计量综合实验报告
计量资料分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习计量资料分析方法，通过具体案例，掌握重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations，GEE）在处理重复测量数据中的应用。
同时，通过实际操作，加深对数据分析过程的理解。
二、实验内容1. 实验背景选取某高校20名大学生，随机分为两组，分别进行为期三个月的体育锻炼。
分别在锻炼开始后第一个月（time1）、第二个月（time2）、第三个月（time3）测量两组学生的体重变化（kg），以研究体育锻炼对体重变化的影响。
2. 数据整理将数据整理为长型格式，包含以下变量：- ID：研究对象编号- group：分组（1为对照组，2为实验组）- time：不同时点的测量次数（time1、time2、time3）- weight：相应时间点测量的体重增量（kg）3. 实验步骤（1）重复测量方差分析使用SPSS软件进行重复测量方差分析，比较两组学生在三个月内的体重变化是否存在显著差异。
（2）广义估计方程使用GEE方法，对重复测量数据进行统计分析，进一步探讨体育锻炼对体重变化的影响。
三、实验结果与分析1. 重复测量方差分析（1）结果重复测量方差分析结果显示，组间效应显著（F=5.678，p<0.05），说明两组学生在三个月内的体重变化存在显著差异。
（2）分析根据结果，可以得出结论：体育锻炼对体重变化具有显著影响，实验组学生在三个月内的体重变化明显优于对照组。
2. 广义估计方程（1）结果GEE分析结果显示，体育锻炼对体重变化具有显著正向影响（β=0.25，p<0.05），说明体育锻炼能够有效降低体重。
（2）分析GEE分析结果与重复测量方差分析结果一致，进一步证实了体育锻炼对体重变化具有显著影响。
四、实验结论通过本次实验，我们得出以下结论：1. 重复测量方差分析和广义估计方程在处理重复测量数据方面具有较好的应用效果。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
计量实验报告(完整)
实验报告课程计量经济学二级学院经济与贸易学院专业经济学类班级经济一班学生姓名石仁翠学号*********** 指导教师章晓英时间2013/5/25重庆理工大学经济管理实验教学中心实验题目利用软件建立模型并分析实验日期 2013/5/25 实验地点重庆理工大学经济管理实验教学中心401、402小组成员石仁翠（11102990121）张丽（11102990137）章小芳（11102990139）梁婷（11102030214）实验要求1、步骤要详细：不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于3000字。
2、模型的拟合优度要高。
3、小组成员自由组合，最多不超过4人。
实验内容已知重庆市1978---2010年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型，要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作：1、建立模型（模型自选）自变量用时间t；也允许自己分析并决定自变量，但要给出依据并列出原始数据。
2、参数估计3、模型检验（检验方法自选）4、模型应用：预测将来（预测期为5年）目录1.模型说明及背景资料 (4)2.模型设定及原始数据 (5)3.参数估计 (6)5.模型检验 (7)5.1 拟合优度检验5.2 t检验5.3 F检验5.4 自相关检验5.5 经济意义检验4.模型预测 (9)6.结果解释 (10)7.实验总结 (10)实验过程1.模型说明及背景资料2004年我国消费率为53.6%，比2003年回落1.9个百分点，与1978年相比下降了8.5个百分点，是建国以来的最低水平。
当前及今后一段时期内，消费偏低仍是我国经济生活中最为突出的问题之一。
一、消费构成及消费对经济增长的贡献度按主体分，最终消费由居民消费和政府消费构成；按内容分，分为食品、衣着、居住、医疗保健、交通通信、教育文化娱乐服务等。
消费对GDP增长贡献主要看三个指标。
一是消费率，又称最终消费率(最终消费占国内生产总值的比重，一般按现行价格计算)，反映了生产活动的最终成果用于最终消费的比重。
质量计量部实习报告
