计量经济学实验论文
中国农业总产值及其影响因素的分析
摘要:本文根据我国农业的现状，从计量经济学的角度来检验哪些因素对于农业总产值有显著的影响。根据计量经济学原理，本文在模型中引入了三个变量：有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量，并收集了中国31个省2003年的各项指标数据，利用E-views软件对其计量模型进行了参数估计和检验，最后对所得的分析结果进行了经济意义的分析，并提出了一些相应的政策意见。研究发现，农用化肥施用折纯量因素对于农业生产总值有显著的正面影响，而有效灌溉面积、农业机械总动力对农业生产总值的影响不显著。
关键词：农业总产值；有效灌溉面积；农业机械总动力；农用化肥施用折纯量
一、引言
我国是传统的农业大国，农业自古以来就是我国的支柱产业，是我国国民经济的基础。我国的经济结构能否顺利调整，国民经济能否发展得更快、更好，在很大程度上取决于农业基础是否稳固。只有加强农业基础，确保农产品供给，才能顺利推进我国的工业和城镇的快速发展；只有加强农业基础建设，使农业发展、农民富裕、农村稳定，才能保持整个社会的长期稳定与可持续发展。但我国是一个生产力比较落后的国家，只有研究农业总产值主要受哪些因素影响，才能投入相应的对策，将基础产业发展上去。选此模型的目的就在于分析决定农业生产总值的主要影响因素以及其影响程度，从而对生产提出一些建设性意见。
二、文献综述
农业是我国国民经济的基础，直接影响到我国的粮食安全。学术界历来重视对三农问题的研究，并取得了一定的成果。如：林毅夫（1994）、黄少安（2005）等，从制度经济学角度研究了我国农业问题，他们认为农村的经济体制改革对我国农业总产出的增加起到了至关重要的作用。郝利等（2010）运用柯布道格拉斯生产函数，建立了农业科技进步贡献率测算模型，对北京市1990-2007年农业科技进步贡献率进行测算，得出的结论是北京市1990-2007年农业科技进步贡献率为78.32%。
在农业总产出方面的研究，也有很多学者运用计量经济学方法进行了分析。董梅生（2009）利用偏最小二乘回归分析方法对我国农业的投入产出进行了分析，认为我国农业产出主要受家庭经营费用支出、国家国家财政支农支出和化肥投入量的影响，受播种面积的影响不大；农林牧渔业从业人员数越多，农业产出反而越小。廖翼等（2011）利用时间序列数据建立多元线性回归模型，对1986-2008年洞庭湖区农业总产值进行了分析，结果表明：农业机械总动力、机耕面积和化肥施用量每增加1%，农业总产值将分别上升1.17%、0.83和0.40%，农作物播种面积对湖区农业生产的影响不显著。漆文萍（2005）采用多元回归方法，对江西省农业生产总值的影响因素进行分析，得出结论：1970-1998年间，江西农业生产中的科技含量偏低，农作物的播种面积对农业总产值的影响最为显著，化肥施用量其次，而政府对农业生产和事业财政支持的影响最小。
从上述学者的研究来看，不同时期、不同地区以及不同角度下，农业生产总值的影响因素不尽相同，例如，在董梅生的研究中农业总产出受播种面积影响不大，而在漆文萍的研究中，农作物播种面积是影响农业总产出的最显著的变量。同时，在廖翼等人的研究中，农作物的播种面
积却对洞庭湖区农业总产出的影响并不显著。因此，在本文的分析中，将多个变量引入模型，并通过各种检验方法研究农业总产值的影响因素。
三、实证过程及分析
1.理论依据
本文研究的是全国农业总产值与有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量之间的关系，所以寻找了与农业有关的各种真实指标数据，用计量经济学的方法探讨农业生产总值的各种影响因素。 2.建立模型
根据以上的理论分析，运用计量经济学的方法，以农业总产值（Y ）为被解释变量，有效灌溉面积(1X )、农业机械总动力(2X )、农用化肥施用折纯量(3X )、为解释变量，建立如下回归模型：
i i i i i X X X Y υ++++=3322110ββββ （试1）
试1中，i Y 是第i 年的农业总产值，i X 1是第i 年的有效灌溉面积，i X 2是第i 年的农业机械总动力，i X 3是第i 年的农用化肥施用折纯量，i υ为模型随机误差项。通过自变量系数1β、2β、3β，可以判断农业总产值与有效灌溉面积、农业机械总动力和农用化肥施用折纯量之间的线性关系。若1β>0,则农业总产值与有效灌溉面积成正相关，
若1β<0,则农业总产值与有效灌溉面积成负相关，若1β=0，则农业总产值与有效灌溉面积无相关关系。农业总产值与农业机械总动力和农用化肥施用折纯量之间的相关关系判断同有效灌溉面积。随机扰动项i υ中代表对Y 由影响但又未纳入模型的诸多因素的综合影响。例如：一些未被认识或尚不能肯定的一些未知因素，模型设定的误差以及变量的观测误差等等。
3.数据的来源
综合权衡数据可得性及其他相关因素的影响，本文将采用全国31个省2013年的截面数据对中国农业总产值及其影响因素进行了深入研究，农业总产值、有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量等相关数据来源于国家统计局全国年度统计数据。
4.数据的收集及处理
为了研究农业总产值与有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量之间的关系，本文选取了全国31个省2013年的面板数据作为样本。其中，假设农业总产值（Y）为被解释变量，有效灌溉面积(
