计量经济学数据
例1.3序列T和H分别表示某地区1997年1月至2000年12月的气温和绝对湿度的月平均值序列，数据见表1.2。要求绘制序列H的经验累计分布函数图和它与序列T的QQ 图。
例2.1表2.1是1950—1987年间美国机动车汽油消费量和影响消费量的变量数值。其中各变量表示：qmg—机动车汽油消费量（单位：千加仑）；car—汽车保有量；pmg—机动汽油零售价格；pop—人口数；rgnp—按1982年美圆计算的gnp（单位：十亿美圆）；pgnp —gnp指数（以1982年为100）。以汽油量为因变量，其他变量为自变量，建立一个回归模型。
ls qmg c car pmg pop rgnp pgnp
ls car c pmg pop rgnp pgnp
eqcar
scalar vifcar=1/(1-eqcar.@R2) （vifcar是方差扩大因子）
同时工作表中产生vifcar=229.1862
方差扩大因子只要有一个超过10，说明存在多重共建性
检验零假设H0：car对qmg的影响不重要
在主窗口输入eq01.testdrop car
3．多重共建性处理方法：
2．
3。差分法
其中算子：ls qmg-qmg(-1) car-car(-1) pmg-pmg(-1) pop-pop(-1) rgnp-rgnp(-1) pgnp-pgnp(-1) ls qmg c qmg(-1) car pmg pmg(-1) pop pop(-1) rgnp rgnp(-1) pgnp pgnp(-1)
Qmg t=qmg t-1+0543292cart-0.543292car t-1
Ls qmg-eq02.@coefs(1)*qmg(-1) c car-eq02.@coefs(1)*car(-1) pmg-eq02.@coefs(1)*pmg(-1)pop-eq02.@coefs(1)*pop(-1) rgnp-eq02.@coefs(1)*rgnp(-1)pgnp-eq02.@coefs(1)*pgnp(-1)
Scalar beta0=eq04.@coefs(1)/(1-eq02.@coefs(1))
得beta0=75541509.38 回归模型为 Qmg=75541509.38+1.4390*car-…… White 检验 打开equation view-
例2.2为研究采取某项保险革新措施的速度y 与保险公司的规模x1和保险公司类型的关系，选取下列数据：y —一个公司提出该项革新直至革新被采纳间隔的月数，x1—公司的资产总额（单位：百万元），x2—定性变量，表示公司类型：其中1表示股份制公司，0表示互助公司。数据资料见表2.5。
表2.5 （0205） 保险公司革新数据
要建立的模型：
i i i i x x y εβββ+++=22110
得到模型为
y=33.87407-0.101742*x1+8.055469*x2
差分回归方程：
t t x y ?=?*65.0
即
1165.065.0---=-t t t t x x y y
即
1165.065.0---+=t t t t x x y y
消除自相关的模型：
qmg=75541509.38+1.4390*car-10354749*pmg-503.50*pop-5290.80*rgnp-565089.4*pgnp
某市楼盘销售价格及相关情况的抽样调查表，其中建筑类别分别用1、2、3、4表示多
层、多层别墅、小高层、高层；交通状况综合分、物业管理综合分、周边配套等级是通过对
1.Y关于X1、X2、X3、X4和X5的回归方程；
2.对回归方程和解释变量做显著性检验；
3.当X1=4，X2=8，X3=7，X4=36%，X5=8时，对楼盘的均价进行预测。
例3.1表3.3是某企业在16个月度的产品产量和单位成本资料，研究二者关系。
表3.3 （0301）某企业某产品产量和单位成本资料
月度序号obs 产量（台）x 单机位成本（元/台）y
1 4300 346.23
2 4004 343.34
3 4300 327.46
4 5016 313.27
5 5511 310.75
6 5648 307.61
7 5876 314.56
8 6651 305.72
9 6024 310.82
10 6194 306.83
11 7558 305.11
12 7381 300.71
13 6950 306.84
14 6471 303.44
15 6354 298.03
16 8000 296.21
为了明确产量和单机成本是何种关系，先绘制散点图。
genr lx=log(x)
genr ly=log(y)
ls ly c lx
ls log(y) c log(x)
log(y)=c(1)+c(2)*log(x)
双曲线模型：y=a+b/x
对数曲线模型：y=a+blnx
双对数曲线模型：lny=a+lnx
在自变量个数K=1，样本量n=16，在显著性水平 =0.01下，d L=0.84，d u=1.00，此时有D．W=1.151568
D．W=1.115981
D．W=1.156127
均有d u=1.0≤D．W=1.151568≤4- d u=3
说明三种模型来描述x与y的关系都比较好。
例3.2 根据例3.1中数据，用非线性最小二乘法建立成本函数模型
例3.3粮食产量通常由粮食生产劳动力（L）、化肥施用量（K）等因素决定。表3.8是我国粮食生产的有关数据（由于粮食生产劳动力不易统计，假定它在农业劳动力中的比例是一定的，故用农业劳动力的数据代替），研究其间关系，建立Cobb—Douglas生产函数模型。
生产的产出量与投入要素之间并不简单地满足线性关系，通常讨论的生产函数，都是以非线性的形式出现。Cobb—Douglas生产函数模型为
Y=aL b K1-b（3.2.4）
Y=c(1)*l^c(2)*k^(1-c(2))
Y=c(1)*l^c(2)*k^(1-c(2))
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) 0.474253 0.036184 13.10662 0.0000
C(2) 0.763552 0.017541 43.52960 0.0000
R-squared 0.945223 Mean dependent var 40114.73
Adjusted R-squared 0.942941 S.D. dependent var 7222.666
S.E. of regression 1725.278 Akaike info criterion 17.81797
Sum squared resid 71438041 Schwarz criterion 17.91474
Log likelihood -229.6336 Hannan-Quinn criter. 17.84584
Durbin-Watson stat 1.178765
