计量经济学上机实验讲解

计量经济学上机实验

第一部分预备知识

一、Eviews安装

Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程

与其他软件安装类似。安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有Eviews3.1图标，

整个安装过程就结束了。双击Eviews按钮即可启动该软件。（图1.2.1）

图1.2.1

二、Eviews工作特点

初学者需牢记以下两点。

（一）、Eviews软件的具体操作是在Workfile中进行。如果想用Eviews进行某项具体

的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后

才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作；

（二）、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（series）、方程(equations)、

表1.1 Eviews功能框架

Descriptive statistics

描述统计Correlogram View（相关分析）

主要有：Autocorrelations（自相关）、Partial Autocorrelations（偏自相关）、

Cross Correlation（交叉相关）、Q-Statistics（Q统计量）等

Standard Regression Output

标准回归输出

Regression Coefficients（回归系数）t-Statistic s（T统计量）2

R（判定系数）

等

Histogram and Statistics View of a Single Series Multiple Series

一个变量或多个变量的统计与图形

主要有：图形包括线型图、条形图、多种散点图等；指标有均值、方差、偏

度（Skewness）、峰度(Kurtosis)、Jarque-Bera Statistic（雅克-贝拉统计量）

模型（models）、系数（coefficients）等objects。可以以不同形式浏览（views）objects，比如表格（spreadsheet）、图（graph）、描述统计（descriptive statistics）等，但这些浏览（views）不是独立的objects，他们随原变量序列（views）的改变而改变。如果想将某个浏览（views）转换成一个独立的objects，可使用freeze按钮将该views“冻结”，从而形成一个独立的objects，然后可对其进行编辑或存储。

上机实验一

实验目的：EViews软件的基本操作

实验内容：

对线性回归模型进行参数估计并进行检验

具体步骤（以实习1为例）：

一．建立工作文件：

1.在主菜单上点击File\New\Workfile；

2.选择时间频率，A

3.键入起始期和终止期，然后点击OK；

或：键入CREATE A78 97

二．输入数据:

1.键入命令：DATA Y X

2.输入每个变量的统计数据；

3.关闭数组窗口（回答Yes）；

三．图形分析：

1.趋势图：键入命令PLOT Y X

2.相关图：键入命令SCAT Y X

四．估计回归模型：

方式1：键入命令LS Y C X

方式2：

1.点击Objects\New Object,并在列表框中选择Equation；

2.在弹出的方程设定框内输入模型：Y C X

或Y=C(1)+C(2)*X

2)指定估计方法：LS

3.确定样本区间；然后点击OK。

五．存贮/调用文件

1.保存：点击工作文件窗口上的Save按钮，并指定文件的存贮目标位置；

2.读取：从主菜单上点击File\Open\Wokefile，选定文件后打开；

六．在当前工作文件中保存/打开对象

1. 保存：点击对象窗口上的Name按钮，可以将当前对象保存到当前工作文件之中。

2. 读取：在工作文件窗口中双击对象图标，将打开该对象窗口。

上机实验二

实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释

实验内容：

一. 我国税收预测模型

1.相关图分析：SCAT Y X

2.将样本区间调整为1985-1998年：SMPL 85 98

3. 根据已有序列生成新序列：

GENR lny=log(y)

GENR lnx=log(x)

GENR x2=x^2

4. 估计模型，分别建立以下模型：

线性模型LS Y C X

双对数模型LS LNY C LNX

对数模型LS Y C LNX

指数模型LS LNY C X

二次多项式模型LS Y C X X2

（注：估计时可以采用两种方式：线性化、迭代估计）5.模型比较:

根据判定系数、T检验值、残差图等进行综合分析

二. 我国国有独立核算工业企业生产函数

1. 建立多元线性回归模型；

2. 建立非线性回归模型；

3. 比较、选择最佳模型；

上机实验三

实验目的：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数

实验步骤：

一．检验异方差性

1．图形分析检验：

1) 观察Y、X相关图：SCA T Y X

2) 残差分析:观察回归方程的残差图

LS Y C X

在方程窗口上点击Residual按钮；

2．Goldfeld-Quant检验：

SORT X

SMPL 1 10

LS Y C X（计算第一组残差平方和）

SMPL 19 28

LS Y C X（计算第二组残差平方和）

计算F统计量，判断异方差性

3．White检验：

SMPL 1 28

LS Y C X

在方程窗口上点击：

View\Residual\Test\White Heteroskedastcity

由概率值判断异方差性。

4．Park检验

LS Y C X

GENR LNE2=log(resid^2)

GENR LNX=log(X)

LS LNE2 C LNX

5．Gleiser检验：

LS Y C X

GENR E1=ABS(resid)

LS E1 C X

再在方程窗口中点击Estimete按钮，并在方程描述框中依次输入其它方程：E1 C X^2

E1 C X^(1/2)

E1 C X^(-1)

E1 C X^(-2)

E1 C X^(-1/2)

二．调整异方差性（WLS估计）：

1．计算权数变量：

GENR W1=1/X^(1.6743)

GENR W2=1/X^(0.5)

GENR W3=1/X^2

GENR W4=1/E1

GENR W5=1/E2

2．依次进行WLS估计：

LS Y C X

在方程窗口中点击Estimete\Options,然后在权数变量栏依次输入W1、W2...W5,并选择WLS 估计，从中筛选出最佳的异方差调整模型。

上机实验四

实验目的：掌握自相关性的检验与调整方法

实验内容：我国城乡居民储蓄函数（教材P94）

实验步骤：

一、回归模型的筛选

1.相关图分析：SCAT Y X

2.根据已有序列生成新序列：

GENR lny=log(y)

GENR lnx=log(x)

GENR x2=X^2

3.估计模型，分别建立以下模型：

线性模型LS Y C X

双对数模型LS LNY C LNX

对数模型LS Y C LNX

指数模型LS LNY C X

二次多项式模型LS Y C X X2

4. 利用判定系数、残差图等比较模型，初步选定回归模型为双对数模型和二次多项式模型。二．自相关性的检验：

1、DW检验；

2、偏相关系数检验

3、BG检验

三．自相关性的调整：加入AR项

1.关于双对数模型的调整

2.关于二次多项式模型的调整

四．从双对数模型和二次多项式模型中选择最佳模型：

1．判定系数分析；

2．残差分析

五．重新设定双对数模型中的解释变量，并解释其经济含义，检验自相关性：模型1．加入上期储蓄LNY(-1)；

模型2．解释变量取成：上期储蓄LNY（-1）、本期X增长LNX-LNX(-1)。

上机实验五

实验目的：掌握多重共线性的检验与处理方法

实验内容：服装需求函数

实验步骤：

一．检验多重共线性

1．相关系数检验：COR X K P0 P1

2．辅助回归方程检验：

LS X C K P0 P1

LS K C X P0 P1

LS P0 C X K P1

LS P1 C X K P0

分析每个方程的F检验值和t检验值，了解解释变量之间的相关关系；

二．利用逐步回归方法处理多重共线性：

1．建立基本的一元回归方程；

2．逐个引入变量，确定基本的二元回归方程；

3．分别引入其余变量，确定最合适的三元回归方程'

4．引入最后一个变量，确定其是否合适；

三. 案例实习

案例：香港股市分析模型

分析：1.如何消除多重共线性的影响？

2.如何消除自相关性的影响？

上机实验六

实验目的：掌握虚拟变量的设置方法

实验内容：

1．我国城镇居民彩电需求函数；

2．我国税收预测模型；

3．我国城镇居民消费函数；

实验步骤：

一．我国城镇居民彩电需求函数

1．相关图形分析：

2．构造虚拟变量：

方式1：使用DA TA命令直接输入；

方式2：使用SMPL和GENR命令直接定义；

3．估计虚拟变量模型

LS Y C X D1 XD

再由t检验值判断虚拟变量的引入方式。

二．我国税收预测模型

要求：设置虚拟变量反映1996年税收政策的影响。

三．我国城镇居民消费函数

要求：

1．利用虚拟变量分析两年的消费函数是否有显著差异；

2．利用混合样本建立我国城镇居民消费函数。

上机实验七

实验目的：掌握分布滞后模型的估计方法

实验内容：建立库存函数

实验步骤：

一．ALMON估计

1．分析滞后期长度：

CROSS Y

2．利用ALMON方法估计模型

LS Y C PDL(X,3,2)

