金融计量学 实验一 异方差的检验与修正(Eviews8截图)
异方差的检验与修正
一、实验目的
了解异方差、Goldfeld-Quandt检验、Spearman rank correlation检验、Park 检验、Breusch-Pagan检验、White检验、加权最小二乘法（WLS）、模型对数变化法等基本概念及异方差产生的原因和后果。
二、基本概念
异方差就是对同方差假设的违反。经典回归中同方差是指随着样本观察点X 的变化，线性模型中随机误差项的方差并不改变，保持为常数。
异方差的检验有图示法及解析法，检验异方差的解析方法的共同思想是，由于不同的观察值随机误差项具有不同的方差，因此检验异方差的主要问题是判断随机误差项的方差与解释变量之间的相关性。
异方差的修正方法有加权最小二乘法和模型对数变化法等，其基本思想路线是变异方差为同方差，或者尽量缓解方差变异的程度。
三、实验内容及要求
根据北京市1978-1998年人均储蓄与人均收入的数据资料，若假定X为人均收入（元），Y为人均储蓄（元），通过建立一元线性回归模型分析人均储蓄受人均收入的线性影响，并讨论异方差的检验与修正过程。
四、实验指导
1. 用OLS估计法估计参数
（1）导入数据
打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，出现“Workfile Range”对话框，在“Workfile frequency”框中选择“Annual”,在“Start date”和“End date”框中分别输入“1978”和“1998”，然后单击“OK”，弹出如下窗口：
选择“File”菜单中的“Import--Read Text-Lotus-Excel”选项，找到要导入的名为EX3.2.xls的Excel文档，单击“打开”出现“Excel Spreadsheet Import”对话框并在其中输入“x”和“y”, 再单击“OK”完成数据导入。
（2）回归数据估计方程 设模型为
12Y X ββμ
=++，在Eviews 命令窗口中输入“LS Y C X ”并回车，
得到如下结果：
2.异方差检验
（1）图示法
首先通过“Equation”对话框中“Procs”菜单的“Make Residual Series”命令生成残差序列E，点击“OK”。
然后在“Quick”菜单中选“Graph”选项，再在弹出的对话框中输入“X E^2”，并单击“OK”。再在“Graph Type”框中选择散点图（Scatter Diagram），并单击“OK”即可得到：
（2）Goldfeld-Quandt检验
首先将时间定义为1978-1985，方法如下：在“Workfile”对话框中选择“Procs”菜单的“sample”选项，弹出如下窗口并把期间改为“1978 1985”。
再在Eviews命令区输入命令“LS Y C X”回车得到：
即用OLS方法可求得下列结果：
Y=-145.4415+0.3971X （1978-1995）
（-8.7302）（25.4269）
=1372.202
2
R=0.9908 21e
其次用相同的方法将时间定义为1991-1998，回归得到如下结果：
即： Y=-4602.365+1.9525X （1991-1998） （-5.0660）（18.4094）
2R =0.9826
2
2e ∑=5811189
求F 统计量： 2
221
e
F e
=
∑∑=4334.9370，查F 分布表，给定显著性水平α=0.05，
得临界值0.05(6,6)F =4.28，比较F=4334.9370>0.05(6,6)F =4.28则拒绝22
012:H σσ=，
表明随机误差项显著存在异方差。
（3）ARCH 检验
在“Equation EQ01”窗口的“View ” 菜单中选择—“Residual Tests ”—“ARCH LM Test ”选项，然后在弹出的对话框中选择滞后阶数为3阶，即可得到下图：
从中可知2
*Obs R ＝8.6619，P 值为0.034，表明模型随机误差项存在异方差性。
3.异方差的修正 （1）WLS 估计法
选择“Equation ”对话框中“Estimate ”菜单的“Option ”选项，填入权重X^(-0.5)即可得到下图：
（2）对数变换法
在“Equation”窗口中“Estimate”菜单的对话框直接输入“LOG(Y) C LOG(X)”，再单击“OK”后，就可以得到线性模型对数变换后的结果如下图：
比较上述两种修正方法，对数变换后的结果在拟合优度和系数显著性都要好于加权最小二乘法得到的结果，这说明人均收入与人均储蓄的关系更接近于对数关系。
金融计量学复习重点及答案
金融计量学复习重点及 答案 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
《金融计量学》复习重点 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者说将总 体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数） 样本回归函数、 OLS 估计量 ：普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量 拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。 或者说，由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 （(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)） ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2 211i 21i 21的估计量。是的估计量； 是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=
方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。 协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不 满足，则称之为自相关。即用符号表示为： 自相关常见于时间序列数据。 异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 随机误差项： 模型中没有包含的所有因素的代表 例： Y — 消费支出 X —收入 、 — —参数 u —随机误差项 cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在u X Y ++=βααβ
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
金融计量学实验报告材料
实验报告 哈尔滨工程大学教务处制
目录 第1章股票估值 (3) 1.1实验目的 (3) 1.2实验方法和手段 (3) 1.3实验内容 (3) 1.4实验数据来源 (4) 1.5实验步骤及结果分析 (4) 1.6.实验结论 (5) 第2章资产流动性 (6) 2.1实验目的 (6) 2.2实验方法和手段 (6) 2.3实验内容 (6) 2.4实验数据来源 (6) 2.5实验步骤及结果分析 (6) 2.6实验结论 (8) 第3章投资组合分析 (8) 3.1实验目的 (8) 3.2实验方法和手段 (8) 3.3实验内容 (8) 3.4实验数据来源 (9) 3.5实验步骤及结果分析 (9) 3.6实验结论 (11)
第1章股票估值 1.1实验目的 学习股票估值原理，经典的金融理论认为，金融市场上的资产价格由其未来产生的现金流量所决定，这种由未来产生的现金流量所决定的资产价格被称为资产的内在价值。如果我们能够精确地预测股票的未来现金流，并且能够找到一个合适的市场贴现率，那么股票的内在价值就是股票的未来现金流在一定市场贴现率下的贴现值。通过对同仁堂股票的分析进行实践应用，分析其股票内在价值，学会如何进行股票估值。 1.2实验方法和手段 利用固定红利模型理论方法，通过Excel数据分析进行股票估值。 1.3实验内容 对上证股票中同仁堂（600085.SH）股利发放情况进行分析，通过固定红利增长模型，计算其股票内在价值。
