计量经济学实习报告-自相关模型的检验与处理

《计量经济学》考试复习资料含课后题

《计量经济学》期末考试复习资料 第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.5） 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？

计量经济学系列课件23一元线性回归模型检验

§2.3 一元线性回归模型的统计检验 回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数，或者说是用样本回归线代替总体回归线。尽管从统计性质上已知，如果有足够多的重复抽样，参数的估计值的期望（均值）就等于其总体的参数真值，但在一次抽样中，估计值不一定就等于该真值。那么，在一次抽样中，参数的估计值与真值的差异有多大，是否显著，这就需要进一步进行统计检验。主要包括拟合优度检验、变量的显著性检验及参数的区间估计。 一、拟合优度检验 拟合优度检验，顾名思义，是检验模型对样本观测值的拟合程度。检验的方法，是构造一个可以表征拟合程度的指标，在这里称为统计量，统计量是样本的函数。从检验对象中计算出该统计量的数值，然后与某一标准进行比较，得出检验结论。有人也许会问，采用普通最小二乘估计方法，已经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还要检验拟合程度？问题在于，在一个特定的条件下做得最好的并不一定就是高质量的。普通最小二乘法所保证的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结果所表示优劣是不同问题之间的比较。例如图2.3.1和图2.3.2中的直线方程都是由散点表示的样本观测值的最小二乘估计结果，对于每个问题它们都满足残差的平方和最小，但是二者对样本观测值的拟合程度显然是不同的。 ．． ．．．．．．． ．． 图2.3.1 图2.3.2 1、总离差平方和的分解 已知由一组样本观测值),(i i Y X ，i =1,2…,n 得到如下样本回归直线 i i X Y 10???ββ+= 而Y 的第i 个观测值与样本均值的离差)(Y Y y i i -=可分解为两部分之和： i i i i i i i y e Y Y Y Y Y Y y ?)?()?(+=-+-=-= （2.3.1） 图2.3.3示出了这种分解，其中，)?(?Y Y y i i -=是样本回归直线理论值(回归拟合值)与观测值i Y 的平均值之差，可认为是由回归直线解释的部分；)?(i i i Y Y e -=是实际观测值与回归拟合值之差，是回归直线不能解释的部分。显然，如果i Y 落在样本回归线上，则Y 的第i 个观测值与样本均值的离差，全部来自样本回归拟合值与样本均值的离差，即完全可由

计量经济学实验报告6 单方程线性回归模型中异方差的检验与补救

内蒙古科技大学 实验报告 课程名称：计量经济学实验项目名称：单方程线性回归模型中异方差的检验与补救 院（系）：经济与管理学院专业班级：姓名： 学号： 内蒙古科技大学 实验地点： 实验日期： 2013年 5 月 15 日 实验目的：掌握利用EViews软件对模型中存在的异方差进行检验和补救。实验内容： 根据我国2000年部分地区城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费支出Y的统计数据，通过建立双变量线性回归模型分析人均可支配收入对人均消费支出的线性影响，并讨论异方差的检验与修正过程。 1、异方差的检验 1）图示法 2）Park检验 3）Glejser检验 4）Goldfeld-Quandt检验 5）White检验 2、异方差的补救 1）加权最小二乘法（WLS） 2）对数变换 实验方法、步骤和结果： 一、前期准备工作，数据粘贴file-new-workfile Quick-empty group

内蒙古科技大学 并对数据重命名 ser01-x ser02-y 二、异方差的检验 1、先对x、y进行估计。在quick中选择estimate equation编辑方程y c x

内蒙古科技大学 2、将x、y建组，并命名为group02,并在group02中view菜单下选择graph-scatter-simple scaterr画出散点图。 从图像中可看出，三点分布由集中到慢慢扩大，而且比较明显，所以说该模型可能存在异方差。 3、y的估计值与残差平方的散点图进行判断 首先在eq01中proc菜单下选择make residual series,命名为res，找到残差。如图：

