计量经济学实验报告3

计量经济学实验报告1. 引言计量经济学是应用数学和统计学方法来研究经济现象的一门学科。

实验是计量经济学研究中常用的方法之一，通过设计和实施实验，可以帮助我们理解经济现象背后的因果关系。

本文将对一项计量经济学实验进行详细描述和分析，以展示实验的设计、数据分析和结论。

2. 实验设计2.1 实验目的本次实验的目的是研究市场供需关系对商品价格的影响。

具体而言，我们希望通过改变商品的市场供给量，观察商品价格如何变化，并分析供给弹性的大小。

2.2 实验假设在实验设计阶段，我们需要制定实验假设来指导实验的进行。

在本次实验中，我们假设市场供给量的变动会对商品价格产生影响，而且供给弹性的大小会决定价格的变动幅度。

2.3 实验步骤本次实验包括以下几个步骤：1.设定实验组和对照组：我们将随机选择一些参与者，并将其分为两组，一组作为实验组，一组作为对照组。

实验组将面临市场供给量变动的情况，而对照组则不受干扰。

2.确定商品和市场：我们选择一个特定的商品，并确定一个特定的市场来进行实验。

这样可以使实验更加具体和可控。

3.设定实验条件：在实验组中，我们逐步调整市场供给量，并记录下不同供给量下的商品价格。

对照组则保持市场供给量不变。

4.数据收集：在每次实验条件设定完毕后，我们将记录实验组和对照组的商品价格，并对数据进行整理和存储。

2.4 实验风险和伦理考虑在设计实验时，我们需要考虑实验可能存在的风险，并确保实验过程符合伦理要求。

具体而言，我们需要确保参与者的权益得到保护，并在可能对参与者造成负面影响的情况下停止实验。

3. 数据分析在实验进行完毕后，我们对数据进行分析，以验证实验假设并得出结论。

3.1 数据整理首先，我们将实验组和对照组的数据整理成表格形式，方便后续分析。

由于文档要求不能包含表格，这里无法展示具体的数据。

3.2 数据分析方法我们采用的数据分析方法主要包括描述统计分析和回归分析。

描述统计分析用于描述数据的基本特征，包括平均值、标准差、最小值和最大值等。

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。

计量经济实验报告实验三异方差的识别与补救一、实验目的：1.掌握异方差的识别方法2.能针对具体问题提出解决异方差问题的措施二、实验内容：下表是储蓄与收入得样本观测值，试建立储蓄Y关于收入X的线性模型并进行异方差的检验与修正。

个人储蓄与收入数据（百万英镑）序号Y X 序号Y X1 264 8777 17 1578 241272 105 9210 18 1654 256043 90 9954 19 1400 265004 131 10508 20 1829 276705 122 10979 21 2200 283006 107 11912 22 2017 274307 406 12747 23 2105 295608 503 13499 24 1600 281509 431 14269 25 2250 3210010 588 15522 26 2420 3250011 898 16730 27 2570 3250012 950 17663 28 1720 3350013 779 18575 29 1900 3600014 819 19635 30 2100 3620015 1222 21163 31 2300 3820016 1702 228801.用以上数据对储蓄-收入模型进行估计2.检验模型是否存在异方差3.假设随机项的异方差形式为22var()i ixμσ=，消除模型的异方差并重新对模型进行估计。

三、实验结果：1、模型估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 16:58Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -655.9600 124.2692 -5.278540 0.0000X 0.085352 0.005161 16.53779 0.0000R-squared 0.904132 Mean dependent var 1250.323 Adjusted R-squared 0.900826 S.D. dependent var 820.9407 S.E. of regression 258.5299 Akaike info criterion 14.01024 Sum squared resid 1938294. Schwarz criterion 14.10276 Log likelihood -215.1587 F-statistic 273.4984 Durbin-Watson stat 1.039802 Prob(F-statistic) 0.0000002、white检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 11.18080 Probability 0.000270 Obs*R-squared 13.76465 Probability 0.001026Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 17:00Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38802.30 71391.21 0.543516 0.5911X -4.563188 7.025231 -0.649543 0.5213X^2 0.000217 0.000154 1.411320 0.1692R-squared 0.444021 Mean dependent var 62525.62 Adjusted R-squared 0.404308 S.D. dependent var 75015.93S.E. of regression 57898.10 Akaike info criterion 24.86252 Sum squared resid 9.39E+10 Schwarz criterion 25.00130 Log likelihood -382.3691 F-statistic 11.18080 Durbin-Watson stat 1.491234 Prob(F-statistic) 0.0002703、消除模型的异方差并重新对模型进行估计。

