计量经济学活动小结

第一篇：计量经济学活动小结

山东大学

工商实验班 孙华绪

探索常相关，乐趣能计量

——计量经济学研讨课活动小结

2016-12-09 本学期内如果谈及印象最深刻的课程，我的想法是计量经济学。个中缘由不仅在于它内容深入，有一定的难度，需要下到工夫才有理解，更在于课堂上所采取的研讨学习形式，让我们自主地参与进去。因为自身自主参与到课程准备与讨论的过程中，所以印象更为深刻。4周的时间转眼间过去了，4次研讨课活动也已在准备与分享中完成，回顾整个过程，着实给我很多感想与收获，对此形成如下小结。

一、分组与准备

前期的分组使我与廖早早、蒋凯奕、王怡静、李江楠、王雪然、张芯蕊、韩振阳7位同学组成了一个小组，在给定的4个课题（多重共线问题、异方差问题、内生解释变量问题、序列相关问题）中，我们小组选择到的是第一个问题——多重共线性。这给我们的感受是，一方面多重共线性在这4个课题中相对于其它的问题难度是比较低的；另一方面需要首先进行展示和问题讨论，对于整个流程还不甚熟悉，所以还是有较多挑战性的。但关键一点，还是要归结到提早充分准备上。通过阅读研讨课规程，我们明晰了研讨课划分为团队文化展示、课题内涵讲解、学习心得交流、问题讨论4个环节，所以准备过程就围绕着这些环节来进行。

我很有幸作为小组组长，所以在小组内负责的事情一是协调准备过程，将这4个环节分解成具体的事情，结合每一位组员的特长进行分工。4个环节当中，可以说团队文化展示部分是相对独立的，其它3部分是紧密联系的：只有充分了解课题内涵，才能更好地提出问题和解决问题；只有充分参与了这两个过程，才能有深入的学习体会。因此就使团队文化的准备先行，由特定的3位组员（廖早早、蒋凯奕、韩振阳）负责其制作。因为团队名称、团队口号、团队成员介绍是必需的内容，所以我组织大家写下自己对于团队名称和口号的想法、自我介绍、学习本部分内容的体会，并准备自己的照片作为视频制作的素材，另外的团队文化展示形式则由这3位组员自主设计方案。与此同时，我与其他4位组员（王怡静、李江楠、张芯蕊、王雪然）进行有关课题内容的准备。

我在小组内负责的事情，二是挖掘、整理多重共线性部分的相关问题。承前所述，实际上课题内涵讲解、学习心得、问题讨论的准备这3个环节是穿插联系在一起的，我们也是以问题的挖掘为导航来推进对多重共线性课题的理解，在学习多重共线性时将不明白的、含糊的地方记录汇总出来，如此可以使对课题的理解能深入一点，而不是浮于课本的表述。我在整理出相关问题以后，因为它们均来自于课本上关于多重共线性的含义、原因、后果、检验方法、克服方法、案例的讲解这一大框架，所以就直接将这些问题分配到上述6个部分中，使负责每一部分的组员配合着对该部分整理出的问题的思考来进行讲解探究。

其三，我在小组内负责多重共线性产生的原因、完全共线性的后果（参数估计量不存在）的课堂讲解和EViews处理案例的操作演示。这就是具体的个人的准备内容了，我认识到讲解不能浮于课本表述，因为那还是有些抽象，需要自己用通俗易懂、直白调理、配合事例的话讲出来，还要辅之以最基本的数学原理和公式，这样才能易理解。所以在准备过程中，通过请教老师、查阅资料等方式让自己先理解其中意思，再用流程图、思维导图、例子、数字、分类等形式组织语言，最大程度的达到简单简明；对于EViews的演示，我认识到操作一定要熟练，每个步骤要与此前原理的讲解结合起来，与负责案例讲解的同学配合好。尽管处理多重共线性时用到的EViews命令还不是很多，但还是

需实际操作的练习以保证熟悉。

其四，我在小组内负责组织协调进行面对面的组内讨论和流程梳理。在准备一段时间后组织大家聚在一起，讨论此前整理汇总的问题，每个人讲解自己所负责的课题部分。这一是为了互助解决个人不能解决的问题，二是为了对个人的理解进行补充或修正，三是为了通过预先讲解来组织语言、检验效果，四是为了整理汇总发现的新问题，使学习再深入一点。进行流程梳理亦即“预演”和“排练”，对研讨课的全部环节理顺、体验一遍，这样整个过程就更加熟悉。可以说，组内问题讨论和流程梳理，分别是从内涵和框架的角度进行准备，两者是相互补充、密切联系的。