所有计量经济学检验方法(全)

计量经济学所有检验方法 一、拟合优度检验 可决系数 TSS RSS TSS ESS R - ==12 TSS 为总离差平方和，ESS 为回归平方和，RSS 为残差平方和 该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。 该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。 调整的可决系数)1/() 1/(12---- =n TSS k n RSS R 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方 和的自由度。将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。 二、方程的显著性检验(F 检验) 方程的显著性检验，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著成立作出推断。 原假设与备择假设：H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1: βj 不全为0 统计量 )1/(/--= k n RSS k ESS F 服从自由度为(k , n-k-1)的F 分布，给定显著性水平α，可得到临 界值F α(k,n-k-1)，由样本求出统计量F 的数值，通过F>F α(k,n-k-1)或F ≤F α(k,n-k-1)来拒绝或接受原假设H 0，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。 三、变量的显著性检验（t 检验） 对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。 原假设与备择假设：H0：βi =0 （i=1,2…k ）；H1：βi ≠0 给定显著性水平α，可得到临界值t α/2(n-k-1)，由样本求出统计量t 的数值，通过 |t|> t α/2(n-k-1) 或 |t|≤t α/2(n-k-1) 来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。 四、参数的置信区间 参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。 统计量 )1(~1??? ----'--= k n t k n c S t ii i i i i i e e βββββ 在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是 ( , ) ββααββ i i t s t s i i -?+?2 2 ，其中，t α/2为显著性 水平为α、自由度为n-k-1的临界值。 五、异方差检验 1. 帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验 试建立方程： i ji i X f e ε+=)(~2 或 i ji i X f e ε+=)(|~|

计量经济学--自相关性的检验及修正

经济计量分析实验报告 一、实验项目 自相关性的检验及修正 二、实验日期 2015.12.13 三、实验目的 对于国内旅游总花费的有关影响因素建立多元线性回归模型，对变量进行多重共线性的检验及修正后，对随机误差项进行异方差的检验和补救及自相关性的检验和修正。 四、实验内容 建立模型，对模型进行参数估计，对样本回归函数进行统计检验，以判定估计的可靠程度，包括拟合优度检验、方程总体线性的显著性检验、变量的显著性检验，以及参数的置信区间估计。 检验变量是否具有多重共线性并修正。 检验是否存在异方差并补救。 检验是否存在相关性并修正。 五、实验步骤 1、建立模型。 以国内旅游总花费Y 作为被解释变量，以年底总人口表示人口增长水平，以旅行社数量表示旅行社的发展情况，以城市公共交通运营数表示城市公共交通运行状况，以城乡居民储蓄存款年末增加值表示城乡居民储蓄存款增长水平。 2、模型设定为: t t t t t μβββββ+X +X +X +X +=Y 443322110t 其中：t Y — 国内旅游总花费（亿元） t 1X — 年底总人口（万人） t 2X — 旅行社数量（个） t 3X — 城市公共交通运营数（辆） t 4X — 城乡居民储蓄存款年末增加值（亿元） 3、对模型进行多重共线性检验。 4、检验异方差是否存在并补救。 5、检验自相关性是否存在并修正。 六、实验结果

消除多重共线性及排除异方差性之后的回归模型为：2382963.08388.301?X Y +-= 检验 I 、图示法 1、1-t e ，t e 散点图 -1,500 -1,000 -500 500 1,000 1,500 -2,000 -1,00001,0002,000 ET(-1) E T 大部分落在第Ⅰ，Ⅲ象限，表明随机误差项存在正自相关。 2、t e 折线图 -1,500 -1,000 -500 500 1,000 1,500 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 RESID Ⅱ、解析法 1、D-W 检验

