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计量经济学课程作业分析

计量经济学课程作业分析
计量经济学课程作业分析

广东石油化工学院 2015—2016学年第二学期

《计量经济学》作业

班级:

作业1

1、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。

单位:亿元

以Eviews软件完成以下问题:

(1)作出散点图,建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程,并解释斜率的经济意义;

散点图如图所示:

建立如下的回归模型

根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知:

R^2 = 0.760315 F=91.99198

斜率的经济意义:国内生产总值GDP每增加1亿元,国内税收增加0.071亿元。

(2)对所建立的方程进行检验;

从回归估计的结果看,模型拟合较好。可决系数R2=0.760315,表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。从斜率项的t检验值看,大于10%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05(29)=1.699,且该斜率值满足0<0.071<1,符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法,表明2007年,国内生产总值GDP每增加1亿元,国内税收增加0.071亿元。

(3)若2008年某地区国内生产总值为8500亿元,求该地区税收收入的预测值和预测区间。

由上图可得知该地区国内生产总值的预测值:

Y i= -10.63+0.071*8500=592.87(亿元)

下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间

E(GDP)=8891.126

Var(GDP)=57823127.64

在90%的置信度下,某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。

2、已知某市货物运输总量Y(万吨),国内生产总值GDP(亿元,1980不变价)1985年-1998年的样本观测值见下表。

资料来源:《天津统计年鉴》,1999年。

(1)估计一元线性回归模型;

建立货物运输量Y随国内生产总值GDP的一元线性回归模型

从图中可以看出Y与GDP之间可能存在线性相关关系。但是我们无法得出Y与GDP之间精确的计量关系,因此用普通最小二乘法进行一元线性回归模型的估计。

(2)对估计结果作结构分析;

普通最小二乘法建立一元线性回归模型:

将Y作为被解释变量,GDP作为解释变量利用eviews6.0的Equation进行模型估计,输出结果报告如下:

Ss

ssa

由上表可知货物运输量随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: Y = 12596.27++ 26.9542* GDP

其中斜率26.95415表示国内生产总值每增加一元,货物运输量平均增长26.9542万辆。

(3)对估计结果进行统计检验;

对所建立建立的回归方程进行检验(t(12)=2.18)

⑴经济学意义上的检验

从回归方程来看,国内生产总值每增加一元,货物运输量平均增长26.9542万辆。系数为正,符合经济发展规律,是具有经济意义的模型。

⑵计学意义上的检验

●可决系数R-squared=0.762752,说明被解释变量的变异中有76%以上。可由方程解释,模型总体

拟合程度还不错。

●F统计量=42.79505,其伴随概率0.000028<0.05,在5%的显著性水平下,拒绝原假设,接受备择

假设,即方程总体是显著的。

●所有系数的t统计量伴随概率均小于0.05,在5%的显著性水平下,拒绝原假设。说明系数显著,

GDP 对货物运输量有显著影响。

(4)加入2000年某市以1980年为不变价的国内生产总值为620亿元,求2000年货物运输量预测值及预测区间。

假如2000年某市以1980年为不变价的国内生产总值为620亿元,求2000年货物运输量预测值及预测区间。

国内生产总值为620亿元,货物运输量的预测值 =12596.27++ 26.9542* 620 =29307.84 万吨 。经计算

故货物运输量的预测区间为: (28873.08746万辆,29742.59254万辆)。

3、已知我国粮食产量Q (万吨)、农业机械总动力X1(万千瓦)、化肥施用量X2(万吨)、土地灌溉面积X3

资料来源:《中国统计年鉴》,1999年。 (1) 估计一元线性回归模型

011?? t t t Q X e α

α=++

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares Date:05/19/16 Time: 19:50 Sample: 1978 1998 Included observations: 21

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.608026 0.039102 15.54972 0.0000 C 25107.08 1085.940 23.12012

0.0000 R-squared 0.927146 Mean dependent var 41000.89 Adjusted R-squared 0.923311 S.D. dependent var 6069.284 S.E. of regression 1680.753 Akaike info criterion 17.78226 Sum squared resid 53673653 Schwarz criterion 17.88174 Log likelihood -184.7138 Hannan-Quinn criter. 17.80385 F-statistic 241.7938 Durbin-Watson stat 1.364650

Prob(F-statistic) 0.000000

025107.08α= 10.61α= 0t 23.12= 1

t 15.55=

则样本回归方程为

1Q 25107.080.61X t t =+

(23.12) (15.55) r 2=0.93

括号内的数字为回归系数对应的t 统计量的值,以下同。

0121??t t Q X e ββ=++

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares Date: 05/19/16 Time: 21:21 Sample: 1978 1998 Included observations: 21

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob. X2 5.909473 0.356747 16.56488 0.0000 C 26937.69 916.6972 29.38559

0.0000 R-squared 0.935241 Mean dependent var 41000.89 Adjusted R-squared 0.931833 S.D. dependent var 6069.284 S.E. of regression 1584.623 Akaike info criterion 17.66447 Sum squared resid 47709547 Schwarz criterion 17.76395 Log likelihood -183.4770 Hannan-Quinn criter. 17.68606 F-statistic 274.3953 Durbin-Watson stat 1.247710

Prob(F-statistic) 0.000000

026937.69β= 1 5.91β= 0t 29.39= 1

t 16.56= 则样本回归方程为

2Q 26937.69 5.91X t t =+

(29.39) (16.56) r 2=0.94

013??t t t Q X e γ

γ=++

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares Date: 05/19/16 Time: 21:23 Sample: 1978 1998 Included observations: 21

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob. X3 1.946877 0.270895 7.186827 0.0000 C -49775.62 12650.60 -3.934645

0.0009 R-squared 0.731070 Mean dependent var 41000.89 Adjusted R-squared 0.716916 S.D. dependent var 6069.284 S.E. of regression 3229.199 Akaike info criterion 19.08825 Sum squared resid 1.98E+08 Schwarz criterion 19.18773 Log likelihood -198.4266 Hannan-Quinn criter. 19.10984 F-statistic 51.65048 Durbin-Watson stat 0.300947

Prob(F-statistic) 0.000001

049774.62γ= 1 1.95γ= 0t 3.93=- 1

t 7.19=

3Q 49775.621.95X t t =-+

(-3.93) (7.19) r 2=0.73

011012013??????t t t t t t

t t t

Q X e Q X e Q X e ααββγγ=++=++=++

(2) 对以上三个模型的估计结果作结构分析和统计检验;

3Q 49775.621.95X

t t =-+

①对回归方程的结构分析:

α1=0.61是样本回归方程的斜率,它表示我国粮食产量的边际消费倾向,说明农业机械总动力每消耗1万千瓦,将生产0.61万吨粮食。α0 =25107.08,是样本回归方程的截距,它表示不受农业机械总动力的影响的粮食产量。他们的大小,均符合经济理论及目前的实际情况。

②统计检验:

r 2=0.93,说明总离差平方和的93%被样本回归直线解释,仅有7%未被解释,因此,样本回归直线对样本的拟合优度是很高的。

给出显著水平α=0.05,查自由度v=21-2=19的t 分布,得临界值t 0.025(19)=2.09,

t 0=23.12> t 0.025(19)=2.09,t 1=15.55> t 0.025(19)=2.09,故回归系数均显著不为零,回归模型中应包含常数项,X 1对Q t 有显著影响。

2Q 26937.69 5.91X

t t =+

①对回归方程的结构分析:

β1=5.91是样本回归方程的斜率,它表示我国粮食产量的边际消费倾向,说明化肥施用量每消耗1万吨,将生产5.91万吨粮食。β 0=2693.69,是样本回归方程的截距,它表示不受化肥施用量的影响的粮食产量。他们的大小,均符合经济理论及目前的实际情况。

②统计检验:

r 2

=0.94,说明总离差平方和的94%被样本回归直线解释,仅有6%未被解释,因此,样本回归直线对样本的拟合优度是很高的。

给出显著水平α=0.05,查自由度v=21-2=19的t 分布,得临界值t 0.025(19)=2.09,

t 0=29.39> t 0.025(19)=2.09,t 1=16.56> t 0.025(19)=2.09,故回归系数均显著不为零,回归模型中应包含常数项,X 2t 对Q t 有显著影响。

3Q 49775.621.95X t t =-+

①对回归方程的结构分析:

γ 1=1.95是样本回归方程的斜率,它表示我国粮食产量的边际消费倾向,说明土地灌溉面积每消耗1千公顷,将生产1.95万吨粮食。γ 0=-49775.62,是样本回归方程的截距,它表示不受化肥施用量的影响的粮食产量。他们的大小,不符合经济理论及目前的实际情况。

②统计检验:

r 2

=73%,说明总离差平方和的73%被样本回归直线解释,有27%未被解释,因此,样本回归直线对样本的拟合优度不是很高的。

给出显著水平α=0.05,查自由度v=21-2=19的t 分布,得临界值t 0.025(19)=2.09,

T 0=-3.93< t 0.025(19)=2.09,t 1=7.17> t 0.025(19)=2.09,故回归系数均显著不为零,回归模型中应包含常数项,X 2t 对Q t 有显著影响。

(3)用其中最好的模型求199年-2002年的预测值,并求出2000年的预测区间。 由上述分析可知,X 2t 预测的最准确,假定1999年,2000年,2001年,2002年化肥施用量分别为4190.8万吨,4287.5万吨,4367.9万吨,4495.7万吨,预测值分别为65452.97万吨,66963.25万吨,68218.36万吨,70214.97万吨。

2000年的预测区间为:

[66963.25-2.09×2657.32, 66963.25+2.09×2657.32] 计算得:[61409.45,72517.05]

作业2

1、经研究发现,学生用于购买书籍及课外读物的支出与本人的受教育年限和其家庭收入水平有关,对18名学生进行调查的统计资料如下表所示。

18名学生的调查资料

学生序号 购买书籍及课外读物

支出Y (元/年)

受教育年限

1X (年)

家庭可支配月收入

2X (元/月)

1 450.5 4 171.

2 2 507.7 4 174.2

3 613.9 5 204.3

4 563.4 4 218.7

5 501.5 4 219.4

6 781.5

7 240.4 7 541.

8 4 273.5 8 611.1 5 294.8

9 1222.1 10 330.2 10

793.2

7

333.1

11 660.8 5 366 12 792.7 6 350.9 13 580.9 4 357.9 14 612.7 5 359 15 890.8 7 371.9 16 1121 9 435.3 17 1094.2 8 523.9 18

1253 10 604.1

以Eviews 软件完成以下问题:

(1) 求出学生购买书籍与课外读物的支出Y 与受教育年限1X 和家庭收入水平2X 的估计回归方程

01122????Y

X X ααα=++.

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/16 Time: 22:00 Sample: 1 18

Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.975568 30.32236 -0.032173 0.9748 X1 104.3146 6.409136 16.27592 0.0000 X2

0.402190

0.116348 3.456776

0.0035

R-squared 0.979727 Mean dependent var 755.1500 Adjusted R-squared 0.977023 S.D. dependent var 258.6859 S.E. of regression 39.21162 Akaike info criterion 10.32684 Sum squared resid 23063.27 Schwarz criterion 10.47523 Log likelihood -89.94152 F-statistic 362.4430 Durbin-Watson stat

2.561395 Prob(F-statistic)

0.000000

Y = -0.9755677936 + 104.3145898*X1 + 0.402189905*X2

(2) 对所建立的方程进行检验;

对总体参数

1β,2β的显著性进行t 检验;

1β,2β所对应的T 检验分别得

16.27592 3.456776

因为 a=0.05,查自由度得15得t 分布表,得临界值t0.025(15)=2.13,t1=16.27592,t2=3.456776,均大于临界值t0.025=2.13,故回归系数显著不为零,X 对Y 有显著影响。

(3) 假设有一学生的受教育年限1=10X 年,家庭可支配月收入2=480X 元/月,求该学生购买书籍与课

外读物的支出,并求出相应的预测区间=0.05α。 对该回归模型总体显著性进行F 检验;

F 值为362.4430

因为a=0.05,F 0.05(2,15)=3.68, 又因为F=362.4430>3.68,所以拒绝原假设,总体回归方程存在显著的线性关系。

2、在异乡对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中,得到下表所示的资料。

单位:元

手工方法:

以矩阵形式表达,二元样本回归方程为

'=+Y X βe

参数的估计值为()()1

β-''=X X X Y

由于

()

1

5.325360280.363021100.000538170.363021100.033816040.000059580.000538170.000059580.00000011--?? ?'=-- ? ?-??

X X

6703.3228956.6389275178?? ?'= ? ???

X Y

于是()()0112626.5099.790570.02862βββ-???? ? ?''==- ? ? ? ?

????