X)、
1
农业机械总动力(
X)、农用化肥施用折纯量(3X)为解释变量，样本数据
2
如下表所示：
表3—1 中国31个省的农业总产值及其影响因素数据
obs Y X1 X2 X3
1 170.4100 153.0200 207.7200 12.78000
2 217.1600 308.8700 554.1800 24.34000
3 3473.270 4349.030 10762.72 331.0400
4 932.1400 1382.790 3183.300 121.0200
5 1328.070 2957.760 3430.570 202.4200
6 1673.860 1407.840 2631.980 151.7600
7 1261.680 1510.130 2730.040 216.7900
8 2856.340 5342.120 4849.280 244.9600
9 172.2800 184.0900 113.1700 10.78000
10 3167.780 3785.270 4405.620 326.8300
11 1336.790 1409.390 2462.200 92.43000
12 2003.260 4305.530 6140.280 338.4000
13 1376.290 1122.420 1336.760 120.5700
14 1072.800 1995.600 2014.130 141.5800
15 4509.880 4729.030 12739.83 472.6600
16 4202.300 4969.110 11149.96 696.3700
17 2678.080 2791.410 4081.050 351.9300
18 2726.750 3084.300 5433.990 248.1900
19 2444.700 1770.760 2564.890 243.9100
20 1868.300 1586.370 3382.980 255.7000
21 485.4000 260.9300 502.1000 47.57000
22 909.1800 675.1800 1198.880 96.64000
23 2903.480 2616.540 3953.090 251.1400
24 997.1200 926.9000 2240.800 97.42000
25 1639.400 1660.270 3070.330 219.0200
26 57.92000 239.2700 517.3000 5.700000
27 1714.790 1209.940 2452.720 241.7300
28 1104.470 1284.080 2418.460 94.71000
29 138.3500 186.9000 410.5800 9.800000
30 269.0000 498.5600 801.9800 40.44000
31
1806.110
4769.890
2165.860
203.2200
注：资料来源：国家统计局 Y ：农业总产值（单位：亿元）
1X ：有效灌溉面积（单位：千公顷） 2X ：农业机械总动力（单位：万千瓦） 3X ：农用化肥施用折纯量（单位：万吨）
5.变量间相关关系分析
（1）计算相关系数，如表3—2：
（2）表3—2 中国农业总产值及其影响因素相关系数矩阵
Y X1 X2 X3 Y 1.000000 0.854972 0.893869 0.919006 X1 0.854972 1.000000 0.804146 0.816556 X2 0.893869 0.804146 1.000000 0.877528 X3
0.919006
0.816556
0.877528
1.000000
从表2中看出，农业总产值（Y ）与有效灌溉面积（1X ）的相关系数为0.854972，呈高度正相关，与农业机械总动力(2X )相关系数为0.893869，呈高度正相关，与农用化肥施用折纯量(3X )的相关系数为0.893869，呈高度正相关。 （3）绘图
2,000
4,0006,0008,00010,00012,00014,0005
1015202530
X1
X2
X3
Y
图3—1 Y 与X1、X2、X3的线图
从图中可以看出，农业总产值及其影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间可能具有一定的相关系。
01,0002,0003,0004,0005,000
1,000
2,000
3,0004,000
5,000
6,000
X1
Y
01,000
2,000
3,000
4,000
5,000
4,000
8,00012,000
16,000
X2
Y
01,000
2,000
3,0004,000
5,000
200
400600
800
X3
Y
图3—2 Y 与X1、X2、X3的散点图
从以上三个散点图中可以看出，大多数散点均匀分布在直线的两侧，说明农业总产值（Y ）与有效灌溉面积(1X )、农业机械总动力(2X )、农用化肥施用折纯量(3X )之间近似于线性关系。
6.模型的参数估计
Method: Least Squares Date: 06/24/15 Time: 21:03 Sample: 1 31 Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob.
