程度等自变量，来预测某个家庭的消费水平。
多元线性回归模型的一般形式为：$y_i=\beta_0+\beta_1 x_{i1}+\beta_2 x_{i2}+...+\beta_k x_{ik}+\epsilon_i$在建立模型之前，我们需要对因变量和自变量进行观测和测算。
例如，我们可以通过调查一定数量的家庭，获得他们的收入、年龄、教育程度和消费水平等数据。
接下来，我们可以通过多元线性回归模型，对家庭消费水平进行预测和解释。
在实际的研究中，我们需要对多元线性回归模型进行评价。
其中一个重要的评价指标是 $R^2$ 值，它表示自变量对因变量的解释程度。
$R^2$ 值越高，说明多元线性回归模型的拟合程度越好。
3. 自相关模型在多元线性回归模型中，我们假设各个误差项之间相互独立，即不存在自相关性。
但实际上，各个误差项之间可能会互相影响，产生自相关性。
例如，在一个气温预测模型中，过去的温度对当前的温度有所影响，说明当前的误差项和过去的误差项之间存在相关性。
我们可以通过自相关函数来研究误差项之间的相关性。
自相关函数表示当前误差项和过去 $l$ 期的误差项之间的相关性。
其中，$l$ 称为阶数。
自相关函数的一般形式为：$\rho_l={\frac{\sum_{t=l+1}^{T}(y_t-\bar{y})(y_{t-l}-\bar{y})}{\sum_{t=1}^{T}(y_t-\bar{y})^2}}$在自相关模型中，我们通过对误差项进行差分或滞后变量，来消除误差项之间的自相关性。
计量经济学论文实训报告
一、引言随着我国经济的快速发展，计量经济学作为一门研究经济现象数量规律的学科，其在经济分析和决策中的应用日益广泛。
为了提高学生对计量经济学理论和方法的理解和应用能力，本实训报告以某地区居民消费水平的影响因素为研究对象，通过实际操作，完成计量经济学论文的撰写。
二、实训目的1. 理解计量经济学的基本理论和方法，提高对经济现象数量规律的认识。
2. 学会运用计量经济学软件进行数据处理和模型构建。
3. 提高论文写作能力，培养严谨的科研态度。
三、实训内容1. 研究背景随着我国经济的快速发展，居民消费水平不断提高。
然而，影响居民消费水平的因素复杂多样，如收入水平、物价水平、人口结构等。
本研究以某地区居民消费水平为研究对象，分析影响居民消费水平的关键因素。
2. 数据来源本研究数据来源于某地区统计局和公开的统计数据，包括居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标。
3. 研究方法（1）描述性统计分析：对居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标进行描述性统计分析，了解各指标的基本特征。
（2）计量经济学模型构建：运用计量经济学软件（如EViews、Stata等）对数据进行回归分析，构建居民消费水平的影响因素模型。
（3）模型检验与结果分析：对构建的计量经济学模型进行检验，分析影响居民消费水平的关键因素。
4. 实训过程（1）数据整理：收集相关数据，整理成适合分析的数据格式。
（2）描述性统计分析：运用统计软件对数据进行描述性统计分析，了解各指标的基本特征。
（3）模型构建：根据理论分析，构建居民消费水平的影响因素模型，并进行回归分析。
（4）模型检验与结果分析：对模型进行检验，分析影响居民消费水平的关键因素，并提出政策建议。
四、实训结果1. 描述性统计分析结果通过对居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标的描述性统计分析，发现该地区居民消费水平与收入水平、物价水平、人口结构等因素密切相关。
2. 计量经济学模型结果构建的居民消费水平影响因素模型如下：居民消费水平= β0 + β1 × 收入水平+ β2 × 物价水平+ β3 × 人口结构+ ε模型检验结果显示，该模型具有较好的拟合优度，各系数通过显著性检验。
计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告1
实验名称：消费者行为实验
实验目的：通过本次实验，我们想了解消费者在不同价格下的
购买行为及其对市场供求关系的影响。
实验步骤：
1. 确定实验条件：我们在同一时间段内，在同一地点内展开实验，实验环境保持不变，商品名称为饮料。
2. 设定实验价位：我们将饮料的售价设定为10元、8元、6元、4元及2元五个价位。
3. 开始实验：我们分别让100人在不同价格下购买饮料，记录
下每个价位下的销售量。
4. 数据归集：我们将每个价位下的销售量进行汇总，得到销售
量数据表。
5. 制作图表：根据销售量数据表，我们制作了销量-价格的散点图，并根据数据拟合出销量的价格函数。
6. 结果分析：通过销量数据表和散点图以及销量的价格函数，
我们可以看出在价格上涨的情况下，销售量会随之下降，反之亦然。
实验结论：消费者对物品的需求在很大程度上受到价格的影响，价格上涨会导致销量下降，价格下跌则会导致销量上升。
这一规
律符合市场供求关系的基本原理，即需求量与价格成反比例关系。
实验展望：在今后的实验中，我们将继续探究不同品类、品牌
的商品对消费者行为的影响，并根据实验结果为经济决策提供有
用的数据依据。
计量经济学实验报告_4
《计量经济学》课程实验报告1专业国际经济与贸易班级B谢谢谢谢姓名XXX 日期2012.9.28一、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软件求解简单线性回归模型的方法；3．掌握用Eviews软件输出结果对模型进行统计检验；4．掌握用Eviews软件进行经济预测。
二、实验内容：根据1978年到2007年的中国居民的人均消费水平和人均GDP的数据，通过模型设定，估计参数，模型检测，回归预测等步骤，分析中国全体居民的消费水平和经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性。
三、实验数据四：实验步骤：1：模型设定。
由上表分析居民人均消费水平（y）和人均GDP（x）的关系，制作散点图。
从中可以看出居民消费水平（y）和人均GDP（x）大体呈现为线性关系。
2：估计参数：利用软件eviews作简单线性分析的步骤包括以下几方面内容。
建立文件夹，首先双击eviews图标，进入主页。
在其菜单栏中点击File|new|workfile，并选择数据频率为1978和2007.输入数据：在eviews命令框中直接输入“data x y”回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的“y”，“x”下输入数据。
估计参数。
