计量经济学上机实验报告
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。
计量经济学综合实验报告
（3)t检验：针对H1：β1=0和H2：β2=0，由上回归结果可以看出，估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SE(β1)=2058.070，t(β1)=1.705711: β2的标准误差和t值分别为SE（β2）=0.117317 t(β2)=4.273477. 取a=0,05，查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为t0.025=2.1 19,t(β1)=1.7057＜t0.025=2.1 19，不拒绝H1, t(β2)=4.1735＞t0.025=2.1 19,拒绝H2.这表明，城市居民可支配收入对其消费水平有很大影响。
选择下拉菜单view---descriptive statistics---individual samples，即输出组对象中各序列数据的统计描述，各序列包含的观察值数量可以不同。统计描述2：individual samples
在组对象窗口中选择下拉菜单view-- covariance analysis——balanced sample 即可出现以下图表。统计描述3：covariance
两变量的散点图：
由上图可知两变量基本呈正相关关系，存在一定的线性相关性。但相关程度不大。
4、结合凯恩斯绝对收入假说的消费理论和图形分析，设定以le为被解释变量，ni为解释变量的一元线性城市居民消费总体回归模型，预计回归系数的符号；
模型：LEi=β1+β2NIi+ui
因支出一般随收入的增加而增加，预测回归系数β1、β2的符号都是正号。
5、用OLS法估计以ce为被解释变量，di为解释变量的城市居民消费回归模型；
模型回归估计结果
计量经济学上机报告
计量经济学上机报告计量经济学上机报告一、实验目的练习多元回归模型建模过程；了解回归系数经济学含义；了解三大统计检验过程及进行简单判断；进行非线性估计二、实验内容第三章 3.3 3.5 3.6三、实验结果（注意：回归结果请按报告形式书写，数字保留4位小数）3.3（1）因此，家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数的多元线性回归函数为： Y=-50.0164+0.0865X+52.3703Tt=(-0.0112) (2.9442) (10.0670)9512.02=R 9448.02=R 2974.146=F经济意义：在其他变量不变的情况下，家庭月收入每增加一元，家庭书刊消费增加0.0865元；同样，户主受教育年数每增加一年，家庭书刊消费增加53.3703元。
作用：显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下，对被解释变量的影响情况。
（2）(3)残差E1对残差E2的无截距项的回归由上图可得模型的估计结果为：E1 = -6.3351 + 0.0864*E2估计参数：0865.02=α(4)2β是表示家庭月平均收入X 对家庭书刊消费Y 的影响参数，2α则是残差1E 与2E 的无截距项的回归参数。
1E 是由Y 对户主受教育年数T 的一元回归得到，2E 是由X 对T 的一元回归得到。
两者性质一样，结果一样。
即22αβ=。
3.5（1）由题知：回归模型估计结果的样本容量n=20，ESS 的平方和SS=377067.19，ESS 与RSS 的自由度分别为2和17。
（2）此模型的可决系数4447.019.84796219.3770672≈==TSS ESS R 修正的可决系数()()4139.022********.01111122≈----=----=k n n R R （3）对于原假设：021==ββ，给定显著性水平05.0=α，在F 表中查出临界值: ()59.317,205.0=F构建F 统计量：()59.317,28063.6122000.470895219.377067105.0=>≈--=--=F k n RSS k ESS F 所以拒绝原假设：021==ββ，说明回归方程是显著的即列入模型的解释变量“价格X2”和“消费者收入X3”联合起来对解释变量“某商品的需求量Y ”有显著影响。
计量经济学上机报告
计量经济学上机报告一、模型设定1.被解释变量：Y●经济含义：医药行业工业总产值。
●指标：选用总量指标，即按当年价格计算的全国各个省市医药行业的工业总产值。
数据来源：《中国工业经济统计年鉴2001》。
●单位：亿元。
2.影响因素根据CD产生函数，影响医药行业工业总产值的主要因素包括从业人员和资产。
在该模型中，从业人员选用总量指标；而资产则选用固定资产，因为对于医药行业而言，固定投入是总资产中最为重要的部分。
因此，模型最终选用如下解释变量●X2：从业人员●X3：固定资产●需要注意的是，固定资产有不同的指标，固定资产原价指按最初购买资产时的价格计算的固定资产值；而固定资产净值则是消除折旧之后的固定资产值。
具体选用的是固定资产净值作为解释变量。
3.数学形式Y=A Xα2Xβ3еεLnY=lnA+αlnX2+βlnX3+ε以下分析结果是将各个解释变量取对数之后的结果。
二、统计分析结果三、经济分析样本回归超平面：lnY=1.394+0.329ln X2+0.706lnX3lnA=1.394，所以A＝4.031。
α=-0.329：即劳动力对工业总产值的弹性为0.329。
β＝0.706：即固定资产净值对工业总产值的弹性为0.706。
所有的参数均通过T检验，而且α+β≈1。
因此，可以认为α和β是显著的，并且两者的关系也基本满足CD生产函数。
附录1.原始数据注：工业总产值按现行价格计算，单位：亿元。
