计量经济学软件操作

计量经济学软件操作应用

以上是北京2000年—2013年的住宅商品房销售价格、房屋供应面积、在岗职工平均工资和城镇固定资产投资额的统计数据。

下面我们应用Eviews软件对此统计数据进行分析。

1、首先大体分析数据内容，我们根据经济关系认为住宅商品房销售价格是受房屋供应面积、在岗职工平均工资和城镇固定资产投资额的影响的，所以：

建立一般模型：Y=C+b1X1+b2X2+b3X3+U

其中：Y——住宅商品房销售价格

X1——房屋供应面积

X2——在岗职工平均工资

X3——城镇固定资产投资额

C——常数系数

2、Eviews软件估计结果如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/02/15 Time: 12:54

Sample: 2000 2013

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X1 -1.843118 5.039291 -0.365749 0.7222

X2 0.000153 0.000244 0.629262 0.5433

X3 0.143269 0.172230 0.831845 0.4249

C 14.82325 969.7240 0.015286 0.9881

R-squared 0.934974 Mean dependent var 9935.724 Adjusted R-squared 0.915467 S.D. dependent var 5318.260

S.E. of regression 1546.264 Akaike info criterion 17.76003

Sum squared resid 23909319 Schwarz criterion 17.94261

Log likelihood -120.3202 Hannan-Quinn criter. 17.74313

F-statistic 47.92849 Durbin-Watson stat 0.971177

Prob(F-statistic) 0.000003

可以看到可决系数为0.93，比较高，样本回归线与样本观测值拟合程度比较好。Y变化的93.5%可以由其他三个变量的变化来解释。拟合优度越高，解释变量对被解释变量的解释程度就越高。

自由度为14-3-1=10，F检验大于27.23表明在1%的显著性水平下，模型的线性关系显著成立。

根据相关系数关系发现X1、X2、X3之间的相关关系都很高，其中X2、X3之间的最高;其次是X2和X1之间的相关关系；然后是X1和X3。表明他们之间有较强的共线性。

说到T检验，因为方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验，以来决定是否作为解释变量保存在模型中。如果某个变量对被解释变量的影响不显著，应该剔除，已建立更为简单的模型。故用T检验。-0.365749；0.629262；0.831845分别为X1、X2、X3的T检验值。都不高，X2和X3在75%的影响下显著，而X1

不显著。没有通过变量显著性检验。说明存在严重多重共线性。要进行以下修正：一、看看是否真的有多重共线性：

可以看到真的存在多重共线性，他们之间的相关系数都达到了0.99以上。

1、下面进行X1和Y的检验：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/02/15 Time: 18:35

Sample: 2000 2013

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X1 7.555146 0.677912 11.14472 0.0000

C 493.8431 954.2447 0.517522 0.6142

R-squared 0.911897 Mean dependent var 9935.724 Adjusted R-squared 0.904556 S.D. dependent var 5318.260 S.E. of regression 1643.028 Akaike info criterion 17.77803 Sum squared resid 32394485 Schwarz criterion 17.86933 Log likelihood -122.4462 Hannan-Quinn criter. 17.76958 F-statistic 124.2049 Durbin-Watson stat 0.763881 Prob(F-statistic) 0.000000

可以看到可决系数为0.91，而且T检验通过，我们暂且保留。

2、在进行X2和Y的检验：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/02/15 Time: 18:38

Sample: 2000 2013

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X2 0.000286 2.26E-05 12.67101 0.0000

C -75.94089 881.1922 -0.086180 0.9327

R-squared 0.930457 Mean dependent var 9935.724 Adjusted R-squared 0.924662 S.D. dependent var 5318.260 S.E. of regression 1459.748 Akaike info criterion 17.54148 Sum squared resid 25570383 Schwarz criterion 17.63277 Log likelihood -120.7904 Hannan-Quinn criter. 17.53303

