我国经济增长的实证分析 计量经济学论文
计量经济学课程论文
——中国经济增长影响因素分析
11保险刘琳
201110111289
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1983～2012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。
关键字：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析
正文：
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1993—2012年的20中,我国经济年均快速增长,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。
二、数据收集与模型的建立
（一）数据收集
中国经济增长影响因素模型时间序列表
年份国内生产总值
（现价）
年末从业人
数
全社会固定资
产投资总额
居民消费
价格指数
1993 35,333.92 66,808.00 13,072.30 114.7 1994 48,197.86 67,455.00 17,042.10 124.1 1995 60,793.73 68,065.00 20,019.30 117.1 1996 71,176.59 68,950.00 22,913.50 108.3 1997 78,973.03 69,820.00 24,941.10 102.8 1998 84,402.28 70,637.00 28,406.20 99.2 1999 89,677.05 71,394.00 29,854.70 98.6 2000 99,214.55 72,085.00 32,917.70 100.4
2001 109,655.17 72,797.00 37,213.50 100.7 2002 120,332.69 73,280.00 43,499.90 99.2 2003 135,822.76 73,736.00 55,566.61 101.2 2004 159,878.34 74,264.00 70,477.43 103.9 2005 184,937.37 74,647.00 88,773.61 101.8 2006 216,314.43 74,978.00 109,998.16 101.5 2007 265,810.31 75,321.00 137,323.94 104.8 2008 314,045.43 75,564.00 172,828.40 105.9 2009 340,902.81 75,828.00 224,598.77 99.3 2010 401,512.80 76,105.00 251,683.77 103.3 2011 473,104.05 76,420.00 311,485.13 105.4 2012 519,470.10 76,704.00 374,694.74 102.6
资料来源：《中国统计年鉴》
（二）模型设计
1、变量选择
为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（y ）作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用总就业人员数（x1）衡量劳动力；用固定资产投资总额(x2)衡量资本投入：用价格指数（x3）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。
2、建立模型
3322110X X X Y ββββ+++=+i μ
其中，Y 代表国内生产总值
1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资，
3X 代表消费价格指数，
i μ代表随机干扰项。
我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国经济增长的变动关系。
三、模型估计和回归结果 （一）模型初始估计
利用OLS 回归得到如下结果：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/14 Time: 17:30 Sample: 1993 2012 Included observations: 20
Variable
Coefficient
Std. Error t-Statistic Prob.
C -770248.9 151302.0 -5.090806 0.0001 X1 10.28269 1.562921 6.579145 0.0000 X2 1.124462 0.036910 30.46497 0.0000 X3
921.3627
479.1253
1.923010
0.0725
R-squared 0.996646 Mean dependent var 190477.8 Adjusted R-squared 0.996017 S.D. dependent var 146868.1 S.E. of regression 9268.502 Akaike info criterion 21.28349 Sum squared resid 1.37E+09 Schwarz criterion 21.48263 Log likelihood -208.8349 F-statistic 1584.926 Durbin-Watson stat 1.747614 Prob(F-statistic)
0.000000
可知：
3213627.921124462.128269.109.770248X X X Y +++-=
（-5.09） （6.58） （30.46） （1.92）
99664602 =R F=1584.926 D.W.=1.7476
（1）经济意义检验：从回归模型中可以看出，年末就业人数每增加一个单位，GDP 增加10.28；全社会固定资产投资总额每增加一个单位，GDP 增长1.12；居民消费价格指数每增加一个单位，GDP 增加921.36。符合经济意义。
（2）拟合优度检验：根据2
R =0.9966，表明模型理论线性拟合优度非常高。