1.4实验数据来源 实验数据：同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综合指数。及同仁堂从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利。 来源：Wind 资讯 新浪财经 1.5实验步骤及结果分析 1.5.1利用CAPM 模型算出股票回报率k 将同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综指数据导入Excel ，算出相应日收益率，对两者收益率利用slope 函数，算出β=1.084200339。利用上证基期和当期数据，利用公式（LN （末期）-LN （基期））/365 求得Rm=0.129855308，然后利用CAPM 模型：E(R)=Rf+β[E(RM)－Rf]，，算出股票回报率k= 0.139105163 1.5.2利用算出固定股利增长率g 导入同仁堂（600085.SH ）从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利，算出股利发放率及每年股利增长率对每年的股利取对数，然后用slope 及exp 函数求出固定股利增长率g= 0.014383 1.5.3利用average 及geomean 函数算出算术平均增长率 g 1=0.047345025和几何平均增长率g 2=-0.001797573。 0(1)t t D D g =+
金融计量学 习题3答案
金融计量学习题三 一、填空题： 1．平稳性检验的方法有___时间路径图法_______、__自相关系数法________和__单位根检验法________。 2．单位根检验的方法有：__DF检验________和___ADF检验_______。 3．当随机误差项不存在自相关时，用_____DF检验_____进行单位根检验；当随机误差项存在自相关时，用__ADF检验__进行单位根检验。 4．EG检验拒绝零假设说明___被检验变量之间存在协整关系_______。 5．DF检验的零假设是说被检验时间序列__非平稳________。 6．协整性检验的方法有EG检验和 JJ检验。 7．在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个很高的2R的值，这种情况说明存在__伪回归_问题。 8．建立误差校正模型的步骤为一般采用两步：第一步，____建立长期关系模型________________；第二步，___建立短期动态关系即误差校正方程___。 二、单项选择题： 1. 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（A）。 A．1阶单整 B．2阶单整 C．K阶单整D．以上答案均不正确 2.如果两个变量都是一阶单整的，则（D）。 A．这两个变量一定存在协整关系 B．这两个变量一定不存在协整关系 C．相应的误差修正模型一定成立 D．还需对误差项进行检验 3．当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（B）来实现。 A DF检验 B．ADF检验 C．EG检验 D．DW检验 4．有关EG检验的说法正确的是（A）。
A ．拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系 B ．接受零假设说明被检验变量之间存在协整关系 C ．拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系 D ．接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系( 与A 重复) 三、多项选择题： 1. 平稳性检验的方法有（ABCD ）。 A.散点图 B.自相关函数检验 C.单位根检验 D. ADF 检验 2．当时间序列是非平稳的时候（ABCD ）。 A ．均值函数不再是常数 B ．方差函数不再是常数 C ．自协方差函数不再是常数 D ．时间序列的统计规律随时间的位移而发生变化 3．随机游走序列是（BD ）序列。 A ．平稳序列 B ．非平稳序列 C ．统计规律不随时间的位移而发生变化的序列 D ．统计规律随时间的位移而发生变化的序列 4．下面可以做协整性检验的有（CD ）。 A DF 检验 B ．ADF 检验 C ．EG 检验 D ．Johansen 检验 5． 有关DF 检验的说法正确的是（BC ）。 A ． DF 检验的零假设是“被检验时间序列平稳” B ． DF 检验的零假设是“被检验时间序列非平稳” C ． DF 检验是单侧检验 D ． DF 检验是双侧检验 三、计算题 1、下列为一完备的联立方程计量经济学模型： 011210132t t t t t t t t t Y M C I M Y P ββγγμααγμ=++++=+++
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,
《金融计量学》习题1答案
《金融计量学》习题一 一、填空题： 1.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有 解释变量非随机 、随机干扰项零均值、同方差、无序列自相关、随机干扰项与解释变量之间不相关、 随机干扰项服从正态分布零均值、同方差、零协方差 （隐含假定：解释变量的样本方差有限、回归模型是正确设定） 2.被解释变量的观测值 i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差，称为 随机误差项 ；被解释变量的观测值i Y 与其回归估计值i Y ?之间的偏差，称为 残差 。 3.对线性回归模型 μββ++=X Y 10进行最小二乘估计，最小二乘准则是 。 4.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有 有效性或者方差最小性 的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。 5. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性 、无偏性 、有效性 统计性质。 6.对于i i i X X Y 22110????βββ++=，在给定置信水平下，减小2?β的置信区间的途径主要有__增大样本容量______、__提高模型的拟合优度__、___提高样本观测值的分散度______。 7.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时，如果模型中需要引入季节虚拟变量，一般引入虚拟变量的个数为____3个______。 8.对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度_检验、____方程的显著性检验、_变量的显著性__检验。 9.总体平方和TSS 反映__被解释变量观测值与其均值__之离差的平方和；回归平方和ESS 反映了__被解释变量的估计值(或拟合值)与其均值__之离差的平方和；残差平方和RSS 反映了____被解释变量观测值与其估计值__之差的平方和。 10.方程显著性检验的检验对象是____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著成立__。 12.对于模型i ki k i i i X X X Y μββββ+++++= 22110，i=1,2,…,n ，一般经验认为，满足模型估计的基本要求的样本容量为__n ≥30或至少n ≥3（k+1）___。 13.对于总体线性回归模型i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110，运用最小二乘法欲
