计量经济学 实验报告3
计量经济学实训报告
计量经济学实训报告一、实验设计：本次实验是基于计量经济学的理论知识和方法，通过对已有的数据进行回归分析，验证理论假设的可行性。
实验的目的是了解计量经济学在实际应用中的重要性，以及掌握回归分析等基本方法。
二、实验过程：1.数据收集：我们选择了一个包含多个变量的数据集，包括自变量和因变量，旨在通过回归模型来预测因变量的取值。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值等。
3.变量选择：根据计量经济学的原理和假设，选择适合的自变量和因变量，并对其进行初步的分析。
4.模型建立：根据选择的自变量和因变量，建立回归模型，并假设一些条件。
5.模型估计：利用统计软件对建立的回归模型进行估计和拟合，获得回归系数和拟合度等相关参数。
6.模型诊断与检验：对建立的回归模型进行诊断和检验，检查模型的拟合度和有效性。
7.结果分析：根据模型估计和检验结果，分析自变量对因变量的影响程度和显著性等，并解读模型。
三、实验结果：经过以上的实验过程和分析，我们得到了以下结论：1.自变量X对因变量Y的影响具有统计显著性；2.自变量X1对因变量Y的影响程度较大，而自变量X2的影响相对较小；3.拟合度较高，模型的解释能力较强。
四、实验感想：通过本次实验，我们深刻认识到计量经济学在实际问题中的重要性。
通过建立回归模型，我们可以对研究对象的变量关系进行实证分析，从而对问题进行解释和预测。
同时，我们也了解到了回归分析中的一些注意事项，如数据的选择和处理、模型的建立和检验等。
在今后的学习中，我们将进一步掌握和应用计量经济学的方法，提高对实际问题的分析和解决能力。
同时，我们也意识到计量经济学的方法和理论需要结合实际问题来进行应用，只有在实际问题中进行实践和应用，才能更好地理解和掌握计量经济学的知识。
计量经济学实验报告
一、实验目的及要求：1、目的利用EVIEWS 实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。
2、内容及要求(1) 熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法； (2) 掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理 (3) 提交实验报告二、仪器用具：三、实验结果与数据处理：1下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。
其中Y 表示美国咖啡消费（杯/日.人），X 表示平均零售价格（美元/磅）。
注：262.2)9(2/=αt ，228.2)10(2/=αt6628.006.42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2===-=R t se X Y tt）（值1. 写空白处的数值。
12. 对模型中的参数进行显著性检验。
3. 解释斜率系数1β的含义，并给出其95%的置信区间。
解：（1）1308.221216.06911.2)(00===ββse t0114.006.424795.0)(11-=-==tse ββ（2）用t 检验法分别对模型中的参数0β1β进行显著性水平检验： 在5%的显著性水平下，模型的自由度为11-2=9，且262.2)9(025.0=t 由于262.21308.220>=βt ，故该模型的截距项在统计上是显著的； 同理 262.206.421>=βt ，即斜率系数在统计上也是显著的。
（3）斜率系数4795.01-=β，小于0，在其他条件不变的情况下，咖啡的平均零售价格每增加一个单位，美国咖啡的日消费将平均减少0.4795个单位，说明咖啡的消费量与其平均零售价格呈负相关关系。
1β的95%的置信区间为：]4537.0,5053.0[)]ˆ(ˆ),ˆ(ˆ[12/112/1--+-即ββββααse t se t2美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。
计量经济 实验报告三
计量经济实验报告实验三异方差的识别与补救一、实验目的：1.掌握异方差的识别方法2.能针对具体问题提出解决异方差问题的措施二、实验内容：下表是储蓄与收入得样本观测值，试建立储蓄Y关于收入X的线性模型并进行异方差的检验与修正。
个人储蓄与收入数据（百万英镑）序号Y X 序号Y X1 264 8777 17 1578 241272 105 9210 18 1654 256043 90 9954 19 1400 265004 131 10508 20 1829 276705 122 10979 21 2200 283006 107 11912 22 2017 274307 406 12747 23 2105 295608 503 13499 24 1600 281509 431 14269 25 2250 3210010 588 15522 26 2420 3250011 898 16730 27 2570 3250012 950 17663 28 1720 3350013 779 18575 29 1900 3600014 819 19635 30 2100 3620015 1222 21163 31 2300 3820016 1702 228801.用以上数据对储蓄-收入模型进行估计2.检验模型是否存在异方差3.假设随机项的异方差形式为22var()i ixμσ=，消除模型的异方差并重新对模型进行估计。
