计量经济学实验基本内容
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。
计量经济学实验教程
计量经济学实验教程计量经济学实验是一种研究经济问题的方法，通过实验来检验经济理论的有效性和可靠性。
本篇文章将介绍如何设计和实施计量经济学实验。
一、实验设计1. 研究问题首先需要确定研究问题，例如：市场价格如何影响消费者购买行为？政策变化如何影响企业投资决策？确定研究问题后，需要制定假设并提出实验方案。
2. 实验方案实验方案包括实验对象、实验变量、实验设计等内容。
实验对象可以是个体、企业、市场等，实验变量可以是价格、政策、产品特征等。
实验设计包括实验组和对照组的设置、实验时间、实验场所等。
3. 样本选择样本选择是实验设计中非常重要的一环，需要根据实验对象和实验变量确定样本的大小和分布。
样本选择需要注意样本的代表性和随机性，以确保实验结果的可靠性和有效性。
二、实验实施1. 实验条件实验条件包括实验场所、实验设备、实验人员等。
实验场所需要符合实验要求，实验设备需要保证准确性和稳定性，实验人员需要具备专业知识和技能。
2. 实验过程实验过程需要按照实验方案进行，保证实验组和对照组的实验条件相同。
实验过程需要记录实验数据和实验结果，以便后续分析和研究。
3. 数据分析数据分析是实验的重要环节，需要使用计量经济学方法对实验数据进行分析和研究。
数据分析需要根据实验方案和假设，采用适当的统计方法进行分析和判断。
三、实验结果1. 实验结论实验结论需要根据数据分析得出，需要说明实验结果和假设是否一致，以及实验结果的可靠性和有效性。
实验结论需要用简洁明了的语言表述，以便于理解和应用。
2. 实验意义实验意义需要说明实验结果对经济理论和实践的意义和贡献。
实验意义需要从理论和实践两个方面进行说明，以便于对实验结果进行评价和应用。
总之，计量经济学实验是一种重要的研究经济问题的方法，需要根据实验设计和实验过程进行实施和分析。
实验结果需要用简洁明了的语言表述，以便于理解和应用。
计量经济学实验报告(一)
计量经济学实验报告(一)
一、实验背景
计量经济学实验是一种采用经济理论和方法来设计实验的经济研究方法。
经济实验的主要目的是检验经济理论，比如检验假设和改进预测。
它还可以用于定性评价和定量评价政策方案和市场动态，以及验证行为经济学理论。
二、实验内容
本次实验通过一组独立的在线调查来研究人们对收入分配政策的态度。
调查中，受访者被要求就14种不同的收入分配政策支持、反对和中立做出反应。
这14种收入分配政策包括财政公平政策、税收和补贴政策、劳动力市场政策和参与机会政策等。
以及根据态度的强度来改变互动形式，不同类型的回答有不同的加分，比如更强烈的支持会比中立的有更多分数。
三、实验结果
实验结果显示，在14种收入分配政策中，受访者大部分表示支持或者反对。
最受支持的是劳动力市场政策，而最受反对的是税收和补贴政策。
同时，实验还发现，这14种收入分配政策受实验者支持或反对的原因大部分是经济实惠：如果一个政策能够为普通大众带来经济实惠，这个政策很可能受到受访者的支持。
此外，一些政策因其有助于实现平等收入而受到支持。
四、实验结论
本次实验结论清楚地表明，受访者支持或反对收入分配政策跟经济实惠有关。
当人们普遍受益于收入分配政策时，他们很可能支持这种政策。
另外，实验还发现，有些政策受支持的原因还在于它们有助于实现平等收入的目的。
本次实验不仅对计量经济学的理论和方法提供了有价值的信息，而且还为构建经济实证提供了重要的参考意见。
可以认为，经过本次实验的进一步检验和优化，可以发现更详细、更准确的数据，以便进一步检验和发展计量经济学的理论与方法。
《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）
2019/2/14 4
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
2019/2/14
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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）
2019/2/14
6
• 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
2019/2/14
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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。
2019/2/14
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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。
计量经济综合实验报告
一、实验背景随着经济全球化和信息技术的发展，计量经济学作为一门重要的应用经济学分支，在各个领域都得到了广泛的应用。
本实验旨在通过综合运用计量经济学方法，对某一经济问题进行实证分析，从而加深对计量经济学理论和方法的理解，提高实际操作能力。
二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法；2. 学会使用计量经济学软件（如EViews）进行数据处理和模型分析；3. 培养分析实际经济问题的能力；4. 提高论文写作和报告表达能力。
三、实验内容1. 数据收集与处理本次实验以我国某城市居民消费水平为例，选取以下变量：- 居民可支配收入（X1）- 居民消费支出（Y）- 居民储蓄（X2）- 居民教育程度（X3）- 居民年龄（X4）数据来源于某城市统计局和相关部门。
在收集数据后，对数据进行整理和清洗，确保数据质量和准确性。
2. 模型设定根据实际情况和理论依据，选择以下模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为居民消费支出，X1为居民可支配收入，X2为居民储蓄，X3为居民教育程度，X4为居民年龄，β0为常数项，β1、β2、β3、β4分别为各变量的系数，ε为误差项。
3. 模型估计使用EViews软件对模型进行估计，得到以下结果：Y = 5.23 + 0.83X1 - 0.16X2 + 0.15X3 - 0.02X4 + ε4. 模型检验（1）残差分析：对残差进行检验，发现残差基本服从正态分布，不存在明显的异方差。
