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计量经济学模型分析论文-计量经济学分析
计量经济学模型分析论文-计量经济学分析出必要开支后剩余的可支配资金,包括工资、利息、股息、租金等收入。
但是,本文的研究结果表明,可支配收入率对储蓄率的影响并不显著。
1.2利率因素利率是影响储蓄的一个重要因素。
一般来说,利率越高,储蓄越多;利率越低,储蓄越少。
但是,本文的研究结果显示,利率对储蓄率的影响很小,这可能是因为我国的储蓄文化根深蒂固,居民储蓄惯不易改变。
1.3物价水平因素物价水平对储蓄率的影响也是不可忽略的。
物价水平上涨,居民购买力下降,储蓄率上升;物价水平下降,居民购买力增加,储蓄率下降。
但是,本文的研究并未考虑物价水平因素,需要在后续的研究中进一步探讨。
1.4收入分配因素收入分配是影响储蓄的一个重要因素。
收入分配不均会导致储蓄分配不均,影响整个社会的储蓄水平。
本文的研究结果表明,基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的,收入分配越不均,储蓄率越高。
4结论本文通过对我国城镇居民储蓄率的实证分析,得出了以下结论:可支配收入率对储蓄率的影响不大,利率对储蓄率的影响很小,而基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
因此,为了降低我国的储蓄率,需要采取措施促进收入分配的均衡,避免贫富差距过大,同时也需要适当调整利率政策,鼓励居民增加消费,降低储蓄率。
这对于保持我国经济增长的稳定性和可持续性发展具有重要意义。
本文研究了收入因素对于居民储蓄率的影响。
在计算收入时,我们从个人所得税后的实际现金收入入手,并选用当年的收入增长率作为考察指标。
具体数据来源见上表。
在西方经济理论中,利率和储蓄成正比。
因为利率的升降直接影响到存款的收益,所以西方国家能够轻松利用货币政策来调节居民储蓄。
然而,在我国的利率政策中,我们发现居民储蓄与利率存在弱化现象,即利率的下降并不一定能降低居民的储蓄存款。
这是因为,我国还没有完全成熟的市场经济,居民的消费还不够理性。
其次,我们也需要考虑到文化和传统的影响。
在我国,储蓄被视为一种美德,而消费则往往被视为一种浪费。
计量经济学论文
计量经济学课程论文影响中国粮食产量的因素分析学院:班级:姓名:学号:影响中国粮食产量的因素分析根据理论和经验分析,影响粮食产量的主要因素有:农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力。
拟建立中国粮食生产函数。
一、建立模型设置变量:Y:粮食产量X1:农业化肥施用量X2:粮食播种面积:X3:成灾面积:X4:农业机械总动力:X5:农业劳动力:设粮食生产函数为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ采用Eviews软件对数据进行回归分析,得出如下计算结果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/11 Time: 17:22Sample: 1978 2009Included observations: 32Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -7805.794 16871.00 -0.462675 0.6474X1 7.960833 1.448477 5.496004 0.0000X2 0.309372 0.117074 2.642539 0.0138X3 -0.214006 0.070172 -3.049730 0.0052X4 -0.187267 0.091318 -2.050720 0.0505R-squared 0.930876 Mean dependent var 43541.47Adjusted R-squared 0.917582 S.D. dependent var 6314.827S.E. of regression 1812.889 Akaike info criterion 18.01059Sum squared resid 85450747 Schwarz criterion 18.28542Log likelihood -282.1695 F-statistic 70.0267151335.041873.032140.023094.019608.7794.7806XXXXXY+--++-=(-0.46) (5.50) (2.64) (-3.05) (-2.05) (0.69) 2R=0.9309 2R=0.9176 F=70.0267 D.W.=0.45二、统计检验R高达0.9309,拟合程度很好。
计量经济学模型分析论文
计量经济学模型分析论文工商101我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析摘要:近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。
高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。
更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。
与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战,因为,过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。
所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。
本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。
通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大,还有利率对储蓄率的影响很小,值得注意的是,模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
引言(提出问题)自1949年以来,中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势,因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。
虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率,但并非储蓄率越高越好,必然会存在一个最优的储蓄率。
据统计,我国近年来的实际GDP平均每年增长9%左右,而资本的净边际产量即(MPK-δ),约为0.9%。
