实验2-3
实验目的：ARMA模型识别及估计与应用（ADF检验、Q统计量、ACF、PACF）、ECM模型建模、V AR模型建模检验与应用、离散选择模型建模估计与检验
案例分析
案例1 中国支出法GDP的ARMA(p,q)模型估计
中国支出法GDP是非平稳的，但它的一阶差分是平稳的，即支出法GDP是I(1)时间序列。可以对经过一阶差分后的GDP建立适当的ARMA(p,q)模型。
（1）GDP单整性检验
首先检验1978~2000年间中国支出法GDP时间序列的平稳性，即原序列的平稳性。用Eviews同时估计出上述3个模型的适当形式。只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可以认为时间序列是平稳的，当3个模型的检验结果都不能拒绝零假设时，则认为时间序列是非平稳的。
Eviews中，GDP平稳性的ADF检验模型3、2、1的检验结果如下：
根据3个模型检验结果τ统计量都大于临界值（左侧单尾），因此在α=0.05的显著性水平下，接受原假设，即GDP序列存在单位根，是非平稳序列。进一步对一阶差分后的序列检验判断GDP是否是一阶单整序列，即I(1)。
对GDP一阶差分后序列进行ADF检验，首先采用模型3进行检验，检验结果为：
由于τ=-5.183232<-4.498307（显著性水平α=0.01的临界值），因此在α=0.01的显著性水平下，拒绝原假设，即一阶差分后的GDP序列不存在单位根，是平稳序列，因此GDP序列是一阶单整的，即I(1)。
（2）ARMA(p,q)模型识别
令GDPD1 =ΔGDP，观察GDPD1该平稳序列的样本自相关和偏自相关函数图：
图中，ACF 呈现拖尾，而PACF 呈现截尾特征，进一步结合样本偏自相关函数r k *，当k >p 时，r k *渐近服从如下正态分布：r k *~N (0,1/n )，因此，如果计算的r k
，则有95.5%的把握判断时间序列在p 之后截
尾。观察上表发现，偏自相关函数值在k >2
以后，*
0.426k r <≈，可以认为：偏自相关函数是截尾
的。因此判断：一阶差分后的GDP 满足AR(2)随机过程。
（3） ARMA(p,q)模型估计与检验 设序列GDPD1的模型形式为：
1122111t t t t GDPD GDPD GDPD ??ε--=++ 模型（1）
根据GDPD1该平稳序列的样本自相关和偏自相关函数，有如下Yule Walker 方程：
????
?????
?
??=???? ??-622.0859.01859
.0859.01??1
21??
解得：12??1.239,0.442?
?==- 用OLS 法回归的结果为：
121 1.59310.6531 (7.91) ( 3.60)
t t t t GDPD GDPD GDPD ε--=-+- 模型（2）
在回归时，加入常数项：
121909.56 1.49510.6781(1.99) (7.74) ( 3.58)
t t t t GDPD GDPD GDPD ε--=+-+- 模型（3）
模型（2）和（3）的Eviews 估计结果如下：
令3个模型的残差序列分别为：e1、e2、e3，检验是否为白噪声序列：
观察Q 统计量和相应的概率值发现，模型（1）与模型（1）的残差项接近于一白噪声，但模型（2）存在4阶滞后相关问题，Q 统计量的检验也得出模型2拒绝所有自相关系数为零的假设。因此：模型1与3可作为描述中国支出法GDP 一阶差分序列的随机生成过程。
（4） ARMA(p ,q )模型应用
用建立的AR(2)模型对中国支出法GDP 进行外推预测： 模型（1）可作如下展开：
11122231121223
()()(1)()t t t t t t t t t t GDP GDP GDP GDP GDP GDP GDP GDP GDP GDP ??????---------=-+-=++--
如果已知t -1、t -2、t -3期的GDP 时，就可对第t 期的GDP 作出外推预测。 模型（3）也可展开，但多出一项常数项。
Eviews 中，对样本外一点的预测，如果该样本点已超过workfile 的样本范围，则需要调整样本区间，操作如下：点击工作文件的“Proc ”选项卡，选择“Structure/Resize Current Page ”选项，
会出现如下对话框：
点击OK确定，则：
工作文件样本区间扩大到2001年。模型（1）的预测：
模型（3）的预测：
因此有：
应用ARIMA(p,d,q)模型建模过程：
（1）对原序列进行平稳性检验，如果序列不满足平稳性条件，可以通过差分变换或者其它变换，如对数差分变换使序列满足平稳性条件；
（2）通过计算能够描述序列特征的一些统计量（ACF和PACF），来确定ARMA模型的阶数p和q，并在初始估计中选择尽可能少的参数；
（3）估计模型的未知参数，并检验参数的显著性，以及模型本身的合理性；
（4）进行诊断分析，以证实所得模型确实与所观察到的数据特征相符。
以上第3、4步，需要一些统计量和检验分析在第2步中的模型形式选择是否合适，所需的统计量和检验如下：
1）检验模型参数显著性水平的t统计量；
2）为保证ARIMA(p,d,q)模型的平稳性，模型的特征根的倒数皆小于1；
3）模型的残差序列应当是一个白噪声序列，用检验序列相关的方法如Q统计量检验。
案例2 ECM模型建模估计
用经过居民消费价格指数调整后的1978-2006年中国居民总量消费（cons）与总量可支配收入（inc）的数据构建误差修正模型。
（1）检验cons和inc的平稳性
经检验发现cons 和inc 序列都是I (2)时间序列，而取对数后的ln(cons)和ln(inc)序列都是I (1)时间序列，根据经济理论拟构建ln(cons)和ln(inc)的长期均衡模型。 （2） 检验ln(cons)和ln(inc)的协整关系
残差ecm t 序列的AEG 检验，t 统计量=-7.819 < -3.59（α = 0.05，n=29，双变量AEG 协整检验τ统计量临界值），经过AEG 检验发现ln(cons)和ln(inc)是CI (1,1)。 （3） 构建误差修正模型，检验残差序列是否白噪声
经检验残差序列平稳，且不存在序列相关。 误差修正模型为：
1ln()0.794ln()0.241ecm t t t cons inc -?=?-
案例3 VAR模型建模、估计、检验与应用
凯恩斯学派认为货币供给量变动对经济的影响是间接地通过利率变动来实现的。货币政策的传递主要有两个途径：一是货币供给与利率的关系，即流动性偏好途径；二是利率与投资的关系，即利率弹性途径。根据凯恩斯的理论，当货币供给量增加时，货币供给大于货币需求，供给相对过剩，利率下降，刺激投资，促进国民经济增长。当然他假定利率变动是由市场调节的，与货币供给量呈反方向变动。在我国利率是基本固定的，但是仍然可以利用政策手段直接调整利率或投资，同样可以达到经济宏观调控的目的。但货币学派主要强调货币供给量对经济的短期影响，而中长期，货币数量的作用主要在于影响价格以及其他货币表示的量，而不能影响实际国内生产总值。
