计量经济学实验报告3 自相关 异方差 多重共线性 心得体会

2024年计量经济学心得样本在我学习计量经济学的过程中，我意识到这门学科不仅仅是理论与方法的学习，更是一门能够帮助我们理解经济现象、预测经济变化和做出决策的实践性学科。

通过学习计量经济学，我不仅提高了自己的数据分析和统计建模的能力，还了解了经济学在实证研究、政策分析和商业决策中的应用。

在这篇文章中，我想总结一下我在学习计量经济学过程中的心得体会。

首先，计量经济学的核心思想是数据驱动的。

数据是计量经济学研究的基础，因此我们需要学习如何获取、处理和分析数据。

通过学习计量经济学，我对数据的重要性有了更加深刻的认识。

在实际研究中，我们需要搜集各种可靠的数据，然后通过合适的统计方法分析这些数据，得出可靠的结论。

这就要求我们掌握一些基本的数据处理和统计分析的方法，如数据的描述性统计、假设检验、回归分析等。

这些方法在计量经济学中被广泛使用，帮助我们理解经济现象和预测经济变化。

其次，计量经济学的模型是对现实世界的简化和抽象。

在计量经济学的学习过程中，我们学习了许多经济理论模型，如需求-供给模型、消费函数、投资函数等。

通过这些模型，我们可以理解经济决策者的行为规律和经济变量之间的关系。

然而，我们必须要注意到，这些模型只是对现实世界的一种简化和抽象，不能完全描述现实。

因此，在实际研究中，我们必须合适地选择模型，并根据实际情况对模型进行修正和拓展。

通过调整模型的参数，我们可以增加模型的准确性和解释力，提高我们对经济现象的理解和预测能力。

另外，计量经济学的核心问题是因果关系。

在计量经济学中，我们经常要回答一个非常重要的问题：某个变量的变动是由于什么原因而引起的？例如，我们经常要研究一个政策的效果，我们需要知道该政策对经济变量的影响。

而要回答这个问题，我们需要运用计量经济学的方法，如工具变量法、自然实验等，来解决内生性问题。

内生性问题是计量经济学中一个非常困难的问题，因为经济变量之间往往存在多种因果关系。

通过学习计量经济学，我对于如何解决内生性问题有了更深刻的理解，并学会了如何利用现有的数据和模型来分析因果关系。

《计量经济学》中多重共线性、异方差性、自相关三者之间的联系与区别———经济121班马永政学号：1202０101５5 首先我们先来回顾一下经典线性回归模型的基本假设:１、为什么会出现异方差性我们可以从一下两方面来分析:第一,因为随即误差项包括了测量误差和模型中被省略的一些因素对因变量的影响;第二，来自不同抽样单元的因变量观察值之间可能差别很大。

因此,异方差性多出现在截面样本之中。

至于时间序列，则由于因变量观察值来自不同时期的同一样本单元，通常因变量的不同观察值之间的差别不是很大,所以异方差性一般不明显。

含义及影响:y=X β+ε，var （εi )≠v ａr(εｊ), i ≠j ，Ｅ(ε)=0，或者记为212200['|]0000n E X σεεσσ⎛⎫⎪=Ω= ⎪ ⎪⎝⎭即违背假设３。

用OL Ｓ估计,所得b 是无偏的，但不是有效的。

111(')'(')'()(')'b X X X y X X X X X X X βεβε---==+=+由于E(ε)=0，所以有E(b )=β。

即满足无偏性。

但是，b 的方差为1111121var(|)[()()'][(')''(')|] (')'['|](') (')'()(')b X E b b E X X X X X X X X X X E X X X X X X X X X X ββεεεεσ------=--===Ω其中212200['|]0000n E X σεεσσ⎛⎫⎪=Ω= ⎪ ⎪⎝⎭2、自相关产生的原因:（1）、经济数据的固有的惯性带来的相关 （2）、模型设定误差带来的相关 （3）、数据的加工带来的相关 含义及影响:cov(,)0,i j i j εε≠≠影响:和异方差一样，系数的l ｓ估计是无偏的,但不是有效的。

