计量经济学学实验教材30131210改.docx
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计量经济学学实验教材30131210改
目录
E001：
EViews软件及一元线性回归模型的估计和检验1
E002：
多元线性回归模型的估计和检验8
E003、4：
自相关和异方差模型的检验和处理14
E005、6：
多重共线性和随机解释变量问题21
E007：
滞后变量模型30
E008：
联立方程模型分析35
E001：
EViews软件及一元线性回归模型的估计和检验
一、实验名称和性质
所属课程
《计量经济学》
实验名称
EViews软件及一元线性回归模型的估计和检验
实验学时
2
实验性质
验证
必做/选做
必做
二、实验目的
（1）熟悉EViews软件的基本使用功能；
（2）掌握一元线性回归模型中回归参数的OLS估计方法；
（3）掌握一元线性回归模型中回归参数的t检验方法；
（4）掌握一元线性回归模型中回归方程的F检验方法；
（5）掌握一元线性回归模型中回归方程的预测方法。
三、实验的软硬件环境要求
硬件环境要求：
科学计算与经济分析实验室，计算机网络设备，需要连接Internet
使用的软件名称、版本号以及模块
带Windows操作系统以及EViews应用演示软件。
四、知识准备
前期要求掌握的知识：
了解EViews软件的基本概念和基本功能，熟悉一元线性回归模型的基本假设，基本理论。
实验相关理论或原理：
（1）理解一元线性模型的以下基本假设：
（a）解释变量不是随机变量；（b）误差项的均值为零；（c）误差项同方差性、无序列相关性。
（2）掌握普通最小二乘法（OLS）的统计思想和EViews实现。
（3）掌握模型统计检验：
（a）拟合优度检验;（b）变量的显著性检验（t检验）；（c）即方程的显著性检验（F检验）。
（4）掌握模型统计模型的预测。
实验流程：
一元线性回归模型假设→一元线性回归模型参数估计→一元线性回归模型统计检验→一元线性回归模型模型预测
五、实验材料和原始数据
为了考察2006年中国居民收入与消费的关系，下表给出了中国名义支出法地区生产总值（GDP）、名义居民总消费（CONS）以及税收总额（TAX）、居民消费价格指数（CPI），并由这些数据整理出实际消费支出（Ｙ）以及实际可支配收入（Ｘ）
表2.6.3中国居民总量消费支出与收入资料
单位：
亿元
年份
GDP
CONS
CPI
TAX
GDPC
X
Y
1978
3605.6
1759.1
46.21
519.28
7802.5
6678.8
3806.7
1979
4092.6
2011.5
47.07
537.82
8694.2
7551.6
4273.2
1980
4592.9
2331.2
50.62
571.70
9073.7
7944.2
4605.5
1981
5008.8
2627.9
51.90
629.89
9651.8
8438.0
5063.9
1982
5590.0
2902.9
52.95
700.02
10557.3
9235.2
5482.4
1983
6216.2
3231.1
54.00
775.59
11510.8
10074.6
5983.2
1984
7362.7
3742.0
55.47
947.35
13272.8
11565.0
6745.7
1985
9076.7
4687.4
60.65
2040.79
14966.8
11601.7
7729.2
1986
10508.5
5302.1
64.57
2090.37
16273.7
13036.5
8210.9
1987
12277.4
6126.1
69.30
2140.36
17716.3
14627.7
8840.0
1988
15388.6
7868.1
82.30
2390.47
18698.7
15794.0
9560.5
1989
17311.3
8812.6
97.00
2727.40
17847.4
15035.5
9085.5
1990
19347.8
9450.9
100.00
2821.86
19347.8
16525.9
9450.9
1991
22577.4
10730.6
103.42
2990.17
21830.9
18939.6
10375.8
1992
27565.2
13000.1
