Eviews计量经济学三大检验

作业1

我们有1978-2007年我国财政收入,国内生产总值,财政支出和商品零售价格指数的年度数据。请用Eview 进行回归分析。

（1） 根据回归结果分析模型的经济意义（包含模型的显著性，拟合优度，系数

的显著性，系数的经济意义）

建立模型，做OLS 估计，得结果图一，列表如下：

43283175.57898859.0003271.0558.6399X X X Y ++--=∧

)

0636.20)(065848.0)(012559.0)(836.2132(SE

)882456.2)(65061.13)(260476.0-)(000492.3-(t = 997046.02=R 996705.02=R 845.2924=F

模型整体显著性较高（F 检验十分显著），可决系数和调整的可决系数较大，即样本回归方程对样本观测值拟合较好。t 检验显示的系数不显著（p 值>0.05,不能拒绝β=0的原假设）,和的系数显著（p 值<0.05，拒绝β=0的原假设）。

从模型的经济意义来看，财政支出、商品零售价格指数与财政收入成正相关，国内生产总值与财政收入成负相关,不符合客观经济规律，可能与模型变量的选取有关。考虑对模型进行对数变换，结果为图二。

432ln 128427.1ln 631090.0ln 448496.0946444.6ln X X X Y +++-=∧

)610249.0)(160929.0)(141418.0)(853146.2(SE )849127.1)(921549.3)(171412.3)(434662.2(t -= 987673.02=R 986251.02=R 3969.694=F

对数变换后模型整体显著性较高（F 检验十分显著，p 值=0.00<<0.05），可决系数和调整的可决系数略有下降，模型可解释98.63%的因变量变化。t 检验显示的系数不显著（p 值=0.0758>0.05,不能拒绝β=0的

2

R 2X 3X 4X 2

R 4ln X

原假设）,和的系数显著（p 值<0.05，拒绝β=0的原假设）。 从模型的经济意义来看，国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数与财政收入均成正相关，符合客观经济规律。在其他条件不变的情况下，国内生产总值每增加1%，财政收入平均增加0.448496%；在其他条件不变的情况下，财政支出每增加1%，财政收入平均增加0.631090%。

（2） 分别用F 检验，Wald, LR, LM 检验检验: “财政收入和商品零售价格指数

的边际效应之合为1”是否成立。

(要求:清将必要的Eviews 输出结果放在作业中，并做必要的解释) Wald 检验：

在限制条件中输入c(3)+c(4)=1，得出的结果图三，t 检验F 检验卡方检验p 值均小于0.05，拒绝原假设，即认为财政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。

F 检验：

受限条件为143=+ββ，回归模型为4433221X X X y ββββ+++=∧

可得受限模型为）

（4332214--X X X X y βββ++=∧

对受限模型进行OLS 估计，结果见表4.可得14599615=R RSS ，而无约束模型的11076606=U RSS ，又4,30,1===k n q ，代入F 检验统计量：

26952.8)

/(q

/)(=--=

k n RSS RSS RSS F U U R

37.3)26,2(05.0=>F F ,拒绝原假设，即认为财政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。

似然比LR 检验：

受限模型-238.9978likelihood log =，无约束模型8554.234-ood loglikelih =，代入2848.89978.2388554.234-2=+=）（

LR LR 统计量服从卡方分布，查表得841.312

05

.0=）（χ，因此拒绝原假设，认为财政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。 拉格朗日乘数LM 检验：

检验统计量2n R LM =,服从卡方分布。

将受限模型残差与所有自变量做回归，结果如图五。241308.02=R

2ln X 3ln X

则841.3)1

(23924.7241308.0*302

05.0=>==χLM ,拒绝原假设，认为财政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。

附录

图一

图三

图四

图五

计量经济学eviews详解

作业： 2．自己设计一个一元线性回归模型，并查阅2012年统计年鉴，用1985-2011年数据完成下列要求： （1） 作散点图； （2） 拟合样本回归函数； （3） 对所建立的模型进行经济意义检验； （4） 对所建立的模型进行统计检验，并详细解释检验结果； （5） 作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差： % 100?11?-=∑=n i i i i Y Y Y n MAPE （6） 用2011年数据对模型作外推检验； （7） 预测2012年、2013年被解释变量的值，并给出总体均值的95%预测区间。 （注：用Eviews 完成）

