计量经济学实验手册2 0070902
《计量经济学》
实验手册
2010年4月
目录
第一部分EViews基本操作__________________________________________ 1第一章预备知识__________________________________________________ 1第二章EViews的基本操作10 第二部分上机实验_________________________________________________ 16实验一__________________________________________________________ 16实验二__________________________________________________________ 25实验三__________________________________________________________ 33实验四__________________________________________________________ 45实验五__________________________________________________________ 53实验六__________________________________________________________ 57 实验七__________________________________________________________ 60
第一部分EViews基本操作
第一章预备知识
一、什么是EViews
EViews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。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。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。
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，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。
应用领域
■ 应用经济计量学■ 总体经济的研究和预测
■ 销售预测■ 财务分析
■ 成本分析和预测■ 蒙特卡罗模拟
■ 经济模型的估计和仿真■ 利率与外汇预测
EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：
（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；
（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；
（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；
（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；
（5）执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；
（6）对选择模型进行Probit、Logit 和Gompit 估计；
（7）对联立方程进行线性和非线性的估计；
（8）估计和分析向量自回归系统；
（9）多项式分布滞后模型的估计；
（10）回归方程的预测；
（11）模型的求解和模拟；
（12）数据库管理；
（13）与外部软件进行数据交换
EViews可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time Series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，EViews 功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表1.1.1。
本手册以EViews5.1版本为蓝本介绍该软件的使用。
表1.1.1 EViews功能框架
二、EViews安装
打开EViews5.1文件所在文件夹，点击Setup安装，安装过程与其他软件安装类似。安装完毕后，电脑桌面和文件安装位置都有EViews5图标。双击EViews5图标即可启动该软件，如下图（图1.1.1）。
命令窗口
主显示窗口
图1.1.1
三、EViews工作特点
（一）EViews软件的具体操作是在Workfile中进行。如果想用EViews进行某项具体的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作；
（二）EViews处理的对象及运行结果都称之为Object（对象），如序列（Series）、方程(Equation)、如表格（Spreadsheet）、图（Graph）、描述统计（Descriptive Statistics）、模型（Models）、系数（Coefficients）等Object，可以用不同形式查看（View）Object，比如表格（Spreadsheet）、图（Graph）、描述统计（Descriptive Statistics）等，但这些查看（View）结果不是独立的Object，他们随原变量序列的改变而改变。如果想将某个查看（View）结果转换成一个独立的Object，可使用Freeze命令将该结果“冻结”，从而形成一个独立的Object，然后可对其进行编辑或存储。
