计量经济学实验报告-11版-哈工程-经济管理学院.doc

哈尔滨工程大学实验报告

题目： 计量经济学实验

班 级： 20100921
学 号： 2010092122 2010092123
2010092124 2010092125
学生姓名： 陈昊 李泽鑫 何迎鹏 王泽东
指导教师： 曹静

哈 尔 滨 工 程 大 学
2011 年 11 月 23 日

哈尔滨工程大学实验报告

题目： 计量经济学实验

班 级：
20100921
学 号：
2010092122
2010092123
2010092124
2010092125
学生姓名：
陈昊
李泽鑫
何迎鹏
王泽东
指导教师：
曹静

哈 尔 滨 工 程 大 学
2011 年 11 月 23 日

实验1：单方程线性计量经济学模型参数估计与统计检验

1实验目的
1） 能够利用Eviews完成多元线性计量经济学模型的最小二乘估计。
2）能够理解和正确解释输出结果和待估计的方程。
3）能够运用Eviews对所估计的方程进行统计检验。
2实验软件:EViews
3实验数据:

国内生产
农村居民
城镇居民
政府消费
总 值
消费支出
消费支出
支 出

y
x1
x2
x3
1978
3645.2
1092.4
666.7
480.0
1979
4062.6
1252.9
758.6
622.2
1980
4545.6
1411.0
920.2
676.7
1981
4891.6
1603.8
1024.1
733.6
1982
5323.4
1787.5
1115.4
811.9
1983
5962.7
2010.5
1220.6
895.3
1984
7208.1
2312.1
1429.9
1104.3
1985
9016.0
2809.6
1877.8
1298.9
1986
10275.2
3059.2
2242.9
1519.7
1987
12058.6
3428.9
2697.2
1678.5
1988
15042.8
4174.0
3694.1
1971.4
1989
16992.3
4545.7
4266.9
2351.6
1990
18667.8
4683.1
4767.8
2639.6
1991
21781.5
5082.0
5648.6
3361.3
1992
26923.5
5833.5
7166.6
4203.2
1993
35333.9
6858.0
9554.1
5487.8
1994
48197.9
8875.3
12968.9
7398.0
1995
60793.7
11271.6
17098.1
8378.5
1996
71176.6
13907.1
20048.8
9963.6
1997
78973.0
14575.8
22345.7
11219.1
1998
84402.3
14472.0
24757.3
12358.9
1999
89677.1
14584.1
27336.3
13716.5
2000
99214.6
15147.4
30707.2
15661.4
2001
109655.2
15791.0
33644.9
17498.0
2002
120332.7
16271.7
36784.9
18759.9
2003
135822.8
16305.7
41344.1
20035.7
2004
159878.3
17689.9
47528.6
22334.1
2005
184937.4
19371.7
53280.8
26398.8
2006
216314.4
21261.3
60842.2
30528.4
2007
265810.3
24122.0
71487.8
35900.4
2008
314045.4
27495.0
83099.5
41752.1
2009
340506.9
28833.6
92296.3
44396.9

4实验内容及其步骤
第一步：双击桌面上 Eviews 快捷图标，打开 Eviews。
第二步：点击 Eviews 主画面顶部按钮 file/new/Workfile，弹出 workfile range 对话框。在 workfile frequency 中选择 Annual，在 start date 和 end date 中分别输 入 1978 和 2009，点击 OK， Workfile 定义完毕。
第三步：点击 Eviews 主画面顶部按钮 objects/new objects ，弹出 new objects 对话框，在 Type of Object 中选择 group，并给 new objects 一个名字 g1，然后点击 OK，弹出 一个表格 Group 对话框，在该对话框中即可输入变量及变量值。

第四步：点击表格中第一列顶部的灰色条，该列全部变蓝，输入变量名 Y（人均年消费支出），然后在该列中即可输入变量 Y 的各年观测值；同理可定义其他列为变量 X1、X2、X3。
第五步：点击Group 对话框中的 View/Graph 按钮，出现一个下拉菜单，选择 line，即可看见序列 X、Y 的线性图。
第六步：点击窗口中 Freeze 按钮，得到的 copy，点击顶部的 name，给其一个名字 Graph01。

