计量经济学eviews论文税收收入

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计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。　　计量经济学　　期末实验报告　　实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析　　姓 名：　　学 号：　　班 级： （）级统计学系（）班　　指导教师：　　时 间：　　（上面是论文封皮）　　23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）　　一、 经济理论背景　　近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。　　二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论　　我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：　　①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长　　居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流， 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。　　②、商品供求结构性矛盾依然突出　　从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。　　③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长　　加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。　　④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长　　经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。　　三、 相关数据收集　　相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：　　23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）　　地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）　　北京 6 8 1 2 9　　天津 4 0 6 8 8　　石家庄 4 0 3 0 9　　太原 3 2 9 9 5　　呼和浩特 5 9 2 8 7　　沈阳 3 1 5 7 1　　大连 6 8 8 1 5　　长春 8 7 1 1 2　　哈尔滨 4 0 8 5 4　　上海 6 9 0 1 3　　南京 4 0 4 0 6　　杭州 5 9 0 9 2　　宁波 5 8 4 2 4　　合肥 6 8 5 1 9　　福州 7 9 5 4 8　　厦门 5 9 7 3 7　　南昌 4 8 0 1 4　　济南 7 7 3 8 4　　青岛 6 8 6 5 7　　郑州 4 1 2 2 3　　武汉 5 0 5 2 1　　长沙 4 1 9 9 8　　广州 7 8 6 1 1　　四、 模型的建立　　根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：　　其中：　　——人均消费支出　　——常数项　　——回归方程的参数　　——平均每户就业人口数　　——平均每一就业者负担人口数　　——平均每人实际月收入　　——人均可支配收入　　——随即误差项　　五、实验过程　　（一）回归模型参数估计　　根据数据建立多元线性回归方程：　　首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。　　利用Eviews输出结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:08　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -180 506 -282633 2159　　X1 3490 2332 427889 1704　　X2 1209 7866 498528 1513　　X3 552510 629371 466766 0239　　X4 -180652 742107 -590947 1290　　R-squared 721234 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711　　SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564　　Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249　　Log likelihood -9199 F-statistic 64259　　Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076　　根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： ， ， ， ，　　从而初步得到的回归方程为：　　Se= (506) (2332) (7866) (629371) (742107)　　T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947)　　F=64259 df=18　　模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。　　（二）处理多重共线性　　我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：　　X1：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:28　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8238 6688 296574 7697　　X1 0964 4840 531833 1405　　R-squared 100508 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711　　SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497　　Log likelihood -3917 F-statistic 346511　　Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491　　X2：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 641 2658 632596 0156　　X2 -1146 9597 -218861 2364　　R-squared 066070 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711　　SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380　　Sum squared resid Schwarz criterion 82254　　Log likelihood -8237 F-statistic 485623　　Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412　　X3：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8827 8342 326831 1988　　X3 540400 095343 667960 0000　　R-squared 604712 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711　　SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402　　Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276　　Log likelihood -9362 F-statistic 12577　　Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013　　X4：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:30　