为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长期影响和短期影响及其贡献度，采用我国1995年1季度～2007年4季度的季度数据，并对变量进行了季节调整。设居民消费价格指数为CPI_90(1990年1季度=1)、居民消费价格指数增长率为CPI、实际GDP的对数ln(GDP/CPI_90)为ln(gdp)、实际M1的对数ln(M1/CPI_90)为ln(m1)和实际利率rr(一年期存款利率R- CPI）。利用V AR(p)模型对ln(gdp)、ln(m1)和rr3个变量之间的关系进行实证研究，其中实际GDP和实际M1取对数差分后平稳，出现在模型中，而实际利率是平稳序列，没有取对数。
（1）变量平稳性检验
经过ADF检验发现，gdp和m1都是I(2)时间序列，而取对数后的ln(gdp)和ln(m1)序列都是I(1)时间序列，rr时序是I(0)时间序列，因此用rr、Δln(m1)和Δln(gdp)序列构建V AR模型。
（2）构建V AR模型
首先要确定变量的先后顺序，即外生性强弱，采用理论分析利率水平和M1是引起经济波动的原因，而利率
水平基本外生变动较小：因此确定顺序为：rr、Δln(m1)、Δln(gdp)。
Vector Autoregression Estimates
Sample (adjusted): 1996Q2 2007Q4
Included observations: 47 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
RR DLOG(M1_P_SA) DLOG(GDP_P_SA) RR(-1) 1.096377 -0.004370 -0.002948
(0.18347) (0.00294) (0.00181)
[ 5.97578] [-1.48872] [-1.62458]
RR(-2) -0.162935 0.007308 0.004174
(0.28551) (0.00457) (0.00282)
[-0.57068] [ 1.59982] [ 1.47842]
RR(-3) -0.160985 -0.006172 -0.002187
(0.27809) (0.00445) (0.00275)
[-0.57889] [-1.38733] [-0.79511]
RR(-4) 0.114522 0.004176 3.97E-05
(0.14418) (0.00231) (0.00143)
[ 0.79430] [ 1.81024] [ 0.02785]
DLOG(M1_P_SA(-1)) -0.614982 0.215060 0.100835
(10.7764) (0.17241) (0.10657)
[-0.05707] [ 1.24741] [ 0.94618]
DLOG(M1_P_SA(-2)) -11.36004 -0.195368 -0.079008
(10.4697) (0.16750) (0.10354)
[-1.08504] [-1.16639] [-0.76308]
DLOG(M1_P_SA(-3)) -3.549011 0.000839 -0.126078
(10.0996) (0.16158) (0.09988)
[-0.35140] [ 0.00519] [-1.26232]
DLOG(M1_P_SA(-4)) -20.46318 -0.392373 0.030171
(9.17121) (0.14673) (0.09070)
[-2.23124] [-2.67421] [ 0.33266]
DLOG(GDP_P_SA(-1)) -22.24070 -0.774717 -0.407337
(18.6903) (0.29902) (0.18483)
[-1.18996] [-2.59088] [-2.20380]
DLOG(GDP_P_SA(-2)) 4.641438 -0.019655 0.216726
(16.1529) (0.25842) (0.15974)
[ 0.28734] [-0.07606] [ 1.35674]
DLOG(GDP_P_SA(-3)) -23.15176 -0.129722 0.258082
(16.4817) (0.26368) (0.16299)
[-1.40469] [-0.49197] [ 1.58340]
DLOG(GDP_P_SA(-4)) -20.64893 -0.199831 0.198631
(12.9932) (0.20787) (0.12849)
[-1.58921] [-0.96132] [ 1.54585]
C 2.895183 0.074184 0.023021
(1.07309) (0.01717) (0.01061)
[ 2.69799] [ 4.32114] [ 2.16933] R-squared 0.892370 0.403882 0.409763 Adj. R-squared 0.854383 0.193487 0.201445 Sum sq. resids 26.35850 0.006746 0.002578 S.E. equation 0.880483 0.014086 0.008707 F-statistic 23.49142 1.919641 1.967002 Log likelihood -53.09873 141.2587 163.8676 Akaike AIC 2.812712 -5.457817 -6.419900 Schwarz SC 3.324455 -4.946074 -5.908157 Mean dependent 1.610000 0.034535 0.025338 S.D. dependent 2.307357 0.015685 0.009744 Determinant resid covariance (dof adj.) 8.42E-09
Determinant resid covariance 3.19E-09
Log likelihood 259.6889
Akaike information criterion -9.391017
Schwarz criterion -7.855788
根据AIC、SC等6项滞后准则，初步选择构建滞后4阶的V AR模型。
（3）V AR平稳性检验和残差序列检验
V AR模型的所有特征根的倒数全部在单位圆内，且三个随机方程残差序列resid01、resid02和resid03经过ADF检验时平稳的，且用Q统计量进行序列相关检验发现不存在序列相关，残差序列是白噪声。
（4）V AR模型系统内生变量的格兰杰因果关系检验
经过格兰杰因果分析发现，
在5%的显著性水平下，rr是gdp的格兰杰原因，在10%的显著性水平下m1是gdp的格兰杰原因，但rr是m1格兰杰原因的概率小于90%，而m1不是rr格兰杰原因的概率大于75%，在领先之后关系上rr领先于m1。表明实际利率外生于该V AR系统，这与我国实行的利率制度是相符合的；实际利率对产出有显著的影响，而m1对gdp的影响在10%显著性水平下，这可能是由于我国数据分析阶段，我国内需不足，许多商品供大于求，因此当货币需求扩张时，会由于价格调整而部分抵消，形成货币供给的数量调整作用有限，因此对产出的影响较弱。
