计量经济学PPT课件

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

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：

计量经济学课件word版

《计量经济学》教学大纲 第一章绪论 教学目的和要求：掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。 第一节计量经济学的涵义和发展 一、定义 计量经济学（Econometrics）是应用经济学的一个分支学科。它以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。 二、研究内容 定量分析经济变量之间的随机因果关系。 三、研究方法 建立并运用计量经济模型。 四、学科基础 经济学、统计学、数学和计算机技术。 五、计量经济学发展简史（略） 第二节计量经济学与其它学科的关系 一. 一.计量经济学与经济学 经济理论与数理经济学是计量经济学的理论基础，计量经济学利用各种具体数量关系以统计方式描述经济规律，可以验证和充实经济理论。 二. 二.计量经济学与统计学 经济统计学是对经济统计资料的收集、加工和整理，并列表图示，以描述整个观察期间的发展模式，或推测各种经济变量之间的关系。统计资料仅仅是计量经济研究的“素材”。 计量经济学要以经济统计学提供的经济统计指标及数据研究经济现象的定量关系。所以，计量经济研究也是对统计资料一种深层次“挖掘”和“开发利用”。 三. 三.计量经济学与数学 由于计量经济学研究的主要是随机关系，所以需要引入数理统计方法以及集合与矩阵等理论和方法，并在此基础上发展了计量经济方法，成为计量经济研究

的建模工具。数理统计学是计量经济学的数学理论基础。

第三节计量经济研究的步骤 一．模型设定 模型设定一般包括总体设计和个体设计。总体设计的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设计的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ㈠研究经济理论 根据一定经济理论揭示影响研究对象的因素及其影响方向和作用大小。对同一经济问题，所依据的经济理论不同，所分析的影响因素和构造的计量模型就可能不同。 ㈡确定变量 选择变量必须正确把握所研究经济活动的经济学内容。 确定纳入模型中的变量的性质，即哪个是被解释变量，哪个或哪些是解释变量。 一般将将影响研究对象最主要的、定量的、经常发生作用的、有统计数据支持的因素纳入模型之中。 慎重使用虚拟变量。 ㈢确定模型的数学形式 一般有两种方式：一是根据经济行为理论，利用数理经济学推导出的模型形式；一是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量的相关图。 ㈣设定模型中待估参数的符号和大小的理论期望值。 二、模型估计 ㈠样本数据 样本数据类型：时间序列数据，应用此类数据建模时要注意数据的口径和易使模型产生序列相关；截面数据，此类数据易使模型产生异方差性；虚变量数据；平行数据（混合数据）。 选择样本数据的出发点：模型的研究目的；模型的应用期限。 样本数据的质量：完整性，准确性，可比性。 ㈡模型识别 仅对联立经济计量模型而言，判断能否方程组估计出模型参数。 ㈢估计方法选择 根据模型特点和估计方法的应用条件进行选择。 ㈣软件使用

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*

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计量经济学案例分析 一、问题提出 国内生产总值（GDP）指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内(通常为1 年)生产活动的最终成果，即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值，包括全部生产活动的成果，是一个颇为全面的经济指标。对国内生产总值的分析研究具有极其重要的作用和意义，可以充分地体现出一个国家的综合实力和竞争力。因此，运用计量经济学的研究方法具体分析国内生产总值和其他经济指标的相关关系。对预测国民经济发展态势，制定国家宏观经济政策，保持国民经济平稳地发展具有重要的意义。 二、模型变量的选择 模型中的被解释变量为国内生产总值Y。影响国内生产总值的因素比较多，根据其影响因素的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因, 文章选择以下指标作为模型的解释变量：固定资产投资总量(X1 ) 、财政支出总量(X2 )、城乡居民储蓄存款年末余额(X3 )、进出口总额(X4 )、上一期国内生产总值(X5)、职工工资总额(X6)。其中，固定资产投资的增长是国内生产总值增长的重要保障，影响效果显著；财政支出是扩大内需的保证，有利于国内生产总值的增长；城乡居民储蓄能够促进国内生产总值的增长，是扩大投资的重要因素，但是过多的储蓄也会减缓经济的发展；进出口总额反映了一个国家或地区的经济实力；上期国内生产总值是下期国内生产总值增长的基础；职工工资总额是国内生产总值规模的表现。 三、数据的选择 文中模型样本观测数据资料来源于20XX 年《中国统计年鉴》，且为当年价格。固定资产投资总量1995-20XX 年的数据取自20XX 年统计年鉴，1991-1994 年的为搜集自其他年份统计年鉴。详细数据见表1。 表1

