(完整word版)计量经济学实验报告(多元线性回归分析)---精品资料.docx
实验 2：多元线性回归分析
实验目的：学习利用Eviews 建立多元线性回归模型，研究
率之间的关系。
64 国家婴儿死亡率与妇女文盲
一、实验内容：
1、先验的预期CM和各个变量之间的关系。
2、做CM
对
FLR的回归，得到回归结果。
3、做CM
对FLR
和
PGNP的回归，得到回归结果。
4、做CM
对FLR， PGNP
和
TFR的回归结果，并给
出
ANOVA。
5、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？
6、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？
7、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出
必要的计算结果。
二、实验报告
----多元线性回归分析
1、问题提出
婴儿死亡率 (CM)是指婴儿出生后不满周岁死亡人数同出生人数的比率。一般以年度为计
算单位，以千分比表示。婴儿死亡率是反映一个国家和民族的居民健康水平和社会经济发展
水平的重要指标，特别是妇幼保健工作水平的重要指标。
婴儿死亡率 (CM)的高低是一个国家或地区社会经济多方面因素协调发展的结果。由于世
界各国婴儿死亡率差别很大，所以就64 个国家社会综合发展状况，针对性的研究婴儿死亡
率（ CM）与女性识字率（FLR）、人均 GNP（ PGNP）、总生育率（TFR）之间的关系
2.指标选择
本次实验研究婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系，故应采用婴儿死亡率（CM）和女性识字
率（ FLR）作为指标。但影响婴儿死亡率的因素较复杂，尤其是经济发展状况、总生育
率等也会对其产生重要影响，考虑到实验的准确性，故引入人均GNP（PGNP）和总生育率（TFR）相关数据。
3.数据来源
数据来源：教师提供
原始数据如下：
婴儿死亡率 CM女性识字率 FLR人均 GNPPGNP总生育率 TFR 128371870 6.66
20422130 6.15
202163107
19765570 6.25
96762050 3.81
20926200 6.44
17045670 6.19
24029300 5.89
24111120 5.89 5555290 2.36 75871180 3.93 12955900 5.99 24931730 3.5 1653111507.41 94771160 4.21 968012705 14830580 5.27 9869660 5.21 16143420 6.5 118471080 6.12 26917290 6.19 18935270 5.05 12658560 6.16 12814240 1.8 16729240 4.75 13565430 4.1 107873020 6.66 726314207.28 128494208.12 276319830 5.23 15284420 5.79 22423530 6.5 1425086407.17 10462350 6.6 287312307 41661620 3.91 31211190 6.7 77882090 4.2 14222900 5.43 26222230 6.5 21512140 6.25 24693307.1 1913110107.1 182193007 37881730 3.46 10335780 5.66 67851300 4.82 143789305 8385690 4.74 223332008.49 24019450 6.5
31221280 6.5
12794430 1.69
5283270 3.25
794313407.17
6188670 3.52
16828410 6.09
28954370 2.86
121411310 4.88
115621470 3.89
18645300 6.9
47853630 4.1
17845220 6.09
142675607.2
表 1
4.数据处理
此次实验可直接使用数据，无需进行数据处理。
5. 先验的预期 CM和各个变量之间的关系【题1】
5-1 预期 CM与 FLR存在负相关关系。