第七步：点击 Eviews 主画面上的 quick/estimate equation，弹出 Equation specification 对话框，在 Equation specification 下的空框中输入 Y C X1 X2 X3 ，点击 OK，得到 Y 对 X1 X2 X3 回归模型估计结果。

第八步：点击equation顶部按钮view/Actual Fitted Residual/Actual Fitted Residua Graph equation查看拟合优度，对话框变成如下图形式。
5实验结果分析
通过实验我们可以得到如下数据
Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/14/11 Time: 21:56

Sample: 1978 2009

Included observations: 32

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
3428.029
2204.340
1.555127
0.1311
X1
-1.691258
0.500286
-3.380583
0.0021
X2
2.410444
1.096850
2.197607
0.0364
X3
3.513639
2.274334
1.544909
0.1336

R-squared
0.996873
    Mean dependent var
80670.92
Adjusted R-squared
0.996538
    S.D. dependent var
94125.31
S.E. of regression
5538.473
    Akaike info criterion
20.19329
Sum squared resid
8.59E+08
    Schwarz criterion
20.37651
Log likelihood
-319.0927
    F-statistic
2975.178
Durbin-Watson stat
0.285045
    Prob(F-statistic)
0.000000

由上表可知，中国国内生产总值（Y）与农村居民消费支出（X1）、城镇居民消费支出（X2）、政府消费支出（X3）的多元回归方程为
Y= 3428.03 - 1.69 X1+ 2.41 X2 + 3.51 X3
（1.56） （-3.38） （2.20） （1.54）
R2 =0.996873 Ř=0.996538 F=2975.178
R2 =0.996873说明所估计方程的拟合度非常高。
给定显著性水平1%，自由度为（3，28）的F分布的临界值为F0.01（3,28）=4.57，因此总体上看X1、X2、X3联合起来对Y有着显著的线性影响。
给定显著性水平5%，自由度为28的t分布的临界值为t0.025 （28）=2.048。因此X1、X2的参数通过了该显著性水平下的T检验，但X3没有检验。
Ř=0.996538（Adjusted R-squared）表明，中国国内生产总值（Y）的99.6538%可以由农村居民消费支出（X1）和城镇居民消费支出（X2）、政府消费支出（X3）的变化来解释，另外只有一小部分（0.4462%）的变化是由其他因素变化影响的。
6心得体会
实验的分工：实验操作 陈 昊
实验编写 陈 昊
数据搜集 何迎鹏
数据审核 王泽东
报告审核 李泽鑫

陈昊（2010092122）：
通过本次试验我对单方程线性计量经济学模型参数估计与统计检验有了更加深入的了解。原本手工计算模型参数十分麻烦，往往半天也处理不完一个方程。但是使用了Eviews后，原本繁杂的计算只需输入数据，软件自动就把模型参数和统计检验量全算出来了。这节省了我们大量的时间，使我们可以把注意力更加集中在结果分析上。
其次，在分析数据时我也学到了很多，原本对于Eviews所生成的实验结果一点都看不懂，经过了老师的讲解和自己的摸索后我也逐渐能够看懂其中的含义，并能读出其中参数估计值和统计检验量。结合课本我对实验数据进行了仔细的分析，期间我也发现了许多课堂上所没注意到的细节点，巩固了课堂知识。
最后，作为本组的组长，在安排小组成员工作任务以及与小组成员交流协商中我也学到了很多，比如如何确定工作量，如何发挥各个组员的特长和积极性等。这些都会使我在以后的学习生活中受益匪浅。

李泽鑫（2010092123）：
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。而我们这学期学的主要就是应用计量经济学。
第一次上机做计量实验，使我初步对Eviews软件有了一定的了解。这是一个很强大很神秘的软件，初步涉及，稍感困难，经过了两节课的训练和熟悉之后，我已经能慢慢的掌握它的功能。我相信在以后的学习和摸索中，我一定可以更熟练的运用这个软件学好计量经济学。