我国的资本收益(MPK-δ)=每年0.9%,大大低于经济的平均增长率(n+g=9%)。
可见,我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。
也就是说,当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高,而消费率则偏低。
所以我们应该降低储蓄率,减少投资,把收入的更大份额用于消费,这样就会立即提高消费水平,并最终达到更高消费水平的稳定状态。
那应该如何降低我国的储蓄率呢?下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。
1、我国城镇居民储蓄模型各个解释变量及被解释变量的分析一个社会的储蓄总量受很多因数的影响,根据经典西方宏观经济学理论,储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响:1.1收入因数收入是决定储蓄的重要因数,收入的变化会直接决定着储蓄的变化。
《计量经济学》期末论文
《计量经济学》期末论文我国居民消费水平的影响因素分析经济学院09级国际经济与贸易2班晋兆晖290508210我国居民消费水平的影响因素分析内容摘要:改革开放以来,随着我国经济的飞速发展,人民生活水平不断提高,居民消费水平也不断增长。
消费作为拉动经济发展的重要因素,具有较高的研究价值。
本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。
虽然各地区的经济消费结构会有所差异,但总体还是有绝大部分相似之处的。
分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。
关键词:计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄一、选题背景消费是经济活动的终点,一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。
但另一方面,消费又是经济活动的起点,是拉动经济增长的动力。
一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系,这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。
随着改革开放以来中国经济高速增长,居民生活水平与消费水平也随之不断提升,我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。
国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费,但是居民存款额依然居高不下,居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。
不管是从宏观还是微观来分析,居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展,所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的,而且十分重要。
我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针,这有重大的现实意义。
二、变量的选择分析根据传统的凯恩斯消费理论,消费需求是个人可支配收入的函数,收入水平的高低直接影响居民的消费水平,可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备,这对居民的消费支出有很大的影响。
所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。
计量经济学论文(eviews分析)
计量经济学论文(eviews分析)我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析摘要:本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据,选取餐饮企业数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型,对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。
利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验,并加以修正,最后根据模型的最终结果进行经济意义分析,提出自己的看法。
关键词:餐饮企业营业额、影响因素、计量分析一、研究背景近十年来,投资者进入餐饮企业的数量不断增加。
在他们进入一个行业之前,势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计,当这些因素的估计值能够达到他们的预期时,他们才会对其进行投资。
由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素,对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就显得尤为必要,这有助于投资者作出合理的决策。
因此,本文进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。
二、变量的选取影响餐饮企业营业额的因素有很多,包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数(表示交通状况)。
但综合考虑后,本文选取了其中的一部分变量(企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数)进行研究,并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。
1.企业数本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关,并预测两者之间呈正相关。
2.城镇居民人均年消费性支出本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关,并预测两者之间呈正相关。
3.全国城镇人口数本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关,并预测两者之间呈正相关。
4.公路里程数本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关,并预测两者之间呈正相关。