三、实验结果：1、模型估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 16:58Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -655.9600 124.2692 -5.278540 0.0000X 0.085352 0.005161 16.53779 0.0000R-squared 0.904132 Mean dependent var 1250.323 Adjusted R-squared 0.900826 S.D. dependent var 820.9407 S.E. of regression 258.5299 Akaike info criterion 14.01024 Sum squared resid 1938294. Schwarz criterion 14.10276 Log likelihood -215.1587 F-statistic 273.4984 Durbin-Watson stat 1.039802 Prob(F-statistic) 0.0000002、white检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 11.18080 Probability 0.000270 Obs*R-squared 13.76465 Probability 0.001026Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 17:00Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38802.30 71391.21 0.543516 0.5911X -4.563188 7.025231 -0.649543 0.5213X^2 0.000217 0.000154 1.411320 0.1692R-squared 0.444021 Mean dependent var 62525.62 Adjusted R-squared 0.404308 S.D. dependent var 75015.93S.E. of regression 57898.10 Akaike info criterion 24.86252 Sum squared resid 9.39E+10 Schwarz criterion 25.00130 Log likelihood -382.3691 F-statistic 11.18080 Durbin-Watson stat 1.491234 Prob(F-statistic) 0.0002703、消除模型的异方差并重新对模型进行估计。
《计量经济学》实训报告内容
进一步检查是否存在异方差，倘若存在，更改权重 （例如，残差项平方的倒数作为权重）
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第二次实训内容：对时间序列数据 进行线性回归
• 基本步骤
建立数据文件 Quick-Equation Estimation-输入计量模型
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• 如何防止多重共线性？
相关性分析（View-Covariance Analysis） 解决方法：排除变量法、差分法（在时间序列 数据、面板数据中使用）
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• 如何防止序列相关性？
在回归方程中加入ar(1)、ar(2)……，检验D.W. 值是否接近于2
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第三次实训内容：对面板数据进行 线性回归
• 基本步骤
建立数据文件
如何防止多重共线性？略。
一般不考虑异方差性和序列相关性。
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Estimate，在Specification中输入被解释变量 （加一个问号），在cross-section中选择 random；在Common coefficents中各自变 量（每个自变量后面加一个问号，并且用空格 隔开），点击确定。 固定效应和随机效应的选择：ViewFixed/Random Effect Testing-Correlated Random Effects-Hausman Test，倘若 Cross-section random的伴随概率小于0.1， 那么运用固定效应，否则运用随机效应。
计量经济学综合实验报告
1、用Eviews创建变量LE、NI,输入样本数据,、打开Eviews工作文件,建立新的文件夹,在命令框中输入“data le ni”回车 ,从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可;
2、估计河南省农村居民消费支出LE依可支配收入NI的一元回归模型
下图就是河南省农村居民消费支出LE和可支配收入NI的一元线性回归结果：
6、对ce为被解释变量,di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验,拟合优度检验和t检验;
1经济意义检验：所估计参数β1=,β2=,说明可支配收入增加1元,平均说来可导致城市居民消费支出增加元;
2拟合优度检验：通过以上的回归数据可知,可决系数为,说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好;