（三）EViews中建立的Object的命名不区分大小写，其中c、resid为参数向量和残差序列两Object的专用名称，不能用来对其他对象命名。
四、一个示例
在这里，我们通过一个简单的回归分析例子来显示一个EViews过程，不对EViews的详细功能展开讨论，目的是使读者先对EViews有个概括了解。该例子是四川省人均可支配收入与人均年消费支出的数量关系分析（数据见下表1.1.2），共分九步。
表1.1.2
设定模型为 t t t
Y X u αβ=++
STEP1 启动程序。
双击桌面上EViews 快捷图标，打开EViews （参见在图1.1.1）。 STEP2 建立Workfile 。
点击EViews 主窗口顶部命令菜单file\new\Workfile (如图1.1.2)，弹出Workfile Create 对话框（图1.1.3）。在右边frequency 下拉菜单中可选数据类型，Annual 为默认的数据类型。因为这次数据是年度时间序列数据（1978年～1998年的年度数据），故不需做调整（若是别的数据类型则需另选相应选项）。在Start 和End 的文本框中分别输入1978和1998，在右下角文本框中输入新建的这个Workfile 的名字，例如shili 。点击OK ，出现图1.1.4画面，Workfile 建立完毕。
此时可以看到Workfile 中有两个默认的对象，名称分别为c 、resid ，分别为参数估计值向量和残差序列。在没做回归估计之前，向量c 的每个元素的值都为0，残差序列的每个值为NA ，表示还没有赋值。以后每做一次回归估计，c 和resid 就会被重新赋值（被分别赋予最新回归估计的参数估计值向量和残差序列）。
图1.1.2 图1.1.3
图1.1.4
STEP3 新建Object ，用以录入数据。
方法一：新建Group 对象（如g1）。
点击EViews 主窗口顶部菜单命令Object\new Object 或者Workfile 上面的菜单命令Object ，弹出New Object 对话框（图1.1.5），在Type of Object 中选择Group 类型，然后在右边文本框中为新建的group 对象（Object ）命名，比如为g1，然后点击OK ，弹出一个表格形式的Group 对话框（图1.1.6），同时在Workfile 中出现了新建的这个group 对象g1。在g1对话框的obs 栏可输入多个序列对象名并在表格中录入这些序列的数据。
方法二：新建序列对象（如Y 、X ）
建立序列对象方法同方法一，不同之处仅在于选择对象类型时，不是选group ，而是选Series 。序列对象建立后，可以直接在序列对象中录入数据。
图1.1.5 图1.1.6
STEP4 录入数据。
对应上step3中方法一：在group 对象（g1）表格中录入数据
（1）将图1.1.6表格右端的滑块拖到顶端，这时看到表格左侧出现两个obs 。 （2）建立序列对象Y ：点击g1表格中第一列顶部的灰色条（第一个obs 右侧），该列全部变蓝（图1.1.7），输入变量名Y ，回车，出现图1.1.8所示的对话框，点OK 即可。如此便建立了序列Y （这时可在Workfile 中发现多了一个序列Y ），不过此时还没有给序列对象Y 赋值（即录入数据），序列Y 中每个年度的值现在都为NA （图1.1.9）。
信息栏
菜单栏
命令栏
图1.1.7 图 1.1.8
图1.1.9
（3）录入数据：在g1数据表格中Y 所在列录入序列Y 的各年观测值。 仿上可在g1第二列建立序列X （人均可支配收入），并录入各年人均可支配收入X 。 这样便在g1中定义了两个序列对象（Y 、X ）并录入了数据，结果如图1.1.10。
图1.1.10
对应上step3中方法二：直接生成序列对象（Y 、X ）并直接在其中录入数据。
双击Workfile 中序列对象Y ，点击序列对象Y 的数据表上菜单命令edit +\-，将编辑状态切换为“可编辑”，然后在其单元格中录入数据。同样办法，录入序列X 的数据。
注意，无论是在g1中，还是在Y 、X 中录入数据，在录入之后，最好再次点击数据表
序列名称
切换编辑状态
数据编辑窗口
可输入数据
先将滑块拉上顶端
上菜单命令edit +\-，把编辑状态切换回“不可编辑”。
STEP5 查看对象（View）。
使用g1对话框命令菜单view可以用多种形式查看数据和对数据做一些统计、检验等。下面举例用线性图查看X和Y的数据：双击打开g1表格形式，点击g1表格上菜单命令View\Graph，出现一个下拉菜单，选择line（图1.1.11）。点击，line即可看见序列X、Y的线性图（图1.1.12）。
图1.1.11
图1.1.12
STEP6 保存对象查看的结果。
前面提到，这些查看结果不是独立的对象，只是原对象的另外一种展现形式而已。若需保存这个展现形式，可以用freeze命令把它“冻结”起来。点击图1.1.12中菜单命令Freeze，弹出X和Y的图形对象，如图1.1.13所示。点图形对象UNTILED顶部菜单命令Name，会弹出一个命名的对话框，在框中给该图形命名（默认为Graph01，也可取别的名字），点OK，就将新对象命名且保存在Workfile中（在Workfile中可以看到新出现了一个图形对象graph01）。图1.1.13与图1.1.12不同在于，图1.1.13是一个Graph类型的Object，该线性图不随Y、X数据变化而变化，是独立的，可以对其进行编辑；而图1.1.12是Group类型的Object，仅仅是Y、X数据的一种图形查看形式，它随着Y、X数据变化而变化。
