计量经济学报告
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告1. 引言计量经济学是应用数学和统计学方法来研究经济现象的一门学科。
实验是计量经济学研究中常用的方法之一，通过设计和实施实验，可以帮助我们理解经济现象背后的因果关系。
本文将对一项计量经济学实验进行详细描述和分析，以展示实验的设计、数据分析和结论。
2. 实验设计2.1 实验目的本次实验的目的是研究市场供需关系对商品价格的影响。
具体而言，我们希望通过改变商品的市场供给量，观察商品价格如何变化，并分析供给弹性的大小。
2.2 实验假设在实验设计阶段，我们需要制定实验假设来指导实验的进行。
在本次实验中，我们假设市场供给量的变动会对商品价格产生影响，而且供给弹性的大小会决定价格的变动幅度。
2.3 实验步骤本次实验包括以下几个步骤：1.设定实验组和对照组：我们将随机选择一些参与者，并将其分为两组，一组作为实验组，一组作为对照组。
实验组将面临市场供给量变动的情况，而对照组则不受干扰。
2.确定商品和市场：我们选择一个特定的商品，并确定一个特定的市场来进行实验。
这样可以使实验更加具体和可控。
3.设定实验条件：在实验组中，我们逐步调整市场供给量，并记录下不同供给量下的商品价格。
对照组则保持市场供给量不变。
4.数据收集：在每次实验条件设定完毕后，我们将记录实验组和对照组的商品价格，并对数据进行整理和存储。
2.4 实验风险和伦理考虑在设计实验时，我们需要考虑实验可能存在的风险，并确保实验过程符合伦理要求。
具体而言，我们需要确保参与者的权益得到保护，并在可能对参与者造成负面影响的情况下停止实验。
3. 数据分析在实验进行完毕后，我们对数据进行分析，以验证实验假设并得出结论。
3.1 数据整理首先，我们将实验组和对照组的数据整理成表格形式，方便后续分析。
由于文档要求不能包含表格，这里无法展示具体的数据。
3.2 数据分析方法我们采用的数据分析方法主要包括描述统计分析和回归分析。
描述统计分析用于描述数据的基本特征，包括平均值、标准差、最小值和最大值等。
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1
计量经济学实验报告1计量经济学实验报告1引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学方法来研究经济现象。
实验是计量经济学中常用的研究方法之一，通过对实际数据的收集和分析，可以验证经济理论的有效性和预测能力。
本实验报告旨在介绍我所进行的计量经济学实验，并对实验结果进行分析和讨论。
实验目的：本次实验的目的是研究某地区居民消费支出与个人收入之间的关系。
通过收集一定数量的样本数据，建立经济模型，以探究消费支出与个人收入之间的相关性，并验证是否存在所谓的“边际消费倾向”。
实验设计：为了收集样本数据，我设计了一份问卷调查，涵盖了个人收入、家庭人口、教育水平、职业等多个方面的信息。
通过随机抽样的方式，我在某地区抽取了300个样本，并对这些样本进行了调查。
在调查过程中，我还请教了一些经济学专家，以确保问卷设计的合理性和可靠性。
实验结果：通过对样本数据的分析，我得出了以下几个重要的实验结果：1. 个人收入与消费支出呈正相关关系：根据统计分析，我发现个人收入与消费支出之间存在显著的正相关关系。
也就是说，个人收入越高，消费支出也越高。
这与经济学理论中的边际消费倾向相一致，即收入增加一单位时，消费支出增加的单位。
2. 家庭人口对消费支出的影响：我发现，家庭人口对消费支出有一定的影响。
在其他条件相同的情况下，家庭人口较多的家庭，其消费支出较高。
这可能是因为家庭人口较多，生活成本较高，因此需要更多的消费支出。
3. 教育水平与消费支出的关系：通过数据分析，我发现教育水平与消费支出之间存在一定的正相关关系。
受过高等教育的人群，其消费支出相对较高。
这可能是因为受过高等教育的人更有可能获得较高的收入，从而有更多的消费能力。
实验讨论：通过本次实验，我得出了一些对于经济学理论的验证和解释。
首先，个人收入与消费支出之间的正相关关系，说明了边际消费倾向的存在。
这对于经济学理论的解释和政策制定具有重要意义。
其次，家庭人口和教育水平对消费支出的影响，也提醒我们在研究经济现象时，需要考虑到个体背景和环境因素的影响。
计量经济学实验报告及心得体会
1.建立模型
本例中我们假设拟建立如下一元回归模型Y=
Dependent Variable: Y
MethoLeabharlann : Least SquaresDate:04/07/12Time:11:19
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
2、模型检验
从回归估计的结果来看，D.W= 1.931058模型拟合较好。可决系数R=0.901826，表明城镇居民人均消费支出的变化的90.1826%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t（29）=2.05，且该斜率值满足0<0.674007<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程进行一元线性回归分析，经济，拟合优度，参数显著性，和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择workfile frequeney的类型为annaul，在start date中输入1978，在end date中输入2006，单击“ok”。
