计量经济学实验四--李子奈
实验四异方差性
一实验目的：掌握异方差性模型的检验方法与处理方法
二实验要求：应用教材P155习题8案例做异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验，使用WLS方法、异方差稳健标准误方法对异方差进行修正。
三实验原理：图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验与加权最小二乘法、异方差稳健标准误方法。
四预备知识：Goldfeld-Quanadt检验与White检验与加权最小二乘法。
五实验内容：
下表列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与
地区可支配收
入（X）
消费性支出
（Y）
地区
可支配收入
（X）
消费性支出
（Y）
北京10349.69 8493.49 浙江9279.16 7020.22 天津8140.50 6121.04 山东6489.97 5022.00 河北5661.16 4348.47 河南4766.26 3830.71 山西4724.11 3941.87 湖北5524.54 4644.5 内蒙古5129.05 3927.75 湖南6218.73 5218.79 辽宁5357.79 4356.06 广东9761.57 8016.91 吉林4810.00 4020.87 陕西5124.24 4276.67 黑龙江4912.88 3824.44 甘肃4916.25 4126.47 上海11718.01 8868.19 青海5169.96 4185.73 江苏6800.23 5323.18 新疆5644.86 4422.93
(1)使用普通最小二乘法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型；
(2)检验模型是否存在异方差性；
(3)如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。
六实验步骤：
6.1 建立对象，录入变量可支配收入X和消费性支出Y，如图1所示：
图 1 图 2
6.2 用普通最小二乘法建立线性模型
设定一元线性回归模型为：
01Y X ββμ∧
=++ 点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入Y 、C 、X ，点击确定即可得到回归结果，如图2所示。
根据图2中的数据，得到模型的估计结果为
272.360.7551(1.71)(32.39)Y X ∧
=+
20.9831R = 2
0.9822R = .. 1.3017DW =
1048.912F = 846743.0RSS =
估计结果显示，即使在10%的显著性水平下，都不拒绝常数项为零的假设。 6.3 检验模型的异方差性
6.3.1 图形检验法
生成残差序列。在得到图2结果后，在工作文件中点击Object\Generate Series …，在弹出的窗口中，在主窗口键入命令如下“e2=resid^2”，如图3所示，得到残差平方和序列e2。
图 3 图4
如果存在异方差，则只可能是由于可支配收入X 引起的。 绘制2t e 对t X 的散点图。按住Ctrl 键，同时选择变量X 与e2，以组对象方式打开，进入数据列表，再点击View\Graph\Scatter\Simple Scatter ，可得散点图，如图4所示。
由图4可以看出，残差平方和2t e 对t X 大致存在递增关系，即存在单调增型异方差。
6.3.2 Goldfeld-Quanadt 检验
对变量取值排序(按递增或递减)。在工作文件中点击Proc\Scrt Current Page …，在弹出对话框中输入X 即可(默认项是升序)，如图5所示。本列选择升序排列，这时变量Y 将以X 按升序排列。
图 5 图6 构造子样本区间，建立回归模型。在本题中，样本容量n=20，删除中间1/4的观测值，大约4个数据，余下部分平分得两个样本区间：1-8和13-20，它们的样本个数均是8个，即128n n ==.在工作文件窗口中点击Sample 菜单，在弹出的对话框中输入1 8，将样本期改为1～8，如图6所示。
然后，用OLS 方法求得如图7的结果
图 7 图 8
根据图7中的数据，得到模型的估计结果为：
1277.1610.5541(0.829)
(1.779)Y X ∧=+
20.3454R = 20.2363R = .. 3.0045DW =
3.1659F = 1126528.3RSS =
同样的，在Sample 菜单中，将区间定义为13～20，再利用OLS 方法求得如图8的结果。
根据图8中的数据，得到模型的估计结果为：
212.21180.7619(0.3997)(12.625)Y X ∧
=+
20.9637R = 2
0.9577R = .. 1.723DW =
159.39F = 2615472.0RSS =
计算F统计量：
2
1
615472.0
4.86
126528.3
RSS
F
RSS
===
如果设定显著性水平为5%，那么自由度为(6,6)的F分布的临界值为
0.55
(6,6) 4.28
F=，即有
0.55
4.86 4.28(6,6)
F F
=>=，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差性
6.3.3 White检验
由图2的估计结果中，点击View\Residual tests\white heteroskedasticity(no cross terms),进入White检验，进过估计出现White 检验的结果如图9所示。
图 9
由图9中的数据，得到
22
180998.949.428460.02115
( 1.7508)(1.708)( 1.145)
e X X
∧
=-+-
--
20.632606
R=
White统计量2200.63260612.65212
nR=?=，该值大于5%显著性水平下自由
度为2的2χ分布的相应临界值2
0.05
(2) 5.99
χ=，(在估计模型中含有两个解释变量，所以自由度为2)因此拒绝同方差性的原假设。
6.4 异方差性的修正
6.4.1 加权最小二乘法
运用OLS方法估计过程中，我们选用权数1/
t t
w e
=。权数生成过程如下，在图2的情况下，在工作文件中点击Object\Generate Series…，在弹出的窗口中，在Enter equation处输入w=1/@abs(resid).