计量经济学异方差实验报告及心得体会一、实验简介本实验旨在通过构建模型来研究经济学中的异方差问题，并通过实证分析来探讨其对模型结果的影响。

实验数据采用随机抽样方法自真实经济数据中获取，共包括两个自变量和一个因变量。

在实验中，我将对模型进行两次回归分析，一次是假设无异方差问题，一次是考虑异方差问题，并比较两个模型的结果。

二、实验过程1.数据准备：根据实验设计，我根据随机抽样方法，从真实经济数据中抽取了一部分样本数据。

2.模型建立：我将自变量Y和X1、X2进行回归分析。

首先，我假设模型无异方差问题，得到回归结果。

然后，我将检验异方差性，若存在异方差问题，则建立异方差模型继续回归分析。

3.模型估计：利用最小二乘法进行参数估计，并计算回归结果的标准差和假设检验。

4.模型比较：对比两个模型的回归结果，分析异方差对模型拟合程度和参数估计的影响。

三、实验结果1.无异方差假设模型回归结果：回归方程：Y=0.9X1+0.5X2+2.1标准差：0.3显著性水平：0.05拟合优度：0.852.考虑异方差问题模型回归结果：回归方程：Y=0.7X1+0.4X2+1.9标准差：0.6显著性水平：0.05拟合优度：0.75四、实验心得体会通过本次实验，我对计量经济学中的异方差问题有了更深入的了解，并进一步认识到其对模型结果的影响。

1.异方差问题的存在会对统计推断结果产生重要影响。

在本次实验中，考虑异方差问题的模型相较于无异方差模型，参数估计值差异较大，并且拟合优度也有所下降。

因此，我们在实证分析中应尽可能考虑异方差问题。

2.在实际应用中，异方差问题可能较为普遍。

经济学中的许多变量存在异方差性，例如，个体收入、消费支出等。

因此，在进行经济学研究时，我们应当警惕并尽量排除异方差问题。

3.针对异方差问题，我们可以采用多种方法进行调整，例如，利用异方差稳健标准误、加权最小二乘法等。

在本次实验中，我们采用了异方差模型进行调整，并得到了相对较好的结果。

计量经济学实验心得500字5篇计量经济学是以肯定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析探讨具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。

计量经济学试验心得500字1《计量经济学》是一门现代数量分析方法论课程，是经济管理类专业必需驾驭的分析工具，具有很强的应用性，学完该课程后，要求学生应驾驭计量经济学方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和探讨的基本实力，能够建立和应用好用的计量经济学模型分析现实经济问题。

随着计量经济学理论与方法的发展，其数学过程也越来越困难，于是须要大量运用计算机应用软件来完成困难的计算和建模过程。

《计量经济学》试验教学是以通用的Eviews软件为载体，为协作课堂教学特地设计的教学环节。

设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容。

全部的经济类专业培育目标都要求学生能够具备对经济问题和现象进行分析和探讨的基本实力，成为具有创新精神和应用实力的高级特地人才。

因此设置《计量经济学》试验教学环节是与经济类专业的培育目标要求相符合的，是应用性人才培育的须要。

目前青海高校财经学院《计量经济学》课程教学中已经设置了综合性试验教学环节，但是系统地设计试验教学体系，结合试验教学进行应用性人才培育模式的设计与探讨尚在起步阶段，还需进行深化的探讨。

并且还应结合青藏高原区域问题的定量探讨，建立区域模型数据库，进行相关课题探讨，提高教学质量，熬炼学生的科研实力，实现应用性人才培育的目标。

1 加强《计量经济学》试验教学的必要性1.1 课程性质要求推广试验教学《计量经济学》是经济类各专业的专业基础课之一，学完该课程后，学生应驾驭计量经济学关于回来相关分析�统计学�数学与经济学相结合的方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和探讨的基本实力。

本课程是数学�统计学�经济学的结合，是经济学的一个分支学科，是一门方法论及其应用课程，具有很强的应用性，要求培育学生运用计算机进行经济建模分析的实力和实际动手操作实力。

异方差检验与修正题目如下：由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求：（1） 试建立我国北方地区农业产出线性模型； （2） 选用适当的方法检验模型中是否存在异方差； （3） 如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。

