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计量经济学作业

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3.2 （1）用Eviews分析如下 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 20:25 Sample: 1994 2011 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 0.135474 0.012799 10.58454 0.0000 X3 18.85348 9.776181 1.928512 0.0729 C -18231.58 8638.216 -2.110573 0.0520

R-squared 0.985838 Mean dependent var 6619.191 Adjusted R-squared 0.983950 S.D. dependent var 5767.152 S.E. of regression 730.6306 Akaike info criterion 16.17670 Sum squared resid 8007316. Schwarz criterion 16.32510 Log likelihood -142.5903 Hannan-Quinn criter. 16.19717 F-statistic 522.0976 Durbin-Watson stat 1.173432 Prob(F-statistic) 0.000000

由表可知模型为：Y = 0.135474X2 + 18.85348X3 - 18231.58 检验：可决系数是0.985838，修正的可决系数为0.983950，说明模型对样本拟合较好。 F检验，F=522.0976>F（2,15）=4.77，回归方程显著。 t检验，t统计量分别为X2的系数对应t值为10.58454，大于t（15）=2.131，系数是显著的，X3的系数对应t值为1.928512，小于t（15）=2.131，说明此系数是不显著的。 （2）（2）表内数据ln后重新输入数据： Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 10/25/15 Time: 22:18 Sample: 1994 2011 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -10.81090 1.698653 -6.364397 0.0000 LNX2 1.573784 0.091547 17.19106 0.0000 X3 0.002438 0.000936 2.605321 0.0199

R-squared 0.986373 Mean dependent var 8.400112 Adjusted R-squared 0.984556 S.D. dependent var 0.941530 S.E. of regression 0.117006 Akaike info criterion -1.302176 Sum squared resid 0.205355 Schwarz criterion -1.153780 Log likelihood 14.71958 Hannan-Quinn criter. -1.281714 F-statistic 542.8930 Durbin-Watson stat 0.684080 Prob(F-statistic) 0.000000

模型为 lny=-10.81090+1.573784lnx2+0.002438x3 检验：经济意义为其他条件不变的情况下，工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加1.57单位百分比，汇率每增加一单位百分比，出口总额增加0.0024个单位百分比。 拟合优度检验，R^2=0.986373 修正可决系数为0.984556，拟合很好。 F检验对于H0:X2=X3=0，给定显著性水平a=0.05 F(2,15)=4.77 F=542.8930>F(2,15) 显著 t检验对于H0:Xj =0（j=2,3），给定显著性水平a=0.05 t（15）=2.131 当j=2时t>t(15)显著，当j=3时 t>t(15)显著。 (3)两个模型表现出的汇率对Y的印象存在巨大差异 3.3 （1）用Eviews分析如下 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 20:30 Sample: 1 18 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.086450 0.029363 2.944186 0.0101 T 52.37031 5.202167 10.06702 0.0000 C -50.01638 49.46026 -1.011244 0.3279

R-squared 0.951235 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.944732 S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321 Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn criter. 11.22528 F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic) 0.000000

由表可知模型为：Y = 0.086450X + 52.37031T-50.01638 检验：可决系数是0.951235，修正的可决系数为0.944732，说明模型对样本拟合较好。 F检验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著。 t检验，t统计量分别为2.944186，10.06702，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。 经济意义：家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出增加0.086450元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出增加52.37031元。 （2）用Eviews分析如下 Y与T的一元回归 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 22:30 Sample: 1 18 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. T 63.01676 4.548581 13.85416 0.0000 C -11.58171 58.02290 -0.199606 0.8443

R-squared 0.923054 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.918245 S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 73.97565 Akaike info criterion 11.54979 Sum squared resid 87558.36 Schwarz criterion 11.64872 Log likelihood -101.9481 Hannan-Quinn criter. 11.56343 F-statistic 191.9377 Durbin-Watson stat 2.134043 Prob(F-statistic) 0.000000

模型：Y = 63.01676T - 11.58171 X与T的一元回归 Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 22:34 Sample: 1 18 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. T 123.1516 31.84150 3.867644 0.0014 C 444.5888 406.1786 1.094565 0.2899