一、实训背景随着我国经济的快速发展，经济学研究越来越注重实证分析。

计量经济学作为经济学的重要分支，已经成为经济学研究的重要手段。

为了提高学生对计量经济学理论的理解和应用能力，我们学院组织了本次计量经济学实训。

二、实训目的1. 帮助学生理解计量经济学的基本原理和方法；2. 培养学生运用计量经济学方法进行实证分析的能力；3. 提高学生运用统计软件进行数据处理和分析的能力；4. 增强学生团队合作意识和沟通能力。

三、实训内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 计量经济学基本原理讲解：包括回归分析、多元线性回归、非线性回归、时间序列分析等基本概念和方法。

2. 实证案例分析：选取实际经济问题，运用计量经济学方法进行分析，包括数据收集、模型设定、参数估计、模型检验等。

3. 统计软件操作：学习并熟练运用计量经济学常用软件，如EViews、Stata等，进行数据处理和分析。

4. 团队合作与沟通：学生分成小组，共同完成实训任务，培养团队合作意识和沟通能力。

四、实训过程1. 第一阶段：讲解计量经济学基本原理和方法，学生进行自学和笔记。

2. 第二阶段：教师选取实际经济问题，学生分组进行讨论，确定研究问题、数据来源和模型设定。

3. 第三阶段：学生运用统计软件进行数据处理和分析，完成实证研究。

4. 第四阶段：各小组进行成果展示，其他小组成员进行提问和评价。

五、实训结果1. 学生对计量经济学基本原理和方法有了更深入的理解；2. 学生的实证分析能力得到提高，能够运用计量经济学方法进行实际问题的分析；3. 学生的统计软件操作能力得到提高，能够熟练运用EViews、Stata等软件进行数据处理和分析；4. 学生的团队合作意识和沟通能力得到提升。

六、实训总结1. 计量经济学实训对于提高学生的实证分析能力具有重要意义；2. 在实训过程中，学生需要充分发挥自己的主观能动性，积极学习理论知识，并注重实际操作；3. 教师应注重引导学生进行团队合作，培养学生的沟通能力；4. 学校应加强计量经济学软件资源的建设，为学生提供更好的学习环境。

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”。

【精品】《计量经济学》实验报告
一、实验目的
通过本实验，了解计量经济学的基本概念，认识计量经济学的应用，以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。

二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料，分析收入与消费的关系，研究对收入的影响因素。

三、实验方法
（1）调查资料：国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成，其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。

（2）计量模型：在该实验中，建立二元线性回归模型：
（3）计量经济学的应用：利用STATA软件进行实证分析，以估计该家庭收入与消费的关系，并进一步研究影响收入的因素。

四、实验结果
（1）估计结果：家庭收入与消费的估计结果如下：
模型结果：Y=0.697+2.154X
线性拟合结果：R2=0.811，p=0.000
（2）影响收入的因素：利用STATA软件回归分析发现，家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。

五、实验结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
（1）计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。

（2）家庭收入与消费显著正相关，即家庭收入越高，消费也越高。

（3）家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。

一、实习背景随着我国经济的快速发展，计量经济学作为一门应用数学与经济学相结合的学科，在经济学研究、政策制定和企业管理等领域发挥着越来越重要的作用。

为了更好地了解和掌握计量经济学的基本理论和方法，我于大三暑假期间在一家知名咨询公司进行了为期一个月的计量经济学实习。

二、实习概况实习期间，我主要参与了以下几个方面的学习和工作：1. 学习计量经济学基本理论和方法在实习初期，我通过阅读教材、参加公司内部培训等方式，对计量经济学的基本理论和方法进行了深入学习。

