《计量经济学》实验项目与主要内容Word格式.docx
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1B-2.1建立文件:
Eviews的操作在工作文件中进行,故首先要有工作文件,然后进行数据输入、分析等等操作。
主要有如下几种方法:
【1】操作命令法:
create数据类型样本区间
【2】新建文件:
File/New/Workfile,出现对话框“工作文件范围”,选取或填上数据类型、起止时间。
OK后,得到一个无名字的工作文件,其中有:
时间范围、当前工作文件样本范围、filter、默认方程、系数向量C、序列RESID。
【3】读已存在文件:
File/Open/Workfile。
(1)操作命令法:
createa19781998(回车,即完成,见下图所示)
(2)菜单操作法:
file\new\workfile(单击)\再弹出的对话框中点选“数据类型”、输入“样本区间”\点击“OK”
1B-2.2输入样本数据
【1】从键盘输入:
Quick/EmptyGroup(EditSeries),打开组窗口,产生一个untitled“Group”;
按列在表中输入序列名(在OBS)及其数据,每输入一个数据完,敲一次enter。
【2】从Excel复制数据:
先取定Excel中的数据区域,选“复制”;
其次,打开Eview,同,建工作文件,使样本区域包含与被复制数据同样多的观察值个数;
第三,击Quick/EmptyGroup(Editseries);
第四,按向上滚动指针,击数据区OBS右边的单元格,点Edit/Paste,再退出,选No,于是,在工作文件中有被复制的数据序列的图标。
【3】从Excel复制部分数据到已存在的序列中:
取定要复制的数据,复制之;
打开包含已存在序列的Group窗口,使之处于Edit模式(开关键是Edit+);
将光标指到目标单元格,点Edit/Paste,
(1)命令操作法:
dataxy(回车,即完成,见下图所示)
在弹出的对话框中输入各个样本数据有三种方法
①直接输入:
②若样本数据以表格形式给出,可直接复制——粘贴;
③若样本数据以表格(excel)或文本文件(txt.)格式给出,可直接导入。
★若样本数据以表格(excel)格式给出,
文件名为sichuan,保存在“实验”文件夹中,数据导入操作如下:
(关闭文件sichuan),点击file\import\readtext-lotus\excel
弹出对话框:
选择路径(保存数据的文件夹)-文件类型-文件名-点击“打开”,弹出对话框:
在对话框中选择“数据排列形式”、输入“数据(变量)名称”、“数据位置”等信息后,单击“OK”即可。
★若样本数据以文本文件(txt.)格式给出,
文件名为x\y,保存在“实验”文件夹中,数据导入操作如下:
点击file\import\readtext-lotus\excel
object\newobject,
单击弹出对话框,选择对象类型(series),输入变量名称(x),
点击“OK”弹出对话框,
双击图标(x),弹出对话框,点击“edit+/-”按钮,在相应位置输入相应样本数据(或复制——粘贴)即可,
1B-2.3做散点图
(1)命令操作法:
scatxy(回车,即完成,见下图所示)
点击quick\graph,
弹出对话框
输入变量名,单击“OK”弹出对话框
在下拉菜单中选择“scatterdiagram”,单击“OK”即弹出散点图
1B-2.4回归分析
说明:
普通最小二乘法有多种操作方法:
方法1:
在命令窗口,直接输入“LS因变量C自变量”,中间用空格隔开,多个自变量之间也用空格隔开。
方法2:
点Object/NewObject/Equation,出现对话框:
在EquationSpecification内填入方程(不带扰动项);
在EstimationSettings中填入所用估计方法和样本估计区间。
方法3:
点Quick/EstimateEquation,同上填写对话框。
方法4:
在工作文件内,按被解释变量、各解释变量图标的次序取定(按住Ctrl,用鼠标逐个选),对它们双击左键后,再点OpenEquation,出现对话框,根据习惯,将C放在被解释变量与解释变量之间,其它填充同上方法。
在OLS输出结果中,注意以下项目:
【1】各解释变量的系数估计及其t值、样本标准差和p值分别是多少,它们分别是如何定义的,分别有什么意义,怎样对系数进行检验;
【2】对回归方程线性性进行检验的统计量是什么,方程拟合优度检验量是什么,如何定义的?
【3】指出回归方程的标准差、残差平方和、依赖变量的均值和标准差、对数拟然值,分别写出它们的确定公式。
lsycx(回车,即完成,见下图所示)
点击quick\estimateequation弹出对话框
在对话框中输入待估计模型相应的变量(ycx)即可
(3)点击Resids,出现图形
点击Stats,返回
在Equation框中,击“Forecast/ok"
,得样本期内被解释变量的拟合值YF(拟合值与实际值的对比图、表)。
点击view\
1B-2.5预测应用
外推预测(如原资料为1978-1998,外推到1978-2000年)
键入:
expand19782000/回车(Range扩大)
smpl19782000/回车(sample扩大)
datax/回车/yes,输入X的1999、2000年资料(4366,4601)/最小化
在Equation框中,点击“Forecast”,得对话框。
对话框主要有
Forecastname(预测值序列名)YF
S.E.(预测值标准差)se回车
注:
如果要浏览预测值YF、实际值Y,预测值的标准差se,在命令行键入:
“ShowYYFse”.
