SCI(科学引文索引)Science Citation Index, SCI是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库，其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物，尤其能反映自然科学研究的学术水平，是目前国际上三大检索系统中最著名的一种，收录范围是当年国际上的重要期刊,尤其是它的引文索引表现出独特的科学参考价值，在学术界占有重要地位。许多国家和地区均以被SCI收录及引证的论文情况来作为评价学术水平的一个重要指标。EI(工程索引)The Engineering Index，简称EI创刊于1884年，是美国工程信息公司(Engineering information I)出版的著名工程技术类综合性检索工具。EI每月出版1期，文摘3万至4万条；每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。出版形式有印刷版（期刊形式）、电子版（磁带）及缩微胶片。EI选用世界上工程技术类几十个国家和地区15个语种的3500余种期刊和1000余种会议录、科技报告、标准、图书等出版物。年报道文献量16万余条。收录文献几乎涉及工程技术各个领域。具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。ISTP(科技会议录索引)Index to Scientific & Technical Proceedings，简称ISTP。创刊于1978年。该索引收录生命科学、物理与化学科学、农业、生物和环境科学、工程技术和应用科学等学科的会议文献，包括一般性会议、座谈会、研究会、讨论会、发表会等。其中工程技术与应用科学类文献约占35%，其他涉及学科基本与SCI相同。ISR（科学评论索引）Index to Scientific Reviews 简称ISR。创刊于1974年，收录世界各国2700余种科技期刊及300余种专著丛刊中有价值的评述论文。高质量的评述文章能够提供本学科或某个领域的研究发展概况、研究热点、主攻方向等重要信息，是极为珍贵的参考资料。CSSCI(中文社会科学引文索引)Chinese Social Science Citation Information英文名称首字母缩写，是由南京大学研制成功的、我国人文社会科学评价领域的标志性工程。科学引文索引是从文献之间相互引证的关系上，揭示科学文献之间的内在联系。通过科学引文索引数据库的检索与查询，可以揭示已知理论和知识的应用、提高、发展和修正的过程，从一个重要侧面揭示学科研究与发展的基本走向；通过科学引文索引数据库的统计与分析，可以从定量的视角评价地区、机构、学科以及学者的科学研究水平，为人文社会科学事业发展与研究提供第一手资料。CSSCI俗称“南大版核心期刊”。中文核心期刊要目总览由北京大学图书馆与北京高校图书馆期刊工作研究会联合编辑出版的《中文核心期刊要目总览》（以下简称《要目总览》）。《要目总览》不定期出版， 1996 年出版了第二版， 2000 年出了 2000 版，2008年又推出了最新的版本。《要目总览》收编包括社会科学和自然科学等各种学科类别的中文期刊。其中对核心期刊的认定通过五项指标综合评估。中文核心期刊要目总览，就是通常所说的中文核心期刊，俗称“北大版核心期刊”。CSCI（中国科学文献数据库）是国家科学数字图书馆资助的项目，建设目标是建立中文科技期刊的基于web的科技文献文摘、引文、联合目录馆藏的科技知识服务体系，面向广大机构和个人用户提供中文科技期刊文献资源的有效发现和评价服务。结合对全文数据库的开放链接，建立基于核心科技期刊的知识发现、评价和推介服务体系。ASPT (中国科学文献计量评价数据库)ASPT是中国科学院文献情报中心（A）、中国社会科学院文献信息中心（S）、北京大学图书馆（P），中国学术（光盘版）电子杂志社（T）共同建设的《中国科学文献计量评价数据库》。CJFD（中国期刊全文数据库）(Chinese Journal Full—text Database)的英文缩写属教育部主管，清华大学主办，中国学术期刊(光盘版)电子杂志社创办的我国第一个学术期刊全文检索与评价数据库，是我国知识信息生产、传播、应用和期刊评价、管理的现代化运作平台，以光盘和网络等形式向国内外读者提供动态知识服务，并为中国科学文献计量评价研究中心进行期刊评价提供基础数据，为新闻出版总署等有关期刊管理部门提供期刊管理数据。如刊物被这些数据库收录，在一定程度上说明这些期刊的权威性。CJCR（中国科技期刊引证报告）CJCR是按照美国JCR的模式，结合中国的具体情况，以中国科技论文与引文数据库（CSTPCD）为基础，选择数学、物理学、力学、化学、医药卫生、工业技术、电子与通信、计算技术、交通运输、航空航天、环境科学等学科的1000多种中国出版的中英文科技期刊作为来源期刊，根据来源期刊的引文数据，进行规范化处理，计算了总被引频次、影响因子、即年指标、被引半衰期、论文地区分布数、基金论文数和自引总引比等十余项科技期刊评价指标，并按照期刊的所属学科、影响因子、总被引频次和期刊字顺分别进行排序。CMCC（中文生物医学期刊文献数据库）是解放军医学图书馆创建的中文医学期刊文献的数据库，是面向医院、院校、科研、图书情报、医药卫生和医药出版等单位的文献摘要数据库。它收录文献量大，专业性强，信息新，查询途径广，更新及时，系统功能比较完备，用户界面友好，使用方便，是检索最新医学文献的重要工具，几乎收录了国内生物医学领域的全部核心期刊、重要刊物以及与生物医学相关的一些自然科学期刊，内容涵盖了生物医学的各个领域及其边缘学科的相关领域。CMCC 是目前我国同类产品中提供信息量最多、传递速度最快的中文医学文献数据库。CASS(中国人文社会科学核心期刊要览)是中国社会科学院文献信息中心在多年的期刊研究基础上完成的一项科研成果。它采用我国目前年度收文量最大的引文数据库和其他大型文献数据库作为统计数据源，运用文献计量学的理论和方法进行综合统计分析，邀请各学科权威专家进行评审，力求客观地反映期刊的“学术影响力”。该书评出哲学、政治、法律、经济、文学、历史等重要学科领域中的344种核心期刊，涵盖了目前我国人2社会科学期刊中使用率和学术水平均居前列的权威期刊和优秀期刊。CASS也有人称之为“社科院版核心期刊”。中国科技期刊引证报告（统计源期刊）是按照美国科学情报研究所（ISI）《期刊引证报告》的模式，结合中国期刊发展的实际情况，确定了在中国出版（不含港、澳、台）的1576种（2004年版）科技期刊列为《中国科技论文统计源期刊》，学科范畴主要为自然科学领域，是目前国内比较公认的科技统计源期刊目录。因其受科技部委托，带有官方色彩，具有很高的学术权威性，人们习惯称其为“统计源期刊”，又称为“中国科技核心期刊”。CSTPCD（中国科技论文与引文数据库）中国科技信息研究所（ISTIC）是受国家科技部委托，从1987年开始对我国科技人员在国内外表论文数量和被引用情况进行统计分析，并利用统计数据建立了中国科技论文与引文数据库（CSTPCD），受到社会各界的普遍重视和广泛好评。中国科技论文统计源期刊是CSTPCD的数据来源。通过中国科技期刊综合指标评价体系对期刊学术质量的考核，CSTPCD每年对收录期刊的范围进行调整。CSCD（中国科学引文数据库）收入我国数学、物理、化学、生物学、医药卫生、工程技术、环境科学和管理科学等领域出版的中英文科技核心期刊和优秀期刊近千种，其中核心库来源期刊670种，扩展库期刊为 378 种核心库的来源期刊经过严格的评选,是各学科领域中具有权威性和代表性的核心期刊。扩展库的来源期刊也经过大范围的遴选，是我国各学科领域较优秀的期刊。具有建库历史最为悠久、专业性强、数据准确规范等特点，被誉为“中国的SCI ”。CAJCED（中国学术期刊综合评价数据库）是国家级火炬计划项目，是以《中国学术期刊（光盘版）》和中国期刊网专题全文数据库的评价数据为基础而建立起来的大型数据库。是《中国核心期刊要目总览》数据源统计的分析工具、《中国科学引文数据库》和《中国人文社科引文数据库》来源期刊的重要依据。该数据库为各期刊管理部门进行期刊管理、评比及期刊的其它定量分析研究提供依据和统计分析结果。在《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊及其统计分析的基础上结合《中文核心期刊要目总览》，由评价中心《中国人文社会科学引文数据库》专家遴选900多种社科类优秀期刊作为来源期刊。 