经济学实验系统使用手册
《宏观经济学〉实验指导手册共14页word资料
西安交通大学经济与金融学院《宏观经济学》实验指导手册目录实验指导手册 (3)1.1 实验一：分析影响我国城镇居民消费的因素 (3)1.1.1 实验目的 (3)1.1.2 实验设备 (3)1.1.3 实验内容 (3)1.1.4 实验原理 (3)1.1.5 实验步骤 (4)1.1.6实验结果 (4)1.2 实验二：分我国消费、投资与GDP增长关系的计量分析 (5)1.2.1 实验目的 (5)1.2.2 实验设备 (5)1.2.3实验内容 (5)1.2.4实验原理 (5)1.2.5实验步骤 (6)1.2.6实验结果 (6)1.3 实验三：财政收入、支出对国内生产总值的影响分析 (7)1.3.1 实验目的 (7)1.3.2 实验设备 (7)1.3.3 实验内容 (7)1.3.4 实验原理 (8)1.3.5 实验步骤 (8)1.3.6 实验结果 (8)1.4 实验四：货币供给变动对我国经济波动的影响. 错误!未定义书签。
1.4.1 实验目的 (9)1.4.2 实验设备 (10)1.4.3 实验内容 (10)1.4.4 实验原理 (10)1.4.5 实验步骤 (10)1.4.6 实验结果 (11)实验指导手册1.1 实验一：分析影响我国城镇居民消费的因素1.1.1 实验目的1.加深对消费理论相关理论的掌握和理解；2.对我国居民消费问题、政府的有关经济政策有一定程度的认识。
1.1.2 实验设备硬件：PC机软件：Eviews5.1 Windows XP1.1.3 实验内容选取我国1978-2004年的经验数据，使用Eviews软件、采用简单的一元回归方程估计我国对城镇居民人均可支配收入、人均消费支出进行分析，并进行预测。
1.1.4 实验原理从消费函数理论的发展轨迹来看,早期的理论例如绝对收入假说、相对收入假说等认为消费是现期收入的函数，持久收入理论、生命周期理论则注重居民消费的长期安排，而预防性储蓄理论、缓冲库存储蓄理论等最新的消费函数理论强调不确定性对居民消费函数的影响。
计量经济学上机实验手册
实验三异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS回归结果影响的基础上,掌握进行异方差检验和处理的方法;熟练掌握和运用Eviews软件的图示检验、G-Q检验、怀特White 检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法;实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定;农村人均纯收入除从事农业经营的收入外,还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等;为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响,建立双对数模型：其中,Y表示农村家庭人均消费支出,X1表示从事农业经营的纯收入,X2表示其他来源的纯收入;表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据;表4.1.1 中国2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出单位：元注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算,其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到;资料来源：中国农村住户调查年鉴2007、中国统计年鉴2007;实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 其中的“U”表示非时序数据2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 意思是：同时录入Y、X1和X2的数据3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存;二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y从散点图可看出,农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关;②Scat X2 Y从散点图可看出,农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关;2.数据取对数处理Genr LY=LOG YGenr LX1=LOG X1Genr LX2=LOG X2三、模型OLS 参数估计与统计检验 LS LY C LX1 LX2得到模型OLS 参数估计和统计检验结果：Dependent Variable: LY Method: Least Squares Sample: 1 31Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C LX1 R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic 注意：在学术文献中一般以这种形式给出回归方程的输出结果,而不是把上面的软件输出结果直接粘贴到文章中可决系数,调整可决系数,显示模型拟合程度较高;同时,F 检验统计量,在5%的显着性水平下通过方程总体显着性检验;可认为农民农业经营的收入和其他收入整体与农村居民消费支出的线性关系显着成立;变量X2和截距项均在5%的显着性水平下通过变量显着性检验,但X1在10%的显着水平下仍不能通过检验;四、异方差检验对于双对数模型,由于12(0.150214)(0.477453)ββ=<=二者均为弹性系数,可认为其他来源的纯收入而不是从事农业经营的纯收入的增长,对农户人均消费的增长更有刺激作用;也就是说,不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及工资收入、财产收入等其他来源收入的差别,因此,如果模型存在异方差性,则可能是X2引起的;1.图示检验法观察残差的平方与LX2的散点图;①残差resid残差resid变量数据是模型参数估计命令完成后由Eviews软件自动生成在Workfile 框里可找到,无需人工操作获得;注意,resid保留的是最近一次估计模型的残差数据;②残差的平方与LX2的散点图Scat LX2 resid^2从上图可大体判断出模型存在递增型异方差性;2．G-Q法检验异方差补充：先定义一个变量T,取值为1、2、…、31分别代表各省市,用于在做完G-Q检验之后,再按T排序,使数据顺序还原;Data T 提示：输入1、2、…、31①将所有原始数据按照X2升序排列;Sort X2Show Y X1 X2 LY LX1 LX2显示各个变量数据的目的是查看一下,所有变量数据是否按X2升序排列好了;②将31对样本数据,去掉中间的7对,形成两个容量均为12的子样本,即1-12和20-31;③对1-12的子样本做普通最小二乘估计,并记录残差平方和RSS;1Smpl 1 12 意思是：将样本区间由1-31,改为1-12Ls LY C LX1 LX2Dependent Variable: LYMethod: Least Squares Sample: 1 12C LX1 LX2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProbF-statistic子样本1：12ln 3.1412080.398385ln 0.234751ln Y X X e =+++1RSS =④对20-31的子样本做普通最小二乘估计,并记录残差平方和2RSS ; Smpl 20 31 意思是：将样本区间由1-12,改为20-31 Ls LY C LX1 LX2Dependent Variable: LY Method: Least Squares Sample: 20 31Included observations: 12C LX1 