eviews研究教育的工资回报率问题
微观经济学实验eviews分析
实验时间：2013 年 12 月 30 日 系别： 经金学院 专业班级：经济 24 班 学 号：2121802104 姓名： 梁力文 成 绩： 【实验题目】个人收入与物价水平对我国农村居民恩格尔系数影响的实证分析 1. 【实验目的】通过实证分析加深对消费理论，尤其是恩格尔定律的认识与理解。 2. 分析恩格尔系数大小的影响因素。 【理论基础】 恩格尔系数和恩格尔定律： 恩格尔系数(Engel's Coefficient)是食品支出总额占个人消费支出总额的比重。19 世纪德国统计学家恩格尔根据统计资料，对消费结构的变化得出一个规律：一个家庭收入 越少，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入 的增加，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出比例则会下降。推而广之，一个 国家越穷，每个国民的平均收入中（或平均支出中）用于购买食物的支出所占比例就越大， 随着国家的富裕，这个比例呈下降趋势。 恩格尔定律的公式： 食物支出变动百分比÷总支出变动百分比 x100%=食物支出对总支出的比率(R1) 或 食物支出变动百分比÷收入变动百分比 x100%=食物支出对收入的比率(R2) 注意：R2 又称为食物支出的收入弹性。 恩格尔定律是根据经验数据提出的，它是在假定其他一切变量都是常数的前提下才适 用的，因此在考察食物支出在收入中所占比例的变动问题时，还应当考虑城市化程度、食 品加工、饮食业和食物本身结构变化等因素对于家庭食物支出增加的影响。只有达到相当 高的平均食物消费水平时，收入的进一步增加才不对食物支出发生重要的影响。 恩格尔系数是根据恩格尔定律得出的比例数，是表示生活水平高低的一个指标。其计算公 式如下： 恩格尔曲线:食物支出金额÷总支出金额 x100%=恩格尔系数 除食物支出外，衣着、住房、日用必需品等的支出，也同样在不断增长的家庭收入或 总支出中，所占比重上升一段时期后，呈递减趋势。 影响恩格尔系数的因素： 根据消费理论中斯勒茨基方程的收入效应和替代效应，收入和物价变动是影响恩格尔 系数最重要的原因。 对应于一定的收入和物价水平，消费者应该有一个预期的最佳恩格尔系数。但消费行 为具有一定程度的刚性，消费习惯难以在短时间内改变。 杜森贝里的相对收入假说就谈到了棘轮效应，即消费习惯形成之后有不可逆性，易 于向上调整而难于向下调整。因此，恩格尔系数的预期水平在单一周期内一般不会完全实 现，而只能得到部分的调整。本文将据此建立一个局部调整模型。
高等教育回报率分布特征实证分析
高等教育回报率分布特征实证分析随着我国经济的持续发展和教育水平的稳步提升，高等教育日益成为人们追逐的目标。
无论是家长、学生还是政府，都普遍认为接受高等教育是一项具有长期收益的投资。
但是，高等教育所带来的实际回报与投入之间的关系仍有待研究。
因此，在进行高等教育回报率分布特征实证分析之前，有必要先对高等教育回报率进行定义，了解其背景和意义。
高等教育回报率是指一个人在接受高等教育后所获得的收益与所花费的成本（包括学费、住宿费、书本费等）之间的比率。
高等教育回报率是衡量高等教育的效果和价值的重要指标。
对于个人来说，高等教育回报率与其职业发展、收入水平等密切相关。
对于社会来说，高等教育回报率与其人力资本的增长、经济增长等密切相关。
因此，了解高等教育回报率的分布特征对于制定教育政策和个人职业规划都具有重要意义。
在本文中，我们将基于市场化角度，利用人口普查数据对我国高等教育回报率的分布特征进行实证分析。
我们采用了教育回报率的中位数和平均值分别为度量指标，对不同地区、性别、民族、受教育程度、职业等因素的高等教育回报率进行了分析。
首先，我们观察到我国高等教育回报率的中位数为19.4%，平均值为29.3%。
这意味着，平均而言，接受高等教育可以帮助个人的收入水平提高近三成。
但是，中位数和平均值的数据差异说明了高等教育回报率的分布存在很大差异。
因此，我们需要深入探讨分布特征。
进一步对高等教育回报率进行分析后发现，存在区域差异。
东部地区的高等教育回报率要高于中部和西部地区。
这与东部地区经济发展水平、居民受教育程度等因素有关。
同时，高等教育回报率也存在着性别差异。
女性的高等教育回报率要低于男性，这与女性在职场中的就业机会和收入水平存在差异有关。
民族差异也是影响高等教育回报率的因素之一。
汉族人群的高等教育回报率要高于少数民族，这与少数民族受教育机会和就业机会的不足有关。
此外，我们还发现受教育程度和职业对高等教育回报率也存在着影响。
计量实验报告
计量经济学第二次实验报告(利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题)一、实验内容：1、实验目的：利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
2、实验要求：运用Eviews软件进行数据分析，利用已知数据建立回归模型，考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
由于数据都是不同家庭的双胞胎数据，分析时请利用这一数据特征二、实验报告：（1）、问题提出随着社会的发展，教育的工资回报率问题被提上了日程。
