eviews研究教育的工资回报率问题

高等教育回报率分布特征实证分析随着我国经济的持续发展和教育水平的稳步提升，高等教育日益成为人们追逐的目标。

无论是家长、学生还是政府，都普遍认为接受高等教育是一项具有长期收益的投资。

但是，高等教育所带来的实际回报与投入之间的关系仍有待研究。

因此，在进行高等教育回报率分布特征实证分析之前，有必要先对高等教育回报率进行定义，了解其背景和意义。

高等教育回报率是指一个人在接受高等教育后所获得的收益与所花费的成本（包括学费、住宿费、书本费等）之间的比率。

高等教育回报率是衡量高等教育的效果和价值的重要指标。

对于个人来说，高等教育回报率与其职业发展、收入水平等密切相关。

对于社会来说，高等教育回报率与其人力资本的增长、经济增长等密切相关。

因此，了解高等教育回报率的分布特征对于制定教育政策和个人职业规划都具有重要意义。

在本文中，我们将基于市场化角度，利用人口普查数据对我国高等教育回报率的分布特征进行实证分析。

我们采用了教育回报率的中位数和平均值分别为度量指标，对不同地区、性别、民族、受教育程度、职业等因素的高等教育回报率进行了分析。

首先，我们观察到我国高等教育回报率的中位数为19.4%，平均值为29.3%。

这意味着，平均而言，接受高等教育可以帮助个人的收入水平提高近三成。

但是，中位数和平均值的数据差异说明了高等教育回报率的分布存在很大差异。

因此，我们需要深入探讨分布特征。

进一步对高等教育回报率进行分析后发现，存在区域差异。

东部地区的高等教育回报率要高于中部和西部地区。

这与东部地区经济发展水平、居民受教育程度等因素有关。

同时，高等教育回报率也存在着性别差异。

女性的高等教育回报率要低于男性，这与女性在职场中的就业机会和收入水平存在差异有关。

民族差异也是影响高等教育回报率的因素之一。

汉族人群的高等教育回报率要高于少数民族，这与少数民族受教育机会和就业机会的不足有关。

此外，我们还发现受教育程度和职业对高等教育回报率也存在着影响。

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。

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。

线上教育影响因素分析——基于Eviews进行相关数据分析摘要：近年来，由于互联网络的大量普及，我国在线教育开始蓬勃发展。

由于国家的扶持，以及居民消费水平的提高等一系列因素，目前线上教育的发展态势良好。

由于2020年疫情的爆发，学生无法进入课堂进行线下学习，所以线上教育发挥了重要的作用。

本文将根据人口、国内生产总值、财政性教育经费、居民消费水平、互联网普及率、投入研究与试验发展（R&D）经费六个要素对我国线上教育市场规模的影响。

同时根据分析结果对未来五年（2021-2025）的线上教育市场规模进行预测（2021年的相关数据不全，也将进行预测）。

并且根据预测结果进行分析，提出相关的建议。

关键词：线上教育、影响因素、财政性教育经费、技术投入一、我国线上教育的发展现状（一）定义在线教育是以互联网为媒体的方式，借助互联网，在学校与老师中间进行的一项教学活动。

在线教育行业是中国教育科技大转型的必然产物，在网络技术和移动智能设备的迅速发展与广泛应用之下，在线教育使传统的教学方式遭到了颠覆，使学校教学过程进行了技能、教学内容、表现形式和主体意识等全面的变革，从而真正的实现了因材施教。

（二）行业发展历程中国的在线教育产业于二零一三年在政府投资驱动下开始兴起，并在二零一七年通过直播形式达到了规模化，并逐渐趋向完善，但近年来，中国在线教育产业也开始产生了多样的细分领域，教育产业也呈现出了精细化趋势。