⑵导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.1，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“B4”，在”name for series or number of series if names in file”中填“y”单击“ok”
2. 导入数据：procs→import→ read text-lotus-excel→选择表2.6.3，单击“打开”在“upper-left date cell”中填写“g3”，在”name for series or number of series if names in file”中填“x”单击“ok”
计量经济学实验报告1(共6篇)
篇一：计量经济学实验报告 (1)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e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费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0.5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。
计量经济学报告
计量经济学报告计量经济学报告是指一种基于经济学原理和数学方法的研究报告，通常用于分析经济现象和制定经济政策。
它可以被应用于各种不同类型的问题，以帮助经济学家和政策制定者做出更准确和更明智的决策。
在这篇文章中，将讨论计量经济学报告的定义、重要性、应用以及撰写的步骤和技巧。
一、计量经济学报告的定义计量经济学报告是一种应用经济学模型和数据分析方法进行经济分析和预测的报告。
它的目的是通过解释和评估经济现象、预测经济变化和模拟政策效果来帮助决策者做出合理的决策。
计量经济学的基础是经济学、数学和统计学。
二、计量经济学报告的重要性计量经济学报告在现代经济学和政策制定中具有重要的作用。
计量经济学的方法可以帮助决策者了解影响经济现象的因素及其作用、预测未来经济变化、评估政策效果、制定合理政策和预防经济风险。
计量经济学报告可以为政府、企业、银行和投资机构等决策者提供基础性、战略性、政策性的信息，以支撑决策，提高经济效益和风险控制的效果。
三、计量经济学报告的应用计量经济学报告的应用广泛，其中包括但不限于以下几种类型的报告：1、宏观经济学报告：应用计量经济学模型，对整个经济体系进行分析，包括对GDP、通货膨胀、失业率、人口、贸易和政府支出等常规宏观经济指标的预测、影响因素研究和政策分析。
2、产业和市场报告：应用计量经济学方法，研究各个产业和市场，包括市场结构、价格变化、供需缺口和影响因素等。
3、金融报告：应用计量经济学分析方法，对利率、股市、外汇市场、信用评级和金融危机等问题进行研究，以支持决策者的投资和金融风险管理。
4、社会政策报告：通过计量经济学的研究方法，研究社会政策的实施，包括税收、社会保障、医疗保健和教育等问题，以支持这些政策的制定和改进。
四、计量经济学报告的撰写步骤1、研究问题：确定问题，定义研究范围，确定研究方法和数据来源。
2、数据分析：收集数据，运用计量方法分析数据，提取结论。
3、报告撰写：根据研究问题和数据分析，撰写报告，并说明研究方法、数据分析和结论。
计量经济学实验报告(多元线性回归 自相关 )
计量经济学实验报告(多元线性回归自相关 )1. 背景计量经济学是一门关于经济现象的定量分析方法研究的学科。
它的发展使得我们可以对经济现象进行更加准确的分析和预测，并对社会发展提供有利的政策建议。
本文通过对多元线性回归模型和自相关模型的实验研究，来讨论模型的建立与评价。
2. 多元线性回归模型在多元线性回归模型中，我们可以通过各个自变量对因变量进行预测和解释。
例如，我们可以通过考虑家庭收入、年龄和教育程度等自变量，来预测某个家庭的消费水平。
多元线性回归模型的一般形式为：$y_i=\beta_0+\beta_1 x_{i1}+\beta_2 x_{i2}+...+\beta_k x_{ik}+\epsilon_i$在建立模型之前，我们需要对因变量和自变量进行观测和测算。
例如，我们可以通过调查一定数量的家庭，获得他们的收入、年龄、教育程度和消费水平等数据。
接下来，我们可以通过多元线性回归模型，对家庭消费水平进行预测和解释。
在实际的研究中，我们需要对多元线性回归模型进行评价。
其中一个重要的评价指标是 $R^2$ 值，它表示自变量对因变量的解释程度。
$R^2$ 值越高，说明多元线性回归模型的拟合程度越好。
3. 自相关模型在多元线性回归模型中，我们假设各个误差项之间相互独立，即不存在自相关性。
但实际上，各个误差项之间可能会互相影响，产生自相关性。