一方面，女性受教育程度越高，其知识越丰富，自我保护意识和能力就越强，则更善
于保护自己和婴儿；另一方面，女性教育程度越高，其就业机会与收入获得途径就越
多，可以更好的保障自己和婴儿的生活。因此，我们预期FLR 的提高会导致CM降低。
5-2 预期 CM与 PGNP存在负相关关系。
人均 GNP的提高使人们的物质生活水平得到提高，改善了人民、食、住、行等诸方
面的条件，特别是使人们摄取的营业素增加，营养素结构合理，从而增加人们的体质；
使人们从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解脱出来，有充足的精力和时间来关心
自己及其后代的身体健康，提高生活质量。因此，我们预期PGNP的提高会导致CM降低。
5-3 预期 CM与 TFR存在正相关关系。
总生育率直接或间接地影响着婴儿死亡率，总生育率提高，人口数量上升，人均GNP，人均受教育程度等一系列人均享受的权利和福利都会有所下降。因此，我们预期TFR 的提高会导致CM降低。
6.数据分析
6-1 对各个变量数据进行观察分析
观察数据可知 0 CM 1000,0FLR 1000, PGNP 0,TFR 0 ，与经济社会现
实相符，不存在与经济意义相违背的数据，所以可以保证我们所取的各项数据满足此次实验
要求。
6-2 变量的相关性
①CM 与 FLR 的相关性
FLR CM
FLR 1.000000
-0.818285
CM-0.818285 1.000000
表 2
图1
由散点图（图1）和相关系数（表2）知，这两组数据的相关性较高，满足实验要求，
且 CM 与 FLR 之间存在负相关关系，与预期相反。
②CM 与 PGNP 的相关性
PGNP
PGNP CM 1.000000-0.407697
CM
-0.407697 1.000000
图 2表3
由散点图（图 2）和相关系数（表 3）知，这两组数据有一定的相关性，满足实验要求，且CM 与 PGNP 之间存在负相关关系，与预期相同。
③CM 与 TFR 的相关性
TFR CM
TFR 1.0000000.671135
CM0.671135 1.000000
图 3表3
由散点图（图3）和相关系数（表3）知，这两组数据的相关性较高，满足实验要求，
且 CM 与 TFR 之间存在正相关关系，与预期相同。
总结 :CM 与 FLR 之间存在负相关关系，与PGNP之间存在负相关关系，与TFR之间存在正相关关系。
7. 建立模型及模型检验
7-1 CM对FLR的回归模型建立及检验【题 2】
（1）建立回归模型
根据图 1，建立如下线性模型：CM i01FLR ii
得出回归结果：
图4
回归方程式：CM 2.390496* FLR263.8635【回归模型（2）】
其中：
Se (0.213263)(12.22499)
t( 11.20917 )(21.58395)
p (0.0000)(0.0000 )
R 20.669590 F 125.6455
（2）模型检验
①经济意义检验
^
所估计的参数1 = - 2.390496 ，说明女性识字率(FLR) 与婴儿死亡率（ CM）负相关，且在其他条件不变的情况下女性识字率（ FLR）增加 1%，可导致婴儿死亡率（CM）减少 2.390496%。
②统计检验
A、拟合优度检验：
可决系数 R 20.669590 ，说明所建模型整体上对样本数据还不算很好，即解释变量 CM对 FLR 的大部分差异作出了解释，但可能还有其他因素影响婴儿死亡率。
B、t 检验：
对回归系数的t检验 : 针对H0 :0 =0 H1 :0≠ 0 和H0 :1 =0H 1：1≠0，
4^^
由图可知：估计的回归系数0的标准误差和t 值分别为Se(0)=12.22499,
t(
^^^
0)=21.58395;1的标准误差和 t值分别为Se(1)=0.213263, ^
的临界值 t0.025（62）
t(1 )=-11.20917.取α=0.05,查 t 分布表得自由度为n-2=64-2=62
^
)=21.58395> t0.025（62） =2.000H 0: =2.000 ，因为 t(0所以拒绝原假设0 =0；因为^
t 0.025（62）=-2.000,所以拒绝原假设 H 0:
t(1 )=-11.20917<-1 =0。这说明在 95%的置信水平下，解释变量女性识字率 (FLR) 通过了显著性检验，即解释变量女性识字率
(FLR) 对婴儿死亡率（ CM）有显著影响。
7-2CM 对 FLR 和 PGNP 的回归模型建立及模型检验【题3】（ 1）建立回归模型
根据图 2，建立如下线性模型：CM i0 1 FLR i 2 PGNP i i 得出回归结果：
图 5
回归方程式：
CM 2.231586* FLR 0.005647* PGNP 263.6416 【回归模型
（ 3）】
其中：
Se (0.209947)(0.002003)(11.59318)
t ( 10.62927 )( 2.818703)(22.74109) p (0.0000)( 0.0065)(0.0000)
R 2 0.707665
F 73.83254
（ 2）模型检验
①经济意义检验
^
^
所估计的参数 1 ,
2 均为负数， 说明女性识字率
(FLR) 和人均 GNP(PGNP)与婴儿
的死亡率（ CM ）负相关，与预期假设相同。
^
1 =-2.231586 表示，在其他变量保持不
^
变的情况下，女性识字率每增加
1%，婴儿死亡率减少
2.231586%。 2 = - 0.005647 表
明，在其他变量保持不变的条件下，人均 GNP 每增加 1%，婴儿死亡率减少 0.005647%。
②统计检验
A 、拟合优度检验：
可决系数 R2=0.707665，说明所做模型对样本数据大体上拟合不是很好，可能还
有其他因素对婴儿死亡率产生影响。
B、 t 检验：
对回归系数的 t 检验 : 在显著性水平α =0.05, 查 t分布表得自由度为n-3 = 64 –
^
3 = 61 的临界值t0 .025（ 61） =2.000 ，由图 5 知 t( 1)=-10.62927 < -t0.025（61）
^
=- 2.00 t(2 )=-2.818703 < -t 0.025（61）= -2.0000,。说明在 95%的置信水平下，
解释变量女性识字率 (FLR) 和人均 GNP(PGNP)均通过了显著性检验，即解释变量女性识字率(FLR) 和人均 GNP(PGNP)对婴儿死亡率（ CM）有显著影响。
7-3 CM对FLR、PGNP和TFR的回归模型建立及模型检验，并给出ANOVA。【题 4】
（ 1）建立回归模型
根据图2，建立如下线性模型：
CM i0 1 FLR i 2 PGNP i3TFR i 得出回归结果：
图5
回归方程式：
1.7680290.0055111
2.86864168.3067 CM FLR PGNP TFP
【回归模型（ 4）】
其中：
Se (0.248017)( 0.001878)(4.190533)(32.89165 )
t ( 7.128663)( 2.934275)(3.070883)(5.117003)
p (0.0000)(0.0047)(0.0032)(0.0000)
R 20.747372F59.16767
（ 2）模型检验
①经济意义检验
^^^
所估计的参数 1 , 2 均为负数， 3 为正数，说明女性的文化率(FLR) 和人均GNP(PGNP)与婴儿的死亡率（ CM）负相关，总生育率 (TFR) 和婴儿的死亡率（ CM）正相关，
^
与预期假设相同。1 =– 1.768029 表示，在其他变量保持不变的情况下，女性识字率
每增加 1%，婴儿死亡率减少 1.768029% 。^
2 =- 0.005511 表明，在其他变量保持不变的条
^
件下，人均 GNP每增加 1%，婴儿死亡率减
少- 0.005511%。3 =12.86864 表明，总生育率增
加1%，婴儿死亡率增加12.86864%。
②统计检验
A、拟合优度检验：
可决系数 R2=0.747372，说明所做模型整体对样本数据拟合较好，即解释变量
FLR、 PGNP和 TFR 对 CM的大多数差异作了解释，但该模型仍有进一步改良的空间。
B、t 检验：
在显著性水平α =0.05,查 t 分布表得自由度为 n-4 = 64 – 4= 60 的临界值t0.025
^
t
0.^
（ 60）=2.000 ，由图 6 知 t(1 )=-7.128663 < -025（ 60）= -2.000,t( 2 )=-2.934275
< - t0.025（ 60） = -2.0000, t(^
t0.
