① 求一些 一元線性 計量經濟學案例
你可以找一來本計量經濟學教材自，專門看第一章中的「建立計量經濟模型的步驟」，然後選定一個經濟問題，按書中交代的步驟，一步步地做。至於數據，如果你選定的問題是宏觀經濟方面的，可以登錄國家統計局網站，上面有發布統計年鑒數據的網頁，也可以看看各省市的統計年鑒或者其它專業年鑒，主要看你的選題了。多說一句，很多時候選題要受到統計數據可得性的限制，所以在選題時要先找數據看看是否有數據支持。
② 求計量經濟學案例
已經發了倆給你
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③ 計量經濟學模型案例，謝謝！
http://wenku..com/link?url=
④ 300高分懸賞計量經濟學實驗案例報告
計量經濟學為一門應用性很強的學科，作為方法論學科，是進行經濟學實證研究的基本工具，強調經濟理論、應用實踐和統計計量軟體實現三者的結合，因此，為了更好的搞好計量經濟學教學工作，實際教學中加大實驗和案例教學是極為必要的。
對於計量經濟學教學，理論教學與實驗教學是相輔相成的兩個組成部分，二者缺一不可，因此，兩者的合理銜接至關重要。在教學時間安排上，兩者應統籌規劃，根據教學內容的進度來合理安排實驗教學時間，每章的理論教學完成之後，緊接一次實驗教學，由教師結合例題講授和演示理論方法的軟體實現，安排學生完成布置的作業，由教師進行即時的現場講解和點評，同時能夠及時的發現學生未掌握的內容或薄弱的環節，從而利於學生加深對理論知識的理解和掌握。
在計量經濟學教學中，案例討論的教學容易使學生明晰對課程的性質的定位。空洞乏味枯燥的理論教學，本科生往往顯得不易接受，認為計量經濟學就是統計課、數學課，繼而產生畏難情緒，對計量經濟學的學習失去興趣，更嚴重的是，學完後照樣不會對實際的社會經濟問題進行恰當的分析。因而，案例教學已成為世界潮流，成為培養適應能力強的實用人才的重要手段。教師可以結合社會經濟現象中相關案例，演示模型建立過程及其結果分析，應用典型案例與學生進行互動式的討論與分析，跨越理論和實踐之間的鴻溝，讓學生對計量經濟學產生親近感，從而輕松學會和掌握基本的計量經濟學理論和方法。
為了更好地落實實驗教學和案例教學，配套的案例庫和有關的資料庫建設及相關的統計計量軟體購買是必不可少的。案例庫和資料庫建設是一項系統性的工程，個別學校的單個或幾個教師難以完成，可能需要國家或省市級教委出面加以組織聯系協調，調動多個學校的有豐富教學經驗和影響力的計量經濟學教師組成建設小組，配以時間、設備和經費等方面的條件，集體完成案例庫的建設。建設小組成員應分工協作，分別承擔案例選擇、數據整理和分析、案例編寫、根據教學反饋和經濟發展及時更新等各方面的工作。同時通過建立完善合理的教學評價體系，鼓勵教師主動創造和學習新型的案例教學方式，提高教師進行案例教學的積極性。
一個適應本科計量經濟學教學的案例庫，需要滿足幾方面的要求。一是案例來源廣泛，盡量利用針對性強的經濟實證分析材料，素材可以取自國內外，尤其是那些對中國經濟問題進行實證研究的論文或著作，也可以來源於教師承擔的相關科學研究項目，以增加對不同興趣和需求的學生的吸引力。二是案例數據來源的方便性，能夠保持案例的動態更新，在案例分析中體現出對經濟熱點主題的反映和解釋，改變教材中實例一成不變的形象，有效地調動學生的學習熱情和探索精神，達到與時俱進的效果。三是案例要能夠盡量濃縮計量經濟學的概念和原理，案例所提供的信息和資料，必須盡可能多地蘊涵教材中的重要概念和原理，從而使得學生在探究案例的過程中加深和鞏固理論知識的學習。四是案例應包含有復雜、模糊或亟待解決的問題，讓學生產生認知上的沖突，從而激發學生主動學習的動機，因為案例教學法主要不是傳遞信息，而是讓學生在問題的發現和解決過程中建構知識。
另外，對於實驗教學中所需的軟體，目前各個學校多採用Eviews，隨著我國對實驗教學的重視，正版軟體購買的費用支出也在進一步增加，因此我們可以考慮軟體方面的自主開發，以使我們國家的計量經濟學教學水平邁入更高的層次。
⑤ 急求一個計量經濟學模型案例思路。
這個裡面那個城鎮居民的數據不平穩，因為是時間序列數據，進行單位根檢驗後，二階差分都平穩，而且汽車產量也是不平穩的，是一階單整，就連因變數私家車數也是二階單整，所以直接建模得出的是偽回歸，需要用修正後的數據建模。最後建模後再進行經典假設的檢驗。
⑥ 計量經濟學eviews案例分析
數據你自己去找，途徑很多的
⑦ 求一份stata的計量經濟學案例分析
這個得要定製吧
用stata的人不多
用eviews的人比較多
⑧ 急求一個計量經濟學模型案例（含數據）不要一元線性回歸的
Se是standard error，即樣本統計量的標准差
t是t-test，即T檢驗的參數
n是樣本量
（1）
因為t=X/（se/根號n），所以可專以根據已知屬數值計算：
第一個括弧——t=-261.09/（31.327/根號20）= -37.272
第二個括弧——t=16.616=0.2453/（Se/根號20），所以Se=0.066
（2）
系數0.2453：當地區生產總值提高（減少）1元時，進口總額預計將會提高（減少）0.2453元
系數-261.09：當地區生產總值為0時，進口總額預計為-261.09元
（3）
用t檢驗進行顯著性檢驗，已知t=16.616，自由度=20-1=19，取95%置信度，t臨界值為3.174
因為16.616＞3.174，故排除斜率系數=0，所以斜率系數是統計顯著的。
⑨ 急要一份計量經濟學使用Eviews軟體分析的案例模型
你要自己去網站上找到數據，才能做分析
⑩ 計量經濟學使用Eviews軟體分析的案例模型
計量經濟學
期末實驗報告
實驗名稱：大中城市城鎮居民人均消費支出與其影響因素的分析
姓 名：
學 號：
班 級：
指導教師：
時 間：
23個城市城鎮居民人均消費支出
與其影響因素的分析
一、 經濟理論背景
近幾年來，中國經濟保持了快速發展勢頭，投資、出口、消費形成了拉動經濟發展的「三架馬車」，這已為各界所取得共識。通過建立計量模型，運用計量分析方法對影響城鎮居民人均消費支出的各因素進行相關分析，找出其中關鍵影響因素，以為政策制定者提供一定參考，最終促使消費需求這架「馬車」能成為引領中國經濟健康、快速、持續發展的基石。
二、 有關人均消費支出及其影響因素的理論
我們主要從以下幾個方面分析我國居民消費支出的影響因素：
①、居民未來支出預期上升，影響了居民即期消費的增長
居民的被動儲蓄直接導致購買力的巨大分流, 從而減弱對消費品的即期需求，嚴重地影響了居民即期消費的增長，進而導致有效需求的不足，最終導致經濟增長的乏力。90年代末期以來，我國的醫療、養老、失業保險、教育等一系列改革措施集中出台，原有的體制被打破，而新的體制尚未建立健全，因此目前的醫療、養老、失業保險、教育體制對居民個人支出的壓力較大，而且基本上都是硬性支出，支出的不確定性也很大，導致居民目前對未來支出預期的上升。
②、商品供求結構性矛盾依然突出
從消費結構上看，我國消費品市場已發生了新的根本性變化：居民低層次消費已近飽和，而更高水平的消費又未達到。改革開放20多年來，城鄉居民經過了一個中檔耐用消費品的普及階段後，目前老百姓的收入消費還不足以形成一個新的、以高檔產品為內容的主導性消費熱點，如轎車、住房等還遠不能納入大多數人的消費主流，居民現有的購買力不能形成推動主導消費品升級的動力。
③、物價總水平持續在低水平運行，通貨緊縮的壓力較大，不利於消費的增長
加入WTO之後，隨著關稅的降低和進口規模的擴大，國外產品對我國市場的沖擊將進一步加大，國際價格緊縮對國內價格變化將產生負面影響。物價的持續下降，不利於居民的消費增長。因為從居民的消費心理上看，買漲不買降是居民購物的習慣心理。由於居民對物價有進一步下降的預期，因此往往推遲消費，不利於居民消費的增長。另外，從統計上分析，由於物價的下降，名義消費增長往往低於實際消費的增長，這在一定程度上也不利於消費增長幅度的提高。
④、我國現階段沒有形成大的消費熱點，難以帶動消費的快速增長
經過近幾年的培育和發展，我國目前已經形成了住房消費、居民汽車消費、通信及電子產品的消費、節假日消費及旅遊消費等一些消費亮點，可以促進消費的穩定增長，但始終未能形成大的消費熱點，因此不能帶動消費的高速增長。
三、 相關數據收集
相關數據均來源於2006年《中國統計年鑒》：
23個大中城市城鎮居民家庭基本情況
地區 平均每戶就業人口（人） 平均每一就業者負擔人數（人） 平均每人實際月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消費支出（元）
北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9
天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8
石家莊 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9
太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5
呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7
