计量经济学调查报告
计量经济学第十二章实证项目的计量经济研究
ln
� ��1
Y -Y
���=
b1
+
b2
X
b2
Y X
b2Y ( 1 - Y )
b2
b2X (1-Y )
dY Y dX X � 1 �dY Y ��1 - Y ��dX
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可变换为对参数线性的非线性模型
例如： (1) 双对数模型
lnYi = ln b1 + b2 ln X i + ui
(2) 半对数模型 (3) 倒数变换模型
二、研究题目的选择
选题时注意： 1 ．研究的范围要适当
研究的范围 也决定了收集数据的范围 。 2 ．题目的大小要适中
考虑 研究的条件和可能性：理论 的把握、数据 获 得难 易、计 量分析方法的条件、人力和时 间 的条
件 3 ．充分考虑数据来源的可能性
无变 量数据来源的模型不可能具体计 量研究。
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三、文献资料的利用
在研究经济活动发展变化的规律性时，适 于使用时间序列数据。
设定时间序列数据模型要作平稳性检验、 协整分析等。
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（ 3 ）混合横截面数据与面板数据 混合横截面数据集是指既有横截面
数据特点又有时间序列数据特征的数据集。
面板数据集是不同指标在不同时间 的表现形式，由横截面数据集中每个数据的 一个时间序列组成。
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一、选题来源
选题：决定“做什么”的问题 ● 作为计量经济学的初学者，可结合已经学习过
的经济管理课程，选择需要作实证分析的题目 ； ● 自己接触到的经济管理中有值得从数量上加以 实证估计和检验的问题； ● 别人已经作过理论研究，但缺乏数量上的概念 和界线的问题。
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研究题目的性质
◆ 关于理论验证方面的研究
计量经济学研究步骤
深度研究报告：计量经济学研究步骤1. 研究目标计量经济学是应用统计方法和数学模型来评估经济学问题的经验研究方法。
本次研究的目标是使用计量经济学的方法来研究某经济现象，以了解其影响因素、相关性以及可能的影响机制，从而为实际经济决策提供有针对性的建议。
2. 研究方法2.1 数据收集首先，我们需要收集与研究目标相关的数据，这些数据可以是时间序列数据、截面数据或面板数据。
数据的来源可以是官方统计机构、调查机构、学术研究机构、企业等。
在数据收集过程中，我们应该确保数据的质量、可靠性和完整性。
2.2 变量选择与测量在研究中，我们需要选择与研究目标相关的变量作为自变量和因变量。
这些变量应该能够有效地捕捉经济现象的本质和特征，并且在经济理论或实证研究中已经有所论证。
同时，我们还需要对这些变量进行测量，确保其能够准确地衡量经济现象的发生和变化。
2.3 模型设定在计量经济学中，我们通常使用经济理论为基础建立模型。
模型的设定需要考虑到经济现象的特点，选择合适的函数形式和变量关系，同时还需要考虑到可能存在的经济学假设和限制条件。
在模型设定之前，我们应该仔细阅读相关文献，了解已有研究的方法和结果。
2.4 估计与假设检验在模型设定之后，我们需要使用统计方法对模型进行参数估计。
常见的估计方法包括最小二乘法、最大似然估计、广义矩估计等。
在进行参数估计之后，我们还需要进行假设检验，检验模型的合理性和有效性。
2.5 结果解释与稳健性检验在得到估计结果之后，我们需要对结果进行解释，并进行稳健性检验。
稳健性检验包括检验模型的稳定性、异方差性、同方差性等。
通过稳健性检验，我们可以评估模型的鲁棒性和健壮性，确保结果的有效性和可靠性。
3. 研究发现根据我们所使用的实证方法和数据分析，我们得出了以下关于经济现象的一些主要发现：1.发现1：某自变量对因变量存在显著影响。
经过统计检验，我们发现某个自变量对因变量的影响是显著的，并且符合经济理论的预期。
计量经济学数据
计量经济学数据引言：计量经济学是经济学中的一个分支，它运用数理统计学和经济学的原理，通过采集和分析经济数据来研究经济现象和经济政策的影响。
在计量经济学中，数据的质量和准确性对于研究结果的可靠性至关重要。
本文将介绍计量经济学中常用的数据类型、数据来源、数据处理和数据分析方法。
一、数据类型在计量经济学中，数据可以分为两种类型：横截面数据和时间序列数据。
1. 横截面数据：横截面数据是在某个特定时间点上对不同个体进行观察和测量的数据。
例如，我们可以通过调查采集到某一年份不同家庭的收入、教育水平、家庭规模等信息。
2. 时间序列数据：时间序列数据是在一段时间内对同一事物进行观察和测量的数据。
例如，我们可以通过统计机构的报告获得过去几年某个国家的GDP增长率、失业率等信息。
二、数据来源计量经济学的数据可以从多个来源获取，常见的数据来源包括：1. 统计机构：各国的统计机构通常会发布各种经济指标和统计数据，如国内生产总值（GDP）、劳动力市场数据、物价指数等。
这些数据通常经过严格的调查和统计，具有较高的可靠性。
2. 调查数据：研究人员可以通过设计并实施调查来采集经济数据。
例如，通过问卷调查采集企业的生产成本、消费者的购买意愿等数据。
调查数据的质量和准确性取决于样本的选择和问卷设计等因素。
3. 学术研究：研究人员在进行学术研究时，通常会使用已有的学术文献和研究成果中的数据。
这些数据通常经过严格的检验和验证，具有较高的可信度。