在eviews命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/12 Time:8:37Sample: 1978 2007Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 224.3149 55.64114 4.031457 0.0004X 0.386430 0.007743 49.90815 0.0000R-squared 0.988884 Mean dependent var 2175.067Adjusted R-squared 0.988487 S.D. dependent var 2021.413S.E. of regression 216.8978 Akaike info criterion 13.66107Sum squared resid 1317251. Schwarz criterion 13.75448Log likelihood -202.9161 Hannan-Quinn criter. 13.69095F-statistic 2490.823 Durbin-Watson stat 0.115812Prob(F-statistic) 0.000000若要显示回归结果的图形，在“Equation”框中，点击“Resids”,即出现剩余项、实际值、拟合值的图形：3：模型检测：包括经济意义检测和拟合有度、统计检验。
计量经济学实验报告
《计量经济学》实验报告
一，数据
某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据
二，理论
模型的设
计
解释变量：
可支配收入
X
被解释变量：
消费性支出
Y
软件操作：（1）X与Y散点图
从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。
因此，建立一元线性回归模型：
（2）对模型做OLS估计
OLS估计结果为
三，模型检验
从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。
t检验:在5%的显着性水平下
1
β不显着为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。
1，预测
现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为
0272.36350.75512000015374.3635
Y=+⨯=
E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033
则在95%的置信度下，E(
Y)的预测区间为（874.28,16041.68）
2，异方差性检验
对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。
如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。
G-Q检验
对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉中间4个，分为两组数据，
128
n n ==
分别回归
于是的F 统计量：
在5%的想着想水平下，0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)F F F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。
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。
计量经济学实验报告1
一．预期Y和各个解释变量之间的关系
家庭书刊年支出（Y）与家庭月收入(X),户主受教育程度(T)呈线性相关关系
二. Y对X的回归
1.建立经济模型
2.在eviews中录入数据,并用最小二乘法估计参数得到回归结果,如下表
可知:
（1）线性回归方程为
（2）估计的回归系数 , 的标准误差和t值分别为
: =0
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120>t( )=1.60411
未落在了拒绝域内,故假设成立
:=0
SE( )=0.056922;t( )=5.128460取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120<t( )=5.128460
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113;
SE( )=0.056922;t( )=5.128460
(3) =0.621759 F=26.30110 n=18
经济意义解释:
当家庭月平均收入每变动一单位时,家庭书刊年消费支出就同向变动0.291923个单位
4.参数显著性检验（对回归系数的t检验）
四.模型选择及原因
应选择多元线性回归模型
原因：多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析,这样就能更全面的分析问题,结果的可信度也相对较高。
原因:多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析，这样就能更全面的分析问题，结果的可信度也相对较高。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
居民消费水平的影响因素实验报告第十二组组长：牧春枝组员：雷志豪郑皓谦李远致姜婧怡刘三科李晗静雷金祎一、摘要：居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
居民消费作为社会再生产的终点和起点，对于实现社会再生产的良性循环，促进国民经济的持续发展具有决定性作用，要刺激消费，扩大内需，拉动经济发展，那么研究居民消费水平对于我国经济发展以及宏观调控起到很大的作用，因此居民消费水平具有研究性。
通过文献参考发现居民消费水平的影响因素主要有五点：国内生产总值GDP、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、人口自然增长率和居民消费价格指数，本文将分别总结以上因素的影响情况。
本文运用计量分析的方法，研究了居民消费水平的影响因素。
二、关键词：国内生产总值GDP、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、人口自然增长率、居民消费价格指数。
在研究影响居民消费水平影响之前，首选我们要明白居民消费水平的意义。
居民消费水平指按常住人口平均计算的居民消费支出。
即是居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
在现实生活中，居民消费水平是受多方面因素影响因此来确定的一个量，所以要想了解居民消费水平就必须从多个影响因素进行分析。
国内生产总值GDP 常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标，它不但可以反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
