计量经济学论文eviews

我国旅游收入的计量分析一、经济理论陈述在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。

其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。

中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。

这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。

这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。

所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。

另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。

首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。

我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。

其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。

农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。

而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。

所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。

旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。

在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。

在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。

由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。

即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。

其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。

《我国财政收入影响因素分析》班级：09财政1班姓名：***学号：************指导教师：***完成时间：2011年12月4日摘要：对我国财政收入影响因素进行了定量分析，建立了数学模型，并提出了提高我国财政收入质量的政策建议。

关键词：财政收入实证分析影响因素一、引言财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。

首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。

一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。

其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。

宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。

财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。

此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。

在我国，财政收入的主体是税收收入。

因此，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。

我国的财政收入主要包括税收、国有经济收入、债务收入以及其他收入四种形式，因此，财政收入会受到不同因素的影响。

从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。

财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。

我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。

因此，本文认为财政收入主要受到总税收收入、国内生产总值、其他收入和就业人口总数的影响。

二、预设模型令财政收入Y（亿元）为被解释变量，总税收收入X1（亿元）、国内生产总值X2（亿元）、其他收入X3（亿元）、就业人口总数为X4（万人）为解释变量，据此建立回归模型。

二、数据收集从《2010中国统计年鉴》得到1990--2009年每年的财政收入、总税收收入、国内生产总值工、其他收入和就业人口总数的统计数据如下：obs 财政收入Y 总税收收入X1 国内生产总值X2 其他收入X3 就业人口总数X4 1990 2937.1 2821.86 18667.8 299.53 64749 1991 3149.48 2990.17 21781.5 240.1 65491 1992 3483.37 3296.91 26923.5 265.15 66152 1993 4348.95 4255.3 35333.9 191.04 66808 1994 5218.1 5126.88 48197.9 280.18 67455 1995 6242.2 6038.04 60793.7 396.19 68065 1996 7407.99 6909.82 71176.6 724.66 68950 1997 8651.14 8234.04 78973 682.3 69820 1998 9875.95 9262.8 84402.3 833.3 70637 1999 11444.08 10682.58 89677.1 925.43 71394 2000 13395.23 12581.51 99214.6 944.98 72085 2001 16386.04 15301.38 109655.2 1218.1 73025 2002 18903.64 17636.45 120332.7 1328.74 73740 2003 21715.25 20017.31 135822.8 1691.93 74432 2004 26396.47 24165.68 159878.3 2148.32 75200 2005 31649.29 28778.54 184937.4 2707.83 75825 2006 38760.2 34804.35 216314.4 3683.85 76400 2007 51321.78 45621.97 265810.3 4457.96 76990 2008 61330.35 54223.79 314045.4 5552.46 774802009 68518.3 59521.59 340506.9 7215.72 77995三、模型建立1、散点图分析2、单因素或多变量间关系分析Y X1 X2 X3 X4Y 1 0.9989134611478530.9934790452908040.8770144886795640.983602719841508X1 0.998913461147853 10.9937402677184690.8556377347447820.984935296593492X2 0.9934790452908040.993740267718469 10.8561835802284710.986241165680459X3 0.8770144886795640.8556377347447820.856183580228471 10.810940334650381X4 0.9836027198415080.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1由散点图分析和变量间关系分析可以看出被解释变量财政收入Y与解释变量总税收收入X1、国内生产总值X2、其他收入X3、就业人口总数X4呈线性关系，因此该回归模型设为：μβββββ+++++=443322110X X X X Y3、 模型预模拟由eviews 做ols 回归得到结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/14/11 Time: 17:51 Sample: 1990 2009 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7299.523 1691.814 4.314614 0.0006 X1 1.062802 0.021108 50.34972 0.0000 X2 0.001770 0.004528 0.391007 0.7013 X3 0.873369 0.119806 7.289852 0.0000 X4-0.1159750.026580-4.3631600.0006R-squared 0.999978 Mean dependent var 20556.75 Adjusted R-squared 0.999972 S.D. dependent var 19987.03 S.E. of regression 106.6264 Akaike info criterion 12.38886 Sum squared resid 170537.9 Schwarz criterion 12.63779 Log likelihood -118.8886 F-statistic 166897.9 Durbin-Watson stat1.496517 Prob(F-statistic)0.0000004321115975.0873369.0001770.0062802.1523.7299X X X X Y -+++=(4.314614) ( 50.34972 ) ( 0.391007) ( 7.289852) ( -4.363160)999978.02=R 999972.02=R 9.166897=F 496517.1.=W D四、 模型检验 1.计量经济学意义检验 ⑴多重共线性检验与解决求相关系数矩阵，得到：Correlation MatrixY X1 X2 X3 X4 1 0.998913461147853 0.9934790452908040.8770144886795640.9836027198415080.998913461110.99374026770.85563773470.984935296547853 18469 44782 934920.993479045290804 0.993740267718469 10.8561835802284710.9862411656804590.877014488679564 0.8556377347447820.856183580228471 10.8109403346503810.983602719841508 0.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1发现模型存在多重共线性。