中国期刊方阵“双高”“双奖”“双百”“双效”期刊 “中国期刊方阵”的基本框架分为4个层面，形成宝塔形结构。第一个层面为“双效”期刊。以全国现有近万种期刊为基数选取社会效益、经济效益好的1000余种期刊，作为“中国期刊方阵”的基础。第二个层面为“双百”期刊。即通过每两年一届评比产生的百种重点社科期刊、百种重点科技期刊。每届进入全国“双百”重点期刊数量控制在200种左右。 第三个层面为“双奖”期刊。是全国“双百”重点期刊基础上评选出的国家期刊奖、国家期刊奖提名奖的期刊。此类期刊约100种左右。即高知名度、高学术水平的期刊。此类期刊约50种左右。“双奖”和“双百”期刊通过评选产生，“双高”期刊由新闻出版总署、科技部确定。国家级期刊“国家级” 期刊 ，即由党中央、国务院及所属各部门，或中国科学院、中国社会科学院、各民主党派和全国性人民团体主办的期刊及国家一级专业学会主办的会刊。另外，刊物上明确标有“全国性期刊”、“核心期刊 ”字样的刊物也可视为国家级刊物。省级期刊由各省、自治区、直辖市及其所属部、委办、厅、局主办的期刊为省级期刊，由各本、专科院校主办的学报（刊）也被视为省级期刊。增刊根据新闻出版总署规定，每本合法期刊，一年可以出版两期增刊。增刊的主管单位、主办单位和刊号都是与正常周期出版的刊物完全一致的，不能称之为非法或违规出版物。大众期刊的增刊一般用来出版专辑、合集或纪念特刊。学术期刊通常把一些具有相当水准，但又无法在正常周期的刊物上发表的文稿安排在增刊上，因此增刊的学术影响力较正常周期出版的刊物为弱。在评定中级以下职称时，省级期刊的增刊大多不被承认。但国家级期刊或核心期刊的增刊往往会被降级使用，相当于省级期刊或普通学术期刊。
CSSCI为《中文社会科学引文索引》(Chinese Social Science Citation Index)英文名称首字母缩写，是由南京大学研制成功的、我国人文社会科学评价领域的标志性工程。教育部已将CSSCI数据作为全国高校机构与基地评估、成果评奖、项目立项、名优期刊的评估、人才培养等方面的重要指标。CSSCI数据库已被北京大学、清华大学、中国人民大学、复旦大学、国家图书馆、中科院等100多个单位包库使用，并作为地区、机构、学术、学科、项目及成果评价与评审的重要依据。SCI为科学引文索引，Science Citation Index，是美国科学情报研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具。它收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊3700多种。通过其严格的选刊标准和评估程序来挑选刊源，使得SCI收录的文献能够全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。Social Sciences Citation Index为社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index），为SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。1999年SSCI全文收录1809种世界最重要的社会科学期刊，内容覆盖包括人类学、法律、经济、历史、地理、心理学等55个领域。收录文献类型包括：研究论文，书评，专题讨论，社论，人物自传，书信等。选择收录 (Selectively Covered)期刊为1300多种。人文/艺术, AHCI为艺术人文引文索引（Arts & Humanities Citation Index，简称A＆HCI）为美国科学情报研究所（ISI）建立的综合性艺术与人文类文献数据库，包括语言、文学、哲学、亚洲研究、历史、艺术等内容。收录1400多种国际权威的期刊，累计200余万条记录。EI是美国《工程索引》（The Engineering Index）的简称。EI创刊于1884年，由美国工程情报公司（Engineering Information C）出版发行。EI是工程技术领域内的一部综合性检索工具，报道内容包括：电类、自动控制类、动力、机械、仪表、材料科学、农业、生物工程、数理、医学、化工、食品、计算机、能源、地质、环境等学科。看了介绍，基本区别就清楚了，后四者都是对发表文章国际范围内的评价标准。您的这个问题牵涉面太广，能否考虑提高悬赏或奖励，谢谢。
如何区分省级、国家级期刊
一级期刊，二级期刊，这个是每个单位根据自身的情况，从公开发行的期刊中选择一部分的期刊自主来定的每个单位的要求都不太一样，你问一下单位的员工比合适，，
所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系
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 实验三多元回归模型 【实验目的】 掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。 【实验内容】 建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 表3-1我国国有独立核算工业企业统计资料 年份时间 工业总产值 Y（亿元）职工人数 L（万人）固定资产 K（亿元） 70 34 81 90 19 76 95 79 25 05 90 71 79 35 25 77 34 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】 一、建立多元线性回归模型 一建立包括时间变量的三元线性回归模型； 在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件：CREATEA7894 ⒉输入统计资料：DATAYLK ⒊生成时间变量：GENRT=@TREND(77) ⒋建立回归模型：LSYCTLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-252)(672)(781)(433) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为6667，资金的边际产出为7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的统计量值为433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LSYCLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2剔除时间变量后的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝(-922)(427)(533) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为2085，资金的边际产出为8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的检验值都比较大，显著性概率都小于05，因此模型2较模型1更为合理。 三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： GENRLNY=log（Y） GENRLNL=log（L） GENRLNK=log（K） LSLNYCLNLLNK 则估计结果如图3-3所示。 图3-3线性变换后的C-D生产函数估计结果 即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝(-172)(217)(310) 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。 方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制： ⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值； ⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。 