从业人员：指全部从业人员年平均人数，单位：万人。
固定资产原值和净值，单位：亿元。
资料来源：根据《中国工业经济统计年鉴2001》整理2.散点图3.拟合图4.残差图。
计量经济学实验报告(实验项目：时间序列计量经济学模型) (2)
实验项目：时间序列计量经济学模型一实验目的通过上机实验掌握计量经济学软件EViews，运用EViews软件进行时间序列计量经济学模型的分析，掌握时间序列计量经济学模型，包括建立模型，了解其单整性、平稳性。
二预备知识单位根检验、单整性检验、ADF检验、最小二乘估计原理。
三实验内容下表给出了1978—2006年中国居民消费价格指数CPI.(1990年=100)(1)做出时间序列CPI的样本相关图，并通过图形判断该序列时间序列的平稳性。
(2)对CPI序列进行单位根检验，以进一步明确它们的平稳性。
(3)检验CPI的单整性。
四实验步骤（一）启动软件包Eviews 的启动步骤：双击E views 快捷方式，进入E Views 窗口；或点击开始 /程序/ Eviews 6，进入E Views 窗口。
（二）创建工作文件。
1 建立工作文件并录入数据，如图1所示。
图 12 平稳性检验2.1 平稳性的图示判断给出一个随机时间序列，首先可以通过该序列的事件路径图来粗略地判断它是否是平稳的。
使用语句T=@TREND+1978产生时间点的序列T，画出CPI跟时间T的关系图，即时序图，如图2所示。
图 2由图2，我们可以直观地看到CPI关于时间T有明显递增的趋势，不同时间段的均值不同，有持续上升，即CPI序列不平稳。
当然，这种直观的图示也常长生误导，因此需要进行进一步的判断。
2.2 样本自相关图判断点击主界面Quick\Series Statistics\Correlogram...，在弹出的对话框中输入CPI，点击OK就会弹出Correlogram Specification对话框，选择Level，并输入要输出的阶数(一般为12)，点击OK，即可得到CPI的样本相关函数图,如图3所示。
图 3一个时间序列的样本自相关函数定义为：121()(),1,2,3,...()n kt t k t k ntt XX X X r k XX -+==--==-∑∑易知，随着k 的增加，样本自相关函数下降且趋于零。
《计量经济学》上机实验参考答案
《计量经济学》上机实验参考答案实验一：线性回归模型的估计、检验和预测（3 课时）实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews，外围设备如U 盘。
实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法；（5）掌握模型参数的线性约束检验与参数的稳定性检验。
实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。
实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。
实验内容与数据1（第2 章思考与练习：三、简答、分析与计算题第12 小题）：12. 表1 数据是从某个行业的5 个不同的工厂收集的，请回答以下问题：ˆˆˆˆ（1）估计这个行业的线性总成本函数：yˆt= b0 + b1 x t ；（2）b0 和b1 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10 时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据参考答案：(1)总成本函数(标准格式)：yˆt = 26.27679 + 4.25899xts = (3.211966) (0.367954)t = (8.180904) (11.57462)R 2 = 0.978098 S.E = 2.462819 DW =1.404274 F =133.9719ˆˆ(2) b0 =26.27679 为固定成本，即产量为0 时的成本；b1 =4.25899 为边际成本，即产量每增加1 单位时，总成本增加了4.25899 单位。
【免费下载】3 计量经济学上机实验报告 模版 实验三 第16周四上午10点前 班长统一交逸夫楼A321
10,493.00 28,773.10 17,202.90 12,603.40 9,190.10 6,710.60 4,885.30 2,495.80 3,134.90
11,759.50 31,967.30 19,069.00 14,049.20 10,269.70 7,554.20 5,540.70 2,838.90 3,568.70
《计量经济学导论 》
实验报告
陕西科技大学理学院 2014 年 5 月
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，力根通保据过护生管高产线中工敷资艺设料高技试中术卷资，配料不置试仅技卷可术要以是求解指，决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高与中带资负料荷试下卷高问总中题体资，配料而置试且时卷可，调保需控障要试各在验类最；管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下，安与要全过加，度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高；试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中，核资或对料者定试对值卷某，弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试，.