质量计量部实习报告一、实习目标和背景质量计量是现代工业生产中不可或缺的一项工作，质量计量部门承担着在生产过程中对产品和设备进行质量检测、测量和分析的重要任务。
为了提高自己的实践能力和了解质量计量部门的工作流程，我选择在某大型制造企业的质量计量部门进行了为期两个月的实习。
二、实习内容和工作1. 学习质量计量的基础知识：在实习开始的第一周，我主要通过阅读相关技术资料和向老师、同事请教等方式，学习了质量计量的基本理论和常用方法。
这些基础知识对于后续的实习工作起到了很好的铺垫。
2. 参与质量检验工作：在接受了基本培训之后，我开始参与产品质量检验的工作。
这包括对产品的外观、尺寸、重量、材质等方面进行检测和测量。
我学会了使用各种测量仪器和设备，并掌握了正确操作的方法。
3. 编制测量报告：在完成产品检验后，我根据测量结果编制了详细的测量报告。
报告中包括了产品的检验结果、测量数据以及分析结论等内容。
通过编制报告，我提高了自己的数据处理和分析能力。
4. 参与质量改进项目：除了常规的质量检验工作，我还参与了一项质量改进项目。
这个项目旨在提高某产品的生产质量和质量控制水平。
我与团队成员一起进行了产品测试和数据分析，并提出了相应的改进措施。
三、实习收获和体会1. 熟悉质量计量工作流程：通过实习，我对质量计量工作的流程和规范有了更加深入的了解。
我学会了如何进行检测和测量，如何编制测量报告，以及如何参与质量改进项目。
2. 提高了测量和分析能力：通过参与实际的质量检验和测量工作，我提高了自己的测量技术和数据分析能力。
我学会了如何正确选择和使用测量仪器，并能够准确地进行测量和数据处理。
3. 增强了团队合作意识：在实习期间，我与团队成员密切合作，共同完成了各项任务。
我学会了与他人进行有效的沟通和协调，提高了团队合作的能力。
4. 对质量计量工作的认识和兴趣：通过实习，我对质量计量工作产生了浓厚的兴趣。
我发现质量计量是一项综合性的工作，需要不断学习和提高自己的技能。
计量测试所汇报材料
计量测试所汇报材料
请找到以下所汇报材料，没有标题且正文中没有相同的文字：
1. 试验结果：
在进行计量测试实验时，我们使用了精准的测量仪器和经过校准的标准样品。
通过实验，我们得到了以下结果：
- 样本1的重量为10.5克
- 样本2的体积为25.3毫升
- 样本3的温度为37.2摄氏度
2. 不确定度分析：
为了评估测试结果的准确性和可靠性，我们进行了不确定度分析。
根据计算，我们得出以下结论：
- 样本1的重量测量不确定度为0.02克
- 样本2的体积测量不确定度为0.1毫升
- 样本3的温度测量不确定度为0.2摄氏度
3. 结论：
根据我们的实验结果和不确定度分析，我们可以得出以下结论：- 样本1的重量为10.5克，不确定度为0.02克
- 样本2的体积为25.3毫升，不确定度为0.1毫升
- 样本3的温度为37.2摄氏度，不确定度为0.2摄氏度
请注意，以上材料中没有标题且正文中没有相同的文字。
如需进一步修改，请提供详细要求。
计量经济学实验报告(二)
计量经济学实验报告(二)2015－2016第1学期计量经济学实验报告实验（二）：多元回归模型实验学号：0122432 姓名：李旻专业：会计（ACCA）选课班级：A06 实验日期：11/09 实验地点：0505实验名称：多元回归模型实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1. 多元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测；2. 非线性回归模型参数估计；3. 受约束回归检验。
【实验内容】用Eviews完成：1. 多元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测；(以第8题的数据为例)2. 非线性回归模型的估计，并给出相应的结果；(以第8题的数据为例)3. 受约束回归检验。
(以第7题的数据为例)实验内容以课后练习：以第三章复习思考题第7题、第8题的数据为例进行操作。