（3）F 检验：由模型结果，在5%的显著性水平下，24.3)163(926.158405.0=>= F F ，拒绝原假设β1=β2=β3=0，回归方程显著，即三个因素对GDP 均有显著影响。 （4）t 检验：x1,x2,x3的t 统计量的检验为
-5.090806 6.579145 30.46497 1.923010
在5%的显著性水平下，临界值为1.734，可知，解释变量都通过了t 检验，即对GDP 的影响都显著。
四、计量经济学检验 （一）多重共线性检验 1、相关系数矩阵
X1 X2
X3
X1 1
0.776901181270017
-0.618898604270247 X2 0.776901181270017
1
-0.216978178870185
X3
-0.618898604270247 -0.216978178870185
1
2、一元线性回归分析
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/05/14 Time: 19:10
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2635432. 430938.5 -6.115565 0.0000
X1 38.84791 5.918777 6.563503 0.0000
R-squared 0.705302 Mean dependent var 190477.8 Adjusted R-squared 0.688930 S.D. dependent var 146868.1 S.E. of regression 81913.63 Akaike info criterion 25.55936 Sum squared resid 1.21E+11 Schwarz criterion 25.65893 Log likelihood -253.5936 F-statistic 43.07957 Durbin-Watson stat 0.118161 Prob(F-statistic) 0.000004
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/05/14 Time: 19:14
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 51287.56 6018.713 8.521350 0.0000
X2 1.346582 0.040762 33.03520 0.0000
R-squared 0.983774 Mean dependent var 190477.8 Adjusted R-squared 0.982872 S.D. dependent var 146868.1 S.E. of regression 19220.95 Akaike info criterion 22.66003 Sum squared resid 6.65E+09 Schwarz criterion 22.75960 Log likelihood -224.6003 F-statistic 1091.324 Durbin-Watson stat 0.669483 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/05/14 Time: 19:14
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 824620.3 522791.7 1.577340 0.1321 X3
-6054.444
4981.712
-1.215334
0.2399
R-squared 0.075835 Mean dependent var 190477.8 Adjusted R-squared 0.024492 S.D. dependent var 146868.1 S.E. of regression 145058.3 Akaike info criterion 26.70230 Sum squared resid 3.79E+11 Schwarz criterion 26.80187 Log likelihood -265.0230 F-statistic 1.477037 Durbin-Watson stat 0.094224 Prob(F-statistic)
0.239940
通过上述一元线性回归分析可以发现，
2X 的可决系数983773
.02 R 最大，且2X 通过了t 检验，因此选用2X 作为初始回归模型，在2X 的基础上依次加入其他变量逐步回归，结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/14 Time: 19:38 Sample: 1993 2012 Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -517471.7 80649.84 -6.416277 0.0000 X1 8.080577 1.144963 7.057503 0.0000 X2
1.162330
0.033604
34.58858
0.0000
R-squared 0.995871 Mean dependent var 190477.8 Adjusted R-squared 0.995385 S.D. dependent var 146868.1 S.E. of regression 9976.904 Akaike info criterion 21.39141 Sum squared resid 1.69E+09 Schwarz criterion 21.54077 Log likelihood -210.9141 F-statistic 2050.170 Durbin-Watson stat
1.881783 Prob(F-statistic)
0.000000
可见，加入1X 后，可决系数2
R 提高，且1X 通过了t 检验，因此保留1X 。 在1X 、2X 的基础上加入3X ，回归结果如下 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/14 Time: 19:47