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置，弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误，试高要方中求案资技，料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高，术料课中并3中试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术，管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高，案中为；资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资，管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装，工置合作调理并试利且技用进术管行，线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确：指灵在导活分。。线对对盒于于处调差，试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷，术调应问试采题技用，术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔，变开需压处要器理在组；事在同前发一掌生线握内槽图部内 纸故，资障强料时电、，回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资，料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而，与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检，卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
计量经济学上机实验报告
Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355Adjusted R-squared 0.628957 S.D．dependent var 8.252535S.E．of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424Log likelihood -91.90460 F-statistic 17.95108Durbin-Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001根据上图中数据，模型估计的结果为(51.9750) (1.4060) (0.1793) (0.5188)t= (4.7495) (4.2650) (-2.9229) (-4.3668)R2 =0.6289 F=17.9511 n=31对模型进行检验：拟合优度检验：=0.6660，R2 =0.6289 接近于1，说明模型对样本拟合较好F 检验：F=17.9511>，这说明在显著性水平a=0.05 下，回归方程是显著的。
T 检验：t 统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，其绝对值均大于查表所得的（27）=2.0518，这说明在显著性水平a=0.05 下都是显著的。
修正版-计量经济学上机实验
实验一EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、运行Eviews；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表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。
资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
计量经济学上机实验例题报告
上机实验一一、CEO文件（1）每个序列的描述性统计量Salary(x1)的描述统计量（1）平均值=1281.120（2）中值=1039.000（3）最大值=14822.00（4）最小值=223.0000（5）标准差=1372.345（6）偏度=6.854923（7）峰度=60.54128分布图：折线图：Roe(x2)的描述性统计量(1)平均值=17.18421(2)中值=15.5(3)最大值=56.3(4)最小值=0.5(5)标准差=8.518509(6)偏度=1.560820(7)峰度=6.678555 分布图：折线图：（2）给出每个序列的JB统计量并给出是否服从正态分布的结论和依据。
结论：Salary的JB统计量为30470.10，概率值小于0.05，故拒绝原假设，即salary 不服从正态分布。
Roe的JB统计量为202.6987，概率值小于0.05，故拒绝原假设，即Roe不服从正态分布。
依据：样本正态分布的检验：思路：推断样本偏度和样本峰度是否为0和3原假设：样本序列来自正太总体检验统计量：JB统计量Jarque-Bera证明：JB统计量在原假设下服从自由度为2的卡方分布，当JB统计量的概率值小于0.05时为小概率事件，应拒绝原假设，即样本不是来自正太总体。
（3）给出上述两个检验的F统计量的值，概率值，自由度，以及结论F统计量的值：1.158216概率值：0.3161自由度：206结论：有以上的结果可以看出薪金均值相等检验的F统计量的（Anova-F test)的值为1.158216，根据自由度为（2,206）的F分布可以看出大于1.158216的概率为0.3161，大于0.05的显著性水平，所以结论是不拒绝原假设，即认为不同资产回报率的CEO的薪金均值是相等的。
