计量经济学实验报告二.doc

精品文档 学 生 实 验 报 告 学 院： 经济学院 课程名称： 计量经济学 专业班级： 11经济学1班 姓 名： 魏 丹 丹 学 号： 0112102 学生实验报告（经管类专业用）学生姓名魏丹丹学号0112102同组人实验项目Eviews软件操作与应用必修 选修 演示性实验 验证性实验 操作性实验 综合性实验实验地点201实验仪器台号指导教师封福育实验日期及节次2013年11月22日周五567节一、实验目的及要求：1、目的利用Eviews软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学。2、内容及要求熟悉Eviews软件的操作与应用二、仪器用具：仪器名称规格/型号数量备注三、实验方法与步骤:1 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：家庭书刊年消费支出（元）Y家庭月平均收入（元）X户主受教育年数（年）T家庭书刊年消费支出（元）Y家庭月平均收入（元）X户主受教育年数（年）T4501027.28793.21998.614507.71045.29660.8219610613.91225.812792.72105.412563.41312.29580.82147.48501.51316.47612.7215410781.51442.415890.82231.414541.81641911212611.818611.11768.8101094.23143.4161222.11981.21812533624.620(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用答：（1）家庭书刊消费的计量经济学模型是：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 14:36Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-50.0163849.46026-1.0112440.3279X0.0864500.0293632.9441860.0101T52.370315.20216710.067020.0000R-squared0.951235Mean dependent var755.1222Adjusted R-squared0.944732S.D. dependent var258.7206S.E. of regression60.82273Akaike info criterion11.20482Sum squared resid55491.07Schwarz criterion11.35321Log likelihood-97.84334F-statistic146.2974Durbin-Watson stat2.605783Prob(F-statistic)0.000000-50.0163+0.0865X+52.3703T标准误 49.4603 0.0294 5.2022t值 -1.0112 2.9442 10.0670p值 0.3279 0.0101 0.0000R2=0.9512 0.9447 总体显著性的F统计值为146.2974，F统计量的p值：0.0000（2）样本数据估计的模型参数为10.0865，252.3703（3）由回归结果得：户主受教育年限的p值为0.0000，小于0.05，则拒绝原假设。说明户主受教育年数对家庭书刊消费具有显著影响。（4）模型描述了家庭书刊年消费支出受到业主受教育年限和家庭月平均收入这两个变量的影响，即当受教育年限每增加1单位，家庭书刊年消费支出增加52.3703个单位；家庭月平均收入每增加1单位，家庭书刊年消费支出增加0.0865个单位。2 考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve）”模型：其中：=实际通货膨胀率（%）；=失业率（%）；=预期的通货膨胀率（%）下表为某国的有关数据，表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y(%)，失业率X2(%)和预期通货膨胀率X3(%)年份实际通货膨胀率Y(%)失业率X2(%)预期的通货膨胀率X3（%）19701971197219731974197519761977197819791980198119825.924.303.306.2310.979.145.776.457.6011.4713.4610.245.994.905.905.604.905.608.507.707.106.105.807.107.609.704.783.843.313.446.849.476.515.926.088.0910.0110.818.00（1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。（2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。（3）计算修正的可决系数（写出详细计算过程）。答：（1）对模型作估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 15:14Sample: 1970 1982Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C7.1059751.6185554.3903210.0014X2-1.3931150.310050-4.4931960.0012X31.4806740.1801858.2175060.0000R-squared0.872759Mean dependent var7.756923Adjusted R-squared0.847311S.D. dependent var3.041892S.E. of regression1.188632Akaike info criterion3.382658Sum squared resid14.12846Schwarz criterion3.513031Log likelihood-18.98728F-statistic34.29559Durbin-Watson stat2.254851Prob(F-statistic)0.000033t=7.1060-1.3931X2t+1.4807X3t标准误 1.6186 0.3101 0.1802t值 4.3903 -4.4932 8.2175p值 0.0014 0.0012 0.0000R2=0.8728 =0.8473总体显著性的F统计值为34.2956，F统计量的p值：0.000033经济学说明，实际通货膨胀率受到失业率和预期通货膨胀率的影响。