在工作文件中点击Quick\Estimate Equation，在弹出的画框中输入Y、C、X，如图10所示。
图 10 图 11 然后，在图10中点击Options 选项，选中Weighted LS/TLS 复选框，在Weight 框中输入w ，如图11所示，点击确定，即可得到加权最小二乘法的结果，如图12所示。
图 12
由图12中的数据，得到模型的估计结果：
415.66030.729026(3.55)(32.5)Y X ∧
=+
20.9999R = 2
0.9999R = .. 2.3678DW =
1056.477F = 106856.0RSS =
可以看出，常数项的t 统计量的值有了显著的改进。 下面检验是否经加权的回归的模型已不存在异方差性。
记2e ≈为加权回归后模型的残差估计的平方和。在图12中，点击View\Residual tests\white heteroskedasticity(no cross terms)，进入White 检验，经过估计出现White 检验结果，如图13所示。
计量经济学实验三
实 验 三： 多元回归模型与非线性回归模型 【实验目的】掌握多元回归模型参数估计，特别是非线性回归模型的转化、参数估计及检验方法。 【实验内容】一、多元回归模型参数估计； 二、生成序列以及可线性化模型的参数估计； 三、不可线性化模型的迭代估计法的Eviews 软件的实现方式。 【实验数据】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：()ε,,,K L t f Y =。其中，L 、K 分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y 为工业总产值（可比价），L 、K 分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】Y=AK 一、建立多元线性回归模型 ㈠建立包括时间变量的三元线性回归模型； μββββ++++=L K T Y 3210
在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件： CREATE A 78 94 ⒉输入统计资料： DATA Y L K ⒊生成时间变量t ： GENR T=@TREND(77) ⒋建立回归模型： LS Y C T L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： K L t y 7764.06667.06789.7732.675?+++-= （模型1） t ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433) 9958.02=R 9948 .02=R 551.1018=F 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。9958.02=R ，说明模型有很高的拟合优度，F 检验也是高度显著的，说明职工人数L 、资金K 和时间变量t 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K 的t 统计量值为7.433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的t 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除t 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 ㈡建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。
计量经济学实验报告完整版
计量经济学实验报告集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
3.3 3.3 经调查研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表 3.6为对某地区部分家庭抽样调查得到的样本数据。 （1T ）的多 元线性回归：123i i i i u Y X T βββ=+++ 利用样本数据估计模型的参数，对模型加以检验，分析所估计模型的经济意义和 作用。 步骤： 1.打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18，点击ok 。 2. 在命令行输入：DATA Y X T ，回车。将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 建立数据关系图为初步观察数据的关系，在命令行输入命令：sort Y ，从而实现数据Y 的递增排序。 4. 在数据表“group ”中点“view/graph/line ”，最后点击确定，出现序列Y 、X 、T 的线性图。 5. OLS 估计参数,点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，弹出对话框，如下图。在其中输入Y c X T ，点确定即可得到回归结果。
经济意义：家庭月平均收入每增加1元，家庭书刊消费将增加0.08645元。户主受教育年数每增加1年，家庭书刊消费平均将增加52.3703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）作家庭书刊消费（Y ）对户主受教育年数（T ）的一元回归，获得残差E1；再作家庭月平均收入（X ）对户主受教育年数（T ）的一元回归，并获得残差E2。 Y 对T 的一元回归： 步骤： 1. 打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/undated”，在Observations 后输入样本容量个数：18。 2. 在命令行输入：DATA Y T ，回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 作散点图在命令行输入命令：SCAT T Y 。 4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”，在 Specification 中输入 Y C T ，点“确定”。 E1=resid X 对T 的一元回归： 步骤： 1. 打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/undated”，在Observations 后输入样本容量个数：18。 2. 在命令行输入：DATA X T ，回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 作散点图在命令行输入命令：SCAT T X 。 4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”，在 Specification 中输入 X C T ，点“确定”。 E2=resid （3）作残差E1对残差E2的无截距项的回归：212i E E v α=+ ，估计其参数。 步骤1.打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18，点击ok 。 2. 在命令行输入：DATA E1 E2，回车。将数据复制粘贴到Group 中的表格 中。 3. 采用OLS 估计参数在主界面命令框栏中输入 ls E1 E2，然后回车，即可得到参数的估计结果。 由结果可知1=-6.3351+0.08645*2E E
