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2000字计量经济学论文范本

发布时间:2017-05-29 21:42:52 来源:热点源

篇一:计量经济学论文格式

标题 XXXXXXXXXXXXXX(宋体三号字加黑,居中)

学生姓名:XXX学号:XXX(五号宋体字不加黑,居中)

数学与统计学院统计学专业(五号宋体字不加黑,居中)

指导教师:夏红川职称:讲师(五号宋体字不加黑,居中)

空一行

前言(宋体小三号加黑)

1. XXXXXX(一级标题宋体四号加黑)

1.1 XXXXXX(二级标题宋体小四号加黑)

1.1.1 XXXXX(三级标题仿宋体小四号)

正文内容(宋体小四号不加黑)、图表说明(宋体小五号不加黑)

参考文献:(宋体小三号加黑)

文中引用他人的研究成果时,在引用处用上标形式标出该研究成果出自的参考文献序号。参考文献中的中文部分为宋体五号字, 英文与数字为Times New Roman五号, 编排格式如下(其中专著后标注M、期刊文章后标注J)

[1] Strade H, Farnsteiner R. Modular Lie Algebras and Their Representations[M]. New York:: Dekker,1988.

[2] 刘国钧,陈绍业, 王凤翥. 数学分析简明教程[M].北京:高等教育出版社,1957.

[3] Zhang C. On Simple Modules for the Restricted Lie algebras of Cartantype[J]. Communications in Algebra, 2002, 30(11): 5393-5429.

[4] 王国俊, 兰蓉. 系统中的广义重言式理论[J]. 陕西师范大学学报:自然科学版,

2003,31(2):1-11.

篇二:计量经济学论文

中国粮食总产量多因素分析

专业年级: 13金融(2)班 学号: 201312030140 姓名: 谢昊

摘要:本文选取1990年到2013年的相关数据,应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国粮食产量的各因素进行分析、检验,并对其影响程度的大小进行定量分析,进一步明确和完善相关的经济学知识。

关键词:粮食产量 粮食播种面积 农用机械总动力 有效灌溉面积 农业化肥使用量 一、文献综述

农业作为我国最基础的产业,农产品的每年的产量直接关系着我们的民生,故而粮食的产量一直是我们最关心的。 影响因素的分析

首先,粮食作为农作物,其产量肯定会受到农用化肥施用量条件的影响

其次,我认为粮食的播种面积对于粮食产量也有一些影响 最后,农业机械总动力也是影响粮食产量的一大重要因素 二、数据收集与模型的建立

(一)数据收集

(二)模型设计

为了具体分析各要素对我国粮食产量影响的大小,我们可以用粮食总产量(y)作为衡量,代表粮食发展;用粮食耕种面积(x1)、农用化肥施用量(x2)以及农业机械总动力(x3)。运用这些数据进行回归分析。

采用的模型如下:

y= β1+β2x1+β3x2+β4x3+ui

其中,y代表粮食总产量,x1代表粮食耕种面积,x2代表农用化肥施用量,x3代表农业机械总动力,ui代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析,得出各个变量与我国粮食产量的变动关系。

三、模型估计和检验

(一)模型初始估计(表二)

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/21/15Time: 16:27 Sample: 1990 2013 Included observations: 24 Variable

C X1 X2 X3

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficien

-44644.14 0.684116 4.042971 0.031032

6601.867 0.053113 0.974751 0.038352

-6.762350 12.88043 4.147697 0.809131

0.0000 0.0000 0.0005 0.4280 49317.62 4867.060 16.71945 16.91579 191.0450 0.000000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.966281 Mean dependent var 0.961223 S.D. dependent var 958.4155 Akaike info criterion 18371206 Schwarz criterion -196.6334 F-statistic 1.534928 Prob(F-statistic)

回归函数为:

?

Yi??44644.14?0.684116X1?4.042971X2?0.031032X3

(6601.867) (0.053113) (0.974751) (0.038352) T=(-6.762350) (12.88043) (4.147697) (0.809131)

R2?0.966281 2?0.9612 23 F=191.045

(二)多重共线性检验

相关系数矩阵(表三)

X1 X2 X3

X1 1

-0.267566314901 -0.23239867238

X2 -0.267566314901

1

0.977074961235

X3 -0.23239867238 0.977074961235

1

根据多重共线性检验,解释变量之间可能存在着线性相关。为了

进一步了解多重共线性的性质,我们可以做辅助回归。

由上表可以得知,辅助回归的可决系数很高,经验表明,方差扩大因子VIFj>=10时,通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性,这里的x2、x3的方差扩大因子远大于10,表明存在严重的多重共线性问题。