解： 由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因 此，我们设定居民消费水平i Y （绝对数（元））与国内生产总值i X （亿元） 的关系为： 011,1,2,...,27 i i Y X i ββμ=++= 数据来源：中国统计年鉴2012 (1) 散点图： 在Eviews 中，通过Quick →Gragh →Scatter Diagram ，得到如下散点图：

(2)拟合样本回归函数：通过Quick estimation equation，在如下窗口中输 入： 得到：

由此可得样本回归函数： ^ =665.6063+0.02534i i Y X ， （7.398） （50.495） 2 R =0.9903 (3) 其中^ 1β=0.02534是回归方程的斜率，它表示1985-2011年期间，GDP 每增加1亿元，居民消费水平平均增加0.02534元；^ 0β=665.6065是回 归方程的截距,她表示不受GDP 影响的居民消费水平的起始值。 ^ 1β，^ 0β的符号大小均符合经济理论及实际情况。 (4) 统计检验。2R =0.9903，说明总离差平方和的99.03%被样本回归直线 所解释，只有0.97%未被解释，因此样本回归对样本点的拟合优度很高。给出显著性水平，α=0.05，查自由度n-2=25的t 分布表，得临界值0.05(25) 2.060t =，^ t β=7.398 > 0.05(25) 2.060t =， ^ 1 t β=50.495 > 0.05(25) 2.060t =， 拒绝回归系数为零的原假设，说明X 变量显著地影响Y 变量。 (5)作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差：

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

《计量经济学》实验报告一元线性回归模型 一、实验内容 （一）eviews 基本操作 （二）1、利用EViews 软件进行如下操作： （1）EViews 软件的启动 （2）数据的输入、编辑 （3）图形分析与描述统计分析 （4）数据文件的存贮、调用 2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型 中国国民收入与居民消费水平:表1 年份X（GDP）Y（社会消费品总量） 2000 99776.3 39105.7 2001 110270.4 43055.4 2002 121002.0 48135.9 2003 136564.6 52516.3 2004 160714.4 59501.0 2005 185895.8 68352.6 2006 217656.6 79145.2 2007 268019.4 93571.6 2008 316751.7 114830.1 2009 345629.2 132678.4 2010 408903.0 156998.4 2011 484123.5 183918.6 2012 534123.0 210307.0 2013 588018.8 242842.8 2014 635910.0 271896.1 数据来源：https://www.wendangku.net/doc/d813321457.html, 二、实验目的 1.掌握eviews的基本操作。 2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方 法，以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤（简要写明实验步骤） 1、数据的输入、编辑 2、图形分析与描述统计分析 3、数据文件的存贮、调用 4、一元线性回归的过程 点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得 在上方输入ls y c x回车得到下图

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业.(精选)

我国旅游收入的计量分析 一、经济理论陈述 在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。 另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。 旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。

在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。 二、相关数据 三、计量经济模型的建立 Ｙ＝ｃ（１）＋ｃ（２）＊Ｘ２＋ｃ（３）＊Ｘ３＋ｃ（４）＊Ｘ４＋ｃ（５）＊Ｘ５＋ｃ（６）＊Ｘ６＋Ｕ 我们建立了下述的一般模型：

计量经济学eviews实验报告

大连海事大学 实验报告 实验名称：计量经济学软件应用 专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮 指导教师：赵冰茹 交通运输管理学院 二○一六年十一月 一、实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。 三、实验模型建立与分析 案例1：

我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。 表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况

（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均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； 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20

Variable Coeffici ent Std. Error t-Statisti c Prob.?? C691.0225113.3920 6.0941040.0000 AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000 R-squared0.996528????Mean dependent var7351.300 Adjusted R-squared0.996335????S.D. dependent var4828.765 S.E. of regression292.3118????Akaike info criterion14.28816 Sum squared resid1538032.????Schwarz criterion14.38773 Log likelihood -140.881 6 ????Hannan-Quinn criter.14.30760 F-statistic5166.811????Durbin-Watson stat0.403709 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:

计量经济学Eviews操作攻略

计量经济学Ｅvｉews操作攻略 考试重点：绪论——第六章(第七~十章了解即可） 考试形式:开卷 考试题型:１、问答题（资料整理ing） ２、计算题(要体现5大步骤,预测之后要进行异方差与自相关检验） 3、分析题（资料整理iｎg） 说明:由于前三章操作简单，在此不做赘述.从第四章开始结合课后题写下软件操作步骤。本操作攻略就是文字型得,大家瞧不懂得地方尽管问，我可以在线演示。文字数据及操作纯手工打上去得,难免有纰漏，希望大家在复习中发现错误及时联系我，方便我及时改正并给大家纠错，谢谢,么么哒! 题4、1 建立工作文件创建一个范围在1９90—１９9８年得时间序列工作文件.接下来创建变量序列t与Y,并输入数据。 对变量进行代换菜单栏【Ｑuick】——【Genｅratｅｓeｒies】输入“y1=loｇ(y)”,生成一个新变量y1。 建立模型用y1对x进行回归.得出结果如图４、３所示. 将模型方程还原根据现有得方程将原有得方程形式表示出来。 进行预测操作方法同一元与多元。 题5、2

创建工作文件创建一个序号在1-29得工作文件，创建变量，并输入数据。 图示法检验 绘制x－y图:【Ｑuick】—【Graph】-输入“x y”—下拉菜单选择Ｓcattｅr Diａgrａm —点击OK即可。 绘制x－e图：【Quiｃk】-【Graph】-输入“ｘreｓiｄ”-下拉菜单选择Scatter Diａｇｒam—点击OK即可。 G—Q检验 将X得样本观测值按升序排序,Ｙ与原先得Ｘ对应:按住Ｃｔｒl双选x与y,【Ｐｒocs】—【Sort serieｓ】—输入“x”—点击OK即可。 对第一个子样估计模型:主窗口菜单【Quick】—【EstimatｅEｑuatｉｏn】—输入“y c ｘ"—在Samｐｌe输入框输入“１１1”(第二个字样模型此处输入“１929”）-点击OK即可。

计量经济学论文(eviews分析)-房价的计量经济分析

房价的计量经济分析 引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。 写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。 写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。 关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度 现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5=各地区人均可支配收入。（元） 数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49

(完整word版)计量经济学EVIEWS软件学习

实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计实验目的： 1、熟悉Eviews的窗口与界面 2、掌握Eviews的命令与菜单的操作 3、掌握用Eviews估计与检验一元线性回归模型 实验内容： 1、启动Eviews 双击Eviews图标，出现Eviews窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File，Edit，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。 命令窗口 工作区域 图1-1 2、产生文件 Eviews的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。 （1）读已存在文件：File→Open→Workfile。 （2）新建文件：File→New→Workfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、起止时间。OK后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C、序列RESID。 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency）、

起始期和终止期。 图1-2工作文件对话框 其中， Annual——年度 Monthly——月度 Semi-annual——半年 Weekly——周 Quarterly——季度 Daily——日 Undated or irregular——非时序数据 选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口（如图所示）。 图1-3工作文件窗口 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。 （3）命令方式新建文件 在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。

计量经济学Eviews操作攻略

计量经济学Eviews操作攻略 考试重点：绪论——第六章（第七~十章了解即可） 考试形式：开卷 考试题型：1、问答题（资料整理ing） 2、计算题（要体现5大步骤，预测之后要进行异方差和自相关检验） 3、分析题（资料整理ing） 说明：由于前三章操作简单，在此不做赘述。从第四章开始结合课后题写下软件操作步骤。本操作攻略是文字型的，大家看不懂的地方尽管问，我可以在线演示。文字数据及操作纯手工打上去的，难免有纰漏，希望大家在复习中发现错误及时联系我，方便我及时改正并给大家纠错，谢谢，么么哒！ 题4.1 建立工作文件创建一个范围在1990—1998年的时间序列工作文件。接下来创建变量序列t和Y，并输入数据。 对变量进行代换菜单栏【Quick】——【Generate series】输入“y1=log(y)”，生成一个新变量y1。 建立模型用y1对x进行回归。得出结果如图4.3所示。 将模型方程还原根据现有的方程将原有的方程形式表示出来。 进行预测操作方法同一元和多元。

题5.2 创建工作文件创建一个序号在1—29的工作文件，创建变量，并输入数据。 图示法检验 绘制x-y图：【Quick】—【Graph】—输入“x y”—下拉菜单选择Scatter Diagram—点击OK即可。 绘制x-e图：【Quick】—【Graph】—输入“x resid”—下拉菜单选择Scatter Diagram—点击OK即可。 G-Q检验 将X的样本观测值按升序排序，Y与原先的X对应：按住Ctrl双选x和y，【Procs】—【Sort series】—输入“x”—点击OK即可。