三、数据处理在计量经济学中，数据处理是非常重要的一步，它包括数据清洗、数据转换和数据标准化等过程。
1. 数据清洗：数据清洗是指对采集到的原始数据进行筛选和清理，去除异常值、缺失值和错误值等。
这样可以提高数据的质量和准确性，确保后续分析的可靠性。
2. 数据转换：数据转换是指对原始数据进行变换，使其符合模型假设和分析的要求。
常见的数据转换包括对数转换、差分运算等。
3. 数据标准化：数据标准化是指将不同尺度和单位的数据转化为统一的尺度和单位，以便进行比较和分析。
【精品】《计量经济学》实验报告
【精品】《计量经济学》实验报告
一、实验目的
通过本实验，了解计量经济学的基本概念，认识计量经济学的应用，以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。
二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料，分析收入与消费的关系，研究对收入的影响因素。
三、实验方法
（1）调查资料：国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成，其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。
（2）计量模型：在该实验中，建立二元线性回归模型：
（3）计量经济学的应用：利用STATA软件进行实证分析，以估计该家庭收入与消费的关系，并进一步研究影响收入的因素。
四、实验结果
（1）估计结果：家庭收入与消费的估计结果如下：
模型结果：Y=0.697+2.154X
线性拟合结果：R2=0.811，p=0.000
（2）影响收入的因素：利用STATA软件回归分析发现，家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。
五、实验结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
（1）计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。
（2）家庭收入与消费显著正相关，即家庭收入越高，消费也越高。
（3）家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。
关于经济的调查报告
关于经济的调查报告
经济是一个国家发展的重要指标之一，经济状况的稳定与否直接关系到国家和人民的生活水平。
因此，对经济状况进行调查是非常重要的。
本文将针对近期经济状况进行一份调查报告。
首先，我们关注国内生产总值（GDP）的增长情况。
根据最新数据显示，我国今年上半年GDP增速为6.3%，虽然略有放缓，但整体保持稳定增长态势。
其次，我们要关注就业率的情况。
数据显示，全国城镇登记失业率为3.61%，比上年同期下降0.1个百分点，就业形势总体稳定。
同时，大量新的就业岗位也在不断增加，给了更多的人们就业机会。
然而在调查中也发现了一些经济问题。
首先是居民收入增速有所放缓，而生活成本却在上涨，导致一些居民生活压力增大。
其次是一些企业面临着用工成本上升、原材料价格上涨等问题，给企业的经营带来了一定的困难。
再次是外部环境的不确定性增加，全球贸易摩擦、国际政治局势波动等因素都给我国经济带来了一定的不确定性。
针对以上问题，我们建议政府应该加大对居民收入的调节，增加对低收入群体的帮扶力度，提高社会保障水平，缓解居民的生活压力。
同时，政府也应该继续优化营商环境，减少企业用工成本和税收负担，为企业发展提供更好的条件。
此外，政府还应该加强国际合作，提高国际竞争力，化解外部环境对我国经济的不利影响。
总的来说，我国经济总体稳定，但也面临一些挑战。
我们需要密切关注经济形势的发展，及时调整政策，保持经济的稳健发展。
同时，全社会也应该齐心协力，共同推动经济的发展，共同创造更加美好的未来。
计量经济学的论文2篇
计量经济学的论文范文一：计量经济学教学问题与改革分析一、引言计量经济学是经济学研究中重要的理论和应用分析工具。
正因为其重要性，1998年教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学确定为经济类专业的核心课程。
在本科生阶段，除了经济、管理专业将其作为必修课程外，不少高校将其作为全校性选修课程。
计量经济学的学科性质、课程特点和日益显现的重要性，对当前普通高校学生的课程学习和老师教学，特别是对商科背景的本科生，都是一个不小的挑战。
二、文献评述作为一门以经济与管理基本理论为基础，综合数学、统计学分析工具，以现代电子计算技术为依托的计量经济学，其知识面涉及之广、综合应用能力要求之强，是经管类专业课程中所罕见的，这也是计量经济学难教、难学的根本原因。
李均立、许海平归纳了该门课程教学存在的问题，并从教学内容等方面提出了相应的教研教改建议。
马成文、金露、魏文华强调案例教学在计量经济学教学中的作用，并指出了案例教学中需要注意的问题。
张柠认为在教学中应该加大实验教学力度，通过实验教学，培养学生的应用能力，提高学习效果。
已有文献为本课题的研究提供了很好的借鉴，但是通过对有关文献仔细地梳理后发现，现有文献存在一个特点:将焦点聚焦在课程教学中存在的困难上。
上述文献既存在合理的地方，也存在一定的偏见。
三、商科背景下计量经济学教学的问题(一)学生本身的问题1.学习兴趣不高学习计量经济学需要大量计算与演算，学科本身与其他一些学科相比显得枯燥乏味一点。
在安徽省教学研究一般项目(2013jyxm240):计量经济学课程教学现状的调查研究这一研究中完全不喜欢，不太喜欢以及持中立态度的同学占比59%，超过半数的同学是不非常喜欢这门课程的，由此可见，学生的学习兴趣不太高。