计量经济学案例分析 课程报告 论文

中国经济增长影响因素实证分析 一、研究对象 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。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。 二、数据收集与模型的建立 （一）数据收集 表2.1 中国经济增长影响因素模型时间序列表 年份国内生产总 值（y） 年末从业 人员数 （x1） 全社会固定资 产投资总额 (x2) 居民消费价格指 数（上年=100） (x3) 1980 4545.6 42361 910.9 107.5 1981 4891.6 43725 961 102.5 1982 5323.4 45295 1230.4 102 1983 5962.7 46436 1430.1 102 1984 7208.1 48197 1832.9 102.7 1985 9016 49873 2543.2 109.3 1986 10275.2 51282 3120.6 106.5 1987 12058.6 52783 3791.7 107.3 1988 15042.8 54334 4753.8 118.8 1989 16992.3 55329 4410.4 118 1990 18667.8 64749 4517 103.1 1991 21781.5 65491 5594.5 103.4 1992 26923.5 66152 8080.1 106.4 1993 35333.9 66808 13072.3 114.7 1994 48197.9 67455 17042.1 124.1 1995 60793.7 68065 20019.3 117.1 1996 71176.6 68950 22913.5 108.3 1997 78973 69820 24941.1 102.8 1998 84402.3 70637 28406.2 99.2 1999 89677.1 71394 29854.7 98.6 2000 99214.6 72085 32917.7 100.4 2001 109655.2 73025 37213.5 100.7 2002 120332.7 73740 43499.9 99.2 2003 135822.8 74432 55566.6 101.2 2004 159878.3 75200 70477.4 103.9 2005 184937.4 75825 88773.6 101.8 2006 216314.4 76400 109998.2 101.5 2007 265810.3 76990 137323.9 104.8

计量经济学调查报告

大学生月消费支出调查报告 一、引言 在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。 二、理论综述 我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。 影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下： 1、学习支出 2、消费收入 3、生活支出 三、模型设定 Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出 四、数据搜集 1、数据说明 我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。 2、数据的搜集情况 人数每人每月消 费 支出Y 学习支出 （X1） 消费收入（X2）生活支出（X3） 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760

计量经济学 自相关 实验报告

1.编辑输入某市1991-2011年国内生产总值X 和出口总额Y 、通过OLS 估计法进行回归分析得到线性回归结果 线性回归方程：i X ?0.288354-3398.045i Y ?+= (-1.0118467) (17.5565) --t 统计量 R 2 ＝0.9419 F=308.2308 2.自相关检验 (1)图示法（e 与e(-1)的散点图、残差序列图、相关图和Q 统计量检验） (2)D ．W ．检验:给定显著水平a=0.05，得到临界水平值d L =1.22、d U =1.42。从回归分析中查得DW=0.5235 (3)LM 检验

给定显著水平a=0.05，得临界值X2 0.05 (1)=3.84,根据回归结果知n*R2=11.578， 与临界值比较得n*R2>X2 0.05 (1)故认为存在一阶序列相关。 3.序列相关修正 (1)广义差分法 ○1DW =0.5235估计p值为0.74做广义差分，创建新序列DY DX、进行线性回归 对结果做DW 2检验，存在自相关。○2再次做差分p估计值为1-DW 2 /2，创建新序 列LY LX、对回归结果做DW 3 检验，从而得到不存在自相关。○3检验最终结果序列相关性，可得不存在序列相关。 （2）科克栏内-奥克特迭代法 在用OLS估参时同时选择c和X,AR(p)作为解释变量可得参数β 0，β 1， p p 的估计 值，AR(p)即为随即干扰项的p阶自回归。根据DW统计量逐次引入AR(p)直到满意。所以引入AR(1)，AR(2)对迭代一次与迭代二次的回归结果分别检验，得迭代二次回归结果不存在自相关。