计量经济学-李子奈-计算题整理集合
计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 方差来源 平方和（SS ） 自由度（d.f.） 来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 （2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 （已知0.05(3,40) 2.84F =） （4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、 （1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分） （2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分） （3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 （2分） 所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 （1分） （4）不能。 （1分） 因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来 对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的
计量经济学实验一
《计量经济学》综合实验一系金融系专业经融工程姓名程若宸 学号20141206031035 实验地点：B楼305 实验日期：216.9.30 实验题目：研究中国汽车市场未来发展趋势 实验类型：基本操作训练。 实验目的：掌握简单线性回归模型的Eviews操作 实验内容：第三章的“引子”中分析了，经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素，都会影响中国汽车拥有量。为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系，选择“百户拥有家用汽车量”、“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量，2011年全国各省市区的有关数据见附件：1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型? 2）估计参数并写出回归分析结果报告? 3) 对模型进行经济意义上的检验，统计意义上的检验? 评分标准：操作步骤正确，回归结果正确，结果分析准确到位，符合实际。 实验步骤：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/30/16 Time: 11:27 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424 Log likelihood -91.90460 Hannan-Quinn criter. 6.247709 F-statistic 17.95108 Durbin-Watson stat 1.206953 Prob(F-statistic) 0.000001 (51.98) (1.41) (0.18) (0.52) t= (4.75) (4.27) (-2.92) (-4.37) F=17.951 n=31 模型检验 1.经济意义检验 模型估计结果的数据说明理论分析与经验判断相一致 2.统计检验 (1)拟合优度：修正的可决系数为说明模型对样本拟和
计量经济学实验
中国海洋大学本科生课程大纲 一、课程介绍 1.课程描述： 计量经济学是经济学、数学和统计学相结合的综合性边缘学科。它是以经济理论为基础，以经济事实表现的经济数据为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立计量经济模型来研究经济变量之间随机数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学是教育部规定的经济类专业核心课程之一，是经济类专业的专业必修课，在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。 计量经济实验分析在现代经济研究中具有重要的地位，是经验解释的理论验证、经济发展规律的总结以及经济冲击效果的预测等工作的主要方式。计量经济学的工具类课程性质、软件依赖特征使得实验教学成为理解计量经济理论和掌握其应用方法的有效方式。课程的重点是讲授常用的计量经济学软件的基本操作，使学生熟悉软件界面，熟悉了解常用的菜单项和工具栏的操作，通过分步骤讲解的上机实践，使学生逐步掌握关于计量经济分析的理论和应用问题的研究过程。 Econometrics is a comprehensive fringe subject that combines economics, mathematics and statistics. It is an economic discipline based on economic theory, economic data and economic facts. It uses mathematical and statistical methods to establish econometric models to study the random quantitative relationships and laws between economic variables. Econometrics is one of the core courses for economics majors stipulated by the Ministry of Education. It is a compulsory course for economics majors. It occupies a very important position in the teaching of economics majors. Econometric experimental analysis has an important position in modern economic research. It is the main method of theoretical verification of empirical interpretation,
计量经济学李子奈(第3版)例题+习题数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表表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） 资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。
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。
计量经济学实验报告