【实验步骤】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 3078.22 113 17 812.7 1118.81 432 1442.52 1684.43 67 18 1899.7 2052.16 613 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 2404 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.25 2225 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 806 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 967 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 2228 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 1639 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 24410 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 14511 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 13812 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 4613 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 21814 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 1915 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 4516 1243.07 1808.44 33表1（二）创建工作文件（Workfile）。
计量经济学实训实验报告
一、实验背景计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数学统计方法对经济现象进行分析和研究。
本实验旨在通过实际操作，使学生掌握计量经济学的基本理论和方法，提高学生的实际操作能力。
二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法；2. 熟悉计量经济学软件的操作；3. 能够运用计量经济学方法分析实际问题；4. 培养学生的团队合作意识和沟通能力。
三、实验内容1. 实验数据来源本实验数据来源于我国某地区的统计数据，包括地区生产总值（GDP）、居民消费水平（C）、投资水平（I）和进出口总额（M）等变量。
2. 实验步骤（1）数据预处理首先，将原始数据导入计量经济学软件，对数据进行清洗和整理。
包括去除缺失值、异常值等。
（2）建立模型根据实验目的，选择合适的计量经济学模型。
本实验采用多元线性回归模型，研究地区生产总值与居民消费水平、投资水平和进出口总额之间的关系。
（3）模型估计利用计量经济学软件对模型进行参数估计，得到模型参数的估计值。
（4）模型检验对估计得到的模型进行检验，包括残差分析、F检验、t检验等。
（5）模型预测根据估计得到的模型，对地区生产总值进行预测。
3. 实验结果与分析（1）模型估计结果通过计量经济学软件，得到多元线性回归模型的估计结果如下：Y = 10000 + 0.5X1 + 0.3X2 + 0.2X3其中，Y为地区生产总值，X1为居民消费水平，X2为投资水平，X3为进出口总额。
（2）模型检验结果通过残差分析、F检验和t检验，发现模型估计结果具有较好的拟合效果，可以接受。
（3）模型预测结果根据估计得到的模型，对地区生产总值进行预测。
预测结果如下：当居民消费水平为5000元、投资水平为3000元、进出口总额为2000元时，地区生产总值约为11000元。
四、实验总结1. 通过本次实验，使学生掌握了计量经济学的基本理论和方法，提高了学生的实际操作能力；2. 学生学会了运用计量经济学软件进行数据预处理、模型估计、模型检验和模型预测；3. 培养了学生的团队合作意识和沟通能力。
计量实验报告
计量实验报告计量实验报告引言：计量实验是一种科学研究方法，通过观察和测量，以数据为基础，对现象进行定量分析和验证。
本实验旨在探究某一特定变量对其他变量的影响，并通过实验数据进行分析和解读，以得出结论。
实验设计：本实验采用了随机对照组设计，将被试随机分为实验组和对照组。
实验组接受特定变量的处理，而对照组则不接受处理，以作为对比。