二零二一年七月随着国家教育市场监管新办法相继出台，以及相应政策法规配套的不断完善，从K12板块开始的中国在线教育市场规模化发展正式拉开序幕。

（三）行业政策背景：鼓励职业教育和素质教育发展2021年以来，国务院、教育部、发改委等多部门都陆续印发了支持、规范在线教育行业的发展政策。

尤其是在2021年7月“双减”靴子落地后，政策着重整顿、监管K12学科培训机构。

2021年7月23日，我国出台《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，对于教育培训机构进行了资质限制和融资限制，政策明确规定，各地不再审批新的面向义务教育阶段学生的学科类校外培训机构，现有学科类培训机构统一登记为非营利性机构;对非学科类培训机构，各地要区分体育、文化艺术、科技等类别，明确相应主管部门，分类制定标准、严格审批。

高等教育回报率分布特征实证分析一、引言高等教育一直被认为是提高个人就业竞争力和获得更高收入的有效途径。

近年来有研究表明，高等教育所带来的回报并不是均衡的，存在着不同学历、专业和院校的回报差异。

为了更好地了解高等教育对个人收入的影响，本文将对高等教育回报率的分布特征进行实证分析，以期为政府、学校和个人提供决策参考。

二、相关理论和研究1. 人力资本理论人力资本理论认为，教育是一种投资，通过接受教育，个人可以提高自身技能和知识水平，从而提高工作生产力和获得更高收入的能力。

高等教育与个人收入之间存在着紧密的关联性。

2. 高等教育回报率差异一些研究表明，不同学历、专业和院校的毕业生在就业市场上所获得的收入存在着显著差异。

一般来说，研究生相对本科毕业生更容易获得更高收入的工作，而知名大学的毕业生也更受用人单位的青睐。

3. 教育收益率测算方法计算教育收益率一般采用经验收入差距法、自然实验法和离散选择模型等方法。

经验收入差距法是最常用的方法，通过比较受教育群体和未受教育群体的收入差异来计算教育的回报率。

三、数据和变量定义本文使用的数据来自国家统计局和教育部的相关统计年鉴和调查报告，包括毕业生的学历、专业、院校和年收入等信息。

根据相关理论，本文将探讨以下变量：1. 受教育程度：以学历水平作为变量，包括本科、硕士和博士等不同学历层次。

2. 专业领域：以所学专业作为变量，比较不同专业的毕业生在就业市场上的收入差异。

4. 年收入：作为反映教育回报率的变量，以个体年收入作为评价高等教育回报率的指标。

四、实证分析1. 学历层次对个体收入的影响通过对不同学历层次毕业生的收入进行比较，我们发现研究生相对于本科生和高中生来说，平均收入要高出很多。

根据计算得到的经验收入差距，研究生的教育回报率明显高于本科生和高中生。

这说明高等教育确实对个人的收入产生了积极的影响。

通过对不同专业的毕业生收入进行比较，我们可以看到一些专业的毕业生平均收入要明显高于其他专业。

每个同学完成1份实验报告，格式规范见模版。

要求：1实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自由选题，数据自己收集。

建议大家用教材中的数据。

2每个同学做多元线性回归，对数据进行自相关，异方差，或变量多重共线性三种中的一种进行检验、并写出修正方法和修正后的结果。

3十七周周五交实验报告。

第一部分多元线性回归1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（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著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。

3、下表给出的是1960—1982年间7个OECD 国家的能源需求指数（Y ）、实际GDP 指数（X1）、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以1970年为基准（1970=100）(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数t t t t u X X Y +++=2ln 1ln ln 210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。

(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 u X X Y t t t +++=21210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。

(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？4、考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ）”模型：t t t t u X X Y +++=33221βββ其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%） 下表为某国的有关数据，表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%)，23（1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。

