第一篇：計量經濟學 心得

計量經濟學學習心得報告

通過這個學期學習的計量經濟學這門課程，王新華老師在我們學習計量經濟學給了我們很多細心的講解和耐心的指導，我們針對學習內容主要學到的主要有兩點：一：對EVIES軟件的熟練操作與應用，學會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認識到它；二：對于計量經濟學各種案例分析的認識我是很深刻的，在這一次對一個案例進行回歸分析講述中，我不但鞏固了老師課堂所講的知識，也提高了膽識，增長了見識，也學會了團隊與協作的力量。

以下我將著重從兩個方面闡述我對計量經濟學知識的一些認識以及個人從中學到的經驗與心得。

一：計量經濟學教我了我很多。

在學習計量經濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老師也給了我很多有意思的啟發，因為即將面臨考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，它作為一門核心必修課，我們都會很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基礎。

二：計量經濟學的系統知識

計量經濟學的定義為：用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學絕非一碼事；它也不同于我們所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分具有一定的數量特征；計量經濟學也不應視為數學應用于經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活的數量關系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量經濟學。

計量經濟學關心統計工具在經濟問題與實證資料分析上的發展和應用，經濟學理論提供對于經濟現象邏輯一致的可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的過程，所以一個經濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢驗,計量經濟學即為檢驗不同的理論和經濟模型的估計提供統計工具。

在計量經濟學一元線性回歸模型，我認識到：變量間的關系及回歸分析的基本概念，主要包括：

其次有一元線形回歸模型的參數估計及其統計檢驗與應用，包括：

我也學會了參數的最大似然估計法語最小二乘法。對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好的擬合樣本數據，而對于最大似然估計法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種參數估計方法。即：

1.一元回歸模型：

關于擬合優度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優度。這個比例，我們也較它可決系數，它的取值范圍是0<=R2<=1。

關于變量的顯著性檢驗，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應用的方法是數理統計學中的假設檢驗。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的方法主要是t檢驗。這在之前我們的概率論與統計學的課程中都有所涉及，不算是新的知識。

關于置信區間估計。當我們要判斷樣本參數的估計值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數的真值，往往需要通過構造一個以樣本參數的估計值為中心的“區間”，來考察它以多大的概率包含這真是的參數值。這樣的方法就是我們所說的參數檢驗的置信區間估計。當我們希望縮小置信區間時，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優度。

2.多元回歸模型

多元回歸分析與一元回歸分析的幾點不同：

關于修正的可絕系數。我們可于發現，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數對擬合優度的影響。這樣就引出了我們這里說的調整的可絕系數。

關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關系的聯合性F檢驗。F檢驗的思想來自于總離差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關系是否顯著成立。

3.放寬基本假定模型

異方差性，即相對于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗異方差，也就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。還有序列相關性和多重共線性

經過這次對于案例回歸分析，老師的指導，使得自己對于論文的查找和內容的篩選也得了不少學習，通過案例的分析中可以用最小二乘法，很好的分析出各種不同因素對我們國內稅收的增長情況，讓我們的開闊了自己的視野和學習了更多的知識。

國貿1402 組長：謝文 組員：徐芳緣，李不言，朱韻楠，何文鑫，楊炎龍，劉碩碩，李小紅

第二篇：計量經濟學心得

計量經濟學學習心得

經過一個學期對計量經濟學的學習，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計量經濟學為核心，以統計學，數學，經濟學等學科為指導，輔助以一些軟件的應用，從這些之中我都學到了很多的知識。

通過學習計量經濟學，我發現：計量經濟學便是用精簡的文字概括內容要點，用樸實的語言聯系現實生活，讓我們體會到計量經濟學就在我們的身邊。

參觀一個城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進每一個房間。各起一半作用。計量經濟學也是如此。

學習計量經濟學給我印象和幫助最大的主要有兩點：一：對EVIEWS軟件的熟練操作與應用，記得以前學運籌學的時候，我學會了Lindo軟件，而現在我又學會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認識到它;二：對于計量經濟學辯論賽的認識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學會了團隊與協作的力量。

以下我將著重從六個方面闡述我對計量經濟學知識的一些認識以及個人從中學到的經驗與心得。

一：計量經濟學教我了我很多。

在學習計量經濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老師也給了我很多有意思的啟發，因為即將面臨考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，雖然是一門限選課，但是我仍然很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基礎。

