计量经济学实验报告(1)
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。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告1. 引言计量经济学是应用数学和统计学方法来研究经济现象的一门学科。
实验是计量经济学研究中常用的方法之一，通过设计和实施实验，可以帮助我们理解经济现象背后的因果关系。
本文将对一项计量经济学实验进行详细描述和分析，以展示实验的设计、数据分析和结论。
2. 实验设计2.1 实验目的本次实验的目的是研究市场供需关系对商品价格的影响。
具体而言，我们希望通过改变商品的市场供给量，观察商品价格如何变化，并分析供给弹性的大小。
2.2 实验假设在实验设计阶段，我们需要制定实验假设来指导实验的进行。
在本次实验中，我们假设市场供给量的变动会对商品价格产生影响，而且供给弹性的大小会决定价格的变动幅度。
2.3 实验步骤本次实验包括以下几个步骤：1.设定实验组和对照组：我们将随机选择一些参与者，并将其分为两组，一组作为实验组，一组作为对照组。
实验组将面临市场供给量变动的情况，而对照组则不受干扰。
2.确定商品和市场：我们选择一个特定的商品，并确定一个特定的市场来进行实验。
这样可以使实验更加具体和可控。
3.设定实验条件：在实验组中，我们逐步调整市场供给量，并记录下不同供给量下的商品价格。
对照组则保持市场供给量不变。
4.数据收集：在每次实验条件设定完毕后，我们将记录实验组和对照组的商品价格，并对数据进行整理和存储。
2.4 实验风险和伦理考虑在设计实验时，我们需要考虑实验可能存在的风险，并确保实验过程符合伦理要求。
具体而言，我们需要确保参与者的权益得到保护，并在可能对参与者造成负面影响的情况下停止实验。
3. 数据分析在实验进行完毕后，我们对数据进行分析，以验证实验假设并得出结论。
3.1 数据整理首先，我们将实验组和对照组的数据整理成表格形式，方便后续分析。
由于文档要求不能包含表格，这里无法展示具体的数据。
3.2 数据分析方法我们采用的数据分析方法主要包括描述统计分析和回归分析。
描述统计分析用于描述数据的基本特征，包括平均值、标准差、最小值和最大值等。
计量经济学实验计划与实验总结 (1)
计量经济学实验计划与实验总结
《计量经济学》课程实验说明
一、实验要求：
1)在计算机最后一个盘建立一个属于自己的专属文件夹，文件夹名称请按顺序
依次排列为：专业班级学号姓名（请按下例要求书写————如：xxxx）2)在专属文件夹中请建立11个子文件夹，每个文件夹名称为第几个案例分析
（文件夹名为：“第一个案例分析”，“第二个案例分析”“第三个案例分析”，以此类推，共建11个此类子文件夹。
），每一个案例分析的内容保存在相应的文件夹中。
3)第一次实验时就确定好自己的位置，从此在整个实验过程中保持不变。
每次
的实验结束前，请大家把需要保存的内容保存好再离开。
4)20周周五上午（国贸）（周五下午经济学）实验结束前请各班班长和学习委
员将每位同学专属文件夹复制交予实验老师。
二、实验时间和地点：
1）国贸：时间：20周周一至周五，每天上午8：00——11：30
地点：1. 2班（三教512）；3班（三教514）
2）经济学：时间：20周周一至周五，每天下午2：30——5：30
地点：1班（三教512）；2班（三教514）
三、实验内容：
依照实验指导书的内容按顺序依次完成。
四、实验作业
1）完成11个案例分析（经济学多2个）
2）案例分析的位置
五、指导老师
周一全天：xx；周二上午：xx
周三全天：xx；周四全天：xx
周二下午：xx；周五全天：xx
计量经济学实验计划与实验总结 1。
计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告1计量经济学实验报告1引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学方法来研究经济现象。
实验是计量经济学中常用的研究方法之一，通过对实际数据的收集和分析，可以验证经济理论的有效性和预测能力。
本实验报告旨在介绍我所进行的计量经济学实验，并对实验结果进行分析和讨论。
实验目的：本次实验的目的是研究某地区居民消费支出与个人收入之间的关系。
通过收集一定数量的样本数据，建立经济模型，以探究消费支出与个人收入之间的相关性，并验证是否存在所谓的“边际消费倾向”。
实验设计：为了收集样本数据，我设计了一份问卷调查，涵盖了个人收入、家庭人口、教育水平、职业等多个方面的信息。
通过随机抽样的方式，我在某地区抽取了300个样本，并对这些样本进行了调查。
在调查过程中，我还请教了一些经济学专家，以确保问卷设计的合理性和可靠性。
实验结果：通过对样本数据的分析，我得出了以下几个重要的实验结果：1. 个人收入与消费支出呈正相关关系：根据统计分析，我发现个人收入与消费支出之间存在显著的正相关关系。
也就是说，个人收入越高，消费支出也越高。
这与经济学理论中的边际消费倾向相一致，即收入增加一单位时，消费支出增加的单位。
2. 家庭人口对消费支出的影响：我发现，家庭人口对消费支出有一定的影响。
在其他条件相同的情况下，家庭人口较多的家庭，其消费支出较高。
这可能是因为家庭人口较多，生活成本较高，因此需要更多的消费支出。
3. 教育水平与消费支出的关系：通过数据分析，我发现教育水平与消费支出之间存在一定的正相关关系。
受过高等教育的人群，其消费支出相对较高。
这可能是因为受过高等教育的人更有可能获得较高的收入，从而有更多的消费能力。
实验讨论：通过本次实验，我得出了一些对于经济学理论的验证和解释。
首先，个人收入与消费支出之间的正相关关系，说明了边际消费倾向的存在。
这对于经济学理论的解释和政策制定具有重要意义。
其次，家庭人口和教育水平对消费支出的影响，也提醒我们在研究经济现象时，需要考虑到个体背景和环境因素的影响。
计量经济学实验报告及心得体会
3.对导入的数据进行分析：quick—estimated equation,输入“Y空格C空格X”，单击“ok”，即可得到所需要的结果。
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
633.5543
495.1754
1.279454
0.2109
X
0.674007
0.041296
16.32155
0.0000
R-squared
0.901826
Mean dependent var
8401.467
Adjusted R-squared
0.898440
F-statistic
266.3928