R-squared 0.483182 Mean dependent var 1942.933 Adjusted R-squared 0.450881 S.D. dependent var 698.8325 S.E. of regression 517.8529 Akaike info criterion 15.44170 Sum squared resid 4290746. Schwarz criterion 15.54063 Log likelihood -136.9753 Hannan-Quinn criter. 15.45534 F-statistic 14.95867 Durbin-Watson stat 1.052251 Prob(F-statistic) 0.001364

模型：X = 123.1516T + 444.5888 （3）对残差模型进行分析，用Eviews分析如下 Dependent Variable: E1 Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 20:39 Sample: 1 18 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E2 0.086450 0.028431 3.040742 0.0078 C 3.96E-14 13.88083 2.85E-15 1.0000

R-squared 0.366239 Mean dependent var 2.30E-14 Adjusted R-squared 0.326629 S.D. dependent var 71.76693 S.E. of regression 58.89136 Akaike info criterion 11.09370 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.19264 Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn criter. 11.10735 F-statistic 9.246111 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic) 0.007788

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模型的检验 2.统计检验 统计检验 模型回归结果如下
模型的检验 ⑴.拟合优度检验 拟合优度检验 从图中可知 可决系数R 可决系数 2=0.955702>0.9通过检验 通过检验 ⑵.F检验 检验 原假设与备择假设为 H0：β1=0，β2=0，β3=0 ， ， H1：βj（j=1，2，3）不全为零 ， ， ） 的条件下F=330.8073（从图知） 在原假设成立 的条件下 （从图知） 给定显著性水平α=0.05 给定显著性水平 Fα（k，n-k-1）=F0.05（3，46）≈2.8<330.8073 ， ） ， ） 表明模型线性关系在95%的置信水平下显著成立 表明模型线性关系在 的置信水平下显著成立
模型的检验
⑵.参数大小的检验 参数大小的检验
y=232.4143+0.052569x1-5.91*10-5x2+0.348625x3
由于所收集的解释变量数据的数字较大，尤其 由于所收集的解释变量数据的数字较大，尤其x2是的数 字相比其它两个解释变量大很多， 字相比其它两个解释变量大很多，因此三个解释变量的系数 绝对值都小于1是合理的。而功率对车速影响作用最大，所 绝对值都小于 是合理的。而功率对车速影响作用最大， 是合理的 以它的系数最大是合理的。 以它的系数最大是合理的。
模型的检验 ⑵.预测值检验 预测值检验
从图中可知y回归的标准误差为 从图中可知 回归的标准误差为 8.783411
模型的检验
选取2009年一个样本 年一个样本 选取 09款三菱 款三菱-Eclipse跑车，车重 跑车， 款三菱 跑车 车重1505，最大 ， 截面面积2491930，最大功率121，最快车 截面面积 ，最大功率 ， 速210 将数据代入模型中求得y=208.532425 将数据代入模型中求得 ｜208.532425-210｜=1.467575<8.783411 ｜ 在标准误差以内， 在标准误差以内，通过检验
计量经济学eviews作业

计量经济学eviews作业

计量经济学eviews作业【原创版】目录一、引言二、计量经济学概述三、EViews 软件介绍四、计量经济学作业的实施步骤五、数据处理与模型建立六、结果分析与解释七、结论正文一、引言计量经济学是经济学的一个重要分支，它主要运用数学、统计学和计算机科学等方法，对经济现象进行定量分析和预测。

在计量经济学的研究中，EViews 软件被广泛应用，因为它具有强大的数据处理和分析功能，能够帮助研究者快速地建立和估计经济模型。

二、计量经济学概述计量经济学的研究主要包括以下几个方面：1.数据收集：研究者需要收集相关的经济数据，这些数据可以来自于官方统计、问卷调查或者其他来源。

2.数据处理：收集到的数据需要进行清洗和整理，以便进行后续的分析和建模。

3.模型建立：根据研究目的和数据特点，研究者需要选择合适的经济模型，并利用 EViews 软件进行建模。

4.模型估计：通过 EViews 软件，研究者可以对模型进行参数估计，得到模型的参数值。

5.结果分析：研究者需要对模型的结果进行分析和解释，以得出相应的经济结论。

三、EViews 软件介绍EViews 软件是一款专门用于计量经济学分析的软件，它具有以下特点：1.易学易用：EViews 软件的操作界面简单明了，方便研究者进行学习和使用。