2.数学基础薄弱商科学生有大多数是文科生，数学基础薄弱。
而计量经济学需要良好的统计学，运筹学和数学基础，这就导致了商科学生难以学好计量经济学这门学科。
(二)老师的填鸭式教学模式过于死板目前，国内教学很多教师只进行理论教学，而没有实验教学。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学中的一门重要学科，它通过运用数学和统计学的方法来研究经济现象，并对经济理论进行实证分析。
实验是计量经济学研究中不可或缺的一部分，通过实验可以验证经济理论的有效性，提供实证依据，为政策制定和经济决策提供参考。
本篇文章将介绍一个基于计量经济学方法的实验，以探讨某一特定经济现象的影响因素和机制。
研究背景在当今社会，消费者购买决策是经济活动中的重要环节，而价格是影响消费者购买决策的关键因素之一。
然而，不同的消费者对价格的敏感程度可能存在差异，这可能受到个体的经济状况、心理因素以及市场竞争程度等多种因素的影响。
因此，了解消费者对价格的反应机制对于企业制定定价策略以及政府进行市场监管具有重要意义。
研究目的本实验旨在通过模拟市场环境，探究消费者对价格的反应机制，并分析不同因素对消费者价格敏感度的影响。
实验设计实验采用随机抽样的方法，选取了100名具有不同经济背景和消费习惯的消费者作为实验对象。
实验分为两个阶段进行，第一阶段是价格变动实验，第二阶段是心理因素调查。
第一阶段：价格变动实验在价格变动实验中，我们将随机选取50名消费者，并给予他们一定的购买预算。
然后，我们将分别设定两个不同的价格水平，并观察消费者对不同价格水平下商品的购买行为。
通过对购买行为的观察和数据分析，我们可以得出消费者对价格变动的反应程度。
第二阶段：心理因素调查在心理因素调查中，我们将采用问卷调查的方式，向所有参与实验的消费者提供一份针对价格敏感度的问卷。
问卷中包含了有关个体经济状况、消费心理以及市场竞争程度等方面的问题。
通过问卷调查的结果，我们可以分析不同因素对价格敏感度的影响，并进一步探讨价格敏感度的机制。
实验结果与讨论通过对实验数据的分析，我们得出了以下结论：1. 消费者对价格的敏感度存在差异，有些消费者对价格变动非常敏感，而另一些消费者对价格变动的反应较为迟缓。
2. 个体经济状况是影响消费者价格敏感度的重要因素之一。
微观计量经济学使用统计方法分析经济数据
微观计量经济学使用统计方法分析经济数据微观计量经济学是研究个体经济主体行为和市场交互关系的经济学分支。
它通过采集大量的经济数据，并运用统计学方法来揭示个体经济主体的决策行为以及市场的运作规律。
本文将探讨微观计量经济学在使用统计方法分析经济数据方面的应用。
一、数据采集1. 数据来源微观计量经济学的数据来源主要包括调查、实验和统计机构发布的报告。
调查是通过问卷、面谈等方式直接获取数据。
实验则通过实验设定来观察经济主体行为。
而统计机构发布的报告则是基于官方数据或者大规模调查数据进行的分析和整理。
2. 数据处理在数据采集之后，研究者需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
数据处理包括数据录入、去除异常值、转换数据格式等环节，以使数据能够被进一步分析使用。
二、统计方法分析1. 描述性统计分析描述性统计是对数据的基本特征进行概括和统计的方法。
它通过计算平均值、标准差、方差、分位数等指标，来描述数据的分布情况和集中趋势。
描述性统计能够提供对数据的整体了解，为后续的分析提供依据。
2. 回归分析回归分析是微观计量经济学中常用的统计方法之一。
它用于研究因变量和自变量之间的关系，并通过建立回归模型来预测和解释变量之间的关系。
回归分析可以帮助我们了解个体经济主体的决策行为和市场的运作机制。
3. 实验设计实验设计是微观计量经济学研究中的一种重要方法。
通过对实验环境和条件进行严格控制，研究者可以观察和分析变量之间的因果关系。
实验设计能够帮助我们解答因果问题，进一步揭示经济现象背后的本质机制。
4. 面板数据分析面板数据是对同一组个体进行多次观察得到的数据。
面板数据分析能够通过个体间的横截面比较和时间序列观察，提供更加准确和全面的信息。
面板数据分析在个体和时间维度上的双重信息可以帮助我们探索个体决策行为和市场发展的规律。
三、统计方法在经济数据分析中的应用1. 价格弹性分析通过使用统计方法分析数据中商品价格和销量之间的关系，可以计算出商品的价格弹性。
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大学生月消费支出调查报告一、引言在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。
物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。
当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。
由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。
一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。
消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。
特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。
为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。