3 )= 3.070883>025（ 60） = 2.000.说明在 95%的置信
水平下，解释变量女性识字率(FLR) ,人均 GNP(PGNP)和总生育率 (TFR) 均通过了显著性检验，即解释变量女性识字率(FLR)、人均 GNP(PGNP) 、总生育率 (TFR) 对婴儿死亡率（CM）均有显著影响。
（3）给出 ANOVA：
四变量回归模型的方差分析表：（检验联合假设 b2=b3=b4=0 或 R2=0）
变异来源平方和自由度MSS＝ ss/d.f
k 1
j y i x
ij
来自回归 ESS j y
i
x
ij k-1
j 1
k1
来自残差 RSS e i2n-k
n e i2 k
总计 TSS y i2n-1
表4
由于 ESS=R2*TSS ， RSS=(1-R2 )*TSS ，可知：
ESS/ d. f( 2y
i
x
i 23
y
i
x
i 34 y i x i 4 ) / 3
F
e i2 / 60
RSS/ d. f
F 服从分子自由度为3，分母自由度为n-4 的 F 分布； F 分布用于联合统计检验。H0:R 2=0,H 1 :R2≠ 0,得
ESS/ 3R2 / 30.747372/ 3 F
(1R2 ) / 6160.15
RSS/( n 4)(1 0.747372) / 61
又当α=5%， d.f=3.60 时 F 分布的临界值约为 2.76
∵F=60.15>2.76,∴拒绝 H0:R2 =0。
从上述方差分析以及 F 检验所得出的结果显示实验所得出的结果拒绝零假设：妇女文盲率、人均国民生产总值和总生育率联合对婴儿死亡率没有影响；实验结果不仅拒绝零假设：FLR（妇女文盲率）、PGNP(人均国民生产总值 ) 和 TFR(总生育率 ) 各自是统计不显著的，而且
拒绝零假设： FLR（妇女文盲率）、PGNP(人均国民生产总值 ) 和 TFR(总生育率 ) 是联合不显著的。因此 F 联合检验通过。
8、结果解释
8—1 根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？【题5】
根据各种回归结果，应选择CM对 FLR， PGNP和 TFR的回归模型。
因为从各个回归结果中的可决系数看， CM对 FLR 的回归模型中 =0.669590 ， CM对FLR和PGNP回归模型中 =0.707665 ， CM对 FLR， PGNP和 TFR的回归模型中 =0.747372 ，因为 CM 对 FLR， PGNP和 TFR 的回归模型中最大，对样本数据的拟合程度最高
8—2、如果回归模型（ 4）是正确的模型，但却估计了（2）或（ 3），会有什么后果？【题 6】
如果回归模型 CM对 FLR， PGNP和 TFR 是正确的模型，但却估计了前两种回归模型，
就忽略了影响婴儿死亡率的其他重要因素，而且根据上面各模型的分析可知正确回归模型中
FLR,PGNP和 TFR这三个解释变量的系数的绝对值都小于其他模型，采用前两种回归模型
会使模型中仅有的解释变量对被解释变量的影响增大，使回归模型的误差可能很大，失去
其意义，甚至得出与实际相反的结论。
8—3、假定做了（ 2）的回归，如何决定增加变量 PGNP 和 TFR ？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。【题 7】
在实际中，为了解释某个现象，往往面临着在若干解释变量间进行取舍的问题。通常的做法
2
于 1，修正判定系数就会增加，这里的t 值是在零假设：总体系数为零下计算得到的。
①增加变量 PGNP
CM i01 FLR i i*
CM i01 FLR i2 PGNP i i**
** 可以看做 * 的受约束回归，此时H 0:2 =0，H1 :2≠0，F [( 2 1), (64 3)]。
(RSS R RSS U )
( K U K R )
F
RSS U
( n k u1)
=(120163.0 106315.6) 1
106315.6 61
=7.945
显著性水平为5%的情况下，自由度为（ 1,61 ）的 F 统计量的临界值为F0 .05=4.00<7.945,所
以拒绝原假设 H 0:2 =0，接受2≠ 0，PGNP对 CM有显著影响，因此加
入PGNP这一变量。
②增加变量 TFR
CM i01FLR i2 PGNP i3 TFR i***
*** 可以看做 ** 的受约束回归，此时H 0：3 =0，H1 : 3≠ 0，F [( 32),( 64 4)] 。
(RSS R RSS U )
( K U K R )
F
RSS U
(n k u 1)
=(106315.6 91875.38) 1
91875.3860
=9.43
显著性水平为 5%的情况下，自由度为（ 1,60 ）的 F 统计量的临界值为F0 .05 =4.00<9.43,所以拒绝原假设 H 0:3=0，接受3≠ 0， TFR对 CM有显著影响，因此加入解释变量TFR.
