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计量经济学实验报告 虚拟变量

计量经济学实验报告 虚拟变量
计量经济学实验报告 虚拟变量

实验三:虚拟变量模型一、研究的目的与要求

根据下表2009年我国城镇居民人均收入与住房方面消费性支出的统计资料建立我国城镇居民住房方面消费性支出函数。

二、模型设立

1、问题描述:2009年我国城镇居民人均收入对住房方面消费性支出的影响。

2、数据:

我国城镇居民家庭抽样调查资料

平均每人全部年

项目住房

D

收入 (元)

困难户60.83 4935.81 0

最低收入户84.73 5950.68 0

低收入户123.92 8956.81 0

中等偏下户178.48 12345.17 0

中等收入户261.37 16858.36 0

中等偏上户526.36 23050.76 1

高收入户659.61 31171.69 1

最高收入户1482.11 51349.57 1

三、相关图分析;

1. 键入命令:SCAT X Y,则人均收入与住房方面消费性支出的相关散点图如下图所示。

从相关图可以看出,前5个样本点(即中低收入家庭)与后3个样本点(中、

高收入)的消费性支出存在较大差异,因此,为了反映“收入层次”这一定性因素的影响,设置虚拟变量如下:

2. 构造虚拟变量。

使用SMPL和GENR命令直接定义。

DATA D1

GENR XD=X*D1

3. 估计虚拟变量模型:

再由t检验值判断虚拟变量的引入方式,并写出各类家庭的消费性支出函数。虚拟变量模型的估计结果如下:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 01/03/12 Time: 15:25

Sample: 2001 2008

Included observations: 8

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??

X 0.016400 0.005743 2.855676 0.0461

D1 -327.1185 118.4766 -2.777039 0.0498

XD 0.018709 0.006356 2.943588 0.0422

C -19.00288 61.67034 -0.308136 0.7734

R-squared 0.992173 ????Mean dependent var 422.1763

Adjusted R-squared 0.986303 ????S.D. dependent var 479.4838

S.E. of regression 56.11683 ????Akaike info criterion 11.19960

Sum squared resid 12596.40 ????Schwarz criterion 11.23932

Log likelihood -40.79841 ????F-statistic 169.0152

Durbin-Watson stat 3.162055 ????Prob(F-statistic) 0.000115

我国城镇居民住房方面消费性支出函数的估计结果为:

t (-0.308136) ( 2.855676) (-2.777039) (2.943588)

2

R=0.9921732

R=0.986303 F=169.0152 S.E=56.11683 虚拟变量的回归系数的t检验都是显着的,且模型的拟合优度很高,说明我

国城镇居民中低收入家庭与中等偏高及高收入家庭对住房的消费性支出,在截距和斜率上都存在着明显差异,所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。中低收入家庭与中等偏高及高收入家庭各自的需求函数为:

中低收入家庭:

中等偏高及高收入家庭:

由此可见我国城镇居民家庭现阶段住房方面消费性支出的特点:对于人均年收入在16900元以下的中低收入家庭,住房方面的消费性支出随着收入水平的提高上升较为缓慢,人均年收入每增加1000元,住房方面的消费性支出将增加16.4元;对于人均年收入在23000元以上的中等偏高及高收入家庭,住房方面的消费性需求随着收入水平的提高而快速上升,人均年收入每增加1000元,住房方面的消费性支出增加35.1。

虚拟变量回归模型

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实验报告 课程名:计量经济学实验项目名称:单方程线性回归模型的扩展——虚拟变量回归模型 院(系):专业班级:姓名:学号: 1 内蒙古科技大学 实验地点:经管机房 实验日期:20XX年4月18日 实验目的:掌握虚拟变量回归模型的建立、参数估计和统计检验。实验内容: 1)生成趋势变量2)生成季节虚拟变量3)生成分段虚拟变量4)建立虚拟变量回归模型 5)虚拟变量回归模型的参数估计和统计检验实验方法、步骤和结果: 一、生成趋势变量 1、建立新的工作文件,导入数据并且重命名

2、点击quick,generateseries生成序列,t=@trend(1990:1)+1 2 并填写公式内蒙古科技大学 3、打开gDp,点击View,graph,line生成趋势图。 根据趋势图可以看出近似分段虚拟变量,需剔除季节的影响 3 内蒙古科技大学 二、生成季节虚拟变量 生成虚拟变量,点击quick----generateseries输入公式