美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。

并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。

然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。

最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。

关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。

一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。

全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。

但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。

2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。

外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。

所以研究两个指数的变动是很有意义的。

二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。

标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。

与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。

计量经济学论文(eviews分析)我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析摘要：本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，选取餐饮企业数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。

利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，并加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，提出自己的看法。

关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析一、研究背景近十年来，投资者进入餐饮企业的数量不断增加。

在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期时，他们才会对其进行投资。

由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就显得尤为必要，这有助于投资者作出合理的决策。

因此，本文进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。

二、变量的选取影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况）。

但综合考虑后，本文选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。

1.企业数本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关。

2.城镇居民人均年消费性支出本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关。

3.全国城镇人口数本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关。

4.公路里程数本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关。

三、相关数据本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，包括营业额（单位：亿元）、企业数（单位：个）、人均年消费性支出（单位：元）、全国城镇人口数（单位：万人）以及公路里程数（单位：万公里）。

计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。

点击完成。

4.数据输入：方法一：导入excel文件中的数据1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框中选择已建立的excel文件4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。

此时工作文件中出现变量图标。

方法二：手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。

点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。

（方法一：一个一个输入方法二：在Excel中输入完再复制粘贴）5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。

得出Eviews的估计结果：其中12596.27为β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。

第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果4）点击结果窗口中的forecast键，产生对话框，在对话框中选择样本范围，点击OK可得预测曲线图。

eviews论文EViews (Econometric Views) 是由 Quantitative Micro Software （QMS）开发的一种经济学和金融学数据分析软件。