例如，在一个气温预测模型中，过去的温度对当前的温度有所影响，说明当前的误差项和过去的误差项之间存在相关性。
我们可以通过自相关函数来研究误差项之间的相关性。
自相关函数表示当前误差项和过去 $l$ 期的误差项之间的相关性。
其中，$l$ 称为阶数。
自相关函数的一般形式为：$\rho_l={\frac{\sum_{t=l+1}^{T}(y_t-\bar{y})(y_{t-l}-\bar{y})}{\sum_{t=1}^{T}(y_t-\bar{y})^2}}$在自相关模型中，我们通过对误差项进行差分或滞后变量，来消除误差项之间的自相关性。
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计量经济学期末考试试题1．结合自己的专业收集相关实际数据，作一个多元线性回归的计量经济学模型，要求：（1）用eviews进行参数估计，写出多元线性回归的数学模型；（2）进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验；（3）作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价；（4）作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与(1)和(2)的模型作对比和评价；（5）做多重共线性检验，如果存在多重共线性则消除多重共线性，与前面的模型作对比和评价；（6）分别用前述3个模型进行点预测和区间预测，对预测结果作适当评价。
2．结合实际问题，收集相关数据，作Ganger因果关系分析。
3．收集实际数据，作一个带虚变量回归的计量经济学分析和预测。
研究问题：（居民消费价格指数）的数值高低，一方面取决于各个类别中每一规格品种的价格变化；另一方面取决于CPI的构成，即各个类别在CPI中所占的权重。
本文研究了CPI与城市居民消费价格指数与农村居民消费价格指数及商品零售价格指数间的关系，旨在探究出是城市居民还是农村居民或商品零售价格对于CPI的贡献。
因此，当前背景下对CPI的深度分析，确定其影响因素，保持CPI稳定显得十分重要。
本文期望通过实证模型分析出影响我国CPI的主要因素，并通过结论提出合理化建议。
下面给出了2005年-2015年数据，其数据来源与《中国统计年鉴》。
②进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验；③作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价；④作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与(1)和(2)的模型作对比和评价；⑤ 做多重共线性检验，如果存在多重共线性则消除多重共线性，与前面的模型作对比和评价；⑥ 分别用前述3个模型进行点预测和区间预测，对预测结果作适当评价。
解题：(1) 以居民消费价格指数为（Y ）,城市居民消费价格指数(1X ),农村居民消费价格指数(2X ),商品零售价格指数(3X ),做参数估计得到以下结果，如图1：图1其对应的回归表达式为：(2) 拟合优度999.02=R ，说明模型的拟合优度高；在给定显着性水平05.0=α的情况下35.4)7,3(05.0=F （例子中解释变量的数目为3，样本容量为11），显然有表明模型的线性关系在95%的置信水平下显着成立，即方程是显着的。
给定显着性水平，可知变量t 统计量的概率值只有3X 没有通过检验，因为其05.05293.0Pr >=ob ，因此将接受原假设，解释变量3X 显着为0，而其他的2,1X X 都是显着不为零。
(3) 异方差检验如图2所示：图2White 统计量2110.5011 5.51261747nR =⨯=，该值大于5%显着性水平下自由度为6的2χ分布的相应临界值20.05(6)12.59χ=，(在估计模型中含有两个解释变量，所以自由度为11)，因此接受同方差性的原假设。
(4) 序列相关检验为：作残差项t e %与时间t 以及t e %与1t e -%的关系图，如图3：图3从图1中可以看出：DW 检验结果表明，在5%的显着性水平下，n=24，k=2，查表0.5951,0.9280l u d d ==，由于 1.6994u u d DW d <=<-，故无自相关。
(5) 多重共线性检验：根据回归表达式的结果，3X 未能通过t 检验,故认为解释变量间存在多重共线性。
对123,,X X X 进行简单的相关系数检验，过程如图4：图4由图4相关系数矩阵可以看出，各解析变量之间的相关系数较高，可以看出123,,X X X 之间存在严重的自相关性，证实解析变量之间存在多重共线性。
下面我们将采用逐步回归法来减少共线性的严重程度而不是彻底地消除它接下来找出最简单的回归形式。
分别做出Y 与1,2,3X X X 间的回归，结果如下图：图5Y=+（）（）图6Y=+（）（）图7Y=+（）（）通过一元回归结果图5—图7进行对比分析，依据调整可决系数2R 最大原则，选择1X 作为进入回归模型的第一个解析变量，形成一元回归模型。
采用逐步回归寻找最佳回归方程：1) 在初始模型中引入2X ，结果如下图:图8从上面的结果可以看出，模型拟合度显着提高，且参数符号合理，变量也通过了t 检验。