C 220.7614 124.4694 1.773619 0.0874 X1 0.175263 0.084105 2.083858 0.0468 X2 0.110792 0.052506 2.110101 0.0443 X3 3.724238 1.118091 3.330890 0.0025
R-squared 0.894734 Mean dependent var 1661.205 Adjusted R-squared 0.883038 S.D. dependent var 1203.481 S.E. of regression 411.5873 Akaike info criterion 14.99783 Sum squared resid 4573910. Schwarz criterion 15.18286 Log likelihood -228.4664 Hannan-Quinn criter. 15.05815 F-statistic 76.49777 Durbin-Watson stat 2.267030 Prob(F-statistic) 0.000000
F
图3—3 Y 与X1、X2、X3的回归分析结果
运用最小二乘估计法对模型进行估计，如图3—3，则回归结果为：
3
21724238.3110792.0175263.07614.220?X X X Y i +++= S.E(124.4694)(0.084105)(0.052506)(1.118091) t (1.773619)(2.083858)(2.110101)(3.330890)
894734.02=R 883038.02=R F=76.49777 DW=2.267030 n=31
该模型中，可决系数2R =0.894734,修正可决系数2R =0.883038,这说明模型对样本的拟合很好，参数t 检验均显著，F 检验也显著，解释变量参数估计检验通过，各变量参数均为正值，说明模型的多重共线性比较弱，不需要修正。但由于各地区的环境存在着差异，农业总产值也不同，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和应用。为此，需对模型是否存在异方差进行检验。 7.模型的检验 （1）异
方差
①异方差的检验 a.残差图形分析
0100,000
200,000300,000400,000500,000
600,000700,000800,000900,0000
1,000
2,000
3,0004,000
5,000
6,000
X1
E 2
0100,000
200,000300,000400,000500,000600,000700,000800,000900,0000
4,000
8,00012,000
16,000
X2
E 2
0100,000
200,000300,000400,000500,000
600,000700,000800,000900,0000
200
400600
800
X3
E 2
图3—4 E2与i X （i=1,2,3）的散点图
从图中看出，残差平方E2随i X 的增加而增加，表明i 可能存在异方差，但由于图形分析对异方差性的判断比较粗糙，仅靠图形判断很难确定是否存在异方差，因此是否确实存在异方差还应通过进一步的检验。
b.White 检验
F-statistic 3.591375 Prob. F(9,21) 0.0075
Obs*R-squared 18.79124 Prob. Chi-Square(9) 0.0270 Scaled explained SS 14.94045 Prob. Chi-Square(9)
0.0926
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/24/15 Time: 22:40 Sample: 1 31 Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 22653.21 74650.51 0.303457 0.7645 X1 105.9626 229.3547 0.462003 0.6488 X1^2 -0.089549 0.037311 -2.400089 0.0257 X1*X2 0.035884 0.045393 0.790531 0.4381 X1*X3 1.595706 0.985716 1.618829 0.1204 X2 -78.72186 126.9909 -0.619902 0.5420 X2^2 -0.026370 0.013960 -1.888990 0.0728 X2*X3 0.670058 0.575600 1.164104 0.2574 X3 725.5308 1394.214 0.520387 0.6082 X3^2 -14.25891 7.219043 -1.975181
0.0615 R-squared 0.606169 Mean dependent var 147545.5 Adjusted R-squared 0.437384 S.D. dependent var 217151.7 S.E. of regression 162880.5 Akaike info criterion 27.09512 Sum squared resid 5.57E+11 Schwarz criterion 27.55769 Log likelihood -409.9743 Hannan-Quinn criter. 27.24591 F-statistic 3.591375 Durbin-Watson stat 2.208639 Prob(F-statistic) 0.007539
图3—5 white 检验结果
从图中可以看出，79124.182=nR ,由White 检验，在α=0.05下，查χ分布表，得临界值9190.16)9(χ205.0=，比较计算的2χ统计量与临界值，因为
79124.182=nR >9190.16)9(χ2
05.0=，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明
模型存在异方差。 ②异方差的修正
运用加权最小二乘法对模型的异方差进行修正，将权数取为w=1/ee^2,对模型进行参数估计，得到下图3—6，从图中知，运用加权最小二乘法消除了异方差后，参数t 检验均显著，F 检验也显著。
Method: Least Squares
Date: 06/24/15 Time: 23:13
Sample: 1 31
Included observations: 31
Weighting series: 1/EE^2
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 209.1896 3.596370 58.16689 0.0000
X1 0.157235 0.034641 4.539015 0.0001
X2 0.132225 0.010062 13.14117 0.0000
X3 3.550598 0.141710 25.05541 0.0000
Weighted Statistics
R-squared 0.999687 Mean dependent var 992.3950
Adjusted R-squared 0.999652 S.D. dependent var 5188.937
S.E. of regression 2.275971 Akaike info criterion 4.602605
Sum squared resid 139.8612 Schwarz criterion 4.787635
Log likelihood -67.34037 Hannan-Quinn criter. 4.662920
F-statistic 28734.73 Durbin-Watson stat 1.806726
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.893932 Mean dependent var 1661.205
Adjusted R-squared 0.882147 S.D. dependent var 1203.481
S.E. of regression 413.1517 Sum squared resid 4608747.
Durbin-Watson stat 2.223261
图3—6 用权数w的估计结果
（2）自相关
①自相关的检验
EE
1,000
750
500
250
-250
-500
-750
-1,000
51015202530
图3—7 残差图
图中，残差的变动连续为正和连续为负，表明残差项可能存在着一阶正自相关。由于图形分析比较粗糙，故用BG 检验作自相关检验。如下图3—8，78081.222 TR ,其p 值为0,表明存在自相关。
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 34.64575 Prob. F(2,25) 0.0000 Obs*R-squared 22.78081 Prob. Chi-Square(2)
0.0000
Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/25/15 Time: 18:04 Sample: 1 31 Included observations: 31 Presample missing value lagged residuals set to zero. Weight series: 1/EE^2
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob.
C 72.61083 9.024447 8.046014 0.0000 X1 -0.163933 0.032609 -5.027235 0.0000 X2 0.024906 0.010444 2.384809 0.0250 X3 0.956530 0.139035 6.879776 0.0000 RESID(-1) -0.068293 0.010052 -6.794224 0.0000 RESID(-2) -0.112240 0.013571 -8.270310
0.0000 Weighted Statistics
R-squared 0.734865 Mean dependent var 0.323183 Adjusted R-squared 0.681838 S.D. dependent var 2.134036 S.E. of regression 1.217902 Akaike info criterion 3.404122 Sum squared resid 37.08213 Schwarz criterion 3.681668 Log likelihood -46.76389 Hannan-Quinn criter. 3.494595 F-statistic 13.85830 Durbin-Watson stat 2.242564 Prob(F-statistic) 0.000002
图3—8 BG 检验结果
②自相关的修正
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/25/15 Time: 22:06 Sample (adjusted): 2 31 Included observations: 30 after adjustments Convergence achieved after 12 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob.