X X X Y

根据随机干扰项方差的估计式

2

2

1

i

e

n k σ=

--∑得到2

1

n k σ'=

--e e

()()()()

()1

451507245129552116.85

-'

''=--=--'''''' =--+'''''''' =--+'' =- =-=e e Y Y Y Y Y X βY X β

Y Y Y X ββX Y βX X β

Y Y Y X ββX Y βX X X X X Y Y Y Y X β

故2

2116.85

302.4111021

n k σ'=

==----e e

又由于()()

2

222

22

2451507210449342.321648.74

i i i i

TSS Y Y Y YY Y Y

nY nY =-=--'=

-=-=-?=∑∑∑Y Y

22

112116.8510.9022

21648.74RSS R TSS nY '=-=-'-=-=e e

Y Y

()

221

110.87431

n R R n k -=--=--

Eview 方法:

利用eviews 得到回归结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/16 Time: 17:33 Sample: 1 10

Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 626.5093 40.13010 15.61195 0.0000 X1 -9.790570 3.197843 -3.061617 0.0183 X2

0.028618

0.005838 4.902030

0.0017

R-squared 0.902218 Mean dependent var 670.3300 Adjusted R-squared 0.874281 S.D. dependent var 49.04504 S.E. of regression 17.38985 Akaike info criterion 8.792975 Sum squared resid 2116.847 Schwarz criterion 8.883751 Log likelihood -40.96488 Hannan-Quinn criter. 8.693395 F-statistic 32.29408 Durbin-Watson stat 1.650804 Prob(F-statistic)

0.000292

图2-1

根据图2-1的数据,得到模型的估计结果为:

Y = 626.5092847 - 9.790570097*X1 + 0.028*********X2 (15.61195) (-3.061617) (4.902030) R2=0.902218 2R =0.874281 D.W.=1.650804 ∑ei2=2116.807 F=32.29408 df=(2,7)

随机干扰项的方差估计值为:2

=()2i e /n 3∑-=2116.807/7=0.18108225

(2) 如果商品单价变为35元,则某一月收入为20000元的家庭消费支出估计是多少?构造该估计

值的95%的置信区间。

550

600650700750800850900950

由上图可以看出商品单价变为35元,则某一月为20000元的家庭的消费支出估计是856.2025.

上图在第11行(预测行)即可直接显示个别值的预测值标准差为:0

?40.92713Y S =

而由于

()1 5.325360280.363021100.000538170.363021100.033816040.000059580.000538170.000059580.00000011X X --?? ?

'=-- ? ?-??

因此,取()0=135

20000X ,Y 均值的预测的标准差为

?37.05Y S === 在5%的显著性水平下,自由度为10-2-1=7的t 分布的临界值为0.025(7) 2.365t =, 于是Y 均值的95%的预测区间为

856.20 2.36537.05±? 或(768.58,943.82) 同样容易得到Y 个值的预测的标准差为

?40.93Y S ==== 于是,Y 值的95%的预测区间为

856.20 2.36540.93±? 或(759.41,952.99)

3、下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y ,资产合计K 及职工人数L 。

Y AK L e αβμ=

(1) 利用上述资料,进行回归分析。

设定并估计可化为线性的非线性回归模型:

0lnY alnK lnL ββμ=+++

Dependent Variable: LNY

Method: Least Squares

Date: 05/21/16 Time: 18:49

Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.153994 0.727611 1.586004 0.1240

LNK 0.609236 0.176378 3.454149 0.0018

LNL 0.360796 0.201591 1.789741 0.0843

R-squared 0.809925 Mean dependent var 7.493997 Adjusted R-squared 0.796348 S.D. dependent var 0.942960 S.E. of regression 0.425538 Akaike info criterion 1.220839 Sum squared resid 5.070303 Schwarz criterion 1.359612 Log likelihood -15.92300 Hannan-Quinn criter. 1.266075 F-statistic 59.65501 Durbin-Watson stat 0.793209

Prob(F-statistic)

0.000000

根据上图中的数据,得到模型的估计结果为:

LOG(Y) = 1.153994406 + 0.6092355345*LOG(K) + 0.360796487*LOG(L) --- (2-1-1) (1.586004) (3.454149) (1.789741) R2=0.809925 2R =0.796348 D.W.=0.793209 ∑ei2=5.070303 F=59.65501 df=(2,28)

随机干扰项的方差估计值为:2?σ

=()2

i e /n 3∑-=5.070303/28=0.18108225 (1)回归结果表明:

这一年,lnY 变化的80.9925%可由lnK 和lnL 的变化来解释。在5%的显著性水平下,F 统计量的临界值未,表明模型的线性关系显著成立。在5%的显著性水平下,自由度为n-k-1=28的t 统计量临界值为,因此lnK 的参数通过了该显著性水平下的t 检验,但lnL 未通过检验。如果将显著性水平设为10%,则t 分布的临界值为,此时lnL 的参数也通过了显著性水平检验。观察lnK 和lnL 的系数我们可以认为,资产每增加1%,总产值就增加0.61%,而职工人数每增加1%,总产值就增加0.36%。

(2)回答:中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗? 从回归结果可以得到:

??0.971α

β+=≈,也就是说,资产与劳动的产出弹性之和可以认为为1,即中国制造业这年呈现出规模报酬不变的状态。

下面进行参数的约束检验,原假设0:1H αβ+=。 若原假设为真,则估计模型为:

ln Y /L C ln(/)K L αμ=++()

Dependent Variable: LNY0 Method: Least Squares Date: 05/21/16 Time: 20:00 Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.026048 0.596769 1.719339 0.0962 M

0.608141

0.173590 3.503324

0.0015

R-squared 0.297366 Mean dependent var 3.100040 Adjusted R-squared 0.273138 S.D. dependent var 0.491331 S.E. of regression 0.418891 Akaike info criterion 1.159927 Sum squared resid 5.088613 Schwarz criterion 1.252443 Log likelihood -15.97888 Hannan-Quinn criter. 1.190085 F-statistic 12.27328 Durbin-Watson stat 0.846460

Prob(F-statistic)

0.001511

从上图中的回归结果可看到此模型通过了F 检验和t 检验,而

()/() 5.0886 5.0703

0.1011/(1) 5.0703/28

R U U S U U RSS RSS k k F RSS n k ---=

==--

在5%的显著性水平为,自由度为(1,28)的F 分布的临界值为4.20,F<4.20,不拒绝原假设,表明该年

中国制造业呈现规模报酬不变的状态。

再由WD 检验可得:

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability

t-statistic 1.491762 29 0.1466 F-statistic 2.225355 (1, 29) 0.1466 Chi-square

2.225355

1 0.1358

Null Hypothesis: C(1)+C(2)=1

Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

-1 + C(1) + C(2)

0.634189

0.425127

Restrictions are linear in coefficients.

