计量经济学研究论文内容怎么写的

计量经济学研究论文内容怎么写的

计量经济学其实很简单，总结起来就几个：回归方程前的准备工作，用散点图看序列是否是线性的，不是就做对数处理。然后就是用J-B检验看是否符合正态分布。回归方程：参数的标准差，t统计检验。拟合度系数、调整拟合度系数和F检验。多重共线性的检验和修正。正相关的检验和修正。异方差的检验和修正。

一般论文的结构都是一样的~重要的是你打算怎么写~写什么~，你的思路是啥样的，这样~你可以去参考下（世界经济探索），下载些文献~找下自己的写作思路

首先 你要确定你要研究什么问题 订好你要写的论文的主题 最好是比较新颖的 题目可以先不想 研究比较实际的有意义的问题 最后能对某项你调查的东西提出建议 然后 你就要要针对你想要写的主题的论文开始收集数据了 相关的文献 以及 各种可以收集到数据的年鉴之类的 都需要 到时候再筛选也不迟的 然后 你就要确定写计量经济学论文的话 就要确定用什么模型接下来 你要阅读各类文献了 浏览 细读 精读同时进行哦~ 最后 写论文 格式的话 百度一下就知道了

经济学论怎么写?学术堂来告诉你:　　一、如何选题　　( 一) 选题来源: 前沿问题、热点问题　　那些已经陈旧而且对当今现实发展没有意义的问题就没有太多的研究必要，选择要研究的论题应该是当今世界比较前沿和热点的问题，而且，既要有经济现实意义同时也具备理论研究价值比如，近期国内外发生的重大经济事件、热点问题、关于改革的新问题或者国际交往中的重大问题、焦点问题等等，也可以是一些引起全球人、全国人关注的经济问题以自然灾害对经济社会的影响为例，例如四川地震、长江中下游旱涝灾害等，可以探讨它们对农产品贸易的影响，还可以分析它们对食品价格的影响，甚至对产业结构的调整影响等等　　当然，全球经济的前沿问题或中国经济的热点问题都很多，如何选择呢? 选择哪一个热点呢? 这就要根据自己的兴趣爱好，以及自己对热点问题的熟知程度进行选择，尽量选择自己平时比较感兴趣、而且了解比较多而且希望继续多了解的热点问题进行研究或者根据自己的未来职业规划，选择一个与自己的未来职业相似或相近的论题进行深入研究，不仅可以完成毕业论文而且也有助于将来的事业发展如果选择一个自己不熟悉、不喜欢的问题去写作，将来的职业规划与这个问题也不相关，那这样的写作可能要花费更多的时间和精力　　( 二) 选题原则: 小题大作　　"小题"就是选择一个非常细小、非常微小的问题进行研究，"大作"就是对该问题进行深入、透彻、广泛、全面的研究，就像看一个站在面前的普通人，把他的前世尊祖、家学渊源、地域关系、政治关系、社会关系、经济基础、血缘特征、性格特征、喜怒哀乐、外貌衣着等都看到了如指掌　　比如，"中国对外贸易发展战略研究"，是一个很博大、很复杂的问题，一篇经济学论文是无法解决这一宏大问题的但，如果对此问题比较有兴趣，希望在此方面进行研究的话，不妨把研究范围缩小、缩小、再缩小，缩小到从武汉市农产品对欧盟出口的战略分析这个角度进行研究对于这个选题，缩小了研究区域( 武汉市、欧盟) ，研究对象是农产品，研究侧重点是针对出口方面的，这样在写作时就更具体、更能够有的放矢，研究的内容 更加翔实再举一例，"低碳"主题是学界目前关心的一个热点话题，与之相关的话题很多，稍有不慎，在研究的时候就容易出现大而空的现象，以低碳经济与中国经济发展为例，如果论文题目定为"低碳经济与中国经济 