F-statistic 160.5546 Durbin-Watson stat 0.762553 Prob(F-statistic) 0.000000

可以看到可决系数为0.93，T检验同样通过，因为大于8.12。暂时保留。

3、同理，X3和Y的检验：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/02/15 Time: 18:40

Sample: 2000 2013

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X3 0.202936 0.015788 12.85383 0.0000

C 229.6596 847.5785 0.270960 0.7910

R-squared 0.932288 Mean dependent var 9935.724 Adjusted R-squared 0.926645 S.D. dependent var 5318.260 S.E. of regression 1440.402 Akaike info criterion 17.51480 Sum squared resid 24897102 Schwarz criterion 17.60609 Log likelihood -120.6036 Hannan-Quinn criter. 17.50635 F-statistic 165.2209 Durbin-Watson stat 1.151232 Prob(F-statistic) 0.000000

可以看到，可决系数为0.93，T检验为12.85通过，暂时保留。

但是X1、X2、X3三者比较，X3的调整可决系数最大，为0.927。故用X3和其他变量间同Y进行回归分析：

1、先是Y与X3和X2回归分析：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/02/15 Time: 18:56

Sample: 2000 2013

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X3 0.119256 0.152828 0.780329 0.4517

X2 0.000119 0.000216 0.550676 0.5929

C 75.97497 916.8205 0.082868 0.9354

R-squared 0.934104 Mean dependent var 9935.724 Adjusted R-squared 0.922123 S.D. dependent var 5318.260 S.E. of regression 1484.133 Akaike info criterion 17.63046 Sum squared resid 24229160 Schwarz criterion 17.76740 Log likelihood -120.4132 Hannan-Quinn criter. 17.61778 F-statistic 77.96547 Durbin-Watson stat 0.938566 Prob(F-statistic) 0.000000

可以看到虽然可决系数通过，但T检验通过的不好，特别是X2。

2、下面进行Y与X3和X1的回归分析：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/02/15 Time: 18:57

Sample: 2000 2013

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X3 0.218938 0.119867 1.826504 0.0950

X1 -0.608132 4.512175 -0.134776 0.8952

C 224.3200 885.4237 0.253348 0.8047

R-squared 0.932400 Mean dependent var 9935.724 Adjusted R-squared 0.920109 S.D. dependent var 5318.260

S.E. of regression 1503.210 Akaike info criterion 17.65600 Sum squared resid 24856057 Schwarz criterion 17.79294 Log likelihood -120.5920 Hannan-Quinn criter. 17.64333

F-statistic 75.86038 Durbin-Watson stat 1.185660 Prob(F-statistic) 0.000000

可以看到同样可决系数通过，但是T检验过程中X1不通过。

因为只有三个解释变量，故舍弃X1。成为二元回归。此时的调整可决系数大于原三元回归的模型。虽然Prob仍不符合，即数据还是有偏差，但仍是有所改进。此时的回归方程为：