『金融计量学』 『金融计量学基础』
『金融计量学』 『金融计量学基础』 『The Fundamentals of Financial Econometrics』 『Analysis of Financial Time Series』 教学纲要 张明恒 上海财经大学经济学院 一、课程信息 题目：金融计量学基础或金融时间序列分析) 年级：07数量经济(中外) 代码：100098 时间: 共计13周，2011年2月21日～6月3日 周一10:05至11:45am (1207 教室) 周三15:25至17:05am (1207 教室) 二、课程目的 1）研究和掌握基本的金融时间序列的计量模型和分析方法2）描述金融市场的统计特征（非高斯、非平稳、非线性）3）理解金融时间序列的统计特征和计量局限性 4）训练发现问题、收集数据和量化模型的实证分析 三、课程背景 1)概率论和数理统计 2)计量经济基础
四、教材及读物 1）教材： ①Analysis of Financial Time Series by Ruey S. Tsay (John Wiley, 2005), 2nd Ed., ISBN 0471690740(Textbook). See, the website of Prof.Tsay https://www.360docs.net/doc/a311369895.html,/ruey.tsay/teaching/bs41202/sp200 7 或 ②金融时间序列分析(in Chinese) Translated by Prof. Pan, Pressed by 机械工业出版社, ISBN711118386X, 2006-4-1(Textbook). 2)读物： ①Essentials of Stochastic Finance - Facts, Models Theory by Albert N. Shiryaev, 2003, World Scientific. ②The Econometrics of Financial Markets by Campbell, Lo, and MacKinlay, 1997, Princeton University Press. ③Options, Futures, and Other Derivatives, 6th Ed. by J.C. Hull, 2005, Prentice-Hall. ④Modern Applied Statistics with S-Plus by W.N.Venales and B.D.Ripley, 1997, Springer. ⑤Modeling Financial Time Series with S-plus by E. Zivot and J. Wang, 2005, 2nd Ed., Springer. ⑥SAS系统与股票市场分析by 高惠璇etal, 1998, 北京大学. ⑦A.J. McNeil, R.Frey, and P.Embrechts, Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools, Princeton Press, 2005
计量经济学实验教程 实验七 多重共线性模型的检验和处理
目录 R值和t值检验 (4) 一、2 二、解释变量相关系数检验 (5) 三、辅助回归检验 (6) 四、CS对GDP1、GDP2、GDP3回归多重共线性的处理 (8) 五、TZG对ZJ、YY和CZ回归多重共线性的处理 (9)
实验七多重共线性模型的检验和处理 实验目的：掌握多重共线性模型的检验和处理方法。 R值和t值检验及解释变量相关系数检验，实验要求：了解辅助回归检验和掌握2 了解变量变换法和掌握先验信息法。 R值和t值检验、解释变量相关系数检验和辅助回归检验，先验信实验原理：2 息法和变量变换法。 实验步骤： 一、2R值和t值检验 在实验二的一元线性回归模型的估计中，根据广东数据把CS作为应变量，GDPS作为解释变量，进行了一元线性回归，得到结果为 CS=0.0802959511276*GDPS+12.5096023259 其含义是国内生产总值GDPS每增加一个单位，财政收入CS将增加0.0830个单位。实际上三个产业对财政收入的贡献是不同的，那么就应该把上述回归改为财政收入CS对三个产业增加值GDP1、GDP2、GDP3进行回归。进行这个三元回归，得结果为： 从结果看判定系数2R很高，方程很显著，但3个参数t检验值两个不显著，有一个较显著，其中一个参数估计值还是负的，不符合经济理论。显然，出现了严重的多重共线性。 在实验三的多元线性回归模型的估计和检验中，根据广东数据，建立了固定
资产投资模型，固定资产投资TZG取决于固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ，进行三元线性回归如下： 估计方程的判定系数2R很高，方程显著性F检验也显著，但只有两个参数显著性t检验比较显著，这与很高的判定系数不相称，出现了严重的多重共线性。 二、解释变量相关系数检验 根据广东数据，CS对GDP1、GDP2和GDP3的回归中，解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间的相关系数为 可以看出三个解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。 根据广东数据，TZG对ZJ、YY、CZ的回归中，解释变量ZJ、YY、CZ之间的相关系数为 可以看出三个解释变量ZJ、YY、CZ之间也高度相关，特别是ZJ和CZ之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。
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》上机实验答案过程步骤
实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示： 表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 试根据资料完成下列问题： （1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间； （3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。 参考答案：
（1） t t x y 133561.06844.324?+= =)?(i b s =)?(i b t 941946.02 =R 056.1065?==σ SE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0?1 =b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 （2）)?()2(?02/00b s n t b b ?-±=α=±? )?()2(?1 2/11b s n t b b ?-±=α=±? （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0?1 ?=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 ②估计标准误差评价： 056.1065?==σ SE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。 ③拟合优度检验：941946.02 =R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。 ④参数显著性检验：=)?(1b t ?0739.2)22(025 .0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。 （4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324?2002=?+=y