计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6

数学与统计学院实验报告 院（系）：数学与统计学学院学号：姓名： 实验课程：计量经济学指导教师: 实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性 实验时间：2017年 3 月15 日 一、实验课题 Chow检验（邹氏检验） 二、实验目的和意义 1 建立财政支出模型 表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。 表1 obs Fin obs Fin obs Fin 1952 173.94 1970 563.59 1988 1122.88 1953 206.23 1971 638.01 1989 1077.92 1954 231.7 1972 658.23 1990 1163.19 1955 233.21 1973 691 1991 1212.51 1956 262.14 1974 664.81 1992 1272.68 1957 279.45 1975 691.32 1993 1403.62 1958 349.03 1976 656.25 1994 1383.74 1959 443.85 1977 724.18 1995 1442.19 1960 419.06 1978 931.47 1996 1613.19 1961 270.8 1979 924.71 1997 1868.98 1962 229.72 1980 882.78 1998 2190.3 1963 266.46 1981 874.02 1999 2616.46 1964 322.98 1982 884.14 2000 3109.61 1965 393.14 1983 982.17 2001 3834.16 1966 465.45 1984 1147.95 2002 4481.4 1967 351.99 1985 1287.41 2003 5153.4 1968 302.98 1986 1285.16 2004 6092.99 1969 446.83 1987 1241.86 步骤提示： （1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。

计量经济学期末报告

计量经济学实验报告 我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 XX学院 XX专业 小组成员：（姓名及学号）

我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 一．研究的目的要求 1.研究的背景 居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。 2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。 为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。 2.影响因素的分析 为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。（1）收入水平。根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。（2）利率水平。利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。（3）物价水平。物价水平会影响消费和储蓄。物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。而且物价水

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

计量经济学报告报告

《计量经济学》课程论文 城镇居民消费主要影响因素的实证分析 小组成员：何志滔李学贤吴晓天 指导教师：张子昱 日期：2010年12月23日

城镇居民消费主要影响因素的实证分析 摘要 中国经济的快速增长，城镇化步伐加快。城镇居民的消费在国民经济中占有极其重要的比重，城镇居民的消费水平对整个国名经济的的发展有重大的作用。面对这个巨大的消费，如何提高消费水平就成了扩大内需、拉动经济所面对的问题。本文运用计量经济学的方法，就城镇居民的消费水平的主要影响因素进行了简单的分析。 关键词：城镇居民；消费水平；影响因素 一问题的提出 经济危机以来，中国遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要依赖于投资、出口和消费三架马车，而又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济的下滑还是说明国内经济对出口的依赖还是很大的。 西方经济学中有很多关于需求、消费的理论。微观经济学中供求和均衡价格理论中的需求定理阐述了需求的定义和影响因素。需求是指某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够买到的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者的偏好、消费者收入及人们对未来的期望等。 由于数据的可获得性及影响的重要性，对于城镇居民的消费水平主要选取了以下两个影响因素;城镇居民家庭可支配纯收入及商品零售价格指数。 二1991年到2008年城镇居民消费水平及其影响因素的统计数据（表1）

三建立模型 由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*X1+b2*X2+ui b0表示在没有任何影响因素下城镇居民的消费水平；b1表示城镇家庭可支配纯收入对城镇居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对城镇居民的消费水平的影响；ui为随机扰动项 四模型的检验与修正 （一）模型的参数估计及经济意义和统计意义上的检验 利用Eviews软件，做Y对X1 X2的回归。回归结果如下表1： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/22/10 Time: 12:48 Sample: 1991 2008 Included observations: 18 Variable Coeffici ent Std. Error t-Statisti c Prob. C 3435.487 1604.745 2.140831 0.0491 X1 0.782495 0.024778 31.58077 0.0000 X2 -20.2479 0 14.85835 -1.362728 0.1931 R-squared 0.986696 Mean dependent var 6826.167 Adjusted R-squared 0.984922 S.D. dependent var 3180.842 S.E. of regression 390.5890 Akaike info 14.92420

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

计量经济学自相关性检验报告分析(doc 7页)