因此,之前分析正确。不拒绝原假设,原假设为真。

4、已知某地区某农产品收购量Y ,销售量1X ,出口量2X ,库存量3X 的1955-1984年的样本观测值如下表。试建立以收购量Y 为被解释变量的多元回归模型并预测。

年份

1X

2X

3X

1955 7.96 5.33 0.93 4.08 1956 15.34 6.82 2.9 8.3 1957 13.55 8.17 3.84 10.76 1958 10.94 9.48 3.39 8.03 1959 6.39 8.03 1.07 4.47 1960 1.49 3.58 0.46 1.39 1961 0.6 1.17 0.5 0.9 1962 0.66 0.92 0.5 0.43 1963 6.04 1.63 0.39 4.61 1964

15.41

7.73

1.43

9.11

1965 15.3 9.46 0.92 11.89

1966 19.32 13.97 0.66 16.51

1967 35.76 17.32 1.13 20.79

1968 35.03 17.36 0.22 30.01

1969 35.58 19.69 0.44 38.15

1970 31.03 21.13 0.67 34.29

1971 14.33 32.34 0.89 24.46

1972 13.88 19.57 0.13 13.61

1973 14.66 16.39 1.34 13.51

1974 19.37 17.96 1.79 11.59

1975 35.47 18.39 1.6 13.79

1976 35.49 18.83 3.19 15.03

1977 32.77 21.15 1.78 13.63

1978 32.2 19.8 1.43 13.33

1979 38.5 34.86 3.32 22.41

1980 53.72 22.96 2.8 43.89

1981 51.3 17.45 3.7 73.73

1982 34.04 16.05 3.16 88.33

1983 16.03 17.38 1.65 77.5

1984 21.79 16.79 1.37 71.34 根据题意可设方程为Y=B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3,利用Eview可知:

由上图可知回归方程为Y=0.437+0.919 X1+2.924 X2+0.151 X3

计量经济学期末考试试卷B

读书破万卷下笔如有神 山东轻工业学院08/09学年第二学期《计量经济学》期末考试试卷 (B卷)(本试卷共7 页) 适用班级:经管学院07级所有学生 20 分)共(本题共一、单项选择题10 小题,每小题2 分, 得分请将其代码填写在每小题列出的四个备选项中只有一个 1. 在多元回归中,调整后的判定系数与判定系数的关系有() A. < B. > C. D.关系不能确定 2R=1时有()根据判定系数2. 与F统计量的关系可知,当 A.F=-1 B.F=0 C.F=1 D. F=∞ 3.DW检验法适用于检验() A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.设定误差 2=0.98,X1的t值=如果一个二元回归模型的 4. OLS结果为R0.00001,X2的t 值=0.0000008,则可能存在()问题。 A. 异方差 B. 自相关 C. 多重共线 D. 随机解释变量 读书破万卷下笔如有神

5. 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明模型中存在() A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.拟合优度低 6.容易产生自相关的数据是() A.横截面数据 B.时间序列数据 C.年度数据 D.混合数据 ????中,模型:检验7. 线性回归??????x?ux?x?y i20ik1i12kii?时,所用的统计量为:()),2,(,?0?k?,1H:0? i ?i0????????ii1k?1?t?nt??ttn?k.. B A ?????? ??VV ????ii1??n?tFnk?1,?k?1ktF?.. D C?????? ii22???? ??VV ii2????,8. 对于线性回归模型:检验随机误差项是否u?xxy????????x tkt221ttt0k1存在自相关的统计 量是:() ???2ee?d61?tti2t?1t??d B. A.??1r nn2? ??n1nn???2e t1?t??2n?r i?t.. D C?t?? ?V2r1?i9. 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用() A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义差分法 D.工具变量法 d和d,在给定显著水平下,若DW统计量的下和上临界值分别为则当10. ul d DW d 时,可认为随机误差项()ul

影响居民消费水平的主要因素分析

计量经济学大作业――影响居民消费水平的主要因素分析 学号:0120231 姓名:孙馥琳 专业:122税务 修课时间:2014—2015学年第二学期 任课教师:万建香老师 成绩: 评语:

影响居民消费水平的主要因素分析 摘要 就我国近阶段消费方面出现的一些情况,利用1993年至2008年的相关数据对我国消费的影响因素进行实证分析。目的在于让我们更加了解我国消费的因素。先通过相关的背景理论提出问题;搜集了相关的数据,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。本文主要是通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题,并依此提出部分政策 关键词:居民消费水平国内生产总值收入 Abstract Abstractthe recent phase of consumption in China is in some cases, using the related data from 1993 to 2008, the empirical analysis on the influence factors of consumption in our country. Purpose is to let us know more about China's consumption factors. To pass the relevant background theory questions; Collected the relevant data, using EVIEWS software measurement model for the parameter estimation and test, and modified. This article mainly through the analysis of the main factors influencing the residents' consumption level to reveal current situation and problems of Chinese residents' consumption level, and accordingly puts forward some policies. Keywords: residents' consumption level Gross domestic product (GDP)

计量经济学各章作业习题(后附答案)

《计量经济学》 习 题 集

第一章绪论 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类,它们是【】 A 函数关系和相关关系 B 线性相关关系和非线性相关关系 C 正相关关系和负相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指【】 A 变量间的依存关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间表现出来的随机数学关系 3、进行相关分析时,假定相关的两个变量【】 A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量,一个不是随机变量 D 随机或非随机都可以 4、计量经济研究中的数据主要有两类:一类是时间序列数据,另一类是【】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 5、下面属于截面数据的是【】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值 6、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据D原始数据 7、经济计量分析的基本步骤是【】 A 设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B 设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C 个体设计→总体设计→估计模型→应用模型 D 确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 8、计量经济模型的基本应用领域有【】 A 结构分析、经济预测、政策评价 B 弹性分析、乘数分析、政策模拟 C 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析 D 季度分析、年度分析、中长期分析 9、计量经济模型是指【】

计量经济学课程实验教学大纲

计量经济学课程实验教学大纲 课程编号:0102069 课程名称:计量经济学 课程英文名称:Econometrics 总学时:56 理论学时:48 实验学时:8 课外学时:0 学分:3.5 先修课程要求:高等数学、概率论与数理统计、线性代数、微观经济学宏观经济学 课程属性:非独立设课 实验学时:8 课外学时:0 实验项目数:4 适用专业:金融学应用统计学 参考教材:李子奈,潘文卿:《计量经济学》(第三版),高等教育出版社,2010。 教学参考书: [1] 郭存芝,杜延军,李春吉:《计量经济学——理论、方法、Eviews应用》,科学出版社,2009 [2] 李子奈:《计量经济学》,高等教育出版社,2000 [3] 张晓峒:《计量经济学基础》(第2版),南开大学出版社,2005 [4] (美)Ramu Ramanathan 著,薛菁睿译:《应用经济计量学》(原书第5版),机械工业出版社,2003 [5] (美)古扎拉蒂著,张涛译:《经济计量学精要》(原书第3版),机械工业出版社,2006 一、课程简介和基本要求 课程介绍:本课程是面向金融学、应用统计学专业的一门专业平台课。 内容涉及经典单方程计量经济学模型、联立方程模型、扩展的单方程计量经济学模型、时间序列模型及计量经济学应用模型。 基本要求:通过讲授经济计量学的基础知识及经济计量模型的建立、估计、检验等基本方法,培养学生掌握将经济学、统计学、数学三者结合起来建立模型的方法,以及运用计算机技术,对一般的经济模型进行数量分析的基本技能,并为学生学习金融、财政、产业经济、贸易经济等专业课程的定性与定量分析打下良好的基础。 二、课程实验目的与要求 实验目的:使学生将前修课的知识有机地联系起来,通过实践培养学生综合运用知识的初步能力。 实验要求: 1. 学生应独立完成规定的上机习题;

