计量经济学实验报告
计量经济学回归模型实验报告（大全）
计量经济学回归模型实验报告（大全）第一篇：计量经济学回归模型实验报告（大全）回归模型分析报告背景意义：教育是立国之本，强国之基。
随着改革开放的进行、经济的快速发展和人们生活水平的逐步提高，“教育”越来越受到人们的重视。
一方面，人均国内生产总值的增加与教育经费收入的增加有着某种联系，而人口的增长也必定会对教育经费收入产生影响。
本报告将从这两个方面进行分析。
我国1991 年~2013 年的教育经费收入、人均国内生产总值指数、年末城镇人口数的统计资料如下表所示。
试建立教育经费收入Y 关于人均国内生产总值指数 X 1 和年末城镇人口数 X 2的回归模型，并进行回归分析。
年份教育经费收入Y（亿元）人均国内生产总值指数X 1(1978 年=100)年末城镇人口数X 2（万人）1991 731.50282 256.67 31203 1992 867.04905 289.72 32175 1993 1059.93744 326.32 33173 1994 1488.78126 364.91 34169 1995 1877.95011 400.6 35174 1996 2262.33935 435.76 37304 1997 2531.73257 471.13 39449 1998 2949.05918 503.25 41608 1999 3349.04164 536.94 437482000 3849.08058 577.64 45906 2001 4637.66262 621.09 48064 2002 5480.02776 672.99 50212 2003 6208.2653 735.84 52376 2004 7242.59892 805.2 54283 2005 8418.83905 891.31 56212 2006 9815.30865 998.79 58288 2007 12148.0663 1134.67 60633 2008 14500.73742 1237.48 62403 2009 16502.7065 1345.07 64512 2010 19561.84707 1480.87 66978 201123869.29356 1613.61 69079 2012 28655.30519 1730.18 71182 2013 30364.71815 1853.97 73111 资料来源：中经网统计数据库。
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。
计量经济学实验报告_学习总结_总结汇报_实用文档
目录(一) 研究背景 (2)(二) 理论来源 (2)(三) 模型设定 (2)(四) 数据处理 (2)1. 数据来源 (2)2. 解释变量的设置 (3)(五) 先验预期 (3)1.经验预期 (3)2.散点图分析 (3)(六) 参数估计 (4)(七) 显著性检验 (5)(八) 正态性检验 (5)(九) MWD检验 (5)(十) 相关系数 (7)(十一)虚拟变量 (7)(十二)异方差检验、修正 (8)1. 图形检验 (8)2.格莱泽检验 (9)3.帕克检验 (10)4.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验 (11)(十三)自相关检验 (11)1. 图形法 (11)2.德宾-沃森d检验 (12)(十四)最终结果 (12)(一)研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。
而1978年开始的改革，政府采取了由东向西梯度推进的非均衡发展战略，使已经存在的地区间的差距进一步扩大，不利于整个社会的稳定和发展。
地区发展不平衡问题包括社会发展不平衡，尤其是教育发展的不平衡。
因此关注中国教育发展的地区不平衡性非常迫切。
不仅是因为教育的重要性，还因为当前我国需要进一步推进教育改革的进程，使其朝着更健康的方向发展。
(二)理论来源刘红梅.中国各地区教育发展水平差异的实证分析[J]数理统计与管理.2013.7(三)模型设定⏹Y i=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i 2+B6X4i2+ui⏹Y——地区教育水平，用平均受教育年限表示，（年）⏹X2——学生平均预算内教育经费，（万元/人）⏹X3——人均GDP，（万元/人）⏹X4——平均生师比(四)数据处理1.数据来源：国家统计局官网，选取2014年的数据：1)各省GDP2)各地区总人口3)各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数据4)地区在校总学生数5)各地区教育财政投入6)地区每十万总专任教师数2.解释变量的设置：⏹X2=地区预算内教育经费/地区在校总学生数=学生平均预算内教育经费（万元/人）⏹X3=地区总GDP/地区总人口=人均GDP（万元/人）⏹X4=地区每十万人口各级学校平均在校生数的和/地区每十万人口总专任教师数=平均生师比其中：P为各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数T为教育年限1，6，9,12,16(五)先验预期1.经验预期：平均受教育年限分别跟学生平均预算内教育经费、人均GDP呈正相关关系，跟平均生师比呈负相关关系。
