计量经济学实验报告3 自相关 异方差 多重共线性 心得体会
2024年计量经济学心得样本(2篇)
2024年计量经济学心得样本在我学习计量经济学的过程中，我意识到这门学科不仅仅是理论与方法的学习，更是一门能够帮助我们理解经济现象、预测经济变化和做出决策的实践性学科。
通过学习计量经济学，我不仅提高了自己的数据分析和统计建模的能力，还了解了经济学在实证研究、政策分析和商业决策中的应用。
在这篇文章中，我想总结一下我在学习计量经济学过程中的心得体会。
首先，计量经济学的核心思想是数据驱动的。
数据是计量经济学研究的基础，因此我们需要学习如何获取、处理和分析数据。
通过学习计量经济学，我对数据的重要性有了更加深刻的认识。
在实际研究中，我们需要搜集各种可靠的数据，然后通过合适的统计方法分析这些数据，得出可靠的结论。
这就要求我们掌握一些基本的数据处理和统计分析的方法，如数据的描述性统计、假设检验、回归分析等。
这些方法在计量经济学中被广泛使用，帮助我们理解经济现象和预测经济变化。
其次，计量经济学的模型是对现实世界的简化和抽象。
在计量经济学的学习过程中，我们学习了许多经济理论模型，如需求-供给模型、消费函数、投资函数等。
通过这些模型，我们可以理解经济决策者的行为规律和经济变量之间的关系。
然而，我们必须要注意到，这些模型只是对现实世界的一种简化和抽象，不能完全描述现实。
因此，在实际研究中，我们必须合适地选择模型，并根据实际情况对模型进行修正和拓展。
通过调整模型的参数，我们可以增加模型的准确性和解释力，提高我们对经济现象的理解和预测能力。
另外，计量经济学的核心问题是因果关系。
在计量经济学中，我们经常要回答一个非常重要的问题：某个变量的变动是由于什么原因而引起的？例如，我们经常要研究一个政策的效果，我们需要知道该政策对经济变量的影响。
而要回答这个问题，我们需要运用计量经济学的方法，如工具变量法、自然实验等，来解决内生性问题。
内生性问题是计量经济学中一个非常困难的问题，因为经济变量之间往往存在多种因果关系。
通过学习计量经济学，我对于如何解决内生性问题有了更深刻的理解，并学会了如何利用现有的数据和模型来分析因果关系。
计量经济学 多重共线性 实验报告
实验报告1.实验目的改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收入状况发生很大变化。
中央和地方的财政收入1978年为1132.2亿元，到2007年已增长到51321.78亿元，为45.32525倍。
为了研究影响中国财政收入增长的主要原因，分析中央和地方财政收入增长的数量规律，预测中国财政收入未来的增长趋势，需要定量地分析影响中国财政收入增长的主要因素。
2.模型设定为了全面反映中国财政收入增长的全貌，选择包括中央和地方财政的“财政收入”作为被解释变量（用Y表示），以反映国家财政收入的增长；选择“农业增加值”作为农业经济增长水平的代表；“工业增加值”作为工业发展水平的代表；选择“建筑业增加值”来反映建筑业的增长；“总人口”来反映人口的增长；选择“最终消费”来表示随着经济的发展居民生活水平提高的水平；“受灾面积”作为因一些意外或自然因素等原因造成财政收入减少的代表。
这样，模型的解释变量设定为可以观测的“农业增加值”（用X2）表示、“工业增加值”（用X3表示）、“建筑业增加值”（用X4表示）、“总人口”（用X5表示）、“最终消费”（用X6表示）、“受灾面积”（用X7表示）。
本次实验报告数据从《中国统计年鉴2008》中取出，于《计量经济学》127页表4.13。
实验数据如下图所示(数据中的一部分)：经分析，考虑到以上各个解释变量与被解释变量之间的关系，为此设定如下形式的计量经济模型（其中，从经济意义上考虑，X2、X3、X4、X5、X6变量与t Y 成正比，因此它们所对应的参数应为正数，而受灾面积与财政收入是成反比，所以X7多对应的参数因为负数）：采用以上数据对模型进行OLS 回归，结果如下表所示：tt t t t t t t X X X X X X Y μβββββββ+++++++=7766554433221由此可见，该模型2R =0.994553, 2_R =0.993131,可决系数很高，F 检验值为699.8557，明显显著。
异方差、自相关、多重共线性比较(计量经济学)
BG检验
基于所分析模型普通最小二乘估计的残差贵解释变量和一定数量滞后残差的辅助回归，如果滞后残差足以解释当前残差的差异，就拒绝误差项无自相关的原假设。
1.用OLS估计原模型式，并得到残差e.