在認識計量經濟學并不斷提高自己對它的認識過程中，我感觸最深的便是那一次的辯論賽，真的，一次辯論可以教會我很多有用的知識，從一個辯題的準備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團隊協作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。

二：計量經濟學的系統知識

計量經濟學的定義為：用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分具有一定的數量特征;計量經濟學也不應視為數學應用于經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活的數量關系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量經濟學。克萊因(R.Klein)：“計量經濟學已經在經濟學科中居于最重要的地位”，“在大多數大學和學院中，計量經濟學的講授已經成為經濟學課程表中最有權威的一部分”

計量經濟學關心統計工具在經濟問題與實證資料分析上的發展和應用，經濟學理論提供對于經濟現象邏輯一致的可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的過程，所以一個經濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢驗,計量經濟學即為檢驗不同的理論和經濟模型的估計提供統計工具。

在計量經濟學一元線性回歸模型，我認識到：變量間的關系及回歸分析的基本概念，主要包括：

其次有一元線形回歸模型的參數估計及其統計檢驗與應用，包括： 這個公式得給出，以及樣本回歸函數的隨機形式。總的說來，這一節留給我印象最深刻的，便是根據樣本回歸函數SRF，估計總體回歸函數PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關系。除此以外，我也學會了參數的最大似然估計法語最小二乘法。對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好的擬合樣本數據，而對于最大似然估計法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種參數估計方法。即：

1.一元回歸模型：

關于擬合優度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優度。這個比例，我們也較它可決系數，它的取值范圍是0<=R2<=1。

關于變量的顯著性檢驗，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應用的方法是數理統計學中的假設檢驗。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的方法主要是t檢驗。這在之前我們的概率論與統計學的課程中都有所涉及，不算是新的知識。關于置信區間估計。當我們要判斷樣本參數的估計值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數的真值，往往需要通過構造一個以樣本參數的估計值為中心的“區間”，來考察它以多大的概率包含這真是的參數值。這樣的方法就是我們所說的參數檢驗的置信區間估計。當我們希望縮小置信區間時，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優度。

2.多元回歸模型

多元回歸分析與一元回歸分析的幾點不同：

關于修正的可絕系數。我們可于發現，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數對擬合優度的影響。這樣就引出了我們這里說的調整的可絕系數。

關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關系的聯合性F檢驗。F檢驗的思想來自于總離差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關系是否顯著成立。

3.放寬基本假定模型

異方差性，即相對于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗異方差，也就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。

序列相關性，如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設，稱為存在序列相關性。一般經驗告訴我們，對于蠶蛹時間序列數據作樣本的計量經濟學問題，由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續性，所以往往存在序列相關性。

多重共線性，如果某兩個或多個解釋變量之間出現了相關性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計量經濟學模型一旦出現多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計模型參數，會產生下列的不良后果：1.完全共線性下參數估計量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數估計量的方差變大;3.參數估計量經濟含義不合理;4.變量的顯著性檢驗和模型的預測能力失去意義。

第三篇：計量經濟學論文

計量經濟學論文范文 http://www.tmdps.cn/ 摘 要:計量經濟學在經濟學科中占據重要的地位,計量經濟學方法為現代西方經濟學的科學化作出了突出貢獻。隨著自然科學的發展和人們對經濟系統復雜性認識的深入,現代計量經濟學內容和方法也在不斷地發展。我們介紹計量經濟學的產生、發展以及它所研究的幾個主要方面和方法,以促進計量經濟學的普及推廣和學習研究。

關鍵詞:計量經濟學;統計檢驗;預測分析;參數估計

計量經濟學(ECONOMETRICS),亦稱經濟計量學。傳統的經濟學是研究經濟變量之間關系的科學,計量經濟學則是研究如何度量這些關系的科學。當代科學發展的特點,第一就是數學化,從定性研究到定量描述以認識事物的本質,是科學發展的一般規律。馬克思說過,一種科學只有在成功地運用數學時,才算達到了真正完善的地步。第二是互相滲透,計量經濟學正是傳統的經濟學數學化和幾門科學互相滲透的結果。

