1、最新eviews實驗題目和數(shù)據(jù)每個同學(xué)完成1份實驗報告，格式標準見模版。要求：1實驗報告的題可以從以下題目中選擇，也可以自由選題，數(shù)據(jù)自己收集。建議大家用教材中的數(shù)據(jù)。2每個同學(xué)做多元線性回歸，對數(shù)據(jù)進行自相關(guān)，異方差，或變量多重共線性三種中的一種進行檢驗、并寫出修正方法和修正后的結(jié)果。3十七周周五交實驗報告。第一局部 多元線性回歸1、經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，家庭書刊消費受家庭收入及戶主受教育年數(shù)的影響，表中為對某地區(qū)局部家庭抽樣調(diào)查得到樣本數(shù)據(jù)：家庭書刊年消費支出元Y家庭月平均收入元X戶主受教育年數(shù)年T家庭書刊年消費支出元Y家庭月平均收入元X戶主受教育年數(shù)年T4501027.28793.21998.61

2、4507.71045.29660.8219610613.91225.812792.72105.412563.41312.29580.82147.48501.51316.47612.7215410781.51442.415890.82231.414541.81641911212611.818611.11768.8101094.23143.4161222.11981.21812533624.620(1) 建立家庭書刊消費的計量經(jīng)濟模型；2利用樣本數(shù)據(jù)估計模型的參數(shù)；3檢驗戶主受教育年數(shù)對家庭書刊消費是否有顯著影響；4分析所估計模型的經(jīng)濟意義和作用2某地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均全年耐用消費品支出、人均年可支配

3、收入及耐用消費品價格指數(shù)的統(tǒng)計資料如表所示： 年份人均耐用消費品支出Y元人均年可支配收入X1元耐用消費品價格指數(shù)X21990年=10019911992199319941995199619971998199920002001137.16124.56107.91102.96125.24162.45217.43253.42251.07285.85327.261181.41375.71501.21700.62026.62577.43496.24283.04838.95160.35425.1115.96133.35128.21124.85122.49129.86139.52140.44139.12133

4、.35126.39利用表中數(shù)據(jù)，建立該地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均全年耐用消費品支出關(guān)于人均年可支配收入和耐用消費品價格指數(shù)的回歸模型，進行回歸分析，并檢驗人均年可支配收入及耐用消費品價格指數(shù)對城鎮(zhèn)居民人均全年耐用消費品支出是否有顯著影響。3、下表給出的是19601982年間7個OECD國家的能源需求指數(shù)Y、實際GDP指數(shù)X1、能源價格指數(shù)X2的數(shù)據(jù)，所有指數(shù)均以1970年為基準1970=100年份能源需求指數(shù)Y實際GDP指數(shù)X1能源價格指數(shù)X2年份能源需求指數(shù)Y實際GDP指數(shù)X1能源價格指數(shù)X219601961196219631964196519661967196819691970197154.155.

5、458.561.763.666.870.373.578.383.388.991.854.156.459.462.165.969.573.275.779.983.886.289.8111.9112.4111.1110.2109.0108.3105.3105.4104.3101.797.7100.31972197319741975197619771978197919801981198297.2100.097.393.599.1100.9103.9106.9101.298.195.694.3100.0101.4100.5105.3109.9114.4118.3119.6121.1120.698.61

6、00.0120.1131.0129.6137.7133.7144.5179.0189.4190.9(1)建立能源需求與收入和價格之間的對數(shù)需求函數(shù)，解釋各回歸系數(shù)的意義，用P值檢驗所估計回歸系數(shù)是否顯著。(2) 再建立能源需求與收入和價格之間的線性回歸模型 ，解釋各回歸系數(shù)的意義，用P值檢驗所估計回歸系數(shù)是否顯著。(3 )比擬所建立的兩個模型，如果兩個模型結(jié)論不同，你將選擇哪個模型，為什么？4、考慮以下“期望擴充菲利普斯曲線Expectations-augmented Phillips curve模型：其中：=實際通貨膨脹率%；=失業(yè)率%；=預(yù)期的通貨膨脹率%下表為某國的有關(guān)數(shù)據(jù)，表1. 19