计量经济学课件(第1讲绪论)

绪论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学及统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策及预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、边际消费递减等，则可设定消费C及Y具有下述理论计量经济模型：

u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(= 并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 Y C 67.038.2+= 检验模型：t 检验、F 检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验 应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法） 估计： OLS （普通最小二乘法）、ML （极大似然法）、

GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限 信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等 预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验） 自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型 虚变量线性回归模型 误差变量线性回归模型

计量经济学案例eviews

案例分析 1.问题的提出和模型的设定 根据我国1978—1997年的财政收入Y 和国民生产总值X 的数据资料，分析财政收入和国民生产总值的关系建立财政收入和国民生产总值的回归模型。假定财政收入和国民收入总值之间满足线性约束，则理论模型设定为 i i i u X Y ++=21ββ 其中i Y 表示财政收入，i X 表示国民生产总值。 表1 我国1978—1997年财政收入和国民生产总值 2.参数估计 进入EViews 软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下 表 2 obs X Y 1978 3624.100 1132.260 1979 4038.200 1146.380 1980 4517.800 1159.930 1981 4860.300 1175.790 1982 5301.800 1212.330 1983 5957.400 1366.950 1984 7206.700 1624.860 1985 8989.100 2004.820 1986 10201.40 2122.010 1987 11954.50 2199.350 1988 14922.30 2357.240 1989 16917.80 2664.900 1990 18598.40 2937.100 1991 21662.50 3149.480 1992 26651.90 3483.370 1993 34560.50 4348.950 1994 46670.00 5218.100 1995 57494.90 6242.200 1996 66850.50 7407.990 1997 73452.50 8651.140

计量经济学案例作业

2013级统计学专业《计量经济学》案例作业 学号： 130702060 姓名：叶豪特 1.下表是消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题： （1）估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β，并写出样本回归模型的书写格式； （2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性； （3）选用合适的方法修正异方差。 （1）eview 结果 Method: Least Squares Date: 06/08/15 Time: 10:20 Sample: 1 60 Included observations: 60 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.347522 3.638437 2.569104 0.0128 X 0.637069 0.019903 32.00881 0.0000 R-squared 0.946423 Mean dependent var 119.6667 Adjusted R-squared 0.945500 S.D. dependent var 38.68984 S.E. of regression 9.032255 Akaike info criterion 7.272246 Sum squared resid 4731.735 Schwarz criterion 7.342058 Log likelihood -216.1674 Hannan-Quinn criter. 7.299553 F-statistic 1024.564 Durbin-Watson stat 1.790431 Prob(F-statistic) 0.000000 1β=9.35，2=0.64β， 样本回归模型书写格式： 01e=9.35+0.64X Y X ββ=++ （2）首先，用Goldfeld-Quandt 法进行检验。 a.将样本按递增顺序排序，去掉1/4，再分为两个部分的样本，即 1222 n n ==。 b.分别对两个部分的样本求最小二乘估计，得到两个部分的残差平方和，即

计量经济学案例分析

研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系 班级：08投资姓名：陈婷婷学号：802025105 一、研究的目的 本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。 二、模型设定 表1 1980—2009年城镇人均可支配收入和人均消费性支出

为分析1980—2009年城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)的关系，作下图所示的散点图。 图1 城镇人均可支配收入和人均消费性支出的散点图 从散点图可以看出城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)大体呈现为线性关系，为分析中国城镇人均消费性支出随城镇人均可支配收入变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型： Y=β+βX+u i12i 三、估计参数 Eviews的回归结果如下表所示： 表2 回归结果

