计量经济学采用的数据都是实验数据

2012年秋季计量经济学实验数据

注意：实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自己命题，自己命题要与金融专业知识相关。

第一部分 多元线性回归

1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及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： 家庭书刊家庭月平年消费支均收入 出（元）Y （元）X 450 507.7 613.9 563.4 501.5 781.5 541.8 611.1 1222.1 1027.2 1045.2 1225.8 1312.2 1316.4 1442.4 1641 1768.8 1981.2 户主受教育年数 （年）T 8 9 12 9 7 15 9 10 18 家庭书家庭月平刊年消均收入 费支出（元）X （元）Y 793.2 660.8 792.7 580.8 612.7 890.8 1121 1253 1998.6 2196 2105.4 2147.4 2154 2231.4 2611.8 3624.6 户主受教育年数 （年）T 14 10 12 8 10 14 18 16 20 1094.2 3143.4 (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；

《计量经济学》各章数据

第2章 一元线性回归模型

例2.2.1 某地区居民家庭可支配收入xt与家庭消费支出yt的资料如表2.2.1所示（单位：百元）。

表2.2.1 某地区居民家庭收入支出资料

xt ⑴ 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 yt ⑵ 58 85 102 124 146 159 168 181 194 211 xt?x yt?y (xt?x)?(yt?y) (xt?x)2 (yt?y)2 ?t y⑻ ?t et?yt?yet2 ⑽ 137.15 0.91 0.04 30.95 128.16 65.27 0.70 5.78 31.89 23.90 424.75 - ⑶ ⑷ ⑸=⑶×⑷ 11448 6069 3060 846 -48 243 1134 2865 5376 9207 40200 - ⑹ 18225 11025 5625 2025 225 225 2025 5625 11025 18225 74250 - ⑺ ⑼=⑵-⑻ -11.711 -0.953 -0.195 5.563 11.321 8.079 0.837 -2.405 -5.647 -4.889 0 - -13

时间序列数据的计量分析方法

1.时间序列平稳性问题及处理方案

1.1序列平稳性的定义

从平稳时间序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。

平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。 1.2不平稳序列的后果

可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系，也就是出现伪回归；破坏回归分析的假设条件，使得回归结果和各种检验结果不可信。

1.3平稳性检验方法：ADF检验 1.3.1ADF检验的假设：

?辅助回归方程：Yt????Yt?1??t????Yii?1t?i??t（是否有截距和时间趋势项

在做检验时要做选择）

原假设：H0：p=0,存在单位根

备择假设：H1：P<0，不存在单位根

结果识别方法：ADF Test Statistic 值小于显著性水平的临界值，或者P值小于显著性水平则拒绝原假设并得出结论：所检测序列不存在单位根，即序列是平稳序列。

1.3.2实例

对1978年2008年的中国GDP数据进行ADF检验，结果如表一。

表一 ADF检验结果

Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.*

《计量经济学》(第3版)习题数据

第2章 一元线性回归模型

习 题

3．简答题、分析与计算题

（12）表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：

??b?x ?t?b①估计这个行业的线性总成本函数: y01t?和b?的经济含义是什么？ ②b10③估计产量为10时的总成本。

表1 某行业成本与产量数据

总成本y 产量x 80 12 44 4 51 6 70 11 61 8 （13）有10户家庭的收入（x，百元）与消费（y，百元）的资料如表2。

表2 家庭的收入与消费的资料

收入x 消费y 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 要求：①建立消费(y)对收入(x)的回归直线。 ②说明回归直线的代表性及解释能力。 ③在95%的置信度下检验参数的显著性。

④在95%的置信度下，预测当x=45(百元)时，消费(y)的可能区间 （14）假设某国的货币供给量(y)与国民收入(x)的历史数据如表3所示：

表3 货币供给量(y)与国民收入(x)数据

年 份 货币供给量 国民收入 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

2014年3月11日星期二

do-file stata自动编程 ado-file sysdir

mkdir d:\\learn\\ cd d:\\learn

copy d:\\stata12\\data\\wage1.dta wage1.dta use wage1.dta ,clear browse 查看数据 dir doedit