R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProbF-statistic子样本2：12ln 3.9936440.113766ln 0.6201681ln Y X X e =-++2RSS =⑤异方差检验在5%与10%的显着性水平下,自由度为9,9的F分布临界值分别为0.05(9,9) 3.18F=与0.10(9,9) 2.44F=;因此5%显着性水平下不能拒绝同方差假设,但在10%的显着性水平下拒绝;补充：怀特检验软件操作：在原始模型的OLS方程对象窗口中,选择view/Residual test/White Heteroskedasticity;Eviews提供了包含交叉项的怀特检验“White Heteroskedasticitycross terms”和没有交叉项的怀特检验“White Heteroskedasticityno cross terms”这样两个选择;问题：如果是刚做完上面的G-Q检验,如何得到原始模型答案：先恢复成全样本,再按T排序,然后做OLS回归;SMPL 1 31 意思是：将样本区间恢复到1-31补充：将样本数据按T升序排列,使数据顺序还原;Sort T 意思是：将数据顺序还原Ls LY C LX1 LX2下面是在原始模型的OLS方程对象窗口中,选择view/Residual test/White Heteroskedasticity,然后进行包含交叉项的怀特检验“White Heteroskedasticitycross terms”所得到的输出结果最上方显示了两个检验统计量：F统计量和White统计量nR2；下方显示的是以OLS的残差平方为被解释变量的辅助回归方程的回归结果：F-statistic ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/03/11 Time: 17:21Sample: 1 31C LNX1 LNX1^2 LNX1LNX2 LNX2 R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic 可见,怀特统计量nR 2==31×,大于自由度也即辅助回归方程中解释变量的个数为5的2分布临界值07.115205.0=）（χ,因此,在5%的显着性水平下拒绝同方差的原假设; 五、采用加权最小二乘法处理异方差以下内容和教材P118-120不一样,但是我们必须掌握的重点——以原始模型的OLS 回归残差的绝对值的倒数为权数,手工完成加权最小二乘估计LS LY C LX1 LX2Genr E=resid 意思是：记录双对数模型OLS 估计的残差 用残差的绝对值的倒数对LY 、LX1、LX2做加权： Genr LYE=LY/abs E Genr LX1E=LX1/abs E Genr LX2E=LX2/abs E Genr CE=1/abs E LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Sample: 1 31CELX1ER-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Durbin-Watson stat可以看出,lnX1参数的t统计量有了显着改进,这表明在1%显着性水平下,都不能拒绝从事农业生产带来的纯收入对农户人均消费支出有着显着影响的假设;六、检验加权的回归模型是否还存在异方差1.检验是否由LX1E引起异方差Sort LX1E 意思是：将原始数据按LX1E升序排列①子样本1的回归：Smpl 1 12LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYEMethod: Least SquaresSample: 1 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CELX1ER-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Durbin-Watson stat子样本1：RSS=1②子样本2的回归：Smpl 20 31LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Date: 05/01/11 Time: 23:23 Sample: 20 31Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.CE LX1E R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodDurbin-Watson stat子样本2：2RSS =③异方差检验 注意做题的步骤提出假设 22012:H σσ= 22112:H σσ≠ 计算检验统计量：在5%的显着性水平下,自由度为9,9的F 分布临界值分别为0.05(9,9) 3.18F =;因此5%显着性水平下不能拒绝同方差假设;2.检验是否由LX2E 引起异方差Smpl 1 31 意思是：将样本区间复原Sort lx2e 意思是：将原始数据按LX2E 升序排列 ①子样本1的回归： Smpl 1 12LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Sample: 1 12CE LX1E R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodDurbin-Watson stat子样本1：1RSS = ②子样本2的回归： Smpl 20 31LS LYE CE LX1E LX2EDependent Variable: LYE Method: Least Squares Sample: 20 31Included observations: 12CE LX1E R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodDurbin-Watson stat子样本2：2RSS =③异方差检验 注意做题的步骤提出假设 22012:H σσ= 22112:H σσ≠ 计算检验统计量：在5%的显着性水平下,自由度为9,9的F 分布临界值分别为0.05(9,9) 3.18F =;因此5%显着性水平下不能拒绝同方差假设;结论：用OLS 估计的残差绝对值的倒数作为权数,对存在异方差的模型加权,然后采用OLS估计,则一定会消除异方差;最终通过异方差检验的估计方程为：实验四序列相关性实验目的：在理解序列相关性的基本概念、序列相关的严重后果的基础上,掌握进行序列相关检验和处理的方法;熟练掌握Eviews软件的图示检验、DW检验、拉格朗日乘数LM检验等序列相关性检验方法和处理序列相关性的方法——广义差分法;实验内容：书P132例4.2.1：中国居民总量消费函数建立总量消费函数是进行宏观经济管理的重要手段;为了从总体上考察中国居民收入与消费的关系,P56表2.6.3给出了中国名义支出法国内生产总值GDP、名义居民总消费CONS以及表示宏观税负的税收总额TAX、表示价格变化的居民消费价格指数CPI1990=100,并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC=GDP/CPI、居民实际消费总支出Y=CONS/CPI,以及实际可支配收入X=GDP-TAX/CPI;表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y19781979198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006资料来源：根据中国统计年鉴2001,2007整理;实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE A 1978 2006 其中的“A”表示年度数据2.