9、实验总结
（1）现实生活中的大多数经济现象并不只受一种因素制约，多元线性回归模型某种意义上
比一元线性回归模型更具普适性。由于存在多个解释变量，需要考虑变量选择等问题，只有经过不断的调试才会找到合适的模型。在模型建立并得出参数后还要对模型进行经济检验和
统计检验，以确定模型的适用性。
（2）在实验之前先判断了先验的预期CM对各个变量间的关系，但是在具体的实验过程中得
到的数据显示结果与预期有部分冲突，说明该实验所得到的模型不是一个设定型模型，实验存在着设定误差。这是因为解释变量（妇女识字率FLR）与被解释变量（婴儿死亡率CM）之间的因果关系并不确定，只是我们从理论上进行的预测。
（ 3）进行多元线性回归分析时，解释变量多少的界定标准主要来自于校正判定系数R 2是否随着解释变量的逐渐增多而逐渐增大，同时考虑校正后的模型是否通过了统计检验，特别
是 F 统计检验。本实验模型（4）中三个解释变量确实是影响婴儿死亡率CM的重要因素，但还有继续增加解释变量的空间。
三、实验点评
计量经济学·多元线性回归模型
计量经济学·多元线性回归模型
2006年 217656.6 77597.2 63376.86 2007年 268019.4 93563.6 73300.1 2008年 316751.7 100394.94 79526.53 2009年 345629.2 82029.69 68618.37 2010年 408903 107022.84 94699.3 2011年 484123.5 123240.56 113161.39 2012年 534123 129359.3 114801 2013年 588018.8 137131.4 121037.5 2014年 636138.7 143911.66 120422.84 数据来源：国家统计局 三、模型的检验及结果的解释、评价 (一）OLS 法的检验 相关系数： Y X1 X2 Y 1 0.9799919175967026 0.98352422945 0628 X1 0.97999191759 67026 1 0.99756527944 46187 X2 0.983524229450628 0.99756527944 46187 1 线性图： 100,000 200,000300,000400,000500,000600,000700,000Y X1 X2 估计参数： Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 14:47 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3775.319359 326024 8769.9280467 183 0.4304846447 102545 0.67026006 64360232 X1 -0.91272630 85551189 1.9385186318 83585 -0.470837005 9194414 0.64153894 75333828 X2 5.522785592 51161 2.2548570541 42605 2.4492841275 08302 0.02108703 0146243 R-squared 0.967586049 4429319 Mean dependent var 173871.823 3333334 Adjusted R-squared 0.965185016 0683343 S.D. dependent var 187698.441 4104575 S.E. of regression 35022.22758 863741 Akaike info criterion 23.8599929 764685 Sum squared resid 3311702348 2.29852 Schwarz criterion 24.0001127 1463471 Log likelihood -354.899894 6470274 Hannan-Quinn criter. 23.9048184 8460881 F-statistic 402.9873385 683694 Durbin-Watson stat 0.54328498 36158895 Prob(F-statistic) 7.850214650 723685e-21 统计检验： （1）拟合优度：从上表可以得到R2=0.9675860494429319，修正后的可决系数R2=0.9651850160683343，这说明模型对样本的拟合很好。 （2）F检验：针对H0： （二）多重共线性的检验及修正 相关系数矩阵： X1 X2
计量经济学简单线性回归实验报告精编
实验报告 1. 实验目的随着中国经济的发展，居民的常住收入水平不断提高，粮食销售量也不断增长。研究粮食年销售量与人均收入之间的关系，对于探讨粮食年销售量的增长的规律性有重要的意义。 2. 模型设定 为了分析粮食年销售量与人均收入之间的关系,选择“粮食年销售量” 为被解释变量（用Y 表示），选择“人均收入”为解释变量（用X 表 示）。本次实验报告数据取自某市从1974 年到1987 年的数据（教材书上101页表3.11），数据如下图所示：
1粮食年销售量Y/万吨人均收入X/ rF1974[ 9& 45153.2 1975100.7190 pl1976102.8240.3 1977133. 95301.12 [61978140.13361 71979143.11420 8—1980146.15491.76「91981144.6501 101982148. 94529.2 1 11-1983158.55552. 72匸1984169. 68771.16 131985P 162.1481L8 14二1986170. 09988.43 1519871F& 691094.65为分析粮食年销售量与人均收入的关系，做下图所谓的散点图 从散点图可以看出粮食年销售量与人均收入大体呈现为线性关 系，可以建立如下简单现行回归模型: 3?估计参数