（2）自相关检验：对残差进行自相关检验，发现残差不存在自相关。
（3）拟合优度检验：计算R²值，得到R² = 0.89，说明模型拟合效果较好。
5. 模型解释根据模型结果，可以得出以下结论：（1）居民可支配收入对消费支出有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。
（2）居民储蓄对消费支出有显著的负向影响，即储蓄越高，消费支出越低。
（3）居民教育程度对消费支出有显著的正向影响，即教育程度越高，消费支出越高。
计量经济学-实验教学大纲1
《计量经济学》实验课程目录一、制定实验教学大纲思想、依据 (2)二、本课程实验教学的地位、作用和效果 (2)三、本课程实验教学的目的及基本要求 (3)四、学生应达到的实验能力标准 (3)五、学时、教学文件及教学形式 (4)六、实验考试方法与成绩评定 (4)七、实验项目、学时分配及适用专业 (4)八、大纲内容 (5)九、主要实验教材（指导书）及参考用书 (10)一、制定实验教学大纲思想、依据课程设计的思想：计量经济学是理论与实践的桥梁，是一门实践性很强的课程，实践教学的设计思想是使学生更深刻理解、掌握计量经济学理论与方法；使学生能独立利用计量经济学方法定量解决实际问题。
课程设计的依据：本课程根据「计量经济学教学大纲」对学生实验能力培养要求而制定。
二、本课程实验教学的地位、作用和效果课程的地位、作用：计量经济学课程是一门比较抽象的课程，同时又是一门实验性非常强的课程。
本课程实验是巩固和补充课堂讲授的理论知识的必要环节，通过实验，培养学生应用计量经济学理论知识解决实际问题。
课程的效果：实践教学的效果十分明显，主要表现在：第一，学生能深刻理解枯燥的计量经济学理论，较好掌握计量经济学理论知识，理论考试成绩明显提高；第二，学生能用计量经济学方法分析社会经济问题，学生参与社会问题研究的热情普遍提高；第三，学生的研究能力和发表的论文明显上了档次。
三、本课程实验教学的目的及基本要求教学目的：通过实验加深对课堂讲授知识的理解，化解繁杂的计算过程，使学生用相关的软件独立地建立和应用计量经济学模型及方法来研究实际的经济问题，为相关课程的学习及毕业论文中使用数量分析方法打下坚实的基础。
教学要求：通过计量经济学实验的学习，使学生能熟练地掌握计量经济学软件（本计划使用Eviews）的使用；能用Eviews来建立单方程、联立方程模型和理解其它相关的教学内容，能上机运算、看懂输出结果并结合输出结果对模型进行各种检验。
要求学生能独立地运用统计资料建立实用的、可靠的计量经济模型。
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计量经济学实验基本内容（一）一元线性回归模型1、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
2、模型设定一元线性回归模型：y t = β0 + β1 x t + u t模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X 。
并收集相应数据做出其散点图。
3、估计参数（1）建立工作文件首先，双击EViews 图标，进入EViews 主页。
在菜单一次点击File\New\Workfile ，“Workfile structure type ”选择是时间序列（Data~~~）还是截面数据（unstructure ~~~），时间序列后在“Workfile frequency ”中选择数据频率：Annual (年度) Weekly (周数据 )Quartrly (季度) Daily (5 day week ) (每周5天日数据 )Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) (每周7天日数据 )Monthly (月度) Undated or irreqular (未注明日期或不规则的)注意：半年及季度等输入频率时候为如：2000:1-2010:2，中间加冒号（有些版本加斜杠）（不允许会有提示，自己尝试）截面数据，出现对话框“Workfile Range ”。
并在“Start date ”中输入开始顺序号，如“1”在“end date ”中输入最后顺序号，如“31”点击“ok ”出现“Workfile UNTITLED ”工作框。
其中已有变量：“c”—截距项“resid”—残差项。
在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Series”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。
若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。
（2）输入数据在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。
其他变量的数据也可用类似方法输入。
对应数据若是在EXCEL中编辑好，可以直接粘贴在数据表格中。
若要对数据存盘，点击“fire/Save As”，出现“Save As”对话框，在“Drives”点所要存的盘，在“Directories”点存入的路径（文件名），在“Fire Name”对所存文件命名，或点已存的文件名，再点“ok”。
若要读取已存盘数据，点击“fire/Open”，在对话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。
（3）散点图选择要作图的两个变量，右键后出现“as group”后，点中选项卡1“view”菜单中寻找“graph”选择类型“scatter”“simple scatter”ok! 双击图可以调整其中的点的大小颜色等。
建立group时注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴（仅适用于7.0以前）），如要调整可以双击图，选择选项卡四“legend”出现的右侧下部区域先“select ~~~”选中序列后在上面“edit ~~~ ”处编辑。
（4）估计参数方法1：在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”，出现“Equation specification”对话框，选OLS估计，即选击“Least Squares”，键入“Y C X”，点“ok”或按回车，即可出现结果。
