宏观经济学实验指导手册模板

西安交通大学经济和金融学院《宏观经济学》试验指导手册目录试验指导手册 从上述公式能够看出，当政府支出G变动时，国民收入变动量△Y=△G/1－b；当税收T变动时国民收入变动量为△Y=b△T/1-b，其中1/1-b为政府支出乘数，b/1-b为税收乘数。1.3.5依据IS-LM模型和财政政策相关理论知识，选择GDP增加率GDPR为被解释变量，财政收入增加率和财政支出增加率为解释变量建立一般线性模型和双对数模型；对数据进行处理；对变量进行单位根检验；采取EViews5.1对模型进行估量；对结果进行分析、解释。1.3.6试验DependentVariable:GDPRMethod:LeastSquaresDate:05/21Sample:1978Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

TER0.5552290.0569479.7499350.0000R-squared-2.077143

Meandependentvar10.04286AdjustedR-squared-2.077143

S.D.dependentvar2.846248S.E.ofregression4.992827

Akaikeinfocriterion6.088943Sumsquaredresid673.0647

Schwarzcriterion6.136521Loglikelihood-84.24520

Durbin-Watsonstat0.8160441.4试验四：货币供给变动对中国经济波动影响1.4.1试验目标1.了解和掌握货币供给变动对宏观经济波动影响；2.经过试验了解不一样经济环境下政府货币政策选择方案和效果。1.4.2试验设备硬件：PC机软件：Eviews5.1WindowsXP1.4.3试验内容以凯恩斯理论、IS-LM模型和货币政策理论为基础，建立VAR模型，并采取中国1979-货币供给量、投资和GDP数据考察货币供给量变动对经济波动影响，验证中国货币政策效果。1.4.4试验原理1.凯恩斯模型凯恩斯认为货币当局经过改变货币供给量影响大家灵活偏好即货币需求，进而影响利率、影响真实经济波动。货币需求函数为：在凯恩斯模型中，金融市场只有长久债券和现金两种金融资产，且能够相互替换。在这一假定条件下，凯恩斯相关货币供给变动对真实经济影响过程具体为：2.IS-LM模型IS-LM斯模型中货币供给变动对真实经济影响以下图：①货币供给增加，使LM右移LM①货币供给增加，使LM右移LM1,利率下降；②利率下降引发投资需求增加，收入增加；③收入增加使L1增加，L2降低，利率上升；④IS、LM曲线往返激动，最终达成均衡。货币供给增加对经济影响过程：1.4.5试验步骤1.选择变量；2.做Granger因果检验，验证是否内生变量；3.进行ADF平稳性和Johansen协整性检验，确保OLS估量有效性；4.确定VAR计量模型并进行估量；5.对VAR模型滞后结构检验，确保VAR模型稳定性；6.产生脉冲响应函数，观察货币供给量变动怎样影响收入增加；7.方差分解，定量地把握GDP增加1%中，货币供给变动对GDP增加贡献度。1.4.6试验结果

VectorAutoregressionEstimates

Date:05/26/07Time:17:18

Sample(adjusted):1981

Includedobservations:25afteradjustments

t-statisticsin[]LNRM2LNRILNRGDPLNRM2(-1)

1.193989

0.783557

0.491354[6.67879][2.38540][2.42043]LNRM2(-2)-0.268918-0.401911-0.279675[-1.80012][-1.46422][-1.64868]LNRI(-1)-0.148997

0.677755

0.403416[-0.97484][2.41337][2.32440]LNRI(-2)-0.493618-0.484572-0.154302[-2.83962][-1.51713][-0.78171]LNRGDP(-1)

1.005499

0.746780

0.640986[4.05924][1.64078][2.27884]LNRGDP(-2)-0.139662-0.551167-0.346810[-0.68090][-1.46244][-1.48900]C-1.892942

1.290623

2.438863[-2.40792][0.89351][2.73208]

R-squared

0.999081

0.991729

0.995626

Adj.R-squared

0.998775

0.988971

0.994168

Sumsq.resids

0.017873

0.060341

0.023046

S.E.equation

0.031511

0.057899

0.035782

F-statistic

3261.257

359.6947

682.8632

Loglikelihood

55.06824

39.85931

51.89074

AkaikeAIC-3.845459-2.628745-3.591259

Schwarz-3.504174-2.287459-3.249974

Meandependent

8.955200

8.067200

8.995600

S.D.dependent

0.900172

0.551328

0.468545

Determinantresidcovariance(dofadj.)

2.72E-09

De