二、wage文件（1）每个序列的描述性统计量Wage（X1)的描述统计量（1）平均值=5.896103 （2）中值=4.650000 （3）最大值=24.98000 （4）最小值=0.530000 （5）标准差=3.693086 （6）偏度=2.007325 （7）峰度=7.970083 分布图：折线图：Edu(x2)的描述性统计量(1）平均值=12.56274 （2）中值=12.00000 （3）最大值=18.00000 （4）最小值=0.000000 （5）标准差=2.769022 （6）偏度=-0.619574 （7）峰度=4.884245 分布图：折线图：（2）给出每个序列的JB统计量并给出是否服从正态分布的结论和依据结论：Wage的JB统计量为894.6195，概率值小于0.05，故拒绝原假设，即Wage 不服从正态分布。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验西安郵電大学《计量经济学》课内上机实验报告书系部名称：经济与管理学院学生姓名：专业名称：班级：时间：2011-2012（2）1、教材P54 11题2、教材P91 10、11题3、教材p135 7、8题11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。
单位：亿元年份Y GDP 年份Y GDP 1978 1132.26 3624.1 1990 2937.10 18547.9 1979 1146.38 4038.2 1991 3149.48 21617.8 1980 1159.93 4517.8 1992 3483.37 26638.1 1981 1175.79 4862.4 1993 4348.95 34634.4 1982 1212.33 5294.7 1994 5218.10 46759.4 1983 1366.95 5934.5 1995 6242.20 58478.1 1984 1642.86 7171.0 1996 7407.99 67884.6 1985 2004.82 8964.4 1997 8651.14 74462.6 1986 2122.01 10202.2 1998 9875.95 78345.2 1987 2199.35 11962.5 1999 11444.08 82067.5 1988 2357.24 14928.3 2000 13395.23 89403.6 1989 2664.90 16909.2 要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）：（1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归模型进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/12/11 Time: 11:26Sample: 1978 2000Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 556.6477 220.8943 2.519973 0.0199X 0.119807 0.005273 22.72298 0.0000 R-squared 0.960918 Mean dependent var 4188.627 Adjusted R-squared 0.959057 S.D. dependent var 3613.700 S.E. of regression 731.2086 Akaike info criterion16.11022Sum squared resid 11227988 Schwarz criterion 16.20895 Log likelihood -183.2675 F-statistic 516.3338 Durbin-Watson stat 0.347372 Prob(F-statistic) 0.000000020000400006000080000100000788082848688909294969800Y X1.通过已知数据得到上面得散点图，财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程： ?i=556.6477 + 0.119807Xi（220.8943）（0.005273） t=(2.519973) (22.72298)r 2=0.960918 F=516.3338 ?σ=731.2086 估计的解释变量的系数为0.119807，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加0.119807元，符合经济理论。
计量经济学上机实验报告
计量经济学上机实验报告一、实验目的、意义和内容：实验目的：认识Eviews及掌握Eviews操作方法，运用Eviews软件处理数据，对数据进行简单线性回归分析、制作多元线性回归模型，进行识别与解决多重共线性和异方差等案例分析。
实验意义：掌握了Eviews软件的基本操作，并能利用该软件进行模型的相关分析和制作，从技术的角度加深了对计量经济学的认识，促进了该学科的学习和运用。
实验内容：Eviews软件介绍及基本操作。
简单现行回归模型和多元现行回归模型。
多重共线性的识别及解决。
异方差的识别及解决。