随着国民经济的发展，人民收入水平不断提高。
国内生产总值增加，意味着国民经济水平提高，居民收入增加，居民的消费能力提升，消费水平随之提高。
由此选择了国内生产总值GDP 作为居民消费水平计量分析的因素之一。
国内生产总值GDP是从整个宏观方面来对居民消费水平的整体水平做出个大致的分析，从微观层面上分析，主要的影响因素就是居民可支配收入，在我国居民由城镇居民与农村居民两部分组成，所以城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入也是影响居民消费水平的因素。
收入是消费的基础和前提；其他条件不变，则人们当前可支配收入（当前收入）越多，对各种商品和服务的消费量就越大。
因此要提高居民的生活水平，必须保持经济的稳定增长，增加居民收入。
一般地，未来预期收入（未来收入）越高，预期支出的可能性就会越大。
社会收入差距与社会总体消费水平有密切的联系。
人们的收入差距过大，总体消费水平会降低；反之，收入差距缩小，会使总体消费水平提高。
农村居民人均可支配收入对居民消费水平的影响大大超过了城镇居民人均可支配收入对居民消费水平的影响。
主要原因：第一是我国是农民人口占绝大多数的国家，而居民消费水平是以人口数为权数对农村居民消费水平和城镇居民消费水平进行加权平均计算而得到的；第二是农村居民的消费动力远远大于城镇居民。
人口自然增长率，是反映人口发展速度和制定人口计划的重要指标，也是计划生育统计中的一个重要指标，它表明人口自然增长的程度和趋势。
在人口数量一定的情况下，经济发展水平越高，消费品数量越多，那么居民消费水平就会越高；反之，在经济发展水平稳定的条件下，人口数量的多少就决定着消费水平的高低。
居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。
它是度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。
消费物价指数对居民根据经济理论分析，物价越高，越会抑制人们的消费，消费水平会越低。
以经济建设为中心，大力发展生产力，落实科学发展观，使国民经济又好又快发展。
增加居民收入，农民收入，完善社保，缩小城乡差距。
国家加强宏观调控，稳定物价。
首先，要保持GDP稳速增长，同时，政府应当加大资金和物质投入，扩大社会保障的资金来源，增加融资来源和渠道，有效地促进社会保障制度的运行和社会保障体系的建设。
其次，应合理制定税收政策，积极推进税制改革，减轻中低收入者的税收负担，充分发挥税收对收入和消费的调节作用，通过提高个人所得税的起征点和对高收入群体征收较高的个人所得税，促进收入的相对公平。
三、基于计量经济模型的居民消费影响因素分析1、变量的选择与设计Y-居民消费水平X1-国内生产总值X2-人口自然增长率X3-居民消费价格指数（上年=100）X4-城镇居民家庭人均可支配收入X5-农村居民家庭人均纯收入2、模型的设立Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5回归结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 15:08Sample: 1979 2013Included observations: 35VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C66.06162215.65380.3063320.7615X10.0072830.0013485.4028660.0000X2-7.5834609.544774-0.7945140.4334X3-0.3277672.011271-0.1629650.8717X40.1033700.0436012.3708020.0246X50.9749710.06820414.294810.0000R-squared0.999806Meandependent var3896.143Adjusted R-squared0.999772S.D.dependent var4226.517S.E. of regression63.80517Akaike infocriterion11.30435Sum squared resid 118061.9Schwarzcriterion11.57098Log -191. Hannan-Quin11.3likelihood8261n criter.9639F-statistic 29831.70Durbin-Watson stat1.158136Prob(F-statis tic)0.00 00003、模型检验一，模型检验由以上回归结果可看出：1，经济意义检验X2与理论分析和经验判断不一2，拟合优度检验可决系数和修正的可决系数，拟合很好3，F检验显著性水平0.05下，F(6，29)=2.545 F=29831.7>2.545 回归方程显著4，t检验显著性水平0.05下，t(29)=2.045 β2和β3不能通过检验二，多重共线性检验：可决系数R2较高，经F检验的参数联合显著性也很高，但X2和X3的系数不显著，且X2的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。
1，相关系数检验法X1X2X3X4X5X1 1.000000-0.800638-0.2644240.9960660.993517X2-0.8006381.0000000.409727-0.842008-0.829955X3-0.2644240.4097271.000000-0.280410-0.279674X4 0.996066-0.842008-0.2804101.0000000.997214X5 0.993517-0.829955-0.2796740.9972141.000000由上述相关系数矩阵可以看出确实存在一定的多重共线性2，方差扩大因子检验法分别以X1，X2，X3，X4，X5为被解释变量，做关于其他解释变量的回归分析，结果Dependent Variable: X1Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 16:20Sample: 1979 2013Included observations: 35VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-61641.1626953.42-2.2869520.0294X25762.032751.35597.6688440.0000X3-288.1224267.2832-1.0779660.2896X428.350852.8428259.9727750.0000X5-14.579188.845958-1.6481180.1098R-squared0.997432Meandependent