对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。
为了这一问题，我们利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
（2）、指标选择根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据（bothtwins data Excel文件）作为数据指标。
Age：年龄；age2：年龄平方；Daded：父亲受教育年数；Momed：母亲受教育年数；Hrwage：工资时薪；lwage：时薪工资对数值；female：是否为女性； white：是否为白人；first:是否为家中长子；Educ：受教育年数（自报）；Educ_t：双胞胎中另一个受教育年数（自报）；Eductt：双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数（互报）；Educt_t：此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数（互报）。
（3）、数据来源数据由老师提供。
由于数据量过大，截取部分数据展示如下表1，具体数据参见附表1表1 数据（bothtwins data Excel文件）（部分数据）（4）、数据处理数据可直接用于建模分析，无需经过任何处理（5）、数据分析运用Eviews画出时薪工资与受教育程度的散点图，观察两者的相关性。
如图1时薪工资与受教育程度的散点图从图1可以看出时薪工资与受教育程度有一定正相关关系。
eviews中收益率计算公式
eviews中收益率计算公式
在EViews中，收益率可以通过以下公式计算：
收益率= (当期价值-前期价值) /前期价值* 100
例如，假设某只股票的价格在前一个月为100美元，在当前月为120美元。
使用上述公式计算收益率：
收益率= (120 - 100) / 100 * 100 = 20%
这表示该股票在这个月的收益率为20%。
除此之外，在EViews中还有一些其他的收益率计算方法，例如对数收益率（log return），它可以通过以下公式计算：
对数收益率= ln(当期价值/前期价值) * 100
对数收益率更常用于金融领域，因为它具有一些优点，如具有对称性、可加性等。
在实际使用中，我们可以根据具体的需求选择合适的收益率计算
方法。
EViews提供了丰富的功能和工具，方便用户进行各种统计分析，并可以方便地计算和展示不同种类的收益率。
线上教育影响因素分析——基于Eviews进行相关数据分析
线上教育影响因素分析——基于Eviews进行相关数据分析摘要：近年来，由于互联网络的大量普及，我国在线教育开始蓬勃发展。
由于国家的扶持，以及居民消费水平的提高等一系列因素，目前线上教育的发展态势良好。
由于2020年疫情的爆发，学生无法进入课堂进行线下学习，所以线上教育发挥了重要的作用。
本文将根据人口、国内生产总值、财政性教育经费、居民消费水平、互联网普及率、投入研究与试验发展（R&D）经费六个要素对我国线上教育市场规模的影响。
同时根据分析结果对未来五年（2021-2025）的线上教育市场规模进行预测（2021年的相关数据不全，也将进行预测）。
并且根据预测结果进行分析，提出相关的建议。
关键词：线上教育、影响因素、财政性教育经费、技术投入一、我国线上教育的发展现状（一）定义在线教育是以互联网为媒体的方式，借助互联网，在学校与老师中间进行的一项教学活动。
在线教育行业是中国教育科技大转型的必然产物，在网络技术和移动智能设备的迅速发展与广泛应用之下，在线教育使传统的教学方式遭到了颠覆，使学校教学过程进行了技能、教学内容、表现形式和主体意识等全面的变革，从而真正的实现了因材施教。
（二）行业发展历程中国的在线教育产业于二零一三年在政府投资驱动下开始兴起，并在二零一七年通过直播形式达到了规模化，并逐渐趋向完善，但近年来，中国在线教育产业也开始产生了多样的细分领域，教育产业也呈现出了精细化趋势。
二零二一年七月随着国家教育市场监管新办法相继出台，以及相应政策法规配套的不断完善，从K12板块开始的中国在线教育市场规模化发展正式拉开序幕。
（三）行业政策背景：鼓励职业教育和素质教育发展2021年以来，国务院、教育部、发改委等多部门都陆续印发了支持、规范在线教育行业的发展政策。
尤其是在2021年7月“双减”靴子落地后，政策着重整顿、监管K12学科培训机构。
2021年7月23日，我国出台《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，对于教育培训机构进行了资质限制和融资限制，政策明确规定，各地不再审批新的面向义务教育阶段学生的学科类校外培训机构，现有学科类培训机构统一登记为非营利性机构;对非学科类培训机构，各地要区分体育、文化艺术、科技等类别，明确相应主管部门，分类制定标准、严格审批。
高等教育回报率分布特征实证分析
高等教育回报率分布特征实证分析一、引言高等教育一直被认为是提高个人就业竞争力和获得更高收入的有效途径。
近年来有研究表明，高等教育所带来的回报并不是均衡的，存在着不同学历、专业和院校的回报差异。
为了更好地了解高等教育对个人收入的影响，本文将对高等教育回报率的分布特征进行实证分析，以期为政府、学校和个人提供决策参考。
二、相关理论和研究1. 人力资本理论人力资本理论认为，教育是一种投资，通过接受教育，个人可以提高自身技能和知识水平，从而提高工作生产力和获得更高收入的能力。