一、模型设定选择农业总产值为被解释变量Y ；选择农业劳动力、灌溉面积、化肥用量、户均固定、农机动力分别为解释变量1X 2X 3X 4X 5X 。

数据如下：地区 农业总产值 农业劳动力 灌溉面积 化肥用量 户均固定农机动力（亿元）（万人） （万公顷） (万吨） 资产（元） （万马力）北京 天津河北 1639 .0山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 山东 河南陕西 764新疆二、描述性统计view-discriptive stats-common sample 的结果：individual sample的结果：三、散点图为四、参数估计设定线性回归模型：Y=C+1β1X +2β2X +3β3X +4β4X +5β5X +μ利用EViews 统计软件估计模型的参数，其输出结果如表1： 根据表1中的数据，模型估计的结果为： Y= + + 12X2 - + - （） （） （） （） （） （） R 2= 2R = .= F=表 1五、检验1.拟合优度检验无论是可决系数还是调整后的可决系数均较大，表明该模型拟合地很好。

2.异方差检验对所估计的模型进行怀特检验。

输出结果如下表所示。

检验结论:在显著水平为的条件下,检验结果显示:本模型不具有异方差性.六、结论：该模型怀特检验的t值明显大于，因而是小概率事件，接受原假设，说明该模型不具有异方差性。

从其数据特征来看可能具有多重共线性。

多重共线性的检验题目如下：下表是国内旅游收入Y 及解释变量的时间序列观测值：年 份国内旅游收入Y （亿元） 国内旅游人数X2（万人次）城镇居民人均旅游支出X3 （元）农村居民人均旅游支出X4 （元）公路里 程 X5（万公里） 铁路里 程X6（万公里） 1994 52400 1995 62900 1996 63900 1997 64400 1998 69450 1999 71900 2000 74400 2001 78400 2002 87800 200387000请分析上述数据是否存在多重共线性，并完成修正。

计量经济学实验报告多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告一、研究目的和要求：随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。

旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。

尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。

2012年，我国全年国内旅游人数达到亿人次，同比增长%，国内旅游收入万亿元，同比增长%。

旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，优化产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。

为了研究影响旅游景区收入增长的主要原因，分析旅游收入增长规律，需要建立计量经济模型。

影响旅游业发展的因素很多，但据分析主要因素可能有国内和国际两个方面，因此在进行旅游景区收入分析模型设定时，引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入为解释变量。

旅游业很大程度上受其产业本身的发展水平和从业人数影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数作为解释变量。

因此选取我国31个省市地区的旅游业相关数据进行定量分析我国旅游业发展的影响因素。

二、模型设定根据以上的分析，建立以下模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut参数说明：Y ——旅游景区营业收入/万元X1——旅游业从业人员/人X2——旅游景区固定资产/万元X3——旅游外汇收入/万美元X4——城镇居民可支配收入/元收集到的数据如下（见表）：表 2011年全国旅游景区营业收入及相关数据（按地区分）数据来源：1.中国统计年鉴2012，2.中国旅游年鉴2012。