一 現代計量經濟學的本質及其產生發展的過程 1.計量經濟學本質

所謂計量經濟學,是以數理統計為基礎,數學方法為手段,經濟理論為指導,考察現代社會中的各種經濟的數量關系,預測經濟發展趨勢,是檢驗經濟政策效果的工具。在資本主義國家,經濟理論當然是指資產階級經濟理論,其中占顯著地位的是凱恩斯的經濟理論。而統計學則主要是指數理統計,數理統計作為認識社會的一種科學方法在很多領域廣為應用,電子計算機作為一種高效邏輯運算工具,越來越廣泛地應用于統計資料的收集、整理與分析。至于數學模型,其實就是用來反映客觀實際的數學方程式。不過,計量經濟學中的數學模型,更多的是聯立方程組,而不是單個方程式,并且一般是以概率模型出現的。挪威經濟學家,計量經濟學的始祖弗瑞希在1933年的計量經濟學》》雜志創刊號社論中有這樣一段話:“用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手,但任何一個方面都不能與計量經濟學混為一談。因此,計量經濟學與經濟統計學決非一碼事。它也不同于我們所說的一般經濟理論,盡管經濟理論大部分都具有一定的數量特征。計量經濟學也不應視為數學應用于經濟學的同義語。經濟表明,統計學、經濟理論和數學這三種觀點對真正了解現代經濟生活中數量關系來說,每一種觀點都是一種必要的,但本身并非充分的條件。三者結合起來就有力量。這種結合便構成了計量經濟學。”

2.計量經濟學的發展過程

早在1676年,英國古典經濟學家威廉?配第就寫了一本名為《政治算術》的書,這是一本用“數字、重量和尺度”來闡明經濟現象的著作。也就是說,當時在經濟學中就已經開始運用數學和統計學了。現代資產階級經濟學者認為,《政治算術》在其方法論結構方面就是屬于計量經濟學的。這本書對后來形成的計量經濟學產生了很大的影響。1711年,意大利工程師切瓦曾積極主張在經濟理論研究中采數學方法。1838年法國庸俗經濟學家古諾在其《財富理論的數學原理》一書中已把商品需求作了“需求量是價格的函數”的數學規定,即d=f(p),并且認為這種函數關系一般是遞減的,即p越大,d越小。但是,從配第到古諾所作出的數字分析或數量分析,還不是現代資本主義國家所盛行的計量經濟學。因為,《政治算術》并未列出一個完整的經濟現象之間的函數關系,即未列出各種方程式。古諾雖然進了一步———把經濟現象描述成函數關系,但并未列出函數關系的具體形式,并未算出一套具體的數字。只是提出了一些原則而已,因而,古諾的理論仍然是抽象的。直到19世紀后半期,數學方法才對經濟學產生了實質性的影響,在經濟學中才大量運用數學來研究問題。當時,瑞士洛桑大學教授瓦爾拉創立了“全部均衡經濟學”,從此為計量經濟學奠定了方法論基礎。但“全部均衡經濟學”本身還不是計量經濟學。真正將數學理論和統計計算有效地結合起來并作出成果的,還是20世紀美國哥倫比亞大學教授穆爾。他積累30年的勞動寫成《綜合經濟》一書,于1929年出版。該書專門描述了關于資本主義國家的經濟周期、工資率變化,以及資本主義社會商品的需求等各種計量數學公式。《綜合經濟》為計量經濟學進一步奠定了基礎。因此,計量經濟學作為獨立的科學是在20世紀30年代初才出現的。

第四篇：計量經濟學報告

目錄

一、確定研究對象...................................................................................................................2

1.選題...................................................................................................................................2 2.選題的意義.......................................................................................................................2 3.確定變量...........................................................................................................................2

二、數據的收集與整理...........................................................................................................2

三、數據描述性分析...............................................................................................................2

(一)被解釋變量與各解釋變量之間的散點圖...................................................................2(二)所有變量的描述性統計指標.......................................................................................4

四、回歸結果分析和檢驗.......................................................................................................6

五、面板回歸分析...................................................................................................................9

六、結論.................................................................................................................................15

一、確定研究對象

1.選題

GDP的變化對我國各省份居民儲蓄存款余額的變化有多大影響 2.選題的意義

改革開放以來，隨著經濟的快速發展，我國居民的人均收入有了很大提高，因此居民儲蓄余額也有了很大變化。了解我國居民儲蓄余額的發展狀況對于國家了解居民生活水平、經濟運行狀況、制定經濟政策都有很大的參考作用。3.確定變量