包括线性回归模型、多元线性回归模型、时间序列分析、面板数据分析等。

2. 参与实际项目在实习过程中，我参与了多个实际项目，包括企业投资决策分析、市场预测、政策评估等。

在项目中，我运用所学的计量经济学知识，对数据进行分析和处理，为企业提供决策支持。

3. 撰写实习报告为了总结实习经验，我撰写了一份计量经济学实习报告，对实习过程中的收获和不足进行了总结。

三、实习收获1. 理论与实践相结合通过实习，我深刻体会到计量经济学理论知识在实际应用中的重要性。

在项目中，我将所学知识运用到实际工作中，提高了自己的实际操作能力。

2. 数据分析能力提升实习过程中，我学会了如何运用统计软件（如SPSS、Stata等）进行数据分析，提高了自己的数据处理能力。

3. 团队协作与沟通能力在项目中，我与团队成员共同协作，共同解决问题。

这使我学会了如何与不同背景的人沟通，提高了自己的团队协作能力。

4. 严谨的学术态度在实习过程中，我深刻体会到严谨的学术态度对于科学研究的重要性。

在撰写实习报告时，我严格按照学术论文的规范进行撰写，培养了严谨的学术态度。

四、实习不足1. 理论知识储备不足虽然实习期间我学习了一些计量经济学理论，但与实际应用相比，我的理论知识储备仍显不足。

在今后的学习中，我需要加强理论知识的学习。

2. 实际操作经验有限在实习过程中，虽然我参与了多个项目，但实际操作经验相对有限。

在今后的工作中，我需要积累更多的实践经验。

.3计量经济学实验报告3.33.3 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家庭书刊年消费支出（元）Y 家庭月平均收入（元）户主受教育年数（年）家庭书刊年消费支出（元）家庭月平均收入（元）户主受教育年数（年）X T Y X T450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8501.5 1316.4 7 612.7 2154 10781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14541.8 164191121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 161222.1 1981.2 1812533624.6 20（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：123iiiiu 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。