且与失业率成反比，与预期通货膨胀成正比。计量经济学说明，失业率每增加1单位，实际通货膨胀率下降1.393115个单位，预期通货膨胀率每增加1单位，实际通货膨胀率增加1.480674个单位。当预期通货膨征率和失业率均为零时实际通货膨胀率为7.105975。（2）根据三个系数的p值分别为0.0014，0.0012，0.0000均小于0.05可知，均不能拒绝原假设，所以预期通货膨胀率和失业率对实际通货膨胀率有显著性影响。（3）修正的可决系数R2=0.84733某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示： 年份人均耐用消费品支出Y（元）人均年可支配收入X1（元）耐用消费品价格指数X2（1990年=100）19911992199319941995199619971998199920002001137.16124.56107.91102.96125.24162.45217.43253.42251.07285.85327.261181.41375.71501.21700.62026.62577.43496.24283.04838.95160.35425.1115.96133.35128.21124.85122.49129.86139.52140.44139.12133.35126.39利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。答：回归结果如下： Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 15:19Sample: 1991 2001Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C158.5398121.80711.3015640.2293X10.0494040.00468410.547860.0000X2-0.9116840.989546-0.9213160.3838R-squared0.947989Mean dependent var190.4827Adjusted R-squared0.934986S.D. dependent var79.29127S.E. of regression20.21757Akaike info criterion9.077982Sum squared resid3270.001Schwarz criterion9.186499Log likelihood-46.92890F-statistic72.90647Durbin-Watson stat1.035840Prob(F-statistic)0.000007158.5398+0.0494X1t-0.9117X2t标准误 121.8071 0.0047 0.9895t值 1.3016 10.5479 -0.9213p值 0.2293 0.0000 0.3838R=0.9480 =0.9350总体显著性的F统计值为72.9065，F统计量的p值：0.000007由回归结果可以知道，X1和X2系数的p值分别为0.0000和0.3838，分别小于和大于0.05。这表明，人均年可支配收入对人均耐用消费品支出有显著影响，而人均年可支配收入对人均耐用消费品支出影响不显著。 4.下表给出的是19601982年间7个OECD国家的能源需求指数（Y）、实际GDP指数（X1）、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以1970年为基准（1970=100）年份能源需求指数Y实际GDP指数X1能源价格指数X2年份能源需求指数Y实际GDP指数X1能源价格指数X219601961196219631964196519661967196819691970197154.155.458.561.763.666.870.373.578.383.388.991.854.156.459.462.165.969.573.275.779.983.886.289.8111.9112.4111.1110.2109.0108.3105.3105.4104.3101.797.7100.31972197319741975197619771978197919801981198297.2100.097.393.599.1100.9103.9106.9101.298.195.694.3100.0101.4100.5105.3109.9114.4118.3119.6121.1120.698.6100.0120.1131.0129.6137.7133.7144.5179.0189.4190.9(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数，解释各回归系数的意义，用P值检验所估计回归系数是否显著。(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 ，解释各回归系数的意义，用P值检验所估计回归系数是否显著。(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？答：（1）Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 15:26Sample: 1960 1982Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1.5495040.09011317.195080.0000LNX10.9969230.01911052.166340.0000LNX2-0.3313640.024310-13.630860.0000R-squared0.994130Mean dependent var4.412077Adjusted R-squared0.993543S.D. dependent var0.224107S.E. of regression0.018008Akaike info criterion-5.074916Sum squared resid0.006486Schwarz criterion-4.926808Log likelihood61.36153F-statistic1693.652Durbin-Watson stat0.807846Prob(F-statistic)0.000000=1.5495+0.9969lnX1t-0.3314lnX2t标准误 0.0901 0.0191 0.0243t值 17.1951 52.1663 -13.6309p值 0.0000 0.0000 0.0000R2=0.9941 =0.9935 总体显著性的F统计值为1693.652，F统计量的p值：0.0000回归系数1.5495表示当实际GDP指数和能源价格指数为1时，OECD国家的能源需求指数为1.5495。