110.03
3296.91
25053.0
22056.5
11815.3
1993
36938.1
16412.1
126.20
4255.30
29269.1
25897.3
13004.7
1994
50217.4
21844.2
156.65
5126.88
32056.2
28783.4
13944.2
1995
63216.9
28369.7
183.41
6038.04
34467.5
31175.4
15467.9
1996
74163.6
33955.9
198.66
6909.82
37331.9
33853.7
17092.5
1997
81658.5
36921.5
204.21
8234.04
39988.5
35956.2
18080.6
1998
86531.6
39229.3
202.59
9262.80
42713.1
38140.9
19364.1
1999
91125.0
41920.4
199.72
10682.58
45625.8
40277.0
20989.3
2000
98749.0
45854.6
200.55
12581.51
49238.0
42964.6
22863.9
2001
108972.4
49213.2
201.94
15301.38
53962.5
46385.4
24370.1
2002
120350.3
52571.3
200.32
17636.45
60078.0
51274.0
26243.2
2003
136398.8
56834.4
202.73
20017.31
67282.2
57408.1
28035.0
2004
160280.4
63833.5
210.63
24165.68
76096.3
64623.1
30306.2
2005
188692.1
71217.5
214.42
28778.54
88002.1
74580.4
33214.4
2006
221170.5
80120.5
217.65
34809.72
101616.3
85623.1
36811.2
数据来源：
李子奈《计量经济学（第三版）》P.5６表2.６.２
六、实验要求和注意事项
能用EViews软件完成一元线性回归模型
的参数估计、检验和模型的预测。
能对数据做一些初步分析，并能以表格形式体现。
并对软件输出的结果能做初步分析。
七、实验内容及步骤
（一）加载工作文件。
1、运行Eviews。
点击开始→Eviews3→Eviews3.1，屏幕上将出现如图1的主画面，Eviews软件的主界面比较简单，由标题栏、主菜单、命令框、工作区域及状态栏构成。
图1.1EViews工作界面
Eviews软件主界面的标题栏位于主界面的上方，标有Eviews字样。
主菜单位于标题栏下方，用鼠标器指针点击某一菜单时，该菜单会展开一下拉式菜单，每一菜单都具有一定的功能，点击其中的某一选项，系统会自动弹出相应命令的对话操作框，以便执行各种分析任务。
主菜单下的空白区域为Eviews软件的命令框，在命令框中输入命令并按回车键后系统将立即执行命令，Eviews软件的命令框与其他文本编辑窗口之间可通过复制/剪切—粘贴等功能进行文本移动，命令框的内容可通过主菜单File-Save保存为文本文件。
主界面的中心区域为Eviews软件的工作区域。
Eviews是以对象（Object）为基础建立起来的，对象包括序列（Series）、方程（Equation）、模型（Model）、系数（Coefficient）和矩阵（Matrix）等，在使用Eviews时，这些对象以图标或窗口的形式出现在屏幕上，Eviews在工作区域中显示它建立的各种对象窗口。
2、建立工作文件。
在Eviews软件中，所有的对象都保存在工作文件中。
因此使用Eviews时，只有在建立一个新的工作文件或调用一个已经存在的工作文件后，才能进行数据处理、分析、存取对象（Obiect）等各项任务。
点击主菜单中的File/New/Workfile，Eviews将弹出新建工作文件的对话框（如图1.2所示）。
对话框中要求选择合适的数据性质（Workfilefrequency），以及所研究现象或数列的起始期（Startdate）和终止期（Enddate）。
Eviews中数据的性质可以是年度、季度、月度、星期或日，如果数据不是按照时间排列，或者时间变化不规则，则可以定义为非时间序列（Undatedorirregular）。