图1.1.13
STEP7：最小二乘回归分析。
点击EViews主窗口上菜单命令的Quick\Estimate Equation，弹出Equation Specification 对话框（图1.1.14），在Equation specification 下的空框中输入Y C X（注意被解释变量要放到第一个位置，变量用空格隔开。除c外，其他变量须为序列对象，变量均不带下标），点击“确定”，得到Y对X回归模型估计结果（图1.1.15）。该模型说明人均可支配收入X 对人均消费支出Y具有较强的解释能力。
图1.1.14 图1.1.15
若需要保留回归结果，可直接点击图1.1.15顶部菜单命令Name，在弹出的对话框中键入保存名称（为此Equation对象命名），点OK即可。
STEP8：从图形的角度来查看一下模型的拟合情况。点击上Equation对话框中顶部菜单命令View\Actual Fitted Residual\Actual Fitted Residua Graph ，Equation对话框变成如图1.1.16形式，图形显示模型的拟合效果很好。
图1.1.16
STEP9 保存。点击EViews主窗口菜单命令：File\save（保存）或者File\save as（另存），在弹出的对话框中设定保存路径和文件名后，点save即可。（最好用英文文件名，以
免出错）
第二章EViews的基本操作
一、Workfile（工作文件）
Workfile就象你的一个桌面，上面放有许多Object，在使用EViews时首先应该打开该桌面，如果想永久保留Workfile及其中的内容，关机时必须将该Workfile存盘，否则会丢失。（一）创建一个新的Workfile
打开EViews后，点击File\New\Workfile，弹出一个Workfile Create对话框（图1.2.1）。该对话框是定义Workfile的频率等内容。该频率是用于界定样本数据的类型，其中包括时序数据、截面数据、Panel Data等。选择与所用样本数据相适应的频率。例如，样本数据是年度数据，则选择年度（Annual），相应的Object也是年度数据，且Object数据范围小于等于Workfile的范围。当我们的样本数据为1978年至1998年的年度数据，则选择的频率为年度数据（Annual），接着再在起始时间（Start date）和终止时间（End date）两项选择项中分别键入1970、1998，然后点击OK，就建立了一个时间频率为年度数据的Workfile（图1.2.2）。
图1.2.1图1.2. 2
其他不同频率的时间序列样本数据的选择方法类似于年度数据的选择方法，对于截面数据，则是在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructure/Undated 选项，在右侧Date Range中填入样本个数。
在Workfile窗口顶部，有一些主要的菜单命令，使用这些菜单命令可以查看Object、改变样本范围（Range）、存取Object、生成新的Object等操作，这些命令和EViews主窗口上的菜单命令功能相同。稍后我们会详细介绍其功能。
在新建的Workfile中已经默认存在两个Object，即c和resid。c是系数向量、resid是残差序列，当估计完一个模型后，该模型的系数、残差就分别保存在c和resid中。
Workfile窗口中主要菜单命令介绍
下面我们以第一章已经建好的包含X（人均可支配收入）与Y（人均可支配支出）为例来说明Workfile窗口中主要命令的功能（图1.2.3）。
图1.2.3
View （查看）
该命令与EViews 主窗口顶部的View 功能是一样的，功能是显示所选的Object 。例如选定图1.2.3中的X ，然后点击View\Open Selected\One Window ，则弹出显示X 值的窗口。View 的这一功能与双击X 效果是一样的。
Procs （处理）
Procs 命令包含设置sample （样本）范围和筛选条件来选择样本、change Workfile Range （改变工作簿范围）、import （导入数据）、export （导出数据）等功能。在Workfile 窗口菜单命令最右端有单独列出sample 命令。
Sample （样本）的功能
可用于改变样本的范围，但不能超过工作簿范围（Workfile Range ）。如果样本范围需要超过工作簿范围，先修改工作簿范围，然后再改变样本范围。
点击proc\sample\OK ，弹出一个对话框（图1.2.4），默认为@all （全部样本）。若只需要选择1980～1990的样本，可在上面空白处键入新的样本范围1980至1990，注意中间要空格，点击OK ，这样样本范围改变了。
Structure\Resize Current Page （改变工作簿范围）功能是改变当前Workfile 的范围，其操作与样本范围的改变相似。一般是在模型建好后，外推预测时需要改变样本或工作簿范围。
Genr 功能是在现有序列对象（变量）的基础上，生成新的序列对象（变量）。点击Workfile 窗口顶部的Genr ，弹出一个对话框（图1.2.5），键入要生成的变量公式，例如y x z +=，点击OK ，一个新的变量（序列对象）Z 出现在Workfile 中。
图1.2.4 图1.2.5
Object （对象）