Y = 0.119255899172*X3 + 0.000118750998689*X2 + 75.9749703821

以上即为多重共线性的检验与修正。

二、异方差的检验：

以上是这是做完后的样子。

下面是异方差散点图：

可以看到有增大的趋势。下面进行怀特检验：

由怀特检验结果可知F检验通过、调整可决系数为6.8、Prob小于0.05。说明他们是显著的，是拒绝原假设的。模型中随机误差项存在异方差。

所以下面进行异方差的修正：

书本上的方法：建立权变量W1、W2和W3。进行加权最小二乘法：

进行W1的检验：Modified: 2000 2013 // w1=1/x

看到可决系数有了提高为0.8。

进行W2的检验：Modified: 2000 2013 // w2=1/x^2

看到可决系数有了提高为0.8。

进行W3的检验：Modified: 2000 2013 // w3=1/x^0.5

看到可决系数有了提高为0.91。可以看出这里W3的加权为最好。故进行W3的加权修正。

还有些推荐的方法：

与课本上的比较这种方法做得更差。不用它。

三、自相关检验

可以看到这个回归检验很完美，如果看D.W.检验的话。查D.W.分布表可知

（n=14;k=3）dl和du的临界值为（ 0.90544 ， 1.55066），同样符合。没有自相关。

查看残差图为：

它的2010年超过了范围，因为拟合值越小拟合效果越好。逆转正常。

散点图：

如果正相关则在一三象限散点较多，这表示有自相关，而且是正的自相关。

进行一阶自相关修正：

在Y、X、C后面加ar(1)或ar(2)进行修正，但修正的结果并没有原模型好。说明可能并不存在自相关，即使存在也不能用这种方法修正。

综上：

最后的模型得到的方程为：

Y = 0.119255899172*X3 + 0.000118750998689*X2 + 75.9749703821

其经济含义为：

Y——住宅商品房销售价格

X2——在岗职工平均工资

X3——城镇固定资产投资额

在北京的岗职工平均工资每增加1元，北京住宅商品房平均销售价格就约增加0.12元/平方米；城镇固定资产投资额每增加1元，北京住宅商品房平均价格就增加1.1875元/平方米。

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-李子奈-计算题整理集合

计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 方差来源 平方和（SS ） 自由度（d.f.） 来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 （2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 （已知0.05(3,40) 2.84F =） （4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、 （1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分） （2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分） （3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 （2分） 所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 （1分） （4）不能。 （1分） 因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来 对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的

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【】

计量经济学上机实验手册范本

第一节 Eviews简介 Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews 是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。 1、Eviews是什么 Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。 Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。目前最新的版本是Eviews4.0。我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。 Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的

可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。 Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。 2、运行Eviews 在Windows 2000中运行Eviews的方法有： （1）单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews” 图标。 （2）使用Windows浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击“Eviews”程序图标。 （3）双击Eviews的工作文件和数据文件。 3、Eviews的窗口 Eviews的窗口分为几个部分：标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作 1-1

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

计量经济学

名词解释 1、 因果效应：在理想化随机对照实验中得到的，某一给定的行为或处理对结果的影响 2、 实验数据：来源于为评价某种处理（某项政策）抑或某种因果效应而设计的实验 3、 观测数据：通过观察实验之外的实际行为而获得的数据 4、 截面数据：对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据 5、 时间序列数据：对同一个体（个人、公司、国家等）在多个时期内收集到的数据 6、 面板数据：即纵向数据，是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据 7、 离散型随机变量：一些随机变量是离散的 连续型随机变量：一些随机变量是连续的 8、 期望值：随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值，记作E （Y ） 9、 期望：Y 的长期平均值，记作μY 10、方差：是Y 距离其均值的偏差平方的期望值，记作var （Y ） 11、标准差：方差的平方根来表示偏差程度，记作σY 12、独立性：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息 13、标准正态分布：指那些均值102==σμ、方差的正态分布，记作N （0，1） 14、简单随机抽样：n 个对象从总体中抽取，且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本 15、独立分布：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息，那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差：设Y Y E Y Y μμμμ-??）（为的一个估计量，则偏差是； 一致性：当样本容量增大时，Y μ ?落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1，即Y Y μμ与?是一致的 有效性：如果Y μ ?的方差比Y μ~更小，那么可以说Y Y μμ~?比更有效 17、最小二乘估计量：21)(m i n i -Y ∑ =最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值：即显著性概率，指原假设为真的情况下，抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与 原假设之间差异程度的概率 19、第一类错误：拒绝了实际上为真的原假设 20、一元线性回归模型：i i 10i μββ+X +=Y ；1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量 21、普通最小二乘（OLS ）估：选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数，其中近似程度用给定X 时预 测Y 的误差的平方和来度量 22、回归2R ：可以由i X 解释（或预测）的i Y 样本方差的比例，即TSS SSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设：①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零：0)(i i =X μE ； ②从联合总体中抽取的， ，，，），，（n ...21i i i =Y X 满足独立同分布； ③大异常值不存在：即i i Y X 和具有非零有限的四阶距 24、1β置信区间：以95%的概率包含1β真值的区间，即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值 25、同方差：若对于任意i=1，2，...，n ，给定） （条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ，则 称误差项i μ是同方差