2.用残差e对解释变量X及滞后残差e(-1)做辅助回归。
3.计算辅助回归的可决系数R^2,构建统计量LM=TR^2。LM=TR^2~χ²
2.构造子样本区间，建立回归模型。在sample菜单里定义区间，然后用OLS方法回归，分别得到残差平方和 和 。
3.求F统计量值。F
4.判断。比较F与
的大小，判断模型是否存在异方差。
White检验
基本思想：
如果存在异方差，其方差δ^2与解释变量有关系，分析δ^2是否与解释变量有某些形式的联系以判断异方差。
注意：较高的简单相关系数师多重共线性的充分条件而不是必要条件。特别师在多于两个解释变量的回归模型中，有时较低的简单相关系数也可能存在多重共线性。
方差扩大（膨胀）因子检验
多元线性回归模型，构造辅助回归。方差扩大因子VIF=1/（1-R^2）,它的大小反映了解释变量之间是否存在多重共线性。VIF越大，多重共线性越严重。
各种序列相关检验方法比较
检验方法
操作思想
操作步骤
适用性
软件操作
图示法
对给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计其参数，求出残差项e，以e作为随机项u的估计值，再描绘e的散点图，根据散点图来判断e的相关性。
两种方法：1.绘制e(-1)和e的散点图。用（e(-1),e）作为散布点绘图，若多数点落在一三象限，表明随即误差项u存在正自相关。否则，u存在负自相关。
2.Quick/graph,在series list对话框中输入“e(-1) e”,选择scatter’,得到e(-1)与e的散点图。
计量经济学实验报告材料(多元线性回归自相关)
实验报告课程名称计量经济学实验项目名称多元线性回归自相关异方差多重共线性班级与班级代码 08国际商务1班实验室名称（或课室）实验楼910 专业国际商务任课教师刘照德学号： 0825******* 姓名：张柳文实验日期： 2011 年 06 月 23日广东商学院教务处制姓名张柳文实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。
计量经济学实验报告实验项目：多元线性回归、自相关、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归模型、自相关模型、异方差模型、多重共线性模型的估计和检验方法和处理方法实验要求：选择方程进行多元线性回归；熟悉图形法检验和掌握D-W 检验，理解广义差分法变换和掌握迭代法；掌握Park或Glejser检验，理解同方差性变换；实验原理：普通最小二乘法图形检验法 D-W检验广义差分变换加权最小二乘法 Park检验等实验步骤：首先：选择数据为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（ED）、商品零售价格指数（RPI）做为解释变量，对税收收入（Y）做多元线性回归。
从《中国统计年鉴》2011中收集1978—2009年各项影响因素的数据。
如下表所示：实验一：多元线性回归1、将数据导入eviews5.0后，分别对三个解释变量与被解释变量做散点图，选择两个变量作为group打开，在数据表“group”中点击view/graph/scatter/simple scatter，出现数据的散点图，分别如下图所示：从散点图看，变量间不一定呈现线性关系，可以试着作线性回归。
2、进行因果关系检验在“workfile”中按住“ctrl”键，点击所要选择的变量，作为组打开后，在“View”下拉列表中选择“Grange Causality”，滞后期为2，得出如下结果：Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:14Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityED does not Granger Cause Y 30 8.90261 0.00120Y does not Granger Cause ED 18.8091 1.0E-05Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:15Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityGDP does not Granger Cause Y 30 1.01199 0.37790Y does not Granger Cause GDP 0.91874 0.41208Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:19Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityRPI does not Granger Cause Y 30 0.66167 0.52479Y does not Granger Cause RPI 1.60624 0.22067 从因果关系检验看，ED明显影响财政收入Y，其他两个因素影响不显著。
计量经济学心得体会范本