三、参数估计利用做多元线性回归分析步骤如下：1、创建工作文件双击图标，进入其主页。

在主菜单中依次点击“File\New\Workfile”，出现对话框“Workfile Range”。

2024年计量经济学学习心得范本在计量经济学的学习过程中，我通过课堂学习、实践操作和参与讨论等方式逐渐领悟到了计量经济学在经济研究中的重要性和实用性。

本文将围绕我的学习心得进行分享，主要涵盖了计量经济学的基本概念、模型构建和实证分析三个方面。

首先，在学习计量经济学的初期，我对基本概念的理解起着重要的作用。

课程中详细介绍了诸如变量、模型、假设、因果关系等概念的含义和应用。

通过对这些概念的学习和掌握，我逐渐了解了计量经济学的研究领域和方法。

特别是在面对大量经济数据时，变量的选择和模型的构建显得至关重要。

我学会了如何对变量进行合理的选择和分类，并通过建立适当的经济模型来描述真实世界中的经济现象。

同时，我也认识到了在实际研究中，概念的准确性和清晰性对于结果的解释和推导具有重要意义。

只有在具备清晰而准确的理论基础上，才能进行合理的实证分析。

其次，在计量经济学中，模型的构建是一个至关重要的环节。

模型的建立既要能够准确描述经济现象，又要具有实用性。

在学习过程中，我通过案例分析和实践操作，逐步熟悉了模型构建的方法和技巧。

在模型构建中，我了解到变量的选择和功能形式的设定对结果的解读和推导具有重要影响。

合理选择变量需要充分考虑经济理论和实证分析的需要，确保变量之间的相关性和解释性。

同时，我也了解到模型的功能形式是模型构建中的关键环节，其选择应该基于对经济现象的了解和经验研究的依据。

在实践操作中，我结合具体的经济问题进行了模型构建，增强了自己对模型构建的理解和技能。

最后，在计量经济学的学习中，实证分析是巩固理论知识的重要手段。

实证分析通过对已有数据的统计处理和回归分析来验证经济理论和模型的有效性。

通过实证分析，我不仅学会了如何使用计量经济学软件（如Stata、Eviews等），还能够合理解读统计结果和提出合理的政策建议。

在实证分析中，对数据的选择和处理显得至关重要。

数据的可靠性和合理性对结果的准确性和解释性起着重要的作用。

一、前言计量经济学作为一门应用性极强的学科，在经济学、管理学、统计学等领域具有广泛的应用。

为了更好地学习和掌握计量经济学知识，我参加了为期一个月的计量经济学实训。

在此期间，我通过实际操作，对计量经济学有了更深入的理解和认识，现将实训心得总结如下。

二、实训内容1. 实训目的通过本次实训，我旨在：（1）熟悉计量经济学的基本理论和方法；（2）掌握计量经济学软件的使用技巧；（3）提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。

2. 实训内容（1）理论学习：系统学习了计量经济学的基本概念、假设、模型、估计方法和检验方法等；（2）软件操作：掌握了计量经济学软件EViews的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等；（3）案例分析：针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行模型建立、参数估计和模型检验。

三、实训心得1. 理论与实践相结合在实训过程中，我深刻体会到理论联系实际的重要性。

通过理论学习，我掌握了计量经济学的基本知识，但在实际操作中，我遇到了很多困难。

在老师的指导下，我逐渐学会了如何将理论知识应用于实际问题，提高了自己的实际操作能力。

2. 学会了如何使用计量经济学软件在实训过程中，我学习了EViews软件的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等。

通过实际操作，我掌握了EViews软件的使用技巧，为今后的学习和研究奠定了基础。

3. 提高了运用计量经济学方法解决实际问题的能力在实训过程中，我针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行了模型建立、参数估计和模型检验。

通过这个过程，我学会了如何根据实际问题选择合适的模型，如何进行参数估计和模型检验，提高了自己的实际操作能力。

4. 培养了团队协作精神在实训过程中，我与同学们一起完成了案例分析，共同探讨问题，共同解决问题。

在这个过程中，我学会了如何与团队成员沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。

5. 认识到自己的不足在实训过程中，我发现自己在理论知识和实际操作方面还存在很多不足。

计量经济学实验报告一、实验目的：1、熟悉和掌握Eviews在多重共线性模型中的应用，如何判断和解决多重共线性问题。

2、加深对课程理论知识的理解和应用。

二、实验问题：农村居民各种不同类型的收入对消费支出影响（2006年）农村居民收入（Y）主要来源于4项：即农业经营收入（X1）、工资性收入（X2）、财产性收入（X3）及转移性收入（X4）。

（1）利用线性模型或双对数模型进行分析。

（2）回归模型中存在多重共线性吗？三、实验数据：由老师提供（本实验报告截取从北京到新疆共31组数据）四、实验步骤：1、建立新的工作文件，输入数据，分别保存为Y（农村居民收入），X1（农业经营收入）、X2（工资性收入）、X3（财产性收入）、及X4（转移性收入）。

2、建立线性模型：Y = a1*X1 + a2*X2 +a3*X3 + a4*X4 + u得到方程：Y = 0.6268809567*X1 + 0.481134931*X2 - 0.255544644*X3 + 2.683018467*X4 + 479.30109493、分析由图中数据可以看出，在最小二乘法下，模型的R平方和F值较大，表明模型中各解释变量对Y的联合线性作用显著；但是X3（财产性收入）的系数是负的，这不符合经济学意义，财产性收入应当与消费支出正相关，故怀疑模型存在多重共线性。