Durbin-Watson stat
1.931058
Prob(F-statistic)
0.000000
根据以上回归分析可得出如下回归分析结果:
(1.279454)(16.32155)
R=0.901826F= 266.3928 D.W= 1.931058
其中括号内的数为相应参数t的检验值，R是可决系数，F和D.W是有关的两个检验统计量
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-10.61120
86.06334
-0.123295
0.9027
GDP
0.071041
计量经济学实验报告1(共6篇)
篇一：计量经济学实验报告 (1)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e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费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0.5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，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。
计量经济学实验报告
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、EViews软件的安装；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。
在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列（图1-8所示）。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
在命令窗口中依次键入以下命令：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)利用SCAT命令绘制X、Y的相关图加，两者大体呈线性变化趋势。
利用PLOT命令绘制趋势图从图中可以看出，我国1985－1998年间税收收入与GDP都大体呈指数增长趋势。
在序列和数组窗口观察变量的描述统计量数组描述统计量窗口单独变量序列描述统计量窗口存贮工作文件存贮若干个变量将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中选择要保存的一个或多个变量，点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Export/Write Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中指定存贮路径和存贮的文件格式（图1-25），若存贮成文本文件则选择Text-ASCII，若存贮成Excel文件则选择Excel.xls，再点击保存按钮，弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图1-26），点击OK按钮即可在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。
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估计线性回归模型一元线性Y=0.0946x+987.5417残值残值残值半对数函数模型LS log(Y) C xY=7.5086+2.07x*10^-5残值二次函数模型Y=5.58x*10^-7+0.046x+1645.7 残值模型比较四个模型的经济意义都比较合理T检验。
计量经济学实验报告1_心得体会
计量经济学实验报告1_心得体会第一篇：计量经济学实验报告1_心得体会计量经济学实验心得本次比赛的收获、体会、经验、问题和教训：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。
学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要有：对EVIES软件的熟练操作与应用的同时增长了见识，学会了团队与协作的力量。
第二篇：计量经济学实验报告目录(一)研究背景.................................................................................................................2(二)理论来源.................................................................................................................2(三)模型设定.................................................................................................................2(四)数据处理 (2)1.数据来源.............................................................................................................2 2.解释变量的设置.................................................................................................3(五)先验预期.. (3)1.经验预期.............................................................................................................3 2.