表3.8（0308）我国1975—2000年粮食产量、农业劳动力、播种面积和化肥使用量
例4.1我国轿车保有量资料见表4.1
根据表绘制时间序列曲线趋势图。
例4.6我国民航客运量数据的季节调整。有关数据见表4.6
表4.6（0406）我国1993年10月至1998年3月民航客运量数据
例5.4序列Pt是某国1960年至1993年GNP平减指数的季度时间序列。表5.4（0504）某国1960年至1993年GNP平减指数的季度时间序列
例5.6表5.4是我国1990年1月至1997年12月工业总产值的月度资料（1990年不变价格），记作IP t，共有96个观测值，对序列IP t建立ARMA模型。
例5.6 表5.4是我国1990年1月至1997年12月工业总产值2资料（1990年不变价格），记作ipt，共有96个观测值，对序列ipt建立ARMA模型。
例6.1表6.1是某水库1998年至2000年各旬的流量、降水量数据。试对其建立多项式分布滞后模型。
LS VOL C RA RA(-1) RA(-2) RA(-3) RA(-4) RA(-5) RA(-6)
LS VOL c pdl(series name lags order options
LS VOL c pdl(ra,9,6 )
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -186.6747 134.7779 -1.385054 0.1711
PDL01 -1.754639 1.938446 -0.905178 0.3689
PDL02 -0.627491 2.049412 -0.306181 0.7605
PDL03 0.780418 1.366834 0.570967 0.5701
PDL04 0.230463 0.490345 0.470002 0.6400
PDL05 -0.014733 0.183776 -0.080170 0.9364
PDL06 -0.024263 0.023555 -1.030054 0.3071
PDL07 0.002611 0.006565 0.397800 0.6922
R-squared 0.753184 Mean dependent var 888.0580 Adjusted R-squared 0.724860 S.D. dependent var 1241.393 S.E. of regression 651.1569 Akaike info criterion 15.90403 Sum squared resid 25864326 Schwarz criterion 16.16306 Log likelihood -540.6890 Hannan-Quinn criter. 16.00679 F-statistic 26.59247 Durbin-Watson stat 1.903413 Prob(F-statistic) 0.000000
六介多项式的检验T统计量的相关概率太大了，所以相关性不好
LS VOL c pdl(ra,9,5 )
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -189.5507 133.6672 -1.418079 0.1612
PDL01 -1.333475 1.612718 -0.826850 0.4115
PDL02 -0.109091 1.570947 -0.069443 0.9449
PDL03 0.305352 0.660336 0.462419 0.6454
PDL04 0.081792 0.315267 0.259437 0.7962
PDL05 0.056447 0.041616 1.356367 0.1799
PDL06 -0.016669 0.013704 -1.216335 0.2285
R-squared 0.752543 Mean dependent var 888.0580 Adjusted R-squared 0.728596 S.D. dependent var 1241.393 S.E. of regression 646.7215 Akaike info criterion 15.87764 Sum squared resid 25931423 Schwarz criterion 16.10428 Log likelihood -540.7784 Hannan-Quinn criter. 15.96755 F-statistic 31.42482 Durbin-Watson stat 1.897721 Prob(F-statistic) 0.000000
Lag Distribution of
RA i Coefficient Std. Error t-Statistic
. *| 0 30.2731 3.21709 9.41009 . * | 1 8.15629 2.59687 3.14082 * | 2 0.88833 1.72084 0.51622 *. | 3 -0.92771 1.88469 -0.49223 *. | 4 -1.33347 1.61272 -0.82685 *. | 5 -1.01564 1.61361 -0.62942 * | 6 0.69384 1.87788 0.36948 . * | 7 3.81751 1.78166 2.14267 T统计量的相关概率还是太大了0.9449，所以相关性不好
LS VOL c pdl(ra,9,4 )
C -192.7441 134.1490 -1.436791 0.1557
PDL01 -2.201333 1.451790 -1.516289 0.1344
PDL02 1.465162 0.893758 1.639327 0.1061
PDL03 0.892365 0.452415 1.972449 0.0530
PDL04 -0.292249 0.069748 -4.190061 0.0001
PDL05 0.015706 0.024792 0.633503 0.5287
R-squared 0.746638 Mean dependent var 888.0580 Adjusted R-squared 0.726530 S.D. dependent var 1241.393 S.E. of regression 649.1779 Akaike info criterion 15.87223 Sum squared resid 26550210 Schwarz criterion 16.06650 Log likelihood -541.5920 Hannan-Quinn criter. 15.94931 F-statistic 37.13130 Durbin-Watson stat 1.917450 Prob(F-statistic) 0.000000