二、理论综述我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。
影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下：1、学习支出2、消费收入3、生活支出三、模型设定Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出四、数据搜集1、数据说明我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。
2、数据的搜集情况人数每人每月消费支出Y学习支出（X1）消费收入（X2）生活支出（X3）1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 14900140100076015710150800560五、模型的估计与调整1.模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验用OLS方法估计得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/08/10 Time: 18:50Sample: 1 15Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2.267085 2.7407440.8271790.4257X1 1.0028640.01324975.694920.0000X2-0.0140950.011071-1.2731980.2292X3 1.0153560.01407272.155330.0000R-squared0.999941Mean dependent var796.0000Adjusted R-squared0.999925S.D. dependent var300.6849S.E. of regression 2.595570Akaike info criterion 4.968668Sum squared resid74.10681Schwarz criterion 5.157481Log likelihood-33.26501F-statistic62623.78Durbin-Watson stat0.894106Prob(F-statistic)0.000000Y= 2.267085043 + 1.002863576X1- 0.01409509937X2 + 1.015356088X3(2.7407) (0.0132) (0.0111) (0.0141)t=(0.8272 ) (75.6949) (-1.2732) (72.1553)R2=0.9999 F=62623.78 n=15统计检验如下：1）拟合优度：由上可知：R2=0.9999，说明模型对样本的拟合很好。
2）查F分布表得=3.59,可以看出F=62623.78>=3.59,说明回归方程显著，即“学习支出”、“消费收入”、“生活支出”对“每人每月消费支出”有显著影响。
3）t检验：X1，X3的p值等于0.0000，这表明X1、X3 对Y有显著性影响，X2的p值等于0.2292，X2 不显著。
故我们对上述模型进行计量经济学的检验，并进行修正改进。
2.计量经济学检验3.（1）多重共线性检验X1X2X3X1 1.0000000.1231330.024588X20.123133 1.0000000.981034X30.0245880.981034 1.000000由上表可以看出，解释变量X1与X2、X1与X3、相关系数较小，X2与X3的相关系数都较大，可见存在多重共线性。
下面我们用逐步回归法进行修正：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/10 Time: 17:40Sample: 1 15Included observations: 15Std. Error t-Statistic Prob.Variable CoefficientC 1.855602 2.7911600.6648140.5187X10.9942450.01168085.126090.0000X30.9976940.002423411.76110.0000 R-squared0.999933Mean dependent var796.0000Adjusted R-squared0.999922S.D. dependent var300.68494.972804S.E. of regression 2.661886Akaike infocriterionSum squared resid85.02767Schwarz criterion 5.114414Log likelihood-34.29603F-statistic89312.68Durbin-Watson stat 1.135934Prob(F-statistic)0.000000Y= 2.267085043 + 1.002863576X1- 0.01409509937X2 + 1.015356088X3(2.7407) (0.0132) (0.0111) (0.0141)t=(0.8272 ) (75.6949) (-1.2732) (72.1553)R2=0.9999 F=62623.78 n=15修正后的方程:Y= 1.855602386 + 0.9942445531X1 + 0.9976942247X3(2.7912) (0.0117) (0.0024)t = 0.6648 85.1261 411.7611R2=0.999933 F=89312.68 n=15修正后的参数的t值都已经比较显著，且F值也有了一定的增加，故不再删除变量，选择此模型为修正后的模型。