Sample: 1993 2012 Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -770248.9 151302.0 -5.090806 0.0001 X1 10.28269 1.562921 6.579145 0.0000 X2 1.124462 0.036910 30.46497 0.0000 X3
921.3627
479.1253
1.923010
0.0725
R-squared 0.996646 Mean dependent var 190477.8 Adjusted R-squared 0.996017 S.D. dependent var 146868.1 S.E. of regression 9268.502 Akaike info criterion 21.28349 Sum squared resid 1.37E+09 Schwarz criterion 21.48263 Log likelihood -208.8349 F-statistic 1584.926 Durbin-Watson stat 1.747614 Prob(F-statistic)
0.000000
从上述回归结果看，可决系数虽然略有提高，但是3X 未能通过t 检验，因此剔除3X ，修正后的回归方程为
21162330.1080577.87.517471X X Y ++-=
(-6.416277) (7.057503) (34.58858)
995871.02=R F=2050.170 D.W.= 1.747614
（三）异方差检验
1、怀特检验
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 5.653479 Probability 0.005580 Obs*R-squared
12.02423 Probability
0.017172
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/05/14 Time: 20:14 Sample: 1993 2012 Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4.12E+09 2.82E+10 -0.146432 0.8855 X1
124430.8
804504.1
0.154668
0.8791
X1^2 -0.944505 5.749422 -0.164278 0.8717 X2 2294.813 1862.670 1.232002 0.2369 X2^2
-0.003401
0.003385
-1.004820
0.3309
R-squared 0.601211 Mean dependent var 84607813 Adjusted R-squared 0.494868 S.D. dependent var 1.21E+08 S.E. of regression 85972691 Akaike info criterion 39.58928 Sum squared resid 1.11E+17 Schwarz criterion 39.83821 Log likelihood -390.8928 F-statistic 5.653479 Durbin-Watson stat 1.539397 Prob(F-statistic)
0.005580
因为49.9)4(12.024********.0*20n 0.052=>==χR ，所以拒绝同方差的原假设，方程存在异方差。
采用加权最小二乘法对原模型进行回归，结果如下
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/14 Time: 20:30 Sample: 1993 2012 Included observations: 20
Weighting series: 1/ABS(RESID)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -459295.3 4292.575 -106.9976 0.0000 X1 7.213106 0.062922 114.6362 0.0000 X2 1.225343
0.004364
280.7687 0.0000
Weighted Statistics
R-squared 1.000000 Mean dependent var 213755.9 Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var 938221.3 S.E. of regression 51.21738 Akaike info criterion 10.84752 Sum squared resid 44594.75 Schwarz criterion 10.99688 Log likelihood -105.4752 F-statistic 381609.9 Durbin-Watson stat
1.082030 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.994595 Mean dependent var 190477.8 Adjusted R-squared 0.993959 S.D. dependent var 146868.1 S.E. of regression 11415.38 Sum squared resid 2.22E+09
Durbin-Watson stat
1.585564
修正后的方程为21225343.1213106.73.459295X X Y
++-=
(-106.9976) (114.6362) (280.7687)
12=R F=381609.9 D.W.= 1.585564
（四）序列相关检验
已知：DW=1.585564，查表得dL=1.10，dU=1.54。U U d W D d -<<4..由此可知，不存在自相关。
利用拉格朗日乘数（LM ）检验其是否存在一阶序列相关性，如下：
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.048274 Probability 0.828872 Obs*R-squared
0.060161 Probability
0.806241