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7094 8178 141465 2665　　X4 596476 124231 801338 0001　　R-squared 523300 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711　　SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129　　Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003　　Log likelihood -0898 F-statistic 05284　　Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096　　由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行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 S Error t-Statistic P　　C -8991 9081 -644388 5266　　X1 8101 2070 275533 2167　　X3 517213 095693 404899 0000　　R-squared 634449 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711　　SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087　　Log likelihood -0368 F-statistic 35596　　Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043　　X2、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:33　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 5536 1435 451015 6568　　X2 -00981 0392 -110678 9130　　X3 536856 102783 223221 0000　　R-squared 604954 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711　　SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847　　Log likelihood -9292 F-statistic 31348　　Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093　　X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:34　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7015 5882 326290 0306　　X3 766892 553402 192782 0046　　X4 -473721 656624 -244390 0363　　R-squared 684240 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711　　SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445　　Log likelihood -3529 F-statistic 66965　　Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010　　由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。　　X1、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:37　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 6693 8464 479562 6370　　X1 29944 6512 366505 7180　　X3 652622 646003 558228 0192　　X4 -345001 757634 -775265 0919　　R-squared 686457 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711　　SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625　　Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373　　Log likelihood -2719 F-statistic 86591　　Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 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 S Error t-Statistic P　　C 60939 2088 127981 8995　　X2 1557 9303 575948 5714　　X3 886588 600027 144175 0053　　X4 -596394 701018 -277251 0345　　R-squared 689658 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711　　SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599　　Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347　　Log likelihood -1539 F-statistic 07429　　Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046　　由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：　　Se= (5882) (553402) (656624)　　T= (326290) (192782) (-244390)　　F=66965 df=20　　（三）异方差性的检验　　对模型 进行怀特检验：　　White Heteroskedasticity Test:　　F-statistic 071659 Probability 399378　　Obs*R-squared 423847 Probability 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 S Error t-Statistic P　　C 50 9 266460 7929　　X3 9623 1924 394723 6977　　X3^2 -071268 187278 -380548 7080　　X4 -6779 3390 -467114 6460　　X4^2 121138 229933 526841 6047　　R-squared 192341 Mean dependent var 87　　Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54　　SE of regression 59 Akaike info criterion 12207　　Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892　　Log likelihood -9038 F-statistic 071659　　Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378　　由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，所以模型中不存在异方差。　　（四）自相关的检验　　由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于05，D-W值为111635，显著性水平 =05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =543

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上周通宵了4个晚上，也没啥进展，我室友人家直接找的毕业论文网代做的，百度里搜 毕业论文网 第一个就是的，记得网站是 Lw54 的那个，居然直接过了，这周我也想开了，不行就找人写，宋思明说了，能用钱解决的问题都不是问题。