(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》上机实验答案过程步骤

实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示： 表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 试根据资料完成下列问题： （1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间； （3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。 参考答案：

（1） t t x y 133561.06844.324?+= =)?(i b s =)?(i b t 941946.02 =R 056.1065?==σ SE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0?1 =b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 （2）)?()2(?02/00b s n t b b ?-±=α=±? )?()2(?1 2/11b s n t b b ?-±=α=±? （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0?1 ?=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 ②估计标准误差评价： 056.1065?==σ SE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。 ③拟合优度检验：941946.02 =R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。 ④参数显著性检验：=)?(1b t ?0739.2)22(025 .0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。 （4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324?2002=?+=y

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。

计量经济学分析计算题Word版

计量经济学分析计算题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝ ，Y 554.2＝，2 X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义 是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。

问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 （1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：1 6.3219.14 P U =-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝ ，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。 8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：

《计量经济学》上机实验参考答案(本科生)

《计量经济学》上机实验参考答案 实验一：计量经济学软件Eviews 的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。 实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews ，外围设备如U 盘。 实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法。 实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS ），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。 实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。 实验内容与数据1：表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题： （1）估计这个行业的线性总成本函数：t t x b b y 10???+=；（2）0?b 和1?b 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10时的总成本。 表1 某行业成本与产量数据 参考答案：

(1)总成本函数(标准格式)： t t x y 25899.427679.26?+= s = (3.211966) (0.367954) t = (8.180904) (11.57462) 978098.02 =R 462819 .2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F (2)0?b =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1 ?b =4.25899为边际成本，即产量每增加1单位时，总成本增加了4.25899单位。 (3)产量为10时的总成本为： t t x y 25899.427679.26?+==1025899.427679.26?+=68.86669 实验内容与数据2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示： 表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 试根据资料完成下列问题： （1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间； （3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；

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/f410042107.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

计量经济学计算题解法汇总

计量经济学：部分计算题解法汇总 1、求判别系数——R^2 已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 2、置信区间 有10户家庭的收入（X ，元）和消费（Y ，百元）数据如下表： 10户家庭的收入（X ）与消费（Y ）的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下： Dependent Variable: Y Adjusted R-squared F-statistic Durbin-Watson （1（2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =） （3）在90%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。（其中29.3x =，2()992.1x x - =∑） 答：（1）回归模型的R 2 ＝，表明在消费Y 的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。（2分） 家庭收入对消费有显著影响。（2分）对于截距项，

检验。（2分） （3）Y f =+×45＝（2分） 90%置信区间为（，+），即（，）。（2分） 注意：a 水平下的t 统计量的的重要性水平，由于是双边检验，应当减半 3、求SSE 、SST 、R^2等 已知相关系数r ＝，估计标准误差?8σ＝，样本容量n=62。 求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。 （2）2220.60.36R r ===（2分） 4、联系相关系数与方差（标准差），注意是n-1 在相关和回归分析中，已知下列资料： 222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑＝，＝，，，。 （1）计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3） （2）R 2=r 2==， 总变差：TSS ＝RSS/(1-R 2)=2000/=（2分）