计量经济学大作业——建立模型

学院:__________金融学院_____________ 上课学期: ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师:_______ _ ______________ 实验主题:_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员: 二零一一年十一月二十四日 目录

摘要 (3) 1.引言 (3) 2.提出问题 (3) 3.建立模型 (4) 4.制作散点图 (4) 5.模型参数估计 (8) 6.模型的检验 (9) 6.1.计量经济学检验 (9) 6.1.1.多重共线性检验 (9) 6.1.1.1.简单回归系数检验 (10) 6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10) 6.1.1.3.逐步回归法检验 (14) 6.1.2.异方差性检验 (15) 6.1.2.1.图示检验法 (16) 6.1.2.2.White检验 (16) 6.1.2.3.异方差的修正 (17) 6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18) 6.1.3.1.D.W.检验 (18) 6.1.3.2.拉格朗日乘数(LM)检验 (19) 6.1.3.3.序列相关性修正 (19) 6.2.经济意义检验 (20) 6.3.统计检验 (21) 6.3.1.拟合优度检验 (21) 6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21) 6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21) 7.结论 (22) 8.对策与建议 (23) 9.参考文献: (23)

摘要 经济发展是以GDP增长为前提的,而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用最小二乘法,研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字:GDP增长;三大产业;产业结构 1.引言 GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上,一个国家人均产出(或人均收入)水平的持续增加。GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。 一个国家产业结构的状态及优化升级能力,是GDP发展的重要动力。十六大报告提出,推进产业结构优化升级,形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出,推动产业结构优化升级,这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。 2.提出问题 我国把各种产业划分为第一产业,第二产业和第三产业。他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势,对我国的经济影响作用是否

(可直接使用)计量经济学大作业(1).doc

2010-2011第二学期 计量经济学大作业 大作业名称:2008年12月我国税收多因素分析 组长: 学号:00 姓名:专业:财政学 成员: 学号:00 姓名:专业:财政学 学号:00 姓名:专业:财政学 选课班级:A01 任课教师:徐晔成绩: 评语:__________________________________________________ 教师签名:批阅日期:

计量经济大作业要求如下: 目的要求: 1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法; 2.能够理论联系实际; 3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析; 4.要求:word文档格式,内容四千字左右,并附数据。 内容: 1.确立问题: 选择一个经济预测问题或经济分析问题,根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些(至少二个)经济变量之间的因果关系。 2.建立模型: 初步建立其多元线性回归模型,利用软件求解回归方程;进行经济意义检验、统计与经济计量检验,解决可能出现的违反基本假设的问题,最后确定回归方程。 3.提供图表: 给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表,如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。 4.实证分析: 利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。 江西财经大学信息管理学院 计量经济学课程组 2011/2/19

2008年12月 我国税收多因素分析 【摘要】:本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系,通过数据拟合模型,将几者之间的关系量化。 一、研究背景 税收是国家为了实现其职能,按照法定标准,无偿取得财政收入的一种手段,是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。税收收入的影响因素是来自于多方面的,如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。近年来,我国的税收增长远远快于GDP的增长速度,通过对税收增长的两个影响因素进行分析,从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。 二、研究目的 税收是国家为了实现其职能,凭借政治权利,参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的一系列经济活动。税收的课税权主体是国家,具体包括各级政府及其财税部门。税收活动的目的是为国家实现其职能服务的,这是所有国家爱税收的共性。 税收分配的对象是一部分社会产品或国民收入,可以是实物或货币,这反映出税收分配由实物形式向货币形式发展演变的过程。税收既是财政收入的支柱,又是宏观调控的杠杆。在国家的宏观调控体系中,税收是集经济、法律、行政手段于一身的重要工具,具有不可替代的作用,是国家职能实现不可缺少的手段。因此,分析税收收入,有助于正确把握宏观经济规律,有助于合理制定国家财政政策,从而起到维护国家、分配收入、配置资源、稳定经济的重要作用。 本文主要通过对国内生产总值和国内进出口总额两个因素进行多因素分析,并根据相关数据,建立模型,对此进行数量分析。在得到我国税收收入与各主要因素间的线性关系后,针对此模型分别对违背基本假设的三种情况进行假设检验和计量经济学检验,并对模型的估计结果进行分析。 我们建立税收收入模型的目的有以下三点: (1)结果分析,即对宏观经济变量之间的关系作定性的分析; (2)预测未来,即预测未来税收收入的总量及规模; (3)政策评价,利用模型对各种政策方案进行分析和比较。 在实际经济系统税收收入的实现过程中,税收收入受到经济增长、GDP总量及结构、进出口总额以及税收政策与制度等因素的影响。而由经济增长转换为税收的增长还要经过政策性和实施性两次漏出,如下图: GDP分解: GDP(C+V+M) →可征税GDP(V+M) →应税GDP →税收 ↓↓↓税收漏出:不可征税GDP(C)政策性漏出实施性漏出 ↓↓税收政策及制度:税制不完善税收征管不力税收经济生活受制于国家政策,国家政策会因税收经济现状而处于部分调整中,这种调整主要是指税收经济的动荡对整体宏观经济造成的消极影响会促使国家为稳定经济采取相应措施。

