计量经济学实验指导书

1、【计量经济学】实验指导书实验一 EViews软件的基本操作（1课时）1. 实验目的了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。 2实验要求掌握EViews软件的各种基本操作。3实验条件（硬件、软件、教材等）EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。4. 实验内容（1）EViews软件的安装；（2）数据的输入、编辑与序列生成；（3）图形分析与描述统计分析；（4）数据文件的存贮、调用与转换。实验内容中后三步以表1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。表1 我国税收与GDP统计资料 单位：亿元年份税收 YGDP X年份税收 YGDP X198520

2、41896419923297266381986209110202199342553463419872140119631994512746759198823911492819956038584781989272716909199669106788519902822185481997823474463199129902161819989263793965. 实验操作指南（1）安装EViews软件EViews对系统环境的要求a. 运行Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；b. 至少4MB内存；c. VGA、Super VGA显示器；d. 标、轨迹

3、球或写字板；e. 至少10MB以上的硬盘空间。安装步骤a. 点击“网上邻居”，进入服务器；b. 在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；c. 指定安装EViews软件的目录（默认为C:EViews3，），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；d. 安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。（2）数据的输入、编辑与序列生成创建工作文件a. 菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口。在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用

4、户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。b. 命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。输入Y、X的数据a. DATA命令方式；b. 鼠标图形界面方式。生成log（Y）、log（X）、X2、1/X、时间变量T等序列；选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量；在工作文件窗口中删除、更名变量。（3）图形分析与描述统计分析利用PLOT命令绘制趋势图；利用SCAT命令绘制X、Y的相关图；观察图形参数的设置情况；在序列和数组窗口观察变量的描述统计量。（4）数据文件的存贮、调用与转换存贮并调用工作文件；存贮若干个变量，并在另一个工作文

5、件中调用存贮的变量；将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件；在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件；在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。6实验结果掌握EViews软件的各种基本操作。实验二 一元回归模型（2课时）1实验目的掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法。2实验要求利用EViews软件建立一元线性、非线性回归模型。3实验条件（硬件、软件、教材等）EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。4. 实验内容建立我国税收预测模型。5. 实验操作指南建立我国税收预测模型。表1列出了我国19851998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间

6、序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。表1 我国税收与GDP统计资料年份税收GDP年份税收GDP1985204189641992329726638198620911020219934255346341987214011963199451274675919882391149281995603858478198927271690919966910678851990282218548199782347446319912990216181998926379396（1）建立工作文件菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。启动Eviews软件之后，在主菜

7、单上依次点击FileNewWorkfile，将弹出一个对话框。用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。命令方式还可以用输入命令的方式建立工作文件。在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令。（2）输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令。（3）图形分析趋势图分析相关图分析分析结果显示，我国税收收入与GDP二者存在差距逐渐增大的增长趋势。相关图分析显示，我国税收收入增长与GDP密切相关，二者为非线性的曲线相关关系。（4）估计线性回归模型（5）估计非线性回归模型（6）模型比较和选择四个模型的经济意义都比较合理，解释变量也都通过了T检验。但是

8、从模型的拟合优度来看，二次函数模型的值最大，其次为指数函数模型。因此，对这两个模型再做进一步比较。比较上述两个回归模型的残差可以发现，虽然二次函数模型总拟合误差较小，但其近期误差却比指数函数模型大。所以，如果所建立的模型是用于经济预测，则指数函数模型更加适合。6. 实验结果建立我国税收预测模型。实验三 多元回归模型 （ 1 课时）1实验目的掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。2实验要求利用EViews软件建立多元回归模型。3实验条件（硬件、软件、教材等）EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。4. 实验内容建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论

9、，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量反映技术进步的影响。表2列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表2 我国国有独立核算工业企业统计资料年份时间工业总产值Y（亿元）职工人数L（万人）固定资产K（亿元）197813289.1831392225.70197923581.2632082376.34198033782.1733342522.81198143877.8634882700.90198254151.2535822902.1919836

10、4541.0536323141.76198474946.1136693350.95198585586.1438153835.79198695931.3639554302.251987106601.6040864786.051988117434.0642295251.901989127721.0142735808.711990137949.5543646365.791991148634.8044727071.351992159705.5245217757.2519931610261.6544988628.7719941710928.6645459374.345. 实验操作指南（1）建立多元线性回

11、归模型建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入命令：a. 建立工作文件： b. 输入统计资料： c. 生成时间变量：d. 建立回归模型。建立剔除时间变量的二元线性回归模型；建立非线性回归模型C-D生产函数。C-D生产函数为：，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：a. 在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；b. 在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。（2）比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：回归系数的符号及数值是否合理；模

12、型的更改是否提高了拟合优度；模型中各个解释变量是否显著；残差分布情况。6 实验结果建立我国国有独立核算工业企业生产函数。实验四 异方差性 （1课时）1实验目的掌握异方差性的检验及处理方法。2实验要求利用EViews软件对回归模型进行异方差检验。3实验条件（硬件、软件、教材等）EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。4. 实验内容建立并检验我国制造业利润函数模型。5. 实验操作指南表3列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。表3 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况行业名称销售利润销售收

13、入行业名称销售利润销售收入食品加工业187.253180.44医药制造业238.711264.1食品制造业111.421119.88化学纤维制品81.57779.46饮料制造业205.421489.89橡胶制品业77.84692.08烟草加工业183.871328.59塑料制品业144.341345纺织业316.793862.9非金属矿制品339.262866.14服装制品业157.71779.1黑色金属冶炼367.473868.28皮革羽绒制品81.71081.77有色金属冶炼144.291535.16木材加工业35.67443.74金属制品业201.421948.12家具制造业31.062