二．ALMON估计的模拟

1．ALMON变换

GENR Z0=X+X(-1)+X(-2)+X(-3)

GENR Z1= X(-1)+2*X(-2)+3*X(-3)

GENR Z2= X(-1)+4*X(-2)+9*X(-3)

2．估计变换后模型：

LS Y C Z0 Z1 Z2

3.计算原模型中的系数估计值。

上机实验八

实验目的：练习联立方程模型的估计、检验方法

实验内容：宏观经济模型的估计与总体拟合优度检验

实验步骤：

一．打开数据文件

二．建立系统

1．在主窗口中点击Objects\New object，并在弹出的列表框中选择System；

2．在系统窗口中逐行输入待估计的模型系统（包括工具变量定义行）；

三．估计系统：

1．在系统窗口中点击Estimate按钮，并从弹出的对话框中选择相应的估计方法，可以依次选择：

（1）OLS估计

（2）2SLS估计

（3）3SLS估计

计量经济学实验三

实 验 三： 多元回归模型与非线性回归模型 【实验目的】掌握多元回归模型参数估计，特别是非线性回归模型的转化、参数估计及检验方法。 【实验内容】一、多元回归模型参数估计； 二、生成序列以及可线性化模型的参数估计； 三、不可线性化模型的迭代估计法的Eviews 软件的实现方式。 【实验数据】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：()ε,,,K L t f Y =。其中，L 、K 分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y 为工业总产值（可比价），L 、K 分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】Y=AK 一、建立多元线性回归模型 ㈠建立包括时间变量的三元线性回归模型； μββββ++++=L K T Y 3210

在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件： CREATE A 78 94 ⒉输入统计资料： DATA Y L K ⒊生成时间变量t ： GENR T=@TREND(77) ⒋建立回归模型： LS Y C T L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： K L t y 7764.06667.06789.7732.675?+++-= （模型1） t ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433) 9958.02=R 9948 .02=R 551.1018=F 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。9958.02=R ，说明模型有很高的拟合优度，F 检验也是高度显著的，说明职工人数L 、资金K 和时间变量t 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K 的t 统计量值为7.433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的t 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除t 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 ㈡建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。

计量经济学实验报告完整版

计量经济学实验报告集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

3.3 3.3 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。 （1T ）的多 元线性回归：123i i i i u 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。在其中输入Y c X T ，点确定即可得到回归结果。

经济意义：家庭月平均收入每增加1元，家庭书刊消费将增加0.08645元。户主受教育年数每增加1年，家庭书刊消费平均将增加52.3703元。 作用：显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下，对被解释变量的影响情况。 （2）作家庭书刊消费（Y ）对户主受教育年数（T ）的一元回归，获得残差E1；再作家庭月平均收入（X ）对户主受教育年数（T ）的一元回归，并获得残差E2。 Y 对T 的一元回归： 步骤： 1. 打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/undated”，在Observations 后输入样本容量个数：18。 2. 在命令行输入：DATA Y T ，回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 作散点图在命令行输入命令：SCAT T Y 。 4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”，在 Specification 中输入 Y C T ，点“确定”。 E1=resid X 对T 的一元回归： 步骤： 1. 打开EViews6，点“File ”“New ”“Workfile ”。选择 “Unstructured/undated”，在Observations 后输入样本容量个数：18。 2. 在命令行输入：DATA X T ，回车,将数据复制粘贴到Group 中的表格中。 3. 作散点图在命令行输入命令：SCAT T X 。 4. 在主菜单中点“Quick ”“Estimate Equation ”，在 Specification 中输入 X C T ，点“确定”。 E2=resid （3）作残差E1对残差E2的无截距项的回归：212i E E v α=+ ，估计其参数。 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 E1 E2，回车。将数据复制粘贴到Group 中的表格 中。 3. 采用OLS 估计参数在主界面命令框栏中输入 ls E1 E2，然后回车，即可得到参数的估计结果。 由结果可知1=-6.3351+0.08645*2E E