最后，我在小组内负责代表全组进行学习心得的交流。在这里还要提到，课题内涵讲解、学习心得交流和问题讨论3个环节是穿插联系的，因此在学习课题内容和进行组内问题讨论时，自然而然就会形成许多心得体会。对此我想到的是如何将这些心得体会表述的更有特点，如果只谈对多重共线性内涵的体会，未免与之前的讲解重复；如果只谈准备过程的体会，未免显得太同质空洞。于是我在整理学习心得时，就以准备过程为时间轴，抓取探究问题时印象深刻的点（如通过线性代数来理解线性相关），两者结合起来谈。鉴于有时自己的话词不达意，需借用别人的话语表述，于是在心得中选取了4句诗词作为主题：春和景明，波澜不惊（此前学习计量经济学浮于表面）；小荷才露尖尖角（现在问题的探究还只是一部分，计量经济学学习的深入还有更多的问题要探索理解）；无可奈何花落去，似曾相识燕归来（学好计量经济学必须具备此前线性代数、统计学等知识，不扎实的地方需要弥补，而在这温故的过程中有利于筑牢此前的知识基础）；山头斜照却相迎（学习计量经济学不能安适于走平路，要勇于走山路和爬坡，这样才会有提升）。

二、收获与成果

为期4周的研讨课过程中，无论是作为展示组，还是提问组，还是作为“观战组”，都带给了我们很多收获。

具体来说，当我们作为展示组进行准备时，首先是收获了合作、互助和团队文化，在课堂上所展示的内容，是所有成员合作完成的成果，在准备的过程中，大家各尽其能、才尽其用、相互配合完成了所需要的材料。我们将团队名称定为UT（Up Together），既是寓意所有成员共同向上，共同为展示付出努力，又寓意优Team，表达构建优秀团队的追求，例如在团队文化展示中所采用的截取电影片段配以新字幕、翻唱经典歌曲的形式就是每位组员自主想出的方案。在准备过程中大家相互督促，鼓舞克服畏难拖延心理，促进准备过程的高效进行，我们团队的口号是“探索常相关，快乐能共线”，就是要在对多重共线性的合作探究中搜寻到乐趣。每位成员认真及时地完成自己所负责的部分，并尽力为其他成员提供所遇问题的解决方案。这种合作、互助和团队文化的收获贯穿于从准备到课堂展示的全部过程。

再者是收获了对多重共线性知识的较深入的理解，此前我对于计量经济学（其它很多课程也是如此）的学习是依赖于老师的讲授，浮于课本的表述，没有自主思考，停留于知识的浅层，就像是“轻轻地走了，不带走一片云彩”。采取研讨课和小组展示的形式，促使我自主地去学习探究这部分知识，深入进去，加深理解。因为自己不明白必然讲解不清楚，自己明白也不一定能讲解清楚，自己明白并能讲解清楚就需要自己的理解非常透彻，而且能转化为自己的语言，研讨课的目的是促使我们达到第三种境界。因此研讨课和小组展示促使我仔细地阅读教材内容，画出它的讲解框架，记录所有不明晰的地方，逐一解决，每一句不理解的表述通过寻求老师的帮助、通过数学表达式的辅助、通过案例的实际意义将其“翻译”清楚，完成这些之后逐渐将多重共线性这一课题压缩

至最简，就是某几个解释变量间出现了按某种比例变动的关系，那么所有的讲解就可以落脚到这个核心，讲解就有了方向，因为讲解就是需要将复杂的问题解析至最简洁明了。研讨课和小组展示使我提出了许多问题，并主动地向老师请教、和同学交流、查阅其他资料，此前的学习中通常发现不到什么问题，这并不是没有问题，而是学的太浅提不出问题，提不出问题有时就是最大的问题：因为提不出问题，所以不能自主深入下去，因为对知识的探究不能深入下去，所以又提不出问题，如此反复形成了不良循环。能够提出问题，就为打破这个不良循环提供了导航，也为深入一点理解多重共线性提供了途径。同时，由于解决多重共线性问题往往要用到线性代数等已学知识，促使我去回顾这些知识，并将多重共线性与向量组的共线、齐次线性方程组有非零解、矩阵的秩、逆矩阵存在的条件联系起来，达到了多项知识的串联，这是最为关键的知识方面的收获。