14、26.78普通机械制造354.692351.68造纸及纸品业134.41124.94专用设备制造238.161714.73印刷业90.12499.83交通运输设备511.944011.53文教体育用品54.4504.44电子机械制造409.833286.15石油加工业194.452363.8电子通讯设备508.154499.19化学原料纸品502.614195.22仪器仪表设备72.46663.68（1）检验异方差性 图形分析检验a. 观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图；b. 残差分析。Goldfeld-Quant检验a. 将样本按解释变量排序并分成两部分（分别有1到10共11个样本和

15、19到28共10个样本）；b. 利用样本1建立回归模型1；c. 利用样本2建立回归模型2；d. 计算F统计量，查F分布表，判断存在异方差。White检验 Park检验a. 建立回归模型；b. 生成新变量序列；c. 建立新残差序列对解释变量的回归模型。Gleiser检验a. 建立回归模型；b. 生成新变量序列；c. 分别建立新残差序列对各解释变量的回归模型。（2）修正异方差性确定权数变量；利用加权最小二乘法估计模型；对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况。6. 实验结果建立并检验我国制造业利润函数模型。实验五 自相关性 （1课时）1实验目的掌握自相关性的检验及处理方法。2实验要

16、求利用EViews软件对回归模型进行自相关性检验。3实验条件（硬件、软件、教材等）EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。4. 实验内容利用表4资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。表4 我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料（1978年100）年份存款余额YGDP指数X年份存款余额YGDP指数X1978210.60100.019895146.90271.31979281.00107.619907034.20281.71980399.50116.019919107.00307.61981523.70122.1199211545.40351.4198

17、2675.40133.1199314762.39398.81983892.50147.6199421518.80449.319841214.70170.0199529662.25496.519851622.60192.9199638520.84544.119862237.60210.0199746279.80592.019873073.30234.0199853407.47638.219883801.50260.75. 实验操作指南（1）回归模型的筛选相关图分析估计模型，a. 线性模型；b. 双对数模型；c. 对数模型；d. 指数模型；e. 二次多项式模型。选择模型比较以上模型，首先剔除对数模

18、型。比较各模型的残差分布，选定模型。（2）自相关性检验DW检验；a. 双对数模型；b. 二次多项式模型。偏相关系数检验BG检验BG检验与偏相关系数检验结果不同。（3）自相关性的调整：加入AR项对双对数模型进行调整；对二次多项式模型进行调整；从双对数模型和二次多项式模型中选择调整结果较好的模型。（4）重新设定双对数模型中的解释变量检验自相关性；解释模型的经济含义。6. 实验结果建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。实验六 多重共线性 （1课时）1实验目的掌握多重共线性的检验及处理方法。2实验要求利用EViews软件对回归模型进行多重共线性检验。3实验条件（硬件、软件、教材等）EVi

19、ews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。4. 实验内容建立并检验我国钢材产量预测模型；处理模型的多重共线性问题。5. 实验操作指南表5是19781997年我国钢材产量（万吨）、生铁产量（万吨）、发电量（亿千瓦时）、固定资产投资（亿元）、国内生产总值（亿元）、铁路运输量（万吨）的统计资料。表5 我国钢材产量及其它相关经济变量统计资料年份钢材产量Y生铁产量X1发电量X2固定资产投资X3国内生产总值X4铁路运输量X51978220834792566668.7232641101191979249736732820699.3640381118931980271638023006746

20、.945181112791981267034173093638.2148621076731982292035513277805.952951134951983307237383514885.26593511878419843372400137701052.43717112407419853693438441071523.51896413070919864058506444951795.321020213563519874386550349732101.691196314065319884689570454522554.861492814494819894859582058482340.5216

21、909151489199051536238621225341854815068119915638676567753139.032161815289319926697758975394473.762663815762719937716895683956811.353463416266319948428974192819355.354675916309319958980105291007010702.975847816585519969338107231081312185.796788516880319979979115111135613838.9674463169734（1）检验多重共线性相关系

22、数检验利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。在Eviews软件中可以直接计算相关系数矩阵。辅助回归方程检验当解释变量多余两个且变量之间呈现出较复杂的相关关系时，可以通过建立辅助回归模型来检验多重共线性。（2）利用逐步回归方法处理多重共线性建立基本的一元回归方程；逐步引入其它变量，确定最适合的多元回归方程。6. 实验结果建立并检验我国钢材产量预测模型。实验七 虚拟变量 （1课时）1实验目的掌握虚拟变量的设置方法。2实验要求利用EViews软件建立含虚拟变量的回归模型。3实验条件（硬件、软件、教材等）EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。4. 实验内容（1）试

23、根据表6的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；表6 我国城镇居民家庭抽样调查资料收入等级彩电拥有量Y（台/百户）人均收入X(元/年)DiXDi困难户83.642198.8800最低收入户87.012476.7500低收入户96.753303.1700中等偏下户100.94107.2614107.26中等收入户105.895118.9915118.99中等偏上户109.646370.5916370.59高收入户115.137877.6917877.69最高收入户122.5410962.16110962.16（2）试建立我国税收预测模型（数据见实

24、验一）；（3）试根据表7的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。表7 我国城镇居民人均消费支出和可支配收入统计资料收入等级19981999消费支出Y收入XD消费支出Y收入XD困难户2214.472198.8802327.542325.71最低收入户2397.62476.7502523.12617.81低收入户2979.273303.1703137.343492.271中等偏下户3503.244107.2603694.464363.781中等收入户4179.645118.9904432.485512.121中等偏上户4980.886370.5905347.096904.961高收入户6003.217877.6906443.338631.941最高收入户7593.9510962.160