eviews研究教育的工资回报率问题
教育回报率估算方法的实证研究
教育回报率估算方法及近期国内主要研究结果摘要：根据人力资本理论，教育投入能够提高劳动者未来收入水平以及国家的总体人口素质。
随着我国居民对教育投入的日益重视，人均公共教育投入以及人均私人教育投入在近几年中都呈现明显的上升趋势。
教育回报率是衡量教育投入的产出水平以及受教育者个人收入变化的一个重要指标，也是政府制定政策时的重要参考依据。
因此，如何更准确地估算教育投入的回报率，对于研究我国教育投入的数量和质量、改进我国教育投入的现状具有重要的现实意义。
关键词：教育回报率；估算方法；实证研究一、教育回报率的估算方法1、成本-收益法教育投资的成本分为个人成本和社会成本，其中个人成本指的是个人为自身接受教育所付出的成本，可以分为以下三项：一是直接费用，指因为受教育而必须付的学费、书费以及超出不上学时的生活费等；二是间接费用（机会成本），指由于上学而放弃的收入；三是心理损失。
教育投资的社会成本主要指一个国家免费提供的公共教育投资、费用和各种有关的教育补贴，以及机会成本（即如果把投资教育的资金投入基础设施建设或者其他物质产品生产而产生的收益）。
而教育投资的收益也可以分为私人收益和社会收益。
教育投资的私人收益主要有受教育个体未来较高的收入水平、未来较合理的支出计划、未来更为健康的身体，未来职业选择的机动性以及个人心理素质的提高等；教育投资的社会收益是指由教育投资所产生的为社会成员共同享有的收益，主要有社会劳动生产率的提高、社会技术创新能力的提高、加快经济增长等经济和非经济的正外部效应，如提高国民文化素质和精神修养、降低福利依赖率和犯罪率等等。
可以看到，教育投入不同于物质生产投资，不仅包括货币成本和收益，还包括非货币成本和收益（如心理负效用，精神修养的提高等），而且成本和收益之间还存在着时间差，针对这个问题，成本收益法从贴现率的角度对教育的成本和收益进行了比较。
成本收益估算法主要包括比较净现值法和内部收益率法。
（1）比较净现值法比较净现值法是通过比较贴现后的收益和贴现后的成本的相对大小来判断教育的回报率，若投资在t年内的收益现值不小于成本，应当进行教育投入，反之则不应当。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会Eviews是一种经济计量分析软件，通过统计模型和计量经济学的方法，对数据进行处理和分析。
在使用Eviews进行实验的过程中，我获得了一些心得和体会。
首先，掌握基本操作是使用Eviews的前提。
在开始实验之前，我深入学习了Eviews的基本操作，包括数据导入、数据清洗、变量定义和模型设置等。
熟练掌握这些基本操作，能够为后续实验的数据处理和分析奠定基础。
其次，选择合适的数据样本对实验结果至关重要。
在实验过程中，我发现选择合适的数据样本对结果的可靠性有很大影响。
首先，样本的时间跨度要足够长，以反映经济变量的长期趋势和周期性波动。
其次，样本的数量要足够大，尽量涵盖多样化的情景，减少数据的偏差。
最后，还要注意数据的完整性和准确性，确保数据的可靠性。
在进行模型设置和分析时，注意变量的选择和处理。
Eviews提供了丰富的模型设置和分析工具，能够对数据进行多方面的分析。
在选择变量时，要根据实验的目标和研究问题合理选择，不要过于追求复杂模型，而忽略了变量的解释能力。
此外，在进行变量处理时，要注意数据的平稳性、最优滞后阶数的选择等，以保证分析结果的准确性和可靠性。
另外，熟练使用Eviews的图表工具能够更直观地展示实验结果。
Eviews提供了各种图表工具，包括散点图、折线图、柱状图等，可以用于展示数据的分布情况和变化趋势。
通过合理地选择和设置图表，能够使实验结果更具说服力和可视化。
最后，及时保存和导出实验结果是保证实验可重复性和结果可验证性的关键。
在实验过程中，我养成了每次实验都要及时保存结果和导出报告的习惯，以防止数据丢失或结果被篡改。
同时，还要注意保留实验的原始数据和操作记录，以便他人可对实验过程和结果进行评估和验证。
综上所述，使用Eviews进行实验是一项需要技巧和经验的工作。
通过不断实践和总结，我逐渐掌握了Eviews的基本操作和数据分析方法，并在实验中获得了宝贵的经验和体会。
在今后的实验中，我将更加注重数据的选择和处理，熟练掌握Eviews的分析工具，以提高实验结果的可靠性和可重复性。
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。