其三是收获了相互交流，平常的学习往往是独立的学习，只是自己的想法，研讨课和小组展示提供了一个交流的平台和促进剂。在准备过程中我们需要组内交流，这使我了解了其他成员关于多重共线性的看法，对自己的想法进行了补充，同时收获了更多的关于多重共线性的实际例子；因为很多问题小组力量也解决不了，需要求助老师，同老师的交流给了我更多的关于多重共线性的启迪；在课堂展示的提问环节也是交流，使我获得了更多不曾注意到的问题，尽管有些问题回答不出，但正通过提问交流获得了查漏补缺的机会。通过研讨课使相互交流增多，更充分的了解他人想法，这也是自我完善对知识的理解的有效途径。

其四是收获了语言表达的锻炼，每一次课堂展示都是锻炼自我表达能力的机会，对于计量经济学这样带有抽象性特点的课程更是如此。言者与听者连接的桥梁在于语言表达，对于课题内容的展示实际也是在锻炼我们组织语言，使表述最大可能简洁易懂。在展示多重共线性产生的原因时，我考虑让其落脚到“按某种比例变动”这一最基本的核心上；对于完全共线性参数估计量不存在，最终也是落脚到“按某种比例变动”这一核心，因此作为分母的行列式为零。讲解展示是要将复杂的内容解析的最简明，这是一项锻炼，这项锻炼也是重要的收获。

当我们组作为“观战组”时，收获到的是其他展示组各具特色的编排方案、团队文化设计方案，这表现了创新创意；同时在展示组的讲解环节中、展示组与提问组的问答环节中，补充了我对当前所讲述问题的理解，问答所涉及的问题很多我未曾仔细考虑，因此也使我收获了查漏补缺的途径。当我们组作为提问组时，实际上这和作为展示组是类似的，因为只有提前充分的准备才能有效的参与到问答当中，作为提问组只不过是少了课题内涵讲解的展示组。因此在本次研讨课上我的收获也包含了对序列相关性问题的较为深入的理解，这在于此前对序列相关性部分自主发掘问题并寻求逐一解决，努力在解决问题、理解问题中用自己的语言结合实例表达序列相关性。同时收获了相互交流，这既在于对自己不能解决的序列相关问题同老师的交流，也在于和展示组问答时的交流；此外也同样包含在回答展示组所提出的问题时组织语言表达的锻炼这一收获，其间的语言表达对于阐述问题可能不到位、不完善，但关键在于有理有据，关键是要积极参与研讨过程，这也应是4次研讨课共同给予的普适性的收获所在。

三、局限与不足

全面地讲，在参与这4次研讨课过程中，也显现出存在的一些不足之处，需要关注、总结、弥补并在此后注意避免。

所存在的不足之处一是在课堂展示时对于时间的把握不到位，这归根到底还是在于流程的排练不到位，没有将各种“意外”事项考虑完全。例如团队文化展示的视频未提前进行播放测试，在展示时出现了问题造成一定时间延误；在准备时将整理出的问题和

课题内涵一并讲解，加上学习心得体会，在一节课的时间内很紧密，没有留出一定的机动时间以备“意外”事项。因此在展示过程中临时改变方案，将所整理的问题的讲解置后。但还是使团队文化展示、课题内涵讲解、学习心得交流这3个环节所用的时间过多，使之后的问题讨论环节时间不足，没有充分展开。

不足之二是没有对最基本的问题进行全面有效的认识和探究，对于多重共线性，最基本的是首先要明晰三种相关关系，即线性相关、统计相关和随机相关。对这三种相关关系的认识也贯穿在此后对异方差性、内生解释变量、序列相关性的探究中，所以它是一个前提性的问题。而我们对于这三种相关关系没有充分明晰的认识和区别，没有搞明白这个总框架性的内容，只是依照于教材的编排顺序进行讲解，实际上自主的认识还是很少的。

其三，是此前所学知识的欠缺和不扎实。对于计量经济学，它需要线性代数、概率论与数理统计以及统计学作为知识基础，因为计量经济学中用到的许多原理直接取自这些知识基础。我自身在这些知识基础方面有欠缺，存在很多遗忘和不理解之处，尽管前面所述为深入一点认识多重共线性对这些基础进行了回顾，但仅是局限于为解决某几项具体问题而去调用这些基础，局限于回顾矩阵的秩、逆矩阵、向量组、线性方程组这几点上，因此对已学知识还是没有全面的系统的认识，例如在被问及增加或减少矩阵的行对变量的相关性相关性有何影响时，我还是没有将其与方程组解的情形联系起来，所以已学与现学的知识的互通性、联系性薄弱，这对于当前所学内容的理解是一项很大的不足。