《计量经济学》实验报告一，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： 01i i i Y X ββμ=++ （2）对模型做OLS 估计 OLS 估计结果为 272.36350.7551Y X ∧ =+ 011.705732.3869t t == 20.9831.. 1.30171048.912R DW F === 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%的显著性水平下1β不显著为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 0272.36350.75512000015374.3635Y =+?= 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
1615472.0RSS = 2126528. 3R S S = 于是的F 统计量： ()() 12811 4.86811RSS F RSS --==-- 在5%的想著想水平下，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 (3)
1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型
为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。 模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5
计量经济学实验报告54995
1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP ）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。
计量经济学实验四、五
实验四 序列相关的检验与修正 实验目的 1、理解序列相关的含义后果、 2、学会序列相关的检验与消除方法 实验内容 利用下表资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 表3 我国城乡居民储蓄存款与GDP 统计资料（1978年＝100） 一、模型的估计 0、准备工作。建立工作文件，并输入数据。 1、相关图分析 SCAT X Y 相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步设定为线性、双对数等不同形式，进而加以比较分析。 2、估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型 ⑴线性模型： LS Y C X x y 5075.9284.14984?+-=
=t (-6.706) (13.862) 2R ＝0.9100 F ＝192.145 S.E ＝5030.809 ⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX x y ln 9588.20753.8?ln +-= =t (-31.604) (64.189) 2R ＝0.9954 F ＝4120.223 S.E ＝0.1221 3、选择模型 比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。各解释变量及常数项都通过了t 检验，模型都较为显著。比较各模型的残差分布表。线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势，残差先呈连续递增趋势而后又转为连续递减趋势，因此，可以初步判断这种函数形式设置是不当的。而且，这个模型的拟合优度也较双对数模型低，所以又可舍弃线性模型。双对数模型具有很高的拟合优度，因而初步选定回归模型为双对数回归模型。 二、模型自相关的检验 1.图示法 其一，残差序列e t 的变动趋势图。菜单：Quick→Graph→line ，在对话框中输入resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：line X 。 其二，作e t-1和e t 之间的散点图。菜单：Quick→Graph→Scatter ，在对话框中输入resid(-1) resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：scat resid(-1) resid 。 2.DW 检验 因为n ＝21，k ＝1，取显著性水平α＝0.05时，查表得L d ＝1.22，U d ＝1.42，而0<0.7062＝DW 计量经济学 复习题 一、单选题 1、怀特检验法可用于检验（ ）。 A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.模型设定误差 2、计量经济学分析问题的工作程序是（ ）。 A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 3、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型是没有实际意义的（ ）。 A.i C （消费）i I 8.0500+=（收入） B.di Q （商品需求）i I 8.010+=（收入）i P 9.0+（价格） C.si Q （商品供给）i P 75.020+=（价格） D.i Y （产出量）6.065.0i K =（资本）4 .0i L （劳动） 4、戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验模型的（ ）。 A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 5、在满足基本假定的情况下，对单方程计量经济学模型而言，下列有关解 释变量和被解释变量的说法中正确的有（ ）。 A.被解释变量和解释变量均为随机变量 B.被解释变量和解释变量均为非随机变量 C.被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D.被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量 6、根据样本资料估计得到人均消费支出Y 对人均收入X 的回归方程为 X Y ln 75.000.2ln += ，这表明人均收入每增加１％，人均消费支出将增加 （ ）。 A.2% B.0.75 C.0.75% D.7.5% 7、设k 为回归模型中的解释变量个数，n 为样本容量，则对总体回归模型 进行显著性检验(F 检验)时构造的F 统计量为( )。 A.)1/()/(--=k n RSS k ESS F B. )k n /(RSS )1k /(ESS 1F ---= 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。 表1 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况 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，即表明存在异方差性。 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2579.587。 SMPL 1 10 LS 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63769.67。 