被解釋變量：居民儲蓄存款余額Deposit balance 解釋變量：城鎮居民家庭人均總收入Avei_u正相關 農村居民家庭人均純收入Avei_r正相關

城鎮居民家庭人均消費性現金支出Avee_u負相關 農村居民家庭人均消費性現金支出Avee_r負相關 居民消費水平Cl負相關

居民消費價格指數(上年=100)Cpi正相關 地區生產總值R_GDP正相關

二、數據的收集與整理

數據時間段：2004—2013年

樣本數據：所有樣本數據均在我國31個省、自治區、直轄市中按東、中、西部劃分后隨機抽取，共10個省份

面板數據：n=10 t=10 n*t=100>50 共有7個解釋變量 數據來源：中經網統計數據庫（CEINet Statistics Database）

三、數據描述性分析

(一)被解釋變量與各解釋變量之間的散點圖 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)所有變量的描述性統計指標

包括樣本觀察個數、均值、標準差、最小最大值、偏度及峰度

四、回歸結果分析和檢驗

1.全部被解釋和解釋變量回歸結果

此時的方程為：

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）

調整后的R2=0.9619, SER=781.36：其中Avee_u、Avee_r和Cl不能在5%的顯著水平下拒絕原假設。想到城市和農村居民人均消費支出和消費水平相關，因此采用聯合假設檢驗：

在5%的顯著水平下，能拒絕Avee_u和Avee_r Cl均為0的聯合假設,但發現Cl和Avee_u、Avee_r存在嚴重的多重共線性，因此引入Cl項對結果無意義。解決方案是去掉Cl項。2.直接去掉Cl 項后的回歸結果：

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）

與上一問相比發現：調整后的R2=0.9591稍稍下降，SE均下降，離散程度有所改變，Avee_r在5%的顯著水平下拒絕原假設，整體數值情況變好，因此Cl的存在對Db的影響不大，可以選擇舍棄。

3.由散點圖和上一問可知：Avee_u和Db存在非線性關系，建立非線性回歸模型，引入Avee_u2 結果如下：

此時方程為：

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）

調整后的R2=0.9626稍有上升，SE基本不變，但是Avee_u2的t值上升。4.引入Avee_u3 再次進行檢驗結果如下：

此時方程為：

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）

調整后的R2=0.9637再次上升，SE基本不變，但是Avee_u2在5%的顯著水平下拒絕原假設，整體回歸程度變好。

5.因為城鎮居民收入與支出存在一定交互關系，所以引入i_e1= Avei_u* Avee_u，回歸結果如下：

此時方程為：

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）

雖然調整后的R2=0.965，但是SE數值變差，且Avee_u3在5%的顯著水平下不能拒絕原假設，因此本次回歸模型沒有第4題好。

以上5個非線性回歸模型的回歸結果的標準化格式。（附EXCEL “非線性回歸結果”）

綜上所述，認為在將數據當作橫截面數據時，模型4最好，在引入較少的變量的前提下，各個變量單個檢驗時，t統計量的值能夠在5%的顯著水平下拒絕為0的假設，同時修正后的R^2值較大，而SER值較小。

五、面板回歸分析

1.個體固定效應回歸

對面板數據進行個體固定效應回歸，得到利用t統計量單個檢驗，在5%的顯著性水平下能夠拒絕R_GDP的系數為0的假設。此時調整后的R^2=0.922 此時方程為： Db=0.77R_GDP+378.37（0.05）（651.49）

2.加入Cpi后的個體固定效應回歸

在5%的顯著性水平下能夠拒絕R_GDP的系數為0和Cpi系數為0的單個檢驗的假設。調整后R^2=0.931>0.922，有了小幅上升，說明除了R_GDP外，Cpi對居民儲蓄余額也有較大影響。此時方程為： Db=0.65Cpi+0.77R_GDP-26.93（0.00063）（0.05）（654.84）

3.加入Avei_r和Avee_r后的固定效應回歸：

我們可以看到除了R_GDP以外的回歸變量在5%的顯著水平下都不能拒絕原假設，因此進行聯合假設檢驗：

結果顯示CPi、Avei_r和Avee_r是統計上聯合顯著的。

此時調整后的R^2=0.942又進一步變大。方程為： 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.時間固定效應分析

得到利用t統計量單個檢驗，在5%的顯著性水平下能夠拒絕R_GDP的系數為0的假設。

此時調整后的R^2=0.922。方程為： Db=0.77R_GDP+378.37（0.02）（316.97）

5.加入Cpi后的時間固定效應回歸

在5%的顯著性水平下能夠拒絕R_GDP的系數為0和Cpi系數為0的單個檢驗的假設。此時方程為： Db=0.65Cpi+0.77R_GDP-26.93（0.04）（0.02）（350.80）