D2=@seas(2)D3=@seas(3)D4=@seas(4) 三、生成分段虚拟变量 1、为了研究1997年金融危机对香港经济的影响,以1997年为分界点。设d5=0,将sample改为1990第一季度到1997年第四季度。 4 内蒙古科技大学 2、设d5=1,将sample改为1998年第一季度到20XX年第四季度。 四、建立虚拟变量回归模型 gDp^=?^1+?^2t+?^3d2t+?^4d3t+?^5d4t+?^6d5t+?^7d5t*t 五、虚拟变量回归模型的参数估计和统计检验点击quick,

计量经济学复习资料——虚拟变量

虚拟变量习题 一、 单项选择题 1、 若一个回归模型包含截距项,对一个具有m 个特征的质的因素需要引入的虚拟变量个数为 A.m-2 B.m-1 C.m D.m+1 2、 某商品需求函数为:Y i =β0+β1X i +μi ,其中Y 为需求量,X 为价格,为了考虑“性别”(男性、女性)和“地区”(东部、中部、西部)两个因素的影响,考虑引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为( ) A. 5 B. 4 C. 3 D. 2 3、 消费函数Y i =α0+α1D+β0X i +β1DX i +μi ,其中 虚拟变量D=???农村家庭城镇家庭 01,当统计检验表明下列哪项成立时,表示城镇家庭 与农村家庭有一样的消费行为( ) A. α1=0, β1=0 B. α1=0, β1≠0 C. α1≠0, β1=0 D. α1≠0, β1≠0 4、 根据样本资料建立某消费函数如下:?100.5055.350.45t t C D X =++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量 1 D 0 ?=??城镇家庭 农村家庭,所有参数均检验显著,则城 镇家庭的消费函数 为 ( ) A 、?155.850.45t t C X =+ B 、?100.500.45t t C X =+ C 、?100.5055.35t t C X =+ D 、?100.9555.35t t C X =+ 5、 假设某需求函数为01i i i Y X ββμ=++,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、 冬四个不同的状态),引入4个虚拟变量形成截距变动模型,则模型的 ( ) A 、参数估计量将达到最大精度 B 、参数估计量是有偏估计量 C 、参数估计量是非一致估计量 D 、参数将无法估计 6、 对于模型01i i i Y X ββμ=++,为了考虑“地区”因素(北方、南方),引入2 个虚拟变量形成截距变动模型,则会产生 ( ) A 、序列的完全相关 B 、序列的不完全相关 C 、完全多重共线性 D 、不完全多重共线性

模电仿真实验报告。

模拟电路仿真实验报告 张斌杰生物医学工程141班 MUltiSim软件使用 一、实验目的 1、掌握MUltiSim软件的基本操作和分析方法。 二、实验内容 1、场效应管放大电路设计与仿真 2、仪器放大器设计与仿真 3、逻辑电平信号检测电路设计与仿真 4、三极管Beta值分选电路设计与仿真 5、宽带放大电路设计与仿真 三、MUItiSim软件介绍 MUItiSim是美国国家仪器(NI)有限公司推出的以WindOWS为基础的仿真工具,适用于板级的模拟/数字电路板的设计工作。它包含了电路原理图的图形输入、电路硬件描述语言输入方式,具有丰富的仿真分析能力。工程师们可以使用MUItiSinl交互式地搭建电路原理图,并对电路进行仿真。MUltiSiIn提炼了SPICE 仿真的复杂内容,这样工程师无需懂得深入的SPlCE技术就可以很快地进行捕获、仿真和分析新的设计,这也使其更适合电子学教育。通过MUItiSiIn和,PCB设计工程师和电子学教育工作者可以完成从理论到原理图捕获与仿真再到和测试这样一个完整的综合设计流程。 实验名称:

仪器放大器设计与仿真 二、实验目的 1、 掌握仪器放大器的设计方法 2、 理解仪器放大器对共模信号的抑制能力 3、 熟悉仪器放大器的调试功能 4、 掌握虚拟仪器库中关于测试模拟电路仪器的使用方法,如示波器,毫伏 表信 号发生器等虚拟仪器的使用 三、设计实验电路图: 四、测量实验结果: 出为差模放大为399mvo 五、实验心得: 应用MUIti S im 首先要准备好器件的PSPiCe 模型,这是最重要的,没有这个 东西免谈,当然SPiCe 高手除外。下面就可以利用MUItiSinl 的元件向导功 能制作 差模分别输入信号InW 第二条线与第三条线: 共模输入2mv 的的电压,输出为2mv 的电压。 第一条线输

