实验报告(格式)三

《宏观经济分析》实验分析报告实验完成者闫侠班级10经济1班学号2010210129实验时间2013年4月一、实验名称北京市产品市场IS模型的构建及产品市场均衡分析二、实验目的通过各种分析方法，求出北京市2000-2011年产品市场的IS函数,对产品市场进行分析.三、实验步骤1、打开教务处国研网，从财政支出中得出税收收入；利用总投资得出历年私人投资数据；从而得出分析表。2、将数据导入EVIEWS中。3、通过2001-2011年消费C、可支配收入Yd和上期Yd1的数据构建消费函数；4、通过2001-2011年投资I、收入Y和利率R的数据构建投资函数；5、通过2001-2011年净出口NX和收入Y的数据构建净出口函数；6、通过2001-2011年的收入Y、消费C、投资I、政府支出G、货物和服务净流出X-M数据构建商品市场均衡函数，最后将所获得的消费函数、投资函数、净出口函数代入商品市场均衡函数得到IS函数；四、实验结果及分析由附件可得：消费函数：C=-145.658+0.493*YD+0.191*YD1从消费函数分析可得，消费与可支配收入成正比，可支配收入越大，消费水平越高。消费水平不仅与当期可支配收入有关，与前期可支配收入也有较强联系。所以，在产品市场上，要提高消费，就要不断提高国民收入，提高可支配收入。投资函数：I=924.431+0.216*YD-110.854*R从投资函数可得：投资与当期可支配收入成正比，与利率成反比。可支配收入提高，对投资起促进作用。而利率提高，会使得投资的成本上升，不利于投资的进一步发展。净出口函数：NX=-588.076+0.0472*YD从进出口函数可知，净出口与可支配收入呈正比，但是其系数较小，所以可支配收入对进出口的影响不明显。所以，北京要加大对出口企业的扶持力度，促进出口企业的发展。四、IS函数：Y=-16.103+1.621*C1+0.431*I-0.276*G+0.255*NX把消费函数，投资函数，净出口函数分别代入上式中，可得：IS函数：Y=3.743+0.904Yd+0.309Yd1-0.276G-47.778R由最终得出的IS曲线可得，国民收入是利率的减函数，利率与投资成反方向变动关系。五、自我评价及问题1、在实验中对于价格指数的换算和实际生产总值的计算还不够熟练，需要进一步练习；2、数据跨度较小，说服力不够；对实验结果分析部透彻。六、成绩七、指导教师附件一C=-145.658+0.493*YD+0.191*YD1DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:04/26/13Time:22:49Sample(adjusted):20012011Includedobservations:11afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-145.658281.38395-1.7897660.1113YD0.4926940.0654547.5273530.0001YD10.1900850.0792312.3991220.0432R-squared0.998573Meandependentvar5075.700AdjustedR-squared0.998216S.D.dependentvar3286.027S.E.ofregression138.8067Akaikeinfocriterion12.93104Sumsquaredresid154138.4Schwarzcriterion13.03956Loglikelihood-68.12073F-statistic2798.150Durbin-Watsonstat1.785109Prob(F-statistic)0.000000附件二I=924.431+0.216*YD-110.854*RDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:04/26/13Time:22:54Sample:20002011Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C924.43121385.0410.6674400.5212YD0.2155590.0307157.0181430.0001R110.8541245.58800.4513830.6624R-squared0.864212Meandependentvar3198.792AdjustedR-squared0.834037S.D.dependentvar1214.112S.E.ofregression494.6115Akaikeinfocriterion15.45774Sumsquaredresid2201765.Schwarzcriterion15.57897Loglikelihood-89.74644F-statistic28.63994Durbin-Watsonstat0.340611Prob(F-statistic)0.000125附件三NX=-588.076+0.0472*YDDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:04/26/13Time:22:58Sample:20002011Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-588.076093.45643-6.2925150.0001YD0.0471640.0103824.5427410.0011R-squared0.673592Meandependentvar-232.0567AdjustedR-squared0.640951S.D.dependentvar294.3326S.E.ofregression176.3661Akaikeinfocriterion13.33401Sumsquaredresid311050.2Schwarzcriterion13.41483Loglikelihood-78.00408F-statistic20.63650Durbin-Watsonstat1.272810Prob(F-statistic)0.001070附件四Y=-16.103+1.621*C1+0.431*I-0.276*G+0.255*NXDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:04/26/13Time:23:03Sample:20002011Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-16.10325347.4240-0.0463500.9643C11.6210770.14486611.190150.0000I0.4310100.1326113.2501740.0141G-0.2756000.686948-0.4011950.7002NX0.2554900.3982410.6415470.5416R-squared0.999170Meandependentvar8706.638AdjustedR-squared0.998696S.D.dependentvar5749.551S.E.ofregression207.6007Akaikeinfocriterion13.80345Sumsquared