Y t = ■? 1 2 X t ——I t 假定所建模型及其中的随机扰动项叫满足各项古典假定，可以 用OLS法估计其参数。 通过利用EViews对以上数据作简单线性回归分析，得出回归结果如下表所示： Dependent Variable Y Method: Least Squares Date 10/15/11 Time 14 49 Sample- 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C99 61349 6 431242 15 489000 0000 X0.0814700.010738 7.5071190.0000 R-squared0 827493Mean dependent var142 7129 Adjusted R-squared0 813123S.D. dependent var26.09805 S E of regression11 28200Akaike info criterion7 915858 Sum squared resid1527 403Schwarz criterion7 907152 Log likelihood-52.71101F-statisti c5756437 Durbin-V/atson stat0 638969Prob(尸-statistic)0 000006 可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为: A Y t =99.61349+0.08147 X t （6.431242）（0.10738） t= (15.48900) (7.587119) R2=0.827498 F=57.56437 n=14 4?模型检验 （1）.经济意义检验 A A 所估计的参数1=99.61349, 1 2=0.08147,说明人均收入每增加 1元，平均说来可导致粮食年销售量提高0.08147元。这与经济学中
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
计量经济学实验报告2
一元线性回归模型 一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响 1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验 2、实验要求： （1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理； （2）对回归模型做出经济上的解释； （3）独立完成实验建模和实验报告 二、实验报告 ----中国1978-2006年人均消费与经济水平之间的关系 1、问题的提出 居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（用人均GDP这个指标来表示）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。 2、指标选择 3、、数据来源 我们从中国统计局网站上取得中国1978-2006年的人均消费、人均GDP和各年的CPI。见表2.1： 表2.1 人均GDP与人均消费的原始数据（现价）单位：元
4、数据处理 为了保证我们各个时期数据的可性，我们必须剔除价格的因素对人均消费和人均GDP的影响。在这里我们用1990年的CPI作为基期来调整数据。关于调整方法我们可以用Excell也可以用Eviews软件进行，在这里我们介绍一下用Eviews软件调整数据的步骤。 利用命令行输入： “Genr averageconsume1=100/cpibase1990*averageconsume Genr averagegdp1=100/cpibase1990*averagegdp” 其中averageconsume1、averagegdp1表示调整过后的人均消费和人均GDP；cpibase1990表示以1990年为基期的CPI。 调整过后的人均消费和人均GDP如表2.2 表2.2 人均GDP与人均消费的可比价数据（单位：元）
计量经济学分析计算题Word版
计量经济学分析计算题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝ ，Y 554.2＝，2 X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义 是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 （1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：1 6.3219.14 P U =-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝ ，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。 8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
计量经济学·多元线性回归模型
