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实验题目利用软件建立模型并分析实验要求1、步骤要详细：不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于2000字。
2、模型的拟合优度要高。
3、小组成员自由组合，最多不超过3人。
实验内容已知重庆市1978---2009年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型，要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作：1、建立模型（模型自选）2、参数估计3、模型检验（检验方法自选）4、模型应用：预测将来（预测期为5年）一、整理数据X代表年份 Y代表重庆市人均GDP(元)图示查看y与x的关系，如图：二、模型的设计与估计设定模型为 Y=α+βX1+u设 X1=x*x如图所示：用OLS法估计参数，得到如下结果：回归方程为： Y=-1363.805+18.568X1S.E=476.502 1.001t=-2.862 18.543R2=0.920F=343.841三、模型的检验1、t检验和拟合优度从回归方程可以看出，t统计量都超过了2，比较大，说明这一变量对经济的影响还是比较显著的。
可决系数为0.920，比较大，F统计量为343.841，也比较大，说明从整体上来看回归方程对数据的拟合是比较好的。
2、计量经济学检验——white检验如图：由上图可知，F=17.38，由怀特检验知，在显著水平为5%，自由度为3的条件下，查表，得临界值F=2.90,因为F=17.38>2.90，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。
四、模型的修正对存在异方差进行加权最小二乘法得到结果如下：方程结果为 Y=-1191.484+17.631X1S.E=83.596 0.356t=-14.253 49.596R2=0.988F=2459.721由修正后的方程可以看出，参数t检验均显著，可决系数大幅提高，模型较之前模型更完善。
四、经济预测有图形可以看出，人均GDP与年份成正相关关系，GDP受变量时间影响显著。
由图形知模型预测更适合于短期经济，由预测可知五年内重庆人均GDP将继续保持增长。
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。
计量经济学课程设计班级：金融学***班学号：**********姓名:*******时间：***年***月NBA球员平均工资主要影响因素分析一、经济问题的提出NBA（全称National Basketball Association）是美国第一大篮球赛事，代表了世界篮球的最高水平，其中产生了迈克尔·乔丹、魔术师约翰逊、科比·布莱恩特、姚明、勒布朗·詹姆斯等世界巨星。
自从20世纪70年代末以来，我国便与NBA联盟建立起了越来越深厚的联系，如今，中国元素已经成为NBA不可或缺的一部分，世界巨星姚明以及天赋异禀的易建联、孙悦等球员已经彻底改变了NBA以往的格局。
中国的80，90后是伴随着NBA的崛起一同成长起来的，过去的20年来，NBA 给我们带来了太多难忘的回忆也给我们树立了许多可以效仿一生的榜样。
这样巨大的影响离不开一代又一代伟大的球员，但在我看来，真正起决定性作用的是NBA背后成功的经济运作，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，NBA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。
作为一名深深热爱着篮球运动而且被NBA感动过无数次的热血青年，我谨以本文从计量经济学角度粗浅地介绍一下从1985年到2008年NBA球员平均工资的巨大变化并分析其主要的影响因素。
鉴于数据的可获性以及影响的重要性，对于NBA球员平均工资的主要影响因素我主要选取了以下五个影响因素：美国GDP（以2000年为基期）、通货膨胀率、NBA工资帽、经济增长率、CPI（1982-1984=100）。
二、理论基础影响工资水平的主要影响因素包括：（一）宏观1.国民发展水平与工资水平：无论是在什么生产方式下，消费水平高低最重要取决于社会生产的可供消费的产品数量。
离开这一点，工资就没有了来源，工资水平的高低就无从谈起。
计量经济学实验报告学年：2014-2015年第一学期学院：班级：学号姓名：指导老师：实验2：多元线性回归一．实验目的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；二．实验环境微型计算机（要求必须能够连接Internet,且安装有Eviews6.0软件。
）三．实验步骤：（1）创建工作文件[File]--New--work file。
在“work file”窗口中的“start date”键入1983，在“end date”中键入2005，点击ok。
(2) 输入数据.在命令窗口输入DATA Q L K并回车.(3) 绘制散点图在主菜单依次点击[quick]-[graph]，在弹出的对话框中输入“yc x”点击[OK]-[Yes]后，出现“Group”窗口通过散点图，我们发现人均GDP与人均污水排放量不是线性关系，而是一元二次的关系，因此我们可以通过转化使得二者成为线性关系。
y与x之间的关系是非线性的，应该考虑建立非线性回归模型。