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计量经济学 自相关性检验实验报告 实验内容：自相关性检验 工业增加值主要由全社会固定资产投资决定。为了考察全社会固定资产投资对工业增加值的影响，可使用如下模型：Y=；其中，X 表示全社会固定资产投资，Y表示工业增加值。下表列出了中国1998-2000的全社会固定资产投资X与工业增加值Y的统计数据。 一、估计回归方程

OLS法的估计结果如下： Y=668.0114+1.181861X （2.24039）（61.0963） R2=0.994936，R2=0.994669，SE=951.3388，D.W.=1.282353。 二、进行序列相关性检验 （1）图示检验法

通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断，随机干扰项存在正序列相关性。 （2）回归检验法 一阶回归检验 e=0.356978e1-t+εt t 二阶回归检验

e=0.572433e1-t－0.607831e2-t+εt t 可见：该模型存在二阶序列相关。 （3）杜宾-瓦森（D.W）检验法 由OLS法的估计结果知：D.W.=1.282353。本例中，在5%的显 =1.22，著性水平下，解释变量个数为2，样本容量为21，查表得d l d u=1.42,而 D.W.=1.282353，位于下限与上限之间，不能确定相关性。 （4）拉格朗日乘数（LM）检验法 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared 9.227442 Probability 0.009915 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/26/09 Time: 22:55 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.005520 0.015408 0.358245 0.7246 RESID(-1) 0.578069 0.195306 2.959807 0.0088 RESID(-2) -0.617998 0.200927 -3.075729 0.0069 Adjusted R-squared 0.340473 S.D. dependent var 927.2503 S.E. of regression 753.0318 Akaike info criterion 16.25574 Sum squared resid 9639967. Schwarz criterion 16.45469 Log likelihood -166.6852 F-statistic 4.441587 Durbin-Watson stat 2.569721 Prob(F-statistic) 0.017675 由上表可知：含二阶滞后残差项的辅助回归为： e=-35.61516+0.05520X+0.578069e1-t－0.617998e2-t t (-0.1507) (0.3582) (2.9598) (-3.0757) R2=0.439402

计量经济学报告

计量经济学报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

计量经济学期末考试试题 1．结合自己的专业收集相关实际数据，作一个多元线性回归的计量经济学模型，要求： （1）用eviews进行参数估计，写出多元线性回归的数学模型； （2）进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验； （3）作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价； （4）作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与(1)和(2)的模型作对比和评价； （5）做多重共线性检验，如果存在多重共线性则消除多重共线性，与前面的模型作对比和评价； （6）分别用前述3个模型进行点预测和区间预测，对预测结果作适当评价。2．结合实际问题，收集相关数据，作Ganger因果关系分析。 3．收集实际数据，作一个带虚变量回归的计量经济学分析和预测。 研究问题： （居民消费价格指数）的数值高低，一方面取决于各个类别中每一规格品种的价格变化；另一方面取决于CPI的构成，即各个类别在CPI中所占的权重。本文研究了CPI与城市居民消费价格指数与农村居民消费价格指数及商品零售价格指数间的关系，旨在探究出是城市居民还是农村居民或商品零售价格对于CPI的贡献。因此，当前背景下对CPI的深度分析，确定其影响因素，保持CPI 稳定显得十分重要。本文期望通过实证模型分析出影响我国CPI的主要因素，

并通过结论提出合理化建议。下面给出了2005年-2015年数据，其数据来源与《中国统计年鉴》。 表1 价格指数表 ①用eviews进行参数估计，写出多元线性回归的数学模型； ②进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验； ③作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价； ④作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与 (1)和(2)的模型作对比和评价； ⑤做多重共线性检验，如果存在多重共线性则消除多重共线性，与前面的模型作对比和评价； ⑥分别用前述3个模型进行点预测和区间预测，对预测结果作适当评价。 解题： (1)以居民消费价格指数为（Y）,城市居民消费价格指数(1 X),农村居民消费价格指数(2 X),商品零售价格指数(3 X),做参数估计得到以下结果，如图