计量经济学上机实验

西安郵電大学 《计量经济学》课内上机实验报告书 系部名称：经济与管理学院 学生姓名： 专业名称： 班级： 时间：2011-2012（2）

1、教材P54 11题 2、教材P91 10、11题 3、教材p135 7、8题 11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。 单位：亿元 要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）： （1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义； （2）对所建立的回归模型进行检验； （3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/12/11 Time: 11:26 Sample: 1978 2000 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic

020000 400006000080000 10000078 80 82 84 86 8890 9294 96 98 00 1.通过已知数据得到上面得散点图，财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程： ?i= + （） （） t= r 2= F= ?σ = 估计的解释变量的系数为，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加元，符合经济理论。 2.（1）样本可决系数r 2=，模拟拟合度较好。 （2）系数的显著性检验：给定α=0,05，查t 分布表在自由度为n-2=21时的临界值为(21)=因为t=> (21)=, 国内生产总值对财政收入有显著性影响。 3．2001年的财政收入的预测值：?01= + *105709= 2001年的财政收入的预测区间：在1-α下，Y01的置信区间为： Y01∈()()01/2001/20????,Y t e Y t e αασσ??-+? ? 即： Y01∈[]11612.666943,14829.984783 10、在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中，得到下表所示的资料。 单位：元 手工方式要求以矩阵表达式进行运算。 （1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差?σ 2，计算R 2及R 2。 （2）对方程进行F 检验，对参数进行t 检验，并构造参数95%的置信区间。 （3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是多少构造该估计值的95%的置信区间。 Dependent Variable: Y

计量经济学实验一

《计量经济学》综合实验一系金融系专业经融工程姓名程若宸 学号20141206031035 实验地点：B楼305 实验日期：216.9.30 实验题目：研究中国汽车市场未来发展趋势 实验类型：基本操作训练。 实验目的：掌握简单线性回归模型的Eviews操作 实验内容：第三章的“引子”中分析了，经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素，都会影响中国汽车拥有量。为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系，选择“百户拥有家用汽车量”、“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量，2011年全国各省市区的有关数据见附件：1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型? 2）估计参数并写出回归分析结果报告? 3) 对模型进行经济意义上的检验，统计意义上的检验? 评分标准：操作步骤正确，回归结果正确，结果分析准确到位，符合实际。 实验步骤：

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/30/16 Time: 11:27 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424 Log likelihood -91.90460 Hannan-Quinn criter. 6.247709 F-statistic 17.95108 Durbin-Watson stat 1.206953 Prob(F-statistic) 0.000001 (51.98) (1.41) (0.18) (0.52) t= (4.75) (4.27) (-2.92) (-4.37) F=17.951 n=31 模型检验 1.经济意义检验 模型估计结果的数据说明理论分析与经验判断相一致 2.统计检验 (1)拟合优度：修正的可决系数为说明模型对样本拟和

