计量经济学实验数据2

计量经济学实训报告一、实验设计：本次实验是基于计量经济学的理论知识和方法，通过对已有的数据进行回归分析，验证理论假设的可行性。

实验的目的是了解计量经济学在实际应用中的重要性，以及掌握回归分析等基本方法。

二、实验过程：1.数据收集：我们选择了一个包含多个变量的数据集，包括自变量和因变量，旨在通过回归模型来预测因变量的取值。

2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值等。

3.变量选择：根据计量经济学的原理和假设，选择适合的自变量和因变量，并对其进行初步的分析。

4.模型建立：根据选择的自变量和因变量，建立回归模型，并假设一些条件。

5.模型估计：利用统计软件对建立的回归模型进行估计和拟合，获得回归系数和拟合度等相关参数。

6.模型诊断与检验：对建立的回归模型进行诊断和检验，检查模型的拟合度和有效性。

7.结果分析：根据模型估计和检验结果，分析自变量对因变量的影响程度和显著性等，并解读模型。

三、实验结果：经过以上的实验过程和分析，我们得到了以下结论：1.自变量X对因变量Y的影响具有统计显著性；2.自变量X1对因变量Y的影响程度较大，而自变量X2的影响相对较小；3.拟合度较高，模型的解释能力较强。

四、实验感想：通过本次实验，我们深刻认识到计量经济学在实际问题中的重要性。

通过建立回归模型，我们可以对研究对象的变量关系进行实证分析，从而对问题进行解释和预测。

同时，我们也了解到了回归分析中的一些注意事项，如数据的选择和处理、模型的建立和检验等。

在今后的学习中，我们将进一步掌握和应用计量经济学的方法，提高对实际问题的分析和解决能力。

同时，我们也意识到计量经济学的方法和理论需要结合实际问题来进行应用，只有在实际问题中进行实践和应用，才能更好地理解和掌握计量经济学的知识。

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。

计量经济学试验(完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归.......................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................1.建立工作文件并录入数据.....................................2.数据的描述性统计和图形统计：...............................3.设定模型，用最小二乘法估计参数：...........................4.模型检验：.................................................5.应用：回归预测：........................................... 实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验......................一实验目的：....................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤...................................................... 实验三多元线性回归 .........................................................................................................................................一实验目的......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入全部数据...............................6.2 建立二元线性回归模型.....................................6.3 结果的分析与检验.........................................6.4 参数的置信区间...........................................6.5 回归预测.................................................6.6 置信区间的预测........................................... 实验四异方差性 ..................................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立对象：...............................................6.2 用普通最小二乘法建立线性模型.............................6.3 检验模型的异方差性.......................................6.4 异方差性的修正........................................... 实验五自相关性 ..................................................................................................................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立Workfile和对象......................................6.2 参数估计、检验模型的自相关性.............................6.3 使用广义最小二乘法估计模型...............................6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性............. 实验六多元线性回归和多重共线性..............................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 用OLS估计模型...........................................6.3 多重共线性模型的识别.....................................6.4 多重共线性模型的修正..................................... 实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型...........................6.3 格兰杰因果关系检验....................................... 实验八联立方程计量经济学模型 ..................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 分析联立方程模型。

上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名＿＿王圣＿＿＿
学生专业班级＿＿税收1401 ＿＿
填写日期＿＿2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值(X)的关系，作如下散点图：
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=；查表可得
绝原假设，此即表明模型存在异方差。

表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。

可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著，F检验也显著，即估计结果为
表示国内生产总值。

三、检验自相关
该回归方程可决系数较高，回归系数显著。

dL=1.316,dU=1.469, DW<dL,
，说明在
4.利用EViews软件作如图残差图
LM=TR²=27×0.517409=13.970043，其中p 值为0.0009，表明存在自相关。