虚拟变量案例

虚拟变量(dummy variable) 在实际建模过程中,被解释变量不但受定量变量影响,同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无,所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚拟变量,用D表示。虚拟变量应用于模型中,对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。 1.截距移动 设有模型, y t = 0 + 1 x t + 2D + u t , 其中y t,x t为定量变量;D为定性变量。当D= 0 或1时,上述模型可表达为, + 1x t + u t , (D = 0) y t = (0 + 2) + 1x t + u t , (D = 1) D =0 D = 1 +2 图8.1 测量截距不同 D= 1或0表示某种特征的有无。反映在数学上是截距不同的两个函数。若2显著不为零,说明截距不同;若2为零,说明这种分类无显著性差异。 例:中国成年人体重y(kg)与身高x(cm)的回归关系如下: –105 + x D = 1 (男) y = - 100 + x - 5D = – 100 + x D = 0 (女) 注意: ①若定性变量含有m个类别,应引入m-1个虚拟变量,否则会导致多重共线性,称作虚拟变量陷阱(dummy variable trap)。 ②关于定性变量中的哪个类别取0,哪个类别取1,是任意的,不影响检验结果。

③定性变量中取值为0所对应的类别称作基础类别(base category)。 ④对于多于两个类别的定性变量可采用设一个虚拟变量而对不同类别采取赋值不同的方法处理。如: 1 (大学) D =0 (中学) -1 (小学)。 【案例1】中国季节GDP数据的拟合(虚拟变量应用,file:case1及case1-solve) GDP序列图不用虚拟变量的情形若不采用虚拟变量,得回归结果如下, GDP = 1.5427 + 0.0405 T (11.0) (3.5) R2 = 0.3991, DW = 2.6,s.e. = 0.3 定义 1 (1季度) 1 (2季度) 1 (3季度) D1 = D2 = D3 = 0 (2, 3,4季度) 0 (1, 3, 4季度) 0 (1, 2, 4季度) 第4季度为基础类别。 GDP = 2.0922 + 0.0315 T – 0.8013 D1 – 0.5137 D2– 0.5014 D3 (64.2) (15.9) (-24.9) (-16.1) (-15.8) R2 = 0.9863, DW = 1.96,s.e. = 0.05 附数据如下: 年GDP t D1D2D3 1996:11.31561100 1996:21.66002010

Eviews虚拟变量实验报告

实验四虚拟变量 【实验目的】 掌握虚拟变量的基本原理,对虚拟变量的设定和模型的估计与检验,以及相关的Eviews操作方法。 【实验内容】 试根据1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立 【实验步骤】 1、相关图分析 根据表中数据建立人均收入X与彩电拥有量Y的相关图(SCAT X Y)。从相关图可以看出,前3个样本点(即低收入家庭)与后5个样本点(中、高收入)的拥有量存在较大差异,

因此,为了反映“收入层次”这一定性因素的影响,设置虚拟变量如下: ?? ?=低收入家庭 中、高收入家庭 1D 2、构造虚拟变量 构造虚拟变量 1D (DATA D1),并生成新变量序列: GENR XD=X*D1 3、估计虚拟变量模型 LS Y C X D1 XD 得到估计结果:

我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为: XD D X Y 009.0873.31012.0611.571-++=∧ (16.25) (9.03) (8.32) (-6.59) 366,066.1..,9937.02===F e s R 再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式,并写出各类家庭的需求函数。 虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的,且模型的拟合优度很高,说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求,在截距和斜率上都存在着明显差异,所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。 低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为: 低收入家庭: X Y 012.0611.57+=∧ 中高收入家庭: X X Y 003.0484.89)009.0012.0()873.31611.57(+=-++=∧ 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点: 对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭,需求量随着收入水平的提高而快速上升,人均年收入每增加1000元,百户拥有量将平均增加12台;对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭,虽然需求量随着收入水平的提高也在增加,但增速趋缓,人均年收入每增加1000元,百户拥有量只增加3台。

计量经济学实验教学案例实验9_虚拟变量

实验九虚拟变量 【实验目的】 掌握虚拟变量的设置方法。 【实验内容】 一、试根据表9-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数; 资料来源:据《中国统计年鉴1999》整理计算得到 二、试建立我国税收预测模型(数据见实验一); 资料来源:《中国统计年鉴1999》 三、试根据表9-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。