计量经济学课程论文　　小组成员：　　组长：　　指导教师：　　日期：2010/年5月27日　　2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析　　摘要：本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析，建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。　　关键词：GDPY(亿元）多因素分析模型计量经济学检验　　一、引言部分　　GDP（国内生产总值）指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了，主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L（万人）、各地区资本形成总额K(亿元）剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）之后对各城市同一时期的GDP的影响。　　二、文献综述　　注：2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》；　　2006年就业人数L（万人）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；　　2006年资本形成总额K(亿元）的数据来源于《中国统计年鉴2007》，本表按2006年价格计算；　　2006年商品零售价格指数P（上年=100）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；　　三、研究目的　　通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。　　四、实验内容　　根据生产函数理论，生产函数的基本形式为:。其中，L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金，本文未考虑时间变量即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料；其中产出Y为各城市同一时期的GDP（可比价），L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额（可比价）。　　五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正　　（一）我们先建立Y1与L的关系模型：　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　L——2006年年末职工人数（万人）　　模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验　　利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与L的散点图如下：　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：　　DependentVariable:Y1　　Method:LeastSquares　　Date:05/27/10Time:14:45　　Sample:136　　Includedobservations:31　　VariableCoefficientSErrort-StatisticP　　C-2169-0034　　L0000　　R-938534M979　　AdjustedR-936415SD139　　SE545A66266　　Sumsquaredresid74755513S75517　　Loglikelihood-7712F-8073　　Durbin-W503388Prob(F-statistic)000000　　可见，L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，劳动每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加9941，这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为936415，F值为8073，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于05，所以通过了P值检验　　（二）建立Y1与K1的关系模型：　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）　　模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验　　利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与K1的散点图如下：　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：　　DependentVariable:Y1　　Method:LeastSquares　　Date:05/27/10Time:17:16　　Sample:136　　Includedobservations:31　　VariableCoefficientSErrort-StatisticP　　C-0357-0833　　K0000　　R-958357M979　　AdjustedR-956921SD139　　SE537A27332　　Sumsquaredresid50647333S36583　　Loglikelihood-7364F-3880　　Durbin-W697910Prob(F-statistic)000000　　可见，K1的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加241106，这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为956921，F值为3880，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于05，所以通过了P值检验　　通过两个模型的可绝系数、调整可决系数、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的，Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此，在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下，建立二元关系模型。　　（三）建立Y1与K1和L的二元关系模型　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）　　L——2006年年末职工人数（万人）　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得　　DependentVariable:Y1　　Method:LeastSquares　　Date:05/27/10Time:17:23　　Sample:136　　Includedobservations:31　　VariableCoefficientSErrort-StatisticP　　C-2218-0001　　K0000　　L0000　　R-979900M979　　AdjustedR-978464SD139　　SE3899A60943　　Sumsquaredresid24446367S74820　　Loglikelihood-4462F-5040　　Durbin-W633165Prob(F-statistic)000000　　可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为978464，F值为5040，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于05，所以通过了P值检验。　　通过两个模型的可绝系数、调整可决系数、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的，Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此，建立二元关系模型更符合实际经济情况。　　（四）建立非线性回归模型——C-D生产函数。　　C-D生产函数为：，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。　　方式1：转化成线性模型进行估计；　　在模型两端同时取对数，得：　　在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：　　GENRLNY1=log（Y1）　　GENRLNL=log（L）　　GENRLNK1=log（K1）　　LSLNY1CLNLLNK1　　则估计结果如图所示。　　