计量经济学实验报告及心得体会.docx
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计量经济学实验报告及心得体会
《计量经济学》实验报告一
实验时间:
2012-04-07系别:
经济管理系专业班级:
09国贸本一
学 号:
姓名:
成 绩:
.
【实验名称】实验一p54例2.6.1一元回归分析(截面数据模型)
【实验目的】使用EVIEWS软件进行一元回归分析和统计检验
【知识准备】EVIEWS的基本使用方法,t检验,普通最小二乘法
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】使用方程进行一元线性回归分析,经济,拟合优度,参数显著性,和方程显著性等检验。
【实验过程】
⑴启用EVIEWS软件→file→new→workfile→选中“undatedorirregular”,在“endobservation”中填“31”,单击“ok”
⑵导入数据:
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表2.6.1,单击“打开”在“upper-leftdatecell”中填写“B4”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“y”单击“ok”
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表2.6.1,单击“打开”“upper-leftdatecell”中填写“C4”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“x”单击“ok”
⑶对导入的数据进行分析:
quick→estimateequation→填写“y空格c空格x”,单击“ok”,得出分析的结果。
【实验小结】
1、建立模型
本例中我们假设拟建立如下一元回归模型:
Y=
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/07/12Time:
09:
23
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
633.5543
495.1754
1.279454
0.2109
X
0.674007
0.041296
16.32155
0.0000
R-squared
0.901826
Meandependentvar
8401.467
AdjustedR-squared
0.898440
S.D.dependentvar
2388.455
S.E.ofregression
761.1630
Akaikeinfocriterion
16.16991
Sumsquaredresid
16801705
Schwarzcriterion
16.26243
Loglikelihood
-248.6337
F-statistic
266.3928
Durbin-Watsonstat
1.931058
Prob(F-statistic)
0.000000
根据以上回归分析可得出如下回归分析结果:
(1.279454)(16.32155)
R=0.901826F=266.3928D.W=1.931058
其中括号内的数为相应参数t的检验值,R是可决系数,F和D.W是有关的两个检验统计量
2、模型检验
从回归估计的结果来看,D.W=1.931058模型拟合较好。
可决系数R=0.901826,表明城镇居民人均消费支出的变化的90.1826%可由人均可支配收入的变化来解释。
从斜率项的t检验值来看,大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t(29)=2.05,且该斜率值满足0<0.674007<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说
《计量经济学》实验报告二
实验时间:
2012-04-07系别:
经济管理系专业班级:
09国贸本一
学 号:
姓名:
成 绩:
【实验名称】实验二p56例2.6.2一元回归分析(时间序列数据模型)
【实验目的】使用EVIEWS软件进行一元回归分析和统计检验和预测。
【知识准备】EVIEWS的基本使用方法,t检验,普通最小二乘法
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程进行一元线性回归分析,经济,拟合优度,参数显著性,和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择workfilefrequeney的类型为annaul,在startdate中输入1978,在enddate中输入2006,单击“ok”。
2.导入数据:
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表2.6.3,单击“打开”在“upper-leftdatecell”中填写“g3”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“x”单击“ok”
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表2.6.3,单击“打开”“upper-leftdatecell”中填写“h3”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“y”单击“ok”
3.对导入的数据进行分析:
quick—estimatedequation,输入“Y空格C空格X”,单击“ok”,即可得到所需要的结果。
【实验小结】
1.建立模型
本例中我们假设拟建立如下一元回归模型Y=
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/07/12Time:
11:
19
Sample:
19782006
Includedobservations:
29
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
2091.295
334.9869
6.242914
0.0000
X
0.437527
0.009297
47.05950
0.0000
R-squared
0.987955
Meandependentvar
14855.72
AdjustedR-squared
0.987509
S.D.dependentvar
9472.076
S.E.ofregression
1058.633
Akaikeinfocriterion
16.83382
Sumsquaredresid
30259014
Schwarzcriterion
16.92811
Loglikelihood
-242.0903
F-statistic
2214.596
Durbin-Watsonstat
0.277155
Prob(F-statistic)
0.000000
上表给出了采用Eviews软件对表2.6.1中的数据进行回归分析的计算结果,表明可建立如下的中国居民消费函数:
=2091.295+0.437Xi
(6.242)(47.059)
R=0.9875F=2214.596DW=0.277
其中括号内的数为相应参数t的检验值,R2是可决系数,F和D.W是有关的两个检验统计量
2、检验模型
回归估计的结果来看,模型拟合较好。
可决系数R=0.9880,截距项与斜率项的t检验值均大于5%著性水平下自由度为n-2=27值t(29)=2.05,且该斜率值满足0<0.437527,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说,表明1978——20XX年间,以1990年价计的中国居民可支配总收入每增加一亿元,居民总消费支出水平平均增加0.4375亿元。
《计量经济学》实验报告三
实验时间:
2012-04-07系别:
经济管理系专业班级:
09国贸本一
学 号:
姓名:
成 绩:
【实验名称】实验三p61课后习题一元回归分析及检验、预测
【实验目的】使用EVIEWS软件进行一元回归分析和统计检验。
【知识准备】一元线性回归分析与估计、t检验、f检验、无偏估计、置信区间、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验。
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程建立一元线性回归方程,做散点图,并进行一元线性回归分析,经济,拟合优度,参数显著性,和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.普通最小二乘法估计:
(1)启用EVIEWS软件→file→new→workfile,选择“workfilefrequeney”的类型为“undatedorirreqular”,在“startdate”中输入“1”,在“enddate”中输入“31”,单击“ok”。
(2)导入数据:
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表p61,单击“打开”→在“upper-leftdatecell”中填写“B4”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“y”→单击“ok”
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表p61,单击“打开”→在“upper-leftdatecell”中填写“C4”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“GDP”→单击“ok”
(3)对导入的数据进行分析:
quick—estimatedequation,填写“Y空格C空格GDP“,单击“ok”,即可得到所需要的结果。
2.作散点图,进行因果关系检验:
Quick-graph,输入yGDP,选择Scatter
Diagram。
3.模型检验
4.统计分析:
可决系数,参数和方程显著性分析
.【实验小结】
(1)建立模型:
本例中我们假设拟建立如下一元回归模型:
Y=
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/07/12Time:
19:
37
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-10.61120
86.06334
-0.123295
0.9027
GDP
0.071041
0.007407
9.591209
0.0000
R-squared
0.760313
Meandependentvar
621.0226
AdjustedR-squared
0.752048
S.D.dependentvar
619.5311
S.E.ofregression
308.4940
Akaikeinfocriterion
14.36362
Sumsquaredresid
2759887.
Schwarzcriterion
14.45614
Loglikelihood
-220.6361
F-statistic
91.99130
Durbin-Watsonstat
1.570426
Prob(F-statistic)
0.000000
=-10.61120+0.071041Xi
(-0.1232)(9.591)
R2=0.7603F=91.991306D.W=1.5704265
斜率的经济意义:
国内生产总值每增加1亿元,税收相应的增加0.071041亿元。
(2)模型检验:
从回归估计的结果看,模拟的效果较好。
可决系数R2=0.7603,表明各地区税收变化的76.03%可有国内生产总值GDP的变化来解释。
从斜率项的t检验值看,大于5%显著性水平下自由度为29的临界值t0.025(29)=2.05,且斜率值满足,0<0.071041<1,符合经济理论中边际消费倾向在0和1之间的绝对收入假说。
从F的值看,F=91.991306>F0.05(1,29)=4.18,表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
《计量经济学》实验报告四
实验时间:
2012-04-14系别:
经济管理系专业班级:
09国贸本一
学 号:
姓名:
成 绩:
【实验名称】实验四p85-87例3.5.1多元回归分析
【实验目的】使用EVIEWS软件进行可化为线性的非线性多元回归分析
【知识准备】多元线性回归分析与估计、t检验、f检验、无偏估计、置信区间、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验。
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程建立多元线性回归方程,并进行多元线性回归分析,经济,拟合优度,参数显著性,和方程显著性等检验。
【实验过程】
1.启用EVIEWS软件→file→new→workfile→选择“workfilefrequeney”的类型为“annaul”,在“startdate”中输入“1”,在“enddate”中输入“22”,单击“ok”。
2.导入数据:
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表3.5.1,单击“打开”在“upper-leftdatecell”中填写“f3”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“q”单击“ok”
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表3.5.1,单击“打开”“upper-leftdatecell”中填写“b3”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“x”单击“ok”
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表3.5.1,单击“打开”“upper-leftdatecell”中填写“h3”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“p1”单击“ok”
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表3.5.1,单击“打开”“upper-leftdatecell”中填写“g3”,在”nameforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“p0”单击“ok”
3.对导入的数据进行分析:
在quick—estimateequation中输入log(q)空格c空格log(x)空格log(p1)空格log(p0),单击“ok”得到回归结果。
4.检验自变量间的线性相关性:
选中序列p0,p1,x→quick→estimatestatistics→correlations→单击“ok”
5.用线性回归模型㏑q=β0+β1㏑+β2㏑+μ进行估计:
quick→estimateequation→填写“㏒(q)空格c空格㏒(x/p0)空格㏒(p1/p0)”,单击“ok”,得出分析的结果。
.【实验小结】
(1)建立模型
建立模型:
本例中我们假设拟建立如下多元回归模型:
Q=f(X、P1、、P0)
取对数后成为:
DependentVariable:
LOG(Q)
Method:
LeastSquares
Date:
04/14/12Time:
09:
33
Sample:
19852006
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
5.448311
0.079041
68.93042
0.0000
LOG(X)
0.521701
0.037161
14.03886
0.0000
LOG(P0)
0.033814
0.104350
0.324046
0.7496
LOG(P1)
-0.524428
0.104549
-5.016099
0.0001
R-squared
0.975002
Meandependentvar
7.493909
AdjustedR-squared
0.970835
S.D.dependentvar
0.193147
S.E.ofregression
0.032985
Akaikeinfocriterion
-3.822567
Sumsquaredresid
0.019584
Schwarzcriterion
-3.624196
Loglikelihood
46.04824
F-statistic
234.0170
Durbin-Watsonstat
0.540020
Prob(F-statistic)
0.000000
上表给出了采用Eviews软件对表表3.5.1.xls中的数据进行回归分析的计算结果:
㏑=5.448+0.522㏑X-0.338㏑P0-0.524㏑P1
(68.930)(14.038)(0.324)(-5.016)
R2=0.975002F=234.0170D.W=0.540020
其中括号内的数为相应参数t的检验值,R2是可决系数,F和D.W是有关的两个检验统计量
(2)模型检验
回归结果表明,在1985-20XX年间,㏑Q的97.5%可由其他三个变量的变化来解释。
在5%的显著性水平下,F统计量的临界值为F(3,18)=3.16,表明模型的线性关系显著成立。
自由度n-k-1=18的t统计量的临界值为t(18)=2.10,因此㏑X的参数显著地异与零,却不拒绝㏑P与㏑P前参数为零的假设,但这是否就意味着模型中应去掉价格因素呢?