计量经济学·多元线性回归模型应用作业 1985~2014年中国GDP与进口、出口贸易总额的关系 一、概述 在当今市场上，一国的GDP与多个因素存在着紧密的联系，例如进口总额和出口总额等都是影响一国GDP 的重要因素。本次将以中国1985－2014年GDP和进口总额、出口总额两个因素因素的数据，通过建立计量经济模型来分析上述变量之间的关系，强调贸易对GDP 的重要性，从而促进国内生产总值的发展。 二、模型构建过程 ⒈变量的定义 解释变量：X1进口贸易总额，X2出口贸易总额被解释变量：Y国内生产总值 建立计量经济模型：解释原油产量与进口贸易总额、出口贸易总额之间的关系。 ⒉模型的数学形式 设定GDP与两个解释变量相关关系模型，样本回归模型为： ⒊数据的收集 该模型的构建过程中共有两个变量,分别是中国从1990－2006年民用汽车拥有量、电力产量、国内生产总值以及能源消费总量，因此为时间序列数据，最后一个即2006年的数据作为预测对比数据，收集的数据如下所示 时间国内生产总值(亿元) 出口总额(人民币亿 元) 进口总额(人民币亿 元) 1985年9039.9 808.9 1257.8 1986年10308.8 1082.1 1498.3 1987年12102.2 1470 1614.2 1988年15101.1 1766.7 2055.1 1989年17090.3 1956 2199.9 1990年18774.3 2985.8 2574.3 1991年21895.5 3827.1 3398.7 1992年27068.3 4676.3 4443.3 1993年35524.3 5284.8 5986.2 1994年48459.6 10421.8 9960.1 1995年61129.8 12451.8 11048.1 1996年71572.3 12576.4 11557.4 1997年79429.5 15160.7 11806.5 1998年84883.7 15223.6 11626.1 1999年90187.7 16159.8 13736.5 2000年99776.3 20634.4 18638.8 2001年110270.4 22024.4 20159.2 2002年121002 26947.9 24430.3 2003年136564.6 36287.9 34195.6 2004年160714.4 49103.3 46435.8 2005年185895.8 62648.1 54273.7
计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告
∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析 依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均 消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5： 表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯 收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线 性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中 的 62.39 元用于消费。
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(第四版)习题及参考答案解析详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5 =1.25 用 =0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
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
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，
计量经济学答案(部分)
第一章导论 一、单项选择题 1-6: CCCBCAC 二、多项选择题 ABCD;ACD;ABCD 三.问答题 什么是计量经济学？ 答案见教材第3页 四、案例分析题 假定让你对中国家庭用汽车市场发展情况进行研究，应该分哪些步骤，分别如何分析？（参考计量经济学研究的步骤） 第一步：选取被研究对象的变量：汽车销售量 第二步：根据理论及经验分析，寻找影响汽车销售量的因素，如汽车价格，汽油价格，收入水平等 第三步：建立反映汽车销售量及其影响因素的计量经济学模型 第四步：估计模型中的参数； 第五步：对模型进行计量经济学检验、统计检验以及经济意义检验； 第六步：进行结构分析及在给定解释变量的情况下预测中国汽车销售量的未来值为汽车业的发展提供政策实施依据。 第二章简单线性回归模型 一、填空题 1、线性、无偏、最小方差性（有效性），BLUE。 2、解释变量；参数；参数。 3、随机误差项；随机误差项。 二、单项选择题 1-4：BBDA;6-11：CDCBCA 三、多项选择题 1.ABC; 2.ABC; 3.BC; 4.ABE; 5.AD; 6.BC 四、判断正误： 1. 错； 2. 错； 3. 对； 4.错； 5. 错； 6. 对； 7. 对； 8.错 五、简答题： 1.为什么模型中要引入随机扰动项？ 答：模型是对经济问题的一种数学模型，在模型中，被解释变量是研究的对象，解释变量是其确定的解释因素，但由于实际问题的错综复杂，影响被解释变量的因素中，除了包括在模型中的解释变量以外，还有其他一些因素未能包括在模型中，但却影响被解释变量，我们把这类变量统一用随机误差项表示。随机误差项包含的因素有：
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。
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型
摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews
目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)
计量经济学研究报告