自相关问题的处理
由最终模型可知，中国进口需求总额每增加1亿元，平均说来国内生产总值
20。

《计量经济学》实验报告【试验名称】利用OLS方法对证券市场高频数据进行分析【试验目的】掌握二元线性回归模型的建模和分析方法【试验内容】建立股票荣盛石化(002493)委托差价与换手率和收盘价的二元线性回归模型，并进行短期预测分析【试验步骤】1・建立股票委托差价与换手率和收盘价的二元线性回归模型：Spread =陽 + Pi^n + P2x2i + Pi(其中，令y： = Spread, x n = P收，x2i = turnover)2.数据采样表1荣盛石化(002493)每15分钟交易情况一、点点法计算回归方程由表1中的数据计算得出工y= 0.083 y = O.OO83« 0.008工X］二11697,云二11.697工x?二0.613%,云二0.061%(1) 编制工作表■ yx 2(%)• *> y_• • x ：yX1X 2 0.001 -0.077 0.017 O.lxlO"55.9xl0~32 9x10"® 一7 7x10* 1.7x10“ -1.3xl0-5 0.001 -0.057 0.009 lxlO -6 3.2 xlO -38.1X10-9 -5.7xl0T9.0 xlO -8 -5.1x10^ 0003 -0.057 0.029 9x10^3.2x10^ 84x1 (T 81.7X1CT 4-8.7x10“ -1.7xlO -5 -0.001 -0.077 0.001 1x10"5.9x10-3lxlO -107.7 xlO -5 -l.OxlO -8 -7.7xl0? 0.001 0.033-0.026 lxlO -61.1x10-36 8x10"®3.3 xlO -5 -2.6x1 O'7 -8.6x1 OY ・0.004 -0.007 -0.024 1.6 xlO" 4.9 xlO -3 5.8X10-82.8x29.6x10-7 1.7x10“ -0.005 -0.007 -0.014 2.5 xlO -5 4.9 xlO -32.0 xW 83.5x10-5 7.0x10-7 9.8x10-7 | 0.006 0.073 •0.003 3 6x10*5.3x10—3 9xlO -10 4.4x107-1.8x10—7 -2.2x10“ 0.001 0.0330.006 lxlO^51.1 X 1 0"3 3.6 xlO -93 3x10*6X10-8 2.0 xlO -6 0.006 0.1430.0083.6 xlO"50.026 4x10"86x10*4.8 xlO"7l.lxlO"5(2) Ik 算统计量(3) 计算久、Dj 、D 2(4) 得出参数估计值A = —= 3.5xl0'3 Doa-y-\ • 0i — x? • 0? = -0.405综上所得，回归方程为：X =0.035x h +4.3x 21-0.405二、模型分析 (1)经济意义检验模型估计的结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当收盘 价每增长1s ^=Ey2= 127x10-4S R =工£ =3.68x10“Sy?=工禺 y = 114x10"% =工衬=4.58xl0"2=x^y =L54x10'3 $2 =工若禺=-1.26xl0-5D.=S H %= 1.66x10“= 7.16xl0"s= 5.8xlO"10S“■ ■% S"元，委托差价(Spread)就会增长0.035元；在假定其他变量不变的情况下，当换手率(turnover)增长1个百分点时，委托差价(Spread)就会增长4.3元。

计量经济学实验报告《计量经济学》实验报告一，数据某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据二，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：1iiiY 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，128n n==分别回归1615472.0RSS =2126528.3RSS =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)FF F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。

计量经济学实验报告书实验二、实验开设对象本实验的开设对象为《计量经济学》课程的学习者，实验为必修内容、实验目的实验二、掌握计量经济学多元模型的建立，模型形式的设定，模型拟合度、t检验和F 检验判断过程；三、实验环境微型计算机（要求必须能够连接In ternet,且安装有Eviews6.0软件。