二、课后作业题第三章：3.3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/07/13 Time: 14:23Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -50.01638 49.46026 -1. 0.3279X 0. 0. 2. 0.0101T 52.37031 5. 10.06702 0.0000R-squared 0. Mean dependent var 755.1222Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 258.7206- 3 -S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn criter. 11.22528F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.（1）建立家庭数看消费的计量经济模型：其中：y 为家庭书刊年消费支出、x 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数（2）模型估计如上图(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为10.06702, 明显大于t 的临界值131.2)318(025.0=-t ，同时户主受教育年数参数所对应的P 值为0.0000，明显小于05.0=α，可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验第一部分预备知识一、Eviews安装Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。
下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程与其他软件安装类似。
安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有Eviews3.1图标，整个安装过程就结束了。
双击Eviews按钮即可启动该软件。
（图1.2.1）图1.2.1二、Eviews工作特点初学者需牢记以下两点。
（一）、Eviews软件的具体操作是在Workfile中进行。
如果想用Eviews进行某项具体的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作；（二）、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（series）、方程(equations)、表1.1 Eviews功能框架模型（models）、系数（coefficients）等objects。
可以以不同形式浏览（views）objects，比如表格（spreadsheet）、图（graph）、描述统计（descriptive statistics）等，但这些浏览（views）不是独立的objects，他们随原变量序列（views）的改变而改变。
如果想将某个浏览（views）转换成一个独立的objects，可使用freeze按钮将该views“冻结”，从而形成一个独立的objects，然后可对其进行编辑或存储。
上机实验一实验目的：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具体步骤（以实习1为例）：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；或：键入CREATE A78 97二．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四．估计回归模型：方式1：键入命令LS Y C X方式2：1.点击Objects\New Object,并在列表框中选择Equation；2.在弹出的方程设定框内输入模型：Y C X或Y=C(1)+C(2)*X2)指定估计方法：LS3.确定样本区间；然后点击OK。
计量上机_实验报告
一、实验目的1. 熟悉计量经济学软件的基本操作，提高计算机应用能力；2. 掌握一元线性回归模型的参数估计、统计检验、点预测和区间预测；3. 培养分析实际问题并运用计量经济学方法解决问题的能力。
二、实验内容1. 数据输入与编辑2. 散点图分析与描述统计分析3. 一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析4. 多元回归模型的建立与分析5. 异方差、序列相关模型的检验与处理三、实验步骤1. 数据输入与编辑（1）打开EViews软件，创建一个新的工作文件；（2）输入数据，包括自变量和因变量；（3）保存数据文件。
2. 散点图分析与描述统计分析（1）选择“Graph”菜单，点击“Scatter”命令；（2）在弹出的对话框中，选择要绘制的变量；（3）观察散点图，分析变量之间的关系；（4）使用“Statistics”菜单，选择“Summary Statistics”命令，查看数据的描述性统计量。
3. 一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析（1）选择“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”命令；（2）在弹出的对话框中，选择要建立回归模型的变量；（3）点击“OK”按钮，系统自动进行参数估计；（4）观察输出结果，分析回归模型的拟合优度、t检验、F检验等；（5）根据结果，对模型进行诊断，如异方差性、序列相关性等。
4. 多元回归模型的建立与分析（1）与一元线性回归模型类似，选择“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”命令；（2）在弹出的对话框中，选择多个自变量；（3）点击“OK”按钮，系统自动进行参数估计；（4）观察输出结果，分析回归模型的拟合优度、t检验、F检验等；（5）根据结果，对模型进行诊断，如异方差性、序列相关性等。
5. 异方差、序列相关模型的检验与处理（1）根据一元或多元回归模型的诊断结果，判断是否存在异方差或序列相关性；（2）选择合适的处理方法，如加权最小二乘法、广义最小二乘法等；（3）重新进行参数估计，观察结果是否有所改善。