① 参数估计和检验的结果写为： ^ 184.59590.780645i i Y X =+ （41.10880）（0.004281） t =(4.490423) (182.3403) 2R =0.999159 2R （修正值）=0.999129 F =33247.99 n=30 ② 回归系数的区间估计[α=5% 2 t α(n-2)=2.048 ] ^^ 22222 2 2 ????[()()]1P t SE t SE ααβββββα-≤≤+=- =P （0.780645—2.048*0.004281 2β≤≤0.780645+2.048*0.004281） =P （0.7719 2β≤≤0.7894） =95% 剩余项（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）的图形如下： 图2 剩余项、实际项、拟合值的图形 四、模型检验 1、 经济意义检验 所估计的参数β1= 184.5959，β2=0.780645，说明城镇人均可支配收入每增加一元，可导致人均消费性支出提高0.780645元。

计量经济学实例分析

计量经济学实例分析 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

计量经济学实例分析 -------居民消费水平与GDP之间关系 摘要 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费需求成为我国经济增长的关键动力，特别是21世纪初以来，居民消费需求对过敏寂静的发展起到了越来越大的作用。及时把握居民消费需求的变化，并制定相关政策推动内需，对于提高我国经济增长速度和质量都有了重要的意义。 凯恩斯认为，短期影响个人消费的主观因素是确定的，消费者的消费主要取决于收入的多少，而其他因素对消费的影响相对较小。因此，本文只对我国居民消费水平和GDP的变化情况之间建立了粗略的模型。 本文利用了1990-2009年之间20年内居民消费水平和GDP数据，旨在说明其中的相互关系，并建立模型以供参考。 关键词 消费收入 GDP 一，理论陈述 1,凯恩斯的绝对收入假说 凯恩斯在《货币通论》中提出了绝对收入假说，即人们的消费支出是起当期的可支配收入决定的。当人们的可支配收入增加时，其中用于消费的数额也会增加，但消费增量在收入增量中的比重是下降的，因此随着收入的增加，人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄在收入中所占的比重则是上升的。 凯尔斯构建的绝对收入消费函数中，当人们的可支配收入增加时，其中用于消费的数额也会增加，但是消费增量在收入增量中的比重是下降的，因此随着收入的增加，人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄在收入中的比重则是上升的。 二，实证分析

消费水平是指，一个国家在一定时期内人们在消费过程中对物质文化生活需要的满足程度。 本文以分析居民消费水平为目的，考虑到了GDP 对消费水平的影响，根据学到的计量经济学知识，采用了1990-2009年间的完整数据，构建了以居民收入水平为被解释变量，GDP 为解释变量的一元回归线性模型。 1，参数估计 设模型表达式为：i i i Y U +βX α=+ 其中：Yi ：居民消费水平（元） Xi ：GDP （亿元） Ui ：随机干扰项 表一：居民消费水平与GDP 数据表

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《计量经济学》 实验报告 实验课题：各章节案列分析 姓名：茆汉成 班级：会计学12-2班 学号： 指导老师：蒋翠侠 报告日期：

目录 第二章简单线性回归模型案例

1、问题引入 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。 2、模型设定 （1）对数据X和Y的统计结果的描述 图表2-1：X和Y的描述统计结果 （2）X和Y的散点图及分析 图表2-2：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分析： 从散点图2-2中，可以看出各地区城镇居民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，为分析中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量随人均总收入变动的数量规律性，可以考虑建立如下简单线性回归模型： 3、估计参数 图表2-3：回归结果 可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为 4、模型检验 （1）经济意义检验 所估计的参数∧ 1 β=， ∧ 2 β= 873，说明城镇居民家庭人均总收入每增加1元，平均说来 城镇居民每百户计算机拥有量将增加 873台，这与预期的经济意义相符。 （2）拟合优度和统计检验 由拟合优度R2=可知，所建立的模型对样本数据的拟合度较高。 对回归参数的显着性检验——t检验：