4、检验：计算解释变量之间的简单相关系数：在“quick”菜单中选“group statistics”项中的“correlation”命令。

在出现“serieslist”对话框时，直接输入X1，X2，X3，X4出现如下结果从表中可以看出，解释变量X1、X3、X4之间存在高度线性相关。

4、修正第一步：运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。

（1）Y = 0.8997862236*X1 + 1541.033294t值 15.32947 12.29913prob.值 0.0000 0.0000R2=0.890148 F=234.9925（2）Y = 0.2487123305*X2 + 2505.747921t值 0.527219 2.676297prob.值 0.6021 0.0121R2= 0.009494 F=0.277960（3）Y = 8.049228785*X3 + 1943.170851t值 9.28666 11.56389prob.值 0.0000 0.0000R2=0.748356 F= 86.24206（4）Y = 5.928884198*X4 + 1631.299987t值 9.212266 8.434353prob.值 0.0000 0.0000R2= 0.745314 F=84.86584结合经济意义和统计检验结果分析，在4个一元回归模型中消费支出Y对X1工资性收入线性关系最强，拟合程度较好，与经验相符，因此选（1）为初始的回归模型。

计量经济学实验报告多重共线性检验计量经济学实验报告计量经济学上机实验报告多重共线性检验实验背景近年来，中国旅游业一直保持高速发展，旅游业作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。

中国的旅游业分为国为了规划中国未来旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国旅游市场发展的主要因素。

模型• • • • • • •其中，第t年全国旅游收入 X2——国 Time: 15:49 Sample: 1994 2009 Included Yt——observations: 16Variable X2 X3 X4Coefficient 0.063969 0.209819 5.283347Std. Error 0.007714 1.319292 1.9188381t-Statistic8.292875 0.159039 2.753409Prob. 0.0000 0.8768 0.0204计量经济学实验报告X5 X6 CR-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Loglikelihood Durbin-Watson stat-3.352907 -53.38584 -2220.1512.376484 434.6829 2210.044-1.410869 -0.122816 -1.0045730.1886 0.9047 0.3388 4270.119 2720.860 14.17806 14.46778 347.2644 0.0000000.994274 Mean dependent var 0.991411 S.D. dependent var 252.1678Akaike info criterion 635886.0 Schwarz criterion -107.4245 F-statistic1.224560 Prob(F-statistic)R2很高，F显著，但x3、x5、x6不显著，X5、X6的符号甚至是负的。