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 stata
计量经济学实验报告 stata计量经济学实验报告导言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用数学和统计学的方法来研究经济现象。
在实证研究中，计量经济学实验是一种重要的手段，可以帮助经济学家验证理论假设、评估政策效果以及预测经济变量。
本报告将介绍我在使用stata软件进行计量经济学实验的过程和结果。
实验设计在实验设计阶段，我首先明确了研究问题和目标。
本次实验的目标是探究教育对个体收入的影响，并评估教育对收入的回报率。
为了实现这一目标，我选择了一个具有代表性的样本，包括不同教育水平的个体，并收集了相关的数据，包括教育程度、工作经验、年龄、性别和收入等变量。
数据处理在数据处理阶段，我首先导入了数据，并进行了数据清洗和整理。
我使用了stata中的命令来处理缺失值、异常值和重复值，并对数据进行了描述性统计分析。
通过对数据的初步分析，我发现了一些有趣的现象和变量之间的关联。
数据分析在数据分析阶段，我使用了stata中的计量经济学方法来研究教育对收入的影响。
首先，我运用了OLS（最小二乘法）回归模型来估计教育对收入的线性关系。
结果显示，教育水平与收入呈正相关，即受教育程度越高，收入越高。
这一结果与我们的研究假设相符。
然后，我进一步拓展了模型，引入了其他控制变量，例如工作经验、年龄和性别。
通过引入这些变量，我希望能够更准确地评估教育对收入的回报率。
结果显示，教育对收入的影响仍然显著，且回报率较高。
同时，工作经验和年龄也对收入有显著影响，而性别对收入的影响不显著。
进一步分析在进一步分析阶段，我对模型进行了稳健性检验和异方差性检验。
通过运用stata中的命令，我发现模型的稳健性和异方差性都得到了验证，模型结果的可靠性得到了进一步确认。
结论通过本次计量经济学实验，我得出了教育对个体收入的正向影响和高回报率的结论。
这一结论与现实生活中的观察结果相符，也与以往的研究成果一致。
同时，我还发现工作经验和年龄也对收入有显著影响，而性别对收入的影响不显著。
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。
计量经济学上机实验报告2
《计量经济学》上机实验报告二题目：练习题2.2、2.4 实验日期和时间：2015年10月15日星期四班级：学号：姓名：实验室：实验环境：Windows XP ; EViews 3.1实验目的：了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
实验内容：2.2（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性并解释所估计参数的经济意义。
（2）利用（1）经济模型作出点预测和区间预测。
（3）建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性并解释所估计参数的经济意义。
2.4（1）建立建筑面积与建造单位成本的回归方程。
（2）解释回归系数的经济意义。
（3）估计当建筑面积为4.5万平方米时，对建造平均单位成本作区间预测。
实验步骤：2.3 （1）在命令区间输入LSYCX得到以下结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/15/15 Time: 20:24Sample: 1978 2010Included observations: 33Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -154.3063 39.08196 -3.948274 0.0004X 0.176124 0.004072 43.25639 0.0000902.5148R-squared 0.983702 Mean dependentvarAdjusted R-squared 0.983177 S.D. dependent var 1351.009S.E. of regression 175.2325 Akaike info criterion 13.22880Sum squared resid 951899.7 Schwarz criterion 13.31949Log likelihood -216.2751 F-statistic 1871.115Durbin-Watson stat 0.100021 Prob(F-statistic) 0.000000方程为Y=-154.3063+0.176124X经济意义：所估计的参数说明浙江省财政预算收入每增加1亿元，全省生产总值增加0.176124亿元。
计量经济学试验报告书三 2
R有所下降，且在X2、X1基础上，加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)，2检验不显著；加入X4或X5后回归模型y =f(x2, x1 ,x4)或y =f( x2, x1, x5)回归系数T检验不显著，甚至X4的回归系数也不符合经济理论分析和经验判断；加入y =f( x2, x1, x5)与加入X4后的回归模型相同，X5回归系数经济意义不合理且相较而言加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)其回归系数经济合理，果，以此为基础，建立四元回归模型：在X2、X1、X3基础上引入X4后，2R虽有所上升，但X1的回归系数T检验不通过且的回归系数为负值，与经济理论分析和经验判断不符；引入X5后也与引入X4相同，升，但X3与X5的回归系数T检验不通过且经济意义不合理，故引入所有的变量建立回归模型，结果如下：Ls y c x2 x1 x3 x4 x5经检验X4和X5的回归系数符号为负值，且X1与X5的T检验不显著。