DependentVariable:LNY1　　Method:LeastSquares　　Date:05/27/10Time:17:29　　Sample:136　　Includedobservations:31　　VariableCoefficientSErrort-StatisticP　　C2316　　LNK0000　　LNL0000　　R-988755M504486　　AdjustedR-987951SD037058　　SE113834Akaikeinfocriterion-416379　　S362831Schwarzcriterion-277606　　L95388F-946　　Durbin-W295173Prob(F-statistic)000000　　可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为987951，F值为946，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于05，所以通过了P值检验。　　通过对以上模型的可决系数、调整可决系数、F检验的比较，明显的，该模型最优。因此，选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。　　六、总结　　综上所述，我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）间的数量关系，是一个成功的模型。从模型中看出，各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）有非常密切的关系，与柯布-道格拉斯（C-D）生产函数密切吻合，验证了柯布-道格拉斯（C-D）生产函数的正确。　　参考文献：　　1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》　　2、《价格指数——国家统计年鉴2007》　　3、《中国国内生产总值核算》，作者：许宪春编著，

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一元线性回归模型的置信区间与预测 多元线性回归模型的置信区间问题包括参数估计量的置信区间和被解释变量预测值的置信区间两个方面，在数理统计学中属于区间估计问题。所谓区间估计是研究用未知参数的点估计值（从一组样本观测值算得的）作为近似值的精确程度和误差范围，是一个必须回答的重要问题。 一、参数估计量的置信区间 在前面的课程中，我们已经知道，线性回归模型的参数估计量 是随机变量 的函数，即： ，所以它也是随机变量。在多次重复抽样中，每次的样本观测值不可能完全相同，所以得到的点估计值也不可能相同。现在我们用参数估计量的一个点估计值近似代表参数值，那么，二者的接近程度如何？以多大的概率达到该接近程度？这就要构造参数的一个区间，以点估计值为中心的一个区间（称为置信区间），该区间以一定的概率（称为置信水平）包含该参数。即回答 以何种置信水平位于 之中，以及如何求得a。 在变量的显著性检验中已经知道 (1) 这就是说，如果给定置信水平 ，从t分布表中查得自由度为(n-k-1)的临界值 ，那么t值处在 的概率是 。表示为 即 于是得到：在（ ）的置信水平下 的置信区间是 i=0，1 （3） 在某例子中，如果给定 ，查表得 从回归计算中得到 根据（2）计算得到 的置信区间分别为 和（1799，2401） 显然，参数 的置信区间要小。 在实际应用中，我们当然希望置信水平越高越好，置信区间越小越好。如何才能缩小置信区间？从（3）式中不难看出：（1）增大样本容量n。在同样的置信水平下，n越大，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小；同时，增大样本容量，在一般情况下可使估计值的标准差 减小，因为式中分母的增大是肯定的，分子并不一定增大。（2）更主要的是提高模型的拟合度，以减小残差平方和 。设想一种极端情况，如果模型完全拟合样本观测值，残差平方和为0，则置信区间也为0。（3）提高样本观测值的分散度。在一般情况下，样本观测值越分散，标准差越小。置信水平与置信区间是矛盾的。置信水平越高，在其他情况不变时，临界值 越大，置信区间越大。如果要求缩小置信区间，在其他情况不变时，就必须降低对置信水平的要求。 二、预测值的置信区间 1、 点预测 计量经济学模型的一个重要应用是经济预测。对于模型 ， 如果给定样本以外的解释变量的观测值 ，有 因 是前述样本点以外的解释变量值，所以 和 是不相关的。引用已有的OLS的估计值，可以得到被解释变量 的点预测值： (4) 但是，严格地说，这只是被解释变量的预测值的估计值，而不是预测值。原因在于两方面：一是模型中的参数估计量是不确定的，正如上面所说的；二是随机项的影响。所以，我们得到的仅是预测值的一个估计值，预测值仅以某一个置信水平处于以该估计值为中心的一个区间中。于是，又是一个区间估计问题。 2、 区间预测 如果已经知道实际的预测值 ，那么预测误差为 显然， 是一随机变量，可以证明 而 因为 由原样本的OLS估计值求得，而 与原样本不相关，故有： ， 可以计算出来： (5) (6) 因和 均服从正态分布，可利用它们的性质构造统计量，求区间预测值。利用 构造统计量为： 将 用估计值 代入上式，有 这样，可得显著性水平 下 的置信区间为 (7) (7)式称为 的均值区间预测。 同理，利用 构造统计量，有 将 用估计值 代入上式，有： 根据置信区间的原理，得显著性水平 下 的置信区间： （8） 上式称为 的个值区间预测，显然，在同样的 下，个值区间要大于均值区间。(7)和(8)也可表述为： 的均值或个值落在置信区间内的概率为 ， 即为预测区间的置信度。或者说，当给定解释变量值 后，只能得到被解释变量 或其均值 以 的置信水平处于某区间的结论。 经常听到这样的说法，“如果给定解释变量值，根据模型就可以得到被解释变量的预测值为……值”。这种说法是不科学的，也是计量经济学模型无法达到的。如果一定要给出一个具体的预测值，那么它的置信水平则为0；如果一定要回答解释变量以100%的置信水平处在什么区间中，那么这个区间是∞。 在实际应用中，我们当然也希望置信水平越高越好，置信区间越小越好，以增加预测的实用意义。如何才能缩小置信区间？从（5）和(6)式中不难看出：（1）增大样本容量n。在同样的置信水平下，n越大，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小；同时，增大样本容量，在一般情况下可使 减小，因为式中分母的增大是肯定的，分子并不一定增大。（2）更主要的是提高模型的拟合优度，以减小残差平方和 。设想一种极端情况，如果模型完全拟合样本观测值，残差平方和为0，则置信区间长度也为0，预测区间就是一点。（3）提高样本观测值的分散度。在一般情况下，样本观测值越分散，作为分母的 的值越大，致使区间缩小。置信水平与置信区间是矛盾的。置信水平越高，在其他情况不变时，临界值 越大，置信区间越大。如果要求缩小置信区间，在其他情况不变时，就必须降低对置信水平的要求。 四、一元线性回归模型参数估计实例 为了帮助读者理解一元线性回归模型参数估计的原理，下面以我国国家财政文教科学卫生事业费支出模型为例，不采用计量经济学应用软件，用手工计算，进行模型的参数估计。 经分析得到，我国国家财政中用于文教科学卫生事业费的支出，主要由国家财政收入决定，二者之间具有线性关系。于是可以建立如下的模型： 其中， 为第t年国家文教科学卫生事业费支出额（亿元）， 为第t年国家财政收入额（亿元）， ，为随机误差项， 为待估计的参数。选取1991—1997年的数据为样本，利用（6）和（7）的计算公式，分别计算参数估计值。 表1 有关数据表 年份ED FI 1991 708 3149 -551 -2351 734 -26 -037 1992 793 3483 -466 -2017 804 -11 -014 1993 958 4349 -301 -1151 1001 -43 -045 1994 1278 5218 19 -282 1196 82 064 1995 1467 6242 208 742 1424 43 029 1996 1704 7408 445 1908 1685 19 011 1997 1904 8651 645 3151 1963 -59 -031 有关中间计算结果如下： 由电脑计算的参数估计值为 全部统计结果如下表。 从表中可看出，判定系数 99，表示以国家财政收入额来解释国家文教科学卫生事业费支出额，在1991至1997年间，拟合度相当理想。截距项 的估计值对应的t-统计量为47，不能通过显著性检验，即不能推翻 为0的假设；而一次系数 的估计值对应的t-统计量为34，不用查表即可知通过显著性检验，即 显著不为0，因果关系成立。