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金融计量第十一章三因素资产模型与EVIEWS:综合案例

金融计量学实验报告材料

实验报告 哈尔滨工程大学教务处制

目录 第1章股票估值 (3) 1.1实验目的 (3) 1.2实验方法和手段 (3) 1.3实验内容 (3) 1.4实验数据来源 (4) 1.5实验步骤及结果分析 (4) 1.6.实验结论 (5) 第2章资产流动性 (6) 2.1实验目的 (6) 2.2实验方法和手段 (6) 2.3实验内容 (6) 2.4实验数据来源 (6) 2.5实验步骤及结果分析 (6) 2.6实验结论 (8) 第3章投资组合分析 (8) 3.1实验目的 (8) 3.2实验方法和手段 (8) 3.3实验内容 (8) 3.4实验数据来源 (9) 3.5实验步骤及结果分析 (9) 3.6实验结论 (11)

第1章股票估值 1.1实验目的 学习股票估值原理,经典的金融理论认为,金融市场上的资产价格由其未来产生的现金流量所决定,这种由未来产生的现金流量所决定的资产价格被称为资产的内在价值。如果我们能够精确地预测股票的未来现金流,并且能够找到一个合适的市场贴现率,那么股票的内在价值就是股票的未来现金流在一定市场贴现率下的贴现值。通过对同仁堂股票的分析进行实践应用,分析其股票内在价值,学会如何进行股票估值。 1.2实验方法和手段 利用固定红利模型理论方法,通过Excel数据分析进行股票估值。 1.3实验内容 对上证股票中同仁堂(600085.SH)股利发放情况进行分析,通过固定红利增长模型,计算其股票内在价值。

1.4实验数据来源 实验数据:同仁堂(600085.SH )从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价,及同期上证综合指数。及同仁堂从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利。 来源:Wind 资讯 新浪财经 1.5实验步骤及结果分析 1.5.1利用CAPM 模型算出股票回报率k 将同仁堂(600085.SH )从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价,及同期上证综指数据导入Excel ,算出相应日收益率,对两者收益率利用slope 函数,算出β=1.084200339。利用上证基期和当期数据,利用公式(LN (末期)-LN (基期))/365 求得Rm=0.129855308,然后利用CAPM 模型:E(R)=Rf+β[E(RM)-Rf],,算出股票回报率k= 0.139105163 1.5.2利用算出固定股利增长率g 导入同仁堂(600085.SH )从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利,算出股利发放率及每年股利增长率对每年的股利取对数,然后用slope 及exp 函数求出固定股利增长率g= 0.014383 1.5.3利用average 及geomean 函数算出算术平均增长率 g 1=0.047345025和几何平均增长率g 2=-0.001797573。 0(1)t t D D g =+

计量经济学 案例分析

第二章 案例分析 研究目的:分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系,对更多规律的研究具有指导意义. 一. 模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系 图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图 由图可知,各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加,近似于线性关系,为分析其数量性变动规律,可建立如下简单线性回归模型: Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y

二.估计参数 假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设,用普通最小二乘法(OLSE)估计模型参数.其结果如下: 表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得, β1=11.9580,β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为: ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中:SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320,F=143.5836,n=31

计量经济学Eviews多重共线性实验报告

计量经济学E v i e w s多重共线性实验报告 Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

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。

四、预备知识:最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、2R值。 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 () 录入数据,得到图。 2.2.1)采用OLS 估计参数 在主界面命令框栏中输入 ls y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7回车,即可得到参数的估计结果。 由此可见,该模型的可决系数为,修正的可决系数为,模型拟和很好,F 统计量为,回归方程整体上显着。 可是其中的lnX3、lnX4、lnX6对lnY 影响不显着,不仅如此,lnX2、lnX5的参数为负值,在经济意义上不合理。所以这样的回归结果并不理想。 3、多重共线性模型的识别

计量经济学案例分析汇总

计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 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规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时,还应看到全国各地区经济发展速度不同,居民消费水平也有明显差异。例如,2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元,最高的上海市达人均10464元,上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费,由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异,并不是城市居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

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-案例分析-第六章

第六章 案例分析 一、研究目的 2003年中国农村人口占59.47%,而消费总量却只占41.4%,农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向,这是宏观经济分析的重要参数。同时,农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。 二、模型设定 正如第二章所讲述的,影响居民消费的因素很多,但由于受各种条件的限制,通常只引入居民收入一个变量做解释变量,即消费模型设定为 t t t u X Y ++=21ββ (6.43) 式中,Y t 为农村居民人均消费支出,X t 为农村人均居民纯收入,u t 为随机误差项。表6.3是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。 表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位: 元

