计量经济学上机实验报告与总结
计量经济学上机实验报告与总结
实验名称计量经济学简单线性回归模型
院系 工商管理 专业 金融 班级 09-2
姓名于佳琦学号 0910220228 日期 6.15
实验目的简述本次实验目的：影响消费的因素可能很多，比如国内生产总值，经济增长，物价指数，居民收入等等，主要讨论是否在收入水平提高时，消费也会随之提高
实验准备你为本次实验做了哪些准备：对问题的经济理论的分析、所涉及的经济变量、变量的设定，熟悉EVIEWS操作，数据收集
实验
进度
本次共有 1 个练习，完成 1 个。
实验总结
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：初步投身于计量经济学，通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。
这次操作后，对Eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟，同时使我对计量经济学产生兴趣。
计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。
教师评语
统计学实验报告汇总
本科生实验报告 实验课程统计学 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名苑蕊 学生学号0113 指导教师刘后平 实验地点成都理工大学南校区 实验成绩 二〇一五年十月二〇一五年十月
依据上述资料编制组距变量数列，并用次数分布表列出各组的频数和频率，以及向上、向下累计的频数和频率， 并绘制直方图、折线图。 学生 实验 心得
2.已知2001-2012年我国的国内生产总值数据如表2-16所示。 学生 实验 心得 要求：（1）依据2001-2012年的国内生产总值数据，利用Excel软件绘制线图和条形图。
（2）依据2012年的国内生产总值及其构成数据，绘制环形图和圆形图。 学生 实验 心得 3.计算以下数据的指标数据 1100 1200 1200 1400 1500 1500 1700 1700 1700 1800 1800 1900 1900 2100 2100 2200 2200 2200 2300 2300 2300 2300 2400 2400 2500 2500 2500 2500 2600 2600 2600 2700 2700 2800 2800 2800 2900 2900 2900 3100 3100 3100 3100 3200 3200 3300 3300 3400 3400 3400 3500 3500 3500 3600 3600 3600 3800 3800 3800 4200
4.一家食品公司，每天大约生产袋装食品若干，按规定每袋的重量应为100g。为对产品质量进行检测，该企业质检部门采用抽样技术，每天抽取一定数量的食品，以分析每袋重量是否符合质量要求。现从某一天生产的一批食品8000袋中随机抽取了25袋（不重复抽样），测得它们的重量分别为： 学生实验心得 101 103 102 95 100 102 105 已知产品重量服从正态分布，且总体方差为100g。试估计该批产品平均重量的置信区间，置信水平为95%.
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 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: Y Method: Least Squares Date: 04/12/11 Time: 11:26 Sample: 1978 2000 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic
020000 400006000080000 10000078 80 82 84 86 8890 9294 96 98 00 1.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= + （） （） t= r 2= F= ?σ = 估计的解释变量的系数为，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加元，符合经济理论。 2.（1）样本可决系数r 2=，模拟拟合度较好。 （2）系数的显著性检验：给定α=0,05，查t 分布表在自由度为n-2=21时的临界值为(21)=因为t=> (21)=, 国内生产总值对财政收入有显著性影响。 3．2001年的财政收入的预测值：?01= + *105709= 2001年的财政收入的预测区间：在1-α下，Y01的置信区间为： Y01∈()()01/2001/20????,Y t e Y t e αασσ??-+? ? 即： Y01∈[]11612.666943,14829.984783 10、在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中，得到下表所示的资料。 单位：元 手工方式要求以矩阵表达式进行运算。 （1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差?σ 2，计算R 2及R 2。 （2）对方程进行F 检验，对参数进行t 检验，并构造参数95%的置信区间。 （3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是多少构造该估计值的95%的置信区间。 Dependent Variable: 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。
统计学实验心得体会分享
统计学实验心得体会分享 在两天的统计学实验学习中，加深了对统计数据知识的理解和掌握，同时也对Excel操作软件的应用，统计学实验心得体会。下面是我这次实验的一些心得和体会。 统计学(statistics)一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，Eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。 实验过程中，对Excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按Excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗。 数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分
析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，Excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。 通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。 本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼;其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。 在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。 通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而
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\Workfile 2输入Y、X的数据 可在命令窗口键入如下命令： DATA Y X 3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^2 GENR X2=1/X GENR 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/Options 4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。 表1 我国税收与GDP统计资料 1.建立工作文件
统计学实验报告
河南工业大学管理学院 课程设计（实验）报告书题目统计学实验 专业电子商务 班级1204班 学生姓名伍琴 学号201217050430 指导教师任明利 时间：2012 年 4 月 6 日
实验一：数据整理 一、项目名称：数据整理 二、实验目的 （1）掌握Excel中基本的数据处理方法； （2）学会使用Excel进行统计分组，能以此方式独立完成相关作业。 三、实验要求 1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题及相应数据（可用本实验导引所提供问题与数据）。 3、以Excel文件形式提交实验报告（包括实验过程记录、疑难问题发现与解决记录）。 四、实验内容和操作步骤 （一）问题与数据 某百货公司连续40天的商品销售额如下（单位：万元）： 41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35 根据上面的数据进行适当分组,编制频数分布表,并绘制直方图. (二)操作步骤: 1、在单元区域A1：E9中输入原始数据，如图：
2、并计算原始数据的最大值（在单元格B10中）与最小值（在单元格D10中）。 3、根据经验公式计算经验组距和经验组数。 4、根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元区域F1：G6），如图所示： 5、绘制频数分布表框架，如图所示： 6、计算各组频数： （1）选定B19:B23作为存放计算结果的区域。 （2）从“公式”菜单中选择“插入函数”项。 （3）在弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数FREQUENCY.