=0.9969表示实际GDP指数的对数每增加一个单位，OECD国家的能源需求指数增加0.9969个单位。=-0.3314表示能源价格指数每增加一个单位，OECD国家的能源需求指数下降0.3314个单位。各个系数的p值均为0.0000，小于0.05，拒绝原假设。说明具有显著性。（2）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 19:17Sample: 1960 1982Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C28.255061.42148819.877090.0000X10.9808490.01945450.419000.0000X2-0.2584260.015282-16.910310.0000R-squared0.993890Mean dependent var84.34348Adjusted R-squared0.993279S.D. dependent var17.50999S.E. of regression1.435479Akaike info criterion3.681982Sum squared resid41.21199Schwarz criterion3.830090Log likelihood-39.34279Hannan-Quinn criter.3.719230F-statistic1626.707Durbin-Watson stat0.977840Prob(F-statistic)0.000000 =28.2551+0.9808X1t-0.2584X2t 标准误 1.4215 0.0195 0.0153t值 19.8771 50.4190 -16.9103p值 0.0000 0.0000 0.0000R2=0.9939 =0.9933总体显著性的F统计值为1626.707，F统计量的p值：0.0000回归系数28.2551表示当实际GDP指数和能源价格指数为0时，OECD国家的能源需求指数为28.2551。=0.9808表示实际GDP指数的对数每增加一个单位，OECD国家的能源需求指数增加0.9808个单位。=-0.2584表示能源价格指数每增加一个单位，OECD国家的能源需求指数下降0.2584个单位。各个系数的p值均为0.0000，小于0.05，拒绝原假设。说明具有显著性。（3）通过比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，我将选择第一个模型，因为模型中的Y，X1,X2均表示指数，对其求对数得到的结果更精确，更有说服力。5 .表中给出了19701987年期间美国的个人消息支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据，所有数字的单位都是10亿美元(1982年的美元价)。年份 PCE PDI年份 PCE PDI年份 PCE PDI1970 1492.0 1668.1 1971 1538.8 1728.419721961.9 1797.4 1973 1689.6 1916.31974 1674.0 1896.61975 1711.9 1931.71976 1803.9 2001.0 1977 1883.8 2066.61978 1961.0 2167.41979 2004.4 2212.61980 2000.4 2214.31981 2042.2 2248.61982 2050.7 2261.51983 2146.0 2331.9 1984 2249.3 2469.81985 2354.8 2542.81986 2455.2 2640.91987 2521.0 2686.3估计下列模型：(1) 解释这两个回归模型的结果。(2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？答：（1）回归模型估计结果：第一个模型：Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 11:36Sample: 1970 1987Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-31.76530152.0670-0.2088900.8372PDI0.9311660.06992213.317280.0000R-squared0.917249Mean dependent var1974.494Adjusted R-squared0.912077S.D. dependent var296.2495S.E. of regression87.84356Akaike info criterion11.89343Sum squared resid123463.9Schwarz criterion11.99236Log likelihood-105.0409Hannan-Quinn criter.11.90707F-statistic177.3501Durbin-Watson stat2.273406Prob(F-statistic)0.000000=-31.7653+0.9312t值 -0.2089 13.3173p值 0.8372 0.0000 R=0.9173 =0.9121总体显著性的F统计值为177.3501，F统计量的p值：0.0000该模型说明：=0.9312，且其t检验的P值为0.000，说明个人可支配收入(PDI)对美国的个人消息支出(PCE)有显著影响，说明个人可支配收入(PDI)每增加10亿美元，美国的个人消息支出(PCE)增加9.312亿美元。第二个模型：Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 11/27/12 Time: 11:40Sample (adjusted): 1971 1987Included observations: 17 after adjustmentsVariableC