计量经济学实验

中国海洋大学本科生课程大纲 一、课程介绍 1.课程描述： 计量经济学是经济学、数学和统计学相结合的综合性边缘学科。它是以经济理论为基础，以经济事实表现的经济数据为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立计量经济模型来研究经济变量之间随机数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学是教育部规定的经济类专业核心课程之一，是经济类专业的专业必修课，在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。 计量经济实验分析在现代经济研究中具有重要的地位，是经验解释的理论验证、经济发展规律的总结以及经济冲击效果的预测等工作的主要方式。计量经济学的工具类课程性质、软件依赖特征使得实验教学成为理解计量经济理论和掌握其应用方法的有效方式。课程的重点是讲授常用的计量经济学软件的基本操作，使学生熟悉软件界面，熟悉了解常用的菜单项和工具栏的操作，通过分步骤讲解的上机实践，使学生逐步掌握关于计量经济分析的理论和应用问题的研究过程。 Econometrics is a comprehensive fringe subject that combines economics, mathematics and statistics. It is an economic discipline based on economic theory, economic data and economic facts. It uses mathematical and statistical methods to establish econometric models to study the random quantitative relationships and laws between economic variables. Econometrics is one of the core courses for economics majors stipulated by the Ministry of Education. It is a compulsory course for economics majors. It occupies a very important position in the teaching of economics majors. Econometric experimental analysis has an important position in modern economic research. It is the main method of theoretical verification of empirical interpretation,

计量经济学实验教程 实验七 多重共线性模型的检验和处理

目录 R值和t值检验 (4) 一、2 二、解释变量相关系数检验 (5) 三、辅助回归检验 (6) 四、CS对GDP1、GDP2、GDP3回归多重共线性的处理 (8) 五、TZG对ZJ、YY和CZ回归多重共线性的处理 (9)

实验七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。 R值和t值检验及解释变量相关系数检验，实验要求：了解辅助回归检验和掌握2 了解变量变换法和掌握先验信息法。 R值和t值检验、解释变量相关系数检验和辅助回归检验，先验信实验原理：2 息法和变量变换法。 实验步骤： 一、2R值和t值检验 在实验二的一元线性回归模型的估计中，根据广东数据把CS作为应变量，GDPS作为解释变量，进行了一元线性回归，得到结果为 CS=0.0802959511276*GDPS+12.5096023259 其含义是国内生产总值GDPS每增加一个单位，财政收入CS将增加0.0830个单位。实际上三个产业对财政收入的贡献是不同的，那么就应该把上述回归改为财政收入CS对三个产业增加值GDP1、GDP2、GDP3进行回归。进行这个三元回归，得结果为： 从结果看判定系数2R很高，方程很显著，但3个参数t检验值两个不显著，有一个较显著，其中一个参数估计值还是负的，不符合经济理论。显然，出现了严重的多重共线性。 在实验三的多元线性回归模型的估计和检验中，根据广东数据，建立了固定

资产投资模型，固定资产投资TZG取决于固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ，进行三元线性回归如下： 估计方程的判定系数2R很高，方程显著性F检验也显著，但只有两个参数显著性t检验比较显著，这与很高的判定系数不相称，出现了严重的多重共线性。 二、解释变量相关系数检验 根据广东数据，CS对GDP1、GDP2和GDP3的回归中，解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间的相关系数为 可以看出三个解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。 根据广东数据，TZG对ZJ、YY、CZ的回归中，解释变量ZJ、YY、CZ之间的相关系数为 可以看出三个解释变量ZJ、YY、CZ之间也高度相关，特别是ZJ和CZ之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。

计量经济学上机实验手册范本

第一节 Eviews简介 Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews 是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。 1、Eviews是什么 Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。 Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。目前最新的版本是Eviews4.0。我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。 Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的

可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。 Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。 2、运行Eviews 在Windows 2000中运行Eviews的方法有： （1）单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews” 图标。 （2）使用Windows浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击“Eviews”程序图标。 （3）双击Eviews的工作文件和数据文件。 3、Eviews的窗口 Eviews的窗口分为几个部分：标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作 1-1

《计量经济学》上机实验答案过程步骤

实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示： 表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 试根据资料完成下列问题： （1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间； （3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。 参考答案：