3t检验：针对H1：β1=0和H2：β2=0,由上回归结果可以看出,估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SEβ1=,tβ1=: β2的标准误差和t值分别为SEβ2= tβ2=. 取a=0,05,查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为= 19,tβ1=＜= 19,不拒绝H1, tβ2=＞= 19,拒绝H2.这表明,城市居民可支配收入对其消费水平有很大影响;
但两者的之一比例均大于,可见用凯恩斯的绝对收入假说解释现阶段河南省居民消费规律是合理的;
实验二 截面数据一元线性回归模型
异方差性
实验目的和要求
1、掌握一元线性回归估计方程的异方差性检验方法；
2、掌握一元线性回归估计方程的异方差性纠正方法；
3、在老师的指导下独立完成实验,并得到正确结果;
实验内容
1、估计河南省城市居民消费支出CE依可支配收入DI的一元线性回归模型和农村居民生活消费支出LE与纯收入NI的一元线性回归模型；
城市居民：
计量经济学实验报告3
第三次实验64国家婴儿死亡率与文盲率之间的关系（多元回归模型）一、提出问题（1 ）、先验的预期CM （婴儿死亡率）和各个变量之间的关系。
（2）、做CM对FLR （妇女识字率）的回归，得到回归结果。
（3）、做CM对FLR和PGNP （人均国民生产总值）的回归，得到回归结果。
（4）、做CM对FLR，PGNP和TFR （总生育率）的回归结果，并给出ANOVA。
（5 ）、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？（6）、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？（7）、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR ?使用了哪种检验？给出必要的计算结果。
、数据来源二、分析步骤 1） 先验的预期CM 对各个变量的关系：婴儿死亡率（CM ）应与妇女文盲率（FLR ）之间存在着正相关关系； CM 与人均国民生产 总值（PGNP ）之间应该存在着负相关关系； CM 与总生育率（TFR ）之间应存在着正相关 关系。
【婴儿死亡率（CM ）的单位为一年中每 1000个活胎中5岁以下婴儿的死亡数】 2） 通过EVIEWS 处理得出CM 对各个变量的关系： a. CM 对FLR 的散点图与相关系数表 280O24IO—T-002s o20^180-I-20FLRO; b. CM 对PGNP 间的散点图与相关系数表PGNP;c. CM 对TFR 间的散点图与相关系数表320280- 'jo O'240- 址□o200-160-翻 % c120-o80-Op°% o40-0-0 I0 4000 800012000 16000 20000TFR从CM 对TFR 的散点图与相关系数表中可以看出二者间是正相关关系，与预期相同；结论：婴儿死亡率（CM ）和妇女文盲率（FLR ）存在负相关关系，与人均国民生产总值（PGNP ） 间存在负相关关系，与总生育率（TFR ）间存在正相关关系。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告《计量经济学》实验报告一，数据某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据二，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：1iiiY 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，128n n==分别回归1615472.0RSS =2126528.3RSS =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)FF F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。
计量经济学实验报告
实验一一元线性回归模型一、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二、实验内容：1、搜集2001-2011年，人均消费和人均gdp数据，构建消费模型，并估计，检验，按照教材例题数据处理过程处理。
表一 2001-2011年人均消费和人均gdp数据年份人均消费人均GDP2001 3611 75432002 3791 81842003 4089 91012004 4552 105612005 5439 140402006 6111 160842007 7081 189342008 8183 226982009 9098 255752010 9968 299922011 12272 351812、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料要求，（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方程，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归方程进行检验；（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。