2000 2001 2002 2003 2253.40 2366.40 2475.60 2622.24 1670.00 1741.00 1834.00 1943.30 314.0 316.5 315.2 320.2 717.64 747.68 785.41 818.86 531.85 550.08 581.85 606.81 为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响,不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据,而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。 根据表6.3中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据,使用普通最小二乘法估计消费模型得 t t X Y 0.59987528.106?+= (6.44) Se = (12.2238) (0.0214) t = (8.7332) (28.3067) R 2 = 0.9788,F = 786.0548,d f = 17,DW = 0.7706 该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。对样本量为19、一个解释变量的模型、5%显著水平,查DW 统计表可知,d L =1.18,d U = 1.40,模型中DW

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-案例分析-第八章

第八章案例分析 改革开放以来,随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长,同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为,20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化,使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化,以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄(Y),以国民总收入GNI代表城乡居民收入,分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位:亿元 2004 鉴数值,与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城

乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况,如下图所示: 图8.5 从图8.5中,尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 (YY ),并作时序图(见图 8.6) 从居民储蓄增量图可以看出,城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看(见图8.7),也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系,引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择,是以1996>2000年两个转折点作为依据,1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元,并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后,有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot , RtKXD Tconr GF*

第六章联立方程计量经济学模型案例

第六章 联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型,已经判断消费方程式恰好识别的,投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据 单位:亿元 (1) 用狭义的工具变量法估计消费方程 选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量,过程如下:

结果如下: 所以,得到结构参数的工具变量法估计量为: 012???582.27610.2748560.432124α αα===,, (2) 用间接最小二乘法估计消费方程 消费方程中包含的内生变量的简化式方程为: 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为:

11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计,结果如下: 所以参数估计量为: 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以,得到间接最小二乘估计值为: 12122??0.274856?π α π ==

211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= (3)用两阶段最小二乘法估计消费方程 第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程,得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ,直接用OLS 估计消费方程,过程如下:

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.?? C AVGDP R-squared ????Mean dependent var Adjusted R-squared????. dependent var . of regression ????Akaike info criterion Sum squared resid1538032.????Schwarz criterion Log likelihood ????Hannan-Quinn criter. F-statistic ????Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 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))

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-案例分析-第二章

第二章案例分析 一、研究的目的要求 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规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时,还应看到全国各地区经济发展速度不同,居民消费水平也有明显差异。例如,2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元,最高的上海市达人均10464元,上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费,由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异,并不是城市居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

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:

金融计量学实验报告记录

金融计量学实验报告记录

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实验报告 课程名称金融计量模型与应用 实验项目名称 实验类型上机实验学时48班级20140932学号2014093227姓名王迅指导教师孙立梅实验室名称实验时间 实验成绩预习部分 实验过程 表现 实验报告 部分 总成绩 教师签字日期 哈尔滨工程大学教务处制

目录 第1章股票估值 (5) 1.1实验目的 (5) 1.2实验方法和手段 (5) 1.3实验内容 (5) 1.4实验数据来源 (6) 1.5实验步骤及结果分析 (6) 1.6.实验结论 (7) 第2章资产流动性 (8) 2.1实验目的 (8) 2.2实验方法和手段 (8) 2.3实验内容 (8) 2.4实验数据来源 (8) 2.5实验步骤及结果分析 (8) 2.6实验结论 (10) 第3章投资组合分析 (10) 3.1实验目的 (10) 3.2实验方法和手段 (10) 3.3实验内容 (10) 3.4实验数据来源 (11) 3.5实验步骤及结果分析 (11) 3.6实验结论 (13)

第1章股票估值 1.1实验目的 学习股票估值原理,经典的金融理论认为,金融市场上的资产价格由其未来产生的现金流量所决定,这种由未来产生的现金流量所决定的资产价格被称为资产的内在价值。如果我们能够精确地预测股票的未来现金流,并且能够找到一个合适的市场贴现率,那么股票的内在价值就是股票的未来现金流在一定市场贴现率下的贴现值。通过对同仁堂股票的分析进行实践应用,分析其股票内在价值,学会如何进行股票估值。 1.2实验方法和手段 利用固定红利模型理论方法,通过Excel数据分析进行股票估值。 1.3实验内容 对上证股票中同仁堂(600085.SH)股利发放情况进行分析,通过固定红利增长模型,计算其股票内在价值。

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。

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