为了进一步筛选并剔除引起多重共线性分变量,需要采用逐步回归的方法。

分别作Y对X1、X2、X3的一元回归,意愿回归结果如下表

通过采用剔除变量法,多重共线性的修正结果如下:剔除X2。(表七)

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/25/15Time: 10:06 Sample: 1990 2013 Included observations: 24 Variable

C X1 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Coefficien

-31636.64 0.641034 7732.436 0.069329 -4.091419 9.246298 0.0005 0.0000 49317.62 4867.060 17.25679 17.40404 156.9019 Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.937277 Mean dependent var 0.931303 S.D. dependent var 1275.661 Akaike info criterion 34173555 Schwarz criterion -204.0814 F-statistic

修正后方程为 ?

Yi??31636.64?0.641034X1?0.186325X2

(7732.436) (0.069329)(0.011061) T= (-4.091419)(9.246298)(16.84505)

22

R?0.937277 ?0.931303 F?156.9019

(三)异方差检验

(表八)

F-statistic Obs*R-squared

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/24/15Time: 18:58 Sample(adjusted): 1991 2013

Included observations: 23 after adjusting endpoints Variable

C R-squared Adjusted R-squared

Coefficien

1280357. 504218.4 2.539291 0.0191 1341173. 1852594.

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.037667 Probability 0.041181 Probability

0.847978 0.839189

0.001790 Mean dependent var -0.045743 S.D. dependent var

篇三:计量经济学课程论文范文

计量经济学课程论文

产业结构对我国经济增长影响

的实证分析

学号:2008324030924 学院:商学院

班级:财务管理0802班 姓名:王玉娟

产业结构变动对我国经济增长影响

的实证分析

(河北农业大学商学院 财务管理0802班 王玉娟 2008324030924)

摘要:经济发展是以经济增长为前提的,而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用最小二乘法,研究三大产业增长对我国经济增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进我国经济可持续发展的重要性。

关键字:经济增长;三大产业;最小二乘法;产业结构;可持续发展

The change of industrial structure to the economic growth in China empirical analysis

of the influence

Abstract: Economic development is the premise of economic growth, and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable relationship. This paper adopts from 1981 to 2010 by establishing the statistical data of multiple linear regression model, using the least squares, research to our country economy three industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure, thus draws for transformation of the mode of economic development, and promote the sustainable development of China's economic importance.

Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure

一、引言

经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上,一个国家人均产出(或人均收入)水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。

一个国家产业结构的状态及优化升级能力,是经济发展的重要动力。十六大报告提出,推进产业结构优化升级,形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出,推动产业结构优化升级,这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。

二、模型设定及数据说明

1、模型设定

通过对数据观察,根据搜集的1981年至2010年的统计数据,建立模型。其模型表达式为:

Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+μi(i=1,2,3)

其中:Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率,X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率,α表示在不变情况下,经济固有增长率。可近似认为,表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和,而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数;βi Xi则表示各产业部门对经济增长的贡献。μi表示随

机误差项。

通过上式,我们可以了解到,各产业每增长1个百分点,国内生产总值(GDP)会如何变化。从而进行经济预测,为产业政策调整提供依据与参考。

2、数据说明

以下数据来自财新网,见表1

表1 单位:%

三、模型参数估计

运用eview3.1软件,采用最小二乘法,对表一中的数据进行线性回归,对所建模型进行估计,估计结果见下图。(图1) 从估计结果可得模型:

Yt=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3

图1 产业结构对我国经济增长影响权重估计结果

四、模型的检验

通过上述线性回归得到模型,现在就其具体形式进行检验: 1、经济意义检验

通过估计所得到参数,可进行经济意义检验:

⑴ α=0.6902,表示当三大产业保持原有规模,我国GDP仍能增加0.6902个百分点。这种结果符合经济发展规律,合理。

⑵ β1 =0.1869,表示在其他条件不变的情况下,第一产业每增长1个百分点,GDP增加0.1869个百分点;反之,降低0.1869,符合经济现实。

⑶ β2=0.4564,表示在其他条件不变的情况下,第产业每增长1个百分点,GDP增加0.4564个百分点;反之,降低0.4564,符合现实。

⑷ β3 =0.2875,表示在其他条件不变的情况下,第一产业每增长1个百分点,GDP增加0.2875个百分点;反之,降低0.2875,合理。综上可知,该模型符合经济意义,经济意义检验通过。2、统计检验 ⑴ 拟合优度检验


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