该菜单命令主要是对Object 进行操作，包括新建对象、新建序列、存取、删除、重新命名、复制等。
点击Workfile窗口上菜单命令Object，出现下拉菜单，菜单中包含很多功能，其中一些功能以命令形式出现在Workfile窗口顶部，如fetch（取出）、store（存储）、delete（删除）。
①新建一个Object和生成序列（等同前面Genr），参看前面内容。
②fetch：取出一个已经存在硬盘或软盘上的Object。点击Object\fetch from DB\OK
或直接点击Workfile窗口顶部的fetch命令，然后按其要求给出路径及Object名字。
③store：将Workfile中的Object单独存放于硬盘或软盘。
④delete：删除Workfile中的Object。操作：点击要删除的Object，再点击delete。
⑤copy：复制一个或多个Object。
Object命令菜单部分功能可利用鼠标右键来完成。例如选中X，然后点击右键，出现一命令菜单来完成对对象的多种操作。例如右键中的COPY命令可以将该Workfile中的Object粘贴到其他Workfile或word文档中。右键功能很方便，建议多使用。
Save（保存）
功能是将当前Workfile保存在硬盘或软盘。如果是新建的Workfile，会弹出一个对话框，需要指明存放的位置及文件名。如果是原有的Workfile，不会出现对话框，点击Save，作用是随时保存该Workfile。
建议在使用EViews时，应经常点击Save命令，避免电脑出现故障，而丢失未能保存的内容。这里需要提醒的是，Save与Store是有区别的。S ave命令保存的是整个Workfile，而Store存储的是个别Object。
Lable（标签）
显示Workfile中所有Object的完成时间。
Show：显示所选的Object。
Fetch、Store、Delete功能已经包含在Object菜单命令中，Genr、Sample功能包含在Proc菜单命令中，前面已经介绍。
（二）打开已经存在的Workfile
双击EViews图标，进入EViews主窗口。点击File\Open\EViews Workfile，弹出对话框，给出要打开的Workfile所在路径及文件名，点击OK，则所需的Workfile就被打开。
（三）Workfile频率的设定
当新建一个Workfile时，首先会弹出一个Workfile Create对话框（图1.2.1）。该对话框可定义Workfile的频率，Workfile的频率也就是其中的所有Object的频率。各种频率的输入方法如下：
1.Annual：直接输入年份如1998，若是20世纪内，则可只输入年份的后两个字，如
98表示1998年。Semi-Annual：格式与Annual一样。
2.Quarterly：年份全称或后两个字接冒号，再接季度，如1992：1，表示1992年第
一季度。注意冒号后面只能跟1、2、3、4，分别表示1、2、3、4季度。
3.Monthly：年份全称或后两个字接冒号，再接月度序号，如1990：1，99：10。
4.Daily：格式为“月：日：年”，如9：2：2002表示2002年9月2日。
5.Weekly：格式与Daily相似，也是“月度序号：日期：年份”，但这里的日期是某
个星期的某一天，当给定起始日时，系统会自动推算终止日期。
二、Object（对象）
EViews为Object提供了新建、查看（View）、重命名等功能。
（一）创建Object
在Workfile已经打开的前提下，点击EViews主窗口顶部的命令Object\New(或Workfile 窗口中的Object\New)弹出一个New Object对话框（图1.2.6）。该对话框显示了14个不同的
Object，从中选择所需类型，并左边文本框给其一个名字，点击OK，一个新Object创建并就显示在Workfile中（参考前面第3页的示例）。
图1.2.6 图1.2.7
我们以Series和Graph两种Object为例来说明一般Object窗口常用命令的功能。其他形式的Object窗口顶部命令操作类似。
（1）Series窗口
双击变量X，打开其表格形式查看形式（图1.2.7）。下面我们自左至右介绍其菜单命令。
View：我们发现在EViews主窗口顶部、Workfile窗口、Object窗口中都有该命令，他们的功能类似，都是提供查看功能，但包含具体内容又有差别。EViews主窗口顶部的View 命令和Series窗口中的View 命令功能一样。
点击序列X表格上的View，出现一个下拉菜单，该菜单命令可对Object有不止一个查看形式：Spreadsheet（表格）、Graph（线性图）、Describe Statistics View（描述统计）、Unit Root Test View（单位根检验）等。
例如：点击View\ Descriptive statistics\Histogram and Stats，这样序列X的表格形式就转换成了描述统计的形式（图2.8）。然后再点击View\spreadsheet\，直方图又变回表格形式（图1.2.7）。
图1.2.8 图1.2.9
再点击View\ Graph\ Line，序列X又转换成线性图的形式（图1.2.9）。因此可以用不同方式浏览序列X，但读者注意不论是表格形式、还是直方图形式、线性图形式，每个图的最顶部仍然是标明“Series：X Workfile：SHILI\...”，意思是三种形式仍然是Series类型的Object，而不是一个独立的Object，他们会随着X值变化而变化。如何将直方图、线性图等转换成独立的Object，以单独编辑、存取，见下面Freeze命令功能介绍。