（1） t t x y 133561.06844.324?+= =)?(i b s =)?(i b t 941946.02 =R 056.1065?==σ SE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0?1 =b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 （2）)?()2(?02/00b s n t b b ?-±=α=±? )?()2(?1 2/11b s n t b b ?-±=α=±? （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0?1 ?=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 ②估计标准误差评价： 056.1065?==σ SE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。 ③拟合优度检验：941946.02 =R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。 ④参数显著性检验：=)?(1b t ?0739.2)22(025 .0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。 （4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324?2002=?+=y

计量经济学实验报告

《计量经济学》实验报告一，数据 二，理论模型的设计 解释变量：可支配收入X 被解释变量：消费性支出Y 软件操作： （1）X与Y散点图

从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。因此，建立一元线性回归模型： 01i i i Y X ββμ=++ （2）对模型做OLS 估计 OLS 估计结果为 272.36350.7551Y X ∧ =+ 011.705732.3869t t == 20.9831.. 1.30171048.912R DW F === 三，模型检验 从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。 t 检验:在5%的显著性水平下1β不显著为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。 1，预测 现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为 0272.36350.75512000015374.3635Y =+?= E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033

则在95%的置信度下，E( Y)的预测区间为（874.28,16041.68） 2，异方差性检验 对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。 G-Q检验 对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉中间4个，分为两组数据， 128 n n ==分别回归

1615472.0RSS = 2126528. 3R S S = 于是的F 统计量： ()() 12811 4.86811RSS F RSS --==-- 在5%的想著想水平下，0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)F F F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。

计量经济学实验报告 (3)

1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型

为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。 模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5

《计量经济学》上机实验参考答案(本科生)

《计量经济学》上机实验参考答案 实验一：计量经济学软件Eviews 的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。 实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews ，外围设备如U 盘。 实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法。 实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS ），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。 实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。 实验内容与数据1：表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题： （1）估计这个行业的线性总成本函数：t t x b b y 10???+=；（2）0?b 和1?b 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10时的总成本。 表1 某行业成本与产量数据 参考答案：

(1)总成本函数(标准格式)： t t x y 25899.427679.26?+= s = (3.211966) (0.367954) t = (8.180904) (11.57462) 978098.02 =R 462819 .2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F (2)0?b =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1 ?b =4.25899为边际成本，即产量每增加1单位时，总成本增加了4.25899单位。 (3)产量为10时的总成本为： t t x y 25899.427679.26?+==1025899.427679.26?+=68.86669 实验内容与数据2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示： 表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 试根据资料完成下列问题： （1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间； （3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；

计量经济学实验报告54995

1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP ）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。

计量经济学实验四、五

实验四 序列相关的检验与修正 实验目的 1、理解序列相关的含义后果、 2、学会序列相关的检验与消除方法 实验内容 利用下表资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 表3 我国城乡居民储蓄存款与GDP 统计资料（1978年＝100） 一、模型的估计 0、准备工作。建立工作文件，并输入数据。 1、相关图分析 SCAT X Y 相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步设定为线性、双对数等不同形式，进而加以比较分析。 2、估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型 ⑴线性模型： LS Y C X x y 5075.9284.14984?+-=

=t (-6.706) (13.862) 2R ＝0.9100 F ＝192.145 S.E ＝5030.809 ⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX x y ln 9588.20753.8?ln +-= =t (-31.604) (64.189) 2R ＝0.9954 F ＝4120.223 S.E ＝0.1221 3、选择模型 比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。各解释变量及常数项都通过了t 检验，模型都较为显著。比较各模型的残差分布表。线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势，残差先呈连续递增趋势而后又转为连续递减趋势，因此，可以初步判断这种函数形式设置是不当的。而且，这个模型的拟合优度也较双对数模型低，所以又可舍弃线性模型。双对数模型具有很高的拟合优度，因而初步选定回归模型为双对数回归模型。 二、模型自相关的检验 1.图示法 其一，残差序列e t 的变动趋势图。菜单：Quick→Graph→line ，在对话框中输入resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：line X 。 其二，作e t-1和e t 之间的散点图。菜单：Quick→Graph→Scatter ，在对话框中输入resid(-1) resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：scat resid(-1) resid 。 2.DW 检验 因为n ＝21，k ＝1，取显著性水平α＝0.05时，查表得L d ＝1.22，U d ＝1.42，而0<0.7062＝DW

