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建立计量经济学模型的步骤

建立计量经济学模型的步骤

建立计量经济学模型的步骤引言计量经济学是经济学中的一个重要分支,通过建立数学模型来研究经济现象和经济政策的影响。

建立计量经济学模型是进行实证研究的关键步骤,在经济学领域中具有广泛的应用。

本文将探讨建立计量经济学模型的步骤,并介绍每个步骤的具体内容和注意事项。

步骤一:确定研究问题研究问题是建立计量经济学模型的起点,研究者需要明确要解决的经济问题,并明确研究目的和假设。

例如,研究者可能要探索某种经济政策的影响,或者研究产品价格与市场需求之间的关系等。

确定研究问题需要广泛阅读相关文献,了解前人的研究成果,以及当前经济环境和政策的背景。

步骤二:收集数据数据是建立计量经济学模型的基础,研究者需要收集与研究问题相关的数据。

数据可以来自各种渠道,包括文献、政府统计数据、调查问卷等。

在收集数据时,需要注意数据的可靠性和有效性。

有时候,数据可能存在缺失或错误,需要进行数据清洗和验证。

步骤三:选择合适的模型框架在建立计量经济学模型时,研究者需要选择适合的模型框架。

模型框架可以是经济理论提供的基本关系模型,也可以是根据实际情况进行调整和修改的模型。

研究者需要根据研究问题和数据的特点,选择合适的模型框架。

步骤四:选择合适的变量在建立计量经济学模型时,研究者需要选择合适的变量。

变量是模型中的核心要素,反映了经济现象之间的关系。

合适的变量选择可以提高模型的解释力和预测能力。

选择变量时,需要考虑变量的可测性和相关性,并且尽量选择与研究问题密切相关的变量。

步骤五:估计模型参数在建立计量经济学模型后,研究者需要估计模型的参数。

参数估计可以通过最小二乘法等统计方法进行。

通过估计模型参数,可以得到参数的估计值和估计误差,并进行显著性检验。

参数估计的过程可以使用计量经济学软件进行。

步骤六:评估模型拟合度在建立计量经济学模型后,研究者需要评估模型的拟合度。

模型拟合度反映了模型对数据的拟合程度,可以通过统计指标如R方、调整R方、残差平方和等进行评估。

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容(一)eviews基本操作(二)1、利用EViews软件进行如下操作:(1)EViews软件的启动(2)数据的输入、编辑(3)图形分析与描述统计分析(4)数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y(社会消费品总量)200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源:二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。

2.掌握一元线性回归模型的基本理论,一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法,以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤(简要写明实验步骤)1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03;27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7;12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一 个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。

计量经济学之联立方程模型

计量经济学之联立方程模型

计量经济学之联立方程模型引言联立方程模型(Simultaneous Equation Model,简称SEM)是计量经济学中的一个重要分析工具,用于研究多个经济变量之间的相互关系。

通过建立一组方程,可以理解变量之间的联动效应,并进行预测和政策分析。

本文将介绍联立方程模型的基本概念、建模步骤和常见的估计方法等内容。

基本概念联立方程模型的定义联立方程模型是指由多个方程组成的一种数学模型,用于描述多个经济变量之间的关系。

每个方程都包含一个因变量和若干个解释变量,以及一个误差项。

联立方程模型的核心思想是通过解方程组,得到各个变量的估计值,进而分析它们之间的关系。

基本假设在建立联立方程模型时,需要对变量之间的关系进行假设。

常见的基本假设有:1.线性关系假设:方程中的变量之间的关系是线性的。

2.独立性假设:各个方程中的误差项是独立的,即它们之间不存在相关性。

3.零条件均值假设:解释变量的条件均值为零,即解释变量的期望与误差项无关。

4.同方差假设:各个方程中的误差项方差相等。

建模步骤建立联立方程模型的步骤如下:步骤一:确定变量根据研究主题和数据可获得的变量,确定需要建立模型的变量集合。

步骤二:构建方程根据经济理论和实际问题,构建联立方程模型的方程形式。

每个方程包含一个因变量和若干个解释变量。

步骤三:参数估计通过收集数据,对联立方程模型进行参数估计。

常用的估计方法有最小二乘估计(Ordinary Least Squares,简称OLS)和广义矩估计(Generalized Method of Moments,简称GMM)等。

