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计量经济学课程论文范文初中

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mirrows
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胡金宝

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我有，去年计量实验考试交的 不知道你还要不哈哈

计量经济学课程论文范文初中
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penghui_tan

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 influenceAbstract: Economic development is the premise of economic growth， and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable 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 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：％年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率1981 2 98 87 42 1996 10 1 11 431982 1 53 56 98 1997 3 5 48 721983 9 33 37 17 1998 8 5 91 371984 2 88 48 35 1999 6 8 14 331985 5 84 57 16 2000 4 4 43 751986 8 32 22 04 2001 3 8 44 261987 6 7 69 36 2002 1 9 83 441988 3 54 52 16 2003 10 5 67 51989 1 07 77 36 2004 1 3 11 061990 8 33 17 33 2005 3 2 1 21991 2 4 85 87 2006 7 5 4 11992 2 7 15 44 2007 2 7 1 161993 14 7 87 19 2008 6 4 9 41994 1 4 36 09 2009 2 2 9 61995 9 5 88 84 2010 3 3 2 5三、模型参数估计运用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=6902+1869X1+4564X2+2875X3四、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=6902，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加6902个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。⑵　β1 =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1869个百分点；反之，降低1869，符合经济现实。⑶　β2=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4564个百分点；反之，降低4564，符合现实。⑷　β3 =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2875个百分点；反之，降低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① 样本决定系数R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。由图1参数估计结果可得，样本决定系数R^2=965032＞8，可见其拟合优度不错。② 调整后的样本决定系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R^2=960997＞8，所以，其拟合程度不错。⑵方程显著性检验有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1)，回归平方和ESS的自由度为3。所以，残差平方和的自由度为26(n-k-1)。H0: βi =0 H1: βi≠0 在H0成立的条件下，统计量F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=1760而在α=05，n=30，k=3时，查表得F05(3，26)=98＜1760，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。⑶参数显著性检验H0: βi =0 H1: βi≠0在H0成立的条件下，统计量Ti=(^βi-βi)/S(^βi)当βi =0时，T1=970619、T2=04468、T3=837076；在α=05，n=30，k=3时，查表得T025(26)=056，得Ti＞T025(16)=056，则拒绝原假设，接受备选假设，即认为βi显著不为0 。3、计量经济学检验⑴解释变量之间的多重共线性检验在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题：① 通过做简单回归得到下表：表2回归方程 Tα Tβ R^2 DWY1=4776+1292 X1 49 62 01 94Y2=6885+5537 X2 87 95 81 79Y3=5273+6727 X3 30 18 65 44根据经济理论和统计检验，X2最重要，从而得出最有简单回归方程Y= 6885+5537 X2 。②将其余变量逐一引入Y=6885+5537X2，从而得出Y=6902+1869X1+4564X2+2875X3为最优模型。说明该模型不存在多重共线性问题，可能与选取变量为相对数有关，降低了其共线性问题发生的可能性。将其余变量逐一引入综上所述，该模型不存在共线性问题。⑵随即扰动项序列相关检验在给定α=05，n=30，k=3，查D-W统计表，得dL=21，dU=55。由DW=5372＜dL=21，可知随机误差项存在一阶正序列相关，即μt=ρμt-1+νt。经软件处理可得图2，ρ1估计值为8643，并且T检验显著，说明该模型确实存在一阶序列相关。DW=2963，α=05，n=29，k=3，，查表得dL=20，dU=65， dU=65＜DW=2963＜4-dU=35，表明模型已经不存在一阶序列相关性。因此，模型已消除序列相关性影响，经济增长率与各产业增长率的回归方程为：Yt=4168+2506X1+4002X2+3852X3由模型可知，当第一产业增长1个百分点时，我国经济增长2506个百分点；当第二产业增长1个百分点时，我国经济增长4002个百分点；当第三产业增长1个百分点时，我国经济增长3852个百分点。五、对策建议根据模型得出1981-2010年，三大产业对经济增长的贡献率和产业构成情况如下图所示：由图可以看出，由前面对实证分析结果可以看出，改革开放以来，第二产业对经济增长的贡献率最高，其次是第三产业、第一产业；第二、三产业所占比重逐年增大，其中，以第三产业增速最快，而第一产业在国民经济中所占比重逐年下降。1、坚持科学发展观，加快转变经济发展方式，推动产业优化升级，形成以高技术产业为先导，基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局；形成由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变的新局面，实现我国经济可全面协调持续发展。2、加大对农业的投入，调整农业内部产业结构，提高我国农业的科技化、产业化、现代化水平。改革开放以来，尤其是市场经济建立以来，虽然第一产业在国民经济中所占比重逐年下降，但第一产业对经济增长的贡献率却逐年上升，说明科教兴农、农业产业化、财政支持等农业产业政策的支持下，我国农业的综合竞争力在提升，但就总体而言，仍是我国的弱智产业。加强农业财政投入，提高农业科技化、产业化、现代化水平，调整农业内部产业结构，提高我国农业的市场竞争力。尤其应加大资本、技术等要素的投入，建立健全农村资本金融市场和生产要素流动市场，提高要素资源的使用效率。提高农村居民受教育水平，培养具有创新精神和时代感的社会主义新农民。3、要坚持走中国特色新兴工业化道路，着重改造提升制造业，培育发展战略性新兴产业，建立创新型国家，提高我国核心竞争力。自建国以来，工业尤其是重工业是我国经济发展的支柱，工业内部结构、地区结构都存在差异。调整工业内部产业结构，提高基础工艺、基础材料、基础元器件研发和系统集成水平。积极有序发展新一代信息技术、节能环保、新能源、生物、高端装备制造、新材料、新能源汽车等产业，加快形成先导性、支柱性产业，切实提高产业核心竞争力和经济效益。4、加快推进服务业发展，把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。推进服务业发展，不仅能够有效改变我国产业结构现状，更能够提高就业率，稳定民生，提高人们的生活水平和质量。推进服务业发展，重点是建立健全流通和服务部门，提高流通、服务质量；拓展服务业新领域，发展新业态，培育新热点，推进规模化、品牌化、网络化经营。推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。 参考文献：⑴ 陈华中国产业结构变动与经济增长[J]．统计与决策，2005，3⑵ 刘云峰辽宁省产业结构与经济增长实证分析[J]．东北亚论坛，2004，9⑶ 高鸿业西方经济学北京：中国人民大学出版社，2004⑷ 张润清计量经济学北京：中国农业出版社，2007⑸ 刘伟，李绍荣产业结构与经济增长[J]．中国工业经济5，⑹ 王怜产业结构变动与经济增长影响的实证分析[J]．商业现代化5
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hdcno2

个得要定制吧。。。符合你要求的比较少我有做过一份留下邮箱给你发过去匿名  5-22 10:25

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加我，二小时内解决你的问题！一个迷路的精灵，他送了我一个装满幸福的宝盒，开启的瞬间幸福洒向正在看短信的您，愿您及家人永远幸福、天天快乐！

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hjznkuc325

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，
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