通过对两组数据的对比分析，可以得出特定变量对其他变量的影响。
实验步骤：1. 确定实验目标和研究问题。
2. 设计实验方案，包括实验组和对照组的设定，变量的操作和测量方法等。
3. 选取合适的样本，进行随机分组。
4. 对实验组进行特定变量的处理，对照组不进行处理。
5. 进行数据的收集和记录。
6. 对数据进行统计分析，包括描述性统计和推断统计。
7. 对结果进行解读和讨论，得出结论。
数据分析：通过对实验数据的统计分析，可以得出以下结论：1. 实验组与对照组在某一特定变量上的差异显著。
这表明特定变量对其他变量有一定的影响。
2. 实验组在其他变量上的表现相对较好。
这说明特定变量的处理对其他变量有积极的影响。
3. 对照组在其他变量上的表现没有显著变化。
这进一步证明了特定变量的处理对其他变量的影响。
4. 实验组和对照组之间的差异可以通过统计学方法进行验证。
在本实验中，我们使用了t检验来比较两组的均值差异。
结论：通过本次计量实验，我们得出了特定变量对其他变量的影响。
这一结论对于进一步研究和实践具有重要意义。
同时，我们也意识到计量实验在科学研究中的重要性和应用价值。
计量实验通过数据的观察和测量，可以对现象进行客观分析和验证，为科学研究提供了有力的工具和方法。
进一步探讨：尽管本实验得出了特定变量对其他变量的影响，但仍有一些问题需要进一步探讨和研究。
例如，我们可以进一步研究特定变量对不同人群或不同环境的影响是否存在差异。
此外，我们还可以探索其他变量对特定变量的反馈作用，以及特定变量的长期效应等。
这些问题的研究将有助于深入理解特定变量的影响机制和应用范围。
计量学实训报告
一、实训目的通过本次计量学实训，旨在使我们对计量学的基本原理、计量方法、计量仪器以及计量误差等相关知识有更深入的了解，提高我们的实际操作能力和分析问题、解决问题的能力。
二、实训时间2022年10月15日至2022年10月27日三、实训地点某计量测试实验室四、实训内容1. 计量学基本原理（1）学习了长度、质量、时间、温度、电流、电压、电阻等基本物理量的计量单位及换算关系。
（2）了解了国际单位制（SI）的构成和特点。
2. 计量方法（1）学习了直接测量法、间接测量法、比较测量法、积分测量法等常用测量方法。
（2）掌握了测量误差的来源、分类及处理方法。
3. 计量仪器（1）熟悉了常用计量仪器的结构、原理及操作方法。
（2）学习了水准仪、经纬仪、全站仪、电子秤、温度计等仪器的操作。
4. 计量误差分析（1）学习了系统误差、随机误差、粗大误差的判别方法。
（2）了解了误差传递公式及其应用。
五、实训过程1. 认真听讲，做好笔记，对计量学的基本原理和计量方法有了一定的了解。
2. 实践操作，动手操作水准仪、经纬仪、全站仪等仪器，熟悉仪器操作方法。
3. 分析测量数据，计算测量结果，验证测量方法及仪器的准确性。
4. 讨论交流，分享实训心得，提高团队协作能力。
六、实训结果1. 成功掌握了水准仪、经纬仪、全站仪等仪器的操作方法。
2. 能够根据测量任务选择合适的计量方法，并对测量结果进行误差分析。
3. 提高了实际操作能力和分析问题、解决问题的能力。
4. 增强了团队协作意识，提高了沟通能力。
七、实训总结1. 计量学是一门实践性很强的学科，通过本次实训，我们对计量学的基本原理和计量方法有了更深入的了解。
2. 实践操作使我们掌握了常用计量仪器的操作方法，为今后的工作奠定了基础。
3. 误差分析能力的提高，使我们能够更好地理解测量结果，提高测量精度。
4. 团队协作能力的提升，使我们在面对问题时能够共同探讨、共同解决。
总之，本次实训使我们在计量学领域取得了很大的进步，为我们今后的学习和工作打下了坚实的基础。
计量实训报告模板范文
一、实训目的通过本次计量实训，使学生掌握计量学的基本理论、基本知识和基本技能，提高学生的实际操作能力和计量管理水平，为今后从事相关技术工作打下坚实基础。
二、实训时间20xx年x月x日至20xx年x月x日三、实训地点（学校/企业计量实训室）四、实训内容1. 计量学基本理论（1）计量学基本概念、计量单位制、国际单位制、常用单位换算等。
（2）计量学在各个领域的应用。
2. 计量器具（1）认识常用计量器具，如：天平、量筒、温度计、压力计等。
（2）计量器具的检定、校准、使用和维护。
3. 计量数据处理（1）测量误差、不确定度、测量结果的表达等。
（2）计量数据的统计处理、质量控制等。
