1、计量经济学实验项目与主要内容计量经济学实验项目与主要内容六、实验项目与主要内容序号实 验 项 目 名 称学时主 要 内 容 及 要 求实验类型1Eviews软件及其基本操作简介、一元回归分析2熟悉Eviews软件的安装、界面窗口菜单、运行方法，使学生熟菜单法和命令法的一元回归分析基本操作。演示性2多元线性回归模型的估计、检验和预测应用2对实际的经济问题建立线性回归模型：收集或模拟样本数据，建立模型；模型的参数估计与检验；根据检验结果修正模型，应用修正模型进行预测。综合性3回归模型的计量经济检验2对回归模型进行异方差、自相关、多重共线性问题进行检验与处理。综合性4虚拟变量模型、滞后变量模型的估计
2、与检验，独立探索Eviews中的常用函数及预测应用2虚拟变量、滞后变量的数据输入（生成）方法；虚拟变量模型、滞后变量模型的估计、检验、预测应用。独立探索Eviews中的常用函数及预测应用。综合性实验1Eviews软件及其基本操作命令简介【实验目的】了解Eviews软件的基本操作对象，掌握基本操作方法。【实验内容】 1A-1 Eviews软件的安装与启动1A-2 工作文件的建立1A-3数据的输入、编辑与生成1A-4观察数据的基本特征1A-5一元回归模型的估计、检验及预测【实验步骤】 1B-1 观看“Eviews 第一次课资料-入门-基本操作说明、范例（.ppt）”，模仿其中的操作。(点击超链接即
3、可) 1B-2 根据下文示范步骤，完成操作 1B-3 独立完成指定两个实验课题 1B-1 Eviews软件的入门基本操作观看“Eviews 第一次课资料-入门-基本操作说明、范例（.ppt）”，模仿其中的操作。(点击超链接即可)。1B-2 根据下文示范步骤，完成操作例：四川省城市居民1978-1998年家庭人均生活性消费支出Y与人均可支配收入X 的资料如下（元） ：年 份XY197833831419793693401980391364198141239619824454071983457493198451758119856806951986787849198788994819881086113
4、01989118413491990128114901991148816911992165119891993203424081994280632971995342940031996373344061997476340931998512743831B-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：，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
5、程、系数向量C、序列RESID。【3】 读已存在文件：。(1)操作命令法：create a 1978 1998（回车，即完成，见下图所示）(2)菜单操作法：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输入样本数据主要有如下几种方法：【1】 从键盘输入：Quick/Empty Group (Edit Series)，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
6、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/Empty Group (Edit series)；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：data x y（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直接输入：若样本数据以表格形
7、式给出，可直接复制粘贴；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read text-lotusexcel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xy, 保存在“实验”文件夹中，数据导入操作如下：点击read text-lotusex
8、cel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。(2)菜单操作法：objectnew object，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：scat x y（回车，即完成，见下图所示）（2）菜单操作法：点击quickgraph,弹出对话框输入变量名,单击“OK”弹出对话框在
9、下拉菜单中选择“scatter diagram”, 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/New Object/Equation，出现对话框：在Equation Specification内填入方程（不带扰动项）；在Estimation Settings中填入所用估计方法和样本估计区间。 方法3：点Quick/Estimate Equation，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（
10、按住Ctrl，用鼠标逐个选），对它们双击左键后，再点Open Equation，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。（1）命令操作法：ls y c x（回车，即完成，见下图所示）（2）菜单操作法：点击quickestima
11、te equation弹出对话框在对话框中输入待估计模型相应的变量（y c x）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view1B-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：expand 1978 2000/回车 （Range扩大） 键入：smpl 1978 2000/回车 (sample扩大） 键入：data x /回车/yes, 输入X的1999、2000年资料(4366,4601) /最小化 在Equa
12、tion框中，点击“Forecast”，得对话框。对话框主要有 Forecast name(预测值序列名) YF SE（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：“Show Y YF se ”.（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
13、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%；若显著性水平为，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的影响是显著的。（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
14、分别为4341.4和4567.2元，其置信度为95%的预测区间为（4341.42.093*375.2）和（4567.22.093*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） 199021.7037171.6665199127.3291236.6630199242.9599317.3194199367.2507449.2889199474.3992615.1933199588.0174795.69501996131.7490950.044
15、61997144.77091130.01331998164.90671289.01901999184.79081436.02672000225.02121665.46522001265.65321954.6539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()。