由于㏑P与㏑P的相关系数高达0.975,表明两者间有较强的共线性,因此价格的影响或许存在,只不过该模型无法区分两者对被解释变量独立的影响。
从㏑X前的参数看,在1985-20XX年间,中国城镇居民对食品的消费支出关于总消费支出的弹性为0.52,表明中国城镇居民的消费支出增加1%,对食品消费支出平均增加为0.52%;虽然食品价格与物价总指数的变化对食品的消费需求的影响并不显著,但正如所期望的那样,在其他因素保持不变的情况下,食品价格的增加会减小城镇居民对食品的消费需求;同样的㏑P前的参数为负,表明在以名义价格表示的居民消费总支出不变的情况下,居民消费价格总水平的上升会导致实际的居民消费总水平下降,所有的消费支出都会减少,其中包括对食品消费支出的减少。
当然,其他物品与服务价格的上升,会一定程度的促进居民更多的消费食品。
因此,㏑P前的符号主要得看这两种趋势对比的结果,这里显然是前者的力量超过了后者。
(3)对线性回归模型㏑q=β0+β1㏑+β2㏑+μ进行回归,EVIEWS软件的输出结果如下
DependentVariable:
LOG(Q)
Method:
LeastSquares
Date:
04/12/12Time:
10:
08
Sample:
19852006
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
5.448613
0.079839
68.24482
0.0000
LOG(X/P0)
0.557220
0.021916
25.42570
0.0000
LOG(P1/P0)
-0.543004
0.104396
-5.201388
0.0001
R-squared
0.973077
Meandependentvar
7.493909
AdjustedR-squared
0.970243
S.D.dependentvar
0.193147
S.E.ofregression
0.033318
Akaikeinfocriterion
-3.839295
Sumsquaredresid
0.021092
Schwarzcriterion
-3.690517
Loglikelihood
45.23225
F-statistic
343.3565
Durbin-Watsonstat
0.563745
Prob(F-statistic)
0.000000
㏑=5.44+0.557㏑-0.543㏑
(5.4486)(0.5572)(-0.5430)
R=0.97F=343.356DW=0.5637
模型拟合优度较高,㏑在5%的显著水平下显著,㏑在10%的显著水平下显著。
同样的,此期间中国城镇居民收入与消费支出总额的增加,会刺激对食品消费需求的增加,而食品相对价格的上升,对食品消费需求则起着抑制作用。
《计量经济学》实验报告五
实验时间:
2012-04-14系别:
经济管理系专业班级:
09国贸本一
学 号:
姓名:
成 绩:
【实验名称】实验五p91例3.5.2非线性普通最小二乘法进行估计
【实验目的】利用Eviews软件进行非线性普通最小二乘法进行估计
【知识准备】非线性普通最小二乘法进行估计、t检验、f检验、无偏估计、置信区间、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验。
【实验软件】EVIEWS软件
【实验要求】选择方程进行非线性普通最小二乘法进行估计,经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验
【实验过程】
1.启用Eviews软件→file→new→workfile→在“startdate”中填写“1985”,在“enddate”中填写“2006”,单击“ok”
2.导入数据:
procs→import→readtext-lotus-excel→选择表3.5.1,单击“打开”→在“upper-leftdatacell”中填写“F3”,在“namesforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“Q”→单击“ok”
Procs→import→readtext-lotus-excel选择表3.5.1,单击“打开”→在“upper-leftdatacell”中填写“B3”,在“namesforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“X”→单击“ok”
procs→import→readtext-lotus-excel选择表3.5.1,单击“打开”→在“upper-leftdatacell”中填写“H3”,在“namesforseriesornumberofseriesifnamesinfile”中填“P1”→
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