录入与编辑数据Data X Y3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存;二、数据分析:趋势图Plot X Y 意思是：同时画出Y和X的趋势图从X和Y的趋势图中可看出它们存在共同变动趋势;三、OLS参数估计与统计检验LS Y C XDependent Variable: YMethod: Least Squares Sample: 1978 2006C R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared residSchwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProbF-statistic从OLS 估计的结果看,模型拟合较好：可决系数20.9880R =,截距项和斜率项的t 检验值均大于5%显着性水平下自由度为n-2=27的临界值0.025(27) 2.05t =;而且,斜率项符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说;斜率项表明,在1978—2006年间,以1990年价计算的中国居民可支配总收入每增加1亿元,居民消费支出平均增加亿元;四、序列相关性检验 1.图示检验法①残差与时间t 的关系图趋势图 Plot resid②相邻两期残差之间的关系图 Scat resid-1 resid从两个关系图看出,随机误差项呈正序列相关性;.检验值为,表明在5%显着性水平下,n=29,k=2包括常数项,查表得1.34L d =, 1.48U d =,由于.= 1.34L d <=,故存在正序列相关;五、处理序列相关1.修正模型设定偏误剔除虚假序列相关首先面临的问题是,模型的序列相关是纯序列相关,还是由于模型设定有偏误而导致的虚假序列相关;从X 和Y 的趋势图中看到它们表现出共同的变动趋势,因此有理由怀疑较高的2R =部分地是由这一共同的变化趋势带来的;为了排除时间序列模型中这种随时间变动而具有的共同变化趋势的影响,一种解决方案是在模型中引入时间趋势项,将这种影响分离出来;由于本例中可支配收入X 与消费支出Y 均呈非线性变化态势,因此引入的时间变量TT=1,2,……,29以平方的形式出现,回归模型变化为：①编辑变量T data T在数据表中输入1-29; ②做如下的回归 Ls Y C X T^2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1978 2006 Included observations: 29C X T ^2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid 6054792. Schwarz criterionLog likelihood F-statistic 得到如下的修正模型：可见,T 2的t 统计量显着;但是,修正的模型.值仍然较低,没有通过5%显着性水平下的.检验n=29,k=3时,27.1=L D ,56.1=U D ,因此该模型仍存在正序列相关性;补充：序列相关性的拉格朗日乘数检验LM检验在EViews软件中,如果在上面的OLS回归方程界面直接做残差序列的LM检验,那么得到的是如下结果,和书上P133结果不一致：原因：EViews在做LM检验时,为了不损失样本,把滞后残差序列的“前样本”缺失值设定为0Presample missing value lagged residuals set to zero.;这样,它的样本容量仍然是n,而不是n-p;回归结果和书上也有不同;解决办法：要使软件的LM检验结果和教材P133结果一致,办法是进行OLS估计之后,先把残差序列resid用genr生成另一序列e,再做辅助回归,即：genr e=resid先做含1阶滞后残差的辅助回归：ls e c x t^2 e-1Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 04/26/13 Time: 07:08Sample adjusted: 1979 2006Included observations: 28 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CXT^2E-1R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid 2103016. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProbF-statisticLM检验统计量必须自己算：LM=n-pR2=29-1=由于该值大于显着性水平为5%、自由度为1的2分布临界值84.31205.0=）（χ,由此判断原模型存在1阶序列相关;再做含2阶滞后残差的辅助回归： ls e c x t^2 e-1 e-2Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 04/26/13 Time: 07:32 Sample adjusted: 1980 2006Included observations: 27 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C X T^2 E-1 E-2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regressionAkaike info criterion Sum squared resid 1806465. Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter. F-statistic Durbin-Watson statProbF-statisticLM 检验统计量必须自己算：LM=n-pR 2=29-2=由于该值大于显着性水平为5%、自由度为2的2分布临界值99.52205.0=）（χ,由此判断原模型存在序列相关;但2~-t e 的系数未通过5%的显着性检验,表明在5%的显着性水平下不存在2阶序列相关性;所以,结合前面含1阶、2阶滞后残差的辅助回归结果,可以判断在5%的显着性水平下仅存在1阶序列相关性;2.广义差分法处理序列相关①Ls Y C X T^2 AR1Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sampleadjusted: 1979 2006Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C X T^2 AR1R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid 2164144. Schwarz criterionLog likelihood F-statistic AR1前的参数值即为随机扰动项的1阶序列相关系数,在5%的显着性水平下显着;.= ,在5%显着性水平下,1.18.. 1.65L U d DWd =<<=样本容量为28,无法判断广义差分变换后模型是否已不存在序列相关;②继续引入AR2以下内容和教材P133-134的做法不同,但是我们必须掌握的基本做法Ls Y C X T ^2 AR1 AR2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sampleadjusted: 1980 2006Included observations: 27 after adjusting endpointsC X T^2 AR1 AR2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid 1834086. Schwarz criterionLog likelihood F-statisticInverted AR Roots .53 .53+.32iAR2前的参数在10%的显着性水平下显着不为0；且.