其四，我在课堂展示进行课题内涵的讲解时与实际案例的联系还不够。对于计量经济学这样带有抽象性的课程，一种很好的方法是用实际的案例、现实生活的情境来拟合解释其中的内容，因为这些内容也是来自于实际问题的需要。而我在课题内涵讲解时所用的例子大都是来自课本，局限于对课本上提供的例子的进一步解释，没有自主的去发掘新的实例辅助讲解，这对于课程内容的深入理解是有局限的。

所出现的不足之处还包括参与度不够。当我们组作为展示组和提问组时，因为需要有展示和问答的准备，所以课堂的参与度尚存在；当我们组作为“观战组”时，很大程度上就真的成了观战组，隔岸观火般的在观展示组与提问组之战，将自身置于外界，课堂的参与度极少。研讨课本身是要形成一种全体自主参与的效果，而没有积极主动地参与到讨论中就是很大的局限。

四、感悟与展望

本学期所进行的这4次研讨课，根本目的是通过自主的讨论与探究，对不明晰之处更有方向性，进而加深对课程内容的理解。回顾、总结这整个进程，我体会到学习计量经济学应该从一开始就做好以下几个方面。

首先是要扎实的掌握好以前所学过的知识，我们的课程将微积分、线性代数、概率论与数理统计以及统计学放在计量经济学之前进行学习，因为它们起着工具性、基础性的作用，在计量经济学中会将这些原理直接融合应用。扎实的掌握好这些课程知识，对于计量经济学就是入门的钥匙、跨栏的力量，各门课程间有了联系性，就有利于在计量经济学的学习中借助相应原理和依据逐渐深入理解；而对此前学过的知识掌握欠缺，最终会在计量经济学的学习中转化为“负债”，形成学习计量经济学的阻碍，如果期望能深入理解知识，就需要首先花工夫偿还这笔“负债”，消减这种阻碍。

再者是要自主挖掘问题并主动交流。在学习计量经济学的过程中不要仅浮于课本的表述，“不带走一片云彩”，而是需要探寻其中的问题，对自己不明晰的内容记录汇总下来，挖掘、提出问题是深入理解知识的导航。因为通过提出某一问题或可以牵出其它

相关知识点，这样就可以将它们串联起来，多个知识点联系起来解决某一问题是重要的收获，通过提出并解决问题有助于形成深入理解知识，从而再提出问题，再深入一点的良性循环。同时在学习过程中需要主动积极的交流，这就可以是借助自主挖掘出的问题进行的交流。自己一个人的想法毕竟是有限的、有不足的，学习计量经济学，“我们不是一个人在战斗”，为此需要积极主动地与老师、其他同学交流、请教，获取他人的想法。交流越多，对自己的想法的补充、修正、完善就越多，就有利于减少自己的困惑，对知识理解再深入一些。

第三是要积极参与到课堂环节中，这与前述的主动交流是紧密联系的。尤其是对于研讨课来说，主体就是我们每个人，而不再单纯是老师的讲授；研讨课就是要“打破规矩”，形成全班的想法的狂欢。如果研讨课是“几个人的狂欢，一群人的孤单”，就失去其效用了。不必担忧自己的想法观点不准确、不完全，只要有依据的都可以讲出来，研讨课就是要相互补充和修正，达到可理解的状态，而沉默被动是必然难以有提升的。

最后，最基本的方面还是要有持之以恒的勤奋投入的思想和毅力，古之成大事者，不惟有超世之才，亦必有坚韧不拔之志。计量经济学诚然是有一定难度的学科，带有许多抽象性，许多语言表述也比较难懂，不会轻轻松松的就能掌握，这更要求我们直面这个学科，而不能始终绕过它；因为每次都绕过它，问题就始终存在，阻碍就永远得不到解决。因此需要我们平时勤于琢磨，对其中的知识点逐渐渗透，只有日积月累的量变，才能实现滴水穿石的质变，才能实现脱胎换骨的转变，才能实现破茧成蝶的蜕变。同时承前所述，学习计量经济学不能安适于走平路，因为那始终是在一个平面高度；而要有不畏难，努力挖掘问题、给自己“制造问题”的思维，让自己勇于走山路和爬坡，这种形式必然不安逸，但较于“走平路”来说，它诚然可以创造出一个抬升自我高度，实现“一览众山小”效果的平台。