精选-《计量经济学》第五章精选题及答案

第五章 异方差 二、简答题 1．异方差的存在对下面各项有何影响？ （1）OLS 估计量及其方差； （2）置信区间； （3）显著性t 检验和F 检验的使用。 2．产生异方差的经济背景是什么？检验异方差的方法思路是什么？ 3．从直观上解释，当存在异方差时，加权最小二乘法（WLS ）优于OLS 法。 4．下列异方差检查方法的逻辑关系是什么？ （1）图示法 （2）Park 检验 （3）White 检验 5．在一元线性回归函数中，假设误差方差有如下结构： () i i i x E 22σε= 如何变换模型以达到同方差的目的？我们将如何估计变换后的模型？请列出估计步骤。 三、计算题 1．考虑如下两个回归方程（根据1946—1975年美国数据）（括号中给出的是标准差）： t t t D GNP C 4398.0624.019.26-+= e s ：（2.73）（0.0060） （0.0736） R 2=0.999 t t t GNP D GNP GNP C ??? ???-+=??????4315.06246.0192.25 e s ： （2.22） （0.0068）（0.0597） R 2=0.875 式中，C 为总私人消费支出；GNP 为国民生产总值；D 为国防支出；t 为时间。 研究的目的是确定国防支出对经济中其他支出的影响。 （1）将第一个方程变换为第二个方程的原因是什么？ （2）如果变换的目的是为了消除或者减弱异方差，那么我们对误差项要做哪些假设？ （3）如果存在异方差，是否已成功地消除异方差？请说明原因。

（4）变换后的回归方程是否一定要通过原点？为什么？ （5）能否将两个回归方程中的R2加以比较？为什么？ 2．1964年，对9966名经济学家的调查数据如下： 资料来源：“The Structure of Economists’Employment and Salaries”, Committee on the National Science Foundation Report on the Economics Profession, American Economics Review, vol.55, No.4, December 1965. （1）建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。为了分析的方便，假设中值工资是年龄区间中点的工资。 （2）假设误差与年龄成比例，变换数据求得WLS回归方程。 （3）现假设误差与年龄的平方成比例，求WLS回归方程。 （4）哪一个假设更可行？ 3．参考下表给出的R&D数据。下面的回归方程给出了对数形式的R&D费用支出和销售额的回归结果。 1988年美国研究与发展（R&D）支出费用单位：百万美元

计量经济学课堂案例

2.6计量经济学一元回归案例分析 （课堂例题） 一保险公司希望确定居民住宅区火灾造成的损失数量与该住户到最近的消防站的距离之间的关系，以便准确地定出保险金额。下表列出火灾事故的损失及火灾发生地与最近的消防站的距离。 序号火灾损失Y 距消防站距离X 1 28.1 4.3 2 19.8 1.8 3 31.3 7.6 4 23. 5 3.8 5 27.5 5.1 6 36.2 9.5 7 24.1 3.7 8 22.3 2.5 9 17.5 1.6 10 31.3 6.3 11 22.4 3.1 12 35.3 9.5 13 45.2 14.4 14 35.4 9.3 15 35.1 7.5 合计435 90 均值29 6 请： 1）建立线性回归模型并进行相关的计算； 2）用最小二乘法估计参数β1与β2； 3）给出样本回归方程； 4）进行方差分析 5）进行回归方程的显著性检验[F0.05（1，13）=4.67；F0.01(1,13)=9.07]]； 6）计算相关系数并进行相关系数检验[r0.05（13）=0.514；r0.01（13）=0.64] 7）计算样本的决定系数； 8）计算总体方差的估计值； 9）计算参数β1与β2的标准差的估计值； 10）给出参数β1与β2的95%的置信区间[t0.025（13）=2.16]； 11）当X 0=4.5公里时给出总体) ( Y E与个别值 Y的点预测值；