对第一个子样估计模型：主窗口菜单【Quick】—【Estimate Equation】—输入“y c x”—在Sample输入框输入“1 11”（第二个字样模型此处输入“19 29”）—点击OK即可。 White检验 在回归报告窗口下，【View】—【Residual Tests】—【White Heteroskedasticity】(no cross terms即是否选择交叉项)。 克服异方差 在进行过White检验的工作窗口中点击【Procs】—【Specify/Estimate】—【Option】，再在Option对话框中在【Weighted LS/TSLS】前打√，在Weight框中填入适当的权重，如图所示。然后点击OK即可。 确定以后，退回到方程对话框中，点击【OK】，得到结果，如图所示。

计量经济学论文(eviews分析)

我国限额以上餐饮企业营业额的 影响因素分析 班级： 姓名： 学号： 指导老师：

我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析 摘要：本文收集了1999—2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。 关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析 一、研究背景 近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。 二、变量的选取 影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数

本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出 本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数 本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数 本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性 支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里） 年度 营业额 （Y）企业数（x1） 人均年消费性 支出(x2) 全国城镇人口 数（x3） 公路里程 数（x4） 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5

EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正

时间 地点 实验题目 异方差的诊断与修正 一、实验目的与要求： 要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White 检验异方差； 2、用加权最小二乘法修正异方差。 二、实验内容 根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV 软件，做回归分析，用图示法，White 检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。 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） （一） 模型设定 为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为： i Y =1β+2βi X +i μ 其中，i Y 表示销售利润，i X 表示销售收入。由1998年我国重要制造业的销售收入与销售利润的数据，如图1： 1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据 （单位：亿元）

（二） 参数估计 1、双击“Eviews ”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —异方差数据2.xls ； 2、在EV 主页界面的窗口，输入“ls y c x ”，按“Enter ”。出现OLS 回归结果,如图2： 估计样本回归函数 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/05 Time: 15:27 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.03564 19.51779 0.616650 0.5428 X 0.104393 0.008441 12.36670 0.0000 R-squared 0.854696 Mean dependent var 213.4650 Adjusted R-squared 0.849107 S.D. dependent var 146.4895 S.E. of regression 56.90368 Akaike info criterion 10.98935 Sum squared resid 84188.74 Schwarz criterion 11.08450 Log likelihood -151.8508 F-statistic 152.9353 Durbin-Watson stat 1.212795 Prob(F-statistic) 0.000000 估计结果为： i Y ? = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670） 2R =0.854696 2R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353 这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。 2R =0.854696 , 拟合程度较好。在给定 =0.0时，t=12.36670 > )26(025.0t =2.056 ，拒

用Eviews分析计量经济学问题

计量经济学案例分析 一、问题背景 高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。 二、模型设定 本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。 从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面： 资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。 这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为： u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα 其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。数据选用的是截面数据。 从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据： 园区 工业增加值(千 元)Y 净资产（千元）K 年末从业人员（人） L 技术开发费（千 元）T 北京 246422 天津 4138312 106970 1004739 石家庄 1428436 8427194 40404 437677 保定 1320169 5564045 35743 78798 太原 1261311 4755833 39469 254922 包头 877062 3798540 19793 56816 沈阳 3835694 21547 525425 大连 2099833 9922822 61713 328710

计量经济学Eviews多重共线性实验报告

实验报告 课程名称计量经济学 实验项目名称多重共线性 班级与班级代码 专业 任课教师 学号： 姓名： 实验日期：2014 年05 月11日

广东商学院教务处制 姓名实验报告成绩 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。 计量经济学实验报告 一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。 二、实验要求：应用教材第127页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。 三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。 R值。 四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、2 五、实验步骤 1、选择数据 理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费标准煤总量、国民总收入、国内生产总值GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等1985——2007年的统计数据。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下： 1985~2007年统计数据

资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000、2008年版。 为分析Y 与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之间的关系，做如下折线图： 能源消费Y 在1986到1996年间缓慢增长，在96至98年有短暂的下跌，但是98 至02年开始缓慢回升，02年到06年开始快速增长。 国民总收入X1和国内生产总值X2以相同的趋势逐年缓慢增长。 工业增加值X3在1985年-1999年期间一直是缓慢增长，但在2000年出现了急剧下降的现象，2001年又急剧增长，达到下降前的水平，2001年以后开始缓慢增长。建筑业增长值x4、交通运输邮电业增加值x5、人均生活电力消费x6、能源加工转换效率x7数值较低，但都以较平缓的方式增长。 2、设定并估计多元线性回归模型 t t t t t t t u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ （2.1） 2.1录入数据，得到图。

计量经济学Eviews操作案例集.

