计量经济学作业---计量经济学模型设计
计量经济学模型建立：8步骤
一、往届的学生提交的作业存在问题归纳如下：1、缺少具有说服力的理论假说2、变量之间关系牵强，无研究价值和实际意义如：全国居民消费价格指数与商品零售价格指数；粮食出售量与蔬菜出售量；农民收入与居民收入；日照时间与粮食产量；等等。
3、自变量不是主要的影响因素，如日照时间就不是影响粮食产量的主要因素4、变量的度量指标不具体，模糊不清5、指标数据的类型不明确，是采用时间序列数据、还是截面数据。
二、提供可参考的计量经济学模型：1．生产函数：农业总产值与农业从业人员、财政用于农业资金、农业机械总动力关系工业总产值与固定资产、职工人数之间的关系2．消费函数：（1）食品消费支出与食品价格、家庭年（月）人均收入（2）不同地区城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出（3）中国居民收入与消费的关系（4）农村居民消费函数：农村居民人均消费支出与农业经营纯收入、其他来源的纯收入3．需求函数：Y:居民对食品的消费量;X1:消费者消费支出总额；X2:食品价格指数三、计量经济学模型建立：8个基本步骤现实问题：经济形势对人们工作意愿的影响？第一步，建立一个理论假说假说一：受挫—工人假说。
即经济形势恶化（表现为高失业率），则工人的工作意愿下降（表现为低劳动参与率）；假说二：增加—工人假说。
即经济形势恶化（高失业率），许多后备工人进入劳动市场以补贴家庭开支（尽管薪酬很低），进而导致劳动参与率上升。
第二步，收集数据变量：经济形势，劳动者的工作意愿具体的度量指标：城市失业率（%），城市劳动力参与率（%）数据一般来源：权威部门向社会发布的统计信息、公开出版物、亲自调查资料来源：总统经济报告，2008年 第三步，设定数学模型第四步，设立统计或经济计量模型 第五步， 估计经济计量模型参数第六步，检查模型的适用性：模型设定检验1．经济意义检验：2．统计学检验：3．计量经济学检验：第七步，检验源自模型的假说；1．验证估计的模型是否有经济意义；2．估计的结果是否与经济理论相符。
计量经济学大作业——建立模型
学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员：二零一一年十一月二十四日目录摘要 (3)1.引言 (3)2.提出问题 (3)3.建立模型 (4)4.制作散点图 (4)5.模型参数估计 (8)6.模型的检验 (9)6.1.计量经济学检验 (9)6.1.1.多重共线性检验 (9)6.1.1.1.简单回归系数检验 (10)6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10)6.1.1.3.逐步回归法检验 (14)6.1.2.异方差性检验 (15)6.1.2.1.图示检验法 (16)6.1.2.2.White检验 (16)6.1.2.3.异方差的修正 (17)6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18)6.1.3.1.D.W.检验 (18)6.1.3.2.拉格朗日乘数（LM）检验 (19)6.1.3.3.序列相关性修正 (19)6.2.经济意义检验 (20)6.3.统计检验 (21)6.3.1.拟合优度检验 (21)6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21)6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21)7.结论 (22)8.对策与建议 (23)9.参考文献： (23)摘要经济发展是以GDP增长为前提的，而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。
本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
关键字：GDP增长；三大产业；产业结构1.引言GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。
计量经济学作业——简单线性回归模型
计量经济学作业姓名：***班级：08级数学一班学号：***********简单线性回归模型一、建立模型为了研究四川省城镇具名消费支出以及可支配收入之间的关系，又经济理论分析可知，收入是影响居民消费支出的主要因素，居民消费支出Y与可支配收入X之间存在密切的关系，消费支出随着收入的增加而增加，但变动的幅度相比较低，即边际消费倾向MPC有0<MPC<1。
因此可设定居民消费支出Yi与Xi的关系为：Yi=ß1+ß2Xi+ui，其中ß1表示四川省城镇居民家庭平均每人年生活性消费支出（元）；Xi为城镇居民家丁平均没人年可支配收入（元）。
变量采用年度数据，样本期为1978-1998年。
这里的ß1为居民没有收入来源时的最低消费。