高等教育与个人收入之间存在着紧密的关联性。
2. 高等教育回报率差异一些研究表明，不同学历、专业和院校的毕业生在就业市场上所获得的收入存在着显著差异。
一般来说，研究生相对本科毕业生更容易获得更高收入的工作，而知名大学的毕业生也更受用人单位的青睐。
3. 教育收益率测算方法计算教育收益率一般采用经验收入差距法、自然实验法和离散选择模型等方法。
经验收入差距法是最常用的方法，通过比较受教育群体和未受教育群体的收入差异来计算教育的回报率。
三、数据和变量定义本文使用的数据来自国家统计局和教育部的相关统计年鉴和调查报告，包括毕业生的学历、专业、院校和年收入等信息。
根据相关理论，本文将探讨以下变量：1. 受教育程度：以学历水平作为变量，包括本科、硕士和博士等不同学历层次。
2. 专业领域：以所学专业作为变量，比较不同专业的毕业生在就业市场上的收入差异。
4. 年收入：作为反映教育回报率的变量，以个体年收入作为评价高等教育回报率的指标。
四、实证分析1. 学历层次对个体收入的影响通过对不同学历层次毕业生的收入进行比较，我们发现研究生相对于本科生和高中生来说，平均收入要高出很多。
根据计算得到的经验收入差距，研究生的教育回报率明显高于本科生和高中生。
这说明高等教育确实对个人的收入产生了积极的影响。
通过对不同专业的毕业生收入进行比较，我们可以看到一些专业的毕业生平均收入要明显高于其他专业。
eviews实验题目和数据
每个同学完成1份实验报告，格式规范见模版。
要求：1实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自由选题，数据自己收集。
建议大家用教材中的数据。
2每个同学做多元线性回归，对数据进行自相关，异方差，或变量多重共线性三种中的一种进行检验、并写出修正方法和修正后的结果。
3十七周周五交实验报告。
第一部分多元线性回归1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。
3、下表给出的是1960—1982年间7个OECD 国家的能源需求指数（Y ）、实际GDP 指数（X1）、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以1970年为基准（1970=100）(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数t t t t u X X Y +++=2ln 1ln ln 210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。
(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 u X X Y t t t +++=21210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。
(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？4、考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ）”模型：t t t t u X X Y +++=33221βββ其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%） 下表为某国的有关数据，表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%)，23（1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。
eviews居民消费与收入水平之间的关系PPT学习教案
519.28 537.82 571.70 629.89 700.02 775.59 947.35 2040.79 2090.73 2140.36 2390.47 2727.40 2821.86 2990.17 3296.91 4255.3 5126.88 6038.04 6909.82 8234.04 9263.00 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31
居民消费价格指数 （1978=100）
1978
3605.6
1979
4074.0
1980
4551.3
1981
4901.4
1982
5489.2
1983
6076.3
1984
7164.4
1985
8792.1
1986
10132.8
1987
11784.7
1988
14704.0
1989
16466.0
1990
18319.5
9113.2 2821.86 211.5 4308.842 6262.7139
1991 21280.4
10315.9 2990.17 218.8 4714.762 7065.9186
1992 25863.7
12459.8 3296.91 232.8 5352.148 8193.5095
1993 34500.7
4.3.估计GDP的平均增长率
模型设定：Y 0 1 * T
其中Y=LOG(GDP)
时间
GDP(亿元)
T
1978
3605.6
1
1979
4074.0
2
1980
4551.3
