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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 量子经济学与其他经济学的区别，就是量子经济学能够更为细致。 请谈的计量经济虚拟知晓。我的今晚数学课神器。你区别他俩根本不是。一样的。 科技经济的一体化。即科技与经济之间日益相互促进，科技界与产业界之间的联系日趋紧密。科技进步与世界经济发展之间的相关性，从历史上来考察，至少可以从两点得到印证：一是历史上历次技术革命与产业革命之间，均呈现时序上的对应性；二是历史上历次科技中心的转移，都带来了经济中心的相应转移。 1、科技进步促进经济增长，世界各国的经济增长中，科技进步发挥着越来越重要的作用。 据SKuznets测算，1889—1929年，美国经济增长中科技进步的作用份额只有5%；在1929—1967年，科技进步的作用份额达到78%，正是在这一时期，美国由于重视和大力推进技术进步，奠定了其世界科技大国和经济盟主地位。目前，世界各发达国家的经济增长中，技术进步份额大都超过50%，且呈递增趋势，而资本与劳动力的作用在递减。亚洲“四小龙”经济迅速发展，与其大力引进技术并在此基础上不断消化创新是分不开的。1970—1980年，“四小龙”中的台湾和韩国GNP和年均增长率分别为8%和5%，此间技术进步对经济增长的贡献份额，台湾为48%，韩国为40%。“四小龙”从60年代起，先是引进劳动密集型技术，然后是资本密集型技术，继而是高新技术：它们实行引进与创新相结合的策略，在短时间内建立起一批新兴产业部门，壮大了民族工业基础；同时用新技术改造了一批传统产业，提高了劳动生产率，促进了经济发展。 2、经济发展促进科技进步一个国家的研究与开发活动，需要有巨额的科技资金作为支撑。 经济系统为科技进步提供科技投入，从而促进科技进步。一个国家的经济越发达，便越有财力来支撑和促进科技进步。从世界各国研究与开发来看，研究开发经费的地区分布与世界经济实力分布具有密切关系。70年代初，美国、前苏联、前西德、日本、英国、法国等发达国家研究开发经费占全世界研究开发费总额的85%，而亚非拉发展中国家的研究开发经费支出仅占世界研究开发费总支出的3%。60年代初，美国研究开发投资占GNP的9%，而日本和西德的这一指标（1963年）都只有4%。到1985年，日本、前西德经济实力大增，研究开发投资占GNP的比重分别为8%和7%；达到或超过美国1985年的水平（7%）。经济发展与科技进步之间还存在一种间接促进关系，即经济发展形成对科技的需求，进而拉动科技进步。据有关资料，美国技术创新的动力源中，科技推动占22%，市场需求拉动占47%，生产需求拉动占31%，后两者总计占78%。与此相似，英国技术创新的动力源中，市场需求和生产需求的因素占73%。我国科技进步受科技成果转化难的制约，与经济系统对科技成果的有效需求不足有关。需求不足又反过来影响科技投入，导致科技投入短缺，进一步制约了科学技术的进步。 安全科学技术不仅是国家经济建设的重要的不可缺少的生产力，而且是社会稳定和发展的重要动力和基本保障条件。�生产过程中意外事故的发生和职业病的产生对职工的安全健康造成重大损害，产生不可忽视的社会影响，对社会稳定产生不利影响。如不迅速扭转我国重大事故不断和职业病高发的严重局面，其所产生的社会矛盾将日益突出。主要将表现在以下几个方面：�第一，由于工业生产事故和其他职业危害问题所产生的劳动争议增多，而且矛盾易于尖锐。尤其是2l世纪中国实现了小康生活水平后，人们对生产和生活中的安全需要不断增强。对危及人身安全和健康的恶劣劳动条件，处理不当就会影响社会安定。�第二，在我国，由于计划生育政策的实施，在未来的时代，独生子女将成为21世纪的主要劳动力，这些人一旦发生伤亡事故，要严重影响家庭人员结构，造成不可弥补的损失。对家庭和社会都会造成极大的冲击。同时，对国家生育政策的进一步落实也会带来影响。� 第三，人们把安全、卫生、舒适的劳动条件作为职业选择的重要标准，按目前生产模式发展，在重大事故多发行业，将会由于招不到高素质的职工而使生产发展受到严重影响，进而影响产业的平衡、持续、发展。�第四，工伤事故和职业病不仅造成巨大的经济损失和生态环境破坏，形成社会不安定因素，而且也造成人们心理上难以承受的负担。我国工伤事故和职业病状况严重的根本原因在于安全科学技术水平落后，安全管理和工程技术装备不能满足生产发展的需要。生产安全关系着企业的兴衰，关系着人民的安危幸福，是关系国计民生的大事。因此，必须确保安全科学技术与国家经济建设和技术改造同步规划，同步发展。�不仅是劳动过程中的意外事故对国家和社会造成极大的危害，生活过程中的意外事故对社会和家庭也造成重大的影响。�安全科学技术是安全生产和安全生活的基础和保障。安全科学揭示安全的本质和规律，通过安全工程技术保护生产力和保障生活安康，从而推动安全文明生产和人类安全生存。安全科学技术是发展生产和推动社会进步的重要保障和必要条件。�安全科学技术的发展与国民经济和社会发展是统一的。事实证明，安全科学技术已不仅影响生产力的发展，影响劳动生产率的提高，还影响国民经济的增长。据联合国统计，世界各国每年要花费国民经济总产值的6%来弥补由于不安全所造成的损失。一些研究也表明，事故对生产企业带来的损失可占企业生产利润的10％，而安全的投入的经济贡献率可达5％。这些数据说明安全科学技术在经济和社会发展中起着重要作用。在我国中长期科技发展规划中专门设有发展安全科学技术的内容和指标。安全科学技术也是生产力。 只有教育进步，人们的素质提高了，经济才能更上一个台阶。 84、江上渔者 范仲淹 不需要的，只要准备好相关资料递交到国知局，发明专利进入实审后，审查员会下发审查意见通知书，做好答辩即可。 申请专利不需要面试，它的基本流程如下: 专利申请文件的填写和撰写;专利申请的受理;缴纳申请费;4、对专利申请文件的主动修改和补正;5、答复专利局的各种通知书;办理专利权登记手续。发明专利申请的审批程序包括受理、初审、公布、实审以及授权五个阶段。实用新型或者外观设计专利申请在审批中不进行公布和实质审查，只有受理、初审和授权三个阶段。 其实实体经济和虚拟经济本身的话，就是相互扶持的，因为实体经济可以带动虚拟经济反之，虚拟经济也可以带动实体的经济 实体经济指一个国家生产的商品价值总量是人通过思想使用工具在地球上创造的经济包括物质的精神的产品和服务生产的流通等经济活动包括农业工业交通通信业商业服务建筑业文化产业等物质生产和服务部门虚拟经济是相对实体经济而言的是经济虚拟化的必然产物经济的本质是一套价值系统包括物质价格系统和资产价格系统与成本和技术支撑定价的物质价格系统不同资产价格系统是以资本化定价方式为基础的一套特定的价格体系这也就是虚拟经济虚拟经济和实体经济的区别以范围不同二工作内容不同三职责不同 从次贷危机论中国金融的诚信风险。 《逆向盈利》 周导解读未来五个新趋势之新经济经济与科学技术的关系论文
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