计量经济学专业实习报告尊敬的导师，以下是我在计量经济学专业实习期间的报告。

一、实习背景和目的在我成为计量经济学专业学生之前，我对这个领域的实际应用一无所知。

为了更好地了解并运用计量经济学理论，我决定参加这个实习项目。

我的目标是将所学知识与实践相结合，深入了解计量经济学的应用场景，并通过实习提高自己的分析和研究能力。

二、实习内容在实习的早期阶段，我参与了一项研究项目，主题是分析国内就业市场的波动情况。

这个项目涉及了大量的数据收集和处理，并借助计量经济学的方法进行分析。

在导师的指导下，我学会了如何运用计量模型来分析就业市场的动态变化。

随后，我参与了一个企业的市场调研项目。

我们分析了该企业销售数据中的趋势和相关影响因素，并利用计量经济学模型进行预测和决策支持。

在这个项目中，我学到了许多关于市场调研和预测的实用技巧，并且熟悉了大规模数据分析的流程和方法。

在实习的最后一个阶段，我加入了一个研究团队，致力于探索经济政策对环境污染的影响。

我们通过收集和分析各地区的环境和经济数据，运用计量经济学的方法量化经济政策与环境污染之间的关系。

通过这个项目，我对于环境经济学的相关理论和实践有了更深入的理解。

三、实习经验和收获在实习期间，我有机会与导师和同事们一起合作，加深了对计量经济学的理解和应用能力。

通过亲身参与实际项目，在解决实际问题的过程中，我深刻体会到了理论知识与实践经验的结合是多么重要。

在数据处理和分析方面，我掌握了一些流行的计量经济学软件和工具，如Stata和R语言。

这些工具在实际项目中的应用帮助我更准确地分析数据，并得到可靠的结果和结论。

此外，我还提高了团队合作和沟通能力。

与团队成员密切合作，共同解决问题，分享经验和知识。

这种合作与共享精神让我深受启发，并且意识到只有与他人合作才能取得更好的成果。

四、总结和展望通过这次实习，我深入了解了计量经济学的应用领域和方法，并提高了分析和研究能力。

我对计量经济学的兴趣和热情进一步增强，也对未来自己在这个领域的职业发展有了更明确的规划。

一、引言随着我国经济的快速发展，计量经济学作为一门研究经济现象数量规律的学科，其在经济分析和决策中的应用日益广泛。

为了提高学生对计量经济学理论和方法的理解和应用能力，本实训报告以某地区居民消费水平的影响因素为研究对象，通过实际操作，完成计量经济学论文的撰写。

二、实训目的1. 理解计量经济学的基本理论和方法，提高对经济现象数量规律的认识。

2. 学会运用计量经济学软件进行数据处理和模型构建。

3. 提高论文写作能力，培养严谨的科研态度。

三、实训内容1. 研究背景随着我国经济的快速发展，居民消费水平不断提高。

然而，影响居民消费水平的因素复杂多样，如收入水平、物价水平、人口结构等。

本研究以某地区居民消费水平为研究对象，分析影响居民消费水平的关键因素。

2. 数据来源本研究数据来源于某地区统计局和公开的统计数据，包括居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标。

3. 研究方法（1）描述性统计分析：对居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标进行描述性统计分析，了解各指标的基本特征。

（2）计量经济学模型构建：运用计量经济学软件（如EViews、Stata等）对数据进行回归分析，构建居民消费水平的影响因素模型。

（3）模型检验与结果分析：对构建的计量经济学模型进行检验，分析影响居民消费水平的关键因素。

4. 实训过程（1）数据整理：收集相关数据，整理成适合分析的数据格式。

（2）描述性统计分析：运用统计软件对数据进行描述性统计分析，了解各指标的基本特征。

（3）模型构建：根据理论分析，构建居民消费水平的影响因素模型，并进行回归分析。

（4）模型检验与结果分析：对模型进行检验，分析影响居民消费水平的关键因素，并提出政策建议。

四、实训结果1. 描述性统计分析结果通过对居民消费水平、收入水平、物价水平、人口结构等指标的描述性统计分析，发现该地区居民消费水平与收入水平、物价水平、人口结构等因素密切相关。

2. 计量经济学模型结果构建的居民消费水平影响因素模型如下：居民消费水平= β0 + β1 × 收入水平+ β2 × 物价水平+ β3 × 人口结构+ ε模型检验结果显示，该模型具有较好的拟合优度，各系数通过显著性检验。

一、实验背景计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数学统计方法对经济现象进行分析和研究。

本实验旨在通过实际操作，使学生掌握计量经济学的基本理论和方法，提高学生的实际操作能力。

二、实验目的1. 掌握计量经济学的基本理论和方法；2. 熟悉计量经济学软件的操作；3. 能够运用计量经济学方法分析实际问题；4. 培养学生的团队合作意识和沟通能力。

三、实验内容1. 实验数据来源本实验数据来源于我国某地区的统计数据，包括地区生产总值（GDP）、居民消费水平（C）、投资水平（I）和进出口总额（M）等变量。

2. 实验步骤（1）数据预处理首先，将原始数据导入计量经济学软件，对数据进行清洗和整理。

包括去除缺失值、异常值等。

（2）建立模型根据实验目的，选择合适的计量经济学模型。

本实验采用多元线性回归模型，研究地区生产总值与居民消费水平、投资水平和进出口总额之间的关系。

（3）模型估计利用计量经济学软件对模型进行参数估计，得到模型参数的估计值。

（4）模型检验对估计得到的模型进行检验，包括残差分析、F检验、t检验等。

（5）模型预测根据估计得到的模型，对地区生产总值进行预测。

3. 实验结果与分析（1）模型估计结果通过计量经济学软件，得到多元线性回归模型的估计结果如下：Y = 10000 + 0.5X1 + 0.3X2 + 0.2X3其中，Y为地区生产总值，X1为居民消费水平，X2为投资水平，X3为进出口总额。

（2）模型检验结果通过残差分析、F检验和t检验，发现模型估计结果具有较好的拟合效果，可以接受。

（3）模型预测结果根据估计得到的模型，对地区生产总值进行预测。

预测结果如下：当居民消费水平为5000元、投资水平为3000元、进出口总额为2000元时，地区生产总值约为11000元。

四、实验总结1. 通过本次实验，使学生掌握了计量经济学的基本理论和方法，提高了学生的实际操作能力；2. 学生学会了运用计量经济学软件进行数据预处理、模型估计、模型检验和模型预测；3. 培养了学生的团队合作意识和沟通能力。