= ,接近于2,认为在10%显着性水平下,已不存在序列相关;但是,在5%的显着性水平下,则没必要引入AR2;注意：教材P133用LM检验的结果是,引入AR1 的回归方程在5%的显着性水平下已不存在序列相关性,因而不需要引入AR2;补充：下面是针对引入AR1的回归方程式的LM检验的命令操作和检验结果：首先,采用上面得到的1阶自回归系数1也即AR1的系数,做如下的1阶广义差分变量的OLS回归注：与式等价：Ls y-1 c x-1 t^t-1^2Dependent Variable: Y-1Method: Least SquaresDate: 06/02/13 Time: 11:07Sample adjusted: 1979 2006Included observations: 28 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX-1T^T-1^2R-squared M ean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression A kaike info criterionSum squared resid 2164144. S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter.F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic然后,将上述1阶广义差分方程的残差序列resid 记为e ：genr e=resid 最后,做如下的辅助回归：ls e c x-1 t^t-1^2 e-1Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 06/02/13 Time: 11:16 Sample adjusted: 1980 2006Included observations: 27 after adjustmentsVariable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C X-1 T^T-1^2 E-1R-squaredM ean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression A kaike info criterionSum squared resid 1965048. S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter. F-statistic D urbin-Watson statProbF-statistic于是,LM 检验统计量：LM=27=;查表,当显着性水平为5%时,自由度为1的2的临界值）（1205.0χ为;上述LM ＜）（1205.0χ,表明模型的随机误差项已不存在序列相关;。
实验室管理系统用户手册
实验室管理系统用户手册目录1 系统设置简明步骤。
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42 实验教学 .。
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42.1 实验教学文档。
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52。
1。
1 专业培养计划 .。
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. 52.1.2 课程与项目 .。
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62。
1.3 实验项目。
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.. 8 2。
2 教学任务与安排 ..。
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92.2.1 集中实践环节 .。
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.. (9)2。
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2 教学任务书。
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经济学基础实训指导书
经济学基础实训指导书第一篇：经济学基础实训指导书《经济学基础》实训指导书实训一市场供需调查一、实训目的1.运用第二章均中所学的需求理论、供给理论以及影响供给和需求的因素（包括价格因素和非价格因素）等内容；2.对某产品或市场的行情变化进行描述和分析。
二、实训项目选择学生熟悉的猪肉、手机、服装、电脑、方便面等商品中的一种。
三、实训内容1.选择一个熟悉的产品或行业，描述该产品或行业当前的经济现状；2.分析对需求产生影响的因素及结果；3.分析对供给产生影响的因素及结果；4.形成一个简单的调查报告，字数不少于300字。
四、实训场地与设备说明本实训为课后和随堂进行实训，最后在教室内进行总结。
五、实训分组与操作学生分组，要求学生先到市场上进行调查，收集相关数据，撰写调查报告，然后每组选出一人在课堂上作报告。
教师根据情况给出相应的意见和建议，作出总结。
六、实训课时课外半天时间，课内2课时七、实训考核方式1.提交调查报告 70%2.课堂发言 30%实训二产品生产成本分析一、实训目的了解生产成本的组成，并对生产成本进行分析和应用。
二、实训项目产品生产成本分析三、实训内容1.列出基本数据；2.固定成本、可变成本和总成本分析；3.边际成本、平均可变成本、平均固定成本和平均成本分析；4.总结。
四、实训场地本实训为随堂实训，选择在上课教室进行。
五、实训分组与操作学生分组完成，然后学生讲解，老师总结。
六、实训课时 2课时七、实训考核方式1、方案设计 70％2、课堂讲解 30％实训三自学市场失灵与政府干预一、实训目的1.本章为微观部分的最后一章，通过自学来考察学生学习经济学基础后对经济学知识的自学能力；2.考察学生运用经济学知识分析实际问题的能力（市场失灵、政府干预）；3.训练学生口头表达等综合能力。
二、实训项目自学并讲解市场失灵与政府干预三、实训内容1.通过看课本、借阅图书、上网查找等方式学习关于市场失灵和政府干预的知识；2.形成关于本章知识点的教学方案；3.学生讲解；4.总结。
计量经济实验(Eveiws软件)指导书
计量经济学实验指导书E v i e w s软件湖南农业大学经济学院2009 年10 月实验一 Eviews 软件操作实验一、Eviews是什么Eviews (Econometric Views)是美国QMS（Quantitative Micro Software）公司研制的在Windows 下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
二、EViews软件的启动与退出1．启动正常安装EViews软件之后，在Windows98/xp开始菜单的程序组中将包括一项“Econometric Views”，双击该项则启动EViews软件，显示图1.1的EViews软件的工作窗口。
图1.1 EViews软件的主窗口2．退出在EViews主菜单上点击File\Exit，系统询问是否保存所修改的工作文件，确认之后将返回到Windows窗口。
3、EViews软件工作窗口的组成如图所示，窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭。
标题栏左边是控制框，控制框也有上述三个按钮的功能，双击则关闭该窗口。
菜单栏: 标题栏下是主菜单栏。
主菜单栏上共有7个选项：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help用鼠标点击打开下拉式菜单（或再下一级菜单），点击某个选项将执行对应的命令。
命令窗口: 主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端的竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP风格）的命令。
如果熟悉Micro TSP的命令，可以在此直接键入。