（5）脉冲响应分析
脉冲响应分析发现所有响应函数均收敛，上图可以看出，给实际利率一个正的冲击，在第一期对实际GDP
波动有最大负影响，然后波动并减弱，绝大部分时期影响都是负向，这与经济理论相符合，紧缩的货币政策，对经济有负的影响。给实际M1波动一个正的冲击，在第一期实际GDP波动就有最大的正影响，然后震荡变小，表明增加货币供应量的扩张性政策对产出约有2年的影响。
（6）方差分解分析
案例4 商业银行贷款决策的离散选择模型
某商业银行从历史贷款客户中随机抽取78个样本，根据设计的指标体系分别计算它们的“商业信用支持度”（XY）和“市场竞争地位等级”（SC），对它们贷款的结果（JG）采用二元离散变量，1表示贷款成功，0表示贷款失败。研究JG与XY、SC之间的关系，为银行正确贷款决策提供支持。
（1）离散选择模型建模
模型估计结果：
（2）模型检验
模型拟合优度McFadden R2 = 0.968942，变量的显著性检验没有通过，截面数据可能存在严重的异方差问题，因此，在估计时选择加权估计：
加权后估计得到的参数基本无变化，但是在5%的显著性水平下变量显著性检验通过，总体显著性检验
（LR似然比检验）也通过检验。
回代效果检验发现存在两个样本点回代结果与样本不一致。根据朴素原则，本例除2个样本外，所有样本都通过了回代检验。没有通过回代检验的2个样本中，第19个样本的选择结果为1，回代算得的选择1的概率为0.4472；第45个样本的选择结果为0，回代算得的选择1的概率0.5498。
该例中，选择1和选择0的样本数目分别为32和46，差异较大，不适合采用朴素方法。
先验方法，即以全部样本中选择1的样本所占的比例为临界值。例中，选择1的样本的比例为0.41。以此为临界值，只有第45个样本不能通过检验。
但该方法适合于以全部个体作为样本的情况，而该例中的78个样本仅是贷款客户的极少部分，所以也不适合采用先验方法。
最优方法，即以“犯第一类错误最小”为原则确定临界值的方法。在例中，如果以0.50为临界值，则有2个样本发生“弃真”，即犯第一类错误；如果以0.41为临界值，则发生“弃真”的样本只有1个。则以0.41作为临界值比较合适。
（3）模型应用
Estimation Equation:
I_JC = C(1) + C(2)*XY + C(3)*SC
Forecasting Equation:
JC = 1-@CNORM(-(C(1) + C(2)*XY + C(3)*SC))
Substituted Coefficients:
JC = 1-@CNORM(-(8.79735837069 - 0.25788166231*XY + 5.0617886611*SC))
该方程表示：当XY和SC已知时，代入方程，可以计算贷款成功的概率JGF。例如，将表中第19个样本观测值XY=15、SC=－1代入方程右边，计算括号内的值为0.1326552；查标准正态分布表，对应0.1326552的累积正态分布为0.5527；则JG预测值JGF=1－0.5527=0.4473，即对应于该客户，贷款成功的概率为0.4483。
习题（实验2）
1．建立生产法核算GDP的ARIMA模型，样本区间：1978-2006年。GDP数据已经是不变价。要求写出建模过程、检验结果和拟合效果图。数据文件：1_gdp_arma.xls
提示：经济变量时序可尝试取对数降低单整阶数。
习题（实验3）
2. 某学校拟采用一种全新的教学方法，要分析这种教学方法是否对成绩的提高有效，构建二元离散选择模型进行分析，假定随机误差想服从正态分布。
因变量：GRADE代表在接受新教学方法后成绩是否改善，如果改善为1，为改善为0。
解释变量：PSI代表是否接受新教学方法，如果接受为1，不接受为0。平均分数GPA，测验得分TUCE。要求：进行模型估计和检验，并分别求出PSI=0和PSI=1时新教学法对学习成绩影响的概率。
数据文件：2_edu.xls
作业提交说明：本次实验作业，在18周周三中午前提交，hit_tina@https://www.doczj.com/doc/7715582954.html,
提示：16周实验课做作业两道题是实验1作业，本次实验课两个习题分别是实验2和实验3作业，任选两次实验作业完成并提交。
实 验 三： 多元回归模型与非线性回归模型 【实验目的】掌握多元回归模型参数估计，特别是非线性回归模型的转化、参数估计及检验方法。 【实验内容】一、多元回归模型参数估计； 二、生成序列以及可线性化模型的参数估计； 三、不可线性化模型的迭代估计法的Eviews 软件的实现方式。 【实验数据】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：()ε,,,K L t f Y =。其中，L 、K 分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y 为工业总产值（可比价），L 、K 分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】Y=AK 一、建立多元线性回归模型 ㈠建立包括时间变量的三元线性回归模型； μββββ++++=L K T Y 3210
在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件： CREATE A 78 94 ⒉输入统计资料： DATA Y L K ⒊生成时间变量t ： GENR T=@TREND(77) ⒋建立回归模型： LS Y C T L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： K L t y 7764.06667.06789.7732.675?+++-= （模型1） t ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433) 9958.02=R 9948 .02=R 551.1018=F 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。9958.02=R ，说明模型有很高的拟合优度，F 检验也是高度显著的，说明职工人数L 、资金K 和时间变量t 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K 的t 统计量值为7.433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的t 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除t 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 ㈡建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。
计量经济学实验报告集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