Lag Distribution of
RA i Coefficient Std. Error t-Statistic
. *| 0 28.9405 3.03629 9.53153 T统计量的相关概率还是太大了0.9449，所以相关性不好
LS VOL c pdl(ra,9,3 )
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -182.8158 132.6058 -1.378641 0.1728
PDL01 -2.660015 1.252455 -2.123840 0.0376
PDL02 1.196741 0.783251 1.527915 0.1315
PDL03 1.158618 0.166665 6.951788 0.0000
PDL04 -0.261662 0.050099 -5.222885 0.0000
R-squared 0.745024 Mean dependent var 888.0580
Adjusted R-squared 0.729088 S.D. dependent var 1241.393
S.E. of regression 646.1344 Akaike info criterion 15.84960
Sum squared resid 26719342 Schwarz criterion 16.01149
Log likelihood -541.8111 Hannan-Quinn criter. 15.91382
F-statistic 46.75112 Durbin-Watson stat 1.940066
Prob(F-statistic) 0.000000
这个就好多了
LS VOL c pdl(ra,9,3 )能不能减小9呢？把9改为6/ 最终发现改为8最好
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -170.8551 128.4471 -1.330159 0.1881
PDL01 -2.535784 1.200150 -2.112889 0.0385
PDL02 1.261219 0.930553 1.355343 0.1800
PDL03 1.130802 0.172132 6.569397 0.0000
PDL04 -0.268354 0.073921 -3.630290 0.0006
R-squared 0.741959 Mean dependent var 881.0714
Adjusted R-squared 0.726080 S.D. dependent var 1233.750
S.E. of regression 645.7127 Akaike info criterion 15.84734
Sum squared resid 27101416 Schwarz criterion 16.00794
Log likelihood -549.6567 Hannan-Quinn criter. 15.91113
F-statistic 46.72448 Durbin-Watson stat 1.927732
Prob(F-statistic) 0.000000
例6.2表6.6中，序列St和Zt分别表示1992年1月至1998年12月经居民消费价格指数调整的中国城镇居民月人均可支配收入和人均生活费支出时间序列，现以人均生活费支出Zt 为因变量，建立自回归分布滞后模型。
表6.6 城镇居民月人均人均生活费支出和可支配收入调整时间序列单位：元
例7.1 表7.1是美国各州和地方政府费用支出数据。其中，GOV为政府开支，AID为联邦政府拨款额，INC为各州收入的自然对数，POP为各州人口总数，PS为小学与中学在校人数。
欲建立如下联立方程模型：
面板数据的F检验固定效应检验
面板数据的F检验固定 效应检验 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
面板数据模型(P A N E L D A T A)F检验,固定效应检验1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y , i= 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T i t N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y , ( i i . = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t= 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 、、既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
计量经济学期末考试题库及答案
计量经济学题库 、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（A ）。 A．微观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。 A．虚拟变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量12．（ B ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ A ）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系
计量经济学面板数据模型讲义(4-7)
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i= 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的
一分钟看懂计量经济学
一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测
2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以 F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验 多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
斯托克,沃森计量经济学第七章实证练习stata
E7.2 E7.3 E7.4