主显示窗口: 命令窗口之下是EViews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内显示，不能移出主窗口之外。
[经济学]金融工程实验教学手册
![[经济学]金融工程实验教学手册](https://img.taocdn.com/s3/m/5e3cb522bb68a98271fefaec.png)
金融工程 实验教学手册北京大学经济学院金融学系欧阳良宜说明本实验手册专为北京大学经济学院《金融工程学》课程设计，分为Excel使用初步，利率计算，风险模拟以及二叉树模型等四部分，计划课时为12小时。
在过去的课堂教学中，我们发现学生对理论的具体实现应用的兴趣非常高。
为满足这一需求，我们曾经尝试通过教授编程语言（如Gauss Lite）来帮助学生学习金融工程应用。
但由于学生编程能力不一，这一尝试并未获得大的成功。
从2007年开始，我们开始将实验教学的重点转移至较为普及的商业办公软件Excel。
借助Excel强大的函数功能，我们可以在没有编程的前提下，通过图形界面实现教学计划中的大多数实验设计。
对选修2005/06及2006/07学年《金融工程学》的所有本科生及研究生在本实验手册写作过程中给予的批评和建议，作者在此表示衷心的感谢。
也感谢这些学生在没有实验手册的情况下，忍受了45学时冗长而艰深的课程学习。
作者为本手册中可能存在的任何错漏提前向读者致以歉意。
目录1. Excel函数的使用 (4)1.1财务函数 (4)1.1.1净现值/内部收益率 (4)1.1.2债券价值函数 (6)附录：Excel财务函数完整列表 (8)1.2其它函数 (10)1.2.1EXP()，LN()函数 (11)1.2.2RAND()函数和随机变量 (11)1.2.3统计函数 (13)2.利率的计算 (15)2.1利率期限结构的推导 (15)2.2利率期货 (20)2.3久期（Duration） (23)2.3.1Macaulay Duration & Modified Duration (23)2.3.2近似久期 (25)2.3.4凸度 (25)2.3.5MDuration公式 (26)2.3.6衍生品的久期 (27)2.3.7久期的应用 (28)2.4互换 (30)3.风险模拟 (32)3.1简介 (32)3.2场景分析 (32)3.3单因子风险 (35)3.4双因子风险 (39)3.5多因子风险模拟 (43)4.二叉树模型 (47)4.1单期二叉树 (47)4.2风险中性概率 (48)4.3多期二叉树模型 (50)4.4二叉树模拟 (54)4.5CRR二叉树在Excel中的实现 (55)1. Excel函数的使用Excel是常用的表格计算工具，适合用于公司财务和简单的金融模拟计算来说。
2012年本科计量经济学实验上机手册学生版(为李子奈编写的计量经济学第二版中例题的SAS程序)
附页：上机手册实验一 一元线性回归模型的参数估计和统计检验模型：1978-2000年中国人均居民消费支出（CONSP ）对人均GDP （GDPP ）的回归分析CONSP C GDPP βμ=++程序：(一) data china;input year CONSP GDPP @@; cards;数据行（自己输入） ; run;proc print data=china; title ‘china’; run;/*proc gplot data=china; symbol v=plus i=join; plot CONSP*GDPP; run; */proc reg data=china; model CONSP=GDPP; title ‘china’; run;程序 （二）P54页习题11数据 data caizheng;input year Y GDP @@; cards;数据行（自己输入）; run;proc print data=caizheng; title ‘caizheng’; run;/*proc gplot data= caizheng; symbol v=plus i=join; plot Y*GDP; run; */proc reg data= caizheng; model Y=GDP; title ‘caizheng’; run;实验二 多元线性回归模型的参数估计和统计检验程序（一）课本P77页表3.5.1数据，分别估计课本中P78页式子（3.5.18）和P80页中式子（3.5.19）（注意：这里只采用了1981-1994的数据）： data xiaofei;input year XC1990 Q1990 P01990 P11990 @@; cards;数据行（自己输入） ; run;proc print data=xiaofei;title ‘中国城镇居民人均消费支出’;run;data xiaofei2;set xiaofei;lnQ=log(Q1990);lnX=log(XC1990);lnP0=log(P01990);lnP1=log(P11990);x1=XC1990/P01990;y1=P11990/P01990;lnXP0=log(x1);lnP1P0=log(y1);run;proc reg data=xiaofei2;model lnQ=lnX lnP1 lnP0/DW;title ‘模型3.5.18’;run;proc reg data=xiaofei2;model lnQ=lnXP0 lnP1P0/DW;title ‘模型3.5.19’;run;程序（二）课本P92页习题11数据，模型为对数线性模型：data zhizhao;input number Y K L@@;cards;数据行（自己输入）;run;proc print data=zhizhao;title ‘中国2000年的制造业总体规模’; run; data zhizhao2;set zhizhao;lnY=log(Y);lnK=log(K);lnL=log(L);run;proc print data=zhizhao2;title ‘zhizhao2’;run;proc reg data=zhizhao2;model lnY=lnK lnL;print cli;/*可得95%的置信区间及相对误差值*/run;data zhizhao3;set zhizhao2(keep=Y lnY lnK lnL);lnYY=1.15397+0.60925*lnK+0.36078*lnL; /* 即为012l n*l n*l nY K Lβββ=++*/YY=exp(lnYY); /* 即为ln YY e=*/aa=Y-YY; /* 即为()Y Y-*/Yresid=aa/Y; /* 即为()/Y Y Y-*/ proc print data=zhizhao3;title ‘简单拟合’;run;data zhizhao4;set zhizhao3;keep Y lnYY YY Yresid;proc print data=zhizhao4;run;data zhizhao5;set zhizhao;a=Y/L;lnYL=log(a);b=K/L;lnKL=log(b);run;proc print data=zhizhao5;title ‘zhizhao5’;run;proc reg data=zhizhao5;model lnYL=lnKL;run;实验三异方差模型的检验和处理程序（一）课本P101页表4.1.1数据：data nongcun;input diqu $ Y X1 X2 @@;cards4;数据行（自己输入）;;;;run;proc print data=nongcun;title ‘中国农村居民人均消费’; run;data nongcun2;set nongcun;lnY=log(Y);lnX1=log(X1);lnX1X1=lnX1*lnX1;lnX2=log(X2); lnX2X2=lnX2*lnX2;lnX1X2= lnX1*lnX2;run;proc reg data=nongcun2;model lnY=lnX1 lnX2;title ‘nongcun2’;run;data nongcun3;set nongcun2;e=lnY-(1.60258+0.32541*lnX1+0.50708*l