这里我们起至时期分别输入“1978”和“2006”，单击OK按钮，即可看到如下工作文件窗口（如图1.3所示），建立了一个包含从1978年到2006年年度数据的工作文件，工作文件最初包含有两个对象，即一个截距项c和一个残差序列resid。
新对象的建立可选择主菜单中Object/Newobject实现。
图1.2新建工作文件的对话框
图1.3工作文件窗口
3、建立新序列。
建立新序列的方法有两种，方法一：
点击主菜单中Object/NewObject,对象类型选择series,并在NameforObject中给定序列名，一次只能创建一个新序列（图1－4）。
图1－4
方法二：
在图1-1中的命令框中输入dataXY（如图1-5所示），按回车键即可，界面将出现如图1-6所示画面。
1－5命令框建立新序列。
图1－6数据输入界面
（4）输入数据。
进入界面后输入数据，也可将EXCEL数据直接进行复制和粘贴。
（二）参数估计
采用如下一元回归模型：
将Y作为解释变量，X作为应变量进行一元线性回归分析
（1）作散点图。
在主菜单中选择Quick/Graph,如图1－7，在类型中选择ScatterDiagram,如图1-8；便得到散点图如1－9所示。
从散点图可以得到，两者确实具有线性关系。
图1－7
图1-8选择散点图
图1－9散点图
（2）参数估计。
方法如下：
Object/NewObject/Equation,得到如图1－10界面：
图1－10估计方程
输入变量ycx点击ok得到如图1－11所示结果。
图1－8
故可得如下回归分析方程：
（3）模型的检验。
从回归估计的结果看，模型的拟合较好，可决系数
，表明模型在整体上你和效果非常好。
从截距项和斜率项的显著性看，t统计量对应的Prob值都较小（<0.05）,可知，变量和程都通过显著性检验。
（4）应变量的预测。
2007年以1990年不变价格测算的中国可支配收入约为95407.4元，从而得到2007年Y的预测点估计值为：
八、实验结果和总结
（1）能掌握EViews软件的基本使用功能，包括数据的描述，数据输入。
（2）能完成一元线性回归模型的参数估计、模型的检验和模型的预测等。
九、实验成绩评价标准
本实验为100分，主要由以下各项组成：
（1）启动EViews，EViews的基本操作过程（10分）
（2）数据的输入和管理，散点图的制作（20分）
（3）一元线性回归模型的实现（20分）
（4）一元线性回归模型的参数估计、检验和预测，各个结果的统计意义的理解（30分）
（5）结合一元线性回归EViews数据的结果做简单的计量经济分析（20分）
E002：
多元线性回归模型的估计和检验
一、实验名称和性质
所属课程
《计量经济学》
实验名称
多元线性回归模型的估计和检验
实验学时
2
实验性质
验证
必做/选做
必做
二、实验目的
（1）熟悉EViews软件在多元回归模型中的基本使用功能；
（2）掌握多元线性回归模型中回归参数的OLS估计方法；
（3）掌握多元线性回归模型中回归参数的t检验方法；
（4）掌握多元线性回归模型中回归方程的F检验方法；
（5）掌握多元线性回归模型中回归方程的预测方法。
三、实验的软硬件环境要求
硬件环境要求：
科学计算与经济分析实验室，计算机网络设备，需要连接Internet
使用的软件名称、版本号以及模块
带Windows操作系统以及EViews应用演示
四、知识准备
前期要求掌握的知识：
了解EViews软件在多元回归模型中的基本功能，熟悉多元线性回归模型的基本假设，基本理论。
实验相关理论或原理：
（1）理解多元元线性模型的以下基本假设：
（a）解释变量不是随机变量；（b）误差项的均值为零；（c）误差项同方差性、无序列相关性；（d）解释变量之间无关。
（2）掌握多元回归分析中的普通最小二乘法（OLS）的统计思想和EViews实现。
（3）掌握模型统计检验：
（a）拟合优度检验;（b）变量的显著性检验（t检验）；（c）即方程的显著性检验（F检验）。
（4）掌握模型统计模型的预测。
实验流程：
多元线性回归模型假设→多元线性回归模型参数估计→多元线性回归模型统计检验→多元线性回归模型预测
五、实验材料和原始数据