对于View 命令中其他功能的操作类似上述操作。
Procs ：该命令中内含生成变量（generation by equation ）、季节调整（seasonal adjustment ）、
指数平滑（Exponential smoothing ）、普雷斯科特过滤（Hodrick-prescott ）四种对变量序列X 调整的方法。生成变量（generation by equation ）与Workfile 中的generate 功能类似，是在现有变量基础上生成新的变量。建议读者使用Workfile 中的generate 功能来生成新变量。季节调整（seasonal adjustment ）功能适用于季节数据与月度数据。
Object ：该命令的功能与Workfile 、EViews 主窗口中的Object 命令功能相似，这里不
在详细介绍。
Prin ：打印X 序列内容。
Name ：给当前Object 命名或修改名字。这里需要提醒的是，如果想要将当前Object 保存到Workfile 中，就可使用Name 命令。一个Object 命名之后，其名字就出现在Workfile 中，随Workfile 的存取而永久保留。
Freeze ：该命令将序列X 当前的某种查看形式转换成为独立的Object ，前面已有介绍。 Edit+\-：该命令功能是切换表格的输入状态，点击Edit+\-，表格处于可编辑状态，此
时可输入数据、删除数据等操作，再次点击Edit+\-，则表格处于非编辑状态。
Smpl+\-：该命令与Wide+\-是配对使用。点击Smpl+\-，数据以列的形式排列；再点击
Wide+\-，数据以行的形式排列。
Lable+\-：功能是控制表格顶部是否显示标签及标签是否可编辑。 InsDel ：在数据中插入或删除数据命令，例如点击InsDel ，弹出对话框，选择插入或
删除即可。
Sample ：该命令与Workfile 中Sample 命令功能一样，是改变样本范围。 Genr ：该命令与Workfile 中Genr 命令功能一样，用于生成新的序列。 （2）Graph 窗口
前面我们谈到如何将序列转换成图形，这里详细介绍有关作图内容，并以线性图为例， 其他图形操作类似。
① 画图：为了将某个序列画成图，双击Workfile 中该序列的名字，打开序列表格形式的窗口。使用View\ Line\ Graph ，将序列转换成线性图，或View\ Graph\ Bar 转换成条形图。此外，EViews 还可画散点图、饼图、直方图等。
EViews 可以同时画两个或多个序列图。按住Ctrl 键选中多个序列，然后点右键\Open\Group 打开表格查看形式的一个窗口，该窗口了显示多个序列。点击View\Graph\Line 将多个序列转换成线性图形式（图1.2.10），不同序列以不同的彩色表示。
也可以将多个序列单独画图同时出现在一个窗口，点击View\Multiple Graphs\Line ， 这样画出每一个序列各自的线性图（图1.2.11）。
图1.2.10 图1.2.11
②冻结图形（Freeze）
注意，将序列转换成图形后，该图型仍然是Series或group类型的Object，图形随原序列的改变而改变。点击Freeze命令，可形成一个独立的Graph类型的Object，点击其顶部的Name命令，保存在Workfile中（详见前面有关叙述）。建议读者使用Freeze命令，形成独立的Graph类型的Object后再对图形进行编辑。
③图形修饰：EViews允许多种方式修饰图形。双击图形中任何部位就弹出图形参数对话框（图1.2.12），利用这些参数可将图形修改成符合需要的图形。
图1.2.12
○4组合图形: EViews可以将多个图组合到一起。首先需将这些图都放入同一个
Workfile中，然后按下CTRL键选中这些图形，双击选中的这些图形，就打开含有多个图形的窗口，他们可一起被保存、粘贴到Word文档中或打印出来。例如，先生成序列y和x的线图liney、linex，选中linex、liney并双击，就在同一个窗口中打开两个图形（图1.2.13）。
图1.2.13
○5将图形插入文献中: EViews可以将图形插入到Word文档中。首先将图形打开，然
后点击EViews主窗口顶部菜单命令Edit\Copy弹出对话框，点击OK，然后在Word文档中指定位置粘贴即可。
（二）打开已经存在的Object
打开一个Workfile，点击Workfile顶部的Fetch命令，弹出对话框，按要求给出要打开的Object路径及名字，然后点击OK，Object就出现在Workfile中。
第二部分上机实验
实验一简单线性回归
一、实验目的：掌握一元线性回归模型的估计与应用，熟悉EViews的基本操作。
二、实验要求：应用教材第54页案例做一元回归并做预测。
三、实验原理：普通最小二乘法
四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测
五、实验步骤
1．建立工作文件并录入数据
（1）双击桌面EViews快速启动图标，启动EViews5.1程序。
（2）点击主界面菜单File\New\Worekfile，弹出Workfile Create对话框。在Workfile Create 对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated选项，在右侧Date Range 中填入样本个数31。在右下可输入Workfile的名称，如P54。如图2.1.1所示。