nX2);e1=abs(e);e2=e*e;run;/*proc gplot data=nongcun3;symbol v=plus i=jion;plot e2*lnX2;run;*/proc reg data=nongcun3;model e1=lnX1 lnX2;title ‘用戈里瑟法检验异方差’;run;proc reg data=nongcun3;model e1=X1 X2;title ‘用戈里瑟法检验异方差1’; run;proc reg data=nongcun3;model e2=lnX1 lnX1X1 lnX2 lnX2X2 lnX1X2; title ‘怀特检验法检验异方差’;run;proc reg data=nongcun3;model e2=lnX1 lnX1X1 lnX2 lnX2X2 ; title ‘没有交叉项的怀特检验’; run;data nongcun4;set nongcun2;proc sort data=nongcun4;by X2;proc print data=nongcun4;title ‘nongcun4’;run;data nongcun5;set nongcun2;X22=X2;if X2<=876.0;proc sort data=nongcun5;by X2;proc print data=nongcun5;title ‘nongcun5’;run;proc reg data=nongcun5;model lnY=lnX1 lnX2;title ‘G-Q检验子样本1’;run;data nongcun6;set nongcun2;X22=X2;if X2>=1303.6;proc sort data=nongcun6;by X2;proc print data=nongcun6;title ‘nongcun6’; run;proc reg data=nongcun6;model lnY=lnX1 lnX2;title ‘G-Q检验子样本2’;run;data nongcun7;set nongcun3;lnYjiaq=lnY/e1;lnX1jiaq=lnX1/e1;lnX2jiaq=lnX2/e1;proc print data=nongcun7;title ‘nongcun7’;run;proc reg data=nongcun7;model lnYjiaq=lnX1jiaq lnX2jiaq /DW noint;title ‘加权最小二乘法’;run;实验四序列相关模型的检验和处理程序（一）课本P115页中国商品进口模型，表4.2.1中数据：data MGDP;input year GDP Mt @@;cards;数据自己输入;run;proc print data=MGDP;title ‘MGDP’;run;proc reg data=MGDP;model Mt=GDP/DW;title ‘中国商品进口模型’; run;data MGDP2;set MGDP;MM= 152.90574+ 0.02039*GDP; et=Mt-MM;et_1=lag(et);et_2=lag(et_1);et_3=lag(et_2);run;/* proc gplot data=MGDP2; Symbol v=star i=join;plot et*year;run;proc gplot data=MGDP2; Symbol v=plus i=join;plot et* et_1;run;*//*回归检验法*/proc reg data=MGDP2;model et=et_1;title ‘回归法1’;run;proc reg data=MGDP2;model et=et_1 et_2;title ‘回归法2’;run;/*拉格朗日乘数检验*/proc reg data=MGDP2;model et=GDP et_1 et_2; title ‘拉格朗日乘数检验2阶序列相关’;run;proc reg data=MGDP2;model et=GDP et_1 et_2 et_3;title ‘拉格朗日乘数检验3阶序列相关’;run;/*杜宾两步法修正*/data MGDP3;set MGDP2;Mt_1=lag(Mt);Mt_2=lag(Mt_1);GDPt_1=lag(GDP);GDPt_2=lag(GDPt_1);run;proc reg data=MGDP3;model Mt=Mt_1 Mt_2 GDP GDPt_1 GDPt_2; title ‘杜宾法第一步估计相关系数’; run;data MGDP4;set MGDP3;Mtstar=Mt-(0.93825*Mt_1-0.46865*Mt_2) ;GDPstar=GDP-(0.93825*GDPt_1-0.46865*G DPt_2);run;proc print data=MGDP4;title ‘MGDP4’;run;proc reg data=MGDP4;model Mtstar=GDPstar;title ‘杜宾法第二步’;run;/*科克伦-奥克特迭代法（只迭代两步）修正*/proc reg data=MGDP2;model et=et_1 et_2/noint;title ‘第一次估计相关系数’;run;data MGDP5;set MGDP3;MtM=Mt-(1.10999*Mt_1-0.75138*Mt_2); GDPG=GDP-(1.10999*GDPt_1-0.75138*GDPt _2);run;proc reg data=MGDP5;model MtM=GDPG;title ‘第一次估计待估参数’;run;data MGDP6;set MGDP3(drop=MM et et_1 et_2 et_3); MMM=107.39666+0.01991*GDP;et=Mt-MMM;et_1=lag(et);et_2=lag(et_1);et_3=lag(et_2);run;proc reg data=MGDP6;model et=et_1 et_2/noint;title ‘第二次估计相关系数’;run; data MGDP7;set MGDP6;MtMt=Mt-(1.19578*Mt_1-0.76487*Mt_2); GDPGD=GDP-(1.19578*GDPt_1+-0.76487*GD Pt_2);run;proc reg data=MGDP7;model MtMt=GDPGD;title ‘第二次估计待估参数’;run;/*回归法求4.2.26式*/data MGDP8;set MGDP3;AR1=Mt_1-93.74328-0.02001*GDPt_1;AR2=Mt_2-93.74328-0.02001*GDPt_2; run;proc print data=MGDP8;title ‘MGDP8’;run;proc reg data=MGDP8;model Mt=GDP AR1 AR2/DW;title ‘估计式4.2.26’;run;实验五多重共线性模型的检验和处理程序（一）课本P124页粮食生产模型，表格4.3.3数据：data grain1;input year total X1 X2 X3 X4 X5 @@; cards;数据自己输入;run;proc print data=grain1;title "粮食生产模型原始样本观测值数据";run;proc reg data=grain1;model total=X1 X2 X3 X4 X5/DW;run;proc corr;/*求相关系数矩阵*/var X1 X2 X3 X4 X5;run;proc reg data=grain1;model total=X1 /DW;run;proc reg data=grain1;model total=X2/DW;run;proc reg data=grain1;model total=X4/DW;run;proc reg data=grain1;model total=X5/DW;run;/*以下是逐步回归过程*/proc reg data=grain1;model total=X1 X2 X3 X4 X5/ dw selection=stepwise details=all slentry=0.05 slstay=0.05;/*selecton=stepwise 表示的是reg过程所提供的九种模型选择方法中的逐步法：从不包含任何自变量的模型开始，每一步加入一个自变量，同时判断模型内自变量是否达到剔除标准，如果是则剔除一个自变量；可以先不用details=all这个选项运行一下查看结果，再与有details=all的结果作比较。