3.3 3.3 经调查研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表 3.6为对某地区部分家庭抽样调查得到的样本数据。 （1T ）的多 元线性回归：123i i i i u Y X T βββ=+++ 利用样本数据估计模型的参数，对模型加以检验，分析所估计模型的经济意义和 作用。 步骤： 1.打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18，点击ok 。 2. 在命令行输入：DATA Y X T ，回车。将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 建立数据关系图为初步观察数据的关系，在命令行输入命令：sort Y ，从而实现数据Y 的递增排序。 4. 在数据表“group ”中点“view/graph/line ”，最后点击确定，出现序列Y 、X 、T 的线性图。 5. OLS 估计参数,点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，弹出对话框，如下图。在其中输入Y c X T ，点确定即可得到回归结果。
经济意义：家庭月平均收入每增加1元，家庭书刊消费将增加0.08645元。户主受教育年数每增加1年，家庭书刊消费平均将增加52.3703元。 作用：显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下，对被解释变量的影响情况。 （2）作家庭书刊消费（Y ）对户主受教育年数（T ）的一元回归，获得残差E1；再作家庭月平均收入（X ）对户主受教育年数（T ）的一元回归，并获得残差E2。 Y 对T 的一元回归： 步骤： 1. 打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/undated”，在Observations 后输入样本容量个数：18。 2. 在命令行输入：DATA Y T ，回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 作散点图在命令行输入命令：SCAT T Y 。 4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”，在 Specification 中输入 Y C T ，点“确定”。 E1=resid X 对T 的一元回归： 步骤： 1. 打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/undated”，在Observations 后输入样本容量个数：18。 2. 在命令行输入：DATA X T ，回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 作散点图在命令行输入命令：SCAT T X 。 4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”，在 Specification 中输入 X C T ，点“确定”。 E2=resid （3）作残差E1对残差E2的无截距项的回归：212i E E v α=+ ，估计其参数。 步骤1.打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18，点击ok 。 2. 在命令行输入：DATA E1 E2，回车。将数据复制粘贴到Group 中的表格 中。 3. 采用OLS 估计参数在主界面命令框栏中输入 ls E1 E2，然后回车，即可得到参数的估计结果。 由结果可知1=-6.3351+0.08645*2E E
《计量经济学》综合实验一系金融系专业经融工程姓名程若宸 学号20141206031035 实验地点：B楼305 实验日期：216.9.30 实验题目：研究中国汽车市场未来发展趋势 实验类型：基本操作训练。 实验目的：掌握简单线性回归模型的Eviews操作 实验内容：第三章的“引子”中分析了，经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素，都会影响中国汽车拥有量。为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系，选择“百户拥有家用汽车量”、“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量，2011年全国各省市区的有关数据见附件：1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型? 2）估计参数并写出回归分析结果报告? 3) 对模型进行经济意义上的检验，统计意义上的检验? 评分标准：操作步骤正确，回归结果正确，结果分析准确到位，符合实际。 实验步骤：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/30/16 Time: 11:27 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424 Log likelihood -91.90460 Hannan-Quinn criter. 6.247709 F-statistic 17.95108 Durbin-Watson stat 1.206953 Prob(F-statistic) 0.000001 (51.98) (1.41) (0.18) (0.52) t= (4.75) (4.27) (-2.92) (-4.37) F=17.951 n=31 模型检验 1.经济意义检验 模型估计结果的数据说明理论分析与经验判断相一致 2.统计检验 (1)拟合优度：修正的可决系数为说明模型对样本拟和
一元线性回归模型 一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响 1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验 2、实验要求： （1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理； （2）对回归模型做出经济上的解释； （3）独立完成实验建模和实验报告 二、实验报告 ----中国1978-2006年人均消费与经济水平之间的关系 1、问题的提出 居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（用人均GDP这个指标来表示）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。 2、指标选择 3、、数据来源 我们从中国统计局网站上取得中国1978-2006年的人均消费、人均GDP和各年的CPI。见表2.1： 表2.1 人均GDP与人均消费的原始数据（现价）单位：元