第二篇：计量经济学论文

计量经济学论文范文 http://www.xiexiebang.com/ 摘 要:计量经济学在经济学科中占据重要的地位,计量经济学方法为现代西方经济学的科学化作出了突出贡献。随着自然科学的发展和人们对经济系统复杂性认识的深入,现代计量经济学内容和方法也在不断地发展。我们介绍计量经济学的产生、发展以及它所研究的几个主要方面和方法,以促进计量经济学的普及推广和学习研究。

关键词:计量经济学;统计检验;预测分析;参数估计

计量经济学(ECONOMETRICS),亦称经济计量学。传统的经济学是研究经济变量之间关系的科学,计量经济学则是研究如何度量这些关系的科学。当代科学发展的特点,第一就是数学化,从定性研究到定量描述以认识事物的本质,是科学发展的一般规律。马克思说过,一种科学只有在成功地运用数学时,才算达到了真正完善的地步。第二是互相渗透,计量经济学正是传统的经济学数学化和几门科学互相渗透的结果。

一 现代计量经济学的本质及其产生发展的过程 1.计量经济学本质

所谓计量经济学,是以数理统计为基础,数学方法为手段,经济理论为指导,考察现代社会中的各种经济的数量关系,预测经济发展趋势,是检验经济政策效果的工具。在资本主义国家,经济理论当然是指资产阶级经济理论,其中占显著地位的是凯恩斯的经济理论。而统计学则主要是指数理统计,数理统计作为认识社会的一种科学方法在很多领域广为应用,电子计算机作为一种高效逻辑运算工具,越来越广泛地应用于统计资料的收集、整理与分析。至于数学模型,其实就是用来反映客观实际的数学方程式。不过,计量经济学中的数学模型,更多的是联立方程组,而不是单个方程式,并且一般是以概率模型出现的。挪威经济学家,计量经济学的始祖弗瑞希在1933年的计量经济学》》杂志创刊号社论中有这样一段话:“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一个方面都不能与计量经济学混为一谈。因此,计量经济学与经济统计学决非一码事。它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征。计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经济表明,统计学、经济理论和数学这三种观点对真正了解现代经济生活中数量关系来说,每一种观点都是一种必要的,但本身并非充分的条件。三者结合起来就有力量。这种结合便构成了计量经济学。”

2.计量经济学的发展过程

早在1676年,英国古典经济学家威廉•配第就写了一本名为《政治算术》的书,这是一本用“数字、重量和尺度”来阐明经济现象的著作。也就是说,当时在经济学中就已经开始运用数学和统计学了。现代资产阶级经济学者认为,《政治算术》在其方法论结构方面就是属于计量经济学的。这本书对后来形成的计量经济学产生了很大的影响。1711年,意大利工程师切瓦曾积极主张在经济理论研究中采数学方法。1838年法国庸俗经济学家古诺在其《财富理论的数学原理》一书中已把商品需求作了“需求量是价格的函数”的数学规定,即d=f(p),并且认为这种函数关系一般是递减的,即p越大,d越小。但是,从配第到古诺所作出的数字分析或数量分析,还不是现代资本主义国家所盛行的计量经济学。因为,《政治算术》并未列出一个完整的经济现象之间的函数关系,即未列出各种方程式。古诺虽然进了一步———把经济现象描述成函数关系,但并未列出函数关系的具体形式,并未算出一套具体的数字。只是提出了一些原则而已,因而,古诺的理论仍然是抽象的。直到19世纪后半期,数学方法才对经济学产生了实质性的影响,在经济学中才大量运用数学来研究问题。当时,瑞士洛桑大学教授瓦尔拉创立了“全部均衡经济学”,从此为计量经济学奠定了方法论基础。但“全部均衡经济学”本身还不是计量经济学。真正将数学理论和统计计算有效地结合起来并作出成果的,还是20世纪美国哥伦比亚大学教授穆尔。他积累30年的劳动写成《综合经济》一书,于1929年出版。该书专门描述了关于资本主义国家的经济周期、工资率变化,以及资本主义社会商品的需求等各种计量数学公式。《综合经济》为计量经济学进一步奠定了基础。因此,计量经济学作为独立的科学是在20世纪30年代初才出现的。

第三篇：计量经济学 心得

计量经济学学习心得报告

通过这个学期学习的计量经济学这门课程，王新华老师在我们学习计量经济学给了我们很多细心的讲解和耐心的指导，我们针对学习内容主要学到的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它；二：对于计量经济学各种案例分析的认识我是很深刻的，在这一次对一个案例进行回归分析讲述中，我不但巩固了老师课堂所讲的知识，也提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。