沈陽 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1
大連 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5
長春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2
哈爾濱 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4
上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3
南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6
杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2
寧波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4
合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9
福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8
廈門 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7
南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4
濟南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4
青島 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7
鄭州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3
武漢 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1
長沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8
廣州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1
四、 模型的建立
根據數據，我們建立多元線性回歸方程的一般模型為：
其中：
——人均消費支出
——常數項
——回歸方程的參數
——平均每戶就業人口數
——平均每一就業者負擔人口數
——平均每人實際月收入
——人均可支配收入
——隨即誤差項
五、實驗過程
（一）回歸模型參數估計
根據數據建立多元線性回歸方程：
首先利用Eviews軟體對模型進行OLS估計，得樣本回歸方程。
利用Eviews輸出結果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:08
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159
X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704
X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513
X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239
X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290
R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564
Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249
Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259
Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076
根據多元線性回歸關於Eviews輸出結果可以得到參數的估計值為： , , ， ，
從而初步得到的回歸方程為：
Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)
T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)
F=11.64259 df=18
模型檢驗：由於在 的水平下，解釋變數 、 、 的檢驗的P值都大於0.05，所以變數不顯著，說明模型中可能存在多重共線性等問題，進而對模型進行修正。
（二）處理多重共線性
我們採用逐步回歸法對模型的多重共線性進行檢驗和處理：
X1：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:28
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697
X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405
R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623
Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497
Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511
Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491
X2：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156
X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364
R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380
Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254
Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623
Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412
X3：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988
X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000
R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402
Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276
Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577
Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013
X4：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:30
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665
X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001
R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129
Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003
Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284
Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096
由得出的數據可以看出， 的調整的判定系數最大，因此首先把 引入調整的方程中，然後在分別引入變數 、 、 進行OLS得：
X1、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:32
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266
X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167
X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000
R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276
Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087
Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596
Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043
X2、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:33
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568
X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130
X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000
R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036
Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847
Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348
Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093
X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:34
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306
X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046
X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363
R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634
Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445
Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965
Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010
由數據結果可以看出，引入X4時方程的調整判定系數最大，且解釋變數均通過了顯著性檢驗，再分別引入X1、X2進行分析。
X1、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:37
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370
X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180
X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192
X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919
R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625
Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373
Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591
Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050
X2、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:38
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995
X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714
X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053
X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345
R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599
Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347
Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429
Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046
由輸出結果可以看出，在 的水平下，解釋變數 、 的檢驗的P值都大於0.05，解釋變數不能通過顯著性檢驗，因此可以得出結論模型中只能引入X3、X4兩個變數。則調整後的多元線性回歸方程為：
Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)
T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)
F=21.66965 df=20
（三）.異方差性的檢驗
對模型 進行懷特檢驗：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.071659 Probability 0.399378
Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:53
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929
X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977
X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080
X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460
X4^2 0.18 0.229933 0.526841 0.6047
R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87
Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54
S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207
Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892
Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659
Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378
由檢驗結果可知， ，由White檢驗知，在 時，查 分布表，得臨界值 (20)=30.1435，因為 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在異方差。
（四）.自相關的檢驗
由模型的輸出結果可知，估計結果都比較滿意，無論是回歸方程檢驗，還是參數顯著性檢驗的檢驗概率，都顯著小於0.05，D-W值為2.111635，顯著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解釋變數的個數為2，得到下限臨界值 ，上限臨界值 ， =1.543<D-W=2.111635<4 ，由DW檢驗決策規則可知，該模型不存在自相關問題。
六、對模型進行分析和解釋經濟學意義
回歸方程的意義為：當平均每人實際月收入不變時，人均可支配收入每增加一個單位，人均消費支出減少1.473721個單位；當人均可支配收入不變時，平均每人實際月收入每增加一個單位，人均消費支出增加1.766892個單位。
七、 就模型所反映的問題給出針對性的政策建議或結論
對於我國人均消費支出的分析中，可以看出我國在過去的幾年裡經濟發展穩健，但是由於種種原因導致我國經濟的現狀存在一定的問題，如不完善的社會保障制度導致消費結構不合理；過高的居民儲蓄存款影響居民消費傾向；消費品生產行業投資方向失誤和低效率引起國內市場消費梗阻；保守的消費觀念和消費政策的制約；教育支出比重過大影響居民消費傾向 。對此我們國家應該在以下幾個方面對居民消費中存在的問題進行對策研究
（一）建立和完善社會保障制度，增強居民消費信心
（二）培育新的消費熱點，拓展居民的消費領域
（三）促使商品消費從自我積累型向信用支持型轉變
（四）分層次促進居民消費
（五）破解影響消費結構優化的政策制約
（六）化解有效供給不足與產品相對過剩的矛盾