4、数据处理 为了保证我们各个时期数据的可性，我们必须剔除价格的因素对人均消费和人均GDP的影响。在这里我们用1990年的CPI作为基期来调整数据。关于调整方法我们可以用Excell也可以用Eviews软件进行，在这里我们介绍一下用Eviews软件调整数据的步骤。 利用命令行输入： “Genr averageconsume1=100/cpibase1990*averageconsume Genr averagegdp1=100/cpibase1990*averagegdp” 其中averageconsume1、averagegdp1表示调整过后的人均消费和人均GDP；cpibase1990表示以1990年为基期的CPI。 调整过后的人均消费和人均GDP如表2.2 表2.2 人均GDP与人均消费的可比价数据（单位：元）
中国海洋大学本科生课程大纲 一、课程介绍 1.课程描述： 计量经济学是经济学、数学和统计学相结合的综合性边缘学科。它是以经济理论为基础，以经济事实表现的经济数据为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立计量经济模型来研究经济变量之间随机数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学是教育部规定的经济类专业核心课程之一，是经济类专业的专业必修课，在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。 计量经济实验分析在现代经济研究中具有重要的地位，是经验解释的理论验证、经济发展规律的总结以及经济冲击效果的预测等工作的主要方式。计量经济学的工具类课程性质、软件依赖特征使得实验教学成为理解计量经济理论和掌握其应用方法的有效方式。课程的重点是讲授常用的计量经济学软件的基本操作，使学生熟悉软件界面，熟悉了解常用的菜单项和工具栏的操作，通过分步骤讲解的上机实践，使学生逐步掌握关于计量经济分析的理论和应用问题的研究过程。 Econometrics is a comprehensive fringe subject that combines economics, mathematics and statistics. It is an economic discipline based on economic theory, economic data and economic facts. It uses mathematical and statistical methods to establish econometric models to study the random quantitative relationships and laws between economic variables. Econometrics is one of the core courses for economics majors stipulated by the Ministry of Education. It is a compulsory course for economics majors. It occupies a very important position in the teaching of economics majors. Econometric experimental analysis has an important position in modern economic research. It is the main method of theoretical verification of empirical interpretation,
1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型
为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。 模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5
计量经济学实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
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EViews的中国能源消费影响因素分析 一、背景资料 能用消费是引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，
《计量经济学》实验报告一，数据 二，理论模型的设计 解释变量：可支配收入X 被解释变量：消费性支出Y 软件操作： （1）X与Y散点图
从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。因此，建立一元线性回归模型： 01i i i Y X ββμ=++ （2）对模型做OLS 估计 OLS 估计结果为 272.36350.7551Y X ∧ =+ 011.705732.3869t t == 20.9831.. 1.30171048.912R DW F === 三，模型检验 从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。 t 检验:在5%的显著性水平下1β不显著为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。 1，预测 现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为 0272.36350.75512000015374.3635Y =+?= E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033
则在95%的置信度下，E( Y)的预测区间为（874.28,16041.68） 2，异方差性检验 对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。 G-Q检验 对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉中间4个，分为两组数据， 128 n n ==分别回归
1615472.0RSS = 2126528. 3R S S = 于是的F 统计量： ()() 12811 4.86811RSS F RSS --==-- 在5%的想著想水平下，0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)F F F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。
1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP ）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。