控制过程： ①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3； 则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4生产函数估计结果 此时，函数表达式为： （模型4） ＝(313)(－023)(647) 可以看出，模型4中劳动力弹性＝-01161，资金的产出弹性＝0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。 ②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5生产函数估计结果 从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。 ③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6生产函数估计结果 此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝(581)(267)(486) 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。 ④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7生产函数估计结果 此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。 比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。 二、比较、选择最佳模型 估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型： 一回归系数的符号及数值是否合理； 二模型的更改是否提高了拟合优度； 三模型中各个解释变量是否显著； 四残差分布情况 以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。 分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted,ResidualTable（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。 可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。 模型1的各期残差中大多数都落在的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。 模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。 最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。
什么呀？
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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 实验三 多元回归模型 【实验目的】 掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。 【实验内容】 建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料 年份 时间 工业总产值 Y（亿元） 职工人数 L（万人） 固定资产 K（亿元） 1978 1 18 3139 70 1979 2 26 3208 34 1980 3 17 3334 81 1981 4 86 3488 90 1982 5 25 3582 19 1983 6 05 3632 76 1984 7 11 3669 95 1985 8 14 3815 79 1986 9 36 3955 25 1987 10 60 4086 05 1988 11 06 4229 90 1989 12 01 4273 71 1990 13 55 4364 79 1991 14 80 4472 35 1992 15 52 4521 25 1993 16 65 4498 77 1994 17 66 4545 34 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】 一、建立多元线性回归模型 一建立包括时间变量的三元线性回归模型； 在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件： CREATE A 78 94 ⒉输入统计资料： DATA Y L K ⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77) ⒋建立回归模型： LS Y C T L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-252) (672) (781) (433) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为6667，资金的边际产出为7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝(-922) (427) (533) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为2085，资金的边际产出为8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于05，因此模型2较模型1更为合理。 三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 LNY=log（Y） GENR LNL=log（L） GENR LNK=log（K） LS LNY C LNL LNK 则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果 即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ (-172) (217) (310) 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。 方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制： ⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值； ⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。 控制过程： ①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3； 则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果 此时，函数表达式为： （模型4） ＝(313)(－023)(647) 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝-01161，资金的产出弹性 ＝0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。 ②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果 从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。 ③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果 此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝(581)(267)(486) 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。 ④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果 此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。 比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。 二、比较、选择最佳模型 估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型： 一回归系数的符号及数值是否合理； 二模型的更改是否提高了拟合优度； 三模型中各个解释变量是否显著； 四残差分布情况 以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。 分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。 可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。 模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。 模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。 最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。
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 实验三多元回归模型 【实验目的】 掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。 【实验内容】 建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 表3-1我国国有独立核算工业企业统计资料 年份时间 工业总产值 Y（亿元）职工人数 L（万人）固定资产 K（亿元） 70 34 81 90 19 76 95 79 25 05 90 71 79 35 25 77 34 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】 一、建立多元线性回归模型 一建立包括时间变量的三元线性回归模型； 在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件：CREATEA7894 ⒉输入统计资料：DATAYLK ⒊生成时间变量：GENRT=@TREND(77) ⒋建立回归模型：LSYCTLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-252)(672)(781)(433) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为6667，资金的边际产出为7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的统计量值为433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LSYCLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2剔除时间变量后的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝(-922)(427)(533) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为2085，资金的边际产出为8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的检验值都比较大，显著性概率都小于05，因此模型2较模型1更为合理。 三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： GENRLNY=log（Y） GENRLNL=log（L） GENRLNK=log（K） LSLNYCLNLLNK 则估计结果如图3-3所示。 图3-3线性变换后的C-D生产函数估计结果 即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝(-172)(217)(310) 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。 方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制： ⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值； ⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。 控制过程： ①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3； 则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4生产函数估计结果 此时，函数表达式为： （模型4） ＝(313)(－023)(647) 可以看出，模型4中劳动力弹性＝-01161，资金的产出弹性＝0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。 ②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5生产函数估计结果 从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。 ③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6生产函数估计结果 此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝(581)(267)(486) 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。 ④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7生产函数估计结果 此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。 比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。 二、比较、选择最佳模型 估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型： 一回归系数的符号及数值是否合理； 二模型的更改是否提高了拟合优度； 三模型中各个解释变量是否显著； 四残差分布情况 以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。 分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted,ResidualTable（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。 可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。 模型1的各期残差中大多数都落在的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。 模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。 最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。
这个比较难
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好像还没统计出来哦
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这个虽然不难，但是工作量很大的，没人会免费提供给你，不信你自己试试我经常帮别人做这类的数据分析，对这些问题很熟悉的
我有许多相关的论文 需要吗
什么呀？