(指标解读:
请参考张晓峒的《EVIEWS使用指南与案例》103页)
1B-2.6实验总结(报告回归分析结果及预测应用情况)
(1)样本回归方程为:
=147.2068+0.9607*X
(t)(1.3286)(18.8207)
=0.9491
(2)模型检验
截距项为147.2068,在理论上表示自发消费支出,其值为正数;
估计值符合经济理论要求,即能够通过经济意义检验;
斜率项为0.9607,在理论上表示边际消费倾向,其介于0到1之间,估计值符合经济理论要求,即能够通过经济意义检验;
决定系数
=0.9491,接近于1,说明模型总体拟和优度高,即四川省城市人均可支配收入X的变化可以解释说明人均生活性消费支出Y的变化的94.91%;
若显着性水平为
,则t检验的临界值为
,解释变量X对应的t统计值为18.8207,大于临界值,故拒绝零假设,即四川省城市人均可支配收入X对人均生活性消费支出Y的影响是显着的。
(亦可表示为:
解释变量X能够通过t检验)
(3)预测应用
当1999、2000年四川省城市人均可支配收入分别为4366和4601元时,平均人均生活性消费支出分别为4341.4和4567.2元,其置信度为95%的预测区间为(4341.4±
2.093*375.2)和(4567.2±
2.093*379.9)。
1B-3独立完成指定两个实验课题
1B-3.1实验课题1
为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系,得到以下数据:
年份
地方预算内财政收入Y(亿元)
国内生产总值X(GDP,亿元)
21.7037
171.6665
27.3291
236.6630
42.9599
317.3194
67.2507
449.2889
74.3992
615.1933
88.0174
795.6950
131.7490
950.0446
144.7709
1130.0133
164.9067
1289.0190
1999
184.7908
1436.0267
2000
225.0212
1665.4652
2001
265.6532
1954.6539
资料来源:
《深圳统计年鉴2002》,中国统计出版社
1.实验要求
(1)运用Eviews软件画出财政收入Y对国内生产总值GDP的的散点图
(2)建立深圳地方预算内财政收入Y对国内生产总值GDP的回归模型;
(3)运用Eviews软件估计所建立模型的参数,解释斜率系数的经济意义;
(4)对回归结果进行检验;
(5)若2005年年的国内生产总值为3600亿元,确定2005年财政收入的预测值和预测区间(
)。
2.请分别采用“命令法”和“菜单法”完成上述操作,籍此初步掌握Eviews软件的简单操作方法。
3.整理上述分析,写出一篇完整的计量经济分析报告(参考课堂所将相关内容)。
1B-3.2实验课题2
采用2001年我国各省(直辖市、自治区)的国内生产总值gdp和最终消费com来估计我国的消费函数(数据单位为亿元,数据来源于中国经济信息网)请完成如下操作:
地区
gdp
com
北京
2845.65
1467.71
湖北
4662.28
2408.84
天津
1840.1
901.85
湖南
3983
2553.14
河北
5577.78
2509.3
广东
10647.71
5841.32
山西
1779.97
1046.43
广西
2231.19
1597.05
内蒙古
1545.79
936.19
海南
545.96
299.86
辽宁
5033.08
2828.09
重庆
1749.77
1078.06
吉林
2032.48
1331.32
四川
4421.76
2691.47
黑龙江
3561
2110.54
贵州
1084.9
833.87
上海
4950.84
2149.07
云南
2074.71
1430.44
江苏
9511.91
4295.96
西藏
138.73
82.79
浙江
6748.15
3306.1
陕西
1844.27
1004.5
安徽
3290.13
2108.09
甘肃
1072.51
674.42
福建
4253.68
2225.23
青海
300.95
197.79
江西
2175.68
1357.47
宁夏
298.38
223.52
山东
9438.31
4582.61
新疆
1485.48
854.6
河南
5640.11
3114.13
1.运用Eviews软件画出com对gdp的散点图
2.建立com对gdp的一元回归方程(注意选择适当的函数形式)
3.运用Eviews软件估计模型,分别作拟合优度检验、回归方程显着性检验以及回归参数显着性检验。
4.简要说明实验课题2与实验课题1的异同之处。
实验2——多元线性回归模型的估计、检验和预测
多元回归模型的估计、检验及预测方法
2A-1多元回归模型的估计、检验
2A-2多元回归模型的预测
2A-2非线性模型回归、受约束回归
2B-1按照实验课题1、2要求,完成基本操作练习作。
2B-2根据实验课题3要求,独立完成实验操作、课外练习和实验报告。
2B-3根据实验课题4、5要求,课外独立探索,完成相关操作。
2B-1实验课题1——基本操作练习
2B-1.1.1——基本操作练习1
下表是我国某市1978——1995年间的宏观经济数据
1)运用Eviews软件画出
①REV对GDP的散点图
②EXB对REV的散点图
③SLC对GDP的散点图
2)建立REV对GDP(解释变量)、EXB对REV、SLC对GDP的一元回归模型
3)运用Eviews软件分别估计各个模型
4)对三个回归方程分别作拟合优度检验、回归方程显着性检验以及回归参数显着性检验。
5)请预测1996年的财政收入、财政支出以及社会消费平均零售额(提示:
先建立GDP的时间序列模型GDP=a+bt,预测出1996年的GDP).