以下我将着重从两个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。

一：计量经济学教我了我很多。

在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，它作为一门核心必修课，我们都会很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基础。

二：计量经济学的系统知识

计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。

在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括：

其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括：

我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据，而对于最大似然估计法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。即：

1.一元回归模型：

关于拟合优度的检验，也就是检验模型对样本观测值的拟合程度。被解释变量Y的观测值围绕其均值的总离差平方和可分解为两个部分：一部分来自于回归线，另一部分来自于随机势力。所以，我们用来自回归线的回归平方和占Y的总离差的平方和的比例来判断样本回归线与样本观测值的拟合优度。这个比例，我们也较它可决系数，它的取值范围是0<=R2<=1。

关于变量的显着性检验，是要考察所选择的解释变量是否对被解释变量有显着的线性影响。所应用的方法是数理统计学中的假设检验。我们在进行变量显着性检验时所应用的方法主要是t检验。这在之前我们的概率论与统计学的课程中都有所涉及，不算是新的知识。

关于置信区间估计。当我们要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”的替代总体参数的真值，往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，来考察它以多大的概率包含这真是的参数值。这样的方法就是我们所说的参数检验的置信区间估计。当我们希望缩小置信区间时，可以采用的方法有增大样本容量和提高模型的拟合优度。

2.多元回归模型

多元回归分析与一元回归分析的几点不同：

关于修正的可绝系数。我们可于发现，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。这样就引出了我们这里说的调整的可绝系数。

关于对多个解释变量是否对被解释变量有显着线性影响关系的联合性F检验。F检验的思想来自于总离差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通过比较F值与临界值的大小来判定原方程总体上的线性关系是否显着成立。

3.放宽基本假定模型

异方差性，即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差，那么检验异方差，也就是检验随机干扰项的方差与解释变量观测值之间的相关性。还有序列相关性和多重共线性

经过这次对于案例回归分析，老师的指导，使得自己对于论文的查找和内容的筛选也得了不少学习，通过案例的分析中可以用最小二乘法，很好的分析出各种不同因素对我们国内税收的增长情况，让我们的开阔了自己的视野和学习了更多的知识。

国贸1402 组长：谢文 组员：徐芳缘，李不言，朱韵楠，何文鑫，杨炎龙，刘硕硕，李小红

第四篇：计量经济学报告

目录

一、确定研究对象...................................................................................................................2

1.选题...................................................................................................................................2 2.选题的意义.......................................................................................................................2 3.确定变量...........................................................................................................................2

二、数据的收集与整理...........................................................................................................2

三、数据描述性分析...............................................................................................................2

(一)被解释变量与各解释变量之间的散点图...................................................................2(二)所有变量的描述性统计指标.......................................................................................4

四、回归结果分析和检验.......................................................................................................6

五、面板回归分析...................................................................................................................9

六、结论.................................................................................................................................15

一、确定研究对象

1.选题

GDP的变化对我国各省份居民储蓄存款余额的变化有多大影响 2.选题的意义

改革开放以来，随着经济的快速发展，我国居民的人均收入有了很大提高，因此居民储蓄余额也有了很大变化。了解我国居民储蓄余额的发展状况对于国家了解居民生活水平、经济运行状况、制定经济政策都有很大的参考作用。3.确定变量

被解释变量：居民储蓄存款余额Deposit balance 解释变量：城镇居民家庭人均总收入Avei_u正相关 农村居民家庭人均纯收入Avei_r正相关

城镇居民家庭人均消费性现金支出Avee_u负相关 农村居民家庭人均消费性现金支出Avee_r负相关 居民消费水平Cl负相关

居民消费价格指数(上年=100)Cpi正相关 地区生产总值R_GDP正相关

二、数据的收集与整理

数据时间段：2004—2013年

样本数据：所有样本数据均在我国31个省、自治区、直辖市中按东、中、西部划分后随机抽取，共10个省份

面板数据：n=10 t=10 n*t=100>50 共有7个解释变量 数据来源：中经网统计数据库（CEINet Statistics Database）

三、数据描述性分析

(一)被解释变量与各解释变量之间的散点图 Db and Avei_u

Db and Avei_r

Db and Avee_u

Db and Avee_r

Db and Cl

Db and Cpi

Db and R_GDP

(二)所有变量的描述性统计指标

包括样本观察个数、均值、标准差、最小最大值、偏度及峰度

四、回归结果分析和检验

1.全部被解释和解释变量回归结果

此时的方程为：

Db=0.96Avei_u-1.99Avei_r-0.93Avee_u+0.87Avee_r+0.37Cl+2.38Cpi+0.69R_GDP-1123.52（0.23）（0.33）（0.33）（0.34）（0.13）（0.51）（0.02）（781.36）