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/05/14 Time: 20:46
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5581.994 86807.73 0.064303 0.9495 X1 -0.081739 1.235754 -0.066145 0.9481 X2 0.004154 0.039417 0.105385 0.9174 RESID(-1) -0.071123
0.323707
-0.219714
0.8289
R-squared 0.003008 Mean dependent var 3.86E-11 Adjusted R-squared -0.183928 S.D. dependent var 9437.206 S.E. of regression 10268.48 Akaike info criterion 21.48840 Sum squared resid 1.69E+09 Schwarz criterion 21.68755 Log likelihood -210.8840 F-statistic 0.016091 Durbin-Watson stat 1.823218 Prob(F-statistic)
0.997099
D.W.=1.823218,可知其不存在一阶序列相关；RESID(-1)接近于0，所以该函数也不存在序列相关性。
四、结论分析和政策建议 （一）主要结论
1、固定资产投资是经济增长的重要原动力。
经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用效率。固定资产投资是经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。
2、劳动力对GDP有一定的促进作用但对经济增长的贡献率却微不足道。
这是因为我国劳动力结构总量巨大、供给充足、流动性强, 对GDP 影响很大。但是劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷, 会直接影响了经济的增长。
3、消费需求对经济的拉动作用
消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，是国民经济的重要支柱和最主要的组成部分，同时也是最为明显地反映经济自发增长态势的宏观经济指标。（二）政策建议
就业是民生之本，有效促进就业，保持经济增长良好势头成为我国当前乃至今后一段时期的重要课题。针对目前劳动力数量庞大且总体素质不高的现状，应通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业及再就业能力，降低失业率；另一方面，加强各地区间人才交流及促进劳动力自由流动，并通过合理技术壁垒方式，阻止外来流动人员的无序进入。同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。
劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷, 直接影响了经济的增长。因此应当控制人口数量,优化劳动力结构, 提升劳动力素质。物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应加强对投资的科学管理，提高投资效率。
参考文献:
［1］綦国萍，我国经济增长影响因素的实证研究，安徽财经大学，安徽蚌埠233041摘［2］刘诗白.，2004.，社会主义市场经济理论，西南财经大学出版社
［3］赵晓，消费中国经济增长主动力[J]，2005
［4］吴沛, 李克俊，中国经济增长影响因素的实证分析，西华大学，成都610039
［5］徐铮、张润清、李晓红，1990-2004 年我国经济增长因素实证分析[J]，经济论坛，2007（04）
［6］《中国统计年鉴》
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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
计量经济学课程论文(1)
计量经济学课程论文： 奥肯定律在中国的验证；城乡收入差距的因素分析；大学生手机预期消费的计量经济模型；第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析；第二产业GDP形成的因素分析； 各因素对高新技术区发展的影响；关于中国旅游发展的分析； 关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析；国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响；金融发展与经济增长的关系；失业率对中国国内生产总值的影响； 人力资本和实物资本对企业利润的影响分析；人力资本投入与GDP；实证库兹涅茨倒U曲线中国实现；农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析；农村居民收入影响因素分析； 利率及收入对货币供应量的影响；我国房地产行业的生产函数模型； 我国改革开放后通货膨胀的因素分析；我国房地产市场影响因素分析； 我国居民储蓄影响因素的实证分析；我国居民收入对储蓄存款的影响；适度扩大M2能提高我国GDP；湖北省（或其它省区）农民收入结构分析；湖北省（或其它省区）居民消费水平影响因素的分析； 影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析；影响武汉市机动车总数因素的定量分析； 影响电信业务收入的主要因素的分析；影响货币需求的因素分析； 用误差校正模型研究季度M1需求；政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析； 由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性；中国资本外逃的成因解释与计量分析； 中国的菲利普斯曲线；中国城乡人口流动趋势分析；中国外汇储备的影响因素分析； 中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验；菲利普斯曲线的验证； 