计量经济学学习心得计量经济学是经济学中的一门重要学科，通过运用数理统计方法和计量方法，研究经济现象和经济政策对经济变量的影响和关系。

在学习过程中，我深深体会到计量经济学的理论和实践的重要性，并且收获了许多宝贵的经验和知识。

首先，在学习计量经济学理论知识的过程中，我认识到搞清楚经济现象和变量之间的因果关系是非常重要的。

在实际问题中，我们往往需要解释某个经济变量受到哪些因素的影响，以及这些影响的大小和方向。

计量经济学提供了一套完整的方法论来解答这些问题，如回归分析、工具变量法等。

通过系统地学习这些方法，我能够准确地分析和解释经济现象，为经济政策的制定提供科学依据。

其次，在实践中运用计量经济学方法进行数据分析是我在学习中的一大收获。

计量经济学强调运用统计方法和计量方法来分析经济数据，并得出可靠的结论。

为此，我需要掌握统计学的基本知识，如概率分布、假设检验等，以及计量方法的基本原理和应用，如最小二乘法、面板数据模型等。

同时，我也需要熟悉数据的处理和分析软件，如R、Stata等。

通过实际操作，我能够更好地理解和应用计量经济学的方法，提高自己的数据分析能力。

另外，在学习计量经济学过程中，我也深刻认识到数据的质量对计量分析的重要性。

无论是收集数据还是整理数据，都需要保证数据的准确性和可靠性。

同时，对于样本的选择也需要慎重考虑，以确保样本的代表性和可比性。

此外，还需要注意数据的缺失和异常值等问题，以免对计量结果产生干扰。

因此，在数据分析过程中，我认真地检查数据，对异常值和缺失值进行处理，以保证计量分析的准确性和可靠性。

最后，在学习计量经济学过程中，我对经济政策的评估和效果分析有了更深入的理解。

通过计量方法，我们可以评估经济政策的影响和效果，以便制定更科学、更有效的政策。

比如，通过实证研究，可以评估货币政策对通胀的影响，评估贸易政策对出口的影响等。

这样，我们可以更好地了解政策的效果，为政策的修正和改进提供决策支持。

一、实训背景在计量经济学和统计分析中，多重共线性是指模型中的多个自变量之间存在高度的相关性。

这种相关性会导致回归系数估计的不稳定，影响模型的预测能力和解释力。

因此，对多重共线性进行检验和修正对于确保模型的准确性和可靠性至关重要。

本实训旨在通过实际操作，学习如何使用SPSS软件进行多重共线性检验，并探讨相应的修正方法。

二、实训目的1. 理解多重共线性的概念及其对模型的影响。

2. 掌握使用SPSS软件进行多重共线性检验的方法。

3. 学习识别多重共线性的存在，并掌握相应的修正方法。

4. 提高对计量经济学模型诊断和修正的实际操作能力。

三、实训内容1. 数据准备本实训使用的数据集为某城市房价与多个影响因素的相关数据，包括房价（被解释变量）和收入、教育水平、交通便利性、周边设施等（解释变量）。

2. SPSS软件操作（1）数据导入首先，将数据集导入SPSS软件。

在SPSS界面中，点击“文件”菜单，选择“打开”，找到数据文件并导入。

（2）多重共线性检验导入数据后，进行以下操作：a. 点击“分析”菜单，选择“回归”，再选择“线性”。

b. 将被解释变量拖入“因变量”框，将解释变量拖入“自变量”框。

c. 点击“统计”菜单，选择“共线性诊断”。

d. 点击“继续”，然后点击“确定”。

（3）结果分析SPSS会自动计算并显示多重共线性的检验结果，主要包括方差膨胀因子（VIF）和容忍度（Tolerance）。

3. 结果分析（1）方差膨胀因子（VIF）VIF用于衡量变量之间相关性的程度。

一般来说，VIF值大于10表示存在多重共线性问题。

本实训中，我们发现收入、教育水平和交通便利性三个变量的VIF值均大于10，说明这三个变量之间存在严重的多重共线性。

（2）容忍度（Tolerance）容忍度是VIF的倒数，用于衡量变量之间独立性的程度。

一般来说，容忍度值小于0.1表示存在多重共线性问题。

本实训中，我们发现收入、教育水平和交通便利性的容忍度值均小于0.1，进一步证实了这三个变量之间存在多重共线性。

计量经济学实验报告多重共线性、异方差及自相关的检验和修正——以财政收入模型为例经济学 1班一、引言财政收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。

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的大小通常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。

财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。

因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。

二、数据及模型说明研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。

回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。

如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不会好；而考虑过多的变量，不仅计算量增大许多，而且得到的回归方程稳定性也很差，直接影响到回归方程的应用。

通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、总人口数、最终消费、受灾面积等等。

全部数据均来源于中华人民共和国国家统计局网站/具体数据见附录一。

为分析被解释变量财政收入（Y）和解释变量农业增加值（X1）、工业增加值（X2）、建筑业增加值（X3）、总人口（X4）、最终消费（X5）、受灾面积（X6）的关系。

作如下线性图（图1）。

图1可以看出Y、X1、X2、X3、X5基本都呈逐年增长的趋势，仅增长速率有所变动，而X4和X6在多数年份呈现水平波动，可能这两个自变量和因变量间不一定是线性关系。

可以初步建立回归模型如下：Y=α+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4 +β5*X5+β6*X6 +U i 其中，U i为随机干扰项。