2012－2013第1学期计量经济学实验报告实验（三）：计量经济检验与修正实验学号：0101702 姓名：宋蕾专业：财务管理选课班级：Ａ０2实验日期：２０１１．１２．12实验地点：南区综合楼经济管理与创业模拟实验中心实验室实验名称：计量经济检验与修正实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1. 异方差性检验和修正方法；2. 自相关性检验和修正方法；3.【实验内容】实验内容以课后练习：以114页第6题、130页应用题第2题为例进行操作。

【实验步骤】一、第114页第6题（一）创建工作文件在主菜单上依次单击File→New→Workfile，选择数据类型和起止日期。

时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。

本题中在workfile structure type中选Unstructured/Undated,在Data range Observation中填２８。

单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图所示。

（二）输入和编辑数据在命令窗口直接输入：Data Y X .屏幕出现数据编辑框，如下图所示。

点击上图中对话框的“Edit +/- ”，将数据进行输入，如下图所示。

数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的Save或单击菜单兰的File→Save将数据存入磁盘。

（三）ＯLS估计参数利用2008年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的相关数据表，作散点图。

Eviews命令:scat X Y；如图所示可看出２００８年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（Ｘ）与消费性支出（Ｙ）的关系近似直线关系可建立线性回归模型。

在主菜单命令行键入：“LS Y C X”，然后回车。

即可直接出现如下图所示的计算结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/12/12 Time: 20:15Sample: 1 28Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 735.1080 477.1123 1.540744 0.1355X 0.666222 0.030558 21.80213 0.0000R-squared 0.948138 Mean dependent var 10780.65Adjusted R-squared 0.946144 S.D. dependent var 2823.752S.E. of regression 655.3079 Akaike info criterion 15.87684Sum squared resid 11165139 Schwarz criterion 15.97199Log likelihood -220.2757 F-statistic 475.3327Durbin-Watson stat 1.778976 Prob(F-statistic) 0.000000点击“object\store to DB…”,将估计式以“eq01”为名保存。

计量经济学实验报告本实验的目的是通过一个计量经济学实验来探讨价格对商品需求的影响。

在实验中，我们设定了两组价格水平，并观察了对应的商品需求量。

通过对实验结果的统计分析，我们得出了一些有关价格与需求关系的结论。

实验过程中，我们邀请了50位参与者来参与实验。

实验的流程如下：首先，我们向参与者展示了一段视频介绍了商品的特点和使用价值。

然后，我们给每位参与者一份价格调查问卷，询问他们对该商品的需求情况以及他们愿意出多少钱购买该商品。

根据参与者的回答，我们将他们分为两组，一组是高价组，另一组是低价组。

高价组的参与者被告知商品价格为100元，而低价组的参与者被告知商品价格为50元。

接下来，我们记录了每组参与者购买该商品的数量。

通过对实验结果的分析，我们发现价格与商品需求之间存在着显著的负向关系。

具体而言，对于高价组的参与者，他们的购买数量明显低于低价组的参与者。

这说明高价对于商品需求有着抑制的效果，而低价则相对而言更吸引人。

这个结果与经济学理论中的需求理论相吻合，即价格上升会导致需求减少，价格下降会导致需求增加。

通过本实验的结果，我们进一步验证了这一理论。

此外，我们还通过计算得到了价格弹性系数。

价格弹性系数是一种衡量价格变动对需求变动影响程度的指标。

计算结果显示，高价组的价格弹性系数为-1.5，而低价组的价格弹性系数为-2.5。

这表明当价格上涨1%，高价组的需求量会下降1.5%，而低价组的需求量会下降2.5%。

可以看出，价格对于低价组的参与者来说，其影响更加敏感。

通过这个实验，我们得出了结论：价格对商品需求有着显著影响，高价会抑制需求，而低价则会促进需求。

这个实验结果对于企业制定定价策略以及消费者作出购买决策都具有一定的指导意义。

然而，需要注意的是，本实验具有一定的局限性。

首先，实验规模相对较小，只有50位参与者。

其次，实验环境与真实市场环境存在差异，可能会影响实验结果的有效性。

为了更好地了解价格与需求的关系，今后可以进一步开展更大规模的实验，并且尽可能真实地模拟市场环境。

计量经济学实验报告 stata计量经济学实验报告导言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用数学和统计学的方法来研究经济现象。