图2.1.1
点击左下的“OK”就建立了一个名称为P54的Workfile。如图2.1.2所示：
图2.1.2
建立Workfile 后，应当进行数据录入工作。数据录入方法有多种。这里仅介绍常用的两种录入方法。
方法1：点击主界面（或Workfile界面）的菜单栏Object，再点击New Object…选项，
弹出一对话框，选择Group选项，在左侧框中命名，如为yx。如图2.1.3所示。点击OK之后，出现数据录入界面（以表格形式出现），如图2.1.4所示。在图2.1.4中，先将右侧滑块拉上顶端，单击obs右侧灰色小框（空白数据列上端灰框），键入y（对样本数据列进行命名），回车（这时Workfile中会出现序列Y这个对象），选择Numeric Series选项，点击OK 后，再从“1”开始逐个录入相应的数据。这样我们就建立了一个序列Y并录入了数据，然后同样办法建立序列X并录入数据。
图2.1.3 图2.1.4
方法2 ：直接在主界面命令栏键入data y x，回车，则出现图2.1.5画面。在Group表格相应的位置逐个录入y和x的数据。（不过此时Group没有命名，为Untiled，可点击Group 表格上菜单命令Name，在弹出的对话框中命名为yx）
图2.1.5
.两种录入方法完成后，最终得到如图2.1.6所示结果。
图2.1.6
命令栏
计量经济学实训
经济计量建模实训课程设计 服务业的发展对国民经济影响的实证分析 一、引言 伴随着我国经济继续平稳快速发展，服务业同样保持快速发展。2012服务业增加值占GDP的比重达到43%，同比提高四个百分点。同时指导服务业发展的一系列政策陆续出台；要将提高服务业比重作为推动服务业发展的第一目标；服务业的发展与促进工业转型升级、加快农业现代化进程和推进城镇化结合起来；服务业“走出去”战略等等。 当前中国正在实施产业结构调整，而加快服务业发展，促进产业结构升级，已经成为中国经济发展重重之重。在此情况下对我国服务行业的研究分析和预测显得十分重要和必要，无论是对我国制定产业政策、发展国民经济还是对人民群众的日常生活都有深远的意义，也有利于服务各行业的人员把握服务业的理论及其发展方向，从而能利用有关服务业的各种理论对我国的服务业结构升级和我国服务业的健康发展做出贡献。 本文尝试运用宏观定量的实证分析方法，并以国际贸易理论为基础，根据中国统计年鉴2012的数据，应用Eviews分析工具，通过对改革开放以来中国第三产业发展的经济数据进行经济计量分析，估计确定国民经济发展与第三产业状况、服务业吸纳社会就业方面、服务贸易赚取外汇的显著性关系，并建立回归模型，从而帮助分析宏观主体以及个体面对服务业发展及创业作出相应决策。并结合中国实际的情况，根据分析结果，对服务业今后的发展提出相应的建议和对策。揭示服务业的发展对国民经济的影响，构建相关的计量经济学模型，探讨服务业不同因素对于国民经济的关系。同时根据模型，分析出模型中存在的问题，并提出建议。 1 服务业发展情况概述及相关理论 1.1服务业发展历程 服务业是随着商品生产和商品交换的发展，继商业之后产生的一个行业。商品的生产和交换扩大了人们的经济交往。为解决由此而产生的人的食宿、货物的运输和存放等问题，出现了饮食、旅店等服务业。服务业最早主要是为商品流通服务的。随着城市的繁荣，居民的日益增多，不仅在经济活动中离不开服务业，而且服务业也逐渐转向以为人们的生活服务为主。社会化大生产创造的较高的生产率和发达的社会分工，促使生产企业中的某些为生产服务的劳动从生产过程中逐渐分离出来（如工厂的维修车间逐渐变成修理企业），加入服务业的行列，成为为生产服务的独立行业。 服务业从为流通服务到为生活服务，进一步扩展到为生产服务，经历了一个很长的历史过程。服务业的社会性质也随着历史的发展而变化。在前资本主义社会，主要是为奴隶主和封建主服务,大多由小生产者经营,因而具有小商品经济性质。资本主义服务业以盈利为目的，资本家和服务劳动者之间的关系是雇佣关系。社会主义服务业是以生产资料公有制为基础，以提高人民群众物质文化生活为目的，是真正为全社会的生产、流通和消费服务的行业。 “十一五”时期，我国金融、批发零售、住宿餐饮、交通仓储等主要服务 1
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。
计量经济学实验课教学大纲
计量经济学实验课教学大纲 一、课程基本情况 课程名称：计量经济学实验 课程类别：必修 适用专业：经济管理类专业 学时：14学时 二、课程简介 计量经济学是经教育部批准的高等学校经济学类各专业八门核心课程之一，是高等经济学教育不可缺少的重要组成部分。本课程是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的经济学分支学科，为思考和描述经济问题和政策提供了基本的研究和分析方法。实验教学在计量经济学课程中占有非常重要的地位。根据教育部高等学校经济学科教学指导委员会制定的计量经济学教学基本要求，学生在学习计量经济学理论的同时必须能够掌握一定的实践分析能力，掌握一至两种计量经济学软件的应用。使学生能通过学习软件的运用，达到应用经济理论和计量经济学模型分析比较简单的经济问题的目的。同时，实验课程的开设也有利于学生立足于实际工作和社会需要，进行综合能力的锻炼。 三、实验教学目的和要求 （一）本课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解经济数量分析实验课程在经济类本科专业课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的发展和实际工作中的作用。能够建立并应用简单的计量经济学模型，并对现实经济活动进行分析和预测。使学生具有进一步学习与应用计量经济