三、模型的检验及验证（一）多重共线性检验及修正利用Eviews5.0，做Y对X1、X2、X3、X4、X5和X6的回归，Eviews的最小二乘估计的回归结果如下表（表1）所示：表1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/16/13 Time: 20:54Sample: 1990 2011Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 145188.0 26652.27 5.447488 0.0001X1 -0.972478 0.222703 -4.366701 0.0006X2 0.210089 0.068192 3.080851 0.0076X3 -0.100412 0.569465 -0.176327 0.8624X4 -1.268320 0.247725 -5.119870 0.0001X5 0.600205 0.130089 4.613794 0.0003X6 -0.007430 0.044233 -0.167964 0.8689R-squared 0.999306 Mean dependent var 27186.86Adjusted R-squared 0.999029 S.D. dependent var 28848.33S.E. of regression 899.0866 Akaike info criterion 16.69401Sum squared resid 12125351 Schwarz criterion 17.04116Log likelihood -176.6341 F-statistic 3600.848Durbin-Watson stat 1.825260 Prob(F-statistic) 0.000000 由上表的回归结果可见，，该模型可决系数R2=0.9993很高，F检验值3601,明显显著。

计量经济学异方差实验报告及心得体会一、实验报告实验步骤：1、设定实验数据：设置自变量X和因变量Y，并人为引入异方差，即error项的方差不恒定。

2、建立回归模型：根据设定的数据，建立回归模型，运用最小二乘法估计模型参数。

3、对回归结果进行分析：通过查看回归系数、残差和残差的图形等，判断是否存在异方差问题。

4、进行异方差检验：利用统计软件进行异方差检验，如White 检验或Breusch–Pagan检验等，获取检验结果。

5、处理异方差问题：根据异方差检验结果，采取相应的处理方法，如使用加权最小二乘法或进行异方差稳健标准误的估计。

6、比较处理前后的回归结果：对处理前后的回归结果进行比较和分析，观察异方差的处理是否有效。

实验结果：在实验过程中，我们设定了一个简单的回归模型，并引入异方差。

经过处理异方差问题后，我们发现被异方差影响的模型的回归系数和标准误均有所变化。

而经过异方差处理后，回归结果更加稳定，模型的预测能力也相应提高。

二、心得体会通过本次实验，我对计量经济学中异方差的概念和影响有了更加深入的了解。

异方差问题存在时，回归模型的估计结果可能会产生偏误，影响模型的准确性。

因此，我们需要进行异方差检验，并采取相应的处理方法。

实验过程中，我们运用了统计软件进行异方差检验和处理，这使得整个分析过程更加简洁和高效。

此外，本次实验还提醒我们在实际研究中要注意可能存在的异方差问题，并及时处理。

在计量经济学领域，处理异方差问题的方法有很多，选择适合实际情况的方法非常重要。

因此，我们需要不断学习和实践，提高自己的计量经济学分析能力。

总之，本次实验对我们深入理解异方差在计量经济学中的重要性起到了很好的引导作用。

通过亲自操作和实践，我们能更好地掌握计量经济学分析的方法和技巧，有助于我们在未来的研究和实践中更好地运用和应用计量经济学知识。

西南科技大学Southwest University of Science and Technology 经济管理学院计量经济学实验报告——多重共线性模型的检验专业班级：经济0803姓名：赵五沙学号： 20082581任课教师：龙林成绩：多重共线性模型的检验和处理实验目的：掌握多重共线性模型的检验和处理方法。

实验要求：了解辅助回归检验，解释变量相关系数检验等。

试验用软件：Eviews实验原理：解释变量相关系数检验和辅助回归检验等。

实验内容：1、实验用样本数据：3.3 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区(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；2、实验步骤：1、参数估计，过程如下：（1）点击“File/New/Workfile”，屏幕上出现Workfile Range对话框，选择数据频率，在本例中应选择Undated or irrequar，在Start date 里键入1，在End date里键入9，点击OK后屏幕出现“Workfile对话框（子窗口）”。

（2）在File下面的空白处输入data y x t 按顺序键入数据。

得到下表：（3）完成上面的步骤2 后，再次输入l s y c x t 得到下表：2、分析由F=37.68可知，模型从整体上看，家庭消费与解释变量之间线性关系显著。

3、检验(1).根据上图索显示的数据。

可以写出回归方程为：Y = - 75.37722 + 56.56240 x + 0.126278(2) 然后进行t 检验：与c x t 对应的t 值分别为- 0.608030 , 5.030421 0.753107 , 因为0.608030 0.753107 均小于2 ，而5.030421 大于2 ，所以c 和t 对y 的影响并不显著，而x 对y 的影响显著，（3）由于该模型为多重共线性，所以检验的系数选用的是修正系数。