C 235.7052 123.6438 1.906324 0.0682 X1 0.160506 0.089078 1.801859 0.0836 X2 0.092365 0.053715 1.719533 0.0979 X3 4.157703 1.127921 3.686166 0.0011 AR(1) -0.186258 0.202833 -0.918286 0.3672
R-squared 0.892417 Mean dependent var 1710.898 Adjusted R-squared 0.875204 S.D. dependent var 1191.268 S.E. of regression 420.8333 Akaike info criterion 15.07336 Sum squared resid 4427516. Schwarz criterion 15.30690 Log likelihood -221.1004 Hannan-Quinn criter. 15.14807 F-statistic 51.84474 Durbin-Watson stat 1.983643 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots -.19
图3—9 科克伦-奥克特法估计结果
使用科克伦-奥克特迭代法作广义差分法回归，得到如图3—9所示结果，图中DW=1.983643,可以判断，u d =1.650，u u d DW d -4 ，说明在5%的显著水平下广义差分后已无自相关。 所以最终的回归方程为：
3
21157703.4092365.0160506.07052.235?X X X Y +++= S.E(123.6438)(0.089078)(0.053715)(1.127921) t (1.906324)(1.801859)(1.719533) (3.686166) （3） 经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，有效灌溉面积
每增加1千公顷，平均说来农业总产值将增长0.160506亿元；农用机械总动力每增加1万千瓦，平均说来农业总产值将增长0.092365亿元；当
农用化肥施用折纯量增加1万吨时，平均说来农业总产值将增加4.157703亿元。这与理论分析与经验判断相一致。
（4）拟合优度：由图3—9可以得到892417.02=R ，修正的可决系数
875204.02=R ，说明模型对样本的拟合很好。
（5）F 检验
针对0H :0βββ321===,给定显著水平α=0.05，在F 分布表中查得
34.3)27,3(α=F ,由于F=51.84474>3.34，应拒绝原假设0H ，说明回归方程
显著，即有效灌溉面积、农用机械总动力、农用化肥施用折纯量等变量联合起来确实对农业总产值有显著影响。 （6）t 检验
针对0H :0βββ321===,给定显著水平α=0.05，在t 分布表中查得临界值052.2)27(025.0=t ，当在其他解释变量不变的时候，农用化肥施用折纯量对被解释变量农业总产值有显著的影响，而有效灌溉面积、农用机械总动力对被解释变量农业总产值没有有显著的影响。 8.模型的预测
X1 X2 X3 Y Mean 2047.526 3351.831 190.7048 1661.205 Median 1510.130 2564.890 202.4200 1376.290 Maximum 5342.120 12739.83 696.3700 4509.880 Minimum 153.0200 113.1700 5.700000 57.92000 Std. Dev. 1631.598 3146.262 152.1423 1203.481 Skewness 0.657700 1.678315 1.218146 0.623441 Kurtosis
2.152167
5.319095
5.144643
2.685889
Jarque-Bera 3.163420 21.50000 13.60773 2.135615 Probability
0.205623
0.000021
0.001109
0.343761
Sum
63473.30 103906.8 5911.850 51497.36 Sum Sq. Dev.
79863336
2.97E+08
694418.7
43451012
Observations
31
31
31
31
图3—10 统计描述
张雪梅毕业设计(论文)任务书
毕业设计（论文）任务书 学院：人文学院 专业：旅游与酒店管理 学生姓名:张雪梅学号:0702110310 设计(论文)题目：南京旅游业灰色关联度分析 指导教师:严伟 专业负责人： 起迄日期: 设计(论文)地点:金陵科技学院江宁校区 发任务书日期:2010年12月16日
1．本毕业设计（论文）课题应达到的目的： 目前,灰色系统理论在社会、经济和自然科学的应用十分广泛,如预测宏观经济态势、区域经济优势分析、产业结构的调整方向等方面都取得了较好的应用效果，但在旅游经济应用研究方面尚不多见。本文以南京旅游业为例，应用灰色关联分析的方法，定量地将影响地方旅游经济发展的主导因素的分析出来，同时建立南京旅游业的灰色预测模型，进而为南京旅游经济的发展提供科学依据。 2．本毕业设计（论文）课题任务的内容和要求（包括原始数据、技术要求、工作要求等）： 本选题属于一项理论性的研究，学生应在查阅大量文献的基础上，分析南京旅游业的影响因子。南京旅游业是一个复杂的巨系统，影响的因素很多，如旅游资源、交通条件、区域经济发展水平、客源市场、旅游者的可支配性收入、旅游偏好、年龄、职业及文化修养等等，而这些因素对南京旅游业的发展表现出明显的灰色性。 本课题需要对这些因子结合南京旅游业进行初步的灰色分析。 本选题需要使用图书馆及网络资源，如CNKI期刊网等。
3．对本毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括图表、实物等硬件要求〕： 通过开展毕业论文课题研究，培养学生综合运用所学的基础理论、专业知识和基本技能，分析和解决问题。要求学生完成1000字左右文献综述、翻译1万印刷符（或译出3千汉字）以上相关参考资料、以及撰写1万字左右的论文。以上成果应由学生独立完成，不弄虚作假，不抄袭他人成果。 4．本毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2010年12月1日指导教师与学生见面，进行论文开题指导； 2010年12月1日至2010年12月19日学生完成并上交开题报告，并提交《毕业设计（论文）外文参考资料译文（附原文）》； 2010年12月22日至2011年1月18日学生结合毕业设计（论文）题目进行实习调研，并完成论文一稿； 2011年2月23日至2011年 3月27日 学生完成论文二稿； 2011年4月13日至2011年 4月17日 进行毕业设计（论文）中期检查；2011年3月30日至2011年 4月24日 学生完成论文定稿； 2011年4月27日至2011年 5月8日 学生完成论文答辩准备工作；2011年5月15日至2011年 5月16日 进行论文答辩
计量经济学论文12篇
计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
计量经济学论文
计量经济学论文题目：我国财政收入和国民生产总值的关系 姓名：XXX 学号：XXX 专业：XXX 科目：计量经济学
2.13 我国1978~1997年财政收入Y和国民生产总值（GNP）X的统计资料如表1所示（单位：亿元）。 表1 年份财政收入GNP 年份财政收入GNP 1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14923.3 1979 1146.38 4038.2 1989 2664.90 16917.8 1980 1159.93 4517.8 1990 2937.10 18589.4 1981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.5 1982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.9 1983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.5 1984 1642.86 7206.7 1994 5218.10 46670.0 1985 2004.82 8989.1 1995 6242.20 57494.9 1986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.5 1987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5 （1）建立财政收入的一元线性回归模型，并解释斜率系数的经济含义； （2）若1998年国民生产总值为78017.8亿元，求1998年财政收入的预测值。 答案： （1）利用软件建立一元线性回归模型，运行结果如下：