调整后的R2=0.9619, SER=781.36：其中Avee_u、Avee_r和Cl不能在5%的显著水平下拒绝原假设。想到城市和农村居民人均消费支出和消费水平相关，因此采用联合假设检验：

在5%的显著水平下，能拒绝Avee_u和Avee_r Cl均为0的联合假设,但发现Cl和Avee_u、Avee_r存在严重的多重共线性，因此引入Cl项对结果无意义。解决方案是去掉Cl项。2.直接去掉Cl 项后的回归结果：

Db=0.67Avei_u-1.70Avei_r-3.33Avee_u+1.40Avee_r+1.50Cpi+0.68R_GDP-2534.5（0.21）（0.32）（0.25）（0.29）（0.41）（0.02）（612.27）

与上一问相比发现：调整后的R2=0.9591稍稍下降，SE均下降，离散程度有所改变，Avee_r在5%的显著水平下拒绝原假设，整体数值情况变好，因此Cl的存在对Db的影响不大，可以选择舍弃。

3.由散点图和上一问可知：Avee_u和Db存在非线性关系，建立非线性回归模型，引入Avee_u2 结果如下：

此时方程为：

Db=0.21Avei_u-1.77Avei_r-0.00Avee_u2+1.40Avee_r+2.18Cpi+0.65R_GDP-475.09（0.12）（0.31）（5.4e-06）（0.28）（0.43）（0.02）（908.64）

调整后的R2=0.9626稍有上升，SE基本不变，但是Avee_u2的t值上升。4.引入Avee_u3 再次进行检验结果如下：

此时方程为：

Db=0.34Avei_u-1.81Avei_r-（4.46e-10）Avee_u3+1.38Avee_r+2.11Cpi+0.66R_GDP-777.68（0.10）（0.30）（1.21e-10）（0.27）（0.41）（0.02）（773.30）

调整后的R2=0.9637再次上升，SE基本不变，但是Avee_u2在5%的显著水平下拒绝原假设，整体回归程度变好。

5.因为城镇居民收入与支出存在一定交互关系，所以引入i_e1= Avei_u* Avee_u，回归结果如下：

此时方程为：

Db=0.00i_e1-2.01Avei_r-（7.50e-10）Avee_u3+1.40Avee_r+2.74Cpi+0.66R_GDP-1328.42（8.11e-06）（0.31）（3.43e-10）（0.27）（0.49）（0.02）（597.69）

虽然调整后的R2=0.965，但是SE数值变差，且Avee_u3在5%的显著水平下不能拒绝原假设，因此本次回归模型没有第4题好。

以上5个非线性回归模型的回归结果的标准化格式。（附EXCEL “非线性回归结果”）

综上所述，认为在将数据当作横截面数据时，模型4最好，在引入较少的变量的前提下，各个变量单个检验时，t统计量的值能够在5%的显著水平下拒绝为0的假设，同时修正后的R^2值较大，而SER值较小。

五、面板回归分析

1.个体固定效应回归

对面板数据进行个体固定效应回归，得到利用t统计量单个检验，在5%的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0的假设。此时调整后的R^2=0.922 此时方程为： Db=0.77R_GDP+378.37（0.05）（651.49）

2.加入Cpi后的个体固定效应回归

在5%的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0和Cpi系数为0的单个检验的假设。调整后R^2=0.931>0.922，有了小幅上升，说明除了R_GDP外，Cpi对居民储蓄余额也有较大影响。此时方程为： Db=0.65Cpi+0.77R_GDP-26.93（0.00063）（0.05）（654.84）

3.加入Avei_r和Avee_r后的固定效应回归：

我们可以看到除了R_GDP以外的回归变量在5%的显著水平下都不能拒绝原假设，因此进行联合假设检验：

结果显示CPi、Avei_r和Avee_r是统计上联合显著的。

此时调整后的R^2=0.942又进一步变大。方程为： Db=0.2Avei_r +0.2Avee_r+0.02Cpi+0.66R_GDP-872.21（0.48）（0.76）（0.48）（0.09）（1090.28）

4.时间固定效应分析

得到利用t统计量单个检验，在5%的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0的假设。

此时调整后的R^2=0.922。方程为： Db=0.77R_GDP+378.37（0.02）（316.97）

5.加入Cpi后的时间固定效应回归

在5%的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0和Cpi系数为0的单个检验的假设。此时方程为： Db=0.65Cpi+0.77R_GDP-26.93（0.04）（0.02）（350.80）