假设生产函数满足C-D函数形式，即假定模型为：Y = A*X^B代数变换:对模型两边取自然对数得Iny = InA +B* Inx 令Y i= Iny β0 =InA β1 = B β2 = Inx(4)生成新序列在主菜单点击[Quick]-[Generate Series],在文本框中输入描述新序列的公式LNY=LOG(Y),点击[OK]，(5)参数估计点击[Quick]-[Estimate Equation]，在文本框输入“Lny C Lnx “单击“确定”结果如下四、实验结果及分析Iny = 14.232 + —2.833*InxSE 1.007 0.340T 14.137 —8.320P 0.000 0.000R2 0.767R2 0.756F 69.220 P 0.000通过散点图，我们可以发现开始环境污染程度随着GDP的增加而下降，到达最低值时，环境污染程度随着GDP的增加而上升。
实验考核与成绩评定说明由于实验课没有专门的笔试，评定实验成绩的主要依据就是实验报告。
对于实验报告进行评价的基本标准就是自己动手对实验的准备工作、实验过程及实验结果进行记录并分析三个环节，要求实话实说，不能造假。
综合实验结果，实验过程需要反映在最后提交的建模综合实验报告中，要求实验报告体现出每位同学独立完成计量经济学建模的详细思维过程，以计量经济学建模的各个步骤为报告的主要框架，详细说明模型的选择过程、数据处理过程。
对于指定模型的数据要求更新到最新。
本次实验课成绩依据提交的最终实验报告并结合答辩环节综合评分。
实验的准备工作主要是指对相应变量（解释变量和被解释变量）的统计数据进行的收集和整理工作，以及确定变量之间的关系形式进而建立计量经济模型，通过实验准备工作可以反映出学生对统计数据的收集和处理能力。
这里对模型的引入必须注明出处，一般作如下要求：如果是采用教材中的某个理论模型，详细注明模型、数据所在章节、页码；如果采用的是期刊论文（应提供完整的期刊信息、整篇论文）、硕博论文、或者一些研究论文，需要同时提供所引用模型、数据部分的完整的电子版和纸质版（和实验报告一起上交）。
实验过程主要是在统计数据收集整理的基础上，选择合适的计量经济学方法对计量经济模型进行估计，求得参数的估计值，并进行相关的统计学检验和计量经济学检验和修正，通过实验过程可以反映出学生对计量经济学方法的理解和掌握程度。
对于实验结果的经济学解释在实验报告中要给予足够的重视，因为计量经济学实验的目的就是要解释和预测经济现象，如果实验结果与经济理论或者经济现象不符，就要分析原因或者重新进行实验。
对于一些有创新性的实验报告，要适当给予加分。
采用多种计量检验方法进行检验同一个计量检验项目的（比如异方差等）检验和修正，完成情况较好者，可以适当予以加分。
先提交最终实验报告电子版Word文档（文档的格式要求见实验报告要求，不提供实验报告模版）才能参加答辩，答辩完成后在老师规定时间（一般在答辩结束后一周之内）提交纸质版实验报告。
目录(一) 研究背景 (2)(二) 理论来源 (2)(三) 模型设定 (2)(四) 数据处理 (2)1. 数据来源 (2)2. 解释变量的设置 (3)(五) 先验预期 (3)1.经验预期 (3)2.散点图分析 (3)(六) 参数估计 (4)(七) 显著性检验 (5)(八) 正态性检验 (5)(九) MWD检验 (5)(十) 相关系数 (7)(十一)虚拟变量 (7)(十二)异方差检验、修正 (8)1. 图形检验 (8)2.格莱泽检验 (9)3.帕克检验 (10)4.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验 (11)(十三)自相关检验 (11)1. 图形法 (11)2.德宾-沃森d检验 (12)(十四)最终结果 (12)(一)研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。
而1978年开始的改革，政府采取了由东向西梯度推进的非均衡发展战略，使已经存在的地区间的差距进一步扩大，不利于整个社会的稳定和发展。
地区发展不平衡问题包括社会发展不平衡，尤其是教育发展的不平衡。
因此关注中国教育发展的地区不平衡性非常迫切。
不仅是因为教育的重要性，还因为当前我国需要进一步推进教育改革的进程，使其朝着更健康的方向发展。
(二)理论来源刘红梅.中国各地区教育发展水平差异的实证分析[J]数理统计与管理.2013.7(三)模型设定⏹Y i=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i 2+B6X4i2+ui⏹Y——地区教育水平，用平均受教育年限表示，（年）⏹X2——学生平均预算内教育经费，（万元/人）⏹X3——人均GDP，（万元/人）⏹X4——平均生师比(四)数据处理1.数据来源：国家统计局官网，选取2014年的数据：1)各省GDP2)各地区总人口3)各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数据4)地区在校总学生数5)各地区教育财政投入6)地区每十万总专任教师数2.解释变量的设置：⏹X2=地区预算内教育经费/地区在校总学生数=学生平均预算内教育经费（万元/人）⏹X3=地区总GDP/地区总人口=人均GDP（万元/人）⏹X4=地区每十万人口各级学校平均在校生数的和/地区每十万人口总专任教师数=平均生师比其中：P为各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数T为教育年限1，6，9,12,16(五)先验预期1.经验预期：平均受教育年限分别跟学生平均预算内教育经费、人均GDP呈正相关关系，跟平均生师比呈负相关关系。
中国国债规模的实证研究一、经济理论背景对于国债规模的研究，可以分为规范研究和实证研究，规范研究方法提供了很好的思想，但未能得出准确的数量结论。
相对规范研究，实证研究方法则侧重于利用国债规模的历史资料，利用各种经济模型，给出国债规模的具体数量。