12）计算))(?(00Y E Y Var -与)?(00Y Y Var -估计值； 13）给出总体)(0Y E 与个别值0Y 的95%的区间预测。 解：X 、Y 散点图如下： 火灾损失Y 5101520253035404550 5 10 15 20 火灾损失Y 以下计算保留3位小数 1）一元线性回归模型为：Y t =β1+β2X t +εt （t=12，……，n ） 列表计算如下 序号 火灾损 失Y 距消防站 距离X Y 的平方 X 的平方 XY Lyy —y 2 Lxx —x 2 Lxy--xy 1 28.1 4.3 789.61 18.49 120.83 0.81 2.89 1.53 2 19.8 1.8 392.04 3.24 35.64 84.64 17.64 38.64 3 31.3 7.6 979.69 57.76 237.88 5.29 2.56 3.68 4 23. 5 3.8 552.25 14.44 89.3 30.25 4.84 12.1 5 27.5 5.1 756.25 26.01 140.25 2.25 0.81 1.35 6 36.2 9.5 1310.44 90.25 343.9 51.84 12.25 25.2 7 24.1 3.7 580.81 13.69 89.17 24.01 5.29 11.27 8 22.3 2.5 497.2 9 6.25 55.75 44.89 12.25 23.45 9 17.5 1.6 306.25 2.56 28 132.25 19.36 50.6 10 31.3 6.3 979.69 39.69 197.19 5.29 0.09 0.69 11 22.4 3.1 501.76 9.61 69.44 43.56 8.41 19.14 12 35.3 9.5 1246.09 90.25 335.35 39.69 12.25 22.05 13 45.2 14.4 2043.04 207.36 650.88 262.44 70.56 136.08 14 35.4 9.3 1253.16 86.49 329.22 40.96 10.89 21.12 15 35.1 7.5 1232.01 56.25 263.25 37.21 2.25 9.15 合计 435 90 13420.38 722.34 2986.05 805.38 182.34 376.05 均值 29 6 894.692 48.156 199.07 53.692 12.156 25.07

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案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析 一、引言 我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以及行业垄断程度，提出基于体制转型这一特定时期的行业工资决定假说：行业相对工资差异的扩大是由于行业垄断程度的扩大引致的，并用回归方法分析对这一假说进行验证。 二、数据定义与经济理论假说 （一）数据定义 1．建筑业工资水平 建筑业相对工资水平定义为建筑业平均工资与全社会平均工资之比。本文之所以采用的是相对工资水平的概念，而没有采用绝对水平，因为我们更关注改革开放20多年来，建筑行业的工资相对于整个行业的变化，而不关心建筑业自身工资的发展趋势。部分年份建筑业相对工资水平的时序数据见表1。 表1 部分年份建筑业相对工资水平时序数据

2．垄断程度 在西方国家，人们通常用一个行业中最大的几家厂商的销售收入的份额表示一个行业的垄断程度。然而这种方法在我国目前的情况下并不完全适用，因为目前影响（甚至决定）我国行业职工工资水平的并不是一般意义上的垄断，，而是体制转型时期一种特有的垄断，它并不是针对企业的规模而言的，而是针对所有制结构或国有经济成分对行业的控制程度而言的，，即所谓“所有制垄断”或“行政垄断”。 在传统的计划经济体制下，我国经济属于典型的二元经济模式。如果撇开农村经济这一“元”而不论，城市经济这一“元”的大多数行业基本上都是由国有经济控制的，各行业间在这一点上没有显著性的差别。然而，随着计划经济体制向市场经济体制的过渡，这种国有经济一统天下的格局逐步被打破，呈现出所有制日趋多元化的的趋势。但是，不同行业所有制多元化的进程并不一致，由此产生了不同行业间所有制结构的差异。建筑业相对于电力、金融、房地产等行业，其非国有经济成分进入的门槛相对较低，竞争较为激烈，因此所有制多元化进展较快。因此，在体制转型时期，我国建筑行业的垄断程度的绝对水平可以在建筑行业的国有化程度上得到大致的体现。为了获取资料的方便，本文将建筑业国有化程度用建筑业国有单位职工人数占建筑业全部就业人数的比重来表示。 由于不管什么行业，所有制结构多元化、国有经济比重下降是一个总的趋势，而且决定相对工资高低的不是个行业垄断程度的绝对数，而是行业垄断程度与其他行业垄断程度或社会平均水平相比较的相对水平，所以引入相对垄断程度的概念： 相对垄断程度=行业所有制垄断度的绝对数/全社会所有制垄断度的平均数 改革开放以来部分年份建筑业相对垄断度的时序数据见表2。 表2 部分年份建筑业相对垄断度的时序数据