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第四次实验————利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
组员：实验内容：1、实验目的：利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
2、实验要求：运用Eviews软件进行数据分析，利用已知数据建立回归模型，考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
由于数据都是不同家庭的双胞胎数据，分析时请利用这一数据特征二、实验报告：（1）、问题提出随着社会的发展，教育的工资回报率问题被提上了日程。
对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。
为了这一问题，我们利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
（2）、指标选择根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据（bothtwins data Excel 文件）作为数据指标。
Age：年龄；age2：年龄平方；Daded：父亲受教育年数；Momed：母亲受教育年数；Hrwage：工资时薪；lwage：时薪工资对数值；female：是否为女性；white：是否为白人；first:是否为家中长子；Educ：受教育年数（自报）；Educ_t：双胞胎中另一个受教育年数（自报）；Eductt：双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数（互报）；Educt_t：此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数（互报）。
数据来自于国家统计局公布的《中国统计年鉴》。
（3）、数据来源表1 数据（bothtwins data Excel文件）（部分数据）（4）、数据分析1、描述性分析①运用Eviews画出时薪工资与受教育程度的散点图，观察两者的相关性。
如图1时薪工资与受教育程度的散点图6810121416182004080120160HRWAGEE D U C由图1可以看出时薪工资与受教育程度呈正相关关系。
②运用Eviews 画出时薪工资与年龄的散点图，观察两者的相关性图2时薪工资与年龄的散点图102030405060708004080120160HRWAGEA G E由图1可以看出时薪工资与年龄大致呈正相关关系。
2、建立模型模型一：在不考虑双胞胎的情况下，建立分析模型如下：Dependent Variable: LWAGE Method: Least Squares Date: 11/17/14 Time: 20:09 Sample: 1 680Included observations: 680Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EDUC 0.117638 0.009939 11.83604 0.0000 AGE 0.096256 0.010931 8.805826 0.0000 AGE2 -0.000960 0.000131 -7.318658 0.0000 C-1.3547690.261802 -5.1747870.0000R-squared 0.275097 Mean dependent var 2.440960 Adjusted R-squared 0.271880 S.D. dependent var 0.620855 S.E. of regression 0.529775 Akaike info criterion 1.573136 Sum squared resid 189.7271 Schwarz criterion 1.599736 Log likelihood -530.8662 Hannan-Quinn criter. 1.583432 F-statistic 85.51294 Durbin-Watson stat 1.522542Prob(F-statistic) 0.000000模型为：t-Statistic -5.175 11.836 8.806 -7.319 Prob 0.000 0.000 0.000 0.000 R-squared 0.275 Adjusted R-squared 0.272 从模型可以看出，在年龄和年龄的平方不变的情况下，受教育程度每增加一年，时薪工资相对增加0.118%：同样的，在受教育程度和年龄的平方不变的情况下，年龄每增加一年，时薪工资相对增加μββββ++++=23210ln age age educ wage 2001.0-096.0118.0355.1-ln age age educ wage ++=0.096%。
R-squared 不高，此模型有待检验。
对模型一作残差图进行分析： 图3-2-10123012345100200300400500600ResidualActualFitted由图3残差图我们可以看得出来，其残差并没有均匀的分布在条形框中，拟合程度较差，即可能存在遗漏变量（个人能力和家庭背景等）。