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高等教育回报率是指个人通过接受高等教育所获得的经济收益与投入的教育成本之间的比值。
它是衡量高等教育质量和效益的重要指标之一，也是评价高等教育投资是否值得的重要依据。
本文将对高等教育回报率的分布特征进行实证分析。
高等教育回报率的测算通常采用个体数据，即通过对个体受教育程度、就业状况和收入水平等指标进行跟踪调查，得到相关数据进行分析。
在实证分析中，通常采用描述性统计方法和经济计量方法来研究高等教育回报率的分布特征。
描述性统计方法是通过计算一组数据的均值、方差、中位数、最大值、最小值等指标，来描述数据的集中程度、离散程度和分布形态等特征。
可以计算高等教育回报率的平均值、标准差和分位数，来描述高等教育回报率的集中度、波动程度和形态特征等。
经济计量方法是通过建立数学模型，利用计量经济学理论和方法，对高等教育回报率进行经验分析和实证检验。
常用的方法包括回归分析、面板数据分析和计量经济模型等。
可以建立高等教育回报率与个体受教育程度、就业行业、工作经验等变量之间的关系模型，通过经济计量方法对模型进行估计和检验，得到高等教育回报率的参数估计和显著性检验结果。
通过对国内外相关研究成果的综述，可以得到以下高等教育回报率的分布特征：高等教育回报率整体呈现正偏态分布，即高等教育的经济回报通常是正数且呈现右偏分布，也就是说大多数人通过接受高等教育可以获得正的经济效益，但是个体之间的回报差异较大，一部分人的回报非常高，但也有一部分人的回报较低甚至为负数。
高等教育回报率的分布差异主要受到个体受教育程度、专业选择、就业机会等因素的影响。
受教育程度越高的个体，通常其高等教育回报率越高；选择热门专业和就业机会较好的个体，通常其高等教育回报率也较高。
高等教育回报率与个体的努力投入和能力水平也有关系。
个体在接受高等教育过程中付出的努力和时间越多，通常其回报率也会更高；个体自身的能力水平和技能也会直接影响其受教育过程和就业收入，从而影响高等教育回报率。
Eviews实验报告4
【实验目的及要求】● 深刻理解平稳性的要求和arima 建模的思想。
● 学会如何通过观察自相关系数和偏相关系数，确定并建立模型。
● 学会如何利用模型进行预测。
● 熟练掌握EVIEWS 的结果，看懂eviews 的输出结果。
【实验原理】ARIMA(p, q )过程的平稳域和可逆域对于非平稳序列的时变均值函数，最简单的处理方法就是考虑均值函数可以由一个时间的确定性函数来描述，这时，可以用回归模型来描述。
假如均值函数服从于线性趋势我们可以利用确定性的线性趋势模型如果均值函数服从二次函数则我们可以用假如均值函数服从k 次多项式我们可以使用下列模型建模()22012,~0,t t t X t t WN αααεεσ=+++()201,~0,k t k t t X t t WN αααεεσ=++++【实验方案设计】4.2数据和指标的选取我们的模型估计选取了我国1990年1月到2008年12月的CPI月度数据附表（1））作为研究的对象。
度量通货膨胀的指标通常有CPI（消费者价格指生产者物价指数（PPI）、批发物价指数（wholesale price index）、GDP平减指数（deflator）等。
消费者物价指数（CPI）（consumer price index）是用来度量一期内居民所支付消费商品和劳务价格变化程度的相对数指标，它是反映通货水平的重要指标。
CPI指数作为生活成本指数，不仅能够及时和明确地反映子商品和服务价格的变化，而且是定期公布，广为人知，易于获取和明了，被公众理解。
选取CPI作为通货膨胀的指标有利于合理引导公众和市场对经预期，有利于政府综合运用价格和其他经济手段，实现宏观经济调控目标。
为了研究这些问题，笔者搜集了1985-2007年的年度中国消费者物价指数的相关数据，利用EVIEWS软件，将这几个指标数据进行了相关分析。
对于ARIMA(p q)模型，可以利用其样本的自相关函数和样本的偏自相关函数的截尾性判定模型的阶数，若平稳时间序列的偏相而自相关函数是截尾的则可断定此序列适合MA 模型; 若平稳时间序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的则此序列适合模型。
EVIEWS回归结果的理解