何迎鹏（2010092124）：
这些课，我们进行了一系列计量经济学的相关试验，计量经济学是综合了经济理论，统计学和数学的一门综合性经济学科，因而决定了它对于我们大多数同学来说，具有一定的挑战性。计量经济学研究的领域对公司企业还有国家来说具有较强的实用性，因此决定了计量经济学数据来源的多渠道以及复杂性，同时这也给人工处理复杂数据带来了极大的难度，在课堂上我们所接触到的相对简单的问题，已经使我们体会到处理此类问题的复杂性以及繁琐性，通过本次计量经济学上级实验，我们小组有了很大收获，更多的是找到了一种处理复杂问题的捷径，那就是计量经济学软件的相关应用，通过实验，我们切实体会到计量经济学对于处理实际问题的是实用性，以及相关软件的便捷。通过亲自动手用软件得出非常复杂问题的结果，使我们对于计量经济学有了更深层次的理解，同时对计量经济学解决实际问题的重要作用有了更为深刻的体会。小组成员的分工合作，使我们每位成员意识到团队精神的重要性，由其负责数据的搜集与整理更加让我体会到了计量经济的实用性，通过本次实验，我们收获都很大。

王泽东（2010092125）：
通过最近的一系列上机实验课，自己实际了解了计量经济学用于实际中的具体事例及其操作方法。众所周知，计量经济学是综合了经济理论，统计学和数学的一门综合性经济学科，因而决定了它对于我们大多数同学来说，具有一定的挑战性。虽然平时在课堂上已经接触过具体的应用及方法，可是实际操作的时候还是有很大的难度。尽管如此，通过相关软件的使用，使整个工作处理变得更加方便。而且小组成员的分工合作，使我们每位成员意识到团队精神的重要性，尤其负责数据的搜集与整理更加让我体会到了计量经济的实用性，通过本次实验，我们收获都很大。

实验2：计量经济学检验

1实验目的
1）理解多重共线性的含义，运用Eviews做到识别和修正。
2）理解异方差性的含义，运用Eviews进行异方差的检验与修正。
3）理解序列相关性的含义，运用Eviews检验序列相关性并修正。
2实验软件：Eviews
3实验数据

国内生产
农村居民
城镇居民
政府消费
总 值
消费支出
消费支出
支 出

y
x1
x2
x3
1978
3645.2
1092.4
666.7
480.0
1979
4062.6
1252.9
758.6
622.2
1980
4545.6
1411.0
920.2
676.7
1981
4891.6
1603.8
1024.1
733.6
1982
5323.4
1787.5
1115.4
811.9
1983
5962.7
2010.5
1220.6
895.3
1984
7208.1
2312.1
1429.9
1104.3
1985
9016.0
2809.6
1877.8
1298.9
1986
10275.2
3059.2
2242.9
1519.7
1987
12058.6
3428.9
2697.2
1678.5
1988
15042.8
4174.0
3694.1
1971.4
1989
16992.3
4545.7
4266.9
2351.6
1990
18667.8
4683.1
4767.8
2639.6
1991
21781.5
5082.0
5648.6
3361.3
1992
26923.5
5833.5
7166.6
4203.2
1993
35333.9
6858.0
9554.1
5487.8
1994
48197.9
8875.3
12968.9
7398.0
1995
60793.7
11271.6
17098.1
8378.5
1996
71176.6
13907.1
20048.8
9963.6
1997
78973.0
14575.8
22345.7
11219.1
1998
84402.3
14472.0
24757.3
12358.9
1999
89677.1
14584.1
27336.3
13716.5
2000
99214.6
15147.4
30707.2
15661.4
2001
109655.2
15791.0
33644.9
17498.0
2002
120332.7
16271.7
36784.9
18759.9
2003
135822.8
16305.7
41344.1
20035.7
2004
159878.3
17689.9
47528.6
22334.1
2005
184937.4
19371.7
53280.8
26398.8
2006
216314.4
21261.3
60842.2
30528.4
2007
265810.3
24122.0
71487.8
35900.4
2008
314045.4
27495.0
83099.5
41752.1
2009
340506.9
28833.6
92296.3
44396.9

4实验内容及其步骤
4.1多重共线性检验：
将解释变量X1、X2、X3选中，双击打开，点击Views/Correlation/click，即可得出相关系数矩阵（图 2.1）。再点击顶部的 Freeze 按钮，可得到一个 Table 类型独立的 object（图 2.2）。
（图 2.1） （图2.2）

4.2异方差性检验（White检验）：
在 Y对 X回归时，出现 Euqation 窗口，点击该窗口中 View/residual test/White/OK； 弹出结果对话框（图 2.3），White Test 直接给出了相关的统计量（F-statistic 和Obs*R-squared），据此判断。

