计量经济学案例分析
4 计量经济模型的应用：案例分析
R2 = 0.653 R 2 = 0.610 F = 24.476
在考虑的几个因素中，人均寿 命主要受人均GDP（即生活水 平）和教育支出的影响
保持其它变量不变，人均GDP 每增加1万元（很大增幅），平 均而言，人均寿命上升3.63岁 保持其它变量不变，地方教育 支出每增加1万元，平均而言， 人均寿命上升0.0000011岁 （EDU增100亿元，Y才增1岁）
05年 17日的竞标在下午 点结束。 日的竞标在下午3 05 年 9 月 17 日的竞标在下午 3 点结束 。 超过一万人 通过网络、电话或者去拍卖行竞拍9月份的6700张牌照。 6700张牌照 通过网络、电话或者去拍卖行竞拍9月份的6700张牌照。 下午6点网上公布了结果： 下午6点网上公布了结果：
各地区的人均寿命数 各地区的人均GDP（GDP/人口） 各地区卫生机构数 各地区环境污染指标（年环境 污染量 / 地区面积占全国总面 积的比例）
注：以气体污染为主，由于废水基本上都是 排在江河中，会加强下游的污染而减少上 游的污染，因而不好统计
各地区的教育支出总额
第 二 步 ： 选 变 量
被解释变量Y：地区人均寿命 可供选择的X包括： GDP：人均GDP HOS：卫生机构数 ENV：污染程度 EDU：教育支出
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第二步： 第二步：画图找规律
图1：03 年1月～05 年8月上海车牌拍卖价格 实线： 实线：平均中标价
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虚线： 虚线：最低中标价
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04 年春夏之交 “结构性”变化 结构性” 中央与地方之争
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At = 1 0 8 3 7 + 0 .7 5 3 7 L t 1 9 9 2 3 D
计量经济学-案例分析-第八章
第八章案例分析改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存款也迅速增长。
经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。
为了考察改革开放以来中国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。
表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。
单位：亿元2004鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。
为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示:图8.5从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。
若取居民储蓄的增量（YY ）,并作时序图（见图 8.6）从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征:2000年有两个明显的转折点。
再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。
为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型:YY = 1+ 2GNI t3GNI t66850.50 D 1t+4GNh 88254.00 D2tiD1t 1996年以后 D1 t 2000年以后 其中:D1t_t 1996年及以前2t0 t 2000年及以前对上式进行回归后，有:Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27120000 8.71996年和100000-400002WMGNio eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma220CUCir-“-1CC0C图8.6*OOCOmnoot ， RtKXD TconrGF*Sample (adjusted): 1979 2003Included observations: 25 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -830.4045 172.1626 -4.823374 0.0001 GNI0.144486 0.005740 25.17001 0.0000 (GNI-66850.50)*DUM1-0.291371 0.027182 -10.71920 0.0000 (GNI-88254.00)*DUM20.5602190.04013613.958100.0000R-squared0.989498 Mean dependent var 4168.652 Adjusted R-squared 0.987998 S.D. dependent var 4581.447 S.E. of regression 501.9182 Akaike info criterion 15.42040 Sum squared resid 5290359. Schwarz criterion 15.61542 Log likelihood -188.7550 F-statistic 659.5450 Durbin-Watson stat1.677712Prob(F-statistic)0.000000即有:YY = -830.4045 + 0.1445GNI t - 0.2914 GNI t -66850.50 6 + 0.5602 GNI t -88254.00 D ?tse= ( 172.1626) ( 0.0057) ( 0.0272) t = (-4.8234)(25.1700) (-10.7192)由于各个系数的t 检验均大于2，表明各解释变量的系数显著地不等于 存款年增加额的回归模型分别为:(0.0401)(13.9581)2 2R 0.9895 R 0.9880 F 659.5450 DW 1.6777 t 1996 1996<t 2000 t 20000，居民人民币储蓄YY = -830.4045 + 0.1445GNI t+ 1tYY YY = 18649.8312- 0.1469GNI t+ 2tYY =- 30790.0596 + 0.4133GNI t+ 3t这表明三个时期居民储蓄增加额的回归方程在统计意义上确实是不相同的。