2B-1.1.2——基本操作练习2
将SLC作为被解释变量,GDP,REV,EXB为解释变量
1)建立多元回归方程
2)对回归方程进行拟合优度检验、回归方程显着性检验以及回归参数显着性检验。
(显着水平为0.10)
国内生产总值GDP(万元)
财政收入REV(万元)
财政支出EXB(万元)
社会消费平均零售额SLC(万元)
61122
6604
1792
21269
65487
6634
1908
24588
70440
6710
2015
30674
87817
6823
2139
38455
108405
8103
2612
45358
121643
8578
2804
48526
146340
8469
3013
67639
203784
11118
4999
84416
266474
16053
9916
108735
341601
20221
12521
131723
469864
27076
17475
212585
506114
31888
21623
229697
646150
35139
22198
267664
748415
42436
26788
301052
845409
56204
38162
360416
1149478
93828
72910
509971
1545383
130532
88984
671843
2056273
179063
124173
878516
2B-1.2——基本操作练习3
(实验数据来源:
古扎拉蒂着的《计量经济学》教材)
数据定义:
Y=售出的玫瑰数量,打
x2=玫瑰的平均批发价格,美元/打
x3=石竹的平均批发价格,美元/打
x4=平均每周家庭可支配收入,美元/打
x5=底特律市区从1971第二季度到1975年第二季度的趋势变量,取值1,2,等等
1.建立文件、输入数据(如下表所示)
obs
X2
X3
X4
X5
1971:
2.260000
3.490000
158.1100
1.000000
11484.00
2.540000
2.850000
173.3600
2.000000
9348.000
1972:
3.070000
4.060000
165.2600
3.000000
8429.000
2.910000
3.640000
172.9200
4.000000
10079.00
2.730000
3.210000
178.4600
5.000000
9240.000
2.770000
3.660000
198.6200
6.000000
8862.000
1973:
3.590000
3.760000
186.2800
7.000000
6216.000
3.230000
188.9800
8.000000
8253.000
2.600000
3.130000
180.4900
9.000000
8038.000
2.890000
3.200000
183.3300
10.00000
7476.000
1974:
3.770000
3.650000
181.8700
11.00000
5911.000
3.600000
185.0000
12.00000
7590.000
2.820000
2.940000
184.0000
13.00000
6134.000
2.960000
3.120000
188.2000
14.00000
5868.000
1975:
4.240000
3.580000
175.6700
15.00000
3160.000
3.690000
3.530000
188.0000
16.00000
5872.000
自价格弹性,旁价格弹性和收入弹性的先验符号分别是负,正,正。
从下面结果可以看到拟合与预期一致。
2.对该组数据进行线型模型的参数估计
EstimationCommand:
=====================
LSYCX2X3X4X5
EstimationEquation:
Y=C
(1)+C
(2)*X2+C(3)*X3+C(4)*X4+C(5)*X5
SubstitutedCoefficients:
Y=11025.06597-2257.533986*X2+1232.767734*X3+5.922192436*X4-198.6534289*X5
3.对对数-线性模型的参数估计
LSLNYCLNX2LNX3LNX4LNX5
LNY=C
(1)+C
(2)*LNX2+C(3)*LNX3+C(4)*LNX4+C(5)*LNX5
LNY=0.4974048637-1.150772962*LNX2+0.739331378*LNX3+1.767999237*LNX4-0.2062327372*LNX5
4.对数-线性模型的参数解释。
5.对线性模型自价格,互价格和收入三弹性的计算。
6.模型的选择。
2B-2实验操作、课外练习和实验报告
2B-2实验课题4——书刊消费研究
1、确定研究对象并采集相应的样本数据;
经过研究发现,家庭书刊消费水平(Y,元/年)受家庭收入(X,元/月)和户主受教育年数(T,年)的影响。
现对某地区的家庭进行抽样调查,得到样本数据如下:
obsY(元/年)X(元/月)T(年)
1450.00001027.2008.000000
2507.70001045.2009.000000
3613.90001225.80012.00000
4563.40001312.2009.000000
5501.50001316.4007.000000
6781.50001442.40015.00000
7611.10001768.80010.00000
81222.1001981.20018.00000
9793.20001998.60014.00000
10660.80002196.00010.00000
11792.70002105.40012.00000
12580.80002147.4008.000000
13612.70002154.00010.00000
14541.80001614.0009.000000
15890.80002231.4001