计量经济学上机指导

《计量经济学》上机指导手册 统计学院数量经济教研室 2004年3月

《计量经济学》作为经济学专业的核心课程之一，在我校已开设多年。多年的教学实践活动中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、加强具体操作等方面有着重要的作用，我们也在过去的教学活动中采用了多种版本的计量经济学软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。从1998年以来，在我们的《计量经济学》教学活动中，Eviews逐渐成为了计量经济学本科教学的基本使用软件。实践证明，Eviews在辅助教学、科研等方面具有自身的特色和优良的性能。为此，统计学院数量经济教研室组织人员编写了这本上机指导手册，目的在于加强对西南财经大学重点课程《计量经济学》的建设，完善《计量经济学》的课程体系，为同学们提供更好的教学服务产品。 本手册的基本框架是由两部分组成：一部分为Eviews的基本操作，主要介绍Eviews的基本功能和基本操作；另一部分则是配合我们所编写的《计量经济学》教材，按照教材的体系和教学大纲的要求，对若干《计量经济学》知识的重点、难点和基本点、对一些具体的案例、练习等进行了具体的上机示范说明，以达到帮助同学们更好的学习、理解《计量经济学》之目的。 本手册主要由周惠彬副教授、谢小燕副教授、郭建军讲师、黎实教授编写。由于我们才疏学浅，领悟Eviews的精髓不深，手册中肯定存在不足与错误，所有这些不足与谬误完全由我们负责。因此，恳请各位同学、各位老师批评指正，对这本手册（初稿）进行品头论足，帮助我们进一步修订、完善上机指导手册。 西南财经大学统计学院 《数量经济教研室》 2002年10月

计量经济学计算题

1、某农产品试验产量Y （公斤/亩）和施肥量X （公斤/亩）7块地的数据资料汇总如下： ∑=255i X ∑=3050i Y ∑=71.12172i x ∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x 后来发现遗漏的第八块地的数据：208=X ，4008=Y 。 要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。 （1）该农产品试验产量对施肥量X （公斤/亩）回归模型Y a bX u =++进行估计； （2）对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为； （3）估计可决系数并进行统计假设检验，信度为。 解：首先汇总全部8块地数据： 871 81 X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==8 1 )8(375.348 275 == 2) 7(7 127 127X x X i i i i +=∑∑== =+7?2 7255?? ? ??=10507 287 1 28 1 2X X X i i i i +=∑∑== =10507+202 = 10907 2) 8(8 1 28 1 28X X x i i i i +=∑∑== = 10907-8?2 8275?? ? ??= 87 1 81 Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318 3450 8 1 )8(== =∑=n Y Y i i 2) 7(7 1 2 712 7Y y Y i i i i +=∑∑== =+7?2 73050??? ??=1337300 287 1 2 81 2Y Y Y i i i i +=∑∑== =1337300+4002 = 1497300 2)8(8 1 28128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8?( 8 3450)2 == ) 7()7(7 1 7 17Y X y x Y X i i i i i i +=∑∑== ==+7??? ??7255??? ? ??73050 =114230 887 1 81 Y X Y X Y X i i i i i i +=∑∑== =114230+20?400 =122230

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。

计量经济学计算题

计量经济学计算题例题 0626 一元线性回归模型相关例题 1.假定在家计调查中得出一个关于 家庭年收入X 和每年生活必须品综合支出 Y 的横截面样 根据表中数据: (1) 用普通最小二乘法估计线性模型 Y t 0 1 X t u t (2) 用G — Q 检验法进行异方差性检验 (3) 用加权最小二乘法对模型加以改进 答案：（1）丫=+（ 2）存在异方差（3）丫=+ 2 ?已知某公司的广告费用 X 与销售额（Y ）的统计数据如下表所示: （1） 估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型 （2） 说明参数的经济意义 （3） 在 0.05的显著水平下对参数的显著性进行 t 检验 答案： （1） 一元线性回归模型 Y t 319.086 4 185X i （2） 参数经济意义：当广告费用每增加 1万元，销售额平均增加万元

（3）t=> t o.025（10），广告费对销售额有显著影响

3. : 根据表中数据: (1) 求Y 对X 的线性回归方程； (2) 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =) ； (3) 求样本相关系数r; 答案：Y =+ 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =）； 答案：显著 2 2 假设y 对x 的回归模型为％ b o biX u ,，且Var （uJ x ,，试用适当的 方法估计此回归模型。 2 2 解：原模型： y b 0 b 1x 1 U i , Var （u ,） 为模型存在异方差性 为消除异方差性，模型两边同除以 X ,, 得: bo — a u._ (2分) X , X x , * y , * 1 u , 令: y ,x , ■,v , x x X , 得: * y , * b box ' （2分）