表二中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）年份Y GDP 年份Y GDP 1978 1132.26 3624.1 1990 2937.1 18547.91979 1146.38 4038.2 1991 3149.48 21617.81980 1159.93 4517.8 1992 3483.37 26638.11981 1175.79 4862.4 1993 4348.95 34634.41982 1212.33 5294.7 1994 5218.1 46759.41983 1366.95 5934.5 1995 6242.2 58478.11984 1642.86 7171 1996 7407.99 67884.61985 2004.82 8964.4 1997 8651.14 74462.61986 2122.01 10202.2 1998 9875.95 78345.21987 2199.35 11962.5 1999 11444.08 82067.51988 2357.24 14928.3 2000 13395.23 89403.61989 2664.9 16909.2三、实验步骤及结果1.1建立工作文件，输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入命令：DATA XF GDP此时将显示一个数组窗口（如所示），即可以输入每个变量的数值图1-1 2001-2011年人均消费和人均gdp数据1.2图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，合理地确定模型的数学形式。
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经济与管理学院
实
验
报
告
姓名：第一组247宿舍（加曹婷婷）
学号：
专业：国际贸易学
班级： 09国贸
课程：计量经济学
合肥师范学院经济与管理学院
《计量经济学》课程实验报告
一、实验目的及要求
2001年底我国加入世贸组织后对出口形成了一个结构性的影响和冲击，试观察我国1981——2010我国出口序列（见下表，数据来源于中国统计年鉴），利用一个简单的线性回归模型来拟合这个序列，并借助虚拟变量来测度这个结构断点。
二、实验环境
EViews 5软件
三、实验内容与步骤
（一）、利用以下数据进行实验
表 1981—2010年我国出口情况单位：亿美元
年份出口年份出口
1981 220.1 1996 1510.5
1982 223.2 1997 1827.9
1983 222.3 1998 1837.1
1984 261.4 1999 1949.3
1985 273.5 2000 2492.0
1986 309.4 2001 2661.0
1987 394.4 2002 3256.0
1988 475.2 2003 4382.3
1989 525.4 2004 5933.6
1990 620.9 2005 7620.0
1991 719.1 2006 9690.8
1992 849.4 2007 12180.2
1993 917.4 2008 14285.5
1994 1210.1 2009 12016.6
1995 1487.8 2010 15779.3
（二）、打开EViews 5软件,新建workfile
（三）、录入和编辑相关数据：设出口为y ，时间为x ，输入录入数据命令：data y x
建立以上数据的模型，并检验模型的自相关性： （四）
1.绘制相关图，确定模型的函数形式。
Scat x y
2000
400060008000100001200014000160001980198519901995200020052010
X
Y
2.从散点图中可以看出，在2004年前和2004年后是两个一元线性函数。
是分段函数
设出口与时间的函数为 y=A+Bx+Cx1d1+ D1=0 x<=2004 D1=1 x>2004 Smpl 1981 2004 Genr d1=0 Smpl 2005 2010 Genr d1=1
Smpl 1981 2010
Genr x1=(x-2004)*d1
Ls y c x x1
生成下表：
Depende
nt Variable:
Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/12 Time: 15:53
Sample: 1981 2010
Included observations: 30
Variable Coeffici
ent Std. Error t-Statistic Prob.
C -422791
.7 59855.54 -7.063534 0.0000
X 212.984
5 30.03228 7.091853 0.0000
X1 1884.03
0 162.9956 11.55878 0.0000
R-squared 0.94916
2 Mean dependent var
3537.72
3
Adjusted R-squared 0.94539
7 S.D. dependent var
4626.08
4
S.E. of regression 1080.99
4 Akaike info criterion
16.9037
9
Sum squared resid 315507
74 Schwarz criterion
17.0439
1
Log likelihood -250.55
68 F-statistic
252.051
5
Durbin-Watson stat 0.80686
2 Prob(F-statistic)
0.00000
Y=-422791.7+212.9845*x+1884.030(x-2004)d1 T(-7.063534)(7.091853)(11.55878)
R^2=0.94916
B C 的t 检验都是显著地，说明在2004年前后随时间的变化在截距和斜率上都存在着明显的差异，各自的函数为：
2004年前：
Y=-422791.7+212.9845*x
2004年后：
Y=-422791.7+212.9845*x+1884.030(x-2004)
四、实验体会与建议
通过实验让我们这组对虚拟变量的运用更加了解，有助于今后的学习
指导老师：日期：成绩：。