资料来源:据《中国统计年鉴》1999-2000整理计算得到 【实验步骤】 一、我国城镇居民彩电需求函数 ⒈相关图分析; 键入命令:SCAT X Y ,则人均收入与彩电拥有量的相关图如9-1所示。 从相关图可以看出,前3个样本点(即低收入家庭)与后5个样本点(中、高收入)的拥有量存在较大差异,因此,为了反映“收入层次”这一定性因素的影响,设置虚拟变量如下: ?? ?=低收入家庭 中、高收入家庭 1D 图9-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图 ⒉构造虚拟变量; 方式1:使用DATA 命令直接输入; 方式2:使用SMPL 和GENR 命令直接定义。 DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊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,并写出各类家庭的需求函数。 按照以上步骤,虚拟变量模型的估计结果如图9-2所示。

图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计 我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为: i i i i XD D x y 0088.08731.310119.061.57?-++= =t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593) 2R =0.9964 2R =0.9937 F =366.374 S.E =1.066 虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的,且模型的拟合优度很高,说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求,在截距和斜率上都存在着明显差异,所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为: 低收入家庭: i i x y 0119.061.57?+= 中高收入家庭: ()()i i x y 0088.00119.08731.3161.57 ?-++=i x 003.048.89+= 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点:对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭,需求量随着收入水平的提高而快速上升,人均年收入每增加1000元,百户拥有量将平均增加12台;对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭,虽然需求量随着收入水平的提高也在增加,但增速趋缓,人均年收入每增加1000元,百户拥有量只增加3台。事实上,现阶段我国城镇居民中国收入家庭的彩电普及率已达到百分之百,所以对彩电的消费需求处于更新换代阶段。 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。 方法:取虚拟变量D1=1(1996年以后),D1=0(1996年以前)。 键入命令:GENR XD=X*D1 LS Y C X D1 XD 则模型估计的相关信息如图7-3所示。

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告——对我国商品房价格的计量经济学研究

摘要:基于我国对住房的庞大的需求,近年来,房地产产业的迅猛发展,全国各地都出现了商品房销售价格持续走高的现象,而由此更是掀起了“购房热”和“炒房热”的浪潮。出于谨慎性原则和解决因房价居高不下而造成的居民“买房难”的困境,国家出台了诸多措施但都收效甚微。无法抑制的上涨的房价,究竟受什么因素在影响,而从哪些方面入手才可以实现对房价的调控呢?本文将从人均可支配收入、房屋造价、土地购置费、地区人均 GDP、政策因素等几个方面展开分析,初步推到出影响商品房销售价格的因素,并对如何实现对房价的调控进行尝试性的讨论。 关键词:房屋销售价格影响因素调控

1引言 自从 1998 年我国实行住房商品化后,随着我国市场化改革的快速推进,房地产业己经成为拉动经济增长的支柱产业。从住房制度改革以来短短几年时间,纵观国内,从沿海开放城市到中西部欠发达地区,中国大地上几乎所有城市商品楼如雨后春笋般拔地而起。 而商品房价格的持续走高也就成为了人们热议的话题。特别是,近年来,中国房价持续走高。尽管国家政策层已经启动了几轮调控,但房价丝毫没有要稳定下来的迹象,房价高涨,一房难求的情况仍在持续。房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业,不仅影响着国民经济的增长,也牵动着千家万户的心。然而,房价到底为何如此之高,其未来走向将会怎样?为了研究这个问题,我们需要建立计量经济学模型。 2理论分析 2.1商品房“房价”问题的思维路程 商品房之所以被称为商品房,原因就在于它同其他商品一样,具有商品的共性。众所周知,商品的价值是由凝结在商品中的无差别的人类劳动所决定的,难么商品房的价格是也是由其价值决定的,其价值既包括所占用土地的价值,包括土地上建筑物的价值。除此之外,与其他商品一样,还受到供求状况、竞争程度、消费者偏好、市场预期、房地产企业经营策略和政府相关政策的影响,其价格围绕价值规律上下波动。但是,与普通商品不同,商品房还具有建设周期长、价