有关国债规模的实证研究分析，我国理论界也作了不少的研究：杨大楷等人采用相关分析法、灰色关联度分析法：周军民等人使用回归计量模型；朱世武和应惟伟应用传统的统计方法和向量自回归法；高勇强、贺远琼应用相关分析法对中国国债发行规模进行了实证研究。
但是，目前理论界对中国国债规模影响因素的研究如下问题：这些研究都没有说明为什么这些因素对中国国债的规模产生影响；分析的结果不统一，作者们所选择的指针与国债规模的相关度的分析结果不一致；这些实证研究都仅针对中国内部国债发行规模的影响因素进行探讨。
本文应用计量经济法,建立回归直线模型，根据年度资料建立我国国债规模研究模型，对我国国债规模与经济变量之间的影响关系进行实证分析。
二、指标选取和数据搜集（一）国债规模主要影响因素的选择和指标选取1. GDP对国债规模的影响。
一国国债规模明显地由该国的经济发展水平所决定。
一般来说。
经济规模越大,发展水平越高，则国债规模及其潜力就越大。
2.财政收支状况对国债规模的影响。
众所周知，国债的一个重要目的就是弥补财政赤字。
当财政收入越多、财政支出越少时，用国债来弥补财政赤字的压力就越小。
由于在实证分析中，赤字对国债规模的影响不显著，本文选取了财政收入与财政支出两个变量来综合考虑其对国债规模的影响。
3. 预算内投资规模对国债规模影响。
国债的另一主要目的是筹资建设资金,近几年我国国债资金主要用于重大项目、重点项目的建设。
一国预算内投资规模越大，其对资金的需求越大。
当财政收入不足于财政支出时，政府的投资缺口一般要通过发行国债来弥补。
4.还本付息支出对国债规模的影响。
一方面，国债规模越大，还本付息支出越多，当其支出额达到无法以当年财政收入来偿还时，不得不以发新债来还旧债。
计量经济学实验报告影响财政收入的主要因素学生姓名·······学号 6011211324所属学院经济与管理学院专业农林经济管理班级 15-3班指导教师······塔里木大学教务处制影响财政收入的主要因素(基于多重共线性、异方差后的自相关、协整检验)一、研究的目的要求:财政收入,就是政府为履行其职能、实施公共政策与提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总与。
财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。
财政收入就是衡量一国政府财力的重要指标,政府在社会经济活动中提供公共物品与服务的范围与数量,在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
财政就是同国家的产生与存在相联系,国家为了维持自身的存在与发挥职能,必须消耗一定的社会产品。
但就是,国家本身通常不直接从事生产活动,因而必须凭借自身拥有的政治权力,强制性地征收一部分社会产品,以满足各方面支出的需要。
这种国家的收入与支出就就是财政,它就是国家凭借政治权力而进行的社会产品的分配。
2013年中国政府已成为全球第二富裕的政府,所以来研究财政的影响因素就是很有必要的,为更好的掌握我国的财政收入具有重要的作用,更好地服务社会,促进人类文明的进步。
二、模型的设定及其估计:经分析,影响财政收入的因素很多,主要的因素有国民总收入(X1)、税收收入(X2)、能源消费总量(X3)、预算外财政收入(X4),因此,可设定如下的计量经济模型:Y t=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ t其中Yt为第t年财政收入(亿元),X1表示国民总收入(亿元),X2表示税收收入(亿元),X3表示能源消费总量(亿元),X4表示预算外财政收入(亿元)。
下面就是在中国统计年鉴上收集到的数据,经整理后得到1978-2011年的统计数据,如下所示:1978-2011年中国财政收入及其相关数据年份财政收入(Y)/亿元国民总收入(X1)/亿元税收收入(X2)/亿元能源消费总量(X3)/亿元预算外财政收入(X4)/亿元1978 1132、260 3645、2 519、2800 57144、00 347、1100 1979 1146、400 4062、6 537、8200 58588、00 452、8500 1980 1159、930 4545、6 571、7000 60275、00 557、4000 1981 1175、800 4889、5 629、8900 59447、00 601、7000 1982 1212、300 5330、5 700、0200 62067、00 802、7400 1983 1367、000 5985、6 775、5900 66040、00 967、6800 1984 1642、900 7243、8 947、3500 70904、00 1188、480 1985 2004、820 9040、7 2040、790 76682、00 1530、030 1986 2122、000 10274、4 2090、730 80850、00 1737、310 1987 2199、400 12050、6 2140、360 86632、00 2028、800 1988 2357、200 15036、8 2390、470 92997、00 2360、770 1989 2664、900 17000、9 2727、400 96934、00 2658、830 1990 2937、100 18718、3 2821、860 98703、00 2708、640 1991 3149、480 21826、2 2990、170 103783、0 3243、300 1992 3483、370 26937、3 3296、910 109170、0 3854、920 1993 4348、950 35260、0 4255、300 115993、0 1432、540 1994 5218、100 48108、5 5126、880 122737、0 1862、530 1995 6242、200 59810、5 