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手册范本
第一节 Eviews简介 Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews 是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。 1、Eviews是什么 Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。 Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。目前最新的版本是Eviews4.0。我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。 Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的
可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。 Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。 2、运行Eviews 在Windows 2000中运行Eviews的方法有： （1）单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews” 图标。 （2）使用Windows浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击“Eviews”程序图标。 （3）双击Eviews的工作文件和数据文件。 3、Eviews的窗口 Eviews的窗口分为几个部分：标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作 1-1
统计学实验报告
第页（共12 页）课程：_应用统计学_____________ 实验日期：2011 年 5 月 3 日专业班号：__管095__ 组别：__________ 交报告日期：2011 年 5 月11 日姓名：__XXX____学号：3090511127_ 报告退发：（订正、重做） 同组者：XXXX 教师审批签字： 实验报告格式 一、预习准备：实验目的和要求、实验仪器和设备等； 二、实验过程：实验步骤和实验数据记录等； 三、实验总结：实验数据处理和实验结果讨论等。 实验名称 应用统计学综合实验
步骤一 认识EXCEL 系统，用EXCEL 计算描述统计量、进行方差分析、移动平均和指数平滑预测 1.某班30名学生的数学成绩如下表所示： 列1 平均 79.6 标准误差 2.039044 中位数 80.5 众数 76 标准差 11.1683 方差 124.731 峰度 -0.14235 偏度 -0.36365 区域 47 最小值 52 最大值 99 求和 2388 观测数 30 最大(1) 99 最小(1) 52 置信度(95.0%) 4.170314 2.有5种不同品种的种子和4种不同的施肥方案，在20块同样面积的土地上进行试验，取得的收获量数据如下表： 检验不同品种对收获量的影响是否显著，不同的施肥方案对收获量的影响是否显著？ （α＝0.05）
由于用于检验行因素的P<ａ=0.05,所以品种对收益有影响。用于检验列因素的P<ａ=0.05,故列因素施肥方案对收益有显著影响。 3.下表是81—2000年我国油菜籽单位面积产量数据： ⑴用5期移动平均法预测2001年的单位面积产量.
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》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
计量经济学上机实验报告(异方差性)
《计量经济学》上机实验报告三 题目：检验异方差性 实验日期和时间： 班级： 学号： 姓名 实验室： 实验环境： Windows XP ; EViews 3.1 实验目的： 掌握异方差性的检验及处理方法 实验内容： 建立并检验四川省农村人均纯收入（X ）与人均生活费支出（Y ）的函数模型 实验步骤： 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 01000 2000 3000 4000 1000 2000 3000 4000 5000 X Y 从图中可以看出，随着农村人均纯收入的增加，人均消费支出不断提高，但是离散程度不大，这不能说明变量之间可能存在递增的异方差性，需要进行别的检验方法。 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）。 -100 01002000 10002000 3000400080 85 90 9500 05Residual Actual Fitted 上图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1978到1988共11个样本合1998到2008共11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1285.598。 SMPL 1978 1988 LS Y C X Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/25/13 Time: 08:53 Sample: 1978 1988 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -19.66534 11.22945 -1.751229 0.1138 X 0.969970 0.039466 24.57761 0.0000 R-squared 0.985320 Mean dependent var 241.7309 Adjusted R-squared 0.983688 S.D. dependent var 93.57987 S.E. of regression 11.95175 Akaike info criterion 7.962598 Sum squared resid 1285.598 Schwarz criterion 8.034942
统计学实验报告1
统计学实验报告1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
实验报告
二、打开文件“数据 3.XLS”中“城市住房状况评价”工作表，完成以下操作。 1）通过函数，计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数；2）根据两城市频数分布数据，绘制出两城市满意度评价的环形图三、打开文件“数据 3.XLS”中“期末统计成绩”工作表，完成以下操作。 1）要求根据数据绘制出雷达图，比较两个班考试成绩的相似情况。 实验过程： 实验任务一: 1）利用函数frequency制作一张频数分布表 步骤1:打开文件“数据 3. XLS”中“某公司4个月电脑销售情况”工作表 步骤 2.在“频率(%)”的右侧加入一列“分组上限”，因统计分组采用“上限不在内”，故每组数据的上限都比真正的上限值小0.1，例如:“140-150”该组的上限实际值应为“150”，但我们为了计算接下来的频数取“149.9”. 步骤3.选定C20:C29，再选择“插入函数”按钮 3 步骤 4.选择类别“统计”—选择函数“FREQUENCY”
步骤5.在“data_array”对话框中输入“A2:I13”，在“bins_array”对话框中输入“E20：E29 该函数的第一个参数指定用于编制分布数列的原始数据，第二个参数指定每一组的上限. 步骤6.选定C20:C30区域，再按“自动求和” 按钮，即可得到频数的合计
步骤7.在D20中输入“=（C20/$C$30）*1OO” 步骤8:再将该公式复制到D21:D29中，并按“自动求和”按钮计算得出所有频率的合计。
《计量经济学》上机实验参考答案(本科生)
《计量经济学》上机实验参考答案 实验一：计量经济学软件Eviews 的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。 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。 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：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： （1）估计这个行业的线性总成本函数：t t x b b y 10???+=；（2）0?b 和1?b 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)： t t x y 25899.427679.26?+= s = (3.211966) (0.367954) t = (8.180904) (11.57462) 978098.02 =R 462819 .2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F (2)0?b =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1 ?b =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。 (3)产量为10时的总成本为： t t x y 25899.427679.26?+==1025899.427679.26?+=68.86669 实验内容与数据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)；