计量经济学实验报告及心得体会
3.对导入的数据进行分析：quick—estimated equation,输入“Y空格C空格X”，单击“ok”，即可得到所需要的结果。
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
633.5543
495.1754
1.279454
0.2109
X
0.674007
0.041296
16.32155
0.0000
R-squared
0.901826
Mean dependent var
8401.467
Adjusted R-squared
0.898440
F-statistic
266.3928
Durbin-Watson stat
1.931058
Prob(F-statistic)
0.000000
根据以上回归分析可得出如下回归分析结果:
(1.279454)(16.32155)
R=0.901826F= 266.3928 D.W= 1.931058
其中括号内的数为相应参数t的检验值，R是可决系数，F和D.W是有关的两个检验统计量
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-10.61120
86.06334
-0.123295
0.9027
GDP
0.071041
计量经济学综合实验报告
1、用Eviews创建变量LE、NI,输入样本数据,、打开Eviews工作文件,建立新的文件夹,在命令框中输入“data le ni”回车 ,从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可;
2、估计河南省农村居民消费支出LE依可支配收入NI的一元回归模型
下图就是河南省农村居民消费支出LE和可支配收入NI的一元线性回归结果：
6、对ce为被解释变量,di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验,拟合优度检验和t检验;
1经济意义检验：所估计参数β1=,β2=,说明可支配收入增加1元,平均说来可导致城市居民消费支出增加元;
2拟合优度检验：通过以上的回归数据可知,可决系数为,说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好;
3t检验：针对H1：β1=0和H2：β2=0,由上回归结果可以看出,估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SEβ1=,tβ1=: β2的标准误差和t值分别为SEβ2= tβ2=. 取a=0,05,查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为= 19,tβ1=＜= 19,不拒绝H1, tβ2=＞= 19,拒绝H2.这表明,城市居民可支配收入对其消费水平有很大影响;
但两者的之一比例均大于,可见用凯恩斯的绝对收入假说解释现阶段河南省居民消费规律是合理的;
实验二 截面数据一元线性回归模型
异方差性
实验目的和要求
1、掌握一元线性回归估计方程的异方差性检验方法；
2、掌握一元线性回归估计方程的异方差性纠正方法；
3、在老师的指导下独立完成实验,并得到正确结果;
实验内容
1、估计河南省城市居民消费支出CE依可支配收入DI的一元线性回归模型和农村居民生活消费支出LE与纯收入NI的一元线性回归模型；
城市居民：
计量经济学实验报告3
第三次实验64国家婴儿死亡率与文盲率之间的关系（多元回归模型）一、提出问题（1 ）、先验的预期CM （婴儿死亡率）和各个变量之间的关系。
（2）、做CM对FLR （妇女识字率）的回归，得到回归结果。
（3）、做CM对FLR和PGNP （人均国民生产总值）的回归，得到回归结果。
（4）、做CM对FLR，PGNP和TFR （总生育率）的回归结果，并给出ANOVA。
（5 ）、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？（6）、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？（7）、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR ?使用了哪种检验？给出必要的计算结果。
、数据来源二、分析步骤 1） 先验的预期CM 对各个变量的关系：婴儿死亡率（CM ）应与妇女文盲率（FLR ）之间存在着正相关关系； CM 与人均国民生产 总值（PGNP ）之间应该存在着负相关关系； CM 与总生育率（TFR ）之间应存在着正相关 关系。
【婴儿死亡率（CM ）的单位为一年中每 1000个活胎中5岁以下婴儿的死亡数】 2） 通过EVIEWS 处理得出CM 对各个变量的关系： a. CM 对FLR 的散点图与相关系数表 280O24IO—T-002s o20^180-I-20FLRO; b. CM 对PGNP 间的散点图与相关系数表PGNP;c. CM 对TFR 间的散点图与相关系数表320280- 'jo O'240- 址□o200-160-翻 % c120-o80-Op°% o40-0-0 I0 4000 800012000 16000 20000TFR从CM 对TFR 的散点图与相关系数表中可以看出二者间是正相关关系，与预期相同；结论：婴儿死亡率（CM ）和妇女文盲率（FLR ）存在负相关关系，与人均国民生产总值（PGNP ） 间存在负相关关系，与总生育率（TFR ）间存在正相关关系。