二、估计模型中的位置参数假设模型中的随机误差项ui满足古典假定，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学计算机软件EViews计算过程如下：简历文档，输入数据首先点击EViews图标，进入EViews主页。
点击File后，在File菜单的New选项中点击Workfile，这时屏幕上出现Workfile Range对话框，在Srart Date里键入1978，在End Date里键入1998，点击OK后屏幕出现Workfile工作框。
在Object菜单栏，点击New Object对话框里选Group并在Name for Object上定义文件名，点击OK，屏幕出现数据编辑框。
也可在光标出直接输入Data Y X，回车后即可出现数据编辑框。
此时可录入数据，首先按上行键，这时对应“obs”字样的空格会自动上跳，在对应第二个“obs”字样，有边框的空格里键入变量名，再按下行键，这时对应变量名下的这一列出现“NA”字样，便可依时间顺序键入相应的数据。
其他变量的数据类似输入。
可以几个变量同时录入数据。
在主页上选Quick菜单，点击Eatimate Equation项，屏幕上出现估计对话框（Equation Spacification），在Easmation Setting中选OLS估计，即Least Squares，键入Y C X或Y X C（C为EViews固定的截距系数）。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和经济理论来研究经济现象。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们分析经济数据，预测经济变化，评估政策效果等。
下面我们将通过几个实际案例来展示计量经济学模型的应用。
首先，我们来看一个关于劳动力市场的案例。
假设我们想要研究教育水平对个体工资收入的影响。
我们可以建立一个计量经济学模型，以教育水平作为自变量，工资收入作为因变量，控制其他可能影响工资收入的因素，如工作经验、性别、地区等。
通过对大量的劳动力市场数据进行回归分析，我们可以得出教育水平对工资收入的影响程度，进而评估教育政策对经济的影响。
其次，我们来考虑一个关于消费行为的案例。
假设我们想要研究收入水平对消费支出的影响。
我们可以建立一个消费函数模型，以收入水平作为自变量，消费支出作为因变量，控制其他可能影响消费支出的因素，如家庭规模、价格水平、偏好等。
通过对消费者调查数据进行计量经济学分析，我们可以得出收入水平对消费支出的弹性，从而预测未来的消费趋势，指导政府制定经济政策。
最后，我们来看一个关于市场竞争的案例。
假设我们想要研究市场结构对企业利润的影响。
我们可以建立一个产业组织模型，以市场结构（如垄断、寡头、完全竞争）作为自变量，企业利润作为因变量，控制其他可能影响企业利润的因素，如生产成本、市场需求、技术创新等。
通过对不同产业的数据进行计量经济学分析，我们可以得出不同市场结构下的企业利润水平，为政府监管和产业政策提供依据。
通过以上案例的介绍，我们可以看到计量经济学模型在实际经济分析中的重要作用。
它不仅可以帮助我们理解经济现象的规律，还可以指导政策制定和企业决策。
当然，计量经济学模型的建立和分析也需要注意数据的质量、模型的假设条件等问题，只有在严谨的理论基础和丰富的实证分析基础上，我们才能得出可靠的经济结论。
综上所述，计量经济学模型在经济学研究中具有重要的地位和作用，它为我们提供了一种强大的工具来分析经济现象，预测经济变化，评估政策效果。
计量经济学作业报告
关于一般预算总收入和总支出的计量经济模型一、对所研究经济问题的概括性描述一般预算收入和支出是国家财政的重要组成部分。
一般预算收入是财政收入的来源之一，通过一定的形式和程序，有计划有组织并由国家支配的纳入预算管理的资金。
一般预算支出是指国家对集中的预算收入有计划地分配和使用而安排的支出。
一般预算的总收入对总支出有着影响。
通过对总收入和总支出的研究，可以合理的节省国家资源；制定正确的国家政策；支出依赖于收入。
下面通过建立经济学模型来阐述它们之间的关系。