计量经济学案例分析(Eviews操作)
美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。
并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。
然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。
最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。
关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。
一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。
全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。
但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。
2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。
外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。
所以研究两个指数的变动是很有意义的。
二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。
标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。
与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。
计量经济学案例分析
0.714371 0.600119 6386.730 6.12E+08 -219.7672 1.975920
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
-1.74E-11 10099.81 20.61520 20.96235 6.252598 0.001875
可以看出，n=22*0.714371=15.716162， 相伴概率为p=0.000387，因此在显著水 平α=0.05的条件下，拒绝无自相关的原
假设，即随机干扰项存在自相关。又 因为的回归系数显著不为0（P值为 0.0062），表明存在一阶自相关。又的 回归系数不为0，但是对应的P值 =0.1363>0.05，所以表明不存在二阶自
首先，一国进出贸易的发展程度很 大程度上依赖于这个国家的经济发展 水平，衡量一个国家经济发展水平的 最有效的指标就是GDP。国民经济越发 达，与国外的联系也会越紧密，从而 推动国家进出口贸易的发展。
其次，进出口额是指一国出口商品 所得收入和进口 商品的外汇支出的总 额。它直接产生的关税就是财政收入 。所以财政收入越多，进出口额也同 步增长。另一方面，财政支出若是增 多，我国则会减少多进出口贸易的投 资支出，所以财政支出与进出口额也 密切相关。
95539.1
159878.3
2005
116921.8
184937.4
2006
140974
216314.4
2007
166863.7
265810.3
2008
179921.4702
案例分析 计量经济学
案例分析1一、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。
例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。
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。
二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
2019年南开大学《计量经济学》案例分析.doc
南开大学《计量经济学》案例分析案例一：用回归模型预测木材剩余物（file:b1c3）伊春林区位于黑龙江省东北部。
全区有森林面积218.9732万公顷，木材蓄积量为2.324602亿m3。
森林覆盖率为62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。
1999年伊春林区木材采伐量为532万m3。
按此速度44年之后，1999年的蓄积量将被采伐一空。
所以目前亟待调整木材采伐规划与方式，保护森林生态环境。
为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。
因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关键环节。
下面，利用一元线性回归模型预测林区每年的木材剩余物。
显然引起木材剩余物变化的关键因素是年木材采伐量。
给出伊春林区16个林业局1999年木材剩余物和年木材采伐量数据如表1.1。
散点图见图1.1。
观测点近似服从线性关系。
建立一元线性回归模型如下：y t = β0 + β1 x t + u t表1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t数据林业局名年木材剩余物y t（万m3）年木材采伐量x t（万m3）乌伊岭26.13 61.4 东风23.49 48.3 新青21.97 51.8 红星11.53 35.9 五营7.18 17.8 上甘岭 6.80 17.0 友好18.43 55.0 翠峦11.69 32.7 乌马河 6.80 17.0 美溪9.69 27.3 大丰7.99 21.5 南岔12.15 35.5 带岭 6.80 17.0 朗乡17.20 50.0 桃山9.50 30.0 双丰 5.52 13.8合计202.87 532.00图1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t散点图图1.2 EViews输出结果EViews估计结果见图1.2。