根据运行结果可知： y=858.48+0.1000x t= (46.02) 2R =0.9916 F=2118 S.E=208.7 其中斜率系数为0.1000，表示国民生产总值（GNP ）与财政收入成正比，财政收入（x ）每增加一个单位，国民生产总值（y ）将增加0.1各单位。 （2）根据回归方程可知， 当x=78017.8时，y=858.48+0.1000 78017.8=78876.28 所以1998年的财政收入预测值为78876.3亿元。 2.15 表3是某类商品销售量Y 与该商品价格1X 和售后服务费用2X 的历史统计资料。 （1）建立Y 关于1X 和2X 的回归模型； （2）对所建立的模型进行统计检验； （3）解释模型估计结果的经济含义。 表3 时期 销售量（万件） 价格（元/件） 售后服务费（万元） 1 55 100 5.5 2 70 90 6.3 3 90 80 7.2 4 100 70 7.0 5 90 70 6.3 6 105 70 7.4 7 80 65 5.6 8 110 60 7.2 9 125 60 7.5 10 115 55 6.9 11 130 55 7.2 12 130 50 6.5 答案： （1）利用软件建立回归模型，运行结果如下： （a ）线性模型
计量经济学期末课程论文范文
中国经济增长影响因素实证分析 摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析
一、文献综述 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业.(精选)
我国旅游收入的计量分析 一、经济理论陈述 在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。 另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。 旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。
在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。 二、相关数据 三、计量经济模型的建立 Ｙ＝ｃ（１）＋ｃ（２）＊Ｘ２＋ｃ（３）＊Ｘ３＋ｃ（４）＊Ｘ４＋ｃ（５）＊Ｘ５＋ｃ（６）＊Ｘ６＋Ｕ 我们建立了下述的一般模型：
计量经济学论文12篇-精品
中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
计量经济学题库(超完整版)及答案
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2 =0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为： Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C 0.353191 0.562909 0.627440 0.5444 R-squared 0.954902 Mean dependent var 8.258333 Adjusted R-squared 0.950392 S.D. dependent var 2.292858 S.E. of regression 0.510684 F-statistic 211.7394 Sum squared resid 2.607979 Prob(F-statistic) 0.000000 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（） 。 （2）解释回归系数的含义。 （2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平？ 14．假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问： （1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。 （2）如何解释截距的意义？它有经济含义吗？如何解释斜率？（3）能否救出真实的总体回归函数？ （4）根据需求的价格弹性定义： Y X ?弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗？如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？ 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的： 1110=∑i Y ，1680 =∑i X ，204200=∑i i Y X ，315400 2=∑ i X ，133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值； 16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：
计量经济学论文相关论文总结
计量经济学论文 15130322 张佳伟 GDP与CPI和贷款总额的关系 摘要：众所周知，GDP作为一个比较有说服性的统计指标，可以在一定程度上反映一个国家的经济状况，今天我所要研究的，是GDP和居民消费指数和贷款总额之间的关系。改革开放以来，CPI 涨幅与GDP 增幅经历了几轮波动,1997年之前的几轮经济高增长,物价都出现了明显的高涨幅；1998-2008 GDP连续11 年保持两位数增长,但物价涨幅却保持低位运行,经济运行从高增长高物价向高增长低物价转变,反映了CPI涨幅与GDP 增速相关关系随着改革的深入发展发生了一些变化。另外，贷款总额既然作为一个经济指标，其对于国民生产总值的必然会存在一定的影响，至于这个影响程度的大小，如果要具体形象的反映出来，就必须要借助计量经济学的办法，去分析CPI和贷款额这两者对于国民生产总值GDP的影响。 通过计量经济学的手段可以知道，居民消费指数CPI对于国民生产总值GDP的影响要远远大于贷款总额对于国民生产总值的影响。 下面我们就通过计量经济学的办法对于他们三者之间的关系进行一个形象的测算和研究。 为了确定这三个变量之间的关系，决定运用eviews软件对相关的变量进行分析。确定最为合理的方程以及进行变量的显著性检验、异方差检验和多重共线性检验和自相关检验。（为了更加精确的进行变量之间关系数据的测算，使用了eviews8.0版本进行实证分析）
1、确定变量 我们确定“GDP ”为被解释变量，“CPI ”和“贷款总额”为解释变量。 2、建立模型 Y=0β+1βP+2βX+c （c 为随机扰动项） 3、数据处理 此为1992-2008年度的GDP 、CPI 以及贷款额的数据。 年度 GDP （Y ） 居民消费指数（P ） 贷款额（X ） 1992 26923.5 282 26322.9 1993 35333.9 305.8 32943.1 1994 48197.9 320 39976 1995 60793.7 345.1 50544.1 1996 71176.6 377.6 61156.6 1997 78973 394.6 74914.1 1998 84402.3 417.8 86524.1 1999 89677.1 452.3 93734.3 2000 99214.6 491 99371.1 2001 109655.2 521.2 112315 2002 120332.7 557.6 131294 2003 135822.8 596.9 158996 2004 159878.3 645.3 178198 2005 183217.4 698.2 194690 2006 211923.5 766.4 225347.2 2007 257305.6 849.9 261691 2008 300670 926.4 303468 （数据来自人民网） 4、建立多元回归线性模型 （1）建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对话框“Workfile