计量经济学期末试题

一、判断正误(20分) 1. 随机误差项i u 和残差项i e 是一回事。( F ) 2. 给定显著性水平a 及自由度,若计算得到的t 值超过临界的t 值,我们将接受零 假设( F ) 3. 利用OLS 法求得的样本回归直线t t X b b Y 21? +=通过样本均值点),(Y X 。( T ) 4. 判定系数ESS TSS R =2 。( F ) 5. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。( F ) 6. 双对数模型的2 R 值可以与对数线性模型的相比较,但不能与线性对数模型的相比较。( T ) 7. 为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有m 类,则要引入m 个虚拟变量。( F ) 8. 在存在异方差情况下,常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。( T ) 9. 识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。( T ) 10. 如果零假设H 0:B 2=0,在显著性水平5%下不被拒绝,则认为B 2一定是0。 ( F ) 六、什么是自相关杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么(15分) 解:自相关,在时间(如时间序列数据)或者空间(如在截面数据中)上按顺序排列的序列的各成员之间存在着相关关系。在计量经济学中指回归模型中随机扰动项之间存在相关关系。用符号表示: ()j i u u E u u j i j i ≠≠=0 ),cov( 杜宾—瓦尔森检验的前提条件为: (1)回归模型包括截距项。 (2)变量X 是非随机变量。 (3)扰动项t u 的产生机制是 表示自相关系数),11(1≤≤-+=-ρρt t t v u u 上述这个描述机制我们称为一阶自回归模型,通常记为AR(1)。 (4)在回归方程的解释变量中,不包括把因变量的滞后变量。即检验对于自回归模型是不使用的。 杜宾—瓦尔森检验的步骤为: (1)进行OLS 的回归并获得e t 。 (2)计算d 值。 (3)给定样本容量n 和解释变量k 的个数,从临界值表中查得d L 和d U 。

关于计量经济学课程教学内容的创新与思考

关于计量经济学课程教学内容的创新与思考 摘要:本文主要从计量经济学应用研究中的问题和错误出发,提出了计量经济学课程教学内容创新的必要性;通过对国内外计量经济学教科书内容体系的分析,指出进行计量经济学课程教学内容创新的主要方向,即将计量经济学模型的设定理论和方法,以及数据的分析和诊断引入计量经济学教学内容;最后具体说明《计量经济学》第3版在教学内容创新方面所迈出的实质性一步。 关键词:计量经济学;计量经济学模型;计量经济学模型设定 一、问题的提出 计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国,从80年代中开始,高等院校经济类专业相继开设了系统的计量经济学课程。1998年7月,教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程,其中包括“计量经济学”。根据我们2006年暑期的调查,设置经济类本科专业的高校中98%的学校开设了计量经济学课程,设置管理类本科专业的高校中60%的学校开设了该课程。在经济学和管理学两大门类,计量经济学已经成为开设面最广的少数几门课程之一。 2007年10月,在首届中国经济管理基础课程教学高层论坛上,笔者曾以“关于计量经济学课程教学的实践与思考”为题,提交一篇论文。在那篇文章中,提出了在本科生计量经济学课程内容体系设计中,必须重视和处理好教学内容的基础性和前沿性的关系,理论方法和应用的关系,模型理论方法中思路和数学过程的关系,以及应用模型中模型发展方法论和具体模型的关系。另外,还对计量经济学教材建设、教学研究、教师的专业水平和知识结构等本科生计量经济学课程教学所面临的重要问题进行了讨论。最后,文章第一次明确提出了“计量经济学课程中国化”的问题。 2008年9月,在以“中国模式与中国经济学发展一一改革开放30周年回顾与展望”为主题的“中国经济学教育第三届年会”上,笔者提交了论文“我国计量经济学发展的三个阶段与现阶段的三项任务”。文章指出计量经济学的迅速发展是30年来我国经济学发展的显著标志之一,从六个方面分析了原因。将我国计量经济学教学与研究的发展历程划分为三个阶段,即推广普及阶段、教学的提高与应用研究的推广阶段,以及目前的发展与创新阶段。提出了目前阶段的三个任务,即加强理论研究,提高应用研究的水平和发展中国的计量经济学课程。明确提出了“建设中国的计量经济学课程”的问题。 无论是“计量经济学课程中国化”,还是“建设中国的计量经济学课程”,都很

计量经济学大作业

计量经济学大作业 ――税收影响因素的研究学号: 姓名: 专业:

税收影响因素的研究 摘要 本文研究的是税收影响因素模型,通过对1991-2010年税收规模资料的分析,以了解税收的结构、规模及演变的新特点,并探讨影响税收的各因素,运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析,并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。 关键词:税收财政支出 OLS 1 问题的提出 从进入21世纪以来,我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇,在新的经济背景下,基于知识和信息的产业发展迅速,全球一体化日渐深入,中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果,由于税收具有敛财与调控的重要功能,因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用,所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。改革开放以来,中国经济高涨,对税收影响最大的当属财政支出。另外各种消费价格指数也是重要影响因素,而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。经济发展水平是制约税制结构的生产力要素,两者之间的相关程度较高。这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例,决定着税制结构的选择。经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。在人均国内生产总值不同的国家里,税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。以世界银行公布的1980年的调查材料为例,在人均国内生产总值260美元的低收入国家里,国内生产总值税收率为13.2%;人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家,这一比率为23.3%;而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家,这一比例是28.1%。显然,一国国内生产总值税收率愈高,税负承受能力愈强,因而也为税制结构的调整提供了物质基础。本文站在前人的基础上,引用计量的方法,将三者综合起来对税收进行探讨,作者认为,在我国经济飞速发展的过程中,国内生产总值有了很大的增长,因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。

《计量经济学》课程教学大纲.

《计量经济学》课程教学大纲 课程名称:经济计量学 / Econometrics 课程代码:030230 学时:32 学分:2 讲课学时:328 上机/实验学时:0 考核方式:考试 先修课程:经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业:金融学及相关专业 开课院系:管理学院投机金融系 教材:赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社,2002年 主要参考书: [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社,2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社, 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社,1999 [4](美)格林著.计量经济分析.科学技术出版社,1999年 [5](美)Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著,钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社,1999.11 [6] 张保法.经济计量学(第四版).经济科学出版社,2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社,2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社,2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导,统计为基础,数学为手段,考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是:理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合,定性与定量相结合。学习过程中,既要认真学习计量经济学的基础理论知识,又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是:在本课程的教学中,要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法,培养学生在现代经济学的理论基础上,运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题,提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容: 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布