表2-1为历年来中国城镇居民人均消费支出（X）与人均食品消费支出（X1）,中国城镇居民消费价格指数（GP），城镇食品零售价格指数（FP），以2000年价测定的城镇居民人均食品消费支出（Q），以及城镇居民消费价格缩减指数（P0）和城镇居民食品消费价格指数（P1）
表2-1中国城镇居民消费支出及价格指数
单位：
元
（当年价）
（当年价）
GP
（上年=100）
FP
（上年=100）
Q
（2000年价）
（2000年=100）
（2000年=100）
1985
673.2
351.4
111.9
116.5
1315.9
28.1
26.7
1986
799.0
418.9
107.0
107.2
1463.3
30.1
28.6
1987
884.4
472.9
108.8
112.0
1475.0
32.8
32.1
1988
1104.0
567.0
120.7
125.2
1412.5
39.5
40.1
1989
1211.0
660.0
116.3
114.4
1437.2
46.0
45.9
1990
1278.9
693.8
101.3
98.8
1529.2
46.6
45.4
1991
1453.8
782.5
105.1
105.4
1636.3
49.0
47.8
1992
1671.7
884.8
108.6
110.7
1671.4
53.2
52.9
1993
2110.8
1058.2
116.1
116.5
1715.9
61.7
61.7
1994
2851.3
1422.5
125.0
134.2
1718.7
77.2
82.8
1995
3537.6
1771.9
116.8
123.6
1732.1
90.1
102.3
1996
3919.5
1904.7
108.8
107.9
1725.6
98.1
110.4
1997
4185.6
1942.6
103.1
100.1
1758.2
101.1
110.5
1998
4331.6
1926.9
99.4
96.9
1799.8
100.5
107.1
1999
4615.9
1932.1
98.7
95.7
1885.7
99.2
102.5
2000
4998.0
1971.3
100.8
97.6
1971.3
100.0
100.0
2001
5309.0
2027.9
100.7
100.7
2013.8
100.7
100.7
2002
6029.9
2271.8
99.0
99.9
2258.3
99.7
100.6
2003
6510.9
2416.9
100.9
103.4
2323.5
100.6
104.0
2004
7182.1
2709.6
103.3
109.9
2370.2
103.9
114.3
2005
7942.9
2914.4
101.6
103.1
2472.7
105.6
117.9
2006
8696.6
3111.9
101.5
102.6
2573.4
107.2
120.9
资料来源：
《中国统计年鉴》（1990~2007）;李子奈《计量经济学（第二版）》P.77表3.5.1
六、实验要求和注意事项
根据消费理论，居民对食品的消费需求函数为：
。
具体可表示为：
，经对数变换，上式可用双对数线性模型进行估计：
需求理论指出，上述模型具有零阶奇次性，即当所有商品价格和消费者货币支出按照同一比例变动时，需求量保持不变，因此，应该加一约束条件:
，模型可表示为：
要求学生能用EViews软件完成上述模型的参数的参数估计、并对约束条件
是否成立进行检验。
能对数据做一些初步分析，并能以表格形式体现。
并对软件输出的结果能做初步分析。
七、实验内容及步骤
（一）加载工作文件。
（1）建立工作文件的方法是点击File/New/Workfile,选择新建对象类型为工作文件，选择数据类型和起止日期，建立工作文件，建立新序列，建立空组。
创建四个序列X、Q、P0和P1,并输入数据。
（二）选择方程
（1）根据消费理论，居民对食品的消费需求函数为：
。
为了考察需求函数中零阶齐次性的特征，首先采用如下多元回归模型：
在Eviews中，将LOG（X）,LOG（P0）,LOG（P1）作为解释变量，LOG（Q）作为应变量进行三元线性回归分析。
（3）模型估计。
方法如下：
Object/NewObject/Equation,得到如图2－1界面：
图2－1
点击ok得到如图2－2所示结果。
图2－2
故可得如下回归分析方程：
（3）模型的检验。