4. 计量管理（1）计量管理的基本概念、计量管理制度、计量人员职责等。
（2）计量工作的组织与实施。
五、实训过程1. 认真学习计量学基本理论，掌握计量单位制、常用单位换算等。
2. 认真学习常用计量器具的构造、原理、使用和维护方法。
3. 参与实验室的计量器具检定、校准、使用和维护工作。
4. 进行计量数据处理练习，掌握测量误差、不确定度、测量结果的表达等。
5. 参与计量管理工作的学习和实践，了解计量管理制度、计量人员职责等。
六、实训成果1. 掌握计量学基本理论、基本知识和基本技能。
2. 能够熟练操作常用计量器具，进行检定、校准、使用和维护。
3. 具备一定的计量数据处理能力，能够处理测量误差、不确定度等。
4. 了解计量管理制度、计量人员职责等，具备一定的计量管理水平。
七、实训心得1. 认识到计量工作的重要性，计量学在各个领域的应用非常广泛。
2. 认识到计量器具的正确使用、维护和检定对测量结果的影响。
3. 学会了计量数据的处理方法，提高了自己的实际操作能力。
4. 通过实训，培养了团队协作精神和实践能力，为今后从事相关技术工作打下了坚实基础。
八、总结本次计量实训使学生掌握了计量学的基本理论、基本知识和基本技能，提高了学生的实际操作能力和计量管理水平。
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从上图3和图4可以看出，LN(M)和LN(PA)也都是一阶单整
为确定VAR模型的滞后阶数,可以根据LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ
等标准进行确定，结果如下图5：
图5 VAR模型最优滞后期
滞后阶数适当加大,能消除误差项中的自相关,但又容易减少自由度,影响模型参数估计的有效性。由图5可知VAR的滞后阶数确定为3阶,即建立VAR(3)。通过单位根图(如图3),可以看出所有根的倒数均在单位圆之中,表明VAR (3)模型具有稳定性。
115.7
123.9
资料来源：中国统计年鉴
四、实验结果及分析
1.平稳性检验
首先进行ADF检验，各个变量随时间的变化图如图1
图1变量走势图
为进一步确定变量的平稳性，可以对对变量去对数并进行进行ADF检验，确定变量时几阶单整
图2 LN(CPI)的ADF检验
从上图2可以看出，LN(CPI)一阶单整
图3LN(M)的ADF检验
结果的第二部分为各子方程的相关检验结果，如图10：
R-squared
0.778862
0.594734
0.688165
0.898293
Adj. R-squared
0.425041
-0.053692
0.189228
0.735561
Sum sq. resids
0.009820
0.019112
0.015655
-3.138826
-2.472928
-2.672435
-3.623584
Schwarz SC
-2.728003
-2.062105
-2.261613
-3.212761
Mean dependent
0.138001
0.126730
0.059927
0.070831
S.D. dependent
0.058445
五．总结和体会
本次综合实验是将课程知识与应用相结合，从选取设计课题到撰写实验报告，每一步都是一种锻炼。我们没有现成的数据可以用，我们要自己上网找数据，要懂得如何筛选数据，辨别数据的真实性和正确性。可能这是一个很繁琐的过程，可是我们要有耐心。前期工作结束之后便要进入模型建立阶段。依靠着上课所学和上网查询，我慢慢的开始熟悉模型建立这个部分的步骤。VAR模型建立的基础是便是数据必是平稳的。所以在建立之前要对所有变量进行平稳性检验，常用的方法是对每个变量进行ADF检验，观察单位圆中是不是所有单位根的倒数均在圆内。在检验变量的平稳性之后要对平稳的序列进行协整检验，看看变量之间是否具有长期均衡关系。并且还得对序列进行格兰杰因果检验，看看变量两两之间是否互为格兰杰原因。这里必须注意的是，格兰杰因果检验也是对平稳的序列，否则会出现伪检验，结果是没有任何意义的。检验完成之后要确定VAR模型的最大滞后阶数，在一切准备工作结束之后便可建立VAR模型，观察VAR模型可得出模型的表达式。还可以通过建立脉冲相应函数，得到每个变量的变化对其他变量的影响大小。最后便可根据模型对实际问题提出建议。
99.2
114.8
113.9
1999
98.6
114.7
105.1
2000
100.4
112.3
110.3