发展"，那么这个研究即使洋洋洒洒几十万字都写不完，何况一篇学位论文但是，如果把题目改为"武汉市新生代农民工低碳消费模式分析"，研究区域、研究对象、研究内容都缩小了很多，而且具有很强的针对性和现实意义，通过使用合理的研究方法深入剖析就是一篇很好的作品　　( 三) 选题准则　　很多同学选定题目做到一半之后就中途放弃了，主要有两方面的原因，一是没兴趣继续做下去，二是没法进一步获取相关的信息故最好按以下准则来进行选题: 第一，选择自己感兴趣的问题兴趣是产生研究动力的源泉，兴趣可以激发对某问题的持久好奇心、探索热情和求知欲望，并促进研究者的思考能力如果你对历史有浓厚兴趣，选择对某个热点经济现象 / 经济事实进行历史性探索，如果你对国际交流、全球化问题更有兴趣，不妨从全球经济贸易的热点问题中寻找论题; 如果 你对农村中小学生的上学 / 读书问题更有兴趣，不妨从农村基础教育投资展开研究　　第二，对所选问题有所理解，选取你觉得重要的方面选择一个论题时，必须要知道这个论题的核心是研究什么，与它相关的数据资料如何收集，其他人对该问题已经研究到何种程度，已经解决了哪些问题，还有哪些问题没有解决，没有解决的方面是因为何种原因而存在当对以上这些方面有所了解时，就要比较分析出，哪方面更具有研究的价值和研究意义，然后选择你认为比较重要的方面展开研究　　第三，选择的问题为什么重要? 一般来说，问题的重要性既要体现理论的重要，也要体现实践上的重要理论来自于实践，但也要回归实践，理论研究是基于实践意义本身很重要当现实的发展需要对某问题进行深入探讨，而该问题在过去的理论研究中也很少有人涉足，那么这个问题就具有很强的理论意义和现实意义比如，气候变化与农业经济绩效问题，在过去的农业经济发展过程中，人们只关注农业经济产出问题( GDP) 、或农业技术与经济绩效之间的关系等，对于气候变化是抱着"靠天吃饭"的态度，理论上也没有太多人去分析农业气候问题，除了气象局之外但当今，气候变化就成为一个全球关注的重要问题，全球变暖，冷热交替、热带风暴、旱涝灾害、暴风沙等等，不仅影响到农业产出，而且也影响到工业结构、道路桥梁建设、生活水平等等系列问题，因此，从经济学角度研究与气候变化相关的问题就显得很重要　　二、怎样搜集文献资料和数据　　题目选定之后，接下来要做的工作就是搜集相关文献资料当相关的所有文献资料都能够基本获得，那么对问题的分析就比较有基础了这是一个数字化的时代，充分有效使用网络资源( 但不能直接拷贝抄袭) 是必 不可少的几种比较常用的查阅经济相关资料的网站有: 1、中国知网( 期刊网) ; 2、中国经济信息网; 3、中国统 计局网站; 4、中国商务部网站; 5、中国统计年鉴各省市官方网站、其他相关网站或论着等如何搜索高质量的文献和数据呢? 这需要对本领域的刊物有一定的了解，在国内经济类，可以参考 CSSCI( 2012 - 2013) 排名前 40 内的本领域的期刊，或者参考北大核心( 2012) 本领域内前 3 名的期刊; 国外经济类，由 于 SSCI /SCI 期刊较多，建议分领域查询全球排名前 10 以内的期刊具体的下载方式和查询通道，可参考百度、GOOGLE( 学术) 及校园内图书馆的电子数据库上的相关内容对于高质量的数据，一般是调查的数据，简 单的方式是找作者获取，或者从作者引用的文章中找到引用数据的数据库，然后找数据库所在单位获取一般而言，数据不是免费的，谨慎获取　　三、怎样阅读文献---对文献分类　　阅读文献也是研究、写作过程一个组成部分通过阅读、梳理文献，可以了解该领域内学科前沿，包括最新的研究内容、最新的研究方法等但也不是每篇文章、每本书都要从头至尾、一字不漏地读，而是先根据文章的 