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
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EViews的中国能源消费影响因素分析 一、背景资料 能用消费是引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，
计量经济学试题与答案
《计量经济学》复习资料 第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的_________关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的取值范围。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有_外生经济_变量、_外生条件_变量、_外生政策_变量和_滞后被解释_变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是_经济行为理论_。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：_时间序列_数据、_截
面_数据和_虚变量_数据。 11．样本数据的质量包括四个方面_完整性_、_可比性_、_准确性_、_一致性_。 12．模型参数的估计包括_对模型进行识别_、_估计方法的选择_和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是_经济意义_检验、_统计_检验、_计量经济学_检验和_预测_检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_异方差_检验、_序列相关_检验、解释变量的_多重共线性_检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即_结构分析_、_经济预测_、_政策评价_、_检验和发展经济理论_。 16．结构分析所采用的主要方法是_弹性分析_、_乘数分析_和_比较静力分析_。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（B）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量 2．狭义计量经济模型是指（C）。 A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型 3．计量经济模型分为单方程模型和（C）。
金融计量学习题及习题答案-上海财经大学
诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《 Financial Econometrics 》课程考试卷一 课程代码 课程序号 姓名 学号 班级 Part 1 Term Explanation （20 marks ） 1．White Noise 2．RandomWalk 3．Akaike Information Criterion 4．Jarque-Bera Statistic 5．Chow Test Important Point ： 1．White Noise ：White Noise is the special case of stationary stochastic process. We call a stochastic process purely random or white noise if it has zero mean, constant variance and is serially uncorrelated. 2．RandomWalk: Random walk means that the stochastic process is nonstationary and value of this period is highly related to the past values. For example, the stock price today may equal the yesterday ’s price plus a random shock. Random walk without drift can be expressed as t t t u y y +=-1 3．Akaike Information Criterion: AIC provide a way to select the better regression model among several models by comparing their forecast performance. The lower the AIC, the better the forecast performance will be. AIC will also be used to determine the lag length in ARDL approach. 4．Jarque-Bera Statistic: The Jarque-Bera test is the test of normality. We first calculate the skewness and the kurtosis, and it is also based on the residual of the regression. The Jarque-Bera Statistic=)24 )3(6(2 2-+K S n , where S is the skewness and K is the kurtosis,
计量经济学实验课程
第一节 EViews基本操作 1、什么是EViews EViews是Econometric Eviews（计量经济学视图）的缩写，通常称为计量经济学软件包，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。 EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可在菜单式窗口和编程窗口两种方式下运行，可直接而不需要编程解决绝大部分计量经济学问题。 2、EViews安装 3、EViews使用参考书 1）、《EViews使用指南与案例》，张晓峒主编，机械工业出版社，2007 2）、《计量经济学试验教程》，李国柱，刘德智主编，中国经济出版社，2010 4、认识EViews 主菜单包含九个主菜单，每个主菜单下包含若干菜单项。 File(文件) Edit(编辑) Object(对象)：主菜单下有：New Object(新建对象)、Fetch from DB（从数据库导入）、Update selected from DB（从数据库更新对象）、store selected to DB（把选定的对象存储到数据库）、copy selected（复制所选定的对象）、rename （重命名）、 freeze output （冻结当前输入） Qucik提供快速分析过程，即一些频繁使用的功能。主要菜单有：sample（改编样本范围）、generate series（生成序列）、show（打开已选择的对象，或将多个序列合成一个群对象）、graph（画图）、empty group（打开一个空群）、series statics（产生序列统计量）、group statistics（进行群统计）、estimate equation （估计方程）、 estimate VAR（估计向量回归方程）。 5、数据操作 常用函数：abs(x),exp(x),inv(x),log(x),log10(x),log10(x,b),sqrt(x) 常用描述统计函数： cor(x,y),cov(x,y),mean(x),medan(x),min(x),stdev(x),var(x),sum(x) 描述性统计常用的量： 偏度（skewness）计算公式为s=错误！未找到引用源。3, 对称分布的偏度为零;当偏度大于零时，序列的分布为正偏；当偏度小于零时，序列的分布为负偏；如果偏度等于零，则序列呈正态分布。 峰度（kurtosis）的计算公式为k=错误！未找到引用源。4,正态分布的峰度为3。当序列的峰度大于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为尖崤峰；当序列的峰度小于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为平缓峰。 雅克-贝拉统计量（Jarque-bera statistic）用来检验序列是否服从正态分布，计算公式JB=错误！未找到引用源。，原假设为序列服从正态分布时，JB统计量服从自由度为2的卡方分布。只需要比较P值与显著性水平的大小。 第二节简单线形回归
