计量经济学实验实验教案
《计量经济学实验》实验教案
辽宁大学经济学院
统计教研究室
《《计量经济学实验》实验教学计划》
课程名称：计量经济学实验（Econometrics Experiment ）
课程性质：独立设课
课程属性：专业基础课
指导书名称：《经济计量学---模型方法与应用》、《数据分析与EVIEWS应用》实验学时：30 实验学分： 1
面向专业：经济学类本科
一、课程简介：
本课程是为经济学类各本科专业开设的专业基础课，是教育部规定的经济学类各专业的八门核心课程之一。通过本课程的教学，使学生掌握计量经济学的基本理论和方法，熟悉计量经济学的基本内容和工作程序，能够独立建立并应用单方程的计量经济学模型分析实际的经济问题。会使用计量经济学软件
EVIEWS 。
二、课程实验目的与要求：
教学目的：通过实验加深对课堂讲授知识的理解，化解繁杂的计算过程，使学生用相关的软件独立地建立和应用计量经济学模型及方法来研究实际的经济
问题，为相关课程的学习及毕业论文中使用数量分析方法打下坚实的基础。
教学要求：通过计量经济学实验的学习，使学生能熟练地掌握计量经济学软件（本计划使用Eviews 及SPSS软件）的使用；能用Eviews 及SPSS软件来
建立单方程、联立方程模型和理解其它相关的教学内容，能上机运算、看懂输出结果并结合输出结果对模型进行各种检验。要求学生能独立地运用统计资料建立实用的、可靠的计量经济模型。
三、主要参考书目：
[1] 《Eviews Version 3.1 》, Copyright 1994-1998( 美国)
[2] 《计量经济学》，李子奈编著，北京：高等教育出版社
[3] 《计量经济学软件Eviews 使用指南》，张晓峒编著，天津：南开大学出版
社
[4] 《计量经济学实验》，袁建文编著，北京：科学出版社
[5] 《计量经济学》，赵国庆主编，北京：中国人民大学出版社
[6] 《数据分析与Eviews 应用》，易丹辉主编，北京：中国统计出版社
六、实验项目
一元线性回归模型分析试验—陆家嘴股份有限公司B股β系
数估计实验
多元线性回归模型分析试验—某商品销售量与价格及广告
费用的相关关系实验
非球面扰动模型分析—陆家嘴股份有限公司B股β系数估计
中的异方差问题实验
异方差模型估计—陆家嘴股份有限公司B股β系数的加权最
小二乘估计实验
自相关性模型综合实验
滞后变量模型分析实验
虚拟变量模型分析实验
误差变量模型分析实验
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1
《计量经济学》 课程实践报告1 系部：经济与管理系 专业：国际经济与贸易 任课教师：李祖辉老师 年级班级： 2013级 2班 组员：舒冠、张淑琴、梁湘、冯冬雪
税收收入影响因素分析 —基于Eviews模型的经济计量分析 一、意义 1960年以来，中国的经济基本处于高速增长之中。经济增长的高速发展，势必会影响国家财政政策和国家福利水平。而税收作为国家财政收入中最主要的部分对这些政策的实施也会有很大的影响。近些年来，国家的税收也受到多种因素的影响。 经济发展水平决定税收收入水平，税收同时也反作用于经济。要实现经济的持续增长，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入应尽可能的满足其实现职能的需求，同时又不至于损害经济的发展。影响未来的需求，我们需要研究影响中国税收收入的主要原因，分析中央和地方税收收入增长的数量规律，从结构上对税收收入的影响做一个很好的了解，对于预测中国税收未来的增长趋势具有重要的作用，对于我国的社会主义现代化建设具有重要意义。 二、研究综述 影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平、税收制度的设计、政府职能范围等。李卫刚认为，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素；孙玉栋认为，影响税收收入增长的因素主要有经济增长、物价、税收政策调整和税收征管等几个方面；安体富认为，税收收入主要受价格、经济结构的变动、经济效应的变动、税收政策、财税制度、税收征管和税款虚收
的影响。以上学者都说明税收收入的影响因素是多方面的，同时都认为经济因素的重要性，但他们多集中于对税收收入影响因素的全面分析，因而对经济性影响因素分析得不够详细。 而郭庆旺认为，税收收入的经济增长弹性是 1.536，经济增长对税收增长的贡献十分明显。国家税务总局科研所的研究结论为：在正常的经济运行状况下，经济税源提供的收入应占税收总额的70%～80%或以上；而最为直接的、显著的影响税收增长的因素是经济增长和物价水平，而且物价水平对税收收入增长的影响强于GDP的影响。胡才君认为GDP与税收收入负相关，进出口总额、全国城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量与税收收入正相关。而欧阳若澜认为，GDP、财政支出和商品零售价格指数3个三个指标与税收收入存在正相关关系。李鑫又认为影响我国税收增长的主要因素是财政支出和商品价格水平。 以上文献对影响税收收入经济性因素的一个或几个方面进行了分析，而且由于数据选取不同和分析问题的角度不同，得出的结果在揭示各经济性影响因素对税收收入的影响的程度方面还存在争议：在影响税收收入的经济性因素中各个因素对税收收入增长的贡献率是多少？占多少比重？因此，本文将重点研究影响税收收入的经济性因素，对其进行细分并进行相应的实证研究。根据前人的理论分析和数据的可得性等，本文从实证的角度，选取税收收入、GDP、财政支出、商品零售价格指数和进出口总额5个指标做多元回归模型，并采用计量分析工具对影响因素进行分析。
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。
计量经济学实训报告
计量经济学 实训报告 题目关于我国2016年GDP与财政收入的关系姓名 学号 专业年级 课程教师 年月日
计量经济学实训报告 关于我国2016年GDP与财政收入的关系 一、研究目的 影响财政收入的因素有很多，比如国内生产总值、居民收入、居民消费、零售物价指数、经济增长等等。现为研究国内生产总值GDP 和财政收入的关系，特选取了2016我国各地区的数据，运用Eviews 软件做简单的线性回归分析。 二、研究内容 （一）、建立模型
（1）通过Eviews软件得到散点图如下： 在该散点图中，我们可知财政收入和国内生产总值呈线性相关的关系所以在我们模拟假设建立如下一元回归模型： Y= （二）、估计参数 回归结果如下：