删除d:\\learn\\文件夹 erase wage1.dta cd d:\\stata12\\ rmdir d:\\learn\\ dir d:\\

copy mkdir.do d:\\stata12\\mkdir.do erase mkdir.do

do d:\\stata12\\rmdir.do do mkdir.do dir d:\\learn\\

do rmdir,do pwd 查看当前文件夹 do mkdir.do do rmdir,do do mkdir.do dir d:\\

capture 忽略文件夹报错

doedit d:\\stata12\\mkdir.do sysdir

capture mkdir d:\\learn\\ cd d:\\learn

capture c

时间序列数据的计量分析方法

1.时间序列平稳性问题及处理方案

1.1序列平稳性的定义

从平稳时间序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。

平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。 1.2不平稳序列的后果

可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系，也就是出现伪回归；破坏回归分析的假设条件，使得回归结果和各种检验结果不可信。

1.3平稳性检验方法：ADF检验 1.3.1ADF检验的假设：

?辅助回归方程：Yt????Yt?1??t????Yii?1t?i??t（是否有截距和时间趋势项

在做检验时要做选择）

原假设：H0：p=0,存在单位根

备择假设：H1：P<0，不存在单位根

结果识别方法：ADF Test Statistic 值小于显著性水平的临界值，或者P值小于显著性水平则拒绝原假设并得出结论：所检测序列不存在单位根，即序列是平稳序列。

1.3.2实例

对1978年2008年的中国GDP数据进行ADF检验，结果如表一。

表一 ADF检验结果

Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.*

时间序列数据的计量分析方法

1.时间序列平稳性问题及处理方案

1.1序列平稳性的定义

从平稳时间序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。

平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。 1.2不平稳序列的后果

可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系，也就是出现伪回归；破坏回归分析的假设条件，使得回归结果和各种检验结果不可信。

1.3平稳性检验方法：ADF检验 1.3.1ADF检验的假设：

?辅助回归方程：Yt????Yt?1??t????Yii?1t?i??t（是否有截距和时间趋势项

在做检验时要做选择）

原假设：H0：p=0,存在单位根

备择假设：H1：P<0，不存在单位根

结果识别方法：ADF Test Statistic 值小于显著性水平的临界值，或者P值小于显著性水平则拒绝原假设并得出结论：所检测序列不存在单位根，即序列是平稳序列。

1.3.2实例

对1978年2008年的中国GDP数据进行ADF检验，结果如表一。

表一 ADF检验结果

Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.*

计量经济学（第3版）例题和习题数据表

1

表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表

每 月 家 庭 消 费 支 出 Y （元） 每月家庭可支配收入X（元） 800 561 594 627 638 2420 1100 638 748 814 847 935 968 1400 869 913 924 979 1012 1045 1078 1122 1155 1188 1210 1700 1023 1100 1144 1155 1210 1243 1254 1298 1331 1364 1408 1430 1485 2000 1254 1309 1364 1397 1408 1474 1496 1496 1562 1573 1606 1650 1716 2300 1408 1452 1551 1595 1650 1672 1683 1716 1749 1771 1804 1870 1947 2002 2600 1650 1738 1749 1804 1848 1881 1925 1969 2013 2035 2101 2112 2200 2900 1969 1991 2046 206

实 验 三：

多元回归模型与非线性回归模型

【实验目的】掌握多元回归模型参数估计，特别是非线性回归模型的转化、参数估计及检验方法。

【实验内容】一、多元回归模型参数估计；

二、生成序列以及可线性化模型的参数估计；

三、不可线性化模型的迭代估计法的Eviews软件的实现方式。

【实验数据】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：Y?f?t,L,K,??。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。

表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 时间t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 工业总产值 Y（亿元） 3289.18 3581.26 3782.17 3877.86 415

92.62.3292.52.3292.62.3292.72.3492.72.3592.92.3693.12.36932.3793.22.493.32.3993.52.493.62.493.62.493.62.4293.72.42942.4294.22.4594.72.4694.82.4694.62.4694.82.4994.92.595.12.595.42.595.42.51962.5296.32.5296.72.5496.82.5597.12.5697.42.5797.92.5798.12.6198.52.6198.52.6198.62.698.62.6298.72.6398.92.6399.12.6499.42.6699.72.67100.22.69100.52.69100.72.721012.73101.32.74101.62.731022.76102.32.78102.82.79103.12.8103.42.831042.84104.52.8514.5282890.841567.

.

..24.5272090.841567-0.001080..34.5282890.8415670.00108100

.

44.5293680.8501510.0