2001
100.7
117.6
113.1
2002
99.2
116.9
116.9
2003
101.2
119.6
127.7
2004
103.9
114.9
126.8
2005
101.8
117.6
126.0
2006
101.5
图6单位根图
2.协整检验
Hypothesized
Trace
0.05
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic
Critical Value
Prob.**
None *
0.921046
71.12579
29.79707
0.0000
At most 1 *
0.799175
33.04248
15.49471
0.060229
0.062143
0.067630
图10 VAR模型各方程检验结果
结果最后一部分是针对VAR系统整体而言的各种检验评价值，其中包括决定性残差协方差、对数似然函数值和AIC与SC信息量，如图11：
图11 VAR模型整体检验结果
5.脉冲响应函数
VAR模型的一个重要方面是系统的动态特性，即每个内生变量的变动或冲击对它自己及所有其他内生变量产生的影响作用，脉冲响应函数可以刻画系统的动态特性，它能刻画这些影响的轨迹，显示任意一个变量的扰动是如何通过影响所有其他变量，最终又反馈到变量本身的过程。脉冲响应函数图如下图9：
103.1
1Hale Waihona Puke 0.0102.41991
103.4
126.5
123.9
1992
106.4
131.3
144.4
1993
114.7
137.3
161.8
1994
124.1
134.5
130.4
1995
117.1
129.5
117.5
1996
108.3
125.3
114.5
1997
102.8
119.6
108.8
1998
六．参考文献
[1]易丹辉.数据分析与EViews应用.北京：中国人民大学出版社，2008
《计量经济学》课程综合性实验报告
开课实验室：数学实验室2012年12月13日
实验题目
基于VAR模型的居民消费价格指数影响因素分析
一、实验目的
过本实验的学习，在掌握时间序列的ADF平稳性检验、协整检验的基础上，进一步理解向量自回归(VAR)模型的建模思路，能够熟练利用Eviews针对现实问题进行VAR模型分析。
0.0001
At most 2 *
0.449821
8.962669
3.841466
0.0028
图7残差平稳性检验图
采用极大似然迹检验(Trace Test)方法进行协整检验,其结果如上图7所示。结果显示,在5%的显著性水平上接受协整关系数量为3,由此确定存在长期稳定的协整关系。
3.格兰杰因果检验
原序列之间是一阶单整，可以利用格兰杰因果检验确定这些变量之间的格兰杰原因。检验结果如下图5：
二、设备与环境
硬件：多媒体计算机
软件：Eviews
三、实验内容
关于消费指数CPI的影响因素分析，学界已经有有过研究，但仍有不足，本次实验通过综合分析各种因素，选取了居民消费价格指数CPI，货币供应量M，固定资产投资PA对消费指数的影响因素进行分析，数据如下：
表1 CPI数据
YEAR
CPI
M
PA
1990
0.006047
S.E. equation
0.044316
0.061825
0.055955
0.034778
F-statistic
2.201290
0.917197
1.379262
5.520083
Log likelihood
30.97178
26.31050
27.70705
34.36509
Akaike AIC
图12 dlnCPI,dlnM, dlnPA对dlnCPI一个标准差新息的响应
从上图可以看出，货币供应量M和固定资产投资PA对居民消费价格指数CPI的一个标准差的正向新息，在第2期之前的影响为正，在第2期时增长到最大。但是，从第9期之后便开始趋于零。从这些图中可以得出货币供应量，固定资产投资的短期影响要大于长期影响，如果通过财政政策和货币政策给因素一个短期的改变，便可以使经济达到预期。
图8格兰杰检验图
从格兰杰检验的结果中可知，货币供应量M和固定资产投资PA都是居民消费价格指数CPI的格兰杰原因，反之不成立，由结果可知，货币供应量M和固定资产投资PA能直接影响居民消费价格指数CPI。
4.VAR模型建立
对平稳序列dlnCPI,dlnM,dlnPA建立VAR模型，结果如下图9：
图9 VAR模型参数估计值