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

大物实验模拟仿真实验报告

西安交通大学实验报告 课程:数据结构实验实验名称:利用单摆测量重力加速度 系别:实验日期: 专业班级:实验报告日期: 姓名:学号: 第 1页 / 共3页 一、实验简介 单摆实验是个经典实验,许多著名的物理学家都对单摆实验进行过细致的研究。本实验的目的是学习进行简单设计性实验的基本方法,根据已知条件和测量精度的要求,学会应用误差均分原则选用适当的仪器和测量方法,学习累积放大法的原理和应用,分析基本误差的来源及进行修正的方法。 二、实验原理 单摆的结构参考图1单摆仪,一级近似的周期公式为 由此通过测量周期摆长求重力加速度。 三、实验内容 1、设计要求: (1) 根据误差均分原理,自行设计试验方案,合理选择测量仪器和方法. (2) 写出详细的推导过程,试验步骤. (3) 用自制的单摆装置测量重力加速度g,测量精度要求△g/g < 1%. 2、可提供的器材及参数: 游标卡尺、米尺、千分尺、电子秒表、支架、细线(尼龙线)、钢球、摆幅测量标尺(提供硬白纸板自制)、天平(公用).

假设摆长l≈70.00cm;摆球直径D≈2.00cm;摆动周期T≈1.700s; 米尺精度△米≈ 0.05cm;卡尺精度△卡≈0.002cm;千分尺精度△千≈0.001cm;秒表精度△秒≈0.01s;根据统计分析,实验人员开或停秒表反应时间为0.1s左右,所以实验人员开,停秒表总的反应时间近似为△人≈0.2s. 3、对重力加速度g的测量结果进行误差分析和数据处理,检验实验结果是否达到设计要求. 4、自拟实验步骤研究单摆周期与摆长,摆角,悬线的质量和弹性系数,空气阻力等因素的关系,试分析各项误差的大小. 5、自拟试验步骤用单摆实验验证机械能守恒定律. 四、实验仪器 单摆仪,摆幅测量标尺,钢球,游标卡尺 五、实验操作 1. 用米尺测量摆线长度; 2. 用游标卡尺测量小球直径; 3. 把摆线偏移中心不超过5度,释放单摆,开始计时,单摆摆过50个周期后停止计时,记录所用时间; 六、实验结果

实验报告7-虚拟变量

2013-2014学年第 一 学期 实 验 报 告 实验课程名称 虚拟变量模型 专 业 班 级 资产评估1101 学生 学号 31105073 学 生 姓 名 方申慧 实验指导教师 董美双 编号:

实验名称多重共线性检验与修正指导老师董美双成绩 专业资产评估班级 1101 姓名方申慧学号 31105073 一、实验目的 目的:通过实验,理解并掌握虚拟变量模型的意义、建模的方法、虚拟变量引入的原则和技巧等。 要求:熟练掌握虚拟变量引入的加法方式和乘法方式,并正确解读和分析回归结果。 首先做例题8-10,按步骤分析季节性因素的影响;然后利用上证指数的数据分析股市周效应(周1-周5任选),或者自己收集数据按上面的步骤做一遍,把结果输出到word文档中。 步骤: 例题8-10 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 09:12 Sample: 1982:1 1988:4 Included observations: 28 C 2431.198 93.35790 26.04170 0.0000 T 48.95067 4.528524 10.80941 0.0000 D1 1388.091 103.3655 13.42896 0.0000 D2 201.8415 102.8683 1.962136 0.0620 D3 85.00647 102.5688 0.828775 0.4157 R-squared 0.945831 Mean dependent var 3559.718 Adjusted R-squared 0.936411 S.D. dependent var 760.2102 S.E. of regression 191.7016 Akaike info criterion 13.51019 Sum squared resid 845238.2 Schwarz criterion 13.74808