实验四 序列相关的检验与修正 实验目的 1、理解序列相关的含义后果、 2、学会序列相关的检验与消除方法 实验内容 利用下表资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 表3 我国城乡居民储蓄存款与GDP 统计资料（1978年＝100） 一、模型的估计 0、准备工作。建立工作文件，并输入数据。 1、相关图分析 SCAT X Y 相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步设定为线性、双对数等不同形式，进而加以比较分析。 2、估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型 ⑴线性模型： LS Y C X x y 5075.9284.14984?+-=
=t (-6.706) (13.862) 2R ＝0.9100 F ＝192.145 S.E ＝5030.809 ⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX x y ln 9588.20753.8?ln +-= =t (-31.604) (64.189) 2R ＝0.9954 F ＝4120.223 S.E ＝0.1221 3、选择模型 比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。各解释变量及常数项都通过了t 检验，模型都较为显著。比较各模型的残差分布表。线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势，残差先呈连续递增趋势而后又转为连续递减趋势，因此，可以初步判断这种函数形式设置是不当的。而且，这个模型的拟合优度也较双对数模型低，所以又可舍弃线性模型。双对数模型具有很高的拟合优度，因而初步选定回归模型为双对数回归模型。 二、模型自相关的检验 1.图示法 其一，残差序列e t 的变动趋势图。菜单：Quick→Graph→line ，在对话框中输入resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：line X 。 其二，作e t-1和e t 之间的散点图。菜单：Quick→Graph→Scatter ，在对话框中输入resid(-1) resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：scat resid(-1) resid 。 2.DW 检验 因为n ＝21，k ＝1，取显著性水平α＝0.05时，查表得L d ＝1.22，U d ＝1.42，而0<0.7062＝DW 实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系 ——自相关性的判定和修正 一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。 1、实验目的: 练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。 2、实验要求： （1）分析数据，建立适当的计量经济学模型 （2）对所建立的模型进行自相关分析 （3）对存在自相关性的模型进行调整与修正 二、实验报告 1、问题提出 通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？ GDP是一国经济成就的根本反映。从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。必须将GDP与经济形势结合起来考虑。在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。 本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。 2、指标选择： 指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。 3、数据来源： 实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示： 表1 4、数据处理 将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示： 图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图 计量经济学实验报告 ：马艺菡 学号：4 班级：9141070302 任课教师：静文 实验题目简单线性回归模型分析 一实验目的与要求 目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。为研究国生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。 要求：为研究国生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。 二实验容 根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，模型检验，模型检验，得出回归结果。 三实验过程：（实践过程，实践所有参数与指标，理论依据说明等） 简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。 （一）模型设定 为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响，根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y，如图1 1978-1997年中国国生产总值和财政收入（单位：亿元） 1996 66850.5 7407.99 1997 73452.5 8651.14 根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图，如图2 从散点图可以看出，财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型： （二）估计参数 1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls; 2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入““y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3； 一、考察Y与X1、X2、X3、X4之间的关系 1、 建立模型 这是一个时间序列数据。我们假设拟建立如下四元回归模型： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ 表1给出了采用Eviews软件对上表中的数据进行回归分析的计算结果，表明可建立如下城乡收入比函数： Y^=4.1-0.15X1+0.93X2+3.27X3-11.84 X4 表1：中国城乡收入比Y对X1、X2、X3、X4的回归（1991-2010） 2、 经济意义检验 城乡二元结构系数（X1）: 此系数越大，说明城乡二元结构越严重,即X1与Y成正相关，可从我们建立的模型中得知对X1参数估计为 -0.15 ，不符合经济意义。 