内容、以及与你要研究的问题相关性对文献进行分类，然后根据它们的重要程度分类阅读一般来说，文献资料可以分为这样三大类　　第一类文章，与你的文章间接相关这类文章与你要研究的问题，不具有很强的相关性，只要看它们的摘要就可以了但，它们能够帮助了解你要研究的论题在其领域内所处的大概位置，尤其是你的文章主题是不是 具有理论或现实意义，研究方法是不是能够解决主要问题等在这类文献中，有些文章里面有一个表格，有一个数据，能够在你的文章里有所引用，或者支持你的论点，要注意积累在数量上，此类文章在 100 篇里面至少 占五六成; 在阅读方法上，这些文章你可以看得很快，不需要花很长时间从头至尾地阅读　　第二类文章，与你的文章相关，但从它的技术路线、它所关注的问题来讲，与你的文章又不是直接相关的这些文章要看的是，其理论是采用什么样的逻辑，它们怎么做，模型的起点是什么，它们得到了一个什么样的结 论对于此类文献，要关注的是行文的理论逻辑，包括逻辑起点、逻辑推理、模型构建以及最终结果的计算与分析等环节在数量上，在 100 篇里面，这些文章大概占了 20 篇左右; 在阅读方法上，这类文章一定要看，但是不必要从第一个字看到最后一个字　　第三类文章，与你的文章相关性极强此类文章就是对你的研究来讲是最最相关的，因为它们几乎研究的是同一个问题你的研究跟这些文章相比较，你的贡献是边际上的在数量上，此类文章，大概 100 篇里面是5到 10 篇; 在阅读方法上，对这几篇文章，不仅要从第一个字看到最后一个字，而且要反复看很多遍，包括它的思 想观点、研究方法、研究过程、研究特色、研究结论及文后的参考文献，都要反反复复地仔细阅读，并结合自己的研究进行思考或推敲站在巨人的肩膀，习大作　　四、写作步骤　　一篇论文主要包括引言、正文主体、结论、参考文献四个部分，环环相扣，一气呵成　　( 一) 引言　　文章如果是一份药，那么引言就是药引子，重点阐述文章的现实背景、理论意义、文献综述三个部分该部分应将以下几个方面的问题说清楚，第一，本文研究了什么问题，开门见山、简洁明了地写出来第二，提出问题后，告诉读者为什么该问题很重要，就是文章主题的重要性第三，把自己的研究与既有的文献作比较，这就涉及到对现有文献的评论，引申出文章的新颖之处第四，概括文章的研究告诉读者解决了什么问题，运用了什么方法、贡献与创新，交代论文的结构，这个部分必须在文章初稿完成后，反复修改，着重体现逻辑性，有逻辑，才能把" 故事" 讲完整　　( 二) 正文主体: 理论分析 + 实证分析　　理论分析部分主要论述相关的经济学理论、管理学理论，或其他学科理论交叉分析，这部分属于定性分析这个部分需要描述的重点是，从定性的角度对文章的主题进行详实分析，为文章的研究定调，是文章行文的逻辑起点对于定性分析可以是纯文章的推导，也可以是纯数学式的推导目前，流行的是纯数学式的推导，因此，用好数据工具比较关键实证分析部分主要包括模型和数据，这部分属于定量分析实证分析部分的基本步骤为: 假设→建立模型→检验模型→得出新结论实证分析的关键是模型的构建，从定性分析建立的逻辑起点入手，进行模型构建模型的建立，必须是建立在引言中文献综述的基础上，通过已有的模型，结合文章的主体构建具有逻辑性的模型，模型建立的大忌就是凭空的构建，必须建立在现有理论基础之上模型建立完之后，进行实证分析便是关键，实证分析的焦点在数据分析的可靠性，数据处理不可靠，文章实证分析便没有价值故此，学好计量经济学，用好一个计量工具(主流的是 SAS /STATA /SPSS /EVIEWS 等) 比较关键好模型的标准主要有以下几个方面: 一、假设是否合理，二、对于理解和研究现实问题是否具有可操作性，三、模型所暗含的结论是否可以用经验数据来检验，四、模型结论是否与现实数据相一致在此必须注意的事，模型数据处理的方式必须是可靠、科学的，否则，文章白写!　　