散点图分析.........................................................................................................3(六)参数估计.................................................................................................................4(七)显著性检验.............................................................................................................5(八)正态性检验.............................................................................................................5(九)M WD检验..............................................................................................................5(十)相关系数.................................................................................................................7(十一)虚拟变量.............................................................................................................7(十二)异方差检验、修正 (8)1.图形检验.............................................................................................................82.格莱泽检验.........................................................................................................93.帕克检验...........................................................................................................104.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验.......................................................................................11(十三)自相关检验.......................................................................................................11 1.图形法...............................................................................................................11 2.德宾-沃森d检验.............................................................................................12(十四)最终结果.. (12)(一)研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。
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计量经济学实验报告实验目的及要求（1）在家庭收入模型中分析不同模型设定对结果的影响。
并说明为什么由he、we、kl6这三个变量构建的模型最合理。
实验软件Eviews 7.0软件实验步骤一、设定模型①数据展示数据的被解释变量是定义为丈夫和妻子总收入的每年家庭收入FAMINC。
本数据共有428个样本。
②设定模型框架如下：y=β0+βI x1+β2x2+⋯+βk x k+ⅇ-----------------------（1）其中，系数β1，β2，…，βk是对应解释变量x1，x2，…，x k的未知系数。
单个系数βk表示在其他所有变量保持不变的情况下，变量x k的变化对y的预期值的影响。
β0为截距项。
设定具体变量带入模型：1)将丈夫受教育年限he和妻子受教育年限we设为模型的解释变量，即（1）式中x1=ℎⅇ，x2=wⅇy=β0+βIℎⅇ+β2wⅇ+ⅇ------------（2）2)将丈夫的教育he、妻子的教育we、小于6岁子女的数量kl6设为模型的解释变量，即（1）式中x1=ℎⅇ，x2=wⅇ，x3=kl6y=β0+βIℎⅇ+β2wⅇ+β3kl6+ⅇ-----------（3）3)将丈夫的教育he、妻子的教育we、小于6岁子女的数量kl6、以及人为生成的变量xtra_x5和xtra_x6设为模型的解释变量，即（1）式中x1=ℎⅇ，x2=wⅇ，x3=kl6，x4=xtra_x5，x5=xtra_x6y=β0+βIℎⅇ+β2wⅇ+β3kl6+β4xtra_x5+β5xtra_x6+ⅇ-----（4）二、作图(a)图（a）显示了丈夫受教育年限与家庭年总收入关系的散点图。
（b）图（b）显示了妻子受教育年限与家庭总收入关系的散点图（c）图（c）显示了家庭六岁一下孩子数量与家庭总收入关系的散点图。
（d）图（d）显示了xtra_x5与家庭总收入之间关系的散点图三、进行回归（参数估计）1) y=β0+βIℎⅇ+β2wⅇ+ⅇ回归直线的估计方程形式为：FAMINC = -5533.62884488 + 3131.50921634*HE + 4522.64119155*WE在其他条件不变的前提下，丈夫的受教育年限每增加一年，家庭年总收入增加3131.51美元。
在其他条件不变的前提下，妻子的受教育年限每增加一年，家庭年总收入增加4522.64美元。
2)y=β0+βIℎⅇ+β2wⅇ+β3kl6+ⅇ回归直线的估计方程为：FAMINC = -7755.32962055 + 3211.52558545*HE + 4776.90749767*WE - 14310.9212514*KL6 在其他条件不变的前提下，家庭每多一个六岁以下幼童，则家庭年总收入会减少14310.92美元。