《计量经济学》期末论文
《计量经济学》期末论文 我国居民消费水平的影响因素分析 经济学院 09级国际经济与贸易2班 晋兆晖 290508210
我国居民消费水平的影响因素分析 内容摘要：改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。消费作为拉动经济发展的重要因素，具有较高的研究价值。本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。虽然各地区的经济消费结构会有所差异，但总体还是有绝大部分相似之处的。分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 关键词：计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄 一、选题背景 消费是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。但另一方面，消费又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系，这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。 随着改革开放以来中国经济高速增长，居民生活水平与消费水平也随之不断提升，我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，但是居民存款额依然居高不下，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管是从宏观还是微观来分析，居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针，这有重大的现实意义。 二、变量的选择分析 根据传统的凯恩斯消费理论，消费需求是个人可支配收入的函数，收入水平的高低直接影响居民的消费水平，可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备，这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。 居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素，居民储蓄越多，最终消费就越少，储蓄越少，最终消费支出就越多。 物价水平对消费者的消费倾向会有影响，即影响到居民的消费支出，当居民的收入不变时，若物价上涨，则消费支出增加；反之，居民收入不变，若物价下跌，则消费支出减少。对于物价水平，选择通货膨胀率来反映。 恩格尔系数作为衡量一个国家和地区人民生活水平状况的指标，也是需要被列
计量经济学论文参考题目
计量经济学论文参考题目 本文由论金台论文站工作室整理提供。 中国城镇居民2013年可支配收入分析 中国农业总产值问题的计量分析 中国上市公司现金股利的影响因素分析 在校学生总数变动的多因素分析 GDP与进出口总额的计量分析 有关我国进口商品消费的计量分析 影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析 影响我国粮食总产量诸因素分析 影响新股上市定价的因素分析 影响粮食产量的相关因素分析 影响银行卡交易量的因素分析 城市住房均衡价格供求模型 城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析 城镇人均收入与人均通讯消费分析 江苏省居民消费函数模型 江苏省城镇居民消费模型 江苏省镇居民消费函数模型 影响GDP增长的经济因素分析 影响保费收入的因素分析 影响寿险保费收入的因素分析2 影响江苏省房地产业发展的因素分析 影响我国农业总产值因素的实证分析 影响中国汽车产量的多因素分析 影响人身保险保费收入的重要因素分析 资本结构主要影响因素的再探析 中国经济增长的影响因素实证分析 运用OLS法对参数估计 江苏省城市居民消费函数模型分析 店铺租金的确定 对江苏省房地产市场的实证考察 固定资产投资对江苏省GDP影响分析 固定资产投资的计量经济学模型
关于社会商品零售总额的案例分析 关于封闭式基金价格问题 货币政策与GDP的回归分析. 开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究 农业总产值分析 农民收入影响因素研究 外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析 旅游经济分析 我国财政收入与部分支出结构 美国居民消费与可支配收入关系的实证分析 四川省居民消费结构计量分析 我国居民消费增长模型 我国居民消费的因素分析 我国国内债务规模的多元线性分析 我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析 我国国债发行规模影响因素的分析 我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析我国外汇储备及其影响因素的分析 我国涉外旅游业收入的实证分析 西方消费理论在中国的实证分析 我国私人汽车拥有量分析 影响GDP的因素分析 中国股票内在价值影响因素的实证分析 政府对公共卫生事业的投 中国粮食总产量多因素分析 江苏省城乡居民储蓄存款的计量模型分析 中国对美国进口总额的分析 关于农民人均纯收入的计量经济模型 对江苏省种植业收入模型的初步探索 计量经济学消费——收入模型分析 城镇居民消费水平影响因素浅析 江苏省人力资本存量的现状分析 农民人均收入影响因素分析 浅析我国城市化的影响因素 加工工业产品出厂价格多因素分析
税收计量经济学论文
我国税收增长的影响因素分析
摘要 本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1988年至2007年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。 【关键词】：国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量思考 一、研究的目的要求 税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原理。这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。。 改革开放以来，中国经济高速增长，1978-2008年的31年间，国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元，一跃成为世界第二大经济体。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况也发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2008年已增长到54223.79亿元，31年间平均每年增长16.76%。税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。
期末计量经济学论文作业
考查课作业 姓 谢培辉 名 院系国际商学系 学 124042011037 号 年 2011 级 专 国际经济与贸易业 1 班级 考试 计量经济学科目 考试 分数
关于影响就业人数因素的计量分析 【摘要】本文通过对各地区的数据进行计量经济分析，探讨相关经济变量对就业人数的影响，并以工资额与就业人数为代表构建模型 【关键字】大学生就业工资额就业人数 一、引言 就业是我们很关注的问题，人口就业和收入分配是关系国计民生的热点问题。在国际金融危机冲击和复杂多变的经济形势下，深入贯彻落实科学发展观，及时解决经济运行中的问题，经济发展总体上呈现平稳发展的局面，就业局势总体保持稳定，新增就业人数创出新高，劳动报酬总额、工资水平稳步提高。 最近，据中国媒体援引人力和社会保障部的最新统计数据，二零一零年全国高校毕业生为630万人，比去年的611万多19万人，加上往届未能就业的，需要就业的毕业生数量很大，高校毕业生就业形势十分严峻。随着九十年代末大学扩招和教育产业化政策推行以来，大学生人数的增幅远远超过经济增长所需要的人才增长，大学生就业不难才是怪事，"毕业即失业"成为中国大学生的普遍现象。尽管如此，中国教育部决定继续扩大全日制专业学位硕士研究生招生规模，努力培养更多高层次、应用型人才。表面上看，研究生扩招能提高大学生学历层次，可以缓解就业难。但是，如果不清理高等教育积弊，扩招研究生来应对就业难将是饮鸩止渴，使就业矛盾更加突出。 随着市场就业体系的形成及隐性失业的显性化，单纯依靠经济发展对劳动力需求的拉动，难以全面解决劳动就业问题。从我国劳动力供需矛盾尖锐化的国情出发，通过各种途径减少劳动力市场上的过度供给，缓解就业压力，应当作为制定就业政策的一个重要考虑内容。作为长期决策，要确立高素质人才优先就业的方针。政府应对各类企业进行分类，对高科技企业，如电力、化工、电子信息、机械制造等行业，给予特殊劳动力的供给政策，进入这些企业的人员就当具备较高的学历水平。工资额也应和就业相适应，对此提出计量分析。 二选题意义 从上面分析可以看出，解决就业问题意义重大，主要体现在一下几个方面： 1.充分配置劳动力资源，提高社会生产效率；