6.同時包含個體和時間固定效應回歸模型

對于個體固定效應采取個體中心化法，對于時間固定效應引入10-1=9個虛擬變量，進行既包含個體固定效用又包含時間固定效應的回歸，單個檢驗除R_GDP外均不可在5%的水平下拒絕原假設。利用F統計量進行聯合檢驗，在5%的顯著性水平下拒絕聯合為0的假設。因此時間效應是統計上聯合顯著的。

該模型說明包含時間和省份的固定效應后可以緩解由于時間不變或者省份不變的不可觀測的變量引起的遺漏變量偏差的威脅。

以上6個固定效應回歸結果的標準化格式。（附EXCEL “面板數據的固定效應回歸結果”）

六、結論

通過以上非線性回歸和面板數據回歸比較得出，非線性回歸中的模型4總體效果最好。回歸方程為： 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）

從方程可以看出，剔除了Cl項后解決了多重共線性的問題，Avee_u與Db存在非線性函數關系。調整后的R2=0.9637。

實驗推翻了之前推斷關于農村居民家庭人均純收入Avei_r與居民儲蓄余額正相關的關系，推翻了農村居民家庭人均消費性現金支出Avee_r和居民儲蓄余額負相關的關系，推翻了居民消費水平Cl和居民儲蓄余額負相關的關系。因此我們根據所有方程可以得出的結論是：

1.地區生產總值對居民儲蓄余額的影響是持續正向并且相對穩定的。因此大力發展經濟對居民儲蓄有很大的推動作用。

2.居民消費價格指數也是始終影響居民儲蓄余額的重要因素。居民價格指數同期升高，居民會減少消費，進而增加儲蓄。因此對于政策制定者來說，在不同的經濟形勢下（通貨膨脹或緊縮）采取不同的經濟政策時Cpi是十分重要的參考指標。

3.農村人均消費和收入對儲蓄余額的影響方向與城市居民不同，因此在調整經濟政策時要注意城市和農村的區別。

第五篇：計量經濟學心得體會

計量經濟學心得體會

這學期學習了計量經濟學這門課，發現原來我們身邊很多現象（諸如經濟領域，農業生產等等）都可以用計量經濟學來進行研究。整個學期中，老師讓我們每個小組都運用計量經濟學的理論自選一個課題進行研究并進行課堂展示，各個小組精彩的展示，不僅將所學知識與實際現象相結合，同時也大大擴展了我們的知識面。

這次的計經小組作業，我們小組在定題之前進行了很多次的討論，最后選擇了影響稅收收入的因素為研究課題，我們選擇這個主題其一是它是經濟領域的現象，與我們所學專業聯系緊密，同時我們小組成員也對影響稅收收入的相關因素很好奇，想知曉哪些因素對稅收有影響。

作為組長，在定題之后，我為每個組員安排了任務，每個人負責相應的板塊，有的負責收集資料，有的負責軟件操作，有的負責結果探討與分析，有的負責報告的撰寫。安排完任務之后我繼續跟進小組成員的進度，解決他們的疑問。而在本次作業中，我主要是是負責收集資料和進行Eview輸出結果分析。在完成作業期間，我們也遇到了很多問題，比如有的數據不好收集，有時候軟件操作無法順利顯示結果，但一旦某個成員在作業過程中遇到問題，我們便會在QQ群上討論，其他小組成員會給出建議并盡力給予幫助。最后看到我們的作業順利完成時，內心是慢慢的自豪感，這份作業不僅包含了每個成員的心血，同時是我們努力的見證。

從大一到大三，我們學習了很多經濟知識，雖然學習了很多，但有時候想起來，又覺得自己很多東西都只是淺嘗輒止，根本就沒真正的去認識它，去了解經濟領域，而自己慢慢的也只是變成了學習的機器，對所學知識欠缺研究和思考。而本次的計量經濟學作業，則很好地將我們的所學與現實經濟現象相結合，不僅讓我重新回顧了宏觀經濟學的知識，同時將我在計經課堂上所學的理論知識用于實證研究，加強了我對所學知識的運用能力，也深刻認識到計經的實用性，可以對很多經濟理論進行研究分析。計經這門課程雖然已經結束，不過所學的知識卻沒有完結，至少在畢業論文寫作上，它會有很大幫助。