F-统计量的值为58，也表示方程系数显著不为0。 表一：Eviews计算结果 Dependent Variable: ED Method: Least Squares Date: 09/21/02 Time: 16:22 Sample: 1991 1997 Included observations: 7 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 05237 90691 470252 6580 FI 223419 010986 33659 0000 R-squared 988055 Mean dependent var 857 Adjusted R-squared 985666 SD dependent var 8972 SE of regression 06160 Akaike info criterion 08974 Sum squared resid 90 Schwarz criterion 07428 Log likelihood -81408 F-statistic 5768 Durbin-Watson stat 644626 Prob(F-statistic) 000005 表二：不含截距项的Eviews计算结果： Dependent Variable: ED Method: Least Squares Date: 09/21/02 Time: 16:19 Sample: 1991 1997 Included observations: 7 Variable Coefficient S Error t-Statistic P FI 228304 003337 40877 0000 R-squared 987526 Mean dependent var 857 Adjusted R-squared 987526 SD dependent var 8972 SE of regression 36364 Akaike info criterion 84730 Sum squared resid 34 Schwarz criterion 83957 Log likelihood -96556 Durbin-Watson stat 630622 Dependent Variable: LED Method: Least Squares Date: 09/21/02 Time: 16:21 Sample: 1991 1997 Included observations: 7 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -522329 383141 -973290 0106 LFI 005563 044764 46341 0000 R-squared 990188 Mean dependent var 077084 Adjusted R-squared 988226 SD dependent var 382958 SE of regression 041554 Akaike info criterion -288701 Sum squared resid 008634 Schwarz criterion -304156 Log likelihood 51045 F-statistic 6048 Durbin-Watson stat 930000 Prob(F-statistic) 000003 多元线性回归模型的参数估计实例 例1 建立中国消费模型。根据消费模型的一般形式，选择消费总额为被解释变量，国内生产总值和前一年的消费总额为解释变量，变量之间关系为简单线性关系，选取1981年至1996年统计数据为样本观测值。样本观测值列于表1中。 表1 中国消费数据表 年份 消费总额 国内生产总值 前一年消费额 年份 消费总额 国内生产总值 前一年消费额 1981 3309 4901 2976 1989 10556 16466 9360 1982 3638 5489 3309 1990 11362 1832 10556 1983 4021 6076 3638 1991 13146 21280 11362 1984 4694 7164 4021 1992 15952 25864 13146 1985 5773 8792 4694 1993 20182 34501 15952 1986 6542 10133 5773 1994 27216 47111 20182 1987 7451 11784 6542 1995 34529 59405 27216 1988 9360 14704 7451 1996 40172 68498 34529 以y代表消费总额， 代表国内生产总值， 代表前一年消费总额，应用计量经济分析软件包TSP5中普通最小二乘法估计模型，得到下列结果： （13） （83） （36） （70） 式中各项都是评价估计结果优劣的重要标准，后面将逐一介绍。这里仅讨论参数估计值。两个解释变量前的参数估计值分别为4809和1985，都为正数，且都处于0与1之间，常数项的估计值也为正，这些参数估计值的经济含义是合理的。随机误差项的方差的估计值为5。 Oh，如果你是学习好的话肯定会做那么也就不用提问了，如果你学习不怎么样做出来的太好反而会让老师更加怀疑真实性，一般情况下能过关就OK了，做的太好老师问你了咋办。所以吧能过关一切都好的求采纳

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知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位毋庸置疑，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。实施人力资源会计要解决的关键问题是人力资源的确认和计量。关键词：知识经济 人本论文由无忧论文网整理提供力资源会计 确认和计量人力资源会计这一概念的提出已经40多年了，但由于人力资源核算的复杂性，如何确认人力资源会计仍是当今会计界的难题之一。知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位也毋庸置疑，作为一门会计学领域的新分支，其产生和发展具有一定的科学性，它不是纯抽象的理论，应是实践性非常强的一项工作，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。笔者在此就人力资源会计的确认和计量问题进行一些浅薄的探讨，还望各位专家批评指正。一、进行人力资源会计核算的基础和原则 （一）在探讨人力资源会计核算之前，首先要弄清以下三个基础性问题： 人力资源是企业的一项资产（随后还有阐述）。 人力资源是通过负债的方式取得的。 在核算人力资源的时候，既要核算其取得、开发与使用成本，又要核算其原有价值。其中取得和开发成本属于资本性支出，应将其资本化，作为资产处理；使用成本属于收益性支出，应将其费用化，计入当期损益。人力资产原有价值应作为资产的一部分进行核算，同时作为“租用人力”增加一项负债。 （二）人力资源会计核算的确认本论文由无忧论文网整理提供原则 重要性原则。人力资源是企业的重要经济资源，应重点加以体现，尤其是那些不可替代人力资源的信息、数额巨大的培训项目等。 配比性原则。当人力资源数额较大，涉及多个会计期间时，应遵循配比原则对其价值进行合理摊销。 历史成本原则。将招聘、培训和开发人才等一切人力资源方面的支出均作为人力资产和成本，其数据是根据原始发生时的金额归集的。 相关性原则。企业人事管理部门，它对于职工的管理不仅是看其工资发生额的大小，而且重要的是如何合理配置人力资源，所以要求人力资源会计提供的信息应体现相关性原则。 效益成本原则。人力资源会计在很多方面发挥了较大的作用，但在核算时还应考虑对那些核算成本较高，对决策意义不大的核算项目可不予揭示。 划分资本性支出与收益性支出原则。将递延资产中的职工培训费、费用中的职工教育经费、数额较大的培训费、招聘广告费、稀有人才离职损失费予以资本化，将工资福利费等各期发生额均衡的支出计入费用，作为收益性支出。二、人力资源会计核算的内容和方法的确认 人力资源会计核算内容包括如下几点： （一）人力资产的核算。人力资本论文由无忧论文网整理提供产就是企业所拥有的人力资源的总价值，包括人力资产原有价值、人力资产取得和开发成本，以及进知识经济下人力资源会计确认和计量问题研究马雅丽 河南省三门峡市市政工程处 472000行人力资产评估时的增值部分（减值时冲减）。 人力资产原有价值。在企业取得前由于劳动者已经具备一定的知识、技能而具有一定的价值。它被企业拥有后，原有价值依然存在，因此它应作为人力资产的重要组成部分。不过对其进行计量有一定难度，这可以由会计学会等权威部门研讨制定统一标准，由国家颁布实施。 人力资产附带成本。企业在取得或开发人力资源时，总要发生一定的费用。如付给招聘人员薪金和津贴，招聘广告费、测验费，如教育培训人员的工资津贴、教材费及学费等。这些都应作为人力资产附带成本，记入人力资产价值，平均分摊在劳动合同期内。 