从而引入3X ，根据第一问的结果，尽管拟合度有所提高，但3X 的参数未能通过t 检验，且符号不合理。
所以最终的粮食生产函数应以12(,)Y f X X 为最优，拟合结果如下：Y=++相比于模型1中得到的结果，我们认为3X 与其他变量存在多重共线性，去掉3X 后，模型的结果显着改变。
(6) 点预测与区间预测由于我们所得模型不存在序列相关性和异方差性，所以我们只对存在多重共线性的模型进行点预测和区间预测，其预测结果如下： 点预测内插预测：在Equation 框中，点击“Forecast ”，在Forecastname 框中可以为所预测的预测值序列命名，计算机默认为yf ，点击“OK ”，得到样本期内被解释变量的预测值序列yf （也称拟合值序列）的图形形式，如图9所示。
图9外推预测：双击Workfile 菜单下的Range 所在行，出现将Workfilestructured 对话框，将右侧Observation 旁边的数值改为12，然后点击OK ，即可用将Workfile 的Range 以及Sample 的Range 改为2016；双击打开group01序列表格形式，将编辑状态切换为“可编辑”，在1X 序列中补充输入1=106X ；同样的方法录入2=101X ；在Equation 框中，点击“Forecast ”，弹出一对话框，在其中为预测的序列命名，如yf2。
点击OK 即可用得到预测结果的图形形式，如图10所示。
实际值、预测值、残差序列，在view 菜单选择Grap/Line ，画折线图，如图11所示。
图10图11因此，当城市居民消费价格指数1=106X ，农村居民消费价格指数2=101X 时，居民消费指数Y=104.1641。
区间预测接下来将进行Y 个别值的置信区间的预测：图12把预测值的标准差，命名为YS1，然后点解OK ，即可在Workfile 界面看到一个名为YS1的序列。
双击打开这一序列，如图12所示，在第2016年（预测行）即可直接显示个别值的预测值标准差为：把结果代入0ˆ0/2ˆa YY t S ±⋅，即可得到Y 个别值的95%的置信区间为：[104.0409,104.2873] 2.建立中国长期的水资源模型。
考虑到水资源的总量是衡量一个国家是否有长期发展的一个基本要素，而影响水资源总量的因素，不仅在本期，而且长期在发挥作用。
对于水资源总量的影响因素部分为人均水资源量，表2给出了相关数据，其来源与中国统计年鉴。
表2长期的水资源模型可设定为使用4期滞后2次多项式估计模型：在工作文件中，点击Quick\EstimateEquation…，然后在弹出的对话框中输入：YCPDL(X,4,2)，点击OK，得到如图13所示的回归分析结果。
其中，“PDL指令”表示进行多项式分布滞后(PloynamialDistributedLags)模型的估计，X为滞后序列名，4表示滞后长度，2表示多项式次数。
由表2中的数据，我们得到估计结果如下：最后得到的分布滞后模型估计式为：图13为了进行比较，下面直接对滞后4期的模型进行OLS估计。
在工作文件中，点击Quick\EstimateEquation...，然后在弹出的对话框中输入：YCXX(-1)X(-2)X(-3)X(-4)，点击OK，得到如图14所示的回归分析结果。
图14由图14中数据我们得到可以看出，尽管拟合优度有所提高，但变量的系数大多数未通过显着性水平为5%的t检验。
格兰杰因果关系检验：Granger因果关系检验结果，如图15所示：图15由图15中伴随概率知，在5%的显着性水平下，拒绝“X不是Y的格兰杰原因”的原假设，即“X是Y的格兰杰原因”；同时接受“Y不是X的格兰杰原因”。
因此，从1阶滞后情况来看，X的增长是水资源总量增长的格兰杰原因，同时厂房开支Y增长不是是X增长的格兰杰原因，即水资源总量Y与X人均水资源量的增长有单向影响。
3.表3中给出了中国1990—2009年以城乡储蓄存款新增额代表的居民当年储蓄及以GNP代表的居民当年收入的数据。
以1999年为界，判断1999年前和1999年后的两个时期中国居民的储蓄—收入关系是否已发生变化。
表3估计以下回归模型：其中i D 为引入的虚拟变量：1,19990,1999i D ⎧=⎨⎩年前，年后.其估计结果如下图：图16所以表达式为：从2β和3β的t 检验值可以知道，2β的值不为0，而3β的值不为0，所以1999年前和1999年后两个时期的回归结果是不相同的。
下面用邹式检验来验证上面对于两个时期的回归结果相同的结论是否正确，输出结果如图17所示：图17从伴随概率值可以看出，邹式检验的结果是拒绝原假设，即方程结构已经发生变化，1999年是突变点。
与设定虚拟变量的结果是一样的。
外推预测：双击Workfile菜单下的Range所在行，出现将Workfilestructured 对话框，讲右侧Observation旁边的数值改为12，然后点击OK，即可用将Workfile 的Range以及Sample的Range改为2010；双击打开group01序列表格形式，将编辑状态切换为“可编辑”，在X1序列中补充输入X=18182；即可得到2010的预测数据，如图18：图18因此，当城镇居民家庭人均可支配收入X为18182元时，城乡居民人民币储蓄存款年底余额Y为亿元。