计量经济学数据分析实验报告
《计量经济学》实验报告【试验名称】利用OLS方法对证券市场高频数据进行分析【试验目的】掌握二元线性回归模型的建模和分析方法【试验内容】建立股票荣盛石化(002493)委托差价与换手率和收盘价的二元线性回归模型，并进行短期预测分析【试验步骤】1・建立股票委托差价与换手率和收盘价的二元线性回归模型：Spread =陽 + Pi^n + P2x2i + Pi(其中，令y： = Spread, x n = P收，x2i = turnover)2.数据采样表1荣盛石化(002493)每15分钟交易情况一、点点法计算回归方程由表1中的数据计算得出工y= 0.083 y = O.OO83« 0.008工X］二11697,云二11.697工x?二0.613%,云二0.061%(1) 编制工作表■ yx 2(%)• *> y_• • x ：yX1X 2 0.001 -0.077 0.017 O.lxlO"55.9xl0~32 9x10"® 一7 7x10* 1.7x10“ -1.3xl0-5 0.001 -0.057 0.009 lxlO -6 3.2 xlO -38.1X10-9 -5.7xl0T9.0 xlO -8 -5.1x10^ 0003 -0.057 0.029 9x10^3.2x10^ 84x1 (T 81.7X1CT 4-8.7x10“ -1.7xlO -5 -0.001 -0.077 0.001 1x10"5.9x10-3lxlO -107.7 xlO -5 -l.OxlO -8 -7.7xl0? 0.001 0.033-0.026 lxlO -61.1x10-36 8x10"®3.3 xlO -5 -2.6x1 O'7 -8.6x1 OY ・0.004 -0.007 -0.024 1.6 xlO" 4.9 xlO -3 5.8X10-82.8x29.6x10-7 1.7x10“ -0.005 -0.007 -0.014 2.5 xlO -5 4.9 xlO -32.0 xW 83.5x10-5 7.0x10-7 9.8x10-7 | 0.006 0.073 •0.003 3 6x10*5.3x10—3 9xlO -10 4.4x107-1.8x10—7 -2.2x10“ 0.001 0.0330.006 lxlO^51.1 X 1 0"3 3.6 xlO -93 3x10*6X10-8 2.0 xlO -6 0.006 0.1430.0083.6 xlO"50.026 4x10"86x10*4.8 xlO"7l.lxlO"5(2) Ik 算统计量(3) 计算久、Dj 、D 2(4) 得出参数估计值A = —= 3.5xl0'3 Doa-y-\ • 0i — x? • 0? = -0.405综上所得，回归方程为：X =0.035x h +4.3x 21-0.405二、模型分析 (1)经济意义检验模型估计的结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当收盘 价每增长1s ^=Ey2= 127x10-4S R =工£ =3.68x10“Sy?=工禺 y = 114x10"% =工衬=4.58xl0"2=x^y =L54x10'3 $2 =工若禺=-1.26xl0-5D.=S H %= 1.66x10“= 7.16xl0"s= 5.8xlO"10S“■ ■% S"元，委托差价(Spread)就会增长0.035元；在假定其他变量不变的情况下，当换手率(turnover)增长1个百分点时，委托差价(Spread)就会增长4.3元。
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计量经济学实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
计量经济学实验
基于EViews的
中国能源消费影响因素分析
学院：
班级：
学号：
姓名：
基于EViews的中国能源消费影响因素分析
一、背景资料
能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。
二、影响因素设定
根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。
对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。
另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，
而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。
这里我们引入能源价格、居民收入、科技进步、能源供给量和工业产出五个变量对能源需求进行分析。
三、数据选取
1．能源需求总量，在模型中用y表示，是指一次性能源消费总量,由煤炭,石油,天然气和水电4项组成(单位：万吨标准煤)。
2．能源需求的影响因素：
(1)能源价格，用能源产品出厂价格指数来衡量，在模型中用X1表示，它由煤炭、石油、电力工业出厂价格指数加权计算得到。
(2)剔除物价的工业总产值（亿元），在模型中用X2表示，它由由现价计算的工业总产值除以当年的工业总产值价格指数。