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（）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1）衡量劳动力；用固定资产投资总额（ 2 ）衡 量资本投入：用价格指数（ 3 ）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： 1代表社会就业人数， 2代表固定资产投资， 3代表消费价格指数，代表随机干扰项。
计量经济学实验报告(自相关性)
实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系 ——自相关性的判定和修正 一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。 1、实验目的: 练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。 2、实验要求： （1）分析数据，建立适当的计量经济学模型 （2）对所建立的模型进行自相关分析 （3）对存在自相关性的模型进行调整与修正 二、实验报告 1、问题提出 通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？ GDP是一国经济成就的根本反映。从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。必须将GDP与经济形势结合起来考虑。在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。 本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。 2、指标选择： 指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。 3、数据来源： 实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示：
表1 4、数据处理 将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示： 图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图
多元线性回归模型实验报告 计量经济学
实验报告 课程名称金融计量学 实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码 实验室名称（或课室） 专业 任课教师xxx 学号：xxx 姓名：xxx 实验日期：2012年5 月3日 广东商学院教务处制
姓名xxx 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
多元线性回归模型 一、实验目的 通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。二、实验内容 （一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法 （三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤 （一）收集数据 下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。 序号工业总产值Y （亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人）序号 工业总产 值Y（亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人） 1 3722.7 3078.2 2 11 3 17 812.7 1118.81 43 2 1442.52 1684.4 3 67 18 1899.7 2052.16 61 3 1752.37 2742.77 8 4 19 3692.8 5 6113.11 240 4 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.2 5 222 5 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 80 6 2291.16 1758.7 7 120 22 2539.76 2545.63 96 7 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 222 8 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 163 9 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 244 10 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 145 11 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 138 12 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 46 13 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 218 14 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 19 15 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 45 16 1243.07 1808.44 33 表1
计量经济学实验报告 (1)
实验报告课程名称：计量经济学 实验项目：计量经济学Eviews应用与操作 学生姓名： 学号： 班级： 专业： 指导教师： 2015年12月
实验任务一 1. 根据数据1构建截面数据一元线性模型。 假设拟建立如下一元回归模型： Y=μ ββ10 ++X 下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/07/03 Time: 23:44 Sample: 1 31 Included observations: 31 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 9306127. Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter. F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 由此可得：i i X Y 36.191.57?+-= （） （） （） （） R 2= 2. 对模型进行检验。 从回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数R 2=，拟合优度较高，表明该地区消费支出变化的97%可以由该地区可支配收入的变化来解释。从斜率项的t 检验值来看，在1%的水平上通过了显着性检验，它表明，人均可支配收入每增加1元，人均消费支出增加元。但是斜率值＞1，不符合经济规律。 3. 若2006年某地区人均可支配收入为4100元，那么该地区消费支出是多少？ 09.5518410036.191.57?0=?+-=Y （元） 实验任务二 1. 根据数据2构建时间数据一元线性模型。 假设拟建立如下一元回归模型： Y=μ ββ10 ++X 下图为用Eviews 软件对数据进行回归分析的计算结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/31/02 Time: 15:25 Sample: 1978 2006 Included observations: 29 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X C