7、70-1982年某國實際通貨膨脹率Y(%)，失業(yè)率X2(%)和預(yù)期通貨膨脹率X3(%)年份實際通貨膨脹率Y(%)失業(yè)率X2(%)預(yù)期的通貨膨脹率X3%19701971197219731974197519761977197819791980198119825.924.303.306.2310.979.145.776.457.6011.4713.4610.245.994.905.905.604.905.608.507.707.106.105.807.107.609.704.783.843.313.446.849.476.515.926.088.0910.0110.818.001對此模型作估計,并作

8、出經(jīng)濟學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)的說明。 2根據(jù)此模型所估計結(jié)果，作計量經(jīng)濟學(xué)的檢驗。 3計算修正的可決系數(shù)寫出詳細計算過程。第二局部 多重共線性1、下表給出了中國商品進口額Y、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、消費者價格指數(shù)CPI。年份商品進口額(億元)國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)居民消費價格指數(shù)(1985=100)19851257.88964.410019861498.310202.2106.519871614.211962.5114.319882055.114928.3135.819892199.916909.2160.219902574.318547.9165.219913398.721617.8170.8199244

9、43.326638.1181.719935986.234634.4208.419949960.146759.4258.6199511048.158478.1302.8199611557.467884.6327.9199711806.574462.6337.1199811626.178345.2334.4199913736.482067.5329.7200018638.889468.1331.0200120229.297314.8333.3200224430.3105172.3330.6202234195.6117251.9334.6資料來源：?中國統(tǒng)計年鑒?，中國統(tǒng)計出版社2000年、2022

10、年。請考慮以下模型：(1)利用表中數(shù)據(jù)估計此模型的參數(shù)。(2)你認為數(shù)據(jù)中有多重共線性嗎？ (3)進行以下回歸：根據(jù)這些回歸你能對數(shù)據(jù)中多重共線性的性質(zhì)說些什么？(4)假設(shè)數(shù)據(jù)有多重共線性，但在5%水平上個別地顯著，并且總的F檢驗也是顯著的。對這樣的情形，我們是否應(yīng)考慮共線性的問題？2、理論上認為影響能源消費需求總量的因素主要有經(jīng)濟開展水平、收入水平、產(chǎn)業(yè)開展、人民生活水平提高、能源轉(zhuǎn)換技術(shù)等因素。為此，收集了中國能源消費總量Y (萬噸標準煤)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)X1(代表經(jīng)濟開展水平)、國民總收入(億元)X2(代表收入水平)、工業(yè)增加值(億元)X3、建筑業(yè)增加值(億元)X4、交通運輸郵電業(yè)

11、增加值(億元)X5(代表產(chǎn)業(yè)開展水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu))、人均生活電力消費 (千瓦小時)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工轉(zhuǎn)換效率(%)X7(代表能源轉(zhuǎn)換技術(shù))等在1985-2002年期間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，具體如下：年份能源消費國民總收入工業(yè)建筑業(yè)交通運輸郵電人均生活電力消費能源加工轉(zhuǎn)換效率yX1X2X3X4X5X6X71985766828989.18964.43448.7417.9406.921.368.2919868085010201.410202.23967.0525.7475.623.268.3219878663211954.511962.54585.8665.8544.926.467.4819

12、889299714922.314928.35777.2810.0661.031.266.5419899693416917.816909.26484.0794.0786.035.366.5119909870318598.418547.96858.0859.41147.542.467.2199110378321662.521617.88087.11015.11409.746.965.9199210917026651.926638.110284.51415.01681.854.666199311599334560.534634.414143.82284.72123.261.267.321994122

13、73746670.046759.419359.63012.62685.972.765.2199513117657494.958478.124718.33819.63054.783.571.05199613894866850.567884.629082.64530.53494.093.171.5199713779873142.774462.632412.14810.63797.2101.869.23199813221476967.278345.233387.95231.44121.3106.669.44199913011980579.482067.535087.25470.64460.3118.