案例分析一关于计量经济学方法论的讨论 问题：利用计量经济学建模的步骤，根据相关的消费理论，刻画我国改革开放以来的边际消费倾向。 第一步：相关经济理论。首先了解经济理论在这一问题上的阐述，宏观经济学中，关于消费函数的理论有以下几种：①凯恩斯的绝对收入理论，认为家庭消费在收入中所占的比例取决于收入的绝对水平。②相对收入理论，是由美国经济学家杜森贝提出的，认为人们的消费具有惯性，前期消费水平高，会影响下一期的消费水平，这告诉我们，除了当期收入外，前期消费也很可能是建立消费函数时应该考虑的因素。关于消费函数的理论还有持久收入理论、生命周期理论，有兴趣的同学可以参考相应的参考书。毋庸置疑，收入和消费之间是正相关的。 第二步：数据获得。在这个例子中，被解释变量选择消费，用cs表示；解释变量为实际可支配收入，用inc表示（用GDP减去税收来近似，单位：亿元）；变量均为剔除了价格因素的实际年度数据，样本区间为1978～2002年。 第三步：理论数学模型的设定。为了讨论的方便，我们可以建立下面简单的线性模型： 第四步：理论计量经济模型的设定。根据第三步数学模型的形式，可得 式中：cs=CS/P，inc=(1-t)*GDP/P，其中GDP是当年价格的国内生产总值，CS代表当年价格的居民消费值，P代表1978年为1的价格指数，t=TAX/GDP代表宏观税率，TAX是税收总额。u t表示除收入以外其它影响消费的因素。 第五步：计量经济模型的参数估计 根据最小二乘法，可得如下的估计结果： 常数项为正说明，若inc为0，消费为414.88，也就是自发消费。总收入变量的系数 为边际消费倾向，可以解释为城镇居民总收入增加1亿元导致居民消费平均增加0.51亿元。 另外，根据相对收入理论，我们可以得到下面的估计结果：

EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正

姓名学号实验题目异方差的诊断与修正 一、实验目的与要求： 要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White检验异方差； 2、用加权最小二乘法修正异方差。

估计结果为： i Y ? = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670） 2R =0.854696 R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353 这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。 2R =0.854696 , 拟合程度较好。在给定 =0.0时，t=12.36670 > )26(025.0t =2.056 ，拒 绝原假设，说明销售收入对销售利润有显著性影响。F=152.9353 > )6,21(F 05.0= 4.23 ,

表明方程整体显著。 （三） 检验模型的异方差 ※（一）图形法 6、判断 由图3可以看出，被解释变量Y 随着解释变量X 的增大而逐渐分散，离散程度越来越大； 同样，由图4可以看出，残差平方2 i e 对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方2 i e 随i X 的变动呈增大趋势。因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应该通过更近一步的检验。

※ （二）White 检验 White 检验结果 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 3.607218 Probability 0.042036 Obs*R-squared 6.270612 Probability 0.043486 Test Equation: t 界值5.002 χ （2） =5.99147。比较计算的2χ统计量与临界值，因为n 2R = 6.270612 > 5 .002 χ（2）=5.99147 ，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，这表明模型存在异方差。 （四） 异方差的修正 在运用加权最小二乘法估计过程中，分别选用了权数t 1ω=1/t X ，t 2ω=1/2 t X ，t 3ω=1/t X 。 用权数t 1ω的结果