2.功能强大：EViews 软件可以进行各种计量经济学分析，包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。

3.数据处理能力强：EViews 软件可以处理各种类型的数据，包括横断面数据、面板数据和时间序列数据等。

4.模型估计准确：EViews 软件采用先进的估计算法，可以得到较为准确的模型参数估计值。

四、计量经济学作业的实施步骤1.确定研究主题和目标。

2.收集相关的经济数据。

3.对数据进行清洗和整理。

4.选择合适的计量经济学模型。

5.利用 EViews 软件进行模型建立和参数估计。

6.对模型结果进行分析和解释。

7.根据研究结论撰写论文或者报告。

五、数据处理与模型建立在计量经济学作业中，数据处理和模型建立是非常重要的环节。

计量经济学作业

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计量经济学作业一．一元线性回归：居民消费模式和消费规模分析研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。

居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。

改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。

但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。

例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均*****元，上海是黑龙江的2.35倍。

为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。

影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。

为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。

2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入数据含义如下：城市居民家庭平均每人每年消费支出(元)Y城市居民人均年可支配收入(元) X根据数据在Eviews初步做出散点图，如上图示：通过观察散点图，可以大致确定变量Y、X之间存在线性关系。

(1).拟建立如下一元线性回归模型：Y= 0+ 1Χ+由Eviews对数据进行分析，得下表一般可写出如下回归分析结果：=282.24+0.759常数C值得标准误差为287.2649，T=0.9825;标准误差为0.0*****，T=20.*****。

2=0.*****；F=421.9023简单统计量：城市居民家庭平均每人每年消费支出平均值是5982.476元，中位数5459.64元，最大值是*****元，最小值4462.08元，标准差1601.762，偏度1.*****，表明序列分布有长长的右拖尾，峰度为4.*****，表明序列分布的突起程度大于正态分布，城市居民家庭平均每人每年消费支出总额为*****.8元，观察数为31。

计量经济学作业(一)

计量经济学作业(一)

贵阳学院贵阳学院数成绩课程名称：计量经济学指导教师：陈蕾实验日期：2012/4/30院（系）：数学系专业班级：09信息与计算科学学生姓名：韩丹李敏鸿冉茂欧罗圣永唐菊实验项目名称：一元线性回归方程的预测中国居民人均消费模型摘 要随着社会经济发展的步伐越来越快，人民的生活水平也得到明显的提高。

中国居民消费与收入的关系已成为重要的经济活动问题，因此建立总量消费函数（aggregate consumption function ）已成为宏观经济管理的重要手段。

为研究中国居民人均消费模型，需建立适当的数学模型。

对于时间序列数据，也可以建立类似于截面数据的计量经济模型。

使用Excel 来统计数据，并采用Eviews6.0软件对所建立的回归模型进行回归分析。

通过回归估计的结果来检验模型的拟合程度，并根据拟合较好的回归模型来预测今后几年的中国居民人均消费水平。

关键词 人均消费模型 Excel 时间序列Eviews6.0软件 回归分析 拟合程度一、问题重述表2.6.3给出了中国名义支出法国内生产总值GDP 、名义居民总消费CONS 以及表示宏观税赋的税收总额TAX 、表示价格变化的居民消费价格指数CPI （1990=100），并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC=GDP/CPI 、居民实际消费总支出Y=CONS/CPI,以及实际可支配收入X=(GDP-TAX)/CPI 。

为了从总体上考察中国居民人均收入与消费的关系，建立计量经济模型。

二、问题背景为了制定更好的宏观经济管理制度，由《中国统计年鉴》整理所得到1987---2006年的时间序列数据（time series data ）,即观测值是连续不同年份中的数据。

通过数据建立计量经济模型，并借助经济分析软件Eviews 回归分析所建立的模型的拟合程度、预测2006年之后的中国居民的消费总量。

三、问题的分析在经济理论的指导下，利用软件Eviews6.0的“观察vew ”功能数据进行作图观察，得到Y 与X 的曲线图(附表（三）)。