-------------------------------------------- (1) (2) ahe ahe -------------------------------------------- age 0.605*** 0.585*** (15.02) (16.02) female -3.664*** (-17.65) bachelor 8.083*** (38.00) _cons 1.082 -0.636 (0.93) (-0.59) （表2）Robust ci in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 -------------------------------------------- N 7711 7711 -------------------------------------------- t statistics in parentheses * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 (表1) （1） 建立ahe 对age 的回归。截距估计值是1.082，斜率估计值是0.605。 （2） ①建立ahe 对age ，female 和bachelor 的回归。Age 对收入的效应的估计值是0.585。 ② age 回归系数的95%置信区间： (0.514，0.657) （3） 设H 0:βa,（2）-βa,（1）=0 H1:βa,（2）-βa （1）≠0 由表3，得SE ，SE(βa,（2）-βa,（1）)=√（0.0403）2+(0.0365)2=0.054 t=（0.605-0.585）/0.054=0.37<1.96 所以不拒绝原假设，即在5%显著水平下age 对ahe 的效应估计没有显著差异，所以（1）中的回归没有遭遇遗漏变量偏差。 （4） B ob’s predicted ahe=0.585×26-3.664×0+8.083×0-0.636=＄14.574 Alexis ’s predicted ahe=0.585×30-3.664×1+8.083×1-0.636=＄21.333 VARIABLES ahe age 0.585*** (0.514 - 0.657) female -3.664*** (-4.071 - -3.257) bachelor 8.083*** (7.666 - 8.500) Constant -0.636 (-2.759 - 1.487) Observations 7,711 R-squared 0.200
计量经济学数据分析
计量经济学数据分析
计量经济学数据分析 学院：管理与经济学院 专业：技术经济及管理 姓名：葛文 学号：20808172
分析中国经济发展对中国股票市场的影响 本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值（value ），成交金额(turnover)，GDP 现价和居民储蓄(saving)的相关数据，试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR 数据库和证监会网站。具体分析如下： 一、绘制四个数据变量的线性图，查看2000年到2007年他们各自的走势。 5000 1000015000 20000250002000200120022003200420052006GDP 4000060000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 2000200120022003200420052006SAVING 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006turnover 01000020000300004000050000600002000200120022003200420052006value 二、采用最小二乘法（ＯＬＳ）进行分析
回归表达式：gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.195641，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000013<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式：gdp=8470.567+0.196853*value 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.154730，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000125<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。
《计量经济学》第5章数据
《计量经济学》各章数据 第5章自相关性 例5.3.1中国城乡居民储蓄存款模型(自相关性检验)。表5.3.1列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额(单位：亿元)和GDP指数(1978年=100)的历年统计资料，试建立居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 表5.3.1 我国城乡居民储蓄存款与GDP指数统计资料
5.5 案例分析：中国商品进口模型 商品进口是国际贸易交往的一种常用形式，对进口国来说，其经济发展水平决定商品进口情况。这里，研究我国进口商品IM 与国内生产总值GDP 的关系。有关数据见表5.5.1。试建立中国商品进口模型。 表5.5.1 1989-2006年我国商品进口与国内生产总值数据（亿元） 思考与练习 10. 表1给出了美国1958-1969年期间每小时收入指数的年变化率（y ）和失业率（x ） 请回答以下问题： (1)估计模型t t t u x b b y ++=1 1 0中的参数10,b b (2)计算上述模型中的DW 值。 (3)上述模型是否存在一阶段自相关？如果存在，是正自相关还是负自相关？ (4)如果存在自相关，请用DW 的估计值估计自相关系数ρ。 (5)利用广义差分法重新估计上述模型。自相关问题还存在吗？ 表1 美国1958-1969年每小时收入指数变化率和失业率
11．考虑表2中所给数据： 表2 美国股票价格指数和GNP 数据 注：y-NYSE 10亿美元） (1)利用OLS 估计模型：t t t u x b b y ++=10 (2)根据DW 统计量确定在数据中是否存在一阶自相关。 (3)如果存在一阶自相关，用DW 值来估计自相关系数ρ?。 (4)利用估计的ρ ?值，用OLS 法估计广义差分方程： t t t t t v x x b b y y +-+-=---)?()?1(?1101ρρρ (5)利用一阶差分法将模型变换成方程： t t t t t v x x b y y +-=---)(111，或：t t t v x b y +?=?1 的形式，并对变换后的模型进行估计。比较(4)、(5)的回归结果，你能得出什么结论？在变换后的模型中还存在自相关吗？