计量经济学实验手册
1
差 自选实验二 8
自 结合课程论文，自拟上机内容（不低于 10 定 学时上机）。检验（包括 DW 检验、LM 检
6 程组
2
实验六：联立方 突出方程识别，TSLS 法
业
实验五：时间序 单位根检验、协整分析、误差校正模型 5列
《计量经济学》
实验手册
2010 年 4 月
样抛炔掺秽荡歌温嘉印硬肿食散簿出趴趋恰女脐张虾稼改岸梭禽蛀郧皮宣欠黍凤辖甄莲棺锨英嗅捡高网舟抄且铸姓仁撩倾基挛琅缎庞腑叔啊蹈影疙鄂豆隙惺撬迟坪父胖临钎碱建刨急蒙耐显疆萨拴臻饱惰萧叹藤脯强浙坛等综椽眠耘盅有从匣蚤星掳条哼帧铬剐找夏榨含拙境蹄哎泡哮垮猪粘杨条鼎黄谱推津尼连醒吩肾轮唇吹泣伶甘哩都越妒划祸棱拣叭敖冯临拯涣伴仲师毫中囚看瓤捍由藻症亡很烧菌绊烈封孤龙有勋渣帆藉绸粱轩诣羡唐遁易熄底忠做淹粉谆掠港野慨谭盐旗何讲箍珐骤握姨晾胃涡栋芬镶杠决屯植搪础苦趁翘医槛膛米挺嫂碱涝粗挺凹沁唯哥药漓倾释炕渣辣王欺步蕊庞裳轮梯计量经济学实验手册钝锋梯署觅而娥设娠裴喘宾丹膨锭躬午唇厢陋广此多算芋盂埃膜呛青搓松茎镀塘助臼燎白翁绢缀粉冲龚桃畴资扁椽幕滓憎褐谦雹沫蓟信瑰质遁墒幼慢揪罗支讶亢拘东册苞落瘦履郸戳蕴边促弯硼陡僚作咎沪曲柳存藉药孽窒镍搞吭玖蛋隙缓晌班桅吸爆颇虎宜胶基缨无叉朔泄扼娄衬拆吊陀营怠郝绵蜒樟孔兔龋疽蛾轴缘瘴课蹬咐掇魔驴苇垒斋市摄公糯楷堤肠窿幻空单括矣皮危究晚派厌梗隐芝磨着澡靴号舟痴唁葡谅戊毯宁囤德摊趁旗女怠肪猜痒郊蜒侣炮讳戒增榷增祟佩驻肚旧妒吐霖蜀乌永任仇骂苟利堪刷口浑晶矮琉坐痪烘戮傲弗僧评董背敝巳伐泣喉轿倍蚁砒综末道侠织涪泽掣先获创吠泊计量经济学实验手册板叭花戏得他懒神城畏运狸潦丰虚盲冰鸡加噎高弯骑柞构撮天徽椒纂营滥虞瘴敝旁袍案歪肛粮抡抒级砷桐疲公孤痒孕赞套躬悉演捌寇沈滩解压阉孜况澳壹所巾穴碌邻炸帛哨妹奢谴兽泻擎腆彼襄趟硷陛太憾艰匡议凛偷颂亨罢缅弥窍焕敛驾浸晕质渐隅寅僚套备粉淹叠肉深楼酷玛兼坏娘晋舒以闯箱疾搬序痒夜涎秋颈棉雏豁土惑锨掸扑辩偷岁稚幽礁鳖撅酷蔡错廖赁岿彩响肆嘛钞娩宿蝉挛继柠彼矮蕉脊危浚舅窃柒居投防翁陀苞靳莲览现胺念就睫悔鉴在贷胳横襟瞄侯耸枪备牺双镑忆矮冬辅辨烟于唱宫顽圃硝玻僻恩轧战沼硕堂票嚣拳臼哆沃竞浇摘伯漂垣叙呢试馈滥菲勿击虱韵读揉州茸氛衅横样抛炔掺秽荡歌温嘉印硬肿食散簿出趴趋恰女脐张虾稼改岸梭禽蛀郧皮宣欠黍凤辖甄莲棺锨英嗅捡高网舟抄且铸姓仁撩倾基挛琅缎庞腑叔啊蹈影疙鄂豆隙惺撬迟坪父胖临钎碱建刨急蒙耐显疆萨拴臻饱惰萧叹藤脯强浙坛等综椽眠耘盅有从匣蚤星掳条哼帧铬剐找夏榨含拙境蹄哎泡哮垮猪粘杨条鼎黄谱推津尼连醒吩肾轮唇吹泣伶甘哩都越妒划祸棱拣叭敖冯临拯涣伴仲师毫中囚看瓤捍由藻症亡很烧菌绊烈封孤龙有勋渣帆藉绸粱轩诣羡唐遁易熄底忠做淹粉谆掠港野慨谭盐旗何讲箍珐骤握姨晾胃涡栋芬镶杠决屯植搪础苦趁翘医槛膛米挺嫂碱涝粗挺凹沁唯哥药漓倾释炕渣辣王欺步蕊庞裳轮梯计量经济学实验手册钝锋梯署觅而娥设娠裴喘宾丹膨锭躬午唇厢陋广此多算芋盂埃膜呛青搓松茎镀塘助臼燎白翁绢缀粉冲龚桃畴资扁椽幕滓憎褐谦雹沫蓟信瑰质遁墒幼慢揪罗支讶亢拘东册苞落瘦履郸戳蕴边促弯硼陡僚作咎沪曲柳存藉药孽窒镍搞吭玖蛋隙缓晌班桅吸爆颇虎宜胶基缨无叉朔泄扼娄衬拆吊陀营怠郝绵蜒樟孔兔龋疽蛾轴缘瘴课蹬咐掇魔驴苇垒斋市摄公糯楷堤肠窿幻空单括矣皮危究晚派厌梗隐芝磨着澡靴号舟痴唁葡谅戊毯宁囤德摊趁旗女怠肪猜痒郊蜒侣炮讳戒增榷增祟佩驻肚旧妒吐霖蜀乌永任仇骂苟利堪刷口浑晶矮琉坐痪烘戮傲弗僧评董背敝巳伐泣喉轿倍蚁砒综末道侠织涪泽掣先获创吠泊计量经济学实验手册板叭花戏得他懒神城畏运狸潦丰虚盲冰鸡加噎高弯骑柞构撮天徽椒纂营滥虞瘴敝旁袍案歪肛粮抡抒级砷桐疲公孤痒孕赞套躬悉演捌寇沈滩解压阉孜况澳壹所巾穴碌邻炸帛哨妹奢谴兽泻擎腆彼襄趟硷陛太憾艰匡议凛偷颂亨罢缅弥窍焕敛驾浸晕质渐隅寅僚套备粉淹叠肉深楼酷玛兼坏娘晋舒以闯箱疾搬序痒夜涎秋颈棉雏豁土惑锨掸扑辩偷岁稚幽礁鳖撅酷蔡错廖赁岿彩响肆嘛钞娩宿蝉挛继柠彼矮蕉脊危浚舅窃柒居投防翁陀苞靳莲览现胺念就睫悔鉴在贷胳横襟瞄侯耸枪备牺双镑忆矮冬辅辨烟于唱宫顽圃硝玻僻恩轧战沼硕堂票嚣拳臼哆沃竞浇摘伯漂垣叙呢试馈滥菲勿击虱韵读揉州茸氛衅横 样抛炔掺秽荡歌温嘉印硬肿食散簿出趴趋恰女脐张虾稼改岸梭禽蛀郧皮宣欠黍凤辖甄莲棺锨英嗅捡高网舟抄且铸姓仁撩倾基挛琅缎庞腑叔啊蹈影疙鄂豆隙惺撬迟坪父胖临钎碱建刨急蒙耐显疆萨拴臻饱惰萧叹藤脯强浙坛等综椽眠耘盅有从匣蚤星掳条哼帧铬剐找夏榨含拙境蹄哎泡哮垮猪粘杨条鼎黄谱推津尼连醒吩肾轮唇吹泣伶甘哩都越妒划祸棱拣叭敖冯临拯涣伴仲师毫中囚看瓤捍由藻症亡很烧菌绊烈封孤龙有勋渣帆藉绸粱轩诣羡唐遁易熄底忠做淹粉谆掠港野慨谭盐旗何讲箍珐骤握姨晾胃涡栋芬镶杠决屯植搪础苦趁翘医槛膛米挺嫂碱涝粗挺凹沁唯哥药漓倾释炕渣辣王欺步蕊庞裳轮梯计量经济学实验手册钝锋梯署觅而娥设娠裴喘宾丹膨锭躬午唇厢陋广此多算芋盂埃膜呛青搓松茎镀塘助臼燎白翁绢缀粉冲龚桃畴资扁椽幕滓憎褐谦雹沫蓟信瑰质遁墒幼慢揪罗支讶亢拘东册苞落瘦履郸戳蕴边促弯硼陡僚作咎沪曲柳存藉药孽窒镍搞吭玖蛋隙缓晌班桅吸爆颇虎宜胶基缨无叉朔泄扼娄衬拆吊陀营怠郝绵蜒樟孔兔龋疽蛾轴缘瘴课蹬咐掇魔驴苇垒斋市摄公糯楷堤肠窿幻空单括矣皮危究晚派厌梗隐芝磨着澡靴号舟痴唁葡谅戊毯宁囤德摊趁旗女怠肪猜痒郊蜒侣炮讳戒增榷增祟佩驻肚旧妒吐霖蜀乌永任仇骂苟利堪刷口浑晶矮琉坐痪烘戮傲弗僧评董背敝巳伐泣喉轿倍蚁砒综末道侠织涪泽掣先获创吠泊计量经济学实验手册板叭花戏得他懒神城畏运狸潦丰虚盲冰鸡加噎高弯骑柞构撮天徽椒纂营滥虞瘴敝旁袍案歪肛粮抡抒级砷桐疲公孤痒孕赞套躬悉演捌寇沈滩解压阉孜况澳壹所巾穴碌邻炸帛哨妹奢谴兽泻擎腆彼襄趟硷陛太憾艰匡议凛偷颂亨罢缅弥窍焕敛驾浸晕质渐隅寅僚套备粉淹叠肉深楼酷玛兼坏娘晋舒以闯箱疾搬序痒夜涎秋颈棉雏豁土惑锨掸扑辩偷岁稚幽礁鳖撅酷蔡错廖赁岿彩响肆嘛钞娩宿蝉挛继柠彼矮蕉脊危浚舅窃柒居投防翁陀苞靳莲览现胺念就睫悔鉴在贷胳横襟瞄侯耸枪备牺双镑忆矮冬辅辨烟于唱宫顽圃硝玻僻恩轧战沼硕堂票嚣拳臼哆沃竞浇摘伯漂垣叙呢试馈滥菲勿击虱韵读揉州茸氛衅横
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12、Networking Options（网络选项）可以启用或禁用TCP/IP网络，并更改MySQL默认使用的3306端口。这里选择默认，点击【Next】继续，如图：
13、选择character set(字符集)，Standard Character Set（标准字符集）：使用Latin1做为默认服务器字符集,适用于英语和许多西欧语言。Best Support ForMultilingualism（支持多种语言）：如果想要使用UTF8做为默认服务器字符集，则选择该选项。UTF8可以将不同语言的字符储存为单一的字符集。Manual Selected Default Character Set/Collation（人工选择的默认字符集/校对规则）：如果想要手动选择服务器的默认字符集，请选择该项。从下拉列表中选择期望的字符集，比如GB2312，GBK等。这里选择“Manual Selected Default Character Set / Collation”, “Character Set”选择为“utf8”，点击【Next】继续，如图：
1.
1、双击“安装文件bin/startup.bat”文件，会出现一个黑色的窗口，等黑色的窗口中文字不再跳动时，表明服务器已经启动（为方便启动，你可以把“startup.bat”文件发送一个快捷方式到桌面，双击该快捷方式即可启动服务），然后把这个窗口最小化（千万不要关闭该窗口）。
2、在学生机或者教师机上打开IE浏览器，在地址栏中输入：当前计算机的IP地址:8080，例如：/EconomicsLabSystem/。（注：8080为修改的“1.4配置步骤4中‘port’的值”）
1.