步骤四:模型诊断对估计得到的模型进行诊断,检验模型的拟合优度、参数显著性和误差项的假设等。

常见的诊断方法有虚拟变量检验、异方差性检验和序列相关性检验等。

步骤五:模型解释与政策分析根据估计得到的模型结果,解释各个变量之间的关系,并进行政策分析。

可以利用模型进行预测和模拟,评估不同政策对经济变量的影响。

计量经济学的模型方法

计量经济学的模型方法

计量经济学的模型方法本文就计量经济学模型方法的几个哲学基础问题进行讨论。

(一)计量经济学模型的检验与发现一般认为的“只能检验,不能发现”,对于狭义的计量经济学模型方法,即模型检验而言是成立的,但广义的或者说完整的计量经济学模型方法,包括模型设定和模型检验两个阶段,是一个能够作出科学发现的研究过程。

狭义的计量经济学,它以模型估计和模型检为核心内容,说到底,就是回归分析。

那么它显然处于对假说进行检验的位置。

回归分析是一种统计分析方法,它针对已经设定的总体回归模型,按照随机抽样理论抽取样本观测值,采用适当的模型估计方法估计模型参数,并进行严格的检验,得到样本回归函数,从而完成统计分析的全过程。

统计分析给出的只是必要条件而非充分条件。

经济行为中客观存在的经济关系,一定能够通过表征经济行为的数据的统计分析而得到检验。

如果不能通过必要性检验,在表征经济行为的数据是准确的和采用的统计分析方法是正确的前提下,只能质疑所设定的经济关系的合理性和客观性。

但是反过来,如果在统计分析中发现了新的数据之间的统计关系,并不能就此说发现了新的经济行为关系,因为统计关系不是经济关系的充分条件。

毫无疑问,从这个意义上讲,计量经济学模型只能检验理论而不能发现理论。

尽管狭义的计量经济学模型方法的功能是有局限的,只能检验,不能发现,但它仍然是任何科学的经济学研究所不可或缺的。

经济研究以至于整个社会科学研究的一个显著特点是没有实验室,不可能通过实验室的实验来检验理论假设,那么回归分析就成为不可替代的检验方法。

广义的计量经济学,是经济理论、统计学和数学的结合。

计量经济学模型研究的完整框架是:关于经济活动的观察即行为分析关于经济理论的抽象即理论假说建立总体回归模型获取样本观测数据估计模型检验模型应用模型。

我们不妨称之为“广义的计量经济学模型理论与方法”。

大量有价值的应用计量经济学模型的实证经济研究成果,并不是“没有理论的检验”,都是首先提出理论假说,然后进行检验。

建立计量经济学模型的步骤和要点

建立计量经济学模型的步骤和要点

(2)数据来源
• 计量经济分析所需要的数据可以充分利用统计部 门提供的资料或是其他一些诸如网上期刊得到的 二手资料,以减少收集数据的工作量。
• 在没有有效来源时,可由自己通过调查得到。
(3) 样本数据的质量
数据高质量的标准: 完整性; 准确性; 可比性; 一致性
(1)完整性—— 模型中包含的所有变量都必须拥 有相同容量的样本观测值。 例如:P54表2.6.1 对于“遗失数据”的处理方法: 法一:样本容量足够大且样本点间的联系并不紧密 时,将出现遗失数据的所在样本点整个去掉。 法二:样本容量有限,样本点间的联系紧密时,采 取特定技术将遗失数据补上。
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点(重 点)
一、理论模型的设计 (重点) 二、样本数据的收集(次重点) 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
讲述流程
一、用例子阐述建立计量经济学模型的步骤 二、具体实施中各步骤需完成的工作及各步 要点
一、建立计量经济学模型的步骤示例
(2)准确性有两方面含义: 第一:所得到的数据必须准确反映它所描述的经 济因素的状态,即统计数据或调查数据本身是准 确的;
α和β的经验值。
Q 76.05-3.88* P
Q顶上的帽子符号表示一种估计值。 根据估计结果,空调价格上涨100元,空调需 求量下降0.388万台。
④模型检验 以一定的标准,对估计结果进行检验。 如:斜率是否小于0?估计结果是否可靠?
小结:建立计量经济学模型的四个步骤
步骤
例子
1 理论模型的设计 2样本数据收集 3模型参数估计 4 模型检验
69
x
63
60 -
xx x
60
58

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型摘要改革开放以来,我国经济呈迅速而稳定的增长趋势,由于分配机制和收入水平的变化,城镇居民生活水平在达到稳定小康之后,消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。

本文旨在对近几年,我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。

首先,我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点;本文根据相关的数据统计数据,运用一定的计量经济学的研究方法,进而我们建立了理论模型。