（图2.3）

4.3序列相关性检验：
在 EViews 主画面顶部按钮中点击 quick/graph，在弹出的窗口中键入 e e(-1)如下图，点击 ok，又弹出 Graph对话框点击 Graph Type 下拉菜单，选择 Scatter diagram，点击 ok，这样就生成了残差与残差滞后一期的散点图。

5实验结果分析
5.1多重共线性：
5.1.1多重共线性分析

X1
X2
X3

X1
 1.000000
 0.969931
 0.970726
X2
 0.969931
 1.000000
 0.999393
X3
 0.970726
 0.999393
 1.000000
从上表我们可以清楚的发现X1、X2、X3存在高度的正相关性。
5.1.2多重共线性修正
第一步：运用 OLS方法逐一求 Y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。以下为 3 个方程。

第二步：对比分析，依据调整后可决系数最大原则，选取X2作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型；
第三步：逐步回归。将其余解释变量分别加入模型，得到分别如图所示的二元回归模型。再次依据调整后可决系数最大原则，选取调整后可决系数最大所对应的解释变量作为新进入模型的候选变量，将这个候选变量的调整后可决系数与上一步中进入模型解释变量的调整后可决系数加以比较，若是大于上一步的调整后可决系数，则将候选变量加入模型，若是小于上一步的调整后可决系数，则将停止逐步回归。从所得的回归结果中，我们发现变量X3的调整后可决系数最大，故将X1作为第二个解释变量进入回归模型。

第四步：根据上述选取变量的原则，继续进行逐步回归，分别得到如图所示的回归估计式，其中，调整后可决系数最大的为X2，故可以认为逐步回归终止。那么，最终的回归模型如图所示。

5.2异方差性：
5.2.1异方差性分析
White Heteroskedasticity Test:

F-statistic
5.192389
    Probability
0.000777
Obs*R-squared
21.75724
    Probability
0.009681

从上表可知，在给定置信水平为0.01是不存在异方差性，但在置信水平为0.005时，因为0.005<0.009681，故接受原假设，存在异方差性。下面进行修正。
5.2.2异方差性修正
第一步：首先利用OLS法
估计出原模型。
第二步：生成残差平方序
列。在 Workfile窗口中点
击GENR按钮，弹出对话
框，在对话框中输入
e2=resid*resid。点击 OK
即可生成残差平方序列
（如右图所示）。

第三步：生成变量W。公式为W =1/e2。
第四步：点击 Eviews 顶部按钮 quick/estimate equation，在弹出的对话框中输入 Y C X1 X2 X3，然后点击右下方的 Options（图 5.3.1），弹出新的对话框（图 5.3.2），选中 Weighted LS/TSLS，并在 Weight 中填入权数变量名 W，然后点击 OK，弹出加权最小二乘法的输出结果。
Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 01/01/03 Time: 01:58

Sample: 1978 2009

Included observations: 32

Weighting series: W

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
897.6013
249.8382
3.592730
0.0012
X1
-0.506260
0.282467
-1.792279
0.0839
X2
0.739971
0.268587
2.755050
0.0102
X3
5.785464
0.721964
8.013503
0.0000

Weighted Statistics

R-squared
0.999957
    Mean dependent var
8065.473
Adjusted R-squared
0.999952
    S.D. dependent var
23658.37
S.E. of regression
163.2063
    Akaike info criterion
13.14438
Sum squared resid
745816.0
    Schwarz criterion
13.32759
Log likelihood
-206.3100
    F-statistic
4646.277
Durbin-Watson stat
0.788420
    Prob(F-statistic)
0.000000

Unweighted Statistics

R-squared
0.992595
    Mean dependent var
80670.92
Adjusted R-squared
0.991802
    S.D. dependent var
94125.31
S.E. of regression
8522.597
    Sum squared resid
2.03E+09
Durbin-Watson stat
0.190873

所以修正后的方程为：
Y= 897.60 - 0.51X1 + 0.74X2 + 5.79X3
（3.59） （-1.79） （2.76） （8.01）
5.3序列相关性
5.3.1序列相关性分析：