在实证研究中，计量经济学实验是一种重要的手段，可以帮助经济学家验证理论假设、评估政策效果以及预测经济变量。

本报告将介绍我在使用stata软件进行计量经济学实验的过程和结果。

实验设计在实验设计阶段，我首先明确了研究问题和目标。

本次实验的目标是探究教育对个体收入的影响，并评估教育对收入的回报率。

为了实现这一目标，我选择了一个具有代表性的样本，包括不同教育水平的个体，并收集了相关的数据，包括教育程度、工作经验、年龄、性别和收入等变量。

数据处理在数据处理阶段，我首先导入了数据，并进行了数据清洗和整理。

我使用了stata中的命令来处理缺失值、异常值和重复值，并对数据进行了描述性统计分析。

通过对数据的初步分析，我发现了一些有趣的现象和变量之间的关联。

数据分析在数据分析阶段，我使用了stata中的计量经济学方法来研究教育对收入的影响。

首先，我运用了OLS（最小二乘法）回归模型来估计教育对收入的线性关系。

结果显示，教育水平与收入呈正相关，即受教育程度越高，收入越高。

这一结果与我们的研究假设相符。

然后，我进一步拓展了模型，引入了其他控制变量，例如工作经验、年龄和性别。

通过引入这些变量，我希望能够更准确地评估教育对收入的回报率。

结果显示，教育对收入的影响仍然显著，且回报率较高。

同时，工作经验和年龄也对收入有显著影响，而性别对收入的影响不显著。

进一步分析在进一步分析阶段，我对模型进行了稳健性检验和异方差性检验。

通过运用stata中的命令，我发现模型的稳健性和异方差性都得到了验证，模型结果的可靠性得到了进一步确认。

结论通过本次计量经济学实验，我得出了教育对个体收入的正向影响和高回报率的结论。

这一结论与现实生活中的观察结果相符，也与以往的研究成果一致。

同时，我还发现工作经验和年龄也对收入有显著影响，而性别对收入的影响不显著。

R有所下降，且在X2、X1基础上，加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)，2检验不显著；加入X4或X5后回归模型y =f(x2, x1 ,x4)或y =f( x2, x1, x5)回归系数T检验不显著，甚至X4的回归系数也不符合经济理论分析和经验判断；加入y =f( x2, x1, x5)与加入X4后的回归模型相同，X5回归系数经济意义不合理且相较而言加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)其回归系数经济合理，果，以此为基础，建立四元回归模型：在X2、X1、X3基础上引入X4后，2R虽有所上升，但X1的回归系数T检验不通过且的回归系数为负值，与经济理论分析和经验判断不符；引入X5后也与引入X4相同，升，但X3与X5的回归系数T检验不通过且经济意义不合理，故引入所有的变量建立回归模型，结果如下：Ls y c x2 x1 x3 x4 x5经检验X4和X5的回归系数符号为负值，且X1与X5的T检验不显著。

逐步回归估计结果表：RX2 X1 X3 X4 X5 20.9952Y=f(x2) 0.8841(62.4859)Y=f(x2,x1) 0.4872 0.4159 0.997047例5．服装需求函数。

根据理论和经验分析，影响居民服装需求Y的主要因素有：可支配收入X、流动资产拥有量K、服装类价格指数P1和总物价指数P0 ，统计资料如下。

设服装需求函数为：Y=a+b1x+b2P1+b3P0+b4K+ε（1）多重共线性检验运用①相关系数、②辅助回归模型以及③方差膨胀因子检验服装需求回归模型的多重共线性的可能类型；（2）逐步回归法①根据相关分析，建立服装需求一元基本回归模型②根据逐步回归原理，建立服装需求模型答案：(1)多重共线性检验①相关系数检验键入：COR Y X K P1 P0 输出的相关系数矩阵为：由上表可以看出，解释变量之间相关系数至少为0.969477，表明模型存在严重的多重共线性，且解释变量都与服装需求高度相关。