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1、关于实验报告提交的说明实验报告每位同学都要交电子稿，全部实验课上完之后 6 天之内，每位同学建立一个实验报告文件夹，以自己的班级学号姓名命名，由本班班长压缩之后发我电子 qq 邮箱实验报告格式打印稿上交作如下要求：山西财经大学 班学生实验报告实验课程名称： 计量经济学专业 班级学号 姓名 成绩实验地点 实验性质： 验证性 实验项目名 称 计量经济学古典线性回归模型实验指导教师一、实验目的与要求二、实验内容及步骤（说明数据来源）三、实验题目四、实验具体步骤五、实验结论 山西财经大学 学生实验报告（样例）实验课程名称： 计量经济学专业 经济学 班级学号 2011 级 33 班 姓名 王五 成绩实验
2、地点 G804 实验性质： 演示性 验证性 综合性 设计性实验项目名 称 计量经济学单方程模型综合性实验指导教师 赵六一、实验目的与要求使学生掌握针对实际问题建立、估计、检验和应用计量经济学单方程模型的方法以及至少掌握一种计量经济学软件的使用，提高学生应用计量经济学单方程模型方法解决实际问题的实践动手能力。通过实验使学生更深入、直观地理解和掌握计量经济学单方程模型理论与方法。要求学生能对一般的实际经济问题运用计量经济学单方程模型方法进行分析研究，掌握计量经济学软件包 Eviews 估计和检验单方程模型的用法和操作步骤。二、实验内容与步骤1.确定单方程模型实际经济问题学生可根据自己的建模分析能力
3、，从本实验指导书提供的参考选题中或从其它途径选择合适的实际经济问题。2.单方程模型的理论形式设定学生针对所选的实际经济问题，运用计量经济学单方程模型的理论与方法，设定恰当的单方程模型的理论形式。3.经济意义和统计检验学生应用计量经济学软件包 Eviews 对已设定的单方程模型进行初步估计并进行经济意义和统计检验。4.异方差、自相关和多重共线性检验及处理学生应用计量经济学软件包 Eviews 对已设定的单方程模型进行异方差、自相关和多重共线性检验及处理。最终建立并估计出正确的方程。5.应用分析学生对已估计好的单方程模型进行应用分析。三、实验题目、实验具体步骤及实验结论我国人均消费问题下表给出了我
4、国在 1981 年至 2000 年的人均居民消费(元)及人均国内生产总值(元)的数据。年份(年) 人均居民消费(元) 人均国内生产总值(元) 前一期人均居民消费(元)1981 262 480 2361982 284 514 2621983 311 566 2841984 354 668 3111985 437 811 3541986 485 908 4371987 550 1043 4851988 693 1355 5501989 762 1512 6931990 803 1634 7621991 896 1879 8031992 1070 2287 8961993 1331 2939 107
5、01994 1781 3923 13311995 2311 4854 17811996 2677 5634 23111997 2834 6054 26771998 2972 6307 28341999 3138 6547 29722000 3397 7084 3138试建立我国人均消费计量经济学单方程模型，若 2001 年人均国内生产总值为 7543 元，试预测 2001年人均居民消费(元)。实验步骤及内容如下：1.单方程模型的理论形式设定一是选择变量。以人均消费额(C)作为被解释变量，人均国内生产总值(I t)作为解释变量，因为它决定了人均收入水平的高低，另外当年的人均消费额(C t)受到上
6、一年的人均消费额 (Ct-1)的影响，故上一年的人均消费额(C t-1)也是一个解释变量。二是选择模型关系形式。根据样本数据作出被解释变量 Ct 分别与解释变量 It、C t-1 之间的散点图，从散点图可以判断 Ct 与 It、C t 与 Ct-1 之间存在直接的线性关系，故模型是线性的。因此单方程模型的理论形式设定为 Ct =0+1It+2Ct-1+t t=1981,1982,20002.初步估计参数并进行经济意义和统计检验(1)安装 Eviews3.1 软件(2)启动 Eviews3.1 程序 点击开始程序Eviews3Eviews3.1(3)创建工作文件 点击 FileNewWorkfi
7、le(4)输入数据在本例中，用 XF 表示人均居民消费，GDP 表示人均国内生产总值，QXF 前一期人均居民消费，创建三个空序列 XF、GDP 和 QXF 后，按住 CTRL 依次点击 XF、GDP 和 QXF，使三个图标加亮，并双击，就建立起一个组。打开一个组窗口，组中含有 XF、GDP 和 QXF 序列。打开编辑开关：在组窗口选择 Edit+/-，进入编辑状态，通过键盘结合光标移动键，将时间序列数据输入。如下图所示：图 1(5)估计理论模型参数用普通最小二乘法估计，在组窗口：点击 ProcsMake Equation，选择估计方法，设定样本区间，OK 进行估计。图 2得到估计结果： =39