从上图我们可以清楚的看出对Y的回归残差具有较强的序列相关性。
5.3.2序列相关性修正（广义差分法）：
第一步：从多重共线性检验中我们可以容易的观察到Y对X2的相关性最强，所以估计y对 x2 的回归模型，观察DW值分别为 0.233 由ρ=1-DW/2得出参数为0.884。
第二步：点击 workfile 窗口顶部按钮 GENR，在弹出对话框中输入 DY=Y-0.8835*Y(-1),点击 OK；

第三步：重复第二步，生成 DX1, DX2 ,DX3。
第四步：以 DY为因变量，DX1、DX2、DX3为解释变量，用 OLS法做回归模型，这样就生成了经过广义差分后的模型。
第五步：点击 NAME，将结果保存在 workfile 中。

所以修正后的模型为：
Y=-1479.96 + 0.32 X1 + 2.23 X2 + 3.14 X3
（-1.86） （0.40） （4.96） （3.29）
6心得体会
实验的分工：实验操作 陈 昊
实验编写 陈 昊
数据搜集 何迎鹏
数据审核 王泽东
报告审核 李泽鑫
陈昊（2010092122）：
通过这次上机我对计量经济学检验有了更加深入的了解。本次试验我们主要进行了多重共线性检验，异方差性检验，序列相关性检验。很遗憾的就是我们的数据比较不凑巧，三大检验都没有通过。在多重共线性检验中我们采用计算了协方差矩阵的方法来判断，但是对于协方差矩阵的知识点有些遗忘，实验也起到了温故知新的作用。在异方差性检验中我们采用了怀特检验，但是对与软件得出的英文结果我们有些茫然，经过小组讨论以及上网搜集资料我们才了解只需要观察软件结果的前两行即可得出判断。在序列相关性检验中我们通过用软件画出散点图来进行判断，并用了广义差分法进行修正。

李泽鑫（2010092123）：
这学期总共做了两次实验，分别是单方程线性计量经济学模型参数估计与统计检验、计量经济学检验。经过两次试验，每次作业我都认真完成了。从实验中，我了解到很多经济模型，对于计量经济学这门学课有了更深刻的了解，也熟练掌握了用eviews软件的基本操作。实验当中，注重例题，注重运用，及注重模型的建立的思路和方法，而不是单纯的模型的套用。做实验让我们把所学到的知识运用到实践问题中，并针对实际问题通过建立模型，然后估计参数，求出相关的数据，再对经济模型进行检验。
Eviews是一种科学的软件，它让我们用更科学的方法对数据进行处理。我们要用严谨的态度来对待它，我们才能学好它。

何迎鹏（2010092124）：
这些课，我们进行了一系列计量经济学的相关试验，计量经济学是综合了经济理论，统计学和数学的一门综合性经济学科，因而决定了它对于我们大多数同学来说，具有一定的挑战性。在这次实验中我负责的是数据的搜集与整理，以前没整理过如此复杂的数据，开始有些无从下手的感觉，后来通过大量的实验增长了经验使我对于数据整理这一块有了比较具体的概念。在这次实验中大家的努力使我们把平时所学都温习了一遍，同时更加深入地了解了计量经济学的作用。通过本次计量经济学上级实验，我们小组有了很大收获，更多的是找到了一种处理复杂问题的捷径，那就是计量经济学软件的相关应用，通过实验，我们切实体会到计量经济学对于处理实际问题的是实用性，以及相关软件的便捷。通过亲自动手用软件得出非常复杂问题的结果，使我们对于计量经济学有了更深层次的理解。

王泽东（2010092125）：
今天第二次计量经济学上机实验课，由于之前已经有过一次经验，所以对这次动手操作不再那么陌生了。本次实验自己负责的部分是数据的收集，本以为这是很简单的一项工作，可是实际做起来还是出现了差错，导致了第一次收集的数据错误，不能够使用，只好重新收集。因此耽误了不少时间，对此真的很抱歉。经过这个事情，也让我知道了做事情要认真，尤其是在做科研的道路上，更容不得半点的马虎。计量经济学对自己来说真的是一门难学的课程，毕竟它是综合了经济理论，统计学和数学的综合性经济学科，所以自己也要下苦功夫，不仅是为了在期末考试中取得一个理想的成绩，也要真真正正的掌握相关的知识。