3)y=β0+βIℎⅇ+β2wⅇ+β3kl6+β4xtra_x5+β5xtra_x6+ⅇ回归直线的估计方程为：FAMINC = -7558.61307605 + 3339.79209732*HE + 5868.67715736*WE - 14200.1839367*KL6 + 888.842611076*XTRA_X5 - 1067.18559537*XTRA_X6四、进行显著性检验1）FAMINC = -5533.62884488 + 3131.50921634*HE + 4522.64119155*WEVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -5533.629 11229.53 -0.492775 0.6224HE 3131.509 802.9080 3.900209 0.0001WE 4522.641 1066.327 4.241328 0.0000R-squared 0.161300 Mean dependent var 91213.00Adjusted R-squared 0.157354 S.D. dependent var 44117.35S.E. of regression 40497.86 Akaike info criterion 24.06287Sum squared resid 6.97E+11 Schwarz criterion 24.09132Log likelihood -5146.454 Hannan-Quinn criter. 24.07411F-statistic 40.86844 Durbin-Watson stat 1.838047Prob(F-statistic) 0.000000在只加入了丈夫和妻子的受教育年限这两个解释变量的模型中，截距项系数的估计值b1=-5533.629，常数项是不显著的。
HE和WE两个变量系数的p值很小，因而是显著的。
说明丈夫和妻子的受教育年限这两个解释变量与家庭总收入之间存在显著的统计关系。
2）FAMINC = -7755.32962055 + 3211.52558545*HE + 4776.90749767*WE - 14310.9212514*KL6 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -7755.330 11162.93 -0.694739 0.4876HE 3211.526 796.7026 4.031022 0.0001WE 4776.907 1061.164 4.501574 0.0000KL6 -14310.92 5003.928 -2.859937 0.0044R-squared 0.177173 Mean dependent var 91213.00Adjusted R-squared 0.171351 S.D. dependent var 44117.35S.E. of regression 40160.08 Akaike info criterion 24.04844Sum squared resid 6.84E+11 Schwarz criterion 24.08637Log likelihood -5142.365 Hannan-Quinn criter. 24.06342F-statistic 30.43228 Durbin-Watson stat 1.812664Prob(F-statistic) 0.000000在将丈夫的教育he、妻子的教育we、小于6岁子女的数量kl6设为解释变量的模型中。
除截距项系数的估计值不显著以外，HE、WE、KL6这三个解释变量系数均在95%的置信水平上显著。
这说明he、we、kl6这三个变量与家庭总收入之间存在显著的统计关系。
3) FAMINC = -7558.61307605 + 3339.79209732*HE + 5868.67715736*WE - 14200.1839367*KL6 + 888.842611076*XTRA_X5 - 1067.18559537*XTRA_X6Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -7558.613 11195.41 -0.675153 0.4999HE 3339.792 1250.039 2.671750 0.0078WE 5868.677 2278.067 2.576165 0.0103KL6 -14200.18 5043.720 -2.815419 0.0051XTRA_X5 888.8426 2242.491 0.396364 0.6920XTRA_X6 -1067.186 1981.685 -0.538524 0.5905R-squared 0.177796 Mean dependent var 91213.00Adjusted R-squared 0.168055 S.D. dependent var 44117.35S.E. of regression 40239.89 Akaike info criterion 24.05702Sum squared resid 6.83E+11 Schwarz criterion 24.11393Log likelihood -5142.203 Hannan-Quinn criter. 24.07950F-statistic 18.25098 Durbin-Watson stat 1.812260Prob(F-statistic) 0.000000在将丈夫的教育he、妻子的教育we、小于6岁子女的数量kl6设为解释变量的模型的基础上，加入两个人为变量xtra_x5和xtra_x6。
根据p值我们可以看出，在α=0.05的显著性水平下，只有he、we和kl6三个解释变量的系数是显著的。
分别计算出三个模型的可决系数、调整后的可决系数、AIC和SC。
根据上表我们可以看出，当无论解释变量是否显著，都会使方程的可决系数R2提高。
当添加相关变量时，调整后的可决系数R̃2会提高。
具体体现在：当模型的解释变量是he、we时调整后的可决系数为0.157354；增加变量kl6后，调整后的可决系数上升为0.171351；又在此基础上增加xtra_x5和xtra_x6后，调整后的可决系数下降为0.168055，这说明最后增加的两个变量降低了模型的拟合效果。
同时，我们也可以进一步通过AIC和SC两个准则来评价和选择模型。
当模型的解释变量是he、we时，AIC=24.06287，SC=24.09132；增加变量kl6后，AIC和SC都下降了，分别为24.04844和24.08637；再增加两个变量xtra_x5和xtra_x6后，AIC和SC又上升，分别为24.05702和24.11393。
根据以上信息我们有理由说明在家庭总收入模型中，当解释变量为丈夫的受教育年限he、妻子的受教育年限we和家庭六岁以下幼童数量kl6时，此时的模型最优。