由模型得出，大学生每人每月的消费支出随学习支出的增加而增加，随生活支出的增加而增加的结论。
这与经济意义相符。
（2）异方差检验（White检验）White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.628974Probability0.682978 Obs*R-squared 3.884193Probability0.566207Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 15:44Sample: 1 15Included observations: 15Variable CoefficieStd. Error t-Statistic Prob.nt71.58413-0.8523720.4161C-61.01632X10.6619300.7293080.9076150.3877X1^2-0.001810.001714-1.0607320.31648X1*X30.0002910.0003090.9418710.37090.111792-0.2896160.7787X3-0.032377X3^2-4.79E-08.46E-05-0.0566320.95616R-squared0.258946Mean dependent var 5.668512S.D. dependent var18.47437 Adjusted R-squared-0.15275S.E. of regression19.83524Akaike info criterion9.101971 Sum squared resid3540.929Schwarz criterion9.385191F-statistic0.628974 Log likelihood-62.26478Durbin-Watson stat 1.375996Prob(F-statistic)0.682978由上图知，nR2=3.884193，其伴随概率p=0.5662>0.05,即修正后的模型不存在异方差（3）自相关检验a、DW检验法Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/10 Time: 17:40Sample: 1 15Included observations: 15Variable CoefficieStd. Error t-Statistic Prob.ntC 1.855602 2.7911600.6648140.5187X10.9942450.01168085.126090.0000X30.9976940.002423411.76110.0000 R-squared0.999933Mean dependent var796.0000Adjusted R-squared0.999922S.D. dependent var300.6849S.E. of regression 2.661886Akaike info4.972804criterionSum squared resid85.02767Schwarz criterion 5.114414 Log likelihood-34.29603F-statistic89312.68 Durbin-Watson stat 1.135934Prob(F-statistic)0.000000由EVIEWS软件，用OLS方法得DW=1.135934，查德宾-沃森统计量表得=0.946,=1.543,所以DW,所以无一阶自相关性。
b、BG检验Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 1.057266Probability0.383236Obs*R-square d 2.618177Probability0.270066Test Equation:Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/22/10 Time: 20:25Variable CoefficientStd.Errort-Statistic Prob.C 1.7680713.1620800.5591480.5884X1-0.0056660.013367-0.4238540.6806X3-0.0013460.002596-0.5186830.6153RESID(-1)-0.3159910.324315-0.9743340.3529RESID(-2)-0.4638130.362870-1.2781800.2301R-squared0.174545Mean dependent var-4.20E-14Adjusted R-squared -0.155637S.D. dependent var 2.464428S.E. of regression 2.649274Akaike info criterion 5.047650Sum squared resid 70.18651Schwarz criterion 5.283666Log likelihood-32.85737F-statistic0.528633Durbin-Watso n stat 1.942053Prob(F-statistic)0.717696其中nR2=2.618177，临界概率p=0.270066>0.05,所以模型不存在自相关性，又因为-0.974334和-1.278180均小于t0.025(15-2-1)=2.179,表明该模型不存在一阶和二阶自相关性。