多元线性回归模型实验报告 计量经济学

实验报告 课程名称金融计量学 实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码 实验室名称（或课室） 专业 任课教师xxx 学号：xxx 姓名：xxx 实验日期：2012年5 月3日 广东商学院教务处制

姓名xxx 实验报告成绩 评语： 指导教师（签名） 年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存

多元线性回归模型 一、实验目的 通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。二、实验内容 （一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法 （三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤 （一）收集数据 下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。 序号工业总产值Y （亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人）序号 工业总产 值Y（亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人） 1 3722.7 3078.2 2 11 3 17 812.7 1118.81 43 2 1442.52 1684.4 3 67 18 1899.7 2052.16 61 3 1752.37 2742.77 8 4 19 3692.8 5 6113.11 240 4 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.2 5 222 5 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 80 6 2291.16 1758.7 7 120 22 2539.76 2545.63 96 7 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 222 8 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 163 9 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 244 10 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 145 11 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 138 12 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 46 13 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 218 14 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 19 15 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 45 16 1243.07 1808.44 33 表1

计量经济学实验题目和数据

注意：实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自己命题，自己命题要与金融专业知识相关。 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： 家庭书刊年消费支出（元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 家庭书 刊年消 费支出 （元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 450 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 8 501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20 (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计资料如表所示： 年份人均耐用消费 品支出 Y（元）人均年可支配 收入 X1（元） 耐用消费品价 格指数 X2（1990年 =100） 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 137.16 124.56 107.91 102.96 125.24 162.45 217.43 253.42 251.07 285.85 327.26 1181.4 1375.7 1501.2 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 115.96 133.35 128.21 124.85 122.49 129.86 139.52 140.44 139.12 133.35 126.39 利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和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。

计量经济学课内试验

西安郵電學院 计量经济学课内上机实验报告书 系部名称：经济与管理学院 学生姓名：张军粮 专业名称：市场营销 班级：营销1001 时间：2012年11月13日- 2012年12月22日

计量经济实验报告 P54—11 下表是中国1978—2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。 单位：亿元 要求：以手工和运用EViews软件（或其他软件）： （1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义。 （2）对所建立的回归方程进行检验。 （3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。 解：（1）利用Eviews的出如下数据：

散点图： 根据散点图可知，GDP 与财政收入之间的关系大致呈现出线性关系，因此，建立的一元线性回归模型是： i i i GDP Y μββ++=10

对已建立的上述模型进行估计，得如下 则回归方程为i i GDP Y 1198.065.555?+= （2.52） （22.72） 1?β=0.1998表示，在1978—2000年期间，中国国内生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.1198亿元。 （2）在5%的显著性水平下，自由度为21（23-2）的t 分布的临界值为2.08，而常数项参数的t 统计量值为2.52，GDP 前参数的t 统计量值为22.72，都大于2.08，因此两参数在统计上都是显著的。可决系数2R 为0.96表明：财政收入的96%的变化可以由国内生产总值的变化来解释，回归直线对样本的拟合程度很好。 （3）根据回归模型，当2001年的GDP 为105709亿元时，财政收入的预测值为： 亿元）(59.132201057091198.0556.65Y ?2001 =?+= 在Eviews 中进行预测，首先把样本的区间扩展到2001年，并在GDP 序列中输入2000年的值，再利用Forcast 对话框，打开YF 序列，2001年对应的数据就是2001年财政收入的预测值13220.59；打开YFSE 序列，2001年对应的数据就是 2001 Y ?的标准差846.13。因此，由公式)?,Y ?2001 2001 ? 025.02001 ?025.02001Y Y S t Y S t ?+?-（可得 预测区间为（11460.64，14980.54）