从回归估计的结果看，模型的拟合较好，可决系数
，调整可决系数
，明模型在整体上你和效果非常好。
从显著性Prob值都较小（<0.05）,可知，变量和程都通过显著性检验。
（4）零阶奇次性检验。
点击Equation对话框中的Views—CoefficientTests—Wald-CoefficientRestrictions…进行系数检验，如图2-3所示。
图2-3系数检验
在对话框中输入C
（2）+C（3）+C（4）=0,点击OK,检验结果如图2-5所示
图2-4系数检验对话框
图2-5系数检验结果
（4）从检验结果可以看出，不论是F统计量的Prob值，还是卡方统计量对应的Prob值,均大于0.05，由此可见无法拒绝原假设，即认为零假设约束条件满足。
估计如下方程：
Object/NewObject/Equation,得到如图2－6界面：
图2-6估计方程
估计结果如图2-7所示：
图2-7估计结果
由估计结果可以看出，模型拟合度较高，变量检验显著。
方程可表示为：
八、实验结果和总结
（1）能掌握EViews软件在多元回归分析中的的基本使用功能。
（2）能完成多元线性回归模型的参数估计、模型的检验和模型的预测等。
九、实验成绩评价标准
本实验为100分，主要由以下各项组成：
（1）多元回归分析中的EViews的基本操作过程（10分）
（2）多元线性回归模型的实现（30分）
（3）多元线性回归模型的参数估计、检验和预测，各个结果的统计意义的理解（30分）
（4）结合多元线性回归EViews数据的结果做简单的计量经济分析（30分）
E003、4：
自相关和异方差模型的检验和处理
一、实验名称和性质
所属课程
《计量经济学》
实验名称
自相关和异方差模型的检验和处理
实验学时
2
实验性质
验证
必做/选做
必做
二、实验目的
（1）熟悉EViews软件在自相关和异方差模型中的基本使用方法；
（2）掌握自相关模型的检验和处理方法；
（3）掌握异方差模型的检验和处理方法。
三、实验的软硬件环境要求
硬件环境要求：
科学计算与经济分析实验室，计算机网络设备，需要连接Internet
使用的软件名称、版本号以及模块
带Windows操作系统以及EViews应用演示软件。
四、知识准备
前期要求掌握的知识：
了解EViews软件在自相关和异方差分析中的基本概念和基本功能，理解违背线性回归模型的基本假设中的自相关和异方差产生的原因，解决这两类问题的基本理论。
实验相关理论或原理：
（1）理解线性模型违背基本假设：
误差项同方差性、无序列相关性的含义及其在实际经济问题中产生的原因；
（2）掌握线性模型异方差性和序列相关性的检验的统计思想和EViews实现。
（3）掌握线性模型异方差性和序列相关性的处理方法统计思想和EViews实现。
实验流程：
线性回归模型假设→线性回归模型异方差和序列相关性检验→线性回归模型异方差和序列相关性的处理→线性回归模型的修正
五、实验材料和原始数据
表3.1为某一年份全国各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出，表3.2为1978-2001年中国商品进口与国内生产总值。
数据来源：
李子奈《计量经济学（第二版）》P.101。
表3.1各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：
元）
地区
人均消费
支出
从事农业经营
的收入
其他收入
地区
人均消费
支出
从事农业经营
的收入
其他收入
Y
X1
X2
Y
X1
X2
北京
3552.1
579.1
4446.4
湖北
2703.36
1242.9
2526.9
天津
2050.9
1314.6
2633.1
湖南
1550.62
1068.8
875.6
河北
1429.8
928.8
1674.8
广东
1357.43
1386.7
839.8
山西
1221.6
609.8
1346.2
广西
1475.16
883.2
1088
内蒙古
1554.6
1492.8
480.5
海南
1497.52
919.3
1067.7
辽宁
1786.3
1254.3
1303.6
重庆
1098.39
764
647.8
吉林
1661.7
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