6038、040 131176、0 2406、500 1996 7407、990 70142、5 6909、820 138948、0 3893、340 1997 8651、140 78060、9 8234、040 137798、0 2826、000 1998 9875、950 83024、3 9262、800 132214、0 3082、290 1999 11444、08 88479、2 10682、58 133831、0 3385、170 2000 13395、23 98000、5 12581、51 138553、0 3826、430 2001 16386、04 108068、2 15301、38 143199、0 4300、000 2002 18903、64 119095、7 17636、45 151797、0 4479、000 2003 21715、25 134977、0 20017、31 174990、0 4566、800 2004 26396、47 159453、6 24165、68 203227、0 4699、180 2005 31649、29 183617、4 28778、54 224682、0 5544、160 2006 38760、20 215904、4 34804、35 246270、0 6407、880 2007 51321、78 266422、0 45621、97 265583、0 6820、320 2008 61330、35 316030、3 54219、62 285000、0 6617、25 2009 68518、30 340320、0 59521、59 306647、0 6414、65 2010 83101、51 399759、5 73210、79 324939、0 5794、422011 103874、43 472115、0 89738、39 348002、0 6725、26 根据以上数据,我们作出了Y、X1、X2、X3、X4之间的线性图,如图所示:从图中可以瞧出有两条线交汇了,它们就是国民总收入(X1)与能源消费总量(X3),这说明我国能源消费总量逐年增长速度大于国民总收入的增长速度,在过去的经济增长中就是以高能耗获取经济的增长,未来应该逐步改变这种经济发展模式。
实验报告项目名称建立影响证券回报率的因素模型所属课程名金融计量软件应用称项目类型经典单方程计量经济学模型:多元回归实验日期2014年12 月24 日班级金融学7班学号121511707姓名陈炎明指导教师杨先旭广东金融学院教务处制步骤：1.在国泰安数据库下载好股票数据，并在EXCEL中处理好相应数据。
2.将处理好的数据导入Stata12.03。
建立模型：Y=alnX1+bX2+cX3+dX4+u4。
进行描述性统计5.画出散点图跟跟拟合直线6。
将数据进行回归分析，求出相应的系数7。
得到回归结果，分析回归结果并解释经济意义命令：1。
导入EXCEL中的数据,Import Text data created by a spreadsheet2。
将无用的数据删除drop if pe<0，drop if pe〉100, drop if bm<0, drop if tmvalue〈03.进行描述性统计summarize return pe bm mr lntmvalue，结果如下4.画出散点图跟拟合直线，如图所示twoway （scatter return bm）（lfit return bm)twoway (scatter return pe）（lfit return pe）twoway （scatter return mr) （lfit return mr)twoway （scatter return lntmvalue) (lfit return lntmvalue）5。
回归分析reg return bm mr pe lntmvalue，结果如下图结果:Y=0.054lnX1+0。
002X2+0。
002X3+1。
013X4-1。
275（0.005) (0.0004) （0.0002) (0。
009）(0.1214)R^2=0.6156 Prob>F=0。
000【实验结果的分析】从回归结果可以看出，R^2还是比较大的，就是解释变量市盈率、账面市值比、市场收益率跟总市值整体对投资回报率影响比较大；P值低于显著性系数，由此我们也可以得出这些因素共同影响投资回报率，具有联合的显著性.经济意义解释：。
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”。
哈尔滨工程大学上机报告题目：计量经济学试验班级：中国驰名班级学号：学生姓名:指导教师：哈尔滨工程大学2014年6 月20 日试验1：多元线性计量经济学模型的最小二乘估计1实验目的(1)、通过本次试验，掌握方程OLS估计的操作方法和估计步骤。
(2)、学会利用OLS估计方法解决实际问题，对方程估计结果进行合理的解释说明。
(3)、通过本次实验，掌握方程窗口工具栏中视图操作和过程操作的方法。
2实验软件EViews 73实验数据数据来源:中国统计年鉴历年国内生产总值和财政收入.4实验内容及其步骤内容：运用EViews7.0软件分析历年政府财政收入与国内生产总值之间的关系。
操作步骤：（1）在中国统计年鉴中导入数据，然后画出散点图（如下），发现财政收入与GDP 存在线性相关关系；（2）于是，设：FINANCE = C(1)*GDP + C(2),z 再根据样本数据，继续运用Eviews 软件，用OLS 对参数进行估计，于是得到了下表中的一系列数据。
020,00040,00060,00080,000100,000120,000GDPF I N A N C E分析： 由上图可以看出，财政收入与GDP 存在近似的线性相关关系。