计量经济学模型

第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据： 1） 研究目的； 2） 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围，决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定（可能需要进行一定的修改）。若没有已知的关系式可用，可以根据研究目的，人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式，就直接套用。否则，可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数，因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前，如有可能，应先进行调整，使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因，及统计指标间的相关性，在设计模型结构时，需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型，即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义： 1） 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了？ 2） 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响？ 判别准则 1） 复相关系数R （一般要求R>0.8），或方程的F -统计量； 一般来说，若R>0.9或经F-检验是显著的，则从整体上说，方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量，外生变量对内生变量有较强的解释能力，否则，表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量，需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时，R 值可以低一些，用于预测时，R 值应比较大。 2） 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集，out Ω是在回归模型外待检的预测变量集，del Ω是

计量经济学异方差实验报告二

实验报告2 实验目的：掌握异方差的检验及处理方法。 实验容：检验家庭人均纯收入与家庭生活消费支出可能存在的异方差性。有关数据如下：其中，收入为X，家庭生活消费支出为Y。 地区家庭人均 纯收入 家庭生活 消费支出地区 家庭人均 纯收入 家庭生活 消费支出 北京9439.63 6399.27 湖北3997.48 3090 天津7010.06 3538.31 湖南3904.2 3377.38 河北4293.43 2786.77 广东5624.04 4202.32 山西3665.66 2682.57 广西3224.05 2747.47 3953.1 3256.15 海南3791.37 2556.56 辽宁4773.43 3368.16 重庆3509.29 2526.7 吉林4191.34 3065.44 四川3546.69 2747.27 4132.29 3117.44 贵州2373.99 1913.71 上海10144.62 8844.88 云南2634.09 2637.18 江苏6561.01 4786.15 西藏2788.2 2217.62 浙江8265.15 6801.6 陕西2644.69 2559.59 安徽3556.27 2754.04 甘肃2328.92 2017.21 福建5467.08 4053.47 青海2683.78 2446.5 江西4044.7 2994.49 宁夏3180.84 2528.76 山东4985.34 3621.57 新疆3182.97 2350.58 河南3851.6 2676.41 实验步骤如下： 一、建立有关模型分析异方差检验如下。 方法一、图示法。（两种） （一）、x y 相关分析 从图中可以看出，随着收入的增加，家庭生活消费支出不断的提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。 建立模型： 1、从图中可以看出，x y不是简单的线性关系。建立线性回归方程如下， LS Y C X

计量经济学经济模型分析

我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求 扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制 定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详情如下表 所示。 1、建立回归模型并进行参数估计

导入数据后得到下表: Dependent Variable Y FzlethGid Least Squares Date 12-13/12 Time: 22:19 Sample 1990 2009 Included observations 20 Variable Coefficient Std Error 卜 Statist 祀 Prob X1 0 402900 0 046073 z 743759 0..0000 X2 -0 023108 0 016025 -1 442040 0 1G8G X3 0-004474 0.005581 0 001593 0-4345 C -78 54985 50 62100 -1 554796 0 1396 R-squared 0.999564 Mean dependent \ar 3923.300 Adjusted F?-squared 0 999463 S D dependent var 2406 042 S.E. of regression 54.71930 Akaike info criterion 11.01317 Sum squared resid 47907 22 Sch.varz Gritericin 11 21831 Log likelihood ■106 1917 F-statistic 12239.64 Du 市in-Watson stat 0 92174-9 Pro biF-stati stic; 0 000000 表2 由表2可知，模型估计的结果为： Y? 0.403X 1 0.023X 2 O.OO4X 3 78.550 (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) R 2 0.999564 R 2 0.999483 F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表: ^Equation: IHITITLEB To rkfile: 越莹\Hntitled 冋区 V Proc Object