计量经济学期末论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出
分数：______ 计量经济学课程论文 中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府 支出 系别：国贸系 班级：国本五 学号： 2012016533 姓名：张璐 指导老师：岁磊
【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义，它直接反映了人民的收入和生活水平，而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系，因此，本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。 【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出 具体数据如下： 图1数据收集 注： Y:人均国内生产总值GDP（平均每年每人）（单位：元） X1：居民消费水平（单位：亿元） X2：国家税收（单位：亿元） X3：政府支出（单位：亿元）
由此，我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图，如下： 图2 Y与X1 图3 Y与X2
图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系，从而建立数学模型： 建立三元线性回归模型： 在eviews7 命令框中输入：LS Y C X1 X2 X3回车 所以我们得到以下结果：Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中，我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法，所以对模型的平稳性暂时不作考虑。
若不考虑单位根检验，直接用我们在前几章学习的方法进行检验，结果如下： 1.拟合优度：我们由表可知，，修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验：：，给定显著性水平，在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设，说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验：对于C、X1、X2的系数，t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验，而X3的系数的t统计量为-2.033472，在df=12、α=0.05的情况下，t统计量应大于2.179，显然X3的系数不能通过T检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验，在命令框中输入：COR X1 X2 X3回车得到以下结果： 可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正： 模型的回归结果为： 模型的回归结果为：
如何快速写出计量经济学的论文
当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS都没学过）。但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。第一天，我讲了OLS。画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种。结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍），她信心大增。后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。毕业论文也顺利通过。她说我的方法是当今世界上最快的计量速成法。她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。问其原因：“看了一下OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。那些推导看不看都不影响我用软件。现在没空看，先发论文再说。” 我笑其太浮躁。但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了CSSCI而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。因此有了本文。你是不是属于这样的人群？请看下面： 本文的目标人群： 1、不懂计量的人； 2、想学计量却苦于缺乏时间的人； 3、想学计量却看不懂、推导不了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看
推导过程，也想发论文的人。 4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇CSSCI，尽快毕业的人。 5、所有想速成的人。 但是目标人群一定要能看懂STATA软件操作手册的人（或者其他软件操作手册）。如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。我也不认得。如果你能找到一个懂STATA、EVIEWS的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。 本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。 目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。 申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和捷径。目录 一、计量论文的两大要点是什么？ 二、如何判断计量论文的水平高低？ 三、做计量的“大杀器”有哪些？ 四、瞎倒腾计量的秘诀 五、大规模发CSSCI的建议 一、计量论文的两大要点是什么？
计量经济学论文(eviews分析)
我国限额以上餐饮企业营业额的 影响因素分析 班级： 姓名： 学号： 指导老师：
我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析 摘要：本文收集了1999—2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。 关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析 一、研究背景 近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。 二、变量的选取 影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数
本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出 本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数 本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数 本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性 支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里） 年度 营业额 （Y）企业数（x1） 人均年消费性 支出(x2) 全国城镇人口 数（x3） 公路里程 数（x4） 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5