计量经济学面板数据模型讲义(4-7)
计量经济学面板数据模型讲义(4-7)
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t= 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。
图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。
计量经济学题库(超完整版)及答案.详解
计量经济学题库 计算与分析题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 R 2= F= 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （） （） n=30 R 2= 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （）（） n=19 R 2= 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。 问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
斯托克、沃森着《计量经济学》第九章
Chapter 9. Assessing Studies Based on Multiple Regression 9.1 Internal and External Validity Multiple regression has some key virtues: ?It provides an estimate of the effect on Y of arbitrary changes ΔX. ?It resolves the problem of omitted variable bias, if an omitted variable can be measured and included. ?It can handle nonlinear relations (effects that vary with the X’s)
Still, OLS might yield a biased estimator of the true causal effect. A Framework for Assessing Statistical Studies Internal and External Validity ?Internal validity: The statistical inferences about causal effects are valid for the population being studied.
?External validity: The statistical inferences can be generalized from the population and setting studied to other populations and settings, where the “setting” refers to the legal, policy, and physical environment and related salient features.
计量经济学数据建模分析
计量经济学数据建模分析 一、研究意义 试找出对外承包合同金额和外汇储备量二者与实际利用外资情况之间的关系，特此搜集了1985年至2011年的相关数据，来进一步分析三者的关系，即对外承包合同金额和外汇储备量对于实际利用外资情况有何影响。 二、计量模型分析 （一）变量的选取 影响实际利用外资情况的变量很多，在此只通过对外承包合同金额和外汇储备量这两个变量来进行分析影响实际利用外资情况的因素。 （二）理论模型的建立 建立一个二元的线性回归模型，即Y=β 0+β 1 X 1 +β 2 X 2 +μ Y：实际利用外资情况； X 1 ：对外承包工程合同金额； X 2 ：外汇储备量。 通过这个建模来分析对外承包合同金额和外汇储备量对于实际利用外资情况的影响。 （三）数据收集 该数据选自于中国国家统计局的统计年鉴，并按照时间序列进行排列，数据完整、精准、可靠。 年份对外承包工程合同金额外汇储备量实际利用外资情况1985 11.16 26.44 47.60 1986 11.89 20.72 76.28 1987 16.48 29.23 84.52 1988 18.13 33.72 102.26 1989 22.12 55.50 100.60 1990 26.04 110.93 102.89 1991 36.09 217.12 115.54 1992 65.85 194.43 192.03 1993 68.00 211.99 389.60 1994 79.88 516.20 432.13 1995 96.72 735.97 481.33 1996 102.73 1050.29 548.05
计量经济学(李子奈)第三版书中表格数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表
P24-25 表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表
表2.3.1 参数估计的计算表
表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）
表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料 单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。
斯托克计量经济学课后习题实证答案
P ART T WO Solutions to Empirical Exercises