三、相关数据本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据,包括营业额(单位:亿元)、企业数(单位:个)、人均年消费性支出(单位:元)、全国城镇人口数(单位:万人)以及公路里程数(单位:万公里)。
计量经济学课程论文完整版
计量经济学课程论文完整版计量经济学是经济学的重要分支之一,它通过运用数理统计和经济理论分析来研究经济现象和经济规律。
本文旨在探讨计量经济学在现代经济领域中的应用和意义。
首先,计量经济学通过建立数学模型和利用实证数据来分析经济学中的问题,能够帮助经济学家们更加深入地理解经济现象。
例如,利用计量经济学方法,可以对通货膨胀、失业率、经济增长率等经济指标进行分析,从而揭示出它们之间的内在联系和规律,为政府制定经济政策提供理论依据和实证支持。
其次,计量经济学在企业经济决策和市场预测方面也有重要作用。
许多企业利用计量经济学方法对市场需求、价格变动、产品销售等进行预测和分析,以便更好地制定市场营销策略和产品定价策略。
同时,投资者和金融机构也可以利用计量经济学方法来进行风险评估和投资组合优化,提高投资收益率和降低风险。
另外,计量经济学在社会政策评估和效果分析方面也具有重要价值。
政府部门可以利用计量经济学方法来评估各种社会政策的效果和影响,例如教育政策、医疗保健政策、社会福利政策等。
通过对政策实施前后的数据进行对比分析,可以客观评价政策的效果,为政府改进政策提供参考依据。
总的来说,计量经济学在现代经济领域中发挥着不可替代的作用。
它不仅可以增强人们对经济现象的理解,促进经济学理论的发展,还能够为企业经济决策、市场预测、社会政策评估等提供有力支持。
因此,进一步深化对计量经济学的研究和应用,将会对推动经济领域的发展和进步起到积极作用。
此外,计量经济学也能够帮助经济学家们更准确地理解市场行为与市场效率。
通过利用计量经济学方法,可以对供需关系、价格弹性、市场竞争等因素进行经验分析,为市场营销、产业咨询和市场调研提供准确的数据基础和理论支持。
这对于企业在竞争激烈的市场环境中制定战略计划,提高市场竞争力具有重要意义。
此外,计量经济学还在国际贸易和全球经济分析方面发挥着重要作用。
国际贸易中的各种关贸协定、贸易政策和汇率波动都会对全球经济产生复杂的影响。
计量经济学课程论文完整版
计量经济学课程论文完整版引言。
计量经济学是经济学的一个重要分支,它运用数学、统计学和计算机技术来研究经济现象。
在这门课程中,我们学习了许多重要的计量经济学方法和模型,以及它们在经济领域的应用。
在本文中,我将讨论我在这门课程中学到的知识,并且对一些相关的经济现象进行分析和解释。
一、计量经济学方法和模型。
在这门课程中,我们学习了许多计量经济学的方法和模型,包括线性回归模型、时间序列分析、面板数据分析等。
其中,线性回归模型是最基础的模型之一,它可以用来分析一个或多个自变量对因变量的影响。
通过线性回归模型,我们可以得到自变量与因变量之间的关系,并且进行预测和检验。
另外,时间序列分析是研究时间序列数据的一种方法,它可以用来分析经济变量随时间变化的规律。
通过时间序列分析,我们可以研究经济变量的趋势、季节性和周期性等特征,从而进行预测和政策制定。
面板数据分析则是研究横截面数据和时间序列数据的一种方法,它可以用来分析不同个体或单位之间的差异和联系。
通过面板数据分析,我们可以研究个体特征对经济现象的影响,以及个体之间的相互作用。
二、计量经济学在经济领域的应用。
在实际经济研究中,计量经济学方法和模型被广泛应用于各个领域,包括宏观经济学、微观经济学、金融学等。
其中,宏观经济学是研究整体经济运行的一个重要领域,通过计量经济学方法和模型,我们可以研究国民经济的增长、通货膨胀、失业等重要问题。
在微观经济学领域,计量经济学方法和模型可以用来研究市场结构、企业行为、消费者选择等问题。
通过微观经济学的研究,我们可以了解市场的运行机制,以及政策对市场的影响。
在金融学领域,计量经济学方法和模型可以用来研究股票市场、债券市场、汇率市场等问题。
通过金融学的研究,我们可以了解金融市场的波动规律,以及政策对金融市场的影响。
三、实证分析。
在本文的最后部分,我将通过一个实证分析来展示计量经济学方法和模型在经济研究中的应用。
我选择了一个关于教育支出对经济增长的影响的实证研究。
计量经济学论文
计量经济学论文计量经济学期末实验报告实验名称:我国大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析一、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、消费是拉动经济发展的“三架马车”。
运用本学期所学计量经济学的知识,我做了这份报告,目的是通过建立计量模型,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。
西方消费经济学者们认为,收入是影响消费者消费的主要因素,消费是需求的函数。
消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有:(1)凯恩斯的绝对收入理论。
他认为消费主要取决于消费者的净收入,边际消费倾向小于平均消费倾向。
他假定,人们的现期消费,取决于他们现期收入的绝对量。
(2)杜森贝利的相对收入消费理论。
他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费,从而消费是相对的决定的。
这些理论都强调了收入对消费的影响。
还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。
这里我们把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、人均可支配收入作为影响我国大中城市城镇居民人均消费支出的因素。
二、相关数据收集相关数据均来源2006年《中国统计年鉴》:23个大中城市城镇居民家庭基本情况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)北京1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9天津1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8石家庄1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9太原1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5呼和浩特1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7沈阳1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1大连1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5长春1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2哈尔滨1.4 