14、170.45200013029788254.089468.139047.35888.05408.6132.470.96200113491495727.997314.842374.66375.45968.3144.670.412002148222103935.3105172.345975.27005.06420.3156.369.78資料來源：?中國統(tǒng)計年鑒?2022、2000年版，中國統(tǒng)計出版社。要求：(1)建立對數(shù)線性多元回歸模型(2)如果斷定用表中全部變量作為解釋變量，你預(yù)料會遇到多重共線性的問題嗎？為什么？(3)如果有多重共線性，你準備怎樣解決這個問題？用逐步回歸的思想，說明全部計算。第

15、三局部 異方差1、由表中給出消費Y與收入X的數(shù)據(jù)，試根據(jù)所給數(shù)據(jù)資料完成以下問題：1估計回歸模型中的未知參數(shù)和，并寫出樣本回歸模型的書寫格式；2試用Goldfeld-Quandt法和White法檢驗?zāi)Ｐ偷漠惙讲钚?；YXYXYX5580152220951406510014421010814570851752451131508011018026011016079120135190125165841151402051151809813017826513018595140191270135190901251372301202007590189250140205741055580140210110160

16、70851522201131507590140225125165651001372301081457410514524011518080110175245140225841151892501202007912018026014524090125178265130185981301912702、由表中給出1985年我國北方幾個省市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，農(nóng)用化肥量、農(nóng)用水利、農(nóng)業(yè)勞動力、每日生產(chǎn)性固定生產(chǎn)原值以及農(nóng)機動力數(shù)據(jù)，要求：試建立我國北方地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出線性模型；選用適當(dāng)?shù)姆椒z驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲睿?地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值農(nóng)業(yè)勞動力灌溉面積化肥用量戶均固定農(nóng)機動力億元萬人萬公頃(萬噸資產(chǎn)元萬馬力北京19.6

17、490.133.847.5394.3435.3天津14.495.234.953.9567.5450.7河北149.91639 .0357.2692.4706.892712.6山西55.07562.6107.931.4856.371118.5內(nèi)蒙古60.85462.996.4915.41282.81641.7遼寧87.48588.972.461.6844.741129.6吉林73.81399.769.6336.92576.81647.6黑龍江104.51425.367.9525.81237.161305.8山東276.552365.6456.55152.35812.023127.9河南200.0

18、22557.5318.99127.9754.782134.5陜西68.18884.2117.936.1607.41764新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.33、表中的數(shù)據(jù)是美國1988研究與開發(fā)R&D支出費用Y與不同部門產(chǎn)品銷售量X。試根據(jù)資料建立一個回歸模型，運用Glejser方法和White方法檢驗異方差。 單位：百萬美元工業(yè)群體銷售量XR&D費用Y利潤Z1.容器與包裝6375.362.5185.12.非銀行業(yè)金融11626.492.91569.53.效勞行業(yè)14655.1178.3276.84.金屬與采礦21869.2258.42828.15.住房與建筑2

19、6408.3494.7225.96.一般制造業(yè)32405.610833751.97.休閑娛樂35107.71620.62884.18.紙張與林木產(chǎn)品40295.4421.74645.79.食品70761.6509.25036.410.衛(wèi)生保健80552.86620.113869.911.宇航952943918.64487.812.消費者用品101314.31595.310278.913.電器與電子產(chǎn)品116141.36107.58787.314.化工產(chǎn)品122315.74454.116438.815.五金141649.93163.99761.416.辦公設(shè)備與電算機175025.813210.

20、719774.517.燃料230614.51703.822626.618.汽車2935439528.218415.44、由表中給出的收入和住房支出樣本數(shù)據(jù)，建立住房支出模型。 住房支出收入1.852525252.153103.2103.5103.5103.6104.2154.2154.5154.8155154.8205205.7206206.220假設(shè)模型為,其中為住房支出,為收入。試求解以下問題: (1)用OLS求參數(shù)的估計值、標準差、擬合優(yōu)度(2)用Goldfeld-Quandt方法檢驗異方差假設(shè)分組時不去掉任何樣本值5、下表給出的是1998年我國重要制造業(yè)銷售收入與銷售利潤的數(shù)據(jù)資料 行

21、業(yè)名稱銷售收入銷售利潤行業(yè)名稱銷售收入銷售利潤食品加工業(yè)187.253180.44醫(yī)藥制造業(yè)238.711264.10食品制造業(yè)111.421119.88化學(xué)纖維制造81.57779.46飲料制造業(yè)205.421489.89橡膠制品業(yè)77.84692.08煙草加工業(yè)183.871328.59塑料制品業(yè)144.341345.00紡織業(yè)316.793862.90非金屬礦制品339.262866.14服裝制造業(yè)157.701779.10黑色金屬冶煉367.473868.28皮革羽絨制品81.731081.77有色金屬冶煉144.291535.16木材加工業(yè)35.67443.74金屬制品業(yè)201.42