对我国经济增长的因素分析；恩格尔系数模型检验；地区人均收入影响因素的计量分析； 武汉市投资额影响因素的实证分析；关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析； 固定资产投资对GDP的影响；改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析； 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析；关于教育对中国经济增长作用的计量分析； 吉尼系数影响因素的计量分析；我国经济增长对能源消耗的依赖； 我国旅游经济的因素分析；外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析； 试探交通运输发展与国民经济的关系；我国1978-2011年的财政收入和国民生产总值的计量分析； 影响居民消费水平的因素分析；影响居民消费水平的主要因素分析； 新中国出口的影响因素分析；有关我国居民储蓄影响因素的计量分析； 我国人均GDP与消费的计量分析；影响股价指数的因素分析；中国经济增长与周期波动； 中国能源需求影响因素实证分析；中国旅游业发展状况分析；中国城市居民消费计量分析；
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
计量经济学课程论文模板
计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.sodocs.net/doc/be16428656.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。
安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间：
目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)
第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。
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
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
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。
计量经济学论文
计量经济学论文影响粮食产量的因素分析 ：易士桢 班级：金融1502 学号：20153035
影响粮食产量的因素分析 我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。 本文严格按照计量经济分析方法,以1996-2015年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。 一、模型的建立 以Y i=粮食产量、X1=粮食播种面积、X2=农用化肥施用量、 X3=农用机械总动力、 X4=农、林、牧、渔业劳动力、 X5=耕地灌溉面积，设定Y i=c+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+u i 理论模型。 由经济规律知β1、β2、β3、β4、β5都应大于零。 二、数据的收集（资料来源于中国各年统计年鉴） 三、模型的参数估计 利用Eviews8得到结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 06/01/17 Time: 20:10 Sample: 1996 2015 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -66773.87 37106.01 -1.799543 0.0935 X1 0.790068 0.119139 6.631499 0.0000 X2 1.768843 8.059923 0.219462 0.8295 X3 -0.028692 0.338671 -0.084720 0.9337 X4 -0.087017 0.051349 -1.694614 0.1123 X5 0.477765 0.663745 0.719802 0.4835 R-squared 0.976250 Mean dependent var 51861.43 Adjusted R-squared 0.967768 S.D. dependent var 5548.066 S.E. of regression 996.0571 Akaike info criterion 16.88881 Sum squared resid 13889816 Schwarz criterion 17.18753 Log likelihood -162.8881 Hannan-Quinn criter. 16.94712 F-statistic 115.0958 Durbin-Watson stat 1.811852 Prob(F-statistic) 0.000000 由此数据看出，可决系数和修正可决系数为0.976250和0.967768，F的检验值为115.0958，明显显著，拟合效果还可以。但当a=0.05时，t a/2(n-k-1)=2.1448，说明X2与X5的t检验 不显著，而且X3与X4系数的符号与经济解释相反，可能存在多重共线性。 四、模型的检验 （一）Ⅰ、检验多重共线性（利用相关系数矩阵法） Covariance Analysis: Ordinary Date: 06/01/17 Time: 20:27 Sample: 1996 2015 Included observations: 20 Covariance
计量经济学课程论文