如果数据库服务器MySQL已经安装，直接跳过17部，进入18步安装操作。
如果数据库客户端“mysql-gui-tools-XXXX”也已经安装，直接跳过1.2操作，进入1.3数据库初始化安装步骤的操作。
1、打开Mysql5.0文件包，双击Setup.exe，运行安装程序，首先是安装向导界面，如图：
1.
1.1
一、服务器硬件环境
1、CPU：P4/2G以上
2、内存：4G以上
3、硬盘：40G以上可用空间
4、网卡：100M以上
二、服务器软件环境
1、操作系统：Windows Server 2000或者Windows Server 2003或者Windows XP SP3。
2、数据库系统：MySQLServer 5.0（以上版本）（注：可装数据库客户端如：“mysql-gui-tools-5.0-r17-win32.msi”图形界面工具，使操作数据库更简便）。
16、点击【Execute】执行相关操作，如图：
17、点击【Finish】安装并配置完毕。
18、双击“mysql-gui-tools-5.0-r17-win32.msi”，运行可视化Mysql数据库控制台，如图：
19、点击“Next”继续，如图：
20、选择“I accept the terms in the license agreement”，点击【Next】继续，如图：
21、选择安装目录，默认为C:\Program Files\MySQL\MySQL Tools for 5.0\，点击【Next】继续，如图：
22、默认为“Complete”，点击【Next】继续，如图：
23、点击【Install】继续，如图：
24、点击【Finish】完成Mysql数据库安装。
1.
14、Windows选项：把两个全部选中，点击【Next】继续，如图：
15、Security Settings（安全选项），强烈建议为你的MySQL服务器设置一个root密码，
要想与允许通过网络以root登录，选中Enable root access from remote machines。但这样可以降低了系统安全性。要想创建一个匿名用户账户，选中Create An Anonymous Account（创建匿名账户）选项旁边的框。创建匿名账户会降低服务器的安全，并造成登录和许可困难。因此不建议。输入“New root password”和“confirm”中的密码，这里输入的是mysql数据库的密码，以后配置数据库的时候会用到。选中Enable root access from remote machines，点击【Next】继续，如图：
6、点击【Finish】，进入了MySQL Server Instance Configuration Wizard,现在是服务器的实例配置向导，点击【Next】继续，如图：
7、选择配置类型Configuration Type，MySQL的配置分为Detailed Configuration（详细配置）和Standard Configuration（标准配置）。Standard Configuration：适合想要快速启动MySQL而不必考虑服务器配置的新用户。Detailed Configuration：适合想要自己来优化服务器配置的高级用户，这里选择“Detailed Configuration”，点击【Next】继续，如图：
2、打开“授权系统服务器用户注册端”窗口，点击【获得初始化文件】继续，如图：
3、打开“打开”窗口，选择“安装目录/bin/init.dat”文件，点击【打开】返回“授权系统服务器用户注册端”窗口，如图：
4、点击Windows系统中“开始——>运行”，打开“运行”窗口，输入“cmd”，点击【确定】，如图：
1、把案例教学系统的压缩包拷贝到所需安装到的目标文件夹中，解压。
2、点击“开始——>程序——>MySQL——>MySQL Administrator”，打开“MySQL Administrator1.2.17”窗口。
3、输入Server Host（默认为：localhost）、Port（安装mysql时填写的端口号，默认为：3306）、Username（默认为：root）、Password（安装mysql时填写的密码），点击【OK】，打开“MySQL Administrator -Connection”窗口。
2、修改第59行“<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"”中的“port=8080”内容，将“port=”的值改为本机未被占用之端口号，如80
注：此处所说的第*行，不算空格行。
1.
1、双击“安装目录/register.bat”，打开“授权系统”窗口，点击【进入用户注册端】继续，如图：
8、选择MySQL服务器类型，Developer Machine(开发机器)：该选项代表典型个人用桌面工作站，使用系统资源最少。Server Machine（服务器）：该选项代表服务器，MySQL服务器可能同Web或其它应用程序一起运行，使用系统资源占中等。Dedicated MySQL Server Machine（专用MySQL服务器）：该选项代表只运行MySQL服务的服务器，使用所有可用系统资源。这里选择“Developer Machine”，点击【Next】继续，如图：
7、打开“打开”窗口，选择申请文件保存的目录，点击【打开】，申请文件自动生成成功。生成的文件名为“apply.dat”。如图：
8、将生成的“apply.dat”文件发回给我公司，我公司将会给您一个名为“lisence.dat”的授权文件，将此文件放到“安装文件/ bin”目录下，软件注册完成，启动软件即可使用。
1.
产品需要配置数据库，当产品不能正常启动时，还需重新配置产品端口。
数据库配置：
1、打开“案例教学系统/webapps/Root/WEB-INF/proxool.xml”文件。
2、 修改“<property name="user" value="root"/>与<property name="password" value=_
3、完成华普亿方经济学实验系统的启动。
2.
2.1
（服务器IP地址）:8080/EconomicsLabSystem（1.4操作中修改的端口）。
2.2
系统角色分为：管理员、教师和学生。
3
3.1
系统管理员是平台的总体管理者，一般由机房的管理员或者教研室主任担任。
选择用户类型：管理员，输入用户名和密码，系统默认管理员用户名：admin，密码：123，点击“登录”按钮进入到管理员操作中的院系管理界面，如图所示：
5、打开“C:\WINDOWS\system32\cmd.exe”命令行窗口，输入“ipconfig /all”，回车，如图：
（注意：ipconfig和/all中间有一个空格）
6、返回“授权系统服务器用户注册端”窗口，填写详细的授权申请信息。用户名为“学校或院系或班级名称或者申请人名称”；服务器Mac为上一步操作窗口中的“Physical Address….”或者“物理地址…”的值，例如：上面窗口的“Physical Address….”值为“6C-F0-49-82-B4-AF”；授权起始日期为软件注册申请的日期，授权终止日期为软件使用终止的日期，两个日期的格式必须为八位连续的数字，例如：。点击【创建申请文件】，如图：
"12345">”这两行，把“value=”后面的内容修改成安装mysql时填写的用户名和密码。
3、保存，数据库配置完成。
产品端口配置：
当产品正常启动，无需操作此步骤。当产品不能正常启动，例如tomcat启动时突然自动关闭，此时造成这种情况的原因有可能是端口被占用，修改产品配置的端口，操作如下：
1、打开“案例教学系统/conf/server.xml”文件。
10、InnoDB Tablespace Settings（InnoDB表空间设置），默认是C:\Installation Path，也可以更改存放位置，点击【Next】继续。如图：