逐步回归估计结果表：RX2 X1 X3 X4 X5 20.9952Y=f(x2) 0.8841(62.4859)Y=f(x2,x1) 0.4872 0.4159 0.997047例5．服装需求函数。
根据理论和经验分析，影响居民服装需求Y的主要因素有：可支配收入X、流动资产拥有量K、服装类价格指数P1和总物价指数P0 ，统计资料如下。
设服装需求函数为：Y=a+b1x+b2P1+b3P0+b4K+ε（1）多重共线性检验运用①相关系数、②辅助回归模型以及③方差膨胀因子检验服装需求回归模型的多重共线性的可能类型；（2）逐步回归法①根据相关分析，建立服装需求一元基本回归模型②根据逐步回归原理，建立服装需求模型答案：(1)多重共线性检验①相关系数检验键入：COR Y X K P1 P0 输出的相关系数矩阵为：由上表可以看出，解释变量之间相关系数至少为0.969477，表明模型存在严重的多重共线性，且解释变量都与服装需求高度相关。
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实验意义：掌握了Eviews软件的基本操作，并能利用该软件进行模型的相关分析和制作，从技术的角度加深了对计量经济学的认识，促进了该学科的学习和运用。
实验内容：Eviews软件介绍及基本操作。
简单现行回归模型和多元现行回归模型。
多重共线性的识别及解决。
异方差的识别及解决。
二、课后作业题第三章：3.3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 120713 Time: 14:23Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -50.01638 49.46026 -1.011244 0.3279X 0.086450 0.029363 2.944186 0.0101T 52.37031 5.202167 10.06702 0.0000 R-squared 0.951235 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.944732 S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321 Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn criter. 11.22528 F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic) 0.000000（1）建立家庭数看消费的计量经济模型：其中：y为家庭书刊年消费支出、x为家庭月平均收入、T为户主受教育年数（2）模型估计如上图(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为10.06702, 明显大于t的临界值，同时户主受教育年数参数所对应的P值为0.0000，明显小于，可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出将增加0.086元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出将增加52.37元。
3.4(1)模型估计如上图结果显示，失业率和预期通胀率对世纪通货膨胀率影响显著。
且失业率每上升一个百分点，实际通胀率下降1.393115，预期通胀率每上升一个百分点，实际通胀率上升1.480676个点。
(2)统计检验如上图(3)可决系数为0.8473113.5结果显示，该地区人均年可支配收入的参数的t检验值为10.54786，其绝对值大于临界值；而且对应的P值为0.0000，也明显小于。
说明人均年可支配收入对该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出确实有显著影响。
但是，该地区耐用消费品价格指数的参数的t检验值为-0.921316，其绝对值小于临界值；而且对应的P 值为0.3838，也明显大于。
这说明该地区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并没有显著影响。
3.6 4060801001201401601802005060708090100110YX1X2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 112113 Time: 14:22 Sample: 1960 1982 Included observations: 23VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 28.25506 1.421488 19.87709 0.0000 X1 0.980849 0.019454 50.41900 0.0000 X2 -0.2584260.015282-16.910310.0000R-squared0.993890 Mean dependent var 84.34348 Adjusted R-squared 0.993279 S.D. dependent var 17.50999 S.E. of regression 1.435479 Akaike info criterion 3.681982 Sum squared resid 41.21199 Schwarz criterion 3.830090 Log likelihood-39.34279 F-statistic1626.707Durbin-Watson stat 0.977840 Prob(F-statistic) 0.000000 3.7（1）预期符号：正、正、负、负、负。