然后,收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。

最后,我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析,并相应提出一些政策建议。

并找到影响居民消费的主要因素。

关键词:居民消费;城镇居民;回归;Eviews目录摘要 (II)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (3)2.1西方经济学中有关理论假说 (3)2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (9)5 模型的求解和检验 (10)5.1计量经济的检验 (10)5.1.1模型的回归分析 (10)5.1.2拟合优度检验: (11)5.1.3 F检验 (11)5.1.4 T检验 (12)5.2 计量修正模型检验: (12)5.2.1 Y与的一元回归 (13)5.2.2拟合优度的检验 (13)5.2.3 F检验 (14)5.2.4 T检验: (15)5.3经济意义的分析: (15)6 政策建议 (16)结论 (17)参考文献 (19)城镇居民消费模型分析前言近年来,改革开放的影响不断加大,人民的物质文化生活水平日益提高,消费水平和消费结构都有了一定的调整,随着城镇化程度的提高,城镇居民消费在整个国民经济中的地位日益重要,因此,对其进行计量经济分析的十分有必要的。

本文旨在对近15年我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。

人均收入和消费支出的有关数据进行了计量经济的检验,通过两者之间的动态关系研究发现,居民人均收入与消费支出有长期的均衡关系,据此建立了居民人均收入和消费支出之间的长期均衡模型。

计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告

计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告

实验一:简单线性回归模型的建立与分析应用【实验目的】1、熟悉计量经济学软件包EViews的界面和基本操作;2、掌握计量经济学分析实际经济问题的具体步骤;3、掌握简单线性回归模型的参数估计、统计检验、预测的基本操作方法;4、理解简单线性回归模型中参数估计值的经济意义。

【实验类型】综合型【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机【实验内容】为研究深圳市地方预算内财政收入(Y)与地区生产总值(X)的关系,建立简单线性回归模型,现根据深圳市统计局网站的相关信息,得到统计数据如下表:请按照下列步骤完成实验一,每个步骤要写出操作过程:(1)打开EViews,新建适当的工作文件夹;打开Eviews后,依次点击File-New-Workfile,新建一个时间序列数据(Dated-regular frequencied)类型的文件,频率选择年度(Annual),键入起止日期1990-2008(如图一),点击ok,新建工作文件夹完成(如图二)(图一)(图二)(2)在工作文件夹中新建变量X和Y,并输入数据;依次点击Objects-New Object,对象类型选择序列(Series),并输入序列名Y(如图三),点击OK,重复以上操作,新建系列对象X。

新建系列对象完成后如(图四)按住ctrl并同时选定X和Y,用鼠标右击选择open—as group,点击Edit +/-开始编辑,输入数据,数据输入完毕再点击Edit+/-一次。

数据输入后如(图五)。

(图三)(图四)(图五)(3)生成X和Y的自然对数序列,保存在工作文件夹中,命名为lnX和lnY;依次点击Objects-Generate Sereies,出现Generate Series by Equation 窗口,在Enter equation窗口中输入公式:lnY=log(Y)点击ok,重复以上操作,输入:lnX=log(X) 创建序列lnX。

(如图六)(图六)(4)求X和Y的描述统计量的值,写出操作过程并画出相应表格;依次点击Quick-Group Statistics—Descriptive Statistics-Common sample,打开Series List窗口,输入x y,点击ok,输出结果(如图七)(图七)(5)作出X和Y的散点图,写出操作过程并画出相应图像,并判断模型是否接近于线性形式;依次点击Quick-Graph,打开Graph Options窗口,在Specific 中选择Scatter(散点图) (如图八)点击OK,得到散点图(如图九)(图八)由散点图可以看出模型接近线性形式(图九)(6) 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=21ββ做参数估计,将估计结果保存在工作文件夹中,命名为eq01,写出操作过程和回归分析报告,并解释斜率的经济含义;在窗口空白处输入:ls y c x ,回车,得到结果如图回归分析报告:根据输出结果可得Ŷi = 26.02096 + 0.088820Xi (14.80278) (0.004356) t= (1.757843) (20.38986) R 2 = 0.960716 F=415.7464 D.W=0.626334 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.088820,表示地区生产总值每增加1亿元,地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元(7) 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=ln ln 21ββ做参数估计,将估计结果保存在工作文件夹中,命名为eq02,写出操作过程和回归分析报告,并解释斜率 的经济含义;在主窗口空白处输入:ls lny c lnx ,回车,结果如图回归分析报告:根据输出结果可得lny = -1.272730 + 0.873867lnx(0.238775) (0.032394) t= (-5.330249) (26.9761) R 2 = 0.977172 F=727.7097 D.W= 0.811127 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.873867,表示地区生产总值每增加1亿元,地方预算内财政收入平均来说增加0.0873867亿元(8) 将保存工作文件夹保存在桌面,文件名为test1.wfl ;依次点击File-Save As 将文件保存在桌面,命名为test1.wfl (9) 对eq01的估计结果做经济意义检验和统计检验(05.0=α),估计的效果如何?经济意义检验:x 的系数β2的估计值为0.088820,说明地区生产总值每增加1亿元,地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元,该值处于(0,1)符合预期。