( 三) 结论 结论是从文章的前文论证过程自然推导出来的，而不是凭空附和上的文字，既包括对前面论证结果的总结，也包括未能解决的问题( 这部分可有可无，视文章研究的深度而定) 写好结论应遵循以下几个原则: 一是要准确，不能夸大，不能总结出一个模型没有说明的结论，无中生有是文章推导出来的结论就写，不是文章推导出来的结论，就不写二是即使观点是正确的，但不是从文章分析中得出的结论，不要三是政策含义最好有，但不一定必要如果有，一定要是严格基于理论发现的结论不基于理论发现的结论，哪怕是正确的也不要说　　此外，有同学或许会问，模型的结果和论文的结论有什么区别? 简单的区别在于: 模型的结果是从实证分析中得出的数量结果，这个结果只反映了数据; 而文章的结论，则是从模型的结果中提炼出来的，带有综合性味 道的总结，二者有本质上的区别，但是有内涵上的联系　　( 四) 主要参考文献参考文献是对你所阅读、参考和引用过的文章的尊重，特别是那些与文章内容直接相关、对文章写作有启发意义的文献资料，必须在参考文献中标注出来参考文献应该是与研究领域相关的、具有代表性和权威性的 文章资料，而不是低层次的、或者经不起推敲的文章另外，文献资料的选择，也能够反映出作者学术研究水准，因为起点高，立意才会深远　　五、摘要如何写?　　摘要是放在文章最前面的，但一定要放在最后时刻去写摘要一般包括写作目的、方法、结果、结论四部分以下是对各部分所写内容做的简要介绍: 一是目的，应简要说明研究的背景和目的，一般用 1 - 2 句话简要 概括，不宜太冗长目的部分的文字最好不是对文题中已有信息的简单重复二是方法，应简述研究的对象、方法、分析线路、资料的收集处理和经济学分析方法等三是结果，应简要列出主要的结果，描述结果要尽量用 具体数据，不要过于笼统四是结论，应根据研究的目的和结果，得出客观适当的结论，并指出研究的价值和今后有待探讨的问题写论文摘要时应注意如下几方面的问题: 一是客观如实地反映所做的研究或工作，不加作 者的主观见解、解释或评论; 二是着重反映新内容和作者特别强调的观点; 三是排除在本学科领域已成常识的 内容; 四是不要用第一人称如"本文"、"我们"、"作者"等作为主语，而应采用第三人称的写法，如"对……进行 了研究"、"报告了……现状"、"进行了……调查"等记述方式; 五是采用规范化名词术语( 包括地名、机构名和 人名) ; 六是缩略语、略称、代号，除非本专业读者能清楚理解，否则首次出现时不论中、英文均应给出全称; 七是 应采用国家颁布的法定计量单位; 八是注意正确使用简化字和标点符号; 九是一般不用引文只有当摘要、文章主体、参考文献等全部写作完毕，一篇完整的论文才算完成整个论文从收集资料、酝酿写作、完成初稿、进一步修改，这一系列过程是一种逻辑思维能力的训练过程，也是一个很好的学习过程，既学习前人的思想聚成、论证推理、对数据的资料运用，也学习对问题的表述和对母语的运用学位论文是在更高理论层次上展示对问题的分析、判断、解决能力，并把自己的分析判断以科学、合理、严谨的方式展示给他人