二、建立经济模型、描述建模过程1、数据准备一般预算总收入和总支出（1978——2008年）单位：亿元年份总收入总支出1978 27.45 17.431979 25.87 17.741980 31.13 17.341981 34.34 17.121982 36.64 18.881983 41.79 21.941984 46.67 28.81985 58.25 37.41986 68.61 50.961987 76.36 51.241988 85.55 63.141989 98.21 74.771990 101.59 80.231991 108.94 88.431992 118.36 95.311993 166.64 125.041994 209.39 153.031995 248.5 180.291996 291.75 213.711997 340.52 240.161998 401.8 286.811999 477.4 344.042000 658.42 431.32001 917.76 597.320021166.58 749.92003 1468.89 896.772004 1805.16 1062.942005 2115.36 1265.532006 2567.66 1471.862007 3239.89 1806.7920083730.06 2208.58注: 本表2004年财务收入考虑出口退税因素，区别于12—2表。
计量经济学建模案例
计量经济学建模案例在计量经济学中，建模是一项非常重要的工作。
通过建立合适的模型，我们可以对经济现象进行定量分析，揭示经济规律，为政策制定和预测提供有力的支持。
下面，我们将通过一个实际的案例来介绍计量经济学建模的过程。
首先，我们需要确定研究的问题。
在这个案例中，我们关注的是劳动力市场对经济增长的影响。
我们希望通过建立一个模型，来分析劳动力市场的变化对经济增长的影响程度。
接下来，我们需要收集相关数据。
在这个案例中，我们需要收集劳动力市场的就业率、失业率、劳动生产率等数据，以及经济增长率、投资率、消费率等数据。
这些数据可以通过国家统计局、国际组织的数据库等渠道获取。
然后，我们需要选择合适的模型。
在这个案例中，我们可以选择使用计量经济学中的时间序列模型，如VAR模型、ARIMA模型等，来分析劳动力市场和经济增长之间的关系。
我们还可以考虑使用面板数据模型，来控制个体和时间的固定效应。
接着，我们需要进行模型估计和检验。
在这个案例中，我们可以利用计量经济学中的OLS回归、固定效应模型、随机效应模型等方法，对模型进行估计，并进行参数显著性检验、模型拟合优度检验等。
最后，我们需要进行模型的解释和政策建议。
通过对模型的估计结果进行分析，我们可以得出劳动力市场对经济增长的影响程度，进而提出相应的政策建议，如促进就业、提高劳动生产率等。
通过以上案例，我们可以看到计量经济学建模的基本流程，确定研究问题、收集数据、选择模型、估计检验、解释政策建议。
在实际应用中，我们还需要根据具体问题灵活运用各种模型和方法，以期得出准确可靠的分析结论。
总之，计量经济学建模是一项复杂而又重要的工作。
通过建立合适的模型，我们可以更好地理解经济现象，为政策制定和预测提供有力的支持。
希望本文的案例分析能够对读者有所启发，进一步深入学习和应用计量经济学建模方法。
计量经济学建模案例
计量经济学建模案例计量经济学是一种运用数学和统计方法对经济现象进行定量分析的方法，可以帮助经济学家解释和预测经济现象，并制定相应的政策。
下面是一种计量经济学建模案例：假设我们要研究某个城市的房价与房屋面积之间的关系。
我们可以使用多元线性回归模型来建模，其中自变量是房屋面积，因变量是房价。
为了使模型更加准确，我们还可以引入其他可能影响房价的变量，如地理位置、房屋年龄、房屋类型等。
首先，我们需要收集相关的数据。
我们可以通过调查和市场价格来获得房屋面积、房价以及其他相关变量的数据。
假设我们收集了100个样本数据来建立模型。
接下来，我们需要进行数据的预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
我们可以使用统计软件进行数据处理和分析。
然后，我们可以使用多元线性回归模型来建立房价与房屋面积以及其他相关变量之间的关系。
模型的形式可以表示为：房价= β0 + β1 × 房屋面积+ β2 × 地理位置+ β3 × 房屋年龄 +β4 × 房屋类型+ ε其中，β0、β1、β2、β3、β4是模型的回归系数，表示不同变量对房价的影响程度。
ε是误差项，表示模型无法解释的部分。
接着，我们可以使用最小二乘法估计回归系数，并进行统计显著性检验和模型拟合度检验。
这可以帮助我们判断模型的准确性和可解释性。
最后，我们可以使用估计的回归模型来进行预测和分析。
通过对模型的解释和系数的分析，我们可以得出不同变量对房价的影响程度，并制定相应的政策措施。
总之，计量经济学建模能够帮助我们理解和预测经济现象，对于研究者和政策制定者具有重要意义。
以上是一个简单的计量经济学建模案例，实际的建模过程可能更加复杂，需要根据具体问题进行相应的分析和处理。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它通过建立数学模型来研究经济现象，并利用实证数据对模型进行检验和估计。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，制定经济政策等。
下面，我们将通过几个实际案例来介绍计量经济学模型在经济分析中的应用。
首先，我们来看一个简单的线性回归模型的案例。