运用Eviews 软件分析后得到的数据如下： 1.Estimation Command:========================= LS FINANCE GDP CEstimation Equation:========================= FINANCE = C(1)*GDP + C(2)Substituted Coefficients:=========================FINANCE = 0.215383272086*GDP - 3328.569334952.Dependent Variable: FINANCEMethod: Least SquaresDate: 10/11/14 Time: 09:55Sample: 1978 2012Included observations: 35Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.GDP 0.215383 0.004737 45.46361 0.0000C -3328.569 850.2932 -3.914614 0.0004R-squared 0.984285 Mean dependent var 21015.69Adjusted R-squared 0.983809 S.D. dependent var 30709.83S.E. of regression 3907.631 Akaike info criterion 19.43470Sum squared resid 5.04E+08 Schwarz criterion 19.52357Log likelihood -338.1072 Hannan-Quinn criter. 19.46538F-statistic 2066.940 Durbin-Watson stat 0.131396Prob(F-statistic) 0.0000005实验结果分析通过本回归结果，可以写出最后的模型FINANCE = 0.215383272086*GDP - 3328.56933495t=(45.46361) （-3.914614）R-squared=0.984285, Adjusted R-squared=0.9838091、由以上数据可知，R-squared=0.984285, Adjusted R-squared=0.983809，说明模型对样本的拟合很好。
2、有上可知，F=2066.940很大，说明回归方程显著。
3、在а=0.05下，t(1)=45.46361>2.7333,|t(0)|=3.914614>2.7333,说明解释量对被解释变量有显著影响。
实验2：多元线性计量经济学模型统计量经济学检验（一）1实验目的（1）通过本次实验，掌握异方差、G-Q检验、怀特检验、WLS等基本概念及异方差产生的原因与后果。
（2）掌握异方差的检验与修正方法，以及如何运用EViews软件在实证中实现相关检验与修正。
2实验软件EViews 7.03实验数据下表表示1987-1998年国内生产总值和从业人员与固定资本投入的关系.x1,x2,y分别表示从业人员、固定资本投入与国内生产总值，数据来自国家统计年鉴。
（单位：亿元）4 实验内容及其步骤内容：对于国内生产总值和从业人员与固定资本投入的关系进行异方差检验以及修正。
建立如下模型：Y=C(0)+C(1)X1+C(2)X2+μ(i)操作步骤：（1）首先用OLS对模型的参数进行估计，结果如下；Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/01/14 Time: 11:32Sample: 1987 1998Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -3542.261 8583.119 -0.412701 0.6895X1 0.112008 0.146601 0.764029 0.4644 X22.6950080.10260226.266700.0000R-squared 0.993501 Mean dependent var 39266.46 Adjusted R-squared 0.992056 S.D. dependent var 25280.05 S.E. of regression 2253.138 Akaike info criterion 18.49035 Sum squared resid 45689664 Schwarz criterion 18.61158 Log likelihood -107.9421 Hannan-Quinn criter. 18.44547 F-statistic 687.8779 Durbin-Watson stat 1.108990 Prob(F-statistic) 0.000000Estimation Command:========================= LS Y C X1 X2Estimation Equation:========================= Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2Substituted Coefficients: =========================Y = -3542.26116081 + 0.112007738894*X1 + 2.69500817402*X2由以上数据可知，模型对样本的拟合很好；F 检验能够通过，t 检验也能通过。
（2） 进行异方差检验：（1）作散点图，如下：4,000,0008,000,00012,000,00016,000,00020,000,000X1E 2由散点图可知，该模型存在异方差。