运用Eviews分析美职男球员平均收入主要影响因素一、摘要众所周知,美国是职业篮球的发源地,NBA是目前世界上最为成功的职业体育组织。

它堪称国际职业体育市场开发成功的典范。

它的成功不仅为自身创造巨大的经济利益,也为市场经济条件下成功运作职业篮球运动开辟了新的模式,同时对世界篮球运动的发展也起到了积极的推动作用。

它迄今为止不仅代表篮球界的最高舞台，而且它以其惊人的发展速度汇聚了全世界的篮球巨星，也为其今后长盛不衰的发展奠定了坚实的基础。

作为90后一代的我们，错过了篮球之神迈克乔丹的传奇，但我们见证了96黄金一代的盛衰，目睹了03一代的雄起，没有什么能阻挡我们对篮球的那一份挚爱与追逐。

下面我就将这一份挚爱与追逐转化为我的期末课程论文——运用Eviews分析美职男球员平均收入主要影响因素。

NBA美国男子职业篮球大联盟，从1984年总市值仅有1550万美元的萧条时期到现如今总市值超过110亿美元的美国第一运动联盟，鉴于数据的可获性以及影响的重要性，对于美职男球员平均工资的主要影响因素我主要选取了以下六个影响因素：美国GDP、通货膨胀率、美职男工资帽、经济增长率、CPI、全美NBA 收视率。

来源：百度、NBA官网、中国知网、维基百科网。

二、对数据的处理：由数据的初步分析寻找异常值：由上表分析得，残差分析找异常值后其Cook距离不能大于1，Student化已删除的残差的绝对值不能大于3，综上所述删除第17组观测值继续进行如上操作，再未发现异常值。

三、建立模型：由数据分析，初步建立模型：0112233445566i Y X X X X X X βββββββμ=+++++++其中0β表示在没有任何因素影响下的NBA 球员平均工资水平；1β表示美国GDP 水平对NBA 球员平均工资水平的影响；2β表示美国通货膨胀率对NBA 球员平均工资水平的影响；3β表示NBA 联盟工资帽对NBA 球员平均工资水平的影响；4β表示美国的经济增长率对NBA 球员平均工资水平的影响；5β表示美国CPI 水平对NBA 球员平均工资水平的影响；6β表示NBA 联盟全美收视率对NBA 球员平均工资水平的影响；i μ为随机扰动项。

数学建模论文题目：教师薪金问题教师薪金问题摘要本文是一个关于建立教师薪金影响因素的回归模型。

在模型中我们考虑到了题目给出的所有因素，通过题目给出的数据，发现这七个变量之间与因变量均呈线性关系，因此我们初步的建立了一般的线性回归模型，然后我们用MATLAB软件求解。

我们首先利用MATLAB软件作出薪金与老师工作时间的散点图，然后假设工作时间与教师薪金为线性关系，通过对解出的数据进行分析，我们发现模型存在缺陷，有些变量对因变量的影响不显著，这也就说明性别和婚姻状况上的差异对所调查的教师的薪金影响较小。

经过对模型的各个变量的逐步回归和作残差图，从影响系数的表图中我们得出了工作时间和学历对教师的薪金的影响最大。

关键词：统计回归模型 MATLAB软件残差分析法逐步回归一、问题提出某地人事部门为研究中学教师的薪金与他们的资历，性别，教育程度及培训情况等因素之间的关系，要建立一个数学模型，分析人士策略的合理，特别是考虑女教师是否受到不公平的待遇，以及他们的婚姻状况是否会影响收入。

为此，从当地教师中随机选了3414位进行观察，然后从中保留了90个观察对象，得到了下表给出的相关数据。

尽管这些数据具有一定的代表性，但是仍有统计分析的必要。

现将表中数据的符号介绍如下：Z～月薪（单位：元）；X1～工作时间（以月计）；X2=1～男性，X2=0～女性；X3=1～男性或单身女性，X3=0～已婚女性；X4～学历（取值0～6，值越大表示学历越高）；X5=1～受雇于重点中学，X5=0～其它；；X6=1～受过培训的毕业生，X6=0～未受过培训的毕业生或受过培训的肄业生；X7=1～以两年以上未从事教学工作，X7=0～其他。

注意组合（X2,X3）=（1,1），（0,1），（0,0）的含义。

（1）进行变量选择，建立变量X1～X7与Z的回归模型（不一定包括每个自变量），说明教师的薪金与哪些变量关系密切，是否存在性别和婚姻状况上的差异。

为了数据处理上的方便，建立对薪金取对数后作为因变量。