计量经济学心得体会范本计量经济学是现代经济学的重要分支，研究经济问题的定量分析方法及其应用。
在学习和研究计量经济学过程中，我有以下几点心得体会：一、理论与实践相结合计量经济学是理论与实践相结合的一门学科。
在学习计量经济学的理论知识时，我们可以通过推导和证明来建立模型和理论框架，从而提出经济问题的假设和解释。
然而，理论仅仅是存在于纸上的东西，要真正验证和应用这些理论，就需要运用计量方法进行实证分析。
实证研究通过采集数据、建立模型、进行统计分析，来考察经济问题的本质和影响因素。
理论与实证相结合的方式，使得计量经济学可以更加全面、客观地研究和解释现实问题。
二、数据质量的重要性在计量经济学中，数据的质量对分析结果和结论的准确性有着重要影响。
在实证研究中，我们需要收集并处理大量的经济数据，这些数据包括时间序列数据和截面数据。
然而，现实中的数据往往存在着许多问题，例如数据的不完整性、不准确性、样本选择偏倚等。
这些问题可能导致我们的估计结果出现偏差，进而影响我们的结论。
因此，在进行计量经济学研究时，我们需要高度重视数据的质量，通过有效的数据清洗和处理，来确保我们的研究结果具有可靠性和有效性。
三、模型选择的灵活性在计量经济学中，我们常常需要使用各种模型来分析经济问题。
然而，并不存在一种适用于所有问题的模型，不同的经济问题需要选择不同的模型。
因此，在进行实证研究时，我们需要根据具体问题的需要，选择合适的模型来进行分析。
同时，模型选择不是一成不变的，随着研究问题的发现和深入，我们还可以根据实证结果对模型进行修正和改进。
通过灵活的模型选择和调整，我们可以更好地适应经济问题的特点，得出更准确和可信的结论。
四、假设的合理性和检验在计量经济学中，我们常常需要建立模型和假设来解释经济问题。
然而，模型和假设的合理性需要通过统计检验来验证。
在进行实证研究时，我们需要根据构建的假设，在数据上进行相应的检验。
如果假设得到拒绝，说明我们的模型和假设可能存在问题，需要进一步修正和调整。
计量经济学》实验报告
计量经济学》实验报告一、经济学理论概述1、需求是指消费者（家庭）在某一特定时期内，在每一价格水平时愿意而且能够购买的某种商品量。
需求是购买欲望与购买能力的统一。
2、需求定理是说明商品本身价格与其需求量之间关系的理论。
其基本内容是：在其他条件不变的情况下，一种商品的需求量与其本身价格之间成反方向变动，即需求量随着商品本身价格的上升而减少，随商品本身价格的下降而增加。
3、需求量的变动是指其他条件不变的情况下，商品本身价格变动所引起的需求量的变动。
需求量的变动表现为同一条需求曲线上的移动。
二、经济学理论的验证方法在此次试验中，我运用了Eviews和Excel软件对相关数据进行处理和分析。
1、拟合优度检验——可决系数R2统计量回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，参差平方和越小，表明样本回归线与样本观测值的拟合程度越高。
2、方程总体线性的显着性检验——F检验（1）方程总体线性的显着性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显着成立作出判断。
（2）给定显着性水平α，查表得到临界值Fα（k，n-k-1）,根据样本求出F统计量的数值后，可通过F＞Fα(k，n-k-1) （或F ≤Fα(k，n-k-1)）来拒绝（或接受）原假设H0，以判定原方程总体上的线性关系是否显着成立。
3、变量的显着性检验——t检验4、异方差性的检验——怀特检验怀特检验不需要排序，对任何形式的异方差都适用。
5、序列相关性的检验——图示法和回归检验法6、多重共线性的检验——逐步回归法以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、验证步骤1、确定变量（1）被解释变量“货币流通量”在模型中用“Y”表示。
（2）解释变量①“货币贷款额”在模型中用“X”表示;1②“居民消费价格指数”在模型中用“2X ”表示；③把由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项，在模型中用“μ”。
2023年计量经济学心得体会范本
2023年计量经济学心得体会范本随着时代的发展和社会的进步，计量经济学在经济领域中扮演着越来越重要的角色。
作为一门经济学的分支学科，计量经济学通过运用数理统计学和经济理论的方法，研究经济现象的数量关系。
在我学习计量经济学这门课程的过程中，我对经济现象与实证分析之间的联系有了更深的理解，并从中获得了许多启发和收获。
首先，计量经济学使我意识到经济现象往往是复杂而多变的。
在我们日常生活中，经济现象如通货膨胀、失业率、经济增长等问题无处不在，但简单的表面观察并不能完全把握经济现象的本质。
通过计量经济学的方法，我了解到经济现象是由许多变量相互关联而成的复杂系统。
我们需要理解这些变量的特性和相互关系，并利用统计工具进行量化分析，才能更好地理解和解释经济现象。
其次，计量经济学使我明白到实证分析对于经济研究的重要性。
经济理论是经济学的基础，通过理论可以推导出一些经济关系的假设。