(3)剔除物价的城镇居民家庭人均可支配收入（元），用X3表示，它也是由各年家庭人均可支配收入绝对数用价格指数计算得到。
(4)科学研究与综合技术服务业人员数（万人），用X4表示，直接由各年度统计年鉴查得。
(5)能源生产总量（万吨标准煤），用X5表示，直接由各年度统计年鉴查得。
(6)其他因素。
我们将由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项，如国家的经济结构政策、消费者偏好等。
表1：
四、模型设定
Yt =β0+β1 X1t +β2 X2t +β3 X2t +β4X4t+β5X5t+ Ut
Yt ------能源需求总量(万吨煤)
X1t -----能源产品价格指数
X2t -----剔除物价的工业总产值（亿元）
X3t ----剔除物价的城镇居民家庭人均可支配收入（元）
X4t ----科学研究与综合技术服务业人员数（万人）
X5t -----能源生产总量（万吨标准煤）
Ut------随机扰动项
β1、β2、β3、β4、β5-----待估参数
五、模型检验
假设模型中随机误差项Ut满足古典假设，运用OLS方法估计模型的参数得如下结果：
表2：
回归方程为：
Y=+**X2+*X3+*X4+*X5
（）（）（）（）（）（）
t=（）（）（）（）（）（）
R2=0.995733 F=
一、经济意义检验
由回归估计结果可以看出,城镇居民家庭人均可支配收入、科学研究与综合技术服务业人员数、能源生产总量与能源需求总量呈线性正相关，与现实经济理论相符。
而能源产
品出厂价格指数与能源需求总量呈线性正相关，工业总产值与能源需求总量呈线性负相关，这两点上，不符合经济意义。
二、统计意义检验
从估计的结果可知，可决系数R2=, F=，表明模型在整体上拟合地比较理想。
系数显着性检验：给定α=，X2、X3、X4、X5的t的P值小于给定的显着性水平，拒绝原假设，接受备择假设，表明工业总产值、城镇居民家庭人均可支配收入、科学研究与综合技术服务业人员数、能源生产总量对能源需求总量有显着性影响；仅有X1的t的P值大于给定的显着性水平，接受原假设，表明能源产品出厂价格指数对能源需求总量影响不显着。
三、计量经济学检验
1、多重共线性检验
由表2可看出,模型整体上线性回归拟合较好，R2与F值较显着，而解释变量X1的t 检验不显着,并且X1、X2的系数的符号与经济意义相悖，则说明该模型存在多重共线性。
在Eviews中计算解释变量之间的简单相关系数，得到如下结果，也可以看出解释变量之间存在多重共线性。
表3：
用逐步回归法修正模型的多重共线。
1.运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。
结合经济意义和统计意义选出拟和效果最好的一元线性回归方程。
经分析在五个一元回归模型中能源需求总量Y对能源生产总量X5的线性关系强,拟合程度好。
由表4得：
Y = + *X5
（）（）
t=（）（）
R2=0.955348 F=
2.逐步回归。
将其余解释变量逐一代入上式，得到如下几个模型（结果表如下）
Y = + 25.*X3 + *X5
（）（）（）
t=（）（）（）
R2=0.991118 F=
Y = + *X1 + 27.*X3 + *X5
（）（）（）（）
t=（）（）（）（）
R2=0.992392 F=
X4对Y的影响并不显着，故将X4删去，得到如下模型：Y = + *X1 *X2+27.*X3+*X5
（）（）（）（）（）
t=（）（）（）（）（）
R2=0.993734 F=
2、异方差检验
此处采用ARCH检验：表8:
由上表，Obs*R-squared=＜χ（3）=，所以接受H0，表明模型中随机扰动项不存在异方差。
3、自相关检验
1.由表7可得DW=，给定显着性水平α=，n=25, k’=4时，查Durbin-Waston表得下限临界值dL=，上限临界值du=,可见DW统计量 DW=<du=,由此可判断模型存在自相关。
2.运用广义差分法修正自相关
表9：
剔除，系数符号与经济意义相悖的变量X2
综合以上分析，我们得出最终模型如下：
Y = + 74.*X1 + 14.*X3 + *X5
（）（）（）（）
t=（）（）（）（）
R2=0.995959 F=
六、模型结果分析
1、R2很大，F值也很显着，说明模型在整体上拟合的较好。
能源需求仅与能源产品出厂价格指数、城镇居民家庭人均可支配收入、能源生产总量有明显的相关关系。
能源产品的出厂价格指数对能源需求的影响最大。
当价格指数每降低1个单位时,能源需求总量将降低74.个单位。
2、X1不符合经济意义的检验。
因为从经济意义上讲，能源出厂价格指数越高，能源的需求量越小，X1的系数应为负值。
即使考虑能源在现实生活中的状况，也应该是需求弹性较小。
可以看出,我国能能源需求曲线是向上倾斜的。
这明显与传统经济学的理论相违背。
原因可能是：①我国对能源价格实行管制，长期使市场信号失灵。
②国际市场能源
价格一般由能源期货交易价格决定，而我国没有成体系的能源期货交易市场，买卖价格由海外价格控制，往往我国大量购买能源时，国际投机家伺机哄抬价格，谋取利益。
③根据人们的心理预期，当能源价格上升时，为了规避风险，往往不会减少甚至会增加购买。
3、从模型还可以看出，能源的生产总量对能源需求的影响相对较小。
即能源消费对于能源生产的变化不敏感，供求决定关系不显着。