提升我国服务贸易国际竞争力的实证分析和建议 摘要：自我国加入WTO以来，服务贸易得到迅速发展，但是我国地服务贸易竞争力在世界范围仍处于较低水平。综合之前学者们的分析方法做出变化，作者以反映服务贸易竞争力的国际惯用指标作为定量分析的被解释变量，选取相关影响因素作为解释变量建立双对数模型且对各自进行回归分析和协整分析，得出外商对外直接投资、对外贸易开放度和货物贸易额与国际市场占有率存在正向显著关系，最后对提升我国服务贸易竞争力的给出建议。 关键词：服务贸易国际竞争力影响因素 一、引言 随着中国经济结构逐步转型升级，服务业规模不断扩大，带动服务贸易进入快速发展期，根据《中国服务贸易统计2014》，服务进出口额从2007年的2509亿美元攀升至2014年的6043.4亿美元，7年时间里增长了1.5倍。“十二五”以来，中国服务贸易在对外贸易总额（货物和服务进出口额之和）中的比重持续上升。根据世界贸易组织的统计，中国服务贸易的出口和进口额占世界服务贸易的进口和出口额的4.6%和8.1%，位居全球第五位和第二位。但是，当前的世界经济整体处于低速增长时期，特别是全球服务需求总体疲软，中国重要的贸易伙伴中，美国经济复苏态势较好，欧元区与日本经济复苏动力不足，商品和服务需求下滑。新兴经济体和发展中国家经济增速总体持续回落，服务市场快速增长的态势有所放缓。特别是全球货物贸易持续低增长，全球航运市场深陷低迷，与之密切相关的运输、保险等服务回升乏力。再看国内，我国经济增长下行压力很重，2015年前三季度的GDP增长速度跌至6.9%，这是自2009年以来首次跌破7%。在国内外经济发展环境不稳定的条件下，在很大程度上会拖累服务贸易的发展。 面对如此严峻的态势，我国“十三五”规划对对外贸易做出了明确的发展方向指示。规划中指出“加快对外贸易优化升级，从外贸大国迈向贸易强国”。为此，我国的服务贸易就必须完善投资布局和发展结构，扩大开放领域，努力扩大和利用好外商直接投资实际使用额，包括资本和先进的生产、管理和科技技术，加深“走出去”战略，“深度融入全球产业链、价值链、物流链，建立便利跨境电子商务等新型贸易方式的体制，健全服务贸易促进体系，全面实施单一窗口和通关一体化”。将此次的全球的经济下行压力当作我国服务贸易发展转变的很好契机，逐步实现我国服务贸易的全球占比处于世界一流水平，这也是我国在2020年全面消除贫困达到小康社会的一个有效的侧面反映。因此，深刻研究影响我国服务贸易竞争力的因素，提出相应的对策建议，显得尤为重要。 国内学者对影响服务贸易竞争力的因素分析主要从两方面来：（1）通过介绍反映我国服务贸易竞争力的国际通用指标来进行定性分析，提出自己的建议。其中，郭清根（2009）选取竞争力指数(TC)、显示性比较优势指数(RCA)和国际市场占有率（MS）分别来说明我国贸易竞争力强弱，分析得出我国服务贸易竞争力在世界范围总体处于较弱的水平；（2）运用经济学常用的计量经济模型，寻找一些和贸易有关指标最为解释变量和被解释变量进行定量的回归分析。其中国内的学者大多是从迈克尔·波特的国家竞争优势理论框架中6个核心要素下进行变量的选取，包括生产要素条件、需求条件、相关支持产业、服务产业市场开放程度、政府政策和机会。其中，周经、吕继跃（2008）则对旅游服务贸易竞
2015计量经济学课程论文设计
xxx学院 课程论文 论文题目: 分析市产业结构对经济增长的影响 系 (室）： 专业班级： 小组成员： 指导教师： 完成日期：2015年12月13日
分析市产业结构对经济增长的影响 摘要 市近年来随着经济迅猛发展，经济实力不断增强。经济发展以经济增长为前提，而经济增长与产业结构变动有着密不可分的关系。在一定条件下，产业结构变动是经济增长的基础，是促进经济增长的主要因素。强调产业结构的转变也是当前经济增长的发展要求。本文采用1985年至2014年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用Eviews软件，建立计量经济学模型，研究三大产业的增长对市经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进市经济可持续发展的重要意义。 关键词：经济增长、产业结构、回归分析、模型检验
绪论 (1) （一）问题的提出及研究意义 (1) 1．问题的提出 (1) 2．研究意义 (1) （二）研究思路 (1) 一、市经济现状 (2) 二、数据收集及模型设定 (2) （一）数据收集与处理 (2) （二）模型的设定 (4) 三、模型参数估计 (4) 四、模型检验 (5) （一）经济意义检验 (5) （二）统计检验 (6) 1．拟合优度检验 (6) 2．F检验 (6) 3．t检验 (6) （三）计量经济学检验 (6) 1．解释变量间的多重共线性检验 (6) 2．自相关性检验 (7) 3．异方差性经验 (7) 五、根据数据进行对GDP的影响分析 (8) 六、对策建议 (9) （一）转变经济发展方式，推动产业优化升级 (9) （二）加大对农业的投入，调整农业部产业结构 (9) （三）坚持走新兴工业化道路 (9) （四）积极推进服务业发展及转型 (10) （五）注重发挥市场机制的作用 (10) 参考文献 (11)
《计量经济学》课程论文
《计量经济学》课程论文 Prepared on 22 November 2020
计量经济学课程论Array文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，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。最后，我们对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神需求的转变。 特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化，进入21世纪以来，
2000年到2009年，中国国内旅游人次从亿增加到亿，国内旅游总花费从亿元增长到亿元，分别增加了倍和倍。 改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产亿元，同比增长%，其中，负债亿元，同比增长%；所有者权益亿元，同比增长%。按形态分，固定资产亿元，占总量的%，同比增加%；流动资产亿元，占总量的%,同比增加%；其他类型资产亿元，占总量的%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。 [关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均%的增长速度，其中个人旅游消费将以年
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？