假设我们想研究劳动力市场的供求关系，我们可以建立一个简单的线性回归模型来分析劳动力市场的工资水平与就业率之间的关系。
我们收集了一些城市的数据，包括每个城市的平均工资水平、就业率、教育水平等变量，然后利用线性回归模型来估计工资水平与就业率之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如工资水平的提高是否会影响就业率，教育水平对工资水平的影响等。
其次，我们来看一个时间序列模型的案例。
假设我们想预测未来几个季度的经济增长率，我们可以利用时间序列模型来进行预测。
我们收集了过去几年的经济增长率数据，然后利用时间序列模型来对未来的经济增长率进行预测。
通过对模型的估计和预测，我们可以得出一些结论，比如未来几个季度的经济增长率可能会呈现什么样的趋势，有助于政府制定经济政策和企业进行经营决策。
最后，我们来看一个面板数据模型的案例。
假设我们想研究不同地区的经济增长对环境污染的影响，我们可以利用面板数据模型来进行分析。
我们收集了不同地区的经济增长率和环境污染指标的数据，然后利用面板数据模型来估计经济增长与环境污染之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如经济增长对环境污染的影响程度，不同地区之间的差异等。
综上所述，计量经济学模型在经济分析中具有重要的应用价值。
通过建立合适的模型并利用实证数据进行分析，我们可以更好地理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，为政府制定经济政策和企业经营决策提供科学依据。
希望以上案例可以帮助大家更好地理解计量经济学模型在实际应用中的重要性和价值。
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计量经济学作业
表5-1列出了2010年江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业主营
业务收入与利润总额的统计资料，利用统计软件Eviews建江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业利润函数模型。
表1 江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业主营业务收入与利润总额情况
利润总额主营业务收入地区利润总额主营业务收入
南昌县112894 2483552 湖口县21964 1088745
彭泽县
安义县16861 460589 瑞昌市66976 1054673
进贤县31432 1075356 余江县18022 419719
浮梁县29189 608661 贵溪市345967 7361627
乐平市71020 1420708 新干县29624 593662
九江县19628 432199 丰城市139634 2035031
武宁县54449 638272 樟树市59555 1208936
修水县57279 446587 高安市72198 1230235
永修县88837 1010809 东乡县34753 766277
德安县36721 999202 余干县30041 513642
星子县15055.5 213898.5 鄱阳县9225 261223
都昌县8919 300141 万年县47573 702871
一、参数估计
进入EViews软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如图1所示。
图 1 估计样本回归函数
估计结果为
2ˆ5327.8830.0472(1.1940)(18.6246)0.9353346.8752
i i y
X R F =+==
括号内为t 统计量值。
二、 检验异方差性
1、图形分析检验
⑴观察利润总额（Y ）与主营业务收入（X ）的相关图(图2)：SCAT X Y
图2江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业主营业务收入与利润总额相关图
从图中可以看出，随着主营业务收入的增加，利润总额的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
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）。
图 3 江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业利润总额回归模型残差分布
图3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。
2、Goldfeld-Quant 检验
（1）将样本按解释变量排序（SORT X ）并分成两部分（分别有1到8共8个样本和14到21共8个样本）