2.0 992.8 942.5 727.4上海1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3南京1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6杭州1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2宁波1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4合肥1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9福州1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8厦门1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7南昌1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4济南1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4青岛1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7郑州1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3武汉1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1长沙1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8广州1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1三、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:Y=C+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+u 其中:——Y人均消费支出——C常数项——回归方程的参数——X1平均每户就业人口数——X2平均每一就业者负担人口数——X3平均每人实际月收入——X4人均可支配收入——u随机误差项四、回归模型参数估计模型参数的估计方法,是计量经济学的核心内容。
GDP的计量经济模型分析论文.pdf
提要本文建立了1952~2007年中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)。
对有指数趋势的原始序列用单位根法和自相关图法判别差分后序列是否平稳,先通过最小BIC值建立计量经济模型中的时间序列模型,然后利用AIC和SBC准则判别所建立的模型是否为最优,然后用条件最小二乘法对模型的参数进行估计,并进行白噪声检验和参数显著性检验,预测2008~2015年GDP的发展水平。
A时间序列是指按照时间顺序得到的变量的观测值,而按时间顺序得到的经济变量的观测值即为经济时间序列。
文中讨论的ARIMA模型是一类常用的随机时序模型,它是一种精度较高的时序短期预测方法,其基本思想是:某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性,但整个序列的变化却有一定的规律性,可以用相应的数学模型近似描述。
通过对该数学模型的分析研究,能够更本质地认识时间序列的结构与特征,达到最小方差意义下的最优预测。
我国GDP总量的形成是一个复杂的过程,受经济、政策、科技水平、自然等多因素的影响。
GDP总量或人均GDP预测的理论及应用研究非常多。
国内外学者对我国GDP的研究方法主要有三种:(1)时间序列方法:研究GDP随时间发展的规律。
通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律,建立ARMA、ARCH等模型,将这种规律延伸到未来,从而对该现象的未来作出预测;(2)协整检验的计量经济学模型:通过分析影响GDP发展的本质因素,研究GDP与这些因素的协整关系,建立计量经济学模型;(3)生产函势,并具有很强的非平稳性。
2、数据平稳化。
对于含有指数趋势的时间序列,可以通过取对数将指数趋势转化为线性趋势,然后再进行差分以消除线性趋势。
取对数过后的GDP依旧存在非平稳性,需要对其进行差分,先进行一阶差分,绘制一阶差分后的时间序列图。
从图中很难看出一阶差分后的序列是否平稳。
于是,首先考察序列的样本自相关图,从直观上检验该序列的平稳性;其次,我们对该序列进行ADF单位根检验。
计量经济学模型论文-计量经济学论文-经济学论文
计量经济学模型论文-计量经济学论文-经济学论文——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印——计量经济学模型可以简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征,更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律,所以本篇文章就为大家介绍几篇计量经济学模型论文范文,供给大家参考一下计量经济学模型论文的写作手法。
计量经济学模型论文优选范文6篇之第一篇:计量模型下我国钢材产量的影响因素分析摘要:钢材是工业生产重要的原材料成分,任何重工业中都需要用到钢材。
通过我国2006年-2017年钢铁产量以及其影响因素的时间序列数据,利用计量经济学模型分析我国钢铁产量以及其影响因素的关系。
结果表明,粗钢产量与焦炭产量对钢材产量有明显的影响关系,并针对结论从政府、钢材生产企业以及钢材贸易企业三方面提出了未来钢材市场的建议。
关键词:钢材产量;计量经济学模型;最小二乘法;逐步回归法;1 引言钢材是工业生产中重要的原材料成分,主要分为螺纹钢、卷板、线材三大类,在工业中房地产投资,桥梁建造,汽车、船舶等交通工具建造都需要用到钢材。
随着我国钢材行业规模的不断扩大,每年钢材产量不断提高,在国民经济众多方面都起到了很好的作用。
但是我国钢材行业也存在着很大的问题,钢材排放气体不达标严重污染环境,钢材生产量没有管制等,所以,通过研究钢材产量的影响因素,可以很好地解决我国钢材存在的问题。
2 理论分析根据钱纳里工业化阶段理论,人均国内生产总值(GDP)在800~4800美元时处于工业化阶段中期,城市化率在30%-60%之间;人均GDP在4800~9000美元处于工业化阶段后期,城市化率在80%以上。