EViews 论文可以涵盖各种经济学和金融学领域的主题，从宏观经济学到微观经济学，从金融市场到国际贸易等。

在EViews论文中，作者可以使用EViews软件来进行经济数据的收集、整理、分析和建模。

EViews提供了一个用户友好的界面，可以轻松地导入各种数据形式，如Excel表格、数据库、文本文件等。

使用EViews的数据管理功能，作者可以对数据进行清理、转换和整合，以便进行后续的经济分析。

在EViews论文中，作者可以使用各种经济计量方法来分析数据。

EViews提供了许多经济学和金融学领域常用的计量模型和技术，例如ARMA模型、VAR模型、ARCH模型、协整关系等。

作者可以使用EViews的图形功能来可视化数据和模型的结果，进一步分析和解释经济学和金融学现象。

EViews论文可以包括以下内容：1. 数据描述和整理：描述经济数据的基本特征，清理和整理数据以准备后续分析。

2. 基本统计分析：使用EViews进行一般的统计分析，如描述统计、相关性分析、回归分析等。

3. 经济计量模型：应用经济计量模型对数据进行建模和预测，如时间序列模型、面板数据模型等。

4. 模型评估和诊断：对建立的经济计量模型进行评估和诊断，检验模型的合理性和拟合度。

5. 数据可视化：使用EViews的图形功能可视化数据和模型的结果，以便更好地理解和解释经济学和金融学现象。

6. 结果分析和讨论：对分析结果进行解释和讨论，提出相关的经济学和金融学见解和结论。

总而言之，EViews论文是利用EViews软件进行经济学和金融学数据分析和建模的论文。

通过使用EViews的功能和方法，作者可以更深入地研究和理解各种经济学和金融学问题，并得出相关的结论和见解。

计量经济学eviews报告在经济学研究中，计量经济学是一个重要的分支领域，它利用数理统计和经济理论方法，对经济现象进行定量分析和预测。

而在进行计量经济学研究时，经济学家们通常会使用eviews软件来进行数据处理和分析。

本报告将对eviews软件在计量经济学研究中的应用进行介绍和分析。

首先，eviews软件作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据处理和分析功能。

它可以对各种类型的经济数据进行处理，包括时间序列数据、截面数据和面板数据等。

同时，eviews还提供了丰富的统计分析工具，如回归分析、时间序列分析、方差分析等，可以帮助经济学家们快速准确地进行数据分析和模型建立。

其次，eviews软件在计量经济学研究中的应用非常广泛。

在实证研究中，经济学家们通常会使用eviews来进行数据的导入和清洗，然后进行相关的计量分析。

例如，他们可以利用eviews进行回归分析，来探讨不同经济变量之间的关系；也可以利用eviews进行时间序列分析，来预测未来的经济走势。

总之，eviews为经济学家们提供了一个强大的工具，帮助他们更好地进行计量经济学研究。

另外，eviews软件还具有友好的用户界面和丰富的图表展示功能，使得经济学家们可以直观地呈现研究结果。

他们可以通过eviews生成各种统计图表，如散点图、折线图、柱状图等，直观地展示数据之间的关系和变化趋势。

这些图表不仅可以帮助经济学家们更好地理解数据，还可以用于学术论文和研究报告的展示。

总之，eviews软件在计量经济学研究中发挥着重要的作用，它为经济学家们提供了强大的数据处理和分析工具，帮助他们更好地进行实证研究。

未来，随着计量经济学研究的深入发展，相信eviews软件将会继续发挥重要作用，为经济学研究提供更多的便利和支持。

实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。

【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。

实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。

表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。

㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。

图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成 ㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews 软件之后，进入EViews 主窗口（如图1-3所示）。

图1-3 EViews 主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图1-4所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期和终止期。

图1-4 工作文件对话框工作区域状态栏其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。

基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读计量经济学是经济学领域的一个重要分支，它运用数理统计方法对经济学模型进行定量分析和预测。

而EVIEWS软件则是计量经济学常用的数据分析与建模工具。

本文将通过一个实例案例，解读基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验的方法和过程。

首先，我们需要了解案例的背景和研究问题。

假设我们想研究某国家的经济增长与就业率之间的关系。

我们提出了一个假设：经济增长对就业率有积极的影响。

第一步是数据收集和准备。

我们需要收集与经济增长和就业率相关的数据。

以中国为例，我们可以从国家统计局等官方机构获取国内生产总值（GDP）和就业率的数据。

这些数据应该是时间序列数据，通常包括一定的时间跨度和频率（例如月度或年度数据）。

第二步是数据预处理。

我们需要对收集到的数据进行清洗和处理，以确保数据的质量。

具体来说，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值等，确保数据的连续性和一致性。

第三步是建立计量经济学模型。

在本案例中，我们使用一个简单的线性回归模型来研究经济增长对就业率的影响。

假设就业率（Y）是经济增长（X）的线性函数，即Y = β0 +β1X + ε，其中β0和β1是回归系数，ε是误差项。

第四步是模型检验。

在EVIEWS软件中，我们可以利用OLS（Ordinary Least Squares）方法进行模型的估计和检验。

OLS方法是最小二乘法的一种形式，用于估计回归系数的值。

此外，我们还可以通过检验模型的显著性和拟合优度来评估模型的质量。

具体来说，我们可以通过检验回归系数的t值和p值来判断是否存在统计显著性。

如果t值的绝对值较大且p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为回归系数是显著的，即具有统计意义。

此外，我们还可以计算回归方程的R-squared值来评估模型的拟合优度，R-squared值越接近1，说明模型的解释能力越强。

最后，我们需要进行模型诊断。

模型诊断用于检验回归模型的假设是否成立，以及模型是否满足统计方法的要求。

作业：2．自己设计一个一元线性回归模型，并查阅2012年统计年鉴，用1985-2011年数据完成下列要求：（1） 作散点图； （2） 拟合样本回归函数；（3） 对所建立的模型进行经济意义检验；（4） 对所建立的模型进行统计检验，并详细解释检验结果； （5） 作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差：%100ˆ11⨯-=∑=ni iii Y Y Y nMAPE（6） 用2011年数据对模型作外推检验；（7） 预测2012年、2013年被解释变量的值，并给出总体均值的95%预测区间。

（注：用Eviews 完成）解：由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。

因此，我们设定居民消费水平i Y （绝对数（元））与国内生产总值i X （亿元）的关系为：011,1,2,...,27i i Y X i ββμ=++=数据来源：中国统计年鉴2012 (1) 散点图：在Eviews 中，通过Quick →Gragh →Scatter Diagram ，得到如下散点图：(2)拟合样本回归函数：通过Quick estimation equation，在如下窗口中输入：得到：由此可得样本回归函数：^=665.6063+0.02534i iY X ，（7.398） （50.495）2R=0.9903(3) 其中^1β=0.02534是回归方程的斜率，它表示1985-2011年期间，GDP 每增加1亿元，居民消费水平平均增加0.02534元；^0β=665.6065是回归方程的截距,她表示不受GDP 影响的居民消费水平的起始值。

^1β，^β的符号大小均符合经济理论及实际情况。

(4) 统计检验。

2R =0.9903，说明总离差平方和的99.03%被样本回归直线所解释，只有0.97%未被解释，因此样本回归对样本点的拟合优度很高。

给出显著性水平，α=0.05，查自由度n-2=25的t 分布表，得临界值0.05(25) 2.060t =，^0tβ=7.398 > 0.05(25) 2.060t =，^1tβ=50.495 > 0.05(25) 2.060t =，拒绝回归系数为零的原假设，说明X 变量显著地影响Y 变量。