计量经济学课程论文
我国旅游业收入影响因素研究 学院： 班级： 姓名： 学号：
摘要：近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大，通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词：旅游业；国内旅游收入；旅行社数量；旅游人数；人均花费； 改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次；从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。 本文以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验，在此基础上，最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择 旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的
运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。 在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均花费（1X ）、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定 设定线性模型：μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入（亿元）； 1X —人均旅游花费（元）； 2X —旅游人数（百万人次）； 3X —全国旅行社数量（个）； 4X —铁路营业里程（万公里）； 5X —公路里程（万公里）。 1.3 数据搜集（见表1） 表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表
期末计量经济学论文作业
期末计量经济学论文作 业 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】
考查课作业 谢培辉 姓名 院 系国际商学系 学号 2011 年级 国际经济与贸易 专业 班 1 级 计量经济学 考试科目 考试分数 关于影响就业人数因素的计量分析
【摘要】本文通过对各地区的数据进行计量经济分析，探讨相关经济变量对就业人数的影响，并以工资额与就业人数为代表构建模型 【关键字】大学生就业工资额就业人数 一、引言 就业是我们很关注的问题，人口就业和收入分配是关系国计民生的热点问题。在国际金融危机冲击和复杂多变的经济形势下，深入贯彻落实科学发展观，及时解决经济运行中的问题，经济发展总体上呈现平稳发展的局面，就业局势总体保持稳定，新增就业人数创出新高，劳动报酬总额、工资水平稳步提高。 最近，据中国媒体援引人力和社会保障部的最新统计数据，二零一零年全国高校毕业生为630万人，比去年的611万多19万人，加上往届未能就业的，需要就业的毕业生数量很大，高校毕业生就业形势十分严峻。随着九十年代末大学扩招和教育产业化政策推行以来，大学生人数的增幅远远超过经济增长所需要的人才增长，大学生就业不难才是怪事，"毕业即失业"成为中国大学生的普遍现象。尽管如此，中国教育部决定继续扩大全日制专业学位硕士研究生招生规模，努力培养更多高层次、应用型人才。表面上看，研究生扩招能提高大学生学历层次，可以缓解就业难。但是，如果不清理高等教育积弊，扩招研究生来应对就业难将是饮鸩止渴，使就业矛盾更加突出。 随着市场就业体系的形成及隐性的显性化，单纯依靠经济发展对劳动力需求的拉动，难以全面解决劳动就业问题。从我国劳动力供需矛盾尖锐化的国情出发，通过各种途径减少劳动力市场上的过度供给，缓解就业压力，应当作为制定就业政策的一个重要考虑内容。作为长期决策，要确立高素质人才优先就业的方针。政府应对各类企业进行分类，对高科技企业，如电力、化工、电子信息、机械制造等行业，给予特殊劳动力的供给政策，进入这些企业的人员就当具备较高的学历水平。工资额也应和就业相适应，对此提出计量分析。 二?选题意义? 从上面分析可以看出，解决就业问题意义重大，主要体现在一下几个方面：?1.充分配置劳动力资源，提高社会生产效率；? 2.提高和保持劳动者素质；?
计量经济学期末课程论文设计 对我国GDP影响因素的分析
广西工学院2011-2012学年第一学期 期末课程论文设计 科目金融计量经济学 课题对我国GDP影响因素的分析 任课教师杨毅 班级国贸091班 姓名 二○一二年元月
对我国GDP影响因素的分析 （研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数） 【摘要】：运用1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1990-2009年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。 【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析 一、引言 改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法。
计量经济学论文
我 国 税 收 增 长 的 影 响 因 素 分 析 姓名： 班级： 学号：2008 【摘要】本文?是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1988年至2007年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。 【关键词】：国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量思考 一、研究的目的要求 税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。取得财政收入的手段有
多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原理。这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。。 改革开放以来，中国经济高速增长，1978-2008年的31年间，国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元，一跃成为世界第二大经济体。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况也发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2008年已增长到54223.79亿元，31年间平均每年增长16.76%。税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。 影响税收收入的因素有很多，但据分析主要的因素可能有：①从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉，而国内生产总值是反映经济增长的一个重要指标。②公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定影响。③物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。④税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984~1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。因此，可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。 为了全面反映中国税收增长的全貌，我们选用“国家财政收入”中的“各项税收”（即税收收入）作为被解释变量，反映税收的增长；选择“国内生产总值”（即GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择“财政支出”作为公共