可给出如下回归分析结果： Y=127.30+0.1067X (274.39) (0.0085) t=（0.4639）（12.454） =0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865 其中括号内的数为相应参数的t检验值，R为可决系数，F 是一个重要的检验计量。（Y是税收收入，X是国内生产总值GDP）。（三）、模型检验 1、经济意义检验 回归模型为Y=127.30+0.1067X （其中Y为财政收入，X为国内生产总值）。其中所估计的参数0.1067是样本回归方程的斜率，它表示GDP的边际增长率，说明GDP每增长1亿元，财政收入将平均增长0.1067亿元。这符合经济学中的收入增长原理。 2、拟合优度和统计检验 （1）、拟合优度的度量
回归结果为： Y=127.30+0.1067X (274.39) (0.0085) t=（0.4639）（12.454） =0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865 ①可决系数 =0.8424，表明财政收入变化的84.24%可由国民生产总值的变化来解释，有15.76%未被解释。说明该样本回归直线对样本数据的拟合优度还算高。 ②F值 F=155.10，数值还算高，说明国内生产总值X对财政收入Y有显著影响。 ③t检验 (29)=2.045 从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值为 2.045，且该斜率值满足0<0.10677<1。t()=12.454 > (29)=2.045。 所以拒绝原假设，表明国内生产值对财政收入有显著影响。三、预测 预测值及标准误差的图如下：
《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
计量经济学课后习题P42.6 一、操作步骤 1、双击“Eviews”，进入主页。 2、建立工作文件：file-new 3、建立序列对象：
4、输入数据：在主菜单通过路径file-import-read text-lotus-excel，进 入数据文件选择对话框，通过输入数据路径，进入数据录入对话框。 默认其他设置，单击OK，完成数据录入工作 5．数据统计和图像 国内生产总值GDP和货物运输量Y的散点图
6.估计参数：在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入“y c gdp”,点击“OK”。即出现回归结果图： 回归结果 7.模型预测评估
二、结论 1.估计一元线性回归模型01t t t Y X u ββ=++ 参数估计结果为：t t t u GDP Y ++=95.2627.12596 2.对估计结果作结构分析 95.261=β是样本回归方程的斜率，它表示GDP 每增加一亿元，该市货物运输量 就增加26.96万吨。27.125960=β是样本回归方程的截距。 3.对估计结果进行统计检验 763.0,781.022==R R ,说明总离差平方和的78.1%被样本回归直线解释，样本回归直线对样本点的拟合优度较高。 4.假如2000年某市以1980年为不变价的国民生产总值为620亿元，求2000年货运输量预测值与预测区间。 Y=29307.84万吨。标准误差=2255.64，区间：[27052.2，31563.48]。 P42.7 一、步骤 建立工作文件、序列对象、录入数据、画散点图等操作方法都与上一题方法一样，以下几个图表是操作的结果图。 1.我国粮食产量Q （万吨）、农业机械总动力x1(万千瓦)、化肥施用量x2（万吨）、土地灌溉面积x3（千公顷）。 1978~1998年样本观测值 年份 Q x1 x2 x3 1978 30477.01 11749.9 884 44965.3 1979 33212 13379.6 1086.3 45003 1980 32055.99 14745.7 1269.4 44888.1 1981 32502.01 15679 1334.9 44574
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Eviews多重共线性实验报告
实验报告 课程名称计量经济学 实验项目名称多重共线性 班级与班级代码 专业 任课教师 学号： 姓名： 实验日期：2014 年05 月11日
广东商学院教务处制 姓名实验报告成绩 评语： 指导教师（签名） 年月日
说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。 计量经济学实验报告 一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。 二、实验要求：应用教材第127页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。 三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。 R值。 四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、2 五、实验步骤 1、选择数据 理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费标准煤总量、国民总收入、国内生产总值GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等1985——2007年的统计数据。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下： 1985~2007年统计数据
资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000、2008年版。 为分析Y 与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之间的关系，做如下折线图： 能源消费Y 在1986到1996年间缓慢增长，在96至98年有短暂的下跌，但是98 至02年开始缓慢回升，02年到06年开始快速增长。 国民总收入X1和国内生产总值X2以相同的趋势逐年缓慢增长。 工业增加值X3在1985年-1999年期间一直是缓慢增长，但在2000年出现了急剧下降的现象，2001年又急剧增长，达到下降前的水平，2001年以后开始缓慢增长。建筑业增长值x4、交通运输邮电业增加值x5、人均生活电力消费x6、能源加工转换效率x7数值较低，但都以较平缓的方式增长。 2、设定并估计多元线性回归模型 t t t t t t t u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ （2.1） 2.1录入数据，得到图。
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 ..................................................................................................................................................