）四、实验成果根据所给定的范例数据和要求，利用Eviews6.0软件对其进行分析和处理,并撰写实验报告。

Workflle U*mTLEDViaw | Prc-c d Oku"^1 | P-ranl N HIWH rra«x«DW BL *▼ | I Sia-r^ Tranap-aiiB E-drlI3T ■3MB ■工：xi 沁4b3-¥ XtX2IP 阴rn 丁也电niSb0.6534101985175 479724.11729 0.057131inn. IH ^I I :史Nfl 昭却* n 1*寻 1SB7 壬 g B2S£I7-2-4.13-112 ” D 日皿N 10BS2J.17 3J9 0.74200<5 I 總HP 71. 1 HURT口 TTiflHR?23：7j2S3：21.7S-103 D.7487B6-IB9-I £55 5541 2a.344*ie 0.7300821R>Ri77nn )npeii in 口 口 丁7■口sji-4 鬧 13 S1437 D.76B2&71^94 3&3 E7&& 17-93 17^ 0 61320BTRiR ■刍Hon R,Df»ri in ：1：7口□ 口 riAHH433 03：2H 1占:&也斗出-IBBT 4眄 44&Z is.33333 0.9171051DEII1SiD 1 HUA ia CHI 孑pp □ 071斗口 Tis.ess«e 1.006117ZDDD &丁口 48TS 1庁方"5昌 1.069^627DD1 & 1 U 74+4 13 U7Q3Q 1 了曰□斗12002 67& 4-3^2 Ifi 12>D€2 1.^845072QQ3 T33 0&54is1.5301963DD4"iiI 葩 I Grc-up: LflN RJ I LE J D WcdJil*: (JNTTTLE&rLinfcrtiaKT'. J |optic-rii Jupdata Ad-dTri^L ・・l <oraph: UMTTT L ED Wnrkfii ■:: <jNTin"LED::Urrtrt:l«d i,i PtCTc|obj«ct j|^!Print|HMnBCarjpK Opliion-Si—Grap*! typ«-OetalwiSrapH dat-a:Fit Ihnesi!Axi^i tKJV iJdrr :1^1^ ■|~s l li^«■C^K£i[U¥|X1O[k&*朗X21333137?D146 |23 -IBD-IS ft fii 122-41^3-4 1S6.773324 OB&^D0 *£^41Qi^as175.470724 317230EW134fosei laa.teaa24 2D&&1 C €441251537 206.SJ9724 13-112 G1>QS8226.273224 1734&G.742<XM1339 231 aes?22 3G7B40 73511-321>E190237.2836S1.751D30.74^76619912S5.!ifiJ12D 3G4-SB0.73OTB21992286.390613 9DB3D0 7707171393 32i 90531E 519BT0 TBAZUj?363.27C517.BB174 O.S132tlS1995390.SO9S-IE 32DDE.0W7M11995433.932515.BZ244Q WB Mfi19S7ilGgjdiSS15.233BE0/9171Miggg50 1.385 J15.DG7B90 97H4A1199953J.9-392 1 CMW1172000 575.-337915.3E55412001 fiig n7ddldi B7-D59 1 2W4152002 570.J12215.12953 1 ML4W72003 733.CJC5d!15.424BD% si^iggzog 4in* _ b回Groupi UrrrnLED Worwila UNrTTTLEDiiUrt4iecr>. . 5 X[vfcaw] [ Ptlnt] M«n・]rriMM_| [ifWi. F J [ WDrt[Tkiam口■■[lE曰5M(I IL'L；. Grnun： UNTril l O Warlcf ik< UNTITI. ri? IJnfcrilwiA,「召斫i凶。

计量经济学实验报告
标题：基于地区人民收入与犯罪率的实证分析
摘要：
本实验报告旨在使用计量经济学方法对地区的人民收入与犯罪率之间的关系进行实证分析。

通过收集该地区多年的相关数据，并建立合适的计量模型，我们得出了以下结论：在控制其他因素的情况下，人民收入对犯罪率具有显著的负向影响。

这一研究结果对相关当局在制定犯罪预防政策时具有重要的指导意义。

1.引言
犯罪问题一直是社会关注的焦点。

了解犯罪率的影响因素对改善社会治安具有重要的意义。

本实验以地区为例，通过实证分析人民收入对犯罪率的影响，希望为相关当局提供制定犯罪预防政策的参考。

目录一、加载工作文件 (7)二、选择方程 (7)1.作散点图 (7)2.进行因果关系检验 (9)三、一元线性回归 (10)四、经济检验 (12)五、统计检验 (13)六、回归结果的报告 (15)七、得到解释变量的值 (15)八、预测应变量的值 (17)实验二一元线形回归模型的估计、检验和预测实验目的：掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法。

实验要求：选择方程进行一元线性回归，进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验，预测解释变量和应变量。

实验原理：普通最小二乘法，拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性t检验等，计量经济学预测原理。

实验步骤：已知广东省宏观经济部分数据如表2-1所示，要根据这些数据研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型，从而进行经济预测、经济分析和政策评价。

实验二~实验十二主要都是用这些数据来完成一系列工作。

表2-1 广东省宏观经济数据续上表续上表一、加载工作文件广东省宏观经济数据已经制成工作文件存在盘中，命名为GD01.WF1，进入EViews后选择File/Open打开GD01.WF1。

二、选择方程根据广东数据（GD01.WF1）选择收入法国国内生产总值（GDPS）、财政收入（CS）、财政支出（CZ）和社会消费品零售额（SLC），分别把①CS作为应变量，GDPS作为解释变量；②CZ作为应变量，CS作为解释变量；③SLC作为应变量，GDPS作为解释变量进行一元线性回归分析。

1.作散点图从三个散点图（图2-1~图2~3）可以看出，三对变量都呈现线性关系。

图2-1 图2-2图2-3 2.进行因果关系检验从三个因果关系检验可以看出，GDPS是CS的因；CS不是CZ 的因；GDPS不是SLC的因。

但根据理论CS是CZ的因，GDPS是SLC的因，可能是由于指标设置问题。

所以还是把CS作为应变量，GDPS作为解释变量；CZ作为应变量，CS作为解释变量；SLC作为应变量，GDPD作为解释变量进行一元线性回归分析。