EVIEWS回归结果的理解《EVIEWS 回归结果的理解》在数据分析和经济研究中，EVIEWS 是一款被广泛使用的统计软件，其回归分析功能为我们揭示变量之间的关系提供了有力的工具。
然而，要正确理解 EVIEWS 回归结果并不是一件简单的事情，需要我们对相关的统计学概念和原理有清晰的认识。
首先，让我们来了解一下回归分析的基本概念。
回归分析旨在探究一个或多个自变量与一个因变量之间的线性或非线性关系。
在EVIEWS 中，我们通常会得到一系列的输出结果，包括系数估计值、标准误差、t 统计量、p 值、Rsquared 等。
系数估计值是回归方程中自变量的系数，它表示自变量每变化一个单位，因变量平均变化的数量。
例如，如果我们研究收入与教育水平之间的关系，教育水平的系数估计值为 500，这意味着教育水平每提高一年，平均来说收入会增加 500 元。
标准误差反映了系数估计值的不确定性。
较小的标准误差表示系数估计值更准确和可靠。
通过标准误差，我们可以计算 t 统计量。
t 统计量用于检验系数是否显著不为零。
如果 t 统计量的绝对值较大，对应的 p 值较小（通常小于 005），则我们可以认为该系数在统计上是显著的，也就是说自变量对因变量有显著的影响。
p 值是一个非常重要的指标。
它表示在原假设（通常是系数为零）成立的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。
如果 p 值小于给定的显著性水平（如 005），我们拒绝原假设，认为自变量与因变量之间存在显著的关系。
Rsquared （决定系数）衡量了回归模型对数据的拟合程度。
它的取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型对数据的拟合越好。
但需要注意的是，Rsquared 高并不一定意味着模型就是最优的，可能存在过拟合的问题。
除了上述常见的统计量，我们还需要关注模型的整体显著性。
F 统计量用于检验整个回归模型是否显著。
如果F 统计量对应的p 值较小，说明至少有一个自变量对因变量有显著影响。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会Eviews（Econometric Views）是一种流行的经济学计量分析软件，广泛应用于经济学、金融学、管理学等多个领域。
作为一名经济学专业的学生，在使用Eviews进行实验的过程中，我有了一些心得和体会。
一、Eviews的基本特点和功能Eviews是一款功能强大、使用方便的计量经济学软件，它具有以下几个基本特点：1. 数据处理便捷：Eviews支持多种数据格式的导入和导出，可以将各类数据文件（如Excel、CSV等）直接导入Eviews进行分析，并将分析结果导出为报表。
2. 统计分析功能丰富：Eviews提供了多种统计分析方法，包括描述统计、回归分析、时间序列分析等，能够满足不同实验需求。
3. 图表展示直观：通过Eviews，我们可以快速生成直方图、散点图、线图等图表，直观地展示数据分布和关系，有助于更好地理解实验结果。
4. 模型建立与模拟：Eviews支持用户自定义模型，可以进行方程和系统的建立，并进行模拟实验，帮助我们研究经济现象和政策的影响。
二、在实验中的应用体会在使用Eviews进行实验的过程中，我深刻体会到了以下几点：1. 数据准备的重要性：在进行实验之前，我们需要对所使用的数据进行准备和处理。
只有数据准备得当，才能保证实验结果的准确性和可靠性。
因此，我通常会先对数据进行清洗、筛选和转化，确保数据的质量和合理性。
2. 实验设计与分析策略：在实验中，我们需要明确实验的目的和研究问题，制定合理的实验设计和分析策略。
有时候，我们需要根据具体问题进行多次实验，并对结果进行比较和验证，以得出准确的结论。
3. 模型的选择与建立：在进行实验时，我们需要根据研究问题选择合适的模型，并对其进行建立和估计。
Eviews提供了多种模型建立和估计的方法，例如OLS（普通最小二乘法）、ARMA（自回归滑动平均模型）等，可以根据实际情况进行选择。
4. 结果解释与报告撰写：在实验结果分析完成后，我们需要对结果进行解释和说明。
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。
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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。