8、.05604+0.394338It+0.169100Ct-1tC图 2(6)经济意义和统计检验从经济意义方面检验参数估计值，因为各参数估计值均大于 0，与经济理论相符合。从统计检验来看，方程拟合优度很高，总体显著性很好；至于变量的显著性，k=2,n=20，当显著性水平 =0.01、=0.05 时，t 分布临界值分别为 t0.005(17)= 2.898、t 0.025(17)= 2.11，可见在显著性水平为 0.01 下，变量 It、C t-1均显著。3.计量经济学检验(1)自相关检验残差（Residual）几期连续为负，几期连续为正，又几期连续为负，表明存在正自相关。图形检验只能给出推断的猜
9、想，必须作进一步的解析检验。图 3由于此模型含有滞后的内生变量，使 DW 统计量失效。运用回归检验法进行检验(也可用杜宾 H 检验,，n 是样本容量， 是被解释变量一阶滞后)(1)2/()1 22 VarDWnVarH )(2Var系数估计量方差的估计值，H 服从标准正态分布。)，e t作为被解释变量，e t-1作为解释变量。在工作文件窗口中的工具栏中点击 Genr，之后在弹出的对话框中输入相应的公式生成新序列 et=resid 及qet=resid(-1)分别表示 et和 et-1，样本数据如下：图 4利用 OLS 法进行参数估计，得到如下方程： =0.927813+0.336571et-1
10、te图 5从以上结果可知，该方程的拟合优度、总体显著性极差，变量的显著性也极差。说明原模型不存在一阶自相关，同理可检验也不存在二阶以上的自相关。故原模型不存在自相关。(2)异方差检验采取格里瑟方法，生成新的序列 jdz 表示 resid 的绝对值。样本数据如下：图 6利用 OLS 法进行参数估计，得到如下方程： =8.644651+0.0292191It-0.0580331Ct-1te图 7从以上结果可知，变量、方程在显著性水平 0.01 下均显著，故原模型存在异方差，异方差的形式为。可采用同方差变换或加权最小二乘法进行修正。ttI2(3)多重共线性检验利用判定系数法来检验解释变量之间的共线性
11、，用 It对 Ct-1进行 OLS 回归，得到如下结果：=73.80478+2.295568Ct-1tI图 8可以看出变量显著性和方程的显著性极高，拟合优度也很好，说明变量之间存在共线性。应用差分法消除模型的共线性，将原模型变换为：C t=1I t +2C t-1+ t生成新的序列C t、I t和C t-1，用 OLS 法估计结果如下：=0.452697I t +0.061467C t-1tc图 9从以上估计结果可以看出，方程总体显著性很好，变量I t很显著，但变量C t-1很不显著，通过检验此方程不存在自相关和异方差，去掉变量C t-1，即在原理论模型中剔除变量 Ct-1。(4)最终方程形式
12、剔除变量 Ct-1，并以 为权数，采用加权最小二乘法消除异方差估计模型如下：tI1=47.87661+0.462999Itt图 10由以上结果可知，变量、方程均高度显著，但方程存在序列自相关。首先对 Ct=0+1It+t两边同乘以 进行同方差变换，即方程变为： ，再采用广义差分法消除tI1 tttt IIIC110自相关。自相关系数 的估计值为 1-DW/2=0.65，生成新的序列 XF1=XF/SQR(GDP)-0.65XF(-1)/SQR(GDP(-1)，GDP1=1/SQR(GDP)-0.65*1/SQR(GDP(-1)，GDP2=SQR(GDP)-0.65SQR(GDP(-1)。XF1
13、 对GDP1，GDP2 回归结果如下：图 11由以上结果可知， 0、 1的估计值分别为 50.00766 和 0.465063。消除自相关也可以按如下操作来进行，直接在进行了同方差变换的基础上，在解释变量中添入AR(1)即可。在工作文件窗口中点击 ObjectsNew Object，对象类型选择 Equation，定义方程形式如下：图 12估计结果如下： 0、 1的估计值分别为 50.16331 和 0.465797。图 13所以最终方程估计为： =50.16331+0.465797IttC4.应用分析(1)模型的经济意义从估计的模型中可以看出，人均国内生产总值每增加 1 元，人均居民消费增加
14、 0.465797 元。(2)预测2001 年人均国内生产总值为 7543 元，预测 2001 年人均居民消费(元)。在工作文件窗口中的工具栏中点击 ProcsChange Workfile Range 扩展时间范围至 2001 年，在变量 GDP 序列中输入 2001 年数据 7543。在图 30Equation 窗口工具栏中点击 Forecast 打开预测对话框如下图所示：图 14填写预测变量的名称 XFF，设定预测区间 1981 至 2001，在 Method 选项中，Dynamic 表示用滞后被解释变量的前一个时期的预测值对预测区间的各期进行预测，(动态项只适用于动态模型)。Static 表示运用真实值而非预测值(只有当真实数据可获得时才能使用这种方法)。对于不含有被解释变量滞后项的模型，这两种方法预测结果一致。预测因变量数据序列如下： 2001 年人均居民消费预测值为 3598.294 元。图 15。