人力资产评估增值（或减值）部分。人力资产价值除了受劳动者的知识技术水平影响外，还受劳动者的职位、年龄、身体健康状况及敬业程度等多种因素的影响。所以，定期对人力资产进行评估很有必要。评估增值增加人力资产价值，评估减值则冲减人力资产价值。它可由权威的人力资产评估机构，结合每个人的情况，采用科学的方法统一评估确定。 租用人力的核算。企业一开始拥有人力资源，就负有合同到期时无条件地把这部分人力资源归还给劳动者的义务，从而形成负债——租用本论文由无忧论文网整理提供人力。它在数值上应等于人力资产原有价值加上人力资产评估增值（或减去人力资产评估减值）。 人力资产使用成本的核算。企业在使用人力资源时，要支付工资、福利费等，并发生其他相关支出；此外还有与各期收益相配比而摊销的资本性支出（人力资产附带成本摊销）。这些都构成了人力资产使用成本。（二）人力资源会计账户设置的确认 为了进行人力资源会计核算，应设置以下账户： “人力资产”账户。该账户根据其内容构成，下设三个明细账户： （1）人力资产原值。本账户核算具有不同标准的劳动者在进入企业前就拥有的价值量。企业在取得人力资源时记借方，在劳动合同到期劳动者离开企业时记贷方。期末余额在借方，表示期末人力资产原值结余额。 （2）人力资产附带成本。本账户核算企业在取得或开发人力资源时所发生的必要支出。支出发生时记借方，在合同期内分期平均摊销时记贷方，直接冲减“人力资产”价值。期末余额在借方，表示尚未摊销的附带成本。 （3）人力资产评估增值。本账户核算在对人力资产进行评估时的评估增加额或减少额。评估增值时记借方，评估减值时记贷方。当劳动者离开企业时全额冲减该项人力资产的增值额。期末余额在借方，表示增值量；期末余额在贷方，表示减值量。

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最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测

农村居民消费主要影响因素分析200822119 081国贸4 张辉一，引言 经济危机以来，中国经济遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要靠投资、出口和消费三驾马车的拉动，而其中又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济下滑还是说明国内对出口的依赖还是很大的。 中国幅员辽阔，是一个巨大的市场，但是为什么这么多年中国的市场都没有完全开发出来，我个人认为是方向没有选择准确。中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，由次可见中国巨大的消费市场隐藏在农村中，那么如何挖掘农村的消费潜力就成了至关重要的问题。 西方经济学中有很多关于需求、消费等的理论。微观经济学中供求与均衡价格理论中的需求定理中阐述了需求的定义及其影响因素。需求是指在某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够购买的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者偏好、消费者收入以及人们对未来的预期等等。 由于数据的可获行及影响的重要性，对于农村居民的消费水平主要选取了以下二个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。二，文献综述 中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，农村的居民的消费在国民消费中占有很大比重，农村居民的消费水平对整个国民经济的发展有很大的作用。随着改革开放的深入发展及各项支农惠农政策的实施，农村居民的收入水平有了很大的提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济发展所面对的重大问题。本文运用了计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单分析。 ●1989年到2008年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）年份 农村居民消费水平Y 农村居民家庭人均纯收入X1 商品零售价格指数X21989 549 5 81990 560 3 11991 602 6 91992 688 784 41993 805 6 21994 1038 1221 71995 1313 7 81996 1626 1 11997 1722 1 81998 1730 2162 41999 1766 3 972000 1860 4 52001 1969 4 22002 2062 6 72003 2103 2 92004 2301 6 82005 2560 2 82006 2847 1 1012007 3265 1 82008 3756 7 7数据来源：《中国统计年鉴》国家统计局网站三，建立模型 由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*x1+b2*x2+uib0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平；b1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对农村居民消费水平的影响；ui为随机扰动项。四，模型的检验及修正（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验利用EVIEWS软件，做Y对X1 、X2的回归，回归结果如下表1：参数估计由上表可知各系数回归估计值：Se(b0)=1351 Se(b1)=027251 Se(b2)=8188901，经济意义上的检验 该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在数量上增加居民消费。2，统计意义上的检验 当n=20 ，α =05时，t检验值为740。由数据可以看出，X1、X2的t检验值的绝对值大于740，符合t检验。F=8554符合F检验，R-squared=955580 Adjusted R-squared=950354，模型拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。二，计量经济学检验1，异方差检验 样本数为20，且模型为二元线形回归模型，利用怀特检验对异方差进行检验，利用OLS课的残差ei，求残差平方和eiˆ2并将其对X1/、X2/、x1ˆ2、x2ˆ2和x1*x2做回归，可得结果如下表2：且xii 为xiˆ2，xi为xi*xj 由表2可以看出，nR²=237706，由怀特检验知，在α =05时，查χ²分布表 得临界值χ （5）=0705，由于nR²<χ （5），所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。有下面的散点图也可以得出不存在异方差的结论。 2，序列相关性检验根据表2得D-W检验，durbin-walson=569439，查表dl=13，du=54而DW值小于dl，存在正序列相关。利用迭代法对序列相关进行处理，一次迭代结果（表3） 经过一次迭代，可从表中看出DW=913490，仍然小于dl值，可见一次迭代对模型影响不显著，再进行二次迭代如（表4） 经过二次迭代后收敛，ρ1、ρ2的 估计值分别为039001、-500703，并且t检验显著，说明原模型确实存在一阶、二阶序列相关性、DW=302138，n=18 k=2，查表得dl=05，du=53，可知du

计量经济学人均收入论文题目