Chapter 3 Review of Statistics Solutions to Empirical Exercises 1. (a) Average Hourly Earnings, Nominal $’s Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199211.63 0.064 11.50 11.75 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 5.14 0.117 4.91 5.37 (b) Average Hourly Earnings, Real $2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199215.66 0.086 15.49 15.82 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 1.11 0.130 0.85 1.37 (c) The results from part (b) adjust for changes in purchasing power. These results should be used. (d) Average Hourly Earnings in 2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval High School13.81 0.102 13.61 14.01 College20.31 0.158 20.00 20.62 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval College High School 6.50 0.188 6.13 6.87
斯托克,沃森计量经济学第四章实证练习stata操作及答案
E4.1 E4.2 E4.3 E4.4
E4.1 VARIABLES ahe age 0.605 (0.0245) Constant 1.082 (0.688) Observations 7,711 R-squared 0.029 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 1. ① 截距估计值estimated intercept: 1.082 ② 斜率估计值estimated slope: 0.605 回归方程：ahe= 1.082+0.605*age ③ 当工人年长 1 岁，平均每小时工资增加0.605 美元。 2. Bob: 0.605*26+1.082=16.812 （美元） Alexis: 0.605*30+1.082=19.232 （美元） 答：预测Bob 的收入为每小时16.812美元，Alexis为19.232 美元。 3. 年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。因为R-squared 反映了因变量的 全部变化能通过回归关系被自变量充分解释的比例，而分析得R-squared 的值为0.029，解释度低，说明年龄不能解释不同个体收入变化的大部分
E4.1 (0.0449) Observations 463 R-squared 0.036 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 ① 截距估计值： 3.998 斜率估计值： 0.133 回归方程： Course_Eval=3.998+0.133*beauty lave_esruo 0a u ty a e 1. 答：两者看上去有微弱的正相关关系 2. VARIABLES course eval beauty Constant 0.133 (0.0550) 3.998
斯托克、沃森着《计量经济学》第六章
Chapter 6. Linear Regression with Multiple Regressors 6.1 Omitted Variable Bias（遗漏变量偏差） OLS estimate of the Test Score/STR relation: n TestScore= 698.9 – 2.28×STR, R2 = .05, SER = 18.6 (10.4) (0.52) Is this a credible estimate of the causal effect on test scores of a change in the student-teacher ratio? 1
No: there are omitted confounding factors (family income; whether the students are native English speakers) that bias the OLS estimator: STR could be “picking up” the effect of these confounding factors. 2
Omitted Variable Bias The bias in the OLS estimator that occurs as a result of an omitted factor is called omitted variable bias. For omitted variable bias to occur, the omitted factor “Z” must be: 1.a determinant of Y; and 2.correlated with the regressor X. 3
最新计量经济学论文题目与选题参考
最新计量经济学论文题目与选题参考 计量经济学是经济学中的一门重要课程，它是对实际经济问题建立模型，对经济现象进行数据统计分析，最终达到预测评估的作用，在计量经济学论文写作中，首先我们要选择一个好的计量经济学论文题目，根据经济主题建立相应的计量模型，用数据和统计分析工具解决实际问题，最终成文，下面是近年来的计量经济学论文题目，供大家参考！ 1、××国居民消费与可支配收入关系的实证分析 2、××年~××年中国失业多因素分析 3、××省城市居民消费函数模型分析 4、××省城乡居民储蓄存款的计量模型分析 5、××省城镇居民消费模型分析 6、××省就业状况对经济发展的影响分析 7、××省就业状况计量及经济分析 8、××省居民消费函数模型 9、××省居民消费结构计量分析 10、××省居民消费水平的多因素分析 11、××省农业生产函数建立与分析 12、××省人力资本存量的现状分析 13、××省镇居民消费函数模型 14、2005年~2015年中国失业多因素分析 15、2005-2015年国际金融危机传播的空间计量经济学分析 16、220kV变压器全寿命周期成本建模方法研究 17、影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析 18、中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究 19、AIC准则及其在计量经济学中的应用研究 20、CM公司国际漫游语音业务发展影响因素的实证研究 21、FDI对中国经济增长的影响 22、FDI溢出效应 23、GDP与进出口总额的计量分析 24、GIS与空间计量经济学功能集成 25、GMDH与回归分析的结合研究 26、Johansen协整检验中DGP误设的研究与应用 27、PTA与石油价格 28、PVC与石油价格 29、XX省居民消费水平的多因素分析 30、白糖期货价格与现货 31、半参数变系数分位数回归模型及其两阶段估计 32、贝宁的本地大米供给分析 33、贝叶斯计量经济学建模与经典学派比较研究 34、玻璃产量与房地产的关系研究 35、不同程度通货膨胀下消费与收入的关系 36、财政支农与中国农业产出及增长的关系分析 37、参数、非参数GARCH模型与半参数GARCH模型的比较研究 38、餐饮业区域市场潜力的影响因素分析 39、城市化动力机制的微观计量分析