简述建立计量经济学模型的基本步骤

简述建立计量经济学模型的基本步骤

简述建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支,它通过应用数学和统计学的方法来分析经济现象。

建立一个合理有效的计量经济学模型是进行经济研究的基础,下面将简述建立计量经济学模型的基本步骤。

1. 提出问题和目标建立计量经济学模型的第一步是明确研究的问题和目标。

研究者需要明确自己要解决的经济问题,确定研究的目标和范围。

例如,研究者可能想要探究某个经济政策对就业率的影响,或者分析某个产业的市场竞争程度等。

2. 收集数据在建立计量经济学模型之前,研究者需要收集相关的经济数据。

数据的选择和获取对于研究的可靠性和有效性至关重要。

研究者可以通过各种途径收集数据,包括统计年鉴、调查问卷、实地观察等。

在收集数据时,研究者需要注意数据的可靠性、完整性和时效性。

3. 确定理论框架在建立计量经济学模型之前,研究者需要确定一个合适的理论框架。

理论框架是指用来解释经济现象和规律的理论体系。

研究者可以借鉴已有的经济理论,也可以根据自己的研究问题提出新的理论框架。

理论框架应该具有逻辑严密性,并能够解释研究问题。

4. 建立计量经济学模型在确定了理论框架之后,研究者可以开始建立计量经济学模型。

计量经济学模型是用来描述经济现象和规律的数学模型。

根据研究问题的不同,可以建立不同类型的计量经济学模型,例如线性回归模型、时间序列模型等。

在建立模型时,研究者需要根据理论框架和收集到的数据选择合适的模型形式,并进行模型参数的估计。

5. 进行实证分析建立计量经济学模型之后,研究者需要进行实证分析,即利用模型对收集到的数据进行分析。

实证分析的目的是通过对数据的处理和模型的估计来验证理论假设,并得出结论。

研究者可以利用统计软件进行实证分析,计算模型的参数估计值和统计检验结果。

6. 解释和讨论结果在完成实证分析之后,研究者需要解释和讨论实证结果。

研究者可以根据模型的参数估计值和统计检验结果来解释研究问题,并讨论结果的经济意义和政策启示。

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影响财政收入的若干因素分析
一、 问题提出
我们如果把经济增长当做源,财政收入当做流,又或者把经济增长当做是源,财政收入当做叶,源远才能长,根深才能叶茂。

经济增长带动财政收入的增长。

随着改革开放,我国经济快速发展,我国的财政收入逐年增长。

二、 变量设置
我国财政收入的主要来源于税收收入、罚没收入、专项收入、政府基金收入、行政事业单位收费收入、国有资本经营收益、国债收入、其他收入等。

我们将挑选税收收入、行政事业收入、上一年财政收入作为解释变量。

来就影响财政收入的这几个因素作进一步的分析。

三、 建立模型
εββββ++++=3322110x x x y y 为财政收入为,1x 表示税
收收入,2x 表示行政事业性收入 ,3x 表示上一年财政收入。

ε
表示其他随机影响因素。

四、 数据收集
影响财政收入的若干影响因素资料表
时间
财政收入 税收收入 行政事业性收费
时 间
上一年财政收入
1990 576.95 1985 2004.82 1991 697 1990 2821.86 1992 885.45 1991 2990.17 1993 1317.83 1992 3296.91 1994 1722.5 1993 4255.3 1995 2234.85 1994 5126.88 1996 3395.75 1995 6038.04 1997 2414.32 1996 6909.82 1998
1981.92
1997
8234.04
1999 2354.28 1998 9262.8
2000 2654.54 1999 10682.58
2001 3090 2000 12581.51
2002 3238 2001 15301.38
2003 3335.74 2002 17636.45
2004 3208.42 2003 20017.31
2005 3858.19 2004 24165.68
2006 4216.8 2005 28778.54
2007 4681.053 2006 34804.35
2008 4835.807 2007 45621.97
2009 4589.11 2008 54223.79
数据来源:《中国统计年鉴》(2010)
五、具体的spss软件分析如下:
Regression
[DataSet0]
变量的进入
(模型的线性显著性分析)
(回归系数)
六、模型检验。

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