方法2：选中序列后，点右键菜单中选“as Equation”比方法1 少了输入变量环节，但要看你选序列的顺序，注意调整为第一个被解释变量，后C，然后排列解释变量。
注意中间要有空格。
4、模型检验该部分写法，可参考书中相关内容的综合案例。
（1）经济意义检验（2）拟合优度和统计检验5、回归预测用EViews 作回归预测，首先在“Workfile ”窗口点击“Range ”，出现“Change Workfile Range ”窗口，将“End data”由修改后，点“OK ”，将“Workfile ”中的“Range ”扩展。
在“Workfile ”窗口点击“sample ”，将“sample ”窗口中的修改，点“OK ”。
例如：为了输入18270f X =，212405f X =在EViews 命令框键入data x /回车, 在X 数据表中的“32”位置输入“8270”，在“33”的位置输入“12405”，将数据表最小化。
然后在“E quation ”框中，点击“Forecast ”，得对话框。
在对话框中的“Forecast name ”(预测值序列名)键入“f Y ”， 回车即得到模型估计值及标准误差的图形。
双击“Workfile ”窗口中出现的“Yf ”，在“Yf ”数据表中的“32”位置出现预测值16555.132f Y =，在“33”位置出现29691.577f Y =。
这是当18270f X =和212405f X =时人均消费支出的点预测值。
为了作区间预测，在X 和Y 的数据表中，点击“View”选“Descriptive Stats\Cmmon Sample”，则得到X 和Y 的描述统计结果，通过描述统计结果结合区间预测公式，自己计算得到区间上下限。
Y 0的置信区间为其中：具体过程可以参考书中55页案例分析。
（二）多元回归模型1、研究的目的要求改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济模型。
000ˆ000ˆ0ˆˆY Y Y Y S t Y Y S t Y --⨯+<<⨯-αα))(11(ˆ2202ˆ00∑-++=-i Y Y x X X n S σ影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。
（2）公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。
（3）物价水平。
我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP 等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。
（4）税收政策因素。
我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984-1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。
税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。
但是第二次税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。
因此，可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。
学生通过自己的分析从中寻找到较为重要的两个以上因素进行分析。
2、模型设定如果为四个解释变量的多元回归模型为：1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++3、估计参数利用EViews 估计模型的参数，以以上的模型为例介绍其具体操作方法是：（1）建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对话框“Workfile Range ”。
在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年度)，并在“Start date ”中输入开始时间“1978”，在“end date ”中输入最后时间“2002”，点击“ok ”，出现“Workfile UNTITLED ”工作框。
其中已有变量：“c ”—截距项 “resid ”—剩余项。
在“Objects ”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Series ”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK ”出现数据编辑窗口。
（2）输入数据：点击“Quick ”下拉菜单中的“Empty Group ”，出现“Group”窗口数据编辑框，点第一列与“obs ”对应的格，在命令栏输入“Y ”，点下行键“↓”，即将该序列命名为Y ，并依此输入Y 的数据。
用同样方法在对应的列命名X 2、X 3、X 4，并输入相应的数据。
（3）估计参数：点击“Procs “下拉菜单中的“Make Equation ”，在出现的对话框的“Equation Specification ”栏中键入“Y C X 2 X 3 X 4”，在“Estimation Settings ”栏中选择“Least Sqares ”(最小二乘法)，点“ok ”，即出现回归结果。
（4）预测。
在equation 框中，选Forecast 项后，弹出Forecast 对话框，Eview 自动计算出样本估计期内的被解释变量的拟合值，拟合变量即为YF ，框选Output 中的两项后生成拟合值和实际值的对比图。
4、模型检验（1）经济意义检验（2）拟合优度和统计检验（三）异方差1、问题的提出和模型设定为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。
假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束，则理论模型设定为 i i i u X Y ++=21ββ （5.31）其中i Y 表示卫生医疗机构数，i X 表示人口数。
2、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。
得到估计结果。
3、检验模型的异方差选择某一地区的医疗机构数和人口数的过程中，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。