计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。　　计量经济学　　期末实验报告　　实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析　　姓 名：　　学 号：　　班 级： （）级统计学系（）班　　指导教师：　　时 间：　　（上面是论文封皮）　　23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）　　一、 经济理论背景　　近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。　　二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论　　我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：　　①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长　　居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流， 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。　　②、商品供求结构性矛盾依然突出　　从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。　　③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长　　加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。　　④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长　　经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。　　三、 相关数据收集　　相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：　　23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）　　地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）　　北京 6 8 1 2 9　　天津 4 0 6 8 8　　石家庄 4 0 3 0 9　　太原 3 2 9 9 5　　呼和浩特 5 9 2 8 7　　沈阳 3 1 5 7 1　　大连 6 8 8 1 5　　长春 8 7 1 1 2　　哈尔滨 4 0 8 5 4　　上海 6 9 0 1 3　　南京 4 0 4 0 6　　杭州 5 9 0 9 2　　宁波 5 8 4 2 4　　合肥 6 8 5 1 9　　福州 7 9 5 4 8　　厦门 5 9 7 3 7　　南昌 4 8 0 1 4　　济南 7 7 3 8 4　　青岛 6 8 6 5 7　　郑州 4 1 2 2 3　　武汉 5 0 5 2 1　　长沙 4 1 9 9 8　　广州 7 8 6 1 1　　四、 模型的建立　　根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：　　其中：　　——人均消费支出　　——常数项　　——回归方程的参数　　——平均每户就业人口数　　——平均每一就业者负担人口数　　——平均每人实际月收入　　——人均可支配收入　　——随即误差项　　五、实验过程　　（一）回归模型参数估计　　根据数据建立多元线性回归方程：　　首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。　　利用Eviews输出结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:08　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -180 506 -282633 2159　　X1 3490 2332 427889 1704　　X2 1209 7866 498528 1513　　X3 552510 629371 466766 0239　　X4 -180652 742107 -590947 1290　　R-squared 721234 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711　　SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564　　Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249　　Log likelihood -9199 F-statistic 64259　　Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076　　根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： ， ， ， ，　　从而初步得到的回归方程为：　　Se= (506) (2332) (7866) (629371) (742107)　　T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947)　　F=64259 df=18　　模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。　　（二）处理多重共线性　　我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：　　X1：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:28　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8238 6688 296574 7697　　X1 0964 4840 531833 1405　　R-squared 100508 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711　　SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497　　Log likelihood -3917 F-statistic 346511　　Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491　　X2：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 641 2658 632596 0156　　X2 -1146 9597 -218861 2364　　R-squared 066070 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711　　SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380　　Sum squared resid Schwarz criterion 82254　　Log likelihood -8237 F-statistic 485623　　Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412　　X3：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8827 8342 326831 1988　　X3 540400 095343 667960 0000　　R-squared 604712 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711　　SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402　　Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276　　Log likelihood -9362 F-statistic 12577　　Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013　　X4：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:30　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7094 8178 141465 2665　　X4 596476 124231 801338 0001　　R-squared 523300 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711　　SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129　　Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003　　Log likelihood -0898 F-statistic 05284　　Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096　　由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行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 S Error t-Statistic P　　C -8991 9081 -644388 5266　　X1 8101 2070 275533 2167　　X3 517213 095693 404899 0000　　R-squared 634449 