在已建立Eviews数据文件的基础上，进行OLS估计的操作步骤如下：打开工作文件，从主菜单上点击Quick键，选Estimate Equation 功能。
计量经济学第三章案例分析
习题5.4一、模型设定假定各地区建筑业总产值和建筑业企业利润总额之间满足线性约束，则理论模型设定为表1各地区建筑业总产值（X ）和建筑业企业利润总额(Y)i i i X Y μββ++=21二、参数估计估计结果为=2.368138+0.034980t=(0.261691) (19.94530)=0.932055 F=397.8152iY ˆiX 2R三、检验模型的异方差（一）goldfeld-quandt检验由图得到残差平方和21i=5739.944，残差平方和22i=23084.48 ,根据goldfeld-quandt检验，F统计量为F===4.0217在α=0.05下,式中α分子、分母的自由度均为10，查F分母表得临界值F0.05（10,10）=2.98，因为F=4.0217>F0.05(10,10)=2.98,所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差（二）White检验根据White检验中辅助函数的构造，则辅助函数为经估计出现White 检验结果，见图从图可以看出，n =20.15100,由White 检验知，查分布表，得临界值(2)=5.9915,同时X 和的t 检验也显著。
比较计算的统计量与临界值，因为n =20.15100>(2)=5.9915，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。
四、异方差性的修正在运用WLS 法估计中，可以分别选中各种权数做比较，从中则较为理想的权数。
经估计检验用权数1/X t 2的效果最好。
下图为估计结果tt t tv x x +∂+∂+∂=22102σ2R 2χ205.0χ2X 2R 205.0χ可以看出，运用加权最小二乘法消除了预防差性后，参数的t 检验均显著，F 检验也显著，即估计结果为t=(8.303693) (6.569011)=0.976392 DW=1.816022 F=43.15191五．结论这说明个地区建筑业总产值每增加1元，平均来说将增加0.018026元建筑业企业利润总额，而不是引子中得出的需要增加0.37627元建筑业企业利润总额。
计量经济学案例分析第七章
第七章 案例分析【案例7.1】 为了研究1955—1974年期间美国制造业库存量Y 和销售额X 的关系，我们在例7.3中采用了经验加权法估计分布滞后模型。
尽管经验加权法具有一些优点，但是设置权数的主观随意性较大，要求分析者对实际问题的特征有比较透彻的了解。
下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型：tt t t t t u X X X X Y +++++=---3322110ββββα将系数i β(i =0,1,2,3)用二次多项式近似，即00αβ=2101αααβ++=210242αααβ++= 210393αααβ++=则原模型可变为t t t t t u Z Z Z Y ++++=221100αααα其中3212321132109432---------++=++=+++=t t t t t t t t t t t t t X X X Z X X X Z X X X X Z在Eviews 工作文件中输入X 和Y 的数据，在工作文件窗口中点击“Genr ”工具栏，出现对话框，输入生成变量Z 0t 的公式，点击“OK ”；类似，可生成Z 1t 、Z 2t 变量的数据。
进入Equation Specification 对话栏，键入回归方程形式Y C Z0 Z1 Z2点击“OK ”，显示回归结果（见表7.2）。
表7.2表中Z0、 Z1、Z2对应的系数分别为210ααα、、的估计值210ˆˆˆααα、、。
将它们代入分布滞后系数的阿尔蒙多项式中，可计算出3210ˆˆˆˆββββ、、、的估计值为： -0.522)432155.0(9902049.03661248.0ˆ9ˆ3ˆˆ0.736725)432155.0(4902049.02661248.0ˆ4ˆ2ˆˆ 1.131142)432155.0(902049.0661248.0ˆˆˆˆ661248.0ˆˆ21012101210100=-⨯+⨯+=++==-⨯+⨯+=++==-++=++===αααβαααβαααβαβ从而，分布滞后模型的最终估计式为：32155495.076178.015686.1630281.0419601.6----+++-=t t t t t X X X X Y在实际应用中，Eviews 提供了多项式分布滞后指令“PDL ”用于估计分布滞后模型。
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表3 剩余项、实际值、拟合值的图形
160,000 120,000 80,000 8,000 40,000 4,000 0 -4,000 -8,000 -12,000 78 80 82 84 86 88 90 92 94 Actual 96 98 00 02 04 06 0
Residual
Fitted
计量案例分析
-------2007年我国各地区农村居民家庭 人均纯收入与家庭人均生活消费支出 的关系
会计与信息技术1班
组员：富芳菲、舒婧、王栩芊、梁姣琴、 王添芳 徐金玉
一、研究的目的要求
中国经济自改革开放以来飞速发展，国 民总收入屡创新高。国民总收入经过复杂的 分配过程，按其最终用途，可分为两部分： 一部分用于积累，一部分用于消费。从理论 上而言，用于最终消费的部分占国民总收入 的比重应随着经济的发展而提高。明确最终 消费与国民总收入之间的数量关系，对于探 寻消费增长的规律性，预测消费增长的趋势 有重要意义。
五、回归预测
• 由相关资料得知中国2008年国民总收入为 316030.34亿元，利用所估计的模型可预测 2008年最终消费数据，点预测值的计算方 法为
• Ŷf= 3044.343 + 0.530112* 316030.34
•