var129747.2Adjusted R-squared0.997089S.D.dependent var160186.0S.E. of regression 8641.897Akaike infocriterion21.09820Sum squared resid 2.24E+09Schwarzcriterion21.32039Log likelihood -364.2184Hannan-Quinn criter.21.17490F-statistic 2912.951Durbin-Watson stat0.871799Prob(F-statis tic)0.00 0000Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 16:22 Sample: 1979 2013 Included observations: 35VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C6.8846823.9288941.7523200.0899X10.0001151.50E-057.6688440.0000X30.0746470.0359772.0748610.0467X4-0.0037170.000485-7.6642340.0000X50.0026950.0012082.2302390.0334R-squared0.918477Meandependent var9.882000Adjusted R-squared0.907607S.D.dependent var4.015221S.E. of regression1.220477Akaike infocriterion3.367924Sum squared resid44.68692Schwarzcriterion3.590117Log likelihood -53.93867Hannan-Quinn criter.3.444625F-statistic84.49805Durbin-Watson stat1.032575Prob(F-statis tic)0.00 0000Dependent Variable: X3 Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 16:23 Sample: 1979 2013 Included observations: 35VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C83.2894012.328256.7559780.0000X1-0.0001290.000120-1.0779660.2896X21.6811450.8102442.0748610.0467X40.0047490.0038621.2296240.2284X5-0.0047270.006131-0.7710960.4467R-squared0.218961Meandependent var105.3943Adjusted R-squared0.114822S.D.dependent var6.156152S.E. of 5.79 Akaike info 6.48regression1948c riterion2378Sum squared resid 1006.400Schwarzcriterion6.704570Log likelihood -108.4416Hannan-Quinn criter.6.559079F-statistic2.102588Durbin-Watson stat1.019268Prob(F-statis tic)0.10 5193Dependent Variable: X4 Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 16:24 Sample: 1979 2013 Included observations: 35VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C 1605.419854.13011.8795960.0699X10.020.0029.9720.00709871777500X2-178.104923.23844-7.6642340.0000X310.104338.2174121.2296240.2284X51.1100330.2012305.5162330.0000R-squared0.998877Meandependent var7010.643Adjusted R-squared0.998727S.D.dependent var7489.172S.E. of regression267.1760Akaike infocriterion14.14526Sum squared resid 2141491.Schwarzcriterion14.36745Log likelihood -242.5420Hannan-Quinn criter.14.22196F-statistic 6671.194Durbin-Watson stat0.889682Prob(F-statis tic)0.00 0000Dependent Variable: X5 Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 16:25 Sample: 1979 2013 Included observations: 35VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C -201.4293576.1034-0.3496410.7291X1-0.0056950.003455-1.6481180.1098X252.7754023.663572.2302390.0334X3-4.1109635.331326-0.7710960.4467X40.4536340.0822365.5162330.0000R-squared0.99 Mean 2325234d ependent var8.203Adjusted R-squared0.994598S.D.dependent var2323.844S.E. of regression170.7978Akaike infocriterion13.25040Sum squared resid 875156.4Schwarzcriterion13.47259Log likelihood -226.8820Hannan-Quinn criter.13.32710F-statistic 1566.006Durbin-Watson stat0.388839Prob(F-statis tic)0.00 0000由方差扩大因子VIF>=10判断，该模型存在严重多重共线性问题。