（3）对异方差进行修正：运用加权最小二乘法得到的回归结果Estimation Command:=========================LS(W=W,COV=WHITE) Y C X1 X2Estimation Equation:=========================Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2Substituted Coefficients:=========================Y = -7093.82164438 + 0.217828705284*X1 + 2.24726774893*X2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/12/14 Time: 17:50Sample (adjusted): 1987 1994Included observations: 8 after adjustmentsWeighting series: WWeight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)White heteroskedasticity-consistent standard errors & covarianceVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -7093.822 4323.891 -1.640611 0.1618X1 0.217829 0.069130 3.151006 0.0254X2 2.247268 0.142744 15.74330 0.0000Weighted StatisticsR-squared 0.987691 Mean dependent var 22944.31 Adjusted R-squared 0.982767 S.D. dependent var 9798.462 S.E. of regression 1498.764 Akaike info criterion 17.74267 Sum squared resid 11231464 Schwarz criterion 17.77246 Log likelihood -67.97066 Hannan-Quinn criter. 17.54174 F-statistic 200.5981 Durbin-Watson stat 2.400492 Prob(F-statistic) 0.000017 Weighted mean dep. 22155.46Unweighted StatisticsR-squared 0.988441 Mean dependent var 23701.10 Adjusted R-squared 0.983818 S.D. dependent var 11710.56 S.E. of regression 1489.679 Sum squared resid 11095714 Durbin-Watson stat 2.493573（4）对于用加权二乘法得到的模型进行white检验，得到的数据如下：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 0.555680 Prob. F(5,6) 0.7322Obs*R-squared 3.798049 Prob. Chi-Square(5) 0.5788Scaled explained SS 1.976658 Prob. Chi-Square(5) 0.8524Test Equation:Dependent Variable: WGT_RESID^2Method: Least SquaresDate: 11/13/14 Time: 10:45Sample: 1987 1998Included observations: 12Collinear test regressors dropped from specificationVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2.12E+08 5.06E+08 -0.418286 0.6903WGT^2 -75293474 4.02E+08 -0.187417 0.8575X1*WGT^2 4425.418 14137.24 0.313033 0.7649X1*X2*WGT^2 0.435313 0.579552 0.751120 0.4810X2^2*WGT^2 -0.156283 0.143766 -1.087060 0.3187X2*WGT^2 -25367.24 36134.60 -0.702021 0.5090R-squared 0.316504 Mean dependent var 3599578.Adjusted R-squared -0.253076 S.D. dependent var 5114286.S.E. of regression 5724977. Akaike info criterion 34.26543Sum squared resid 1.97E+14 Schwarz criterion 34.50788Log likelihood -199.5926 Hannan-Quinn criter. 34.17566F-statistic 0.555680 Durbin-Watson stat 2.365947Prob(F-statistic) 0.732158由以上数据可知R-squared=0.316504，而n*R-squared=3.798049，由于在а=0.05下，χ^2（3）=7.815>3.798049，可以判断在显著性水平а=0.05的情况下，不存在异方差，说明异方差已经消除。