模型二：根据已知数据，为了研究教育的工资回报率问题，将其他变量统计为，建立模型如下：Dependent Variable: LWAGE Method: Least Squares Date: 11/17/14 Time: 20:46 Sample: 1 680Included observations: 655Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EDUC0.1052410.010398 10.120820.0000μλββββ+++++=∑jj23210ln Xage age educ wage j ∑jj j X λAGE 0.106682 0.010880 9.805046 0.0000 AGE2 -0.001086 0.000131 -8.258934 0.0000 DADED 0.015630 0.008646 1.807761 0.0711 MOMED -0.003422 0.010335 -0.331055 0.7407 FEMALE -0.325313 0.041298 -7.877194 0.0000 WHITE -0.120867 0.075957 -1.591258 0.1120 C-1.2243410.276200-4.4327980.0000R-squared 0.346011 Mean dependent var 2.445188 Adjusted R-squared 0.338935 S.D. dependent var 0.627684 S.E. of regression 0.510344 Akaike info criterion 1.504676 Sum squared resid 168.5119 Schwarz criterion 1.559450 Log likelihood -484.7812 Hannan-Quinn criter. 1.525914 F-statistic 48.90189 Durbin-Watson stat 1.552372 Prob(F-statistic) 0.000000模型二为：从模型的结果可以看出，R-squared 提高为0.346，比模型一高。
但是其中变量daded 、momed 、white 三个变量t 检验不通过，p 值过大。
猜测可能是测量误差引起的内生性问题，所以运用差分法建立模型三对数据进行分析。
模型三：为了解决由遗漏变量和测量误差引起的内生性问题，这里运用已提供的双胞胎数据进行差分方程建立模型三，模型如下：①② 方程①—②得模型三：white female momed age age educ wage 121.0325.0003.0daded 016.0001.0-107.0105.0224.1-ln 2---+++=jj Xage age educ wage 1jj23210ln μλββββ+++++=∑jj Xage age t educ t wage 2jj23210__ln μλββββ+++++=∑)()_(_ln ln 211j j t educ educ t wage wage μμβ-+-=-Dependent Variable: LWAGE-LWAGE_T Method: Least Squares Date: 11/17/14 Time: 21:11 Sample: 1 680Included observations: 680Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C0.000000 0.019460 0.000000 1.0000 EDUC-EDUC_T 0.0617010.013227 4.6646880.0000R-squared 0.031095 Mean dependent var 0.000000 Adjusted R-squared 0.029666 S.D. dependent var 0.515162 S.E. of regression 0.507463 Akaike info criterion 1.484150 Sum squared resid 174.5975 Schwarz criterion 1.497450 Log likelihood -502.6111 Hannan-Quinn criter. 1.489298 F-statistic 21.75931 Durbin-Watson stat 2.962756Prob(F-statistic) 0.000004模型三的方程为：消除了已知数据中相同的变量以及不可观察的能力和家庭背景等遗漏变量的影响。
只考虑双胞胎的受教育程度对时薪工资的影响。
在其他变量消除的情况下，双胞胎的受教育程度差距每增加一年，时薪工资的差距相对增加0.062%。
（5）模型检验 模型一：1、模型经济意义检验从斜率项的值看，0< 0.118<1,0<0.096<1,符合经济理论。
在年龄和年龄的平方不变的情况下，受教育程度每增加一年，时薪工资相对增加0.118%：同样的，在受教育程度和年龄的平方不变的情况下，年龄每)_(062.0_ln lnt educ educ t wage wage -=-增加一年，时薪工资相对增加0.096%。
2、模型统计检验 T 检验假设：H 0 : = 0 ；H 1 : 0: t 为11.836，该模型自由度为n-k-1>120。