人均GDP增长率（X2）：这个比率与城乡收入比成正相关，从建立的模型中看到对X2的参数估计为0.93 ，符合经济意义。 财政支农比率（X3）：此比率反映了政府和社会对农村的支持力度。比率越大，说明政府财政支农比率越大。可见与Y成负相关，可是我们得出的参数估计为3.26 ，不符合经济意义。 产业比（X4）：此比率越大，说明福建省农业产值越高，农民收入水平较高，即与被解释变量成负相关。从列表中得到X4的参数 -11.84，符合经济意义。 二、考察Y与X2、X3、X4之间的关系 1、建立模型 假设拟建立如下三元回归模型： Y=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ 表2给出了采用Eviews软件对上表中的数据进行回归分析的计算结果，表明可建立如下城乡收入比函数： Y=3.21+0.74X2-0.50X3-6.76X4 表2：中国城乡收入比Y对X2、X3、X4的回归（1991-2010） 2、经济意义检验 人均GDP增长率（X2）：这个比率与城乡收入比成正相关，从建立的模型中看到对X2的参数估计为0.74 ，符合经济意义。 中国海洋大学 《计量经济学》实验报告实验项目名称：黄金价格影响因素解析 指导教师：殷克东 姓名：王焜 学号： 年级专业： 14金融 中国海洋大学经济学院 【实验步骤——自己操作】 一、实验数据： 黄金价格、美元指数、通胀率、原油价格、US利率、GDP、标准普尔指数的数据如下：二、实验步骤： （1）建立回归模型 1.建立实验文件 2.输入Y、X的数据 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：： 输入：data Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 3.建立回归模型： 建立Y C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7的回归， 其中Y代表黄金价格 X1代表美元指数 X2代表通胀率 X3代表原油价格 X4代表短期US 利率 X5代表长期US利率 X6代表GDP X7代表标准普尔指数 4．回归结果如下： 5、对模型的初步分析 a.对模型拟合度分析：从报告单可以看出，R-squared为，模型拟合度在89%左右。 b.对变量的显着性分析：在t检验中，截距项参数、RS的参数并不显着。可能为0。但要判断是否为0，还要对残差和变量进行检验。 c.对模型显着性分析F检验中，F统计量值为，大于显着水平为5%的临界值，说明模型显着。对多个解释变量的模型，若OLS法估价的R2与F值较大，但t检验值较小，则说明各解释变量对Y的联合线性作用显着，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显着。 d、对模型的残差项进行分析 异方差检验：怀特检验 由图知Obs*R-squared统计量为，概率值大于，说明不存在异方差 自相关检验 P(Obs*R-squared)为，大于的显着水平，所以不存在自相关。 e、对变量进行分析 对变量进行多重共线性检验 由相关系数矩阵知： 与RL、RS和SP存在明显的线性相关性。可以看出GDP与利率存在线性负相关，与股票市场存在线性正相关。因为GDP是反映国家经济的一个重要指标，因此，国家为了刺激经济，货币政策往往比较宽松，利率比较低，此时国家经济发展，GDP加速上升，带动股市上扬。 与SP存在明显的线性相关性。由股票理论价格=股票收益/利率知 道利率与股票价格存在负相关。 由于存在多重共线性存在，导致OLS下估计量的非有效、变量显着性检验失效和模型预测失效，因此必须克服模型多重共线性，对模型进行修改。 6、对模型的修正 前面已经大致检测出存在多重共线性的解释变量，分别是短期利率（X4）、长期利率（X5）、标准普尔指数（X7）、GDP（X6）。对这些解释变量进行逐步回归： 短期利率： 长期利率 标准普尔指数 GDP 可以看出在标长期利率的逐步回归中t检验最显着；R检验值为，在四个检验中最好；因 实验二 （一）异方差性 【实验目的】 掌握异方差性的检验及处理方法 【实验内容】 建立并检验我国制造业利润函数模型 【实验步骤】 【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。 表1 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况 一、检验异方差性 ⒈图形分析检验 ⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCAT X Y 图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图 从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。 ⑵残差分析 首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。在方程窗口 中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。 图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布 图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。 ⒉Goldfeld-Quant检验 ⑴将样本安解释变量排序（SORT X）并分成两部分（分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本） ⑵利用样本1建立回归模型1（回归结果如图3），其残差平方和为2579.587。 SMPL 1 10 LS Y C X 图3 样本1回归结果 ⑶利用样本2建立回归模型2（回归结果如图4），其残差平方和为63769.67。 SMPL 19 28 LS Y C X 图4 样本2回归结果 ⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝63769.67/2579.59=24.72，21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。 取 05 .0=α时，查F 分布表得 44.3)1110,1110(05.0=----F ，而 44.372.2405.0=>=F F ，所以存在异方差性 ⒊White 检验 ⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图5。 3.3 3.3 经调查研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表3.6为对某地区部分家庭抽样调查得到的样本数据。 