学理论、方法与模型的基础和能力。 （二）本课程教学要求 1.对学生的基本要求 （1）按实验内容，认真严肃地对待实验，实验中发现的问题应积极发挥主观能动性设法解决，或与老师、同学商讨，每个实验项目结束后写好实验报告。 （2）学生的实验报告要反映实验步骤、实验结果、实验分析总结等内容。 四、实验项目设置和内容
五、实验指导、评价体系、考核方式及成绩评定 （一）实验指导及评价体系 1.对个别学生的问题，实验指导教师可作个别解答；对多数学生都有的问题，在课堂上演示说明。 2.实验评分（100分）的70％由实验指导教师根据学生提交的《计量经济学》实验课程报告评定。其余的30%由实验指导教师根据学生到课情况、课堂抽查、学生做实验认真和规范化程度给予综合评分。 （二）考核方式与成绩评定标准 该课程考核包括由平时与期末考试两部分构成，平时成绩占30%，期末卷面成绩占70%。成绩评定采用百分制。 平时成绩由实验考勤情况、及实验报告撰写二部分构成，所占分值分别为30%和70%。 六、实验指导（参考）书
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
eviews实验指导书
计量经济学 实验指导书
目录 实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计 (1) 实验目的： (1) 实验内容： (1) 实验二：Eviews的常用函数与多元线性回归分析 (6) 实验目的 (6) 实验内容 (6) 实验三异方差的检验与修正 (8) 实验目的 (8) 实验内容 (8) 实验四序列相关的检验与修正 (13) 实验目的 (13) 实验内容 (13) 实验五多重共线性的检验和修正 (18) 实验目的 (18) 实验内容 (18) 实验六柯布-道格拉斯生产函数的求解 (22) 实验目的 (22) 实验内容 (22)
实验一 Eviews 的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计 实验目的： 1、熟悉Eviews 的窗口与界面 2、掌握Eviews 的命令与菜单的操作 3、掌握用Eviews 估计与检验一元线性回归模型 实验内容： 1、启动Eviews 双击Eviews 图标，出现Eviews 窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File ，Edit ，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。 图1-1 2、产生文件 Eviews 的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。 （1） 读已存在文件：File →Open →Workfile 。 （2） 新建文件：File →New →Workfile ，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、 起止时间。OK 后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C 、序列RESID 。 在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期 工作区域
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,
(精编)计量经济学(文科)实验指导书
(精编)计量经济学(文科)实验指导书
《计量经济学》实验指导书
目录 实验一Eviews软件的基础知识1 实验二数据处理6 实验三一元线性回归模型估计与预测12 实验四多元线性回归模型建立28
实验一Eviews 软件的基础知识 【实验目的】 了解Eviews 软件的基本知识及操作对象，掌握软件的基本操作。 【实验内容】 1.了解Eviews 软件的安装； 2.熟悉Eviews 软件窗口和菜单的基本功能； 3.学会建立、保存和调用Eviews 的工作文件。 【实验要求】 在完成实验报告时，全班必须使用统一来源的数据资料。 【实验步骤】 一、Eviews 软件的安装 方法一 1 准备好Eviews 的安装盘，确保第一张盘没有写保护。 2 运行Window 程序，将其他应用程序关闭。 3 在光驱中插入安装盘。 4 在提示下依次点击“下一步”，安装完成，最后给出安装成功的信息： 方法二 1 由多媒体教学软件教师端发送Eviews3软件至学生端 2 接收到后，解压缩至当前文件夹 3 双击setup ，重复点击 next 二、Eviews 窗口简介 1.Eviews 1.1）。 图1.1 2.主菜单说明: File:有关文件的创立（New ）打开（Open ）,保存（Save/Saveas ）,关闭（Close ）,程序