=170575.819(亿元)
为了做区间预测，取α=0.05，计算 Yf平均 值置信度95%的预测区间需用Eviews计量软件 获得相关数据。
预测值及标准误差
200,00000
40,000
Forecast: YF Actual: Y Forecast sample: 1978 2008 Included observations: 30 Root Mean Squared Error 3459.481 Mean Absolute Error 2787.346 Mean Abs. Percent Error 23.90610 Theil Inequality Coefficient 0.033736 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.002318 Covariance Proportion 0.997682
5986.3
6821.8 7804.6 9839.5 11164.2
98000.45
108068.2 119095.7 135174 159586.7
61516
66878.3 71691.2 77449.5 87032.9
18718.32
21826.2 26937.28
12090.5
14091.9 17203.3
二、模型的确定
为研究中国改革开放以来国民总收入与 最终消费的关系，选择最终消费为被解释变 量（用Y表示），国民总收入为解释变量（用 X表示），表1为搜集到的相关数据：
表1 中国国民总收入与最终消费（单位:亿元）
年份 国民总收入 X
1978
最终消费 Y
2239.1
2633.7 3007.9 3361.5 3714.8 4126.4 4846.3
自由度为n-2=28的临界值t0.025(28)=2.048.因为t(β1 )= 3.399965 > t0.025(28)=2.048,所以应拒绝H0 :β1=0;因为 t(β2)=54.82076> t0.025(28)=2.048所以应拒绝H0 :β2=0.这表 明国民总收入对最终消费有显著影响。
1979
1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990
1994
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
9040.737
10274.38 12050.62 15036.82 17000.92
散 点 图
趋势分析图
300,000 250,000
200,000
150,000
100,000
50,000
0 78 80 82 84 86 88 90 92 Y 94 X 96 98 00 02 04 06
从散点图中可以看出最终消费（Y）与国 民总收入（X）大体呈现为线性关系，且从趋 势图中可发现最终消费（Y）的增长速度大于 国民总收入（X）的增长速度，因此建立如下 简单线性回归模型：
0
-40,000 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 YF ?2 S.E.
X和Y的描述统计结果
根据统计结果可计算出： ∑xi2 =∑(Xi - X̄)2 =σ2x (n-1)= 68756.512 *(30-1)= 137096272354.02 (Xf-X̄)2=( 316030.34-63270.07)2=63887754090 当Xf =316030.34时，将相关数据代入计算得到 170575.819 +̅2.048*3580.903* √(1∕30+63887754090∕137096272354.02 ) •= 170575.819 +̅5182.27691即是说，当2008年Xf =316030.34亿元时， Yf平均值置信度95%的预测区 间为(165393.5421 , 175758.0959)亿元。
年份
国民总收入 X
最终消费 Y
21899.9
29242.2 36748.2 43919.5 48140.6 51588.2 55636.9
3645.217
4062.579 4545.624 4889.461 5330.451 5985.552 7243.752
1993
35260.02
48108.46 59810.53 70142.49 78060.83 83024.28 88479.15
Yt=β 1+β 2Xt+ut
三、估计参数
假定所建模型及其中的随机扰动项满足各
项古典假定，可以用最小二乘法估计其参 数，可用Eviews计量软件做出回归结果如下
表所示：
表2
回归结果
可用规范的形式将参数估计和检验 的结果写为：
• Yt=3044.343 + 0.530112Xt
• • • • • (895.4040) (0.009670) t = (3.399965) (54.82076) R2=0.990769 F=3005.316 n=30
3.对回归系数的t检验：
针对H0 :β1=0和H0 :β2=0，由回归结果中可以看出，估 计的回归系数β1 的标准误差和t值分别为 SE(β1 )=895.4040,t(β1 )= 3.399965 ; β2的标准误差和t值
分别为SE(0.009670),t(β2)=54.82076.取α=0.05，查t分布表得
184088.6
213131.7 251483.2
97822.7
110595.3 128444.6
1991
1992
2006
2007
为分析最终消费与国民总收入的关系，做 散点图和变量趋势分析图如下：
140,000 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0 0 100,000 X 200,000 300,000
四、模型检验 1.经济意义的检验 所估计的参数β1=3044.343， β2=0.530112，说明国民总收入每增 加1元，平均来说可导致最终消费 提高0.530112元。这与经济学中边 际消费倾向的意义相符。
2.拟合优度和统计检验
拟合优度的度量：由回归结果可以看出 本案例的可决系数为R2=0.990769 ，说明所建 模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变 量“国民总收入”对被解释变量“最终消费” 的绝大部分差异做出了解释。