计量经济学范本

第八章 虚拟变量 一、单选题: 1、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中,i Y 为居民的年可支配收入,i D 为虚拟解释变量, i D =1代表城镇居民,i D =0代表非城镇居民。当i μ满足古典假设时,则α ==)0|(i i D Y E 表示( B ) A 、城镇居民的年平均收入, B 、非城镇居民的年平均收入, C 、所有居民的年平均收入, D 、其他; 2、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中,i Y 为居民的年可支配收入,i D 为虚拟解释变量, i D =1代表城镇居民,i D =0代表非城镇居民。当i μ满足古典假设时,则βα+==)1|(i i D Y E 表示( A ) A 、城镇居民的年平均收入, B 、非城镇居民的年平均收入, C 、所有居民的年平均收入, D 、其它; 3、在没有定量解释变量的情形下,以加法形式引入虚拟解释变量,主要用于( C )。 A 、共线性分析, B 、自相关分析, C 、方差分析 , D 、其它 4、如果你有连续几年的月度数据,如果只有2、4、6、8、10、12月表现季节类型,则需要引入虚拟变量的个数是( B )。 A 、模型中有截距项时,引入12个, B 、模型中有截距项时,引入5个 C 、模型中没有截距项时,引入11个, D 、模型中没有截距项时,引入12个 5、下列不属于常用的虚拟变量模型是( D ); A 、解释变量中只包含虚拟变量, B 、解释变量中既含定量变量又含虚拟变量, C 、被解释变量本身为虚拟变量的模型, D 、解释变量和被解释变量中不含虚拟变量。 6、考虑虚拟变量模型:i i i X D D D Y μβαααα+++++=3322110,其中 ???=其他一季度011D ???=其他二季度012D ???=其他 三季度013D , 当其随机扰动项服从古典假定时,则下列回归方程中表示一季度的是:( B ) A 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(20312 B 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(10321 C 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(30213 D 、i i i X D D D X Y E βα+====0321)0,|( 7、在含有截距项的分段线性回归分析中,如果只有一个属性变量,且其有三种类型,则引入虚拟变量个数应为( B ) A 、 1个, B 、 2个, C 、3个, D 、4个; 8、某商品需求函数为 u x b b y i i i ++=10,其中y 为需求量,x 为价格。为了考虑“地

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

计量经济学实验 基于EViews的 中国能源消费影响因素分析 学院: 班级: 学号: 姓名:

基于EViews的中国能源消费影响因素分析 一、背景资料 能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长,是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施,促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长,我国能源的供需矛盾日益紧张。同时,煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展,又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出,它不仅是一个重大的技术、经济问题,而且以成为一个严重的政治问题。 在20世纪的最后二十年里,中国国内生产总值(GDP)翻了两番,但是能源消费仅翻了一番,平均的能源消费弹性仅为左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后,中国能源强度却不断上升,经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。鉴于此,研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性,更具有很大的现实意义。由于我国目前面临的所谓“能源危机”,主要是由于需求过大引起的,而我国作为世界上最大的发展中国家,人口众多,所需能源不可能完全依赖进口,所以,研究能源的需求显得更加重要。 二、影响因素设定 根据西方经济学消费需求理论可知,影响消费需求的因素有:商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。对于相关商品价格的替代效应,我们认为其只存在能源品种内部之间,而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大,不容易进行搜集整理在此暂不涉及。另外,发展经济学认为,来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长,

计量实验报告

计量经济学第二次实验报告 (利用所给数据(bothtwins data Excel文件)研究教育的工资回报率问题) 一、实验内容: 1、实验目的: 利用所给数据(bothtwins data Excel文件)研究教育的工资回报率问题。 2、实验要求: 运用Eviews软件进行数据分析,利用已知数据建立回归模型,考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。由于数据都是不同家庭的双胞胎数据,分析时请利用这一数据特征 二、实验报告: (1)、问题提出 随着社会的发展,教育的工资回报率问题被提上了日程。对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。为了这一问题,我们利用所给数据(bothtwins data Excel文件)研究教育的工资回报率问题。同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。 (2)、指标选择 根据分析问题的需要,依据指标数据可得性原则,我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据(bothtwins data Excel文件)作为数据指标。Age:年龄;age2:年龄平方;Daded:父亲受教育年数;Momed:母亲受教育年数;Hrwage:工资时薪;lwage:时薪工资对数值;female:是否为女性; white:是否为白人;first:是否为家中长子;Educ:受教育年数(自报);Educ_t:双胞胎中另一个受教育年数(自报);Eductt:双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数(互报);Educt_t:此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数(互报)。 (3)、数据来源 数据由老师提供。由于数据量过大,截取部分数据展示如下表1,具体数据参见附表1 表1 数据(bothtwins data Excel文件)(部分数据)