实验报告一一．实验任务：线性回归二．实验目的：学习如何输入数据，学习如何做线性回归，并会分析结果。

三．操作步骤：1、建立工作文件启动Eviews6.exe ，点击File\New\Workfile ，在弹出的对话框中选择工作文件的结构类型（workfile structure type ）2、输入数据在主菜单点击Quick\Empty Group ，录入收入（X ）、消费（Y ）的数据，在窗口中点击数据，修改数据列的名称。

3、回归分析做散点图在主菜单点击Quick\Graph ，在弹出的对话框中输入 x y ，点击OK 。

在弹出的对话框中，specipi 下选择Scatter 点击确定即可得到X-Y 散点图。

点此图上面的“Name ”为此图命名。

由得出的散点图可以看出，x y 存在近似的线性关系。

OLS 估计在主菜单点击Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入“y c x ” 点击“OK ”既可。

得到各参数估计值。

四．结果分析样本回归方程为：X Y 509091.05455.244ˆ+=（64.138） （0.0357） ←-------各参数估计值对应的标准误（3.813） (14.243) ←-------各参数估计值对应的T 统计量9621.02=R 9573.02=R 868.202=F DW=2.68 n=10经济意义检验：根据经济理论，收入增加会带动消费增加，边际消费倾向的取值范围为0~1，回归方程中X 的系数表示边际消费倾向，回归结果为0.51，与经济理论相符。

常数项表示基础消费，基础消费应该大于零，回归结果与理论相符。

显著性检验：方法一：查表可知：05.0=α时，306.2)8(2=αt 32.5)8,1(=αF因为202.868>5.32 ，所以回归方程显著成立。

因为306.2813.3)ˆ(0>=βT 306.2243.14)ˆ(1>=βT 所以0ˆβ、1ˆβ显著不为零。

计量经济学实验心得体会计量经济学实验心得体会1在进行计量经济学实验时，我深刻认识到了理论和实践的巨大差距，也感受到了计量经济学在解决实际问题中的重要性。

下面是我在完成实验报告过程中的心得体会。

一、实验数据的质量对研究结果的影响巨大在实验时，我们应该尽可能地获取真实的数据，而不是为了得到理论结果而人为制造数据。

此外，我们还需要注意数据的可靠性与有效性，如实验采样的有效性、问卷调查的专业性等因素，在数据处理时应该按照理论分析的原则处理数据，排除不正常的数据点和噪声等。

二、模型及假设的设定需要符合实际情况在经济学中，假设和模型是非常重要的，它们被用来表述一定的经济关系及进行经济情况的分析。

但是，假设设定与实际情况不符，则会影响到对结论的正确性。

因此，在实验之前，我们要仔细了解实际情况，制定符合实际条件的模型和假设，才能得到准确的结论。

三、计量方法的选择影响研究结果的正确性不同的计量方法有不同的适用范围和限制条件，正确的选择计量方法可以有效地提高研究结果的准确性，提高经济政策的科学性，而错误选择则可能使研究结果产生严重的偏差。

四、实验结论的合理性和有效性实验的目的`是获取更为准确和可信的结论，从而指导实际经济政策的制定。

因此，实验结果的合理性和有效性至关重要。

在实验结果作出后，需要进行一定的分析和比较，保证结论可靠、有效，同时也要尽可能地避免结论的偏差或过度解读。

五、实验结果的解释与应用在实验结果的解读和应用中，需要结合实际情况进行分析。

同时，我们还应该关注实验结果的标准误或置信区间等统计信息，以更好的解释实验结果的正确性和可靠性。

只有在对实验结果进行充分分析与解释的前提下，才能更好地将实验结论应用于实际生产和服务。

六、实验过程中的协作与沟通在实验过程中，不同成员之间的协作与沟通是非常重要的。

因为实验的前期准备、操作和数据整理都需要集体智慧和合作，而没有良好的沟通与协作，则难以完成优质的实验成果。

因此我们需要不断加强团队协作和相互理解，使实验的结果更加准确和可信。