运行（Run）等，选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。 ●Edit：通常情况下仅提供复制（Copy）功能，应与粘帖（Paste）配合使用，对某些特定窗口，如查看模型估计结果的表达式时，可对窗口中的内容进行剪切（Cut），删除（delete）等工作选择(Undo)表示撤消上步操作。 ●View和procs：两者的下拉菜单的项目，随着当前的窗口不同而改变，功能也随之变化，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。 ●Quick:提供快速分析过程，包括常用的统计分析方法，回归模型，时间序列模型以及各种重要的检验。 ●Options:系统参数设定选项。与一般应用软件相同，Eviews运行过程中的各种状态，如窗口的显示模式，字体，图象，电子表格等都有默认的格式，用户可根据需要选择Optios下拉菜单中的项目对一些默认格式进行修改 三、工作文件的创建、保存及调用 （一）工作文件的创建： Eviews要求数据的分析处理过程必须在特定的工作文件（Workfile）中进行，所以在录入和分析数据之前，应创建一个工作文件。 1.菜单方式 （1）在主菜单中选择File/New/Workfile（图1.2）。 图1.2 出现下面窗口（图1.3） 图1.3 注：各种时间频率对应的日期格式 ●Annual1990,2000 ●semi-annual1990:1,2000:2 ●quarterly1990:1,2000:3 ●monthly1990:1,2000:6,2000:12 ●weekly/daily月：日：年（美国格式） ●undatedorirregular1,50
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
计量经济学实验操作指导(完整版)
计量经济学试验 （完整版） - —李子奈 ?目录 实验一一元线性回归5? 一实验目得.................................................... ５二实验要求. (5) 三实验原理5? 四预备知识５? 五实验内容５? 六实验步骤 (5) 1、建立工作文件并录入数据 (5) 2、数据得描述性统计与图形统计:............................. ７ 3、设定模型，用最小二乘法估计参数：8? ４、模型检验:.............................................. ８ 5、应用：回归预测：9? 实验二可化为线性得非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验 (12) 一实验目得：12? 二实验要求 (12) 三实验原理 (12) 四预备知识.................................................. 1２五实验内容１2? 六实验步骤１3? 实验三多元线性回归 (14) 一实验目得................................................... １4三实验原理1５? 四预备知识.................................................. 1５五实验内容................................................... 1５六实验步骤１5? 6、1 建立工作文件并录入全部数据１5? 6、２建立二元线性回归模型1５? 6、3 结果得分析与检验1６? 6、４参数得置信区间16? 6、５回归预测 (17) 6、6 置信区间得预测18?
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
计量经济学实验指导_2
计量经济学实验指导
实验一多元线性回归模型 【实验目的】 通过本实验，了解Eviews软件，熟悉软件建立工作文件，文件窗口操作，数据输入与处理等基本操作。掌握多元线性回归模型的估计方法，学会用Eiews 软件进行多元回归分析。通过本实验使得学生能够根据所学知识，对实际经济问题进行分析，建立计量模型，利用Eiews软件进行数据分析，并能够对输出结果进行解释说明。 【实验内容及步骤】 本实验选用美国金属行业主要的27家企业相关数据，如下表，其中被解释变量Y表示产出，解释变量L表示劳动力投入，K表示资本投入。试建立三者之间的回归关系。 【实验内容及步骤】 1.数据的输入
STEP1：双击桌面上Eviews快捷图标，打开Eviews，如图1. 图1 STEP2：点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile ，如图2，弹出workfile create对话框如图3。在frequency中选择integer data，在start date 和end date 中分别输入1和27，点击OK，出现图如4画面，Workfile 定义完毕。在新建的workfile中已经存在两个objects，即c和residual。c 是系数向量、residual是残差序列，当估计完一个模型后，该模型的系数、残差就分别保存在c和residual中。 图2
图3 图4 STEP3：在workfile空白部分单击右键，选择New object，在Type of object 中选择Series，将该对象命名为Y,如图5.单击ok，得到图6。
图5 图6 STEP4：双击图6中的图标“y”，得到如下图7，是关于序列“y”的工作表。点击表示命令栏中的“Edit+/-”即可进入数据输入状态，利用给定的数据逐步输入27个数值。