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。
计量经济学实验操作指导完整版李子奈
计量经济学试验(完 整版) ——李子奈
目录 实验一一元线性回归....................................................................................................................................... 一实验目的...................................................... 二实验要求...................................................... 三实验原理...................................................... 四预备知识...................................................... 五实验内容...................................................... 六实验步骤...................................................... 1.建立工作文件并录入数据..................................... 2.数据的描述性统计和图形统计：............................... 3.设定模型，用最小二乘法估计参数：........................... 4.模型检验：................................................. 5.应用：回归预测：........................................... 实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验...................... 一实验目的：.................................................... 二实验要求...................................................... 三实验原理...................................................... 四预备知识...................................................... 五实验内容...................................................... 六实验步骤...................................................... 实验三多元线性回归 ......................................................................................................................................... 一实验目的...................................................... 三实验原理...................................................... 四预备知识...................................................... 五实验内容...................................................... 六实验步骤...................................................... 6.1 建立工作文件并录入全部数据............................... 6.2 建立二元线性回归模型..................................... 6.3 结果的分析与检验......................................... 6.4 参数的置信区间........................................... 6.5 回归预测................................................. 6.6 置信区间的预测........................................... 实验四异方差性 .................................................................................................................................................. 一实验目的...................................................... 二实验要求...................................................... 三实验原理...................................................... 四预备知识...................................................... 五实验内容...................................................... 六实验步骤...................................................... 6.1 建立对象：............................................... 6.2 用普通最小二乘法建立线性模型............................. 6.3 检验模型的异方差性....................................... 6.4 异方差性的修正........................................... 实验五自相关性 ..................................................................................................................................................