6.同时包含个体和时间固定效应回归模型

对于个体固定效应采取个体中心化法，对于时间固定效应引入10-1=9个虚拟变量，进行既包含个体固定效用又包含时间固定效应的回归，单个检验除R_GDP外均不可在5%的水平下拒绝原假设。利用F统计量进行联合检验，在5%的显著性水平下拒绝联合为0的假设。因此时间效应是统计上联合显著的。

该模型说明包含时间和省份的固定效应后可以缓解由于时间不变或者省份不变的不可观测的变量引起的遗漏变量偏差的威胁。

以上6个固定效应回归结果的标准化格式。（附EXCEL “面板数据的固定效应回归结果”）

六、结论

通过以上非线性回归和面板数据回归比较得出，非线性回归中的模型4总体效果最好。回归方程为： Db=0.34Avei_u-1.81Avei_r-（4.46e-10）Avee_u3+1.38Avee_r+2.11Cpi+0.66R_GDP-777.68（0.10）（0.30）（1.21e-10）（0.27）（0.41）（0.02）（773.30）

从方程可以看出，剔除了Cl项后解决了多重共线性的问题，Avee_u与Db存在非线性函数关系。调整后的R2=0.9637。

实验推翻了之前推断关于农村居民家庭人均纯收入Avei_r与居民储蓄余额正相关的关系，推翻了农村居民家庭人均消费性现金支出Avee_r和居民储蓄余额负相关的关系，推翻了居民消费水平Cl和居民储蓄余额负相关的关系。因此我们根据所有方程可以得出的结论是：

1.地区生产总值对居民储蓄余额的影响是持续正向并且相对稳定的。因此大力发展经济对居民储蓄有很大的推动作用。

2.居民消费价格指数也是始终影响居民储蓄余额的重要因素。居民价格指数同期升高，居民会减少消费，进而增加储蓄。因此对于政策制定者来说，在不同的经济形势下（通货膨胀或紧缩）采取不同的经济政策时Cpi是十分重要的参考指标。

3.农村人均消费和收入对储蓄余额的影响方向与城市居民不同，因此在调整经济政策时要注意城市和农村的区别。

第五篇：计量经济学心得体会

计量经济学心得体会

这学期学习了计量经济学这门课，发现原来我们身边很多现象（诸如经济领域，农业生产等等）都可以用计量经济学来进行研究。整个学期中，老师让我们每个小组都运用计量经济学的理论自选一个课题进行研究并进行课堂展示，各个小组精彩的展示，不仅将所学知识与实际现象相结合，同时也大大扩展了我们的知识面。

这次的计经小组作业，我们小组在定题之前进行了很多次的讨论，最后选择了影响税收收入的因素为研究课题，我们选择这个主题其一是它是经济领域的现象，与我们所学专业联系紧密，同时我们小组成员也对影响税收收入的相关因素很好奇，想知晓哪些因素对税收有影响。

作为组长，在定题之后，我为每个组员安排了任务，每个人负责相应的板块，有的负责收集资料，有的负责软件操作，有的负责结果探讨与分析，有的负责报告的撰写。安排完任务之后我继续跟进小组成员的进度，解决他们的疑问。而在本次作业中，我主要是是负责收集资料和进行Eview输出结果分析。在完成作业期间，我们也遇到了很多问题，比如有的数据不好收集，有时候软件操作无法顺利显示结果，但一旦某个成员在作业过程中遇到问题，我们便会在QQ群上讨论，其他小组成员会给出建议并尽力给予帮助。最后看到我们的作业顺利完成时，内心是慢慢的自豪感，这份作业不仅包含了每个成员的心血，同时是我们努力的见证。

从大一到大三，我们学习了很多经济知识，虽然学习了很多，但有时候想起来，又觉得自己很多东西都只是浅尝辄止，根本就没真正的去认识它，去了解经济领域，而自己慢慢的也只是变成了学习的机器，对所学知识欠缺研究和思考。而本次的计量经济学作业，则很好地将我们的所学与现实经济现象相结合，不仅让我重新回顾了宏观经济学的知识，同时将我在计经课堂上所学的理论知识用于实证研究，加强了我对所学知识的运用能力，也深刻认识到计经的实用性，可以对很多经济理论进行研究分析。计经这门课程虽然已经结束，不过所学的知识却没有完结，至少在毕业论文写作上，它会有很大帮助。