计量经济学研究报告 ——居民消费水平与经济增长 081国贸5 乔林甫200822012 一．研究目的要求 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有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民啥呢干活水平的具体体现。从理论上说，居民的消费水平应随着经济的发展耳提高。改革开放以来，随着中国经济的快速反韩，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也在不断增长。研究汇总过全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要意义。 二．模型设定 为了分析居民消费水平与经济增长的关系，选择中国能代表城乡所有居民消费的“全体居民人居消费水平”未被解释变量（用Y表示），选择表现经济增长水平的“人均国内生产总值”为解释变量（用X表示）。下表为1990~2007年的有关数据。 1990~2007年中国居民人均消费水平和人均GDP
为分析居民人均消费水平（Y）和（X）的关系，做下图所示散点图。 从说散点图可以看出X与Y成纤维线性关系，为分析中国居民消费
水平随人均GDP 变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型： Y=1β+2βt X+t u t 三．参数估计 由最小二乘估计回归模型，得 可由规范的形式将参数估计和检验的结果写为 Y?= 502.5658+0.361361*X （96.78204）(0.012173) T = （5.192758）(34.53896) R2=0.986765 F=1192.940 S.E=214.1663
四．模型检验 经济意义检验： 回归系数的符号和数值大小合理。 统计检验： 拟合优度检验： R2 =0.986765接近于1，表明模型对样本的拟合优度高。F检验： F=1192.940 > F（K，N-K-1）=αF（1，18-2）=4.49表明 α 回归系数至少有一个显著不为零，模型线性关系显著。 T检验： t=5.192758 > 2/αt（N-K）=2/αt（18-2）=2.120,接受原假设，X估计值有显著影响 回归系数的经济意义： 人均消费水平每增加一个百分点，人均GDP增加0.361361元。五．回归预测 如果2008年人均GDP将比2007年增长10%，将达到20827.4元/人利用所估计的模型可预测2008年居民可能达到的年消费水平，点预测值的计算方法为 = 502.5658+0.361361*20827.4=8028.78（元）Y? t
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。
计量经济学多元线性回归
低碳农业发展影响因素分析——以新疆南疆五地州为例 学生姓名方芳 学号１０７５７１７００８ 所属学院经济与管理学院 专业农村与区域发展 塔里木大学教务处制
目录 1 引言 (1) 2 数据来源和研究方法 (1) 2.1数据来源 (1) 2.2研究方法 (2) 3 模型检验与结果 (3) 3.1初始模型计量 (3) 3.2检验 (3) 4 结论与建议 (4) 5 参考文献 (4)
低碳农业发展影响因素分析 --以新疆南疆五地州为例 方芳 摘要：全球变暖问题引起世界各国的广泛关注，这一变化使得自然灾害频发，甚至危及人类安全，因此解决这一问题迫在眉睫。通过对新疆南疆五地州的农业总产值与化肥施用量、农用机械总动力及农作物总播种面积进行回归分析后，发现化肥施用量对农作物的总产值影响极大，是其主要的制约因素。要发展低碳农业应转变农业生产方式，实施保护性耕作；应推广施肥新技术，提高化肥利用率；应改进装置，利用新技术生产化肥；发展生态农业，实现经济循环发展。 关键字：低碳农业影响因素回归分析 1 引言 近年来气候变化所导致的高温热潮、暴雨连连、旱灾、沙尘暴频发事件的概率持续增加，CO2是造成该现象的源头之一，因此，发展低碳经济、发展节能减排成为全球关注的热点。2014 年《中美气候变化联合声明》提出我国将于2030 年左右达到碳排放峰值的庄严承诺，2015 年12 月12 日，195个缔约方在巴黎达成了新的全球气候协议———《巴黎协议》，提出努力将气温升幅限制在1.5℃内的目标。农业碳排放量介于电热生产和尾气之间，成为第二大排放源，占我国碳排放总量的17%。新疆位于亚欧大陆腹地，地处中国西北边陲，是中国面最大、交界邻国最多、陆地边境线最长的省区，肩负着与重要世界经济资源大国沿边开放的重任。同时，新疆作为我国重要的种植业和畜牧业基地，以8%的绿洲面积承载了90%以上的人口、耕地和生产总值，绿色生态压力相当严峻。新疆南疆位于天山以南的塔里木盆地 ,四周高山环抱。在行政区划上包括巴音郭楞、阿克苏、喀什、克孜勒苏、和田等五地州及生产建设兵团的四个农业师。塔里木河是我国最大的内陆河,它由西向东1321km,流域覆盖新疆南部地区,面积102万km2,人口825.7万 ,分别占新疆自治区的61%和 47%,是我国重要的棉花基地。冉锦成、苏洋等人研究表明，南疆各地 (州，市) 区域差异明显，喀什地区属碳排放量、碳排放强度“双高”型地区，因此,通过对农业产值与化肥施用量、机械总动力以及农作物播种面积的回归分析,试图找到影响低碳农业发展的主要因素,并提出相关的建议,促进农业实现低碳生产。 2 数据来源和研究方法 2.1数据来源 本文选取的是新疆2006--2016年的农业生产数据，其中包括：农业总产值(亿)Y，化肥施用量（万吨）（X１）、农用机械总动力（万千瓦）（X2）、农作物总播种面积（万公顷）（X３）,数据来源于《中国统计年鉴》和《新疆统计年鉴》（2006--2016），数据见表１。 表1 新疆统计年鉴2006-2016样本数据