16、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gdpcom地 区gdpcom北京2845.651467.71湖北4662.282408.84天津1840.1901.85湖南39832553.14河北5577.782509.3广东10647.715841.32山西1779.971046.43广
17、西2231.191597.05内蒙古1545.79936.19海南545.96299.86辽宁5033.082828.09重庆1749.771078.06吉林2032.481331.32四川4421.762691.47黑龙江35612110.54贵州1084.9833.87上海4950.842149.07云南2074.711430.44江苏9511.914295.96西藏138.7382.79浙江6748.153306.1陕西1844.271004.5安徽3290.132108.09甘肃1072.51674.42福建4253.682225.23青海300.95197.79江西2175.6813
18、57.47宁夏298.38223.52山东9438.314582.61新疆1485.48854.6河南5640.113114.131.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、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。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【实验目的】多元回归模型的估计、检验及预测方法【实验内容】 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【实验步骤】 2B
19、-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19781995年间的宏观经济数据1）运用Eviews软件画出REV对GDP的散点图EXB对REV的散点图SLC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、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。5）请预测199
20、6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、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。（显著水平为0.10）年份国内生产总值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）197861122660417922126919796548766341908245881980704406710201530674198187817682321
21、393845519821084058103261245358198312164385782804485261984146340846930136763919852037841111849998441619862664741605399161087351987341601202211252113172319884698642707617475212585198950611431888216232296971990646150351392219826766419917484154243626788301052199284540956204381623604161993938287291050997
22、119941305328898467184319951790631241738785162B-1.2基本操作练习3（实验数据来源：古扎拉蒂著的计量经济学教材）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） obsX2X3X4X5Y1971:3 2.260000 3.490000 158.1100 1.000000 11484.001971:4 2.540000 2.850000 173
23、.3600 2.000000 9348.0001972:1 3.070000 4.060000 165.2600 3.000000 8429.0001972:2 2.910000 3.640000 172.9200 4.000000 10079.001972:3 2.730000 3.210000 178.4600 5.000000 9240.0001972:4 2.770000 3.660000 198.6200 6.000000 8862.0001973:1 3.590000 3.760000 186.2800 7.000000 6216.0001973:2 3.230000 3.4900
24、00 188.9800 8.000000 8253.0001973:3 2.600000 3.130000 180.4900 9.000000 8038.0001973:4 2.890000 3.200000 183.3300 10.00000 7476.0001974:1 3.770000 3.650000 181.8700 11.00000 5911.0001974:2 3.640000 3.600000 185.0000 12.00000 7590.0001974:3 2.820000 2.940000 184.0000 13.00000 6134.0001974:4 2.960000
25、3.120000 188.2000 14.00000 5868.0001975:1 4.240000 3.580000 175.6700 15.00000 3160.0001975:2 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 Estimation Command:=LS Y C X2 X3 X4 X5Estimation Equation:=Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4
26、 + C(5)*X5Substituted Coefficients:=Y = 11025.06597 - 2257.533986*X2 + 1232.767734*X3 + 5.922192436*X4 - 198.6534289*X53. 对 对数-线性模型的参数估计Estimation Command:=LS LNY C LNX2 LNX3 LNX4 LNX5Estimation Equation:=LNY = C(1) + C(2)*LNX2 + C(3)*LNX3 + C(4)*LNX4 + C(5)*LNX5Substituted Coefficients:=LNY = 0.497
27、4048637 - 1.150772962*LNX2 + 0.739331378*LNX3 + 1.767999237*LNX4 - 0.2062327372*LNX54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：obs Y（元/年） X（元/月） T（年）1 450.0000 1027.200 8.
28、0000002 507.7000 1045.200 9.0000003 613.9000 1225.800 12.000004 563.4000 1312.200 9.0000005 501.5000 1316.400 7.0000006 781.5000 1442.400 15.000007 611.1000 1768.800 10.000008 1222.100 1981.200 18.000009 793.2000 1998.600 14.0000010 660.8000 2196.000 10.0000011 792.7000 2105.400 12.0000012 580.8000 2147.400 8.00000013 612.7