（2）利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为1RSS =76350179。
（3）利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为2RSS =1238403247。
（4）计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝1238403247/76350179=16.22。
取05.0=α
时，查F 分布表得0.05(82,82) 4.28F --=,0.0516.22 4.28F F =>=，所以存
在异方差性。
3、White 检验
（1）建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图4。
图4 江西省环鄱阳湖生态经济区所辖主要县、市的工业及建筑业利润总额回归模型
（2）在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图5。
图5 White 检验结果
其中F 值为辅助回归模型的F 统计量值。
取显著水平05.0=α，由于
220.05(2) 5.99 2.9714nR χ=>=,所以不存在异方差性。
实际应用中可以直接观察相伴概率p
值的大小，若p 值较小，则认为存在异方差性。
反之，则认为不存在异方差性。
4、Park 检验
（1）建立回归模型（结果同图4所示）。
（2）生成新变量序列：GENR LNE2=log(RESID^2)
GENR LNX=log （x ）
（3）建立新残差序列对解释变量的回归模型：LS LNE2 C LNX ，回归结果如图6所示。
图6 Park 检验回归模型
从图5-7所示的回归结果中可以看出，LNX 的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
5、Gleiser 检验（Gleiser 检验与Park 检验原理相同） （1）建立回归模型（结果同图4所示）。
（2）生成新变量序列：GENR E=ABS(RESID)
（3）分别建立新残差序列（E ）对各解释变量（X,X^2,X^(1/2),X^(－1),X^(－2), X^(－1/2)）的回归模型：LS E C X ，回归结果如下所示：
①5
12792.09 4.8410Y X -=+⨯
(4.4315) (0.0296)
20.00004,0.0009R F ==
②11
213126.259.0110Y X -=+-⨯
(5.6705) (-0.4190)
20.0073,0.1755R F ==
③1/2
10542.52 2.3931Y X =+
(1.9905) (0.4788)
20.0095,0.2293R F ==
④91
17421.00+-2.8410Y X +-=⨯
（4.5320）（-1.4311）
20.0786, 2.0481R F ==
⑤14
215178.22+ 6.2310Y X +-=-⨯
（5.6922） （-1.4563） 2
0.0812, 2.1209R F ==
⑥1/2
20876.656695810Y X -=+-
（3.1546） （-1.2831）
20.0642, 1.6464R F ==
由上述各回归结果可知，回归模型①②③中解释变量的系数估计值显著为0, 回归模型④⑤⑥不能通过显著性检验，所以不能确定存在异方差性。
（4）由F 值或2
R 确定异方差类型
Gleiser 检验中可以通过F 值或2
R 值确定异方差的具体形式。
本例中，所有方程③均无效。
三、 调整异方差性 1、确定权数变量
根据Park 检验，可以得出2i e 的一般形式为：2
ln 4.83770.9158ln i i e X =+
生成权数变量：GENR W1=1/X^(0.9158/2)
根据Gleiser 检验，可以取以下两种形式作为权数变量：
22311i i W e W e ==
生成权数变量：GENR W2=1/ABS(RESID ）
GENR W3=1/ RESID ^2
2、利用加权最小二乘法估计模型 在Eviews 命令窗口中依次键入命令：
LS(W=i W ) Y C X
经估计检验发现用权数3W 的效果最好。
下面仅给出用权数3W 的结果。
3、对所估计的模型再进行White 检验，观察异方差的调整情况
对所估计的模型再进行White 检验，其结果对应图5-8所示。
图8所对应的White 检验显示，P 值较大，所以接受不存在异方差的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。
图5-8
图 6 park 检验回归模型
512792.09 4.8410Y X -=+⨯
(4.4315) (0.0296)
20.00004,0.0009R F ==
X。