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》虚拟变量练习题及参考答案

一、选择题 1、 对于一个含有截距项的计量经济模型,若某定性因素有m 个互斥的类型,为将其引入模型中,则需要引入虚拟变量个数为( B ) A. m B. m-1 C. m+1 D. m-k 2、 在经济发展发生转折时期,可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如,研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后,城镇居民商品性实际支出Y 对实际可支配收入X 的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期,设虚拟变 量???=年以前,年以后,1991019911t D ,数据散点图显示消费函数发生了结构性变化:基本消费部分下降了,边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作( D ) A. t t t u X Y ++=10ββ B. t t t t t u X D X Y +++=210βββ C. t t t t u D X Y +++=210βββ D. t t t t t t u X D D X Y ++++=3210ββββ 3、设某地区消费函数中,消费支出不仅与收入x 有关,而且与消费者的年龄构成有关,若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变,考虑上述年龄构成因素的影响时,该消费函数引入虚拟变量的个数为 ( C ) A.1个 B.2个 C.3个 D.4个 4、在利用月度数据构建计量经济模型时,如果一年里的12个月全部表现出季节模式,则应该引入虚拟变量个数为( C ) A. 4 B. 12 C. 11 D. 6 5、在利用月度数据构建计量经济模型时,如果一年里的1、3、5、9四个月表现出季节模式,则应该引入虚拟变量个数为( 3个 ) 6、个人保健支出的计量经济模型为:i i i i X D Y μβαα+++=221 ,其中i Y 为保健年度 支出;i X 为个人年度收入;虚拟变量 ???=大学以下大学及以上 012i D ;i μ满足古典假定。则大学以上群体的平均年度保健支出为 ( B ) A. i i i i X D X Y E βα+==12)0,/( B.i i i i X D X Y E βαα++==212)1,/(

计量经济学实验报告(自相关性)

实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系 ——自相关性的判定和修正 一、实验内容:研究美国股票价格指数与经济增长的关系。 1、实验目的: 练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验;学会判别自相关的存在,并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。 2、实验要求: (1)分析数据,建立适当的计量经济学模型 (2)对所建立的模型进行自相关分析 (3)对存在自相关性的模型进行调整与修正 二、实验报告 1、问题提出 通过对全球经济形势的观察,我们发现在经济发达的国家,其证券市场通常也发展的较好,因此我们会自然地产生以下问题,即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系? GDP是一国经济成就的根本反映。从长期看,在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下,股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的,但不能简单地认为GDP增长,股票价格就随之上涨,实际走势有时恰恰相反。必须将GDP与经济形势结合起来考虑。在持续、稳定、高速的GDP增长下,社会总需求与总供给协调增长,上市公司利润持续上升,股息不断增加,老百姓收入增加,投资需求膨胀,闲散资金得到充分利用,股票的内在含金量增加,促使股票价格上涨,股市走牛。 本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下,据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型,并对其进行分析。 2、指标选择: 指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。 3、数据来源: 实验数据来自《总统经济报告》(1989年),如表1所示:

表1 4、数据处理 将两组数据利用Eviews绘图,如图1、2所示: 图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图

计量经济学实验报告(虚拟变量)

计量经济学实验报告 实验三:虚拟变量模型 姓名:上善若水 班级: 序号: 学号: 中国人均消费影响因素 一、理论基础及数据 1. 研究目的 本文在现代消费理论的基础,分析建立计量模型,通过对 1979—— 2008 年全国城镇居民的人均消费支出做时间序列分析和对2004— 2008年各地区(31 个省市)城镇居民的人均消费支出做面板数据分析,比较分析了人均可支配收入、消费者物价指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响。

2. 模型理论 西方消费经济学者们认为,收入是影响消费者消费的主要因素,消费是需求的函数。消费经济学有关收入与消费的关系,即消费函数理论有:( 1)凯恩斯的绝对收入理论。他认为消费主要取决于消费者的净收入,边际消费倾向小于平均消费倾向。他假定,人们的现期消费,取决于他们现期收入的绝对量。(2)杜森贝利的相对收入消费理论。他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费,从而消费是相对的决定的。当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。(3)弗朗科?莫迪利安的生命周期的消费理论。这种理论把人生分为三个阶段:少年、壮年和老年;在少年与老年阶段,消费大于收入;在壮年阶段,收入大于消费,壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。( 4)弗里德曼的永久收入消费理论。他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定,而是由他的永久收入来决定的。这些理论都强调了收入对消费的影响。除此之外,还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。(1)利率。传统的看法认为,提高利率会刺激储蓄,从而减少消费。当然现代经济学家也有不同意见,他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定,具体问题具体分析。( 2)价格指数。价格的变动可以使得实际收入发生变化,从而改变消费。 基于上述这些经济理论,我找到中国 1979-2008 年全国城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数和 2004— 2008年各地区城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数、以及银行一年期存款利率的官方数据。想借此来分析中国消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。针对这一模型,有以下两个假定。一,自改革开放以来,我国人均消费倾向呈现缓慢的递减趋势,即保持粘性。这一假定符合我国居民的储蓄——消费心理,也与其他一些发展中国家的情况大体一致。二,由储蓄和消费的替代关系,可以假定刺激储蓄的因素,会制约消费。我们知道提高利率会刺激储蓄,因而我把利率也引入模型的分析中。 以下对我所找的数据作一一说明 : 1、城镇居民人均消费水平。借此来代表城镇居民的消费支出情况,这是将要建立计量经济学模型的被解释变量。由下图可以看到消费是逐年增加的,与此同时,人均可支配收入也是逐年增加,隐含着两者可能有很高的线性相关性这层意思。