22、1948.12家具制造業(yè)31.06226.78普通機械制造354.692351.68造紙及紙制品134.401124.94專用設(shè)備制造238.161714.73印刷業(yè)90.12499.83交通運輸設(shè)備511.944011.53文教體育用品54.40504.44電子機械制造409.833286.15石油加工業(yè)194.452363.80電子通訊設(shè)備508.154499.19化學(xué)原料制品502.614195.22儀器儀表設(shè)備72.46663.68試完成以下問題:(1)求銷售利潤歲銷售收入的樣本回歸函數(shù)，并對模型進行經(jīng)濟意義檢驗和統(tǒng)計檢驗；(2)分別用圖形法、Glejser方法、White方法檢驗?zāi)Ｐ?/p>

23、是否存在異方差；6、下表所給資料為1978年至2000年四川省農(nóng)村人均純收入和人均生活費支出的數(shù)據(jù)。四川省農(nóng)村人均純收入和人均生活費支出 單位：元/人時間農(nóng)村人均純收入X農(nóng)村人均生活費支出Y時間農(nóng)村人均純收入X農(nóng)村人均生活費支出Y1978127.1120.31990557.76509.161979155.9142.11991590.21552.391980187.9159.51992634.31569.461981220.98184.01993698.27647.431982255.96208.231994946.33904.281983258.39231.1219951158.291092.

24、911984286.76251.8319961459.091358.031985315.07276.2519971680.691440.481986337.94310.9219981789.171440.771987369.46348.3219991843.471426.061988448.85426.4720001903.601485.341989494.07473.59數(shù)據(jù)來源：?四川統(tǒng)計年鑒?2001年。(1)求農(nóng)村人均生活費支出對人均純收入的樣本回歸函數(shù)，并對模型進行經(jīng)濟意義檢驗和統(tǒng)計檢驗；(2)選用適當(dāng)?shù)姆椒z驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲?；第四局?自相關(guān)性1、下表給出了美國1960-19

25、95年36年間個人實際可支配收入X和個人實際消費支出Y的數(shù)據(jù)。美國個人實際可支配收入和個人實際消費支出單位：100億美元年份個人實際可支配收入X個人實際消費支出Y年份個人實際可支配收入X個人實際消費支出Y196019611962196319641965196619671968196919701971197219731974197519761977157162169176188200211220230237247256268287285290301311143146153160169180190196207215220228242253251257271283197819791980198119

26、821983198419851986198719881989199019911992199319941995326335337345348358384396409415432440448449461467478493295302301305308324341357371382397406413411422434447458注：資料來源于Economic Report of the President，數(shù)據(jù)為1992年價格。要求：1用普通最小二乘法估計收入消費模型；2檢驗收入消費模型的自相關(guān)狀況5%顯著水平；2、下表是北京市連續(xù)19年城鎮(zhèn)居民家庭人均收入與人均支出的數(shù)據(jù)。 北京市19年來城鎮(zhèn)居民

27、家庭收入與支出數(shù)據(jù)表單位：元年份順序人均收入(元)人均生活消費支出(元)商品零售物價指數(shù)(%)人均實際收入(元)人均實際支出(元)12345678910111213141516171819450.18 491.54 599.40 619.57 668.06 716.60 837.65 1158.84 1317.33 1413.24 1767.67 1899.57 2067.33 2359.88 2813.10 3935.39 5585.88 6748.68 7945.78359.86 408.66 490.44 511.43 534.82 574.06 666.75 923.32 1067.3

28、8 1147.60 1455.55 1520.41 1646.05 1860.17 2134.65 2939.60 4134.12 5019.76 5729.45100.00 101.50 108.60 110.20 112.30 113.00 115.40 136.80 145.90 158.60 193.30 229.10 238.50 258.80 280.30 327.70 386.40 435.10 466.90450.18 484.28 551.93 562.22 594.89 634.16 725.87 847.11 902.90 891.07 914.47 829.14 866.81 911.85 1003.60 1200.91 1445.62 1551.06 1701.82359.86 402.62 451.60 464.09 476.24 508.02 577.77 674.94 731.58 7