表3.6 家庭书刊消费、家庭收入及户主受教育年数数据 （1）作家庭书刊消费（Y ）对家庭月平均收入（X ）和户主受教育年数（T ）的多元线性回归： 1 2 3 i i i i u Y X T βββ=+++ 利用样本数据估计模型的参数，对模型加以检验，分析所估计模型的经济意义和作用。 步骤： 1.打开EViews6，点“File ”→“New ”→“Workfile ”。选择 “Unstructured/Unda=ted ”在Observations 后输入18，点击ok 。 2. 在命令行输入：DATA Y X T，回车。将数据复制粘贴到Group中的表格中。 3. 建立数据关系图为初步观察数据的关系，在命令行输入命令：sort Y，从而实现数据Y的递增排序。 4. 在数据表“group”中点“view/graph/line”，最后点击确定，出现序列Y、X、T 的线性图。 5. OLS 估计参数,点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，弹出对话框，如下图。在其中输入Y c X T ，点确定即可得到回归结果。 ()()()()()() 2 2 50.01620.0864552.3703 49.46026 0.02936 5.20217 t= 1.011244 2.944186 10.067020.951235 =0.944732 F=146.2974 ?i i i X T Y R R =-++-= 经济意义：家庭月平均收入每增加1元，家庭书刊消费将增加0.08645 元。户主受教育年数每 姓名学号实验题目异方差的诊断与修正 一、实验目的与要求： 要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White检验异方差； 2、用加权最小二乘法修正异方差。 估计结果为： i Y ? = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670） 2R =0.854696 R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353 这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。 2R =0.854696 , 拟合程度较好。在给定 =0.0时，t=12.36670 > )26(025.0t =2.056 ，拒 绝原假设，说明销售收入对销售利润有显著性影响。F=152.9353 > )6,21(F 05.0= 4.23 , 表明方程整体显著。 （三） 检验模型的异方差 ※（一）图形法 6、判断 由图3可以看出，被解释变量Y 随着解释变量X 的增大而逐渐分散，离散程度越来越大； 同样，由图4可以看出，残差平方2 i e 对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方2 i e 随i X 的变动呈增大趋势。因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应该通过更近一步的检验。 ※ （二）White 检验 White 检验结果 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 3.607218 Probability 0.042036 Obs*R-squared 6.270612 Probability 0.043486 Test Equation: t 界值5.002 χ （2） =5.99147。比较计算的2χ统计量与临界值，因为n 2R = 6.270612 > 5 .002 χ（2）=5.99147 ，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，这表明模型存在异方差。 （四） 异方差的修正 在运用加权最小二乘法估计过程中，分别选用了权数t 1ω=1/t X ，t 2ω=1/2 t X ，t 3ω=1/t X 。 用权数t 1ω的结果 计量经济学实验报告二标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N] 学生实验报告 学院：经济学院 课程名称：计量经济学 专业班级： 11经济学1班 姓名：魏丹丹 学号： 0112102 学生实验报告 （经管类专业用） 一、实验目的及要求： 1、目的 利用Eviews软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学。 2、内容及要求 熟悉Eviews软件的操作与应用 二、仪器用具： 三、实验方法与步骤: 1 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几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： （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着影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 答：（1）家庭书刊消费的计量经济学模型是： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/27/12 Time: 14:36 Sample: 1 18 Included observations: 18 Variable Coeffici ent Std. Error t- Statistic Prob. C X T R-squared Mean dependent var Adjusted R- squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic 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： 时间y各项税 收(亿元) X1 GDP(亿 元) X2 财政 支出(亿 元) X3 商品零 售价格指数 (1997=100) 1978 年 519.28 3678.7 1122.09 100.7 1979 年 537.82 4100.5 1281.79 102.714 1980 年 571.7 4587.6 1228.83 108.8768 1981 年 629.89 4935.8 1138.41 111.4899 1982 年 700.02 5373.4 1229.98 113.6082 1983 年 775.59 6020.9 1409.52 115.3123 1984 年 947.35 7278.5 1701.02 118.5411 19852040.79 9098.9 2004.25 128.9727计量经济学实验报告(自相关性)
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
计量经济学实验二
最新版计量经济学实验报告
EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正
计量经济学实验报告二
计量经济学实验分析
相关主题
文本预览