（2）不符，x4、x5的符号与预期相反（3）几个变量的t检验统计量大于0.05，说明影响不显著或模型估计错误。
第四章4.3（1）模型参数(2)居民消费价格指数的回归系数的符号不能进行合理的经济意义解释，且CPI与进口之间的简单相关系数呈现正向变动。
可能数据中有多重共线性。
4.6(1)建立对数线性多元回归模型，引入全部变量建立对数线性多元回归模型如下: 生成: lny=log(y), 同样方法生成: lnx1,lnx2,lnx3,lnx4,lnx5,lnx6,lnx7.(2)从修正的可决系数和F统计量可以看出，全部变量对数线性多元回归整体对样本拟合很好，各变量联合起来对能源消费影响显著。
可是其中的lnX3、lnX4、lnX6对lnY影响不显著,而且lnX2、lnX5的参数为负值，在经济意义上不合理。
所以这样的回归结果并不理想。
预料此回归模型会遇到多重共线性问题, 因为国民总收入与GDP本来就是一对关联指标；而工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值则是GDP的组成部分。
这两组指标必定存在高度相关。
(3)解释变量国民总收入(亿元)X1(代表收入水平)、国内生产总值(亿元)X2(代表经济发展水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费 (千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等很可能线性相关,计算相关系数如下:可以看出lnx1与lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6之间高度相关，许多相关系数高于0.900以上。
如果决定用表中全部变量作为解释变量，很可能会出现严重多重共线性问题。
（3）因为存在多重共线性，解决方法如下：采用逐步回归法，分别作lnY对lnx1 lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6、lnx7的一元回归，结果如下:一元回归结果：其中加入lnX6的方程调整的可决系数最大, 以lnX6为基础, 顺次加入其他变量逐步回归。
结果如下表:经比较，新加入lnX5的方程调整可决系数改进最大, 各参数的t检验也都显著，但是lnX5参数的符号与经济意义不符合。
若再加入其他变量后的逐步回归,若剔除不显著的变量和无经济意义的变量后, 仍为第一步所建只包含lnX6的一元回归模型。
4.7由此可见，该模型R^2可决系数很高，F检验值366.6799,明显显著。
NZ系数的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。
由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。
（2）解决方案：采用逐步回归的方式,分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6、X7的一元回归，结果如下：变量X2X3 X4 X5 X6 X7参数估计值1.454186 0.41762 3.186851 0.829780.3322920.1115308 9t 统计量12.4039820.1977922.677336.20602516.38246 0.3203380.8460340.9357730.9483640.5790410.9055280.003651按的大小排序为：X4、X3、X6、X2、X5、X7。
以X4为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
最终所得结果，当取， X3、X4、X5系数的t 检验都显著，这是最后消除多重共线性的结果。
这说明，在其他因素不变的情况下，当工业增加值、建筑业增加值、总人口分别增长1单位时，财政收入有所增长。
第五章：5.2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 120513 Time: 15:16 Sample: 1 60Included observations: 60Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -13.36448 52.42651 -0.254918 0.7997X 0.864472 0.286783 3.014380 0.0038 R-squared 0.135444 Mean dependent var 136.3333 Adjusted R-squared 0.120538 S.D. dependent var 138.7790 S.E. of regression 130.1464 Akaike info criterion 12.60796 Sum squared resid 982409.5 Schwarz criterion 12.67777 Log likelihood -376.2389 Hannan-Quinn criter. 12.63527 F-statistic 9.086488 Durbin-Watson stat 2.006596 Prob(F-statistic) 0.003815（1）该模型样本回归估计式的书写形式为（2）首先，用Goldfeld-Quandt法进行检验。
将样本X按递增顺序排序，去掉中间14的样本，再分为两个部分的样本，即。
分别对两个部分的样本求最小二乘估计，得到两个部分的残差平方和，即求F统计量为给定，查F分布表，得临界值为。
比较临界值与F统计量值，有=4.1390>，说明该模型的随机误差项存在异方差。
其次，用White法进行检验。