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711　　SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087　　Log likelihood -0368 F-statistic 35596　　Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043　　X2、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:33　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 5536 1435 451015 6568　　X2 -00981 0392 -110678 9130　　X3 536856 102783 223221 0000　　R-squared 604954 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711　　SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847　　Log likelihood -9292 F-statistic 31348　　Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093　　X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:34　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7015 5882 326290 0306　　X3 766892 553402 192782 0046　　X4 -473721 656624 -244390 0363　　R-squared 684240 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711　　SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445　　Log likelihood -3529 F-statistic 66965　　Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010　　由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。　　X1、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:37　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 6693 8464 479562 6370　　X1 29944 6512 366505 7180　　X3 652622 646003 558228 0192　　X4 -345001 757634 -775265 0919　　R-squared 686457 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711　　SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625　　Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373　　Log likelihood -2719 F-statistic 86591　　Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 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 S Error t-Statistic P　　C 60939 2088 127981 8995　　X2 1557 9303 575948 5714　　X3 886588 600027 144175 0053　　X4 -596394 701018 -277251 0345　　R-squared 689658 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711　　SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599　　Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347　　Log likelihood -1539 F-statistic 07429　　Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046　　由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：　　Se= (5882) (553402) (656624)　　T= (326290) (192782) (-244390)　　F=66965 df=20　　（三）异方差性的检验　　对模型 进行怀特检验：　　White Heteroskedasticity Test:　　F-statistic 071659 Probability 399378　　Obs*R-squared 423847 Probability 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 S Error t-Statistic P　　C 50 9 266460 7929　　X3 9623 1924 394723 6977　　X3^2 -071268 187278 -380548 7080　　X4 -6779 3390 -467114 6460　　X4^2 121138 229933 526841 6047　　R-squared 192341 Mean dependent var 87　　Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54　　SE of regression 59 Akaike info criterion 12207　　Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892　　Log likelihood -9038 F-statistic 071659　　Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378　　由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，所以模型中不存在异方差。　　（四）自相关的检验　　由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于05，D-W值为111635，显著性水平 =05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =543

下面，给到一些题目，你觉得对你简单的就可以写。杨海文:空间计量模型的选择、估计及其应用江西财经大学，2015。何煜辉:我国企业合并商誉会计计量研究北京交通大学，2015。陈天约:投资性房地产公允价值计量对企业财务绩效的影响华东理工大学，2015。张春燕:公允价值计量模式在投资性房地产中应用的实证研究武汉科技大学，2014。陈晨:投资性房地产公允价值计量动因与经济后果研究中国矿业大学，2014。张甜:公允价值计量模式在投资性房地产中的应用研究厦门大学，2014。赵轶:金融集聚、空间溢出与区域经济增长西南财经大学，2014。李蓉:自创商誉的计量及其应用研究北京交通大学，2014。杨友焱:投资性房地产公允价值计量的应用及财务影响研究重庆大学，2013。胡庭清:非活跃市场环境下公允价值会计计量问题研究湖南大学，2012。当然，最好是结合题目的同时，结合自己的现实情况，加入自己的想法，进行创新。

我国旅游经济的因素分析我国旅游业发展状况分析我国居民消费增长模型我国经济增长与周期波动我国经济增长对能源消耗的依赖公共投资取向与经济增长分析三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出餐饮业区域市场潜力的影响因素分析资本结构主要影响因素的再探析国债发行规模的计量经济分析工资收入差异分析城镇人均收入与人均通讯消费分析影响居民消费水平的因素分析影响就业人数的因素的计量分析影响大学生就业问题的因素分析影响股价指数的因素分析影响我国电力产量的因素分析影响中国汽车产量的多因素分析私家车拥有量的计量分析我国汽车需求的因素分析

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