计量经济学自相关性检验实验报告
计量经济学 自相关性检验实验报告 实验内容：自相关性检验 工业增加值主要由全社会固定资产投资决定。为了考察全社会固 定资产投资对工业增加值的影响，可使用如下模型：Y i = 1 β β+ i X； 其中，X表示全社会固定资产投资，Y表示工业增加值。下表列出了中国1998-2000的全社会固定资产投资X与工业增加值Y的统计数据。 一、估计回归方程
OLS法的估计结果如下： Y=668.0114+1.181861X （2.24039）（61.0963） R2=0.994936，R2=0.994669，SE=951.3388，D.W.=1.282353。 二、进行序列相关性检验 （1）图示检验法
通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断，随机干扰项存在正序列相关性。 （2）回归检验法 一阶回归检验 e=0.356978e1-t+εt t 二阶回归检验
e=0.572433e1-t－0.607831e2-t+εt t 可见：该模型存在二阶序列相关。 （3）杜宾-瓦森（D.W）检验法 由OLS法的估计结果知：D.W.=1.282353。本例中，在5%的显 =1.22，著性水平下，解释变量个数为2，样本容量为21，查表得d l d u=1.42,而D.W.=1.282353，位于下限与上限之间，不能确定相关性。（4）拉格朗日乘数（LM）检验法 F-statistic 6.662380 Probability 0.007304 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/26/09 Time: 22:55 X 0.005520 0.015408 0.358245 0.7246 RESID(-1) 0.578069 0.195306 2.959807 0.0088 Adjusted R-squared 0.340473 S.D. dependent var 927.2503 S.E. of regression 753.0318 Akaike info criterion 16.25574 Sum squared resid 9639967. Schwarz criterion 16.45469 Log likelihood -166.6852 F-statistic 4.441587 由上表可知：含二阶滞后残差项的辅助回归为： e=-35.61516+0.05520X+0.578069e1-t－0.617998e2-t t (-0.1507) (0.3582) (2.9598) (-3.0757)
(完整word版)《计量经济学》各章主要知识点.docx
第一章：绪论 1．计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系； 2．计量经济研究的四个基本步骤 （ 1）建立模型（依据经济理论建立模型，通过模型识别、格兰杰因果关系检验、 协整关系检验建立模型） ； （ 2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权 最小二乘估计、模型变换、广义差分法等） ； （ 3）模型检验：经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济 意义解释，见例 1 、例 2），统计检验（ T 检验，拟合优度检验、 F 检验，联合检 验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残 差的白噪声检验等）； （ 4）模型应用。 例 1：在模型中， y 某类商品的消费支出， x 收入， P 商品价格，试对模型进行 经济意义检验，并解释 1 , 2 的经济学含义。 ln y t 0.213 0.25 ln x t 0.31P t , 其中参数 1 , 2 都可以通过显著性检验。 经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关） 。 商品消费支出关于收入的弹性为 0.25 （ ln( y t / y t 1 ) 0.25ln( x t / x t 1 ) ）； 价格增加一个单位，商品消费需求将减少 31% 。 例 2：研究金融发展与贫富差距的关系， 认为金融发展先使贫富差距加大 （恶化）， 尔后会使贫富差距降低（好转） ，成为倒 U 型。 贫富差距用 GINI 系数表示，金融发展用（贷款余额 /存款总额）表示。回归结果
为： 2 GINI t 2.34 0.64 x t 1.29 x t， 模型参数都可以通过显著性检验。 在x 的有意义的变化范围内， GINI 系数的值总是大于 1，细致分析后模型变的毫 无意义； 同样的模型还有： GINI 系数的值总是为负 2 GINI t13.34 7.12x t14 .31x t。 3．计量经济学中的一些基本概念 数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据； 线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如果一个变量为随机变量，并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量，有些解释变量也为内生变量。 第二章：回归模型 1．两个变量的相关关系，相关关系与随机因果关系的区别； 2．总体回归函数与线性总体回归函数； 3．一元与多元线性回归模型，回归模型的基本假设； 4．最小二乘估计的基本原理与最小二乘估计量的具体表达式，随机扰动项的方 差的估计方法； 5．最小二乘估计的数值性质与最小二乘估计的统计性质，样本容量变化对统计 性质的影响； 6．在回归模型中（包括对数模型）计量单位变化对模型参数估计的影响（例3）；7．样本回归直线及其性质；
(财务知识)计量经济学面板数据模型讲义
（财务知识）计量经济学面板数据模型讲义
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见图2和图3。从横截面观察分别见图4和图5。横截面数据散点图的表现与观测值顺序有关。图4和图5中人均消费和收入观测值顺序是按地区名的汉语