计量经济学eviews软件案例分析

计量经济学课程案例分析论文 本小组案例：影响税收收入的因素 摘要：我国经济增长与税收增长之间是正相关的，经济增长是税收增长的源泉，而税收又是国家财政收入的主要来源，国家把税收收入用于经济建设，发展科学、教育、文化、卫生等事业，反过来又促进经济的进一步增长。 关键字：税收国内生产总值财政支出商品零售价格指数 一、引言：改革开放以来，随着经济体制的改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大的变化，为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 二、经济理论分析：影响中国税收收入增长的主要因素可能有： 【1】从宏观经济上看经济增长是税收增长的基本源泉 【2】社会经济的发展和社会保障等对公共财政提出要求，公共财政的需求可能对当年的税收入可能会有一定的影响。 【3】物价水平。中国的税制结构以“流转税”为主，以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与物价水平有关。 【4】税收政策因素 三、建立模型：以各项税收收入Y作为解释变量 以GDP表示经济增长水平 以财政支出表示公共财政的需求 以商品零售价格指数表示物价水平 税收政策因素较难用数量表示，暂时不予考虑 模型设定为Y=β1X1+β2X3+β3X3+C 其中：Y—各项税收收入（亿元）

X1—国内生产总值（亿元） X2—财政支出（亿元） X3—商品零售价格指数（%） 四、数据收集： 年份x1 x2 x3 y 1978 3645.20 1122.09 100.70 519.28 1979 4062.60 1281.79 102.00 537.82 1980 4545.60 1228.83 106.00 571.70 1981 4891.60 1138.41 102.40 629.89 1982 5323.40 1229.98 101.90 700.02 1983 5962.70 1409.53 101.50 775.59 1984 7208.10 1701.02 102.80 947.35 1985 9016.00 2004.25 108.80 2040.79 1986 10275.20 2204.91 106.00 2090.73 1987 12058.60 2262.18 107.30 2140.36 1988 15042.80 2491.21 118.50 2390.47 1989 16992.30 2823.78 117.80 2727.40 1990 18667.80 3083.59 102.10 2821.86 1991 21781.50 3386.62 102.90 2990.17 1992 26923.50 3742.20 105.40 3296.91 1993 35333.90 4642.30 113.20 4255.30 1994 48197.90 5792.62 121.70 5126.88 1995 60793.70 6823.72 114.80 6038.04 1996 71176.60 7937.55 106.10 6909.82 1997 78973.00 9233.56 100.80 8234.04 1998 84402.30 10798.18 97.40 9262.80 1999 89677.10 13187.67 97.00 10682.58 2000 99214.60 15886.50 98.50 12581.51 2001 109655.20 18902.58 99.20 15301.38 2002 120332.70 22053.15 99.70 17636.45 2003 135822.80 24649.95 99.90 20017.31 2004 159878.30 28486.89 102.80 24165.68 2005 184937.40 33930.28 100.80 28778.54 2006 216314.40 40422.73 101.00 34809.72 2007 265810.30 49781.35 103.80 45621.97 2008 314045.40 62592.66 105.90 54223.79 2009 340902.80 76299.90 98.80 59521.59 2010 401202.00 89874.16 103.10 73210.79 回归分析： 相关分析

计量经济学EViews操作

计量经济学作业操作过程详解 1.进入Eviews软件 2.主菜单-->File--->Workfile 3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。点击完成。 4.数据输入： 方法一：导入excel文件中的数据 1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框

中选择已建立的excel文件 4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。此时工作文件中出现变量图标。 方法二：手工数据输入 主菜单--->Quick----->Empty Group 分别输入变量Y、GDP的数据。点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。

（方法一：一个一个输入 方法二：在Excel中输入完再复制粘贴） 5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation 打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。得出Eviews的估计结果： β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。 其中12596.27为0 第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果

6.一元线性回归模型的预测 1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK 2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进 入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式 3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果

计量经济学eviews实验报告.doc

大连海事大学 实验报告Array 实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮 指导教师：赵冰茹 交通运输管理学院 二○一六年十一月

一、实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。 二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。 三、实验模型建立与分析 案例1： 我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。 表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况

（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均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； 利用eviews软件输出结果报告如下：

Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000 AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000 R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300 Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765 S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816 Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773 Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760 F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709 Prob(F-statistic) 0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP）） Y = 691.0225+0.352770* X 其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。 检验结果R2=0.996528，说明99.6528%的样本可以被模型解释，只有0.3472%的样本未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高。 （2）对所建立的回归方程进行检验： （5%显著性水平下，t（18）=2.101） 对于参数c假设: H 0: c=0. 对立假设:H 1 : c≠0 对于参数GDP假设: H 0: GDP=0. 对立假设:H 1 : GDP≠0 由上表知: 对于c,t=6.094104>t(n-2)=t(18)=2.101 因此拒绝H 0: c=0,接受对立假设:H 1 : c≠0 对于GDP, t=71.88054﹥t(n-2)=t(18)=2.101