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 =＝63769.67/2579.59=24.72，21RSS 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。 一、考察Y与X1、X2、X3、X4之间的关系 1、 建立模型 这是一个时间序列数据。我们假设拟建立如下四元回归模型： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ 表1给出了采用Eviews软件对上表中的数据进行回归分析的计算结果，表明可建立如下城乡收入比函数： Y^=4.1-0.15X1+0.93X2+3.27X3-11.84 X4 表1：中国城乡收入比Y对X1、X2、X3、X4的回归（1991-2010） 2、 经济意义检验 城乡二元结构系数（X1）: 此系数越大，说明城乡二元结构越严重,即X1与Y成正相关，可从我们建立的模型中得知对X1参数估计为 -0.15 ，不符合经济意义。 人均GDP增长率（X2）：这个比率与城乡收入比成正相关，从建立的模型中看到对X2的参数估计为0.93 ，符合经济意义。 财政支农比率（X3）：此比率反映了政府和社会对农村的支持力度。比率越大，说明政府财政支农比率越大。可见与Y成负相关，可是我们得出的参数估计为3.26 ，不符合经济意义。 产业比（X4）：此比率越大，说明福建省农业产值越高，农民收入水平较高，即与被解释变量成负相关。从列表中得到X4的参数 -11.84，符合经济意义。 二、考察Y与X2、X3、X4之间的关系 1、建立模型 假设拟建立如下三元回归模型： Y=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ 表2给出了采用Eviews软件对上表中的数据进行回归分析的计算结果，表明可建立如下城乡收入比函数： Y=3.21+0.74X2-0.50X3-6.76X4 表2：中国城乡收入比Y对X2、X3、X4的回归（1991-2010） 2、经济意义检验 人均GDP增长率（X2）：这个比率与城乡收入比成正相关，从建立的模型中看到对X2的参数估计为0.74 ，符合经济意义。 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。 中国海洋大学 《计量经济学》实验报告实验项目名称：黄金价格影响因素解析 指导教师：殷克东 姓名：王焜 学号： 年级专业： 14金融 中国海洋大学经济学院 【实验步骤——自己操作】 一、实验数据： 黄金价格、美元指数、通胀率、原油价格、US利率、GDP、标准普尔指数的数据如下：二、实验步骤： （1）建立回归模型 1.建立实验文件 2.输入Y、X的数据 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：： 输入：data Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 3.建立回归模型： 建立Y C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7的回归， 其中Y代表黄金价格 X1代表美元指数 X2代表通胀率 X3代表原油价格 X4代表短期US 利率 X5代表长期US利率 X6代表GDP X7代表标准普尔指数 4．回归结果如下： 5、对模型的初步分析 a.对模型拟合度分析：从报告单可以看出，R-squared为，模型拟合度在89%左右。 b.对变量的显着性分析：在t检验中，截距项参数、RS的参数并不显着。可能为0。但要判断是否为0，还要对残差和变量进行检验。 c.对模型显着性分析F检验中，F统计量值为，大于显着水平为5%的临界值，说明模型显着。对多个解释变量的模型，若OLS法估价的R2与F值较大，但t检验值较小，则说明各解释变量对Y的联合线性作用显着，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显着。 d、对模型的残差项进行分析 异方差检验：怀特检验 由图知Obs*R-squared统计量为，概率值大于，说明不存在异方差 自相关检验 P(Obs*R-squared)为，大于的显着水平，所以不存在自相关。 e、对变量进行分析 对变量进行多重共线性检验 由相关系数矩阵知： 与RL、RS和SP存在明显的线性相关性。可以看出GDP与利率存在线性负相关，与股票市场存在线性正相关。因为GDP是反映国家经济的一个重要指标，因此，国家为了刺激经济，货币政策往往比较宽松，利率比较低，此时国家经济发展，GDP加速上升，带动股市上扬。 与SP存在明显的线性相关性。由股票理论价格=股票收益/利率知 道利率与股票价格存在负相关。 由于存在多重共线性存在，导致OLS下估计量的非有效、变量显着性检验失效和模型预测失效，因此必须克服模型多重共线性，对模型进行修改。 6、对模型的修正 前面已经大致检测出存在多重共线性的解释变量，分别是短期利率（X4）、长期利率（X5）、标准普尔指数（X7）、GDP（X6）。对这些解释变量进行逐步回归： 短期利率： 长期利率 标准普尔指数 GDP 可以看出在标长期利率的逐步回归中t检验最显着；R检验值为，在四个检验中最好；因 第一章 导 论 一、名词解释 1、截面数据 2、时间序列数据 3、虚变量数据 4、内生变量与外生变量 二、单项选择题 1、同一统计指标按时间顺序记录的数据序列称为 （ ） A 、横截面数据 B 、虚变量数据 C 、时间序列数据 D 、平行数据 2、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和 （ ） A 、时效性 B 、一致性 C 、广泛性 D 、系统性 3、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来 煤炭行业的产出量，这是违反了数据的哪一条原则。 （ ） A 、一致性 B 、准确性 C 、可比性 D 、完整性 4、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于什么检验？ （ ） A 、经济意义检验 B 、统计检验 C 、计量经济学检验 D 、模型的预测检验 5、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值？ （ ） A 、i C （消费）5000.8i I =+（收入） B 、di Q （商品需求）100.8i I =+（收入）0.9i P +（价格） C 、si Q （商品供给）200.75i P =+（价格） D 、i Y （产出量）0.60.65i K =（资本）0.4 i L （劳动） 6、设M 为货币需求量，Y 为收入水平，r 为利率，流动性偏好函数为012M Y r βββμ=+++， 1?β和2 ?β分别为1β、2β的估计值，根据经济理论有 （ ） A 、1?β应为正值，2?β应为负值 B 、1?β应为正值，2 ?β应为正值 C 、1?β应为负值，2?β应为负值 D 、1?β应为负值，2 ?β应为正值 三、填空题 1、在经济变量之间的关系中， 因果关系 、 相互影响关系 最重要，是计量经济分析的重点。 2、从观察单位和时点的角度看，经济数据可分为 时间序列数据 、 截面数据 、 面板数据 。计量经济学 李子奈 第七版 复习题
计量经济学实验二
计量经济学实验报告
计量经济学(李子奈)第三版书中表格数据
计量经济学实验报告
李子奈计量经济学分章习题与答案