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 :马艺菡 学号:4 班级:9141070302 任课教师:静文

实验题目简单线性回归模型分析 一实验目的与要求 目的:影响财政收入的因素可能有很多,比如国生产总值,经济增长,零售物价指数,居民收入,消费等。为研究国生产总值对财政收入是否有影响,二者有何关系。 要求:为研究国生产总值变动与财政收入关系,需要做具体分析。 二实验容 根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据,运用EV软件,做简单线性回归分析,包括模型设定,模型检验,模型检验,得出回归结果。 三实验过程:(实践过程,实践所有参数与指标,理论依据说明等) 简单线性回归分析,包括模型设定,估计参数,模型检验,模型应用。 (一)模型设定 为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响,根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y,如图1 1978-1997年中国国生产总值和财政收入(单位:亿元)

1996 66850.5 7407.99 1997 73452.5 8651.14 根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图,如图2 从散点图可以看出,财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系,所以建立的计量经济模型为以下线性模型: (二)估计参数 1、双击“Eviews”,进入主页。输入数据:点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls; 2、在EV主页界面点击“Quick”菜单,点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框,选择OLS估计,输入““y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3;

计量经济学实验报告

中国海洋大学 《计量经济学》实验报告实验项目名称:黄金价格影响因素解析 指导教师:殷克东 姓名:王焜 学号: 年级专业: 14金融 中国海洋大学经济学院

【实验步骤——自己操作】 一、实验数据: 黄金价格、美元指数、通胀率、原油价格、US利率、GDP、标准普尔指数的数据如下:二、实验步骤: (1)建立回归模型 1.建立实验文件 2.输入Y、X的数据 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令,命令格式为:: 输入:data Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 3.建立回归模型: 建立Y C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7的回归,

其中Y代表黄金价格 X1代表美元指数 X2代表通胀率 X3代表原油价格 X4代表短期US 利率 X5代表长期US利率 X6代表GDP X7代表标准普尔指数 4.回归结果如下: 5、对模型的初步分析 a.对模型拟合度分析:从报告单可以看出,R-squared为,模型拟合度在89%左右。

b.对变量的显着性分析:在t检验中,截距项参数、RS的参数并不显着。可能为0。但要判断是否为0,还要对残差和变量进行检验。 c.对模型显着性分析F检验中,F统计量值为,大于显着水平为5%的临界值,说明模型显着。对多个解释变量的模型,若OLS法估价的R2与F值较大,但t检验值较小,则说明各解释变量对Y的联合线性作用显着,但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨,故t检验不显着。 d、对模型的残差项进行分析 异方差检验:怀特检验 由图知Obs*R-squared统计量为,概率值大于,说明不存在异方差 自相关检验 P(Obs*R-squared)为,大于的显着水平,所以不存在自相关。 e、对变量进行分析 对变量进行多重共线性检验 由相关系数矩阵知: 与RL、RS和SP存在明显的线性相关性。可以看出GDP与利率存在线性负相关,与股票市场存在线性正相关。因为GDP是反映国家经济的一个重要指标,因此,国家为了刺激经济,货币政策往往比较宽松,利率比较低,此时国家经济发展,GDP加速上升,带动股市上扬。 与SP存在明显的线性相关性。由股票理论价格=股票收益/利率知 道利率与股票价格存在负相关。 由于存在多重共线性存在,导致OLS下估计量的非有效、变量显着性检验失效和模型预测失效,因此必须克服模型多重共线性,对模型进行修改。 6、对模型的修正 前面已经大致检测出存在多重共线性的解释变量,分别是短期利率(X4)、长期利率(X5)、标准普尔指数(X7)、GDP(X6)。对这些解释变量进行逐步回归: 短期利率: 长期利率 标准普尔指数 GDP 可以看出在标长期利率的逐步回归中t检验最显着;R检验值为,在四个检验中最好;因

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