计量经济学-期末考试-简答题

计量经济学期末考试简答题 1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。 2.计量经济模型有哪些应用? 3.简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4.对计量经济模型的检验应从几个方面入手? 5.计量经济学应用的数据是怎样进行分类的? 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项? 7.古典线性回归模型的基本假定是什么? 8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。 10.在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质?11.简述BLUE的含义。 12.对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验? 13.给定二元回归模型:,请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度? 15.修正的决定系数及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况? 17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。 19.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有哪些? 22.异方差性的解决方法有哪些? 23.什么是加权最小二乘法?它的基本思想是什么? 24.样本分段法(即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性的基本原理及其使用条件。25.简述DW检验的局限性。 26.序列相关性的后果。 27.简述序列相关性的几种检验方法。 28.广义最小二乘法(GLS)的基本思想是什么? 29.解决序列相关性的问题主要有哪几种方法? 30.差分法的基本思想是什么? 31.差分法和广义差分法主要区别是什么? 32.请简述什么是虚假序列相关。 33.序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思? 34.DW值与一阶自相关系数的关系是什么? 35.什么是多重共线性?产生多重共线性的原因是什么? 36.什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性? 37.完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些? 38.不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些? 39.从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性? 40.什么是方差膨胀因子检验法? 41.模型中引入虚拟变量的作用是什么? 42.虚拟变量引入的原则是什么? 43.虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么? 44.判断计量经济模型优劣的基本原则是什么? 45.模型设定误差的类型有那些? 46.工具变量选择必须满足的条件是什么? 47.设定误差产生的主要原因是什么? 48.在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量? 49.估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难 50.什么是滞后现像?产生滞后现像的原因主要有哪些? 51.简述koyck模型的特点。 52.简述联立方程的类型有哪几种 53.简述联立方程的变量有哪几种类型

《计量经济学》期末考试复习

《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(1.4.6) 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。 6.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

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析_计量经济学大作业[1]

计量经济学大作业――普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析学号:0090863 0090817 0090832 姓名:组长:邱碧涛组员:杨意钟丹兰 专业:财政学 修课时间:2011-2012第一学期 任课教师:朱永军 成绩: 评语:本文通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析,采用中国1985年到2009年的数据,建立以在校大学生总数为应变量,以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析,得出各因素与在校大学生总数成正相关关系的结论。从大作业的完成情况来看,说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解,并能使用Eviews软件进行实证分析。 Email:275474458@https://www.sodocs.net/doc/c83159746.html,

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析 摘要 本文主要通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析,建立以在校大学生总数为应变量,以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析,观察各因素是如何分别影响在校大学生总数的。 关键词:在校大学生总数多因素分析模型计量经济学检验 Abstract This text uses the total number of students in Chinese colleges and universities to do multivariate analysis, and it establishes a multiple linear regression model, which uses the total number of college students to be the dependent variable and other factors to be the independent variable .What's more, it uses the model to do quantitative analysis of the total number of college students, and observe how various factors affect the total number of college students respectively. Key words: The total number of college students, Multivariate analysis, Model, Econometric, Test

《计量经济学》课程论文

计量经济学课程Array论文 论文题目:影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称:计量经济学 任课教师: 专业: 班级: 学号: 姓名: 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据,分析出影响我国国内旅游发展的部分因 素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分 析,同时综合了相关的市场细分和消费分析理论,选取了国内国内旅游人数等三 个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上,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,我们对所得的结果作了经 济意义的分析,并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展,我国的人均可支配收入的 大幅度增长,我国人均生活水平有了大幅度提高,其主要表现在物质需求向精神 需求的转变。特别是对“旅游”这一朝阳产业,人们的认识有了翻天覆地的变化, 进入21世纪以来,2000年到2009年,中国国内旅游人次从7.44亿增加到19.02 亿,国内旅游总花费从3175.5亿元增长到10183.7亿元,分别增加了1.55倍和 2.20倍。

改革开放30多年来,我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计,2009年底,全国旅行社总资产585.96亿元,同比增长12.28%,其中,负债345.99亿元,同比增长15.34%;所有者权益239.97亿元,同比增长8.15%。按形态分,固定资产106.31亿元,占总量的18.14%,同比增加14.23%;流动资产430.39亿元,占总量的73.45%,同比增加20.95%;其他类型资产49.26亿元,占总量的8.41%。目前,中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业,已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国,形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出,功能越来越综合,贡献越来越巨大。[关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称,它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来,我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势,旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高,闲暇时间的增多,带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观,人民的旅游热情将进一步焕发,人民对旅游消费的需求将进一步上升,国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间,我国旅游业将保持年均10.4%的增长速度,其中个人旅游消费将以年均9.8%的速度增长,企业/政府旅游的增长速度将达到10.9%,到2010 我国旅游总收入占GDP的比例将从2002年的5.44%达到8%。到2020 年,中国将成为世界第一大旅游目的地国和第四大客源输出国。旅游产业的快速发展,需要理论研究的有力支撑。因此,对影响我国国内旅游消费的因素的分析就显得尤为重要。

计量经济学期末总复习

《计量经济学》期末总复习 一、单项选择题 1.在双对数线性模型lnY i =ln β0+β1lnX i +u i 中,β1的含义是( D ) A .Y 关于X 的增长量 B .Y 关于X 的发展速度 C .Y 关于X 的边际倾向 D .Y 关于X 的弹性 2.在二元线性回归模型:i i 22i 110i u X X Y +β+β+β=中,1β表示( A ) A .当X 2不变、X 1变动一个单位时,Y 的平均变动 B .当X 1不变、X 2变动一个单位时,Y 的平均变动 C .当X 1和X 2都保持不变时, Y 的平均变动 D .当X 1和X 2都变动一个单位时, Y 的平均变动 3.如果线性回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量是(D ) A .无偏的,但方差不是最小的 B .有偏的,且方差不是最小的 C .无偏的,且方差最小 D .有偏的,但方差仍为最小 4.DW 检验法适用于检验( B ) A .异方差 B .序列相关 C .多重共线性 D .设定误差 5.如果X 为随机解释变量,X i 与随机误差项u i 相关,即有Cov(X i ,u i )≠0,则普通最小二乘估计β ?是( B ) A .有偏的、一致的 B .有偏的、非一致的 C .无偏的、一致的 D .无偏的、非一致的 6.设某商品需求模型为Y t =β0+β1X t + u t ,其中Y 是商品的需求量,X 是商品价格,为了考虑全年4个季节变动的影响,假设模型中引入了4个虚拟变量,则会产生的问题为( ) A .异方差性 B .序列相关 C .不完全的多重共线性 D .完全的多重共线性 7.当截距和斜率同时变动模型Y i =α0+α1D+β1X i +β2 (DX i )+u i 退化为截距变动模型时,能