计量经济学研究论文内容怎么写

写论文的时候内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要罗哩罗嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面

计量经济学其实很简单，总结起来就几个：回归方程前的准备工作，用散点图看序列是否是线性的，不是就做对数处理。然后就是用J-B检验看是否符合正态分布。回归方程：参数的标准差，t统计检验。拟合度系数、调整拟合度系数和F检验。多重共线性的检验和修正。正相关的检验和修正。异方差的检验和修正。

经济学研究要查一下经济学研究的范围里面这个方面是研究相关内容。

计量经济学研究论文内容摘要怎么写

硕士论文摘要怎么写??学术堂来告诉你:　　1、明确摘要要求　　您正在撰写的论文可能有特定的指导方针和要求，无论是发表在期刊上，还是在课堂上提交，还是工作项目的一部分在开始写作之前，请参考你收到的要求或指南，以确定需要记住的重要问题　　2、摘要自成体系　　摘要仅仅是一个摘要吗?大多数情况下，摘要应该完全独立于你的论文不要抄袭和粘贴正文中的内容，也就是不要直接引用自己的原文中的话，避免简单地从你写作的其他地方转述你自己的句子用全新的词汇和短语写出你的摘要，做到精简与凝练的同时，保持它的趣味性和创新性　　3、寻找核心关键词　　完成论文之后，试着用5-7个重要的词或短语作为摘要研究的关键如果你的论文在期刊上发表了的话，人们能够在网上数据库中搜索摘要的核心内容，容易且快速找到你的论文而且，这样一些关键性的词语，能够吸引人们的注意力　　4、避免无关内容　　需要注意的是，摘要不能脱离正文，更不能与论文内容相矛盾不要引用你在论文中没有提到的观点或研究，不要引用你在论文中不使用的材料，否则非常容易引起误导　　5、进行基本修改　　摘要是一篇文章，和其他文章一样，应该在完成之前进行修改检查它的语法和拼写错误，并确保它的格式正确论文摘要不要列举例证，不讲研究过程，不用图表，不给化学结构式，也不要作自我评价

粮食产量论文计量经济学的研究内容

希望以上网站内容能帮到你

一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额＝-66＋13×社会商品零售总额十22×农副产品收购额这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如生产资料进口额＝73×轻工业投资＋21×出口额＋18×生产消费＋60×进出口政策这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。再如农业总产值＝78＋24×粮食产量＋05×农机动力—21×受灾面积这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。确定模型的数学形式选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。拟定理论模型中待估参数的理论期望值理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误差项的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至5、-5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。样本数据的质量样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。三、模型参数的估计模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。四、模型的检验在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。经济意义检验经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量＝-5427＋00067×固定资产原值＋01527×职工人数-00681×电力消耗量＋00256×木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。统计检验统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。计量经济学检验计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。模型预测检验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的计量经济学模型，可以将它应用于预定的目的。五、计量经济学模型成功三要素从上述建立计量经济学模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以，计量经济学家首先应该是一个经济学家。相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。六、相关分析、回归分析和因果分析从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是，变量之间具有相关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念，那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数的绝对值为1，则二者之间具有完全相关性（完全正相关或完全负相关）；如果相关系数的绝对值比较大，或接近于1，则二者之间具有较强相关性；如果相关系数的绝对值为0，或接近于0，则二者之间不具有相关性。如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性，那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。所谓因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。例如，劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系，在经济行为上是劳动力影响国内生产总值，而不是相反；但是，在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系，国内生产总值既决定消费总额，反过来又受消费的拉动。具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。例如中国的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性，因为二者都以较快的速度增长，但显然二者之间不具有因果关系。相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。由于它的特定的功能，所以也被用来进行变量之间的因果分析。但是，仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出最后判断，必须与经济行为的定性分析相结合。这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。