但理论往往只是简化和理想化的描述，而真实经济世界中往往存在许多非理性和复杂因素。
实证分析能够通过观察数据，利用统计工具对经济现象进行测量和分析，进而验证或修正理论的假设。
只有理论和实证相结合，我们才能更加准确地理解和预测经济现象。
在学习计量经济学的过程中，最让我深刻的是学习和应用回归分析方法。
回归分析是计量经济学的基本工具之一，通过建立数学模型来解释和预测变量之间的关系。
回归分析涉及到许多重要的概念和技巧，如模型设定、参数估计、假设检验等。
在课堂和实践中，我学会了使用计量经济学软件进行回归分析，通过观察变量之间的关系和做出统计推断，定量地分析和解释经济现象。
这种能力对于经济学领域的研究和决策都具有重要意义。
此外，计量经济学还教会了我如何进行实证研究的设计和方法。
一个好的实证研究需要明确目标和问题，并合理选择样本和数据，以减少误差和偏差。
对于经济学的研究和政策制定来说，实证研究是十分重要的，因为它能够提供实际的证据和数据支持。
在进行实证研究时，我们需要慎重选择变量和模型，注意控制混杂因素，并运用统计分析工具进行结果验证和解读。
【最新】经济计量学学习心得3000字5篇
【最新】经济计量学学习心得3000字5篇第一篇：我的经济计量学学习心得学习经济计量学是一个有趣而又艰难的过程，随着学习的深入，我发现这门学科包括的内容很多，具有深广的学科知识，涵盖统计学、机器学习、数据分析、数据挖掘和经济及金融分析等多学科概念，让我获益匪浅。
首先从基础理论学习开始，仔细阅读相关理论书籍，学习研究思想和方法。
通过直接学习和总结，可以帮助提高对理论的理解，接受和掌握计量经济学的基本知识，熟练掌握计量经济学的基础知识。
接下来，我可以完成不同的数据分析，如统计学方法、多项式回归分析等，以获得合理的经济洞察。
另外，要学习机器学习技术，熟悉其中的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、K近邻、SVM、神经网络等。
这些都可以帮助我从大量数据中找到有用的信息，学会运用这些技术，可以实现较好的经济分析，以提升经济数据的分析能力。
同时，要学习数据挖掘的方法，包括文本挖掘、关联规则和聚类分析等方法。
数据挖掘技术可以用于帮助探索大量历史数据和其中的潜在规律，更好地理解经济现象，从宏观上了解社会经济发展的实际情况。
最后，我要熟悉经济和金融的分析方法，如宏观经济学、微观经济学及金融分析方法等。
这将有助于帮助我更好地理解现代经济发展趋势，更好地分析金融数据，以获得准确的结论。
总的来说，经济计量学的学习需要全面深入的知识储备，以及更重要的，要有责任心和耐心。
只有不断学习不断实践，并善于思考分析，才能在这个领域取得更好的成就。
第二篇：经济计量学学习心得在经济计量学的学习过程中，我发现有很多有趣的内容，仔细学习，感受到这门学科的深厚的内涵。
在学习的过程中，我体会到了计量经济学的精妙之处，以及它能够帮助我们研究客观世界真实状况的强大功能，感到非常受益。
学习计量经济学具有自觉性、有效性和持久性，要想在经济计量学学术研究中取得成果，必须全面深入地熟悉经济计量学的相关知识，并熟练运用这些知识，而且更重要的是，要有责任心和耐心，登时做思考分析，才能更好地开展经济数据的分析研究工作，取得良的的效果。
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辽宁工程技术大学上机实验报告
实验名称
计量经济学多重共线性 异方差 自相关
院系
工商管理
专业
金融
班级
09-2
姓名
于佳琦
学号
08
日期
实验
目的
简述本次实验目的：掌握多元线性回归模型基础上掌握多重共线性模型，异方差模型，自相关模型的估计和检验方法以及处理方法。
实验
准备
你为本次实验做了哪些准备：收集数据选择方程进行多元线性回归，熟悉各种检验方法，了解检验方法对应的原理以及面对各种情况所对应的检验方法
建立的模型可能出现各种问题，需要检验，但检验时也需要具体问题具体分析，所以，要建立一个完美的模型，需要在建模初始的时候考虑周全，也需要在建模后期，谨慎进行检验。
教师
评语
实验
进度
本次共有12个练习，完成12个。
实验பைடு நூலகம்
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：在出现多重共线性，异方差性以及自相关问题时，我们应该正确找到方法与之对应，我们在此之前，应该着重强调和理解最小二乘法建立模型时的三个基本假设，与之其一违背，模型讲存在问题。对于多重共线性，书中首先提到的VIF法较为直观，可是当在EVIEWS当中，不能直接计算VIF的值，只能逐一回归，所以上机不适合这种方法，可以从变量的相关系数矩阵来判断是否存在多重共线性。异方差性中，利用White检验，可以利用残差和解释变量来建立辅助模型进行回归，异方差已知时，可以利用WLS加权最小二乘法来解决，缺点在于，确定权数以及后期计算加权的过程比较麻烦。在自相关当中，图示法较为简单，观察到如果存在锯齿形状，则有自相关，在DW检验中，不仅能检验出是否存在自相关，而且可以检验存在正自相关和负自相关，缺点在于，只可以检验一阶自相关。