计量经济学大作业建立模型

计量经济学大作业建立 模型 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

学院:__________金融学院_____________ 上课学期: ___ 2011-2012第一学期_________课程名称: _______ 金融计量学_____________指导教师:_______ _ ______________ 实验主题:_ GDP增长与三大产业关系模型____小组成员: 二零一一年十一月二十四日 目录 摘要 (3) 1.引言 (3) 2.提出问题 (4) 3.建立模型 (4) 4.制作散点图 (4) 5.模型参数估计 (8) 6.模型的检验 (9) .计量经济学检验 (9) 多重共线性检验 (9) 简单回归系数检验 (10) 找出最简单的回归形式 (10) 逐步回归法检验 (14) 异方差性检验 (15) 图示检验法 (15) 检验 (16) 异方差的修正 (17) 随即扰动项序列相关检验 (18) 检验 (18) 6.拉格朗日乘数(LM)检验 (19) 序列相关性修正 (19) .经济意义检验 (20) .统计检验 (21) 拟合优度检验 (21) 方程显着性检验——F检验 (21) 参数显着性检验——t检验 (21) 7.结论 (22) 8.对策与建议 (23) 9.参考文献: (23)

摘要 经济发展是以GDP增长为前提的,而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用最小二乘法,研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字:GDP增长;三大产业;产业结构 1.引言 GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上,一个国家人均产出(或人均收入)水平的持续增加。GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。 一个国家产业结构的状态及优化升级能力,是GDP发展的重要动力。十六大报告提出,推进产业结构优化升级,形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出,推动产业结构优化升级,这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。 2.提出问题 我国把各种产业划分为第一产业,第二产业和第三产业。他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势,对我国的经济影响作用是否明显,他们与国内生产总值又有着怎样的关系,对整个国内生产总值又有多大的影响,对于三大产业,在新的条件下哪一产业对国内生产总值的影响更明显,随着我国经济的不断发展以及改革开放的不断深入,研究经济的发展状况及经济发展的各个因素,成为决策部门的一个重要课题。伴随着这些想法我们小组做了下面的模型进行分析。

计量经济学期末考试试卷集(含答案)完整

财大计量经济学期末考试标准试题 计量经济学试题一 (2) 计量经济学试题一答案 (5) 计量经济学试题二 (12) 计量经济学试题二答案 (14) 计量经济学试题三 (18) 计量经济学试题三答案 (20) 计量经济学试题四 (25) 计量经济学试题四答案 (27)

计量经济学试题一 课程号:课序号:开课系:数量经济系 一、判断题(20分) 1.线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。() 2.多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。() 3.在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。()4.总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。()5.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。() 6.判定系数2R的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。()7.多重共线性是一种随机误差现象。() 8.当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。() 9.在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。() 10.任何两个计量经济模型的2R都是可以比较的。() 二.简答题(10) 1.计量经济模型分析经济问题的基本步骤。(4分)

2.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。 (6分) 三.下面是我国1990-2003年GDP 对M1之间回归的结果。(5分) ln() 1.37 0.76ln(1)se (0.15) ( )t ( ) ( 23 ) GDP M =+ ()1.7820.05,12P t >==自由度; 1.求出空白处的数值,填在括号内。(2分) 2.系数是否显著,给出理由。(3分) 四. 试述异方差的后果及其补救措施。 (10分) 五.多重共线性的后果及修正措施。(10分) 六. 试述D-W 检验的适用条件及其检验步骤?(10分) 七. (15分)下面是宏观经济模型

《计量经济学》课程标准

《计量经济学》课程标准 1.课程的性质与设计思路 1.1课程的性质 《计量经济学》是教育部规定经济类专业核心课程之一,是经济类专业的专业必修课。在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。《计量经济学》课程的主要特点是理论与实际应用并重,既要认真学习基本理论知识,又要注重经济计量方法在实践中的应用。在教学中可以抛开复杂的数学计算以及繁琐的推导和证明,但要将深入浅出的理论分析贯彻始终。其目的是,通过学习、掌握计量经济学的基本原理和常用方法,研究经济中的有关问题,训练学生运用计量方法、经济计量模型进行创造的思维方法。并在此基础上,培养学生利用经济计量学的方法,学习和实践现代经济学的基本理论以及用定量的方法分析、解决实际经济生活中有关经济学问题的能力。课程在内容与应用上与概率论与数理统计、统计学、时间序列分析、经济学等课程有关联。所以,学习本课程,必须要先学习《微积分》、《线性代数》、《概率论和数理统计》、《西方经济学》等课程,同时,学习者要关注在经济计量学领域的一些最新发展。只有这样,才能在更好地理解和掌握课程内容与方法的基础上使经济计量模型的应用更具实践性。 1.2设计思路 《计量经济学》建立在经济、统计学和数理统计的基础上,是经济学中的一门重要的独立学科。计量经济学结合数量方法来对经济活动进行认识分析,并辅助于计算机专门软件,具有较强的应用性和可操作性。本课程主要介绍了计量经济学的一般概念及工作步骤、模型估计的基本方法、模型检验与修正方法,典型计量经济模型专题讨论、联立方程组模型的基本知识(包括模型的识别、估计、检验及应用)、计量经济模型的应用案例。

学生在学习本课程之前,应先学习了《微积分》、《线性代数》、《经济学》(包含微观经济学和宏观经济学)、《概率论与数理统计》和《经济统计学》等课程。教师在讲授本课程时,首先应特别注重对经济理论的认识和经济现象的分析,强调已学的《经济学》基础;其次突出计量经济建模基本思想的讲授,侧重在计量经济学研究对象的理解和《经济学》、《经济统计学》与《数学》相结合的知识背景上;再次应避免在理论部分的繁杂的纯数学证明,但对于表述基本原理和模型应用分析中的数学推导是必要的,故应强调《微积分》、《线性代数》与《概率论与数理统计》的基础知识;最后应加强对计量经济学概念的总结和应用实例的分析,包括计量经济专门分析软件(Eviews)的应用操作。教学方法采用以课堂教学为主,并辅助于必要的上机实习。 2.课程目标 计量经济学是一门实证科学、的方法,因为数量分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课程的教学,要使学生掌握计量经济学的基础的理论知识,并能够建立实用的计量经济学应用模型,掌握并能运用所学方法、利用相关软件对实际问题进行建模分析。 2.1能力目标 ●熟练掌握计量经济学中基本的单、多方程模型的估计、假设检验等主要分析方法; ●在掌握基本知识、基本原理的基础上,能够运用计量经济方法对经济现象中的一些主要经济现象、经济问题和政策效应作有关的计量经济分析; ●对计量经济学的总体有一个明确的把握,并初步了解本学科在经济学科当中的重要性,学会用科学化、严谨化的思维方法来分析有关经济问题。 2.2知识目标 ●系统了解计量经济学中的基本概念、基本知识和基本理论; ●熟练掌握计量经济学软件Eviews或Stata的操作,能够运用计算机来发现和解决有关经济问题; 2.3素质目标 ●掌握计量经济学的基础的理论知识,并能够建立实用的计量经济学应用模型; ●掌握并能运用所学方法、利用相关软件对实际问题进行建模分析。 3.课程内容和要求

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