计量经济学案例分析一元回归模型实例分析

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: 082 .1704035.2262==Y X ∑∑∑∑====37 52432495.1986.788859011.516634423.1264471222i i i i i X y x y x 根据以上基础数据求得: 623865.0423 .126447986 .788859?21 == =∑∑i i i x y x β 8775.292035.2262623865.0082.1704??1 0=?-=-=X Y ββ 样本回归函数为： i i X Y 623865.08775.292?+= 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。

计量经济学案例分析报告

《计量经济学》 实验报告 实验课题：各章节案列分析 姓名：茆汉成 班级：会计学12-2班 学号：2012213572

目录 第二章简单线性回归模型案例 (1) 1问题引入 (1) 2模型设定 (1) 3估计参数 (3) 4模型检验 (3) 第三章多元线性回归模型案例 (5) 1问题引入 (5) 2模型设定 (5) 3估计参数 (6) 4模型检验 (6) 第四章多重线性案例 (8) 1问题引入 (8) 2模型设定 (8) 3参数估计 (8) 4对多重共线性的处理 (9) 第五章异方差性案例 (10) 1问题引入 (11) 2模型设定 (11) 3参数估计 (11) 4异方差检验 (11) 5异方差性的修正 (14) 第六章自相关案例 (14) 1问题引入 (15) 2模型设定 (15) 3用OLS估计 (15) 4自相关其他检验 (15) 5消除自相关 (16) 第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (18) 7.2案例1 (19) 1问题引入 (19) 2模型设定 (19) 3参数估计 (19) 7.3案例2 (20) 1问题引入 (21) 2模型设定 (21) 3、回归分析 (21) 4模型检验 (23) 第八章虚拟变量回归案例 (23) 1问题引入 (24) 2模型设定 (24) 3参数估计 (26) 4模型检验 (27)

第2章简单线性回归模型案例 1、问题引入 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。 2、模型设定 （1）对数据X和Y的统计结果的描述 图表2-1：X和Y的描述统计结果

计量经济学案例分析

齐齐哈尔大学 计量经济学案例分析 题目1994-2011年出口货物总额差异原因 专业班级信科172 学号 学生姓名 成绩

一、研究的目的要求 随着全球经济一体化进程深入推进，加强对外贸易是必不可少的。面对当今世界复杂多变的经济形式，出口作为国民经济指标之一，受到多种因素的影响。“工业增加值”，“人民币汇率”“经济增长”“商品结构”等因素。我们本题选择“工业增加值”，“人民币汇率”等变量进行研究。 为研究影响1994-2011年每年年出口货物总额差异的主要原因，分析1994-2011年每年出口货物总额增长的数量规律，预测每年出口货物总额的增长趋势，需要建立计量经济模型。 二、模型设定 为了探究影响1994-2011年每年年出口货物总额差异的主要原因，选择年出口货物总额为解释变量，工业增加值，人民币汇率为解释变量。 首先，建立工作文件，选择数据类型“Annual”“Start date”中输入1994，“End date”中输入“2011”.在EViews命令框中直接输入“data Y X1 X2”，在对应的“Y X1 X2”下粘贴数据。 探索将模型设定为线性回归模型形式 建立出口货物总额计量经济模型:

三、数据收集

四、参数估计 （1）绘制散点图 在命令框输入“scat X1 Y”“scat X2 Y ”得到： 上图为解释变量工业增加值和被解释变量出口货物总额的散点图，由图可知，大多数散点分布在一条直线左右，可以认为X1和Y之间呈高度线性相关。

上图为解释变量人民币汇率和被解释变量出口货物总额的散点图，由图可知，大多数散点分布在一条直线左右，可以认为X1和Y之间呈线性相关。 （2）对于计量经济模型： 在命令框输入“LS Y C X1 X2”回车即可出现下面的回归结果：

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：