如果仅仅是从统计数据上找到了三个变量的数据，再来做对Y的回归的话，确实是简单了些。但是基本计量经济学的线性回归，按照你说其实也足够了。如果你想使其复杂一些，就多找几个变量，或者加入时间的虚拟变量，对比前后情况，再或者，对你的a b c进行进一步的精修。比如寻找去掉价格因素的真实值等等。

计量经济学研究论文内容摘要

写论文的时候内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要罗哩罗嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面

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：　　Dependent Variable: Y1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 14:45　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -264 2169 -184861 0034　　L 99417 712549 04299 0000　　R-squared 938534 Mean dependent var 979　　Adjusted R-squared 936415 SD dependent var 139　　SE of regression 545 Akaike info criterion 66266　　Sum squared resid 74755513 Schwarz criterion 75517　　Log likelihood -7712 F-statistic 8073　　Durbin-Watson stat 503388 Prob(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：　　Dependent Variable: Y1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 17:16　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -0563 0357 -793873 0833　　K1 241106 086751 83385 0000　　R-squared 958357 Mean dependent var 979　　Adjusted R-squared 956921 SD dependent var 139　　SE of regression 537 Akaike info criterion 27332　　Sum squared resid 50647333 Schwarz criterion 36583　　Log likelihood -7364 F-statistic 3880　　Durbin-Watson stat 697910 Prob(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　　Dependent Variable: Y1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 17:23　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -643 2218 -516968 0001　　K1 336796 176104 590936 0000　　L 522268 190606 478107 0000　　R-squared 979900 Mean dependent var 979　　Adjusted R-squared 978464 SD dependent var 139　　SE of regression 3899 Akaike info criterion 60943　　Sum squared resid 24446367 Schwarz criterion 74820　　Log likelihood -4462 F-statistic 5040　　Durbin-Watson stat 633165 Prob(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：　　GENR LNY1=log（Y1）　　GENR LNL=log（L）　　GENR LNK1=log（K1）　　LS LNY1 C LNL LNK1　　则估计结果如图所示。　　Dependent Variable: LNY1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 17:29　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 242345 198180 222853 2316　　LNK1 666500 082707 058538 0000　　LNL 493322 088128 597775 0000　　R-squared 988755 Mean dependent var 504486　　Adjusted R-squared 987951 SD dependent var 037058　　SE of regression 113834 Akaike info criterion -416379　　Sum squared resid 362831 Schwarz criterion -277606　　Log likelihood 95388 F-statistic 946　　Durbin-Watson stat 295173 Prob(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，

计量经济学通常通过经济哲学、数学和统计推理的工具来检验经济学的奇点。还在学习如何撰写论文的同学必须理解这篇论文不仅仅是研究和写作。由于计量经济学是高度技术性的学科，关于这个主题的论文将要求同学使用图表，也可以通过引用、图片等来完成。计量经济学论文中必不可少的内容： 　　1、引言 　　这部分内容应该说服读者关于论文主题的重要性。引言的最后一段应该简要概括同学将在论文的其余部分做些什么。 　　2、理论模型 　　同学应该在这一部分简要概述理论模型，思考哪个变量是因变量，以及解释变量应该是什么。 3、数据 　　这部分应该描述同学所使用的数据（例如，数据是分类排列数据还是时间序列数据，数据在哪个时间段或样本中可用）。同学需要为所使用的因变量和解释变量提供一个描述性统计表，可能还需要提供一些图形。4、经验模型 　　同学应该讨论自己将使用什么函数形式。同时还应该讨论理论模型中每个变量的经验测度，例如，人力资本模型表明，教育水平影响收入。 　　5、实证结果 　　同学应该提供一个表格，简明扼要地总结得到的实证结果。 　　6、结论 　　同学可以简单描述一下自己从中学到了什么，例如：实证工作是否为理论提供了支持？根据同学对计量经济学知识和计量经济学文献的了解，这些结果看起来是否合理？如果有更多的时间，同学会做哪些额外的工作？

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。