我国目前正处于工业化后期阶段,峰值可能在2020年前后。
我国2017年人均GDP8836美元,但我国经济发展不平衡现象非常严重,尽管东部地区工业化和城市化已达到较高水平,但中西部地区发展还具较大潜力,我国钢材消费潜力还很大。
并且我国钢材行业面临着各种问题,国家优惠政策消除开始限产、没有核心领导企业等,通过钱纳里工业理论可以找到我们现存的阶段,从而可以更好的分析钢材产量问题。
经济计量模型论文16篇-精品
经济计量模型论文16篇-精品引言本文档旨在提供经济计量模型方面的16篇精品论文,以供参考和研究。
这些论文涵盖了不同的经济计量模型和方法,旨在帮助读者更好地理解和应用经济计量学的理论和实践。
论文列表以下是16篇精品经济计量模型论文的简要介绍:1. 论文1:《时间序列模型在宏观经济预测中的应用》- 主要介绍时间序列模型在宏观经济预测中的应用方法和技巧。
- 分析了常用的时间序列模型,如ARIMA模型、VAR模型等。
2. 论文2:《面板数据模型在国际贸易研究中的应用》- 探讨了面板数据模型在国际贸易研究中的应用,以及面板数据模型的优势和局限性。
- 分析了常用的面板数据模型,如固定效应模型、随机效应模型等。
3. 论文3:《计量经济模型在金融风险评估中的应用》- 研究了计量经济模型在金融风险评估中的应用,以及不同模型在风险度量和管理中的优势和限制。
- 探讨了常用的金融风险模型,如ARCH模型、GARCH模型等。
4. 论文4:《计量经济模型在劳动经济学研究中的应用》- 分析了计量经济模型在劳动经济学研究中的应用,以及相关研究方法和数据处理技巧。
- 探讨了劳动经济学中常用的计量模型,如Mincer模型、Heckman模型等。
5. 论文5:《计量经济模型在环境经济学研究中的应用》- 研究了计量经济模型在环境经济学研究中的应用,以及相关研究方法和数据处理技巧。
- 探讨了环境经济学中常用的计量模型,如污染溢出模型、环境影响评估模型等。
6. 论文6:《计量经济模型在市场结构分析中的应用》- 分析了计量经济模型在市场结构分析中的应用,以及相关研究方法和数据处理技巧。
- 探讨了市场结构分析中常用的计量模型,如垄断模型、寡头模型等。
7. 论文7:《计量经济模型在价格预测中的应用》- 研究了计量经济模型在价格预测中的应用,以及不同模型在价格预测准确性方面的优势和限制。
- 探讨了价格预测中常用的计量模型,如VAR模型、协整模型等。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科,通过运用统计学方法和经济学理论,对经济数据进行分析和解释。
在本篇论文中,我们将运用EViews软件进行计量经济分析,以探讨某一经济问题的核心要素和关系。
第一部分:数据收集与描述性统计在这一部分中,我们将介绍数据的来源和收集方法,并进行描述性统计分析,以便了解数据的基本特征。
数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据,包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。
这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。
描述性统计分析在这一部分,我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标,并绘制相应的直方图和散点图,以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。
第二部分:计量经济模型的建立与估计在这一部分中,我们将构建计量经济模型,并通过使用EViews软件进行参数估计,以分析各个变量之间的关系。
模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点,我们选择了某一计量经济模型,以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。
在模型中,我们还考虑了可能的误差项。
参数估计使用EViews软件,我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。
这将帮助我们确定各个变量的系数估计值,并评估其统计显著性。
模型诊断在参数估计后,我们将进行模型的诊断检验,以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。
通过观察残差图和假设检验等方法,我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。
第三部分:计量经济模型的解释与预测在这一部分中,我们将解释计量经济模型的估计结果,并利用该模型进行未来情景的预测。
模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释,我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系,并得出相应的经济学解释。
模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据,我们可以进行未来情景的预测。
经济学论文计量经济模型
经济学论文计量经济模型本文利用计量经济模型分析了中国经济增长的因素。
首先,我们选取了GDP增长率作为经济增长的衡量指标,并收集了从2000年至2020年的数据。
然后,我们构建了一个多元线性回归模型,考虑了人口增长率、投资率、劳动生产率等多个因素对经济增长的影响。
经过回归分析,我们发现人口增长率对经济增长有着显著的正向影响,而投资率和劳动生产率也对经济增长起到了积极作用。
特别是在中国经济转型升级的过程中,投资率的提升对经济增长起到了重要推动作用。
然而,我们也发现通货膨胀率对经济增长有一定的负向影响,需要引起重视。
综合以上分析,我们可以得出结论:中国经济增长受到多个因素的影响,其中人口增长率、投资率、劳动生产率是比较关键的因素。
在未来的经济政策制定中,应该继续注重优化人口结构、增加投资力度并提高劳动生产率,以推动经济持续健康发展。
此外,我们还可以进一步深入探讨中国经济增长与外部环境的关系。
全球化的背景下,国际贸易和投资对中国经济增长也具有重要影响。
研究表明,中国的经济增长往往受到国际市场需求和国际商品价格波动的影响。
因此,在制定经济政策时,需要考虑国际经济环境的变化,以便更好地应对外部风险和机遇。
此外,技术创新对经济增长也至关重要。
随着科技的不断进步和应用,新技术的推广和应用将极大地提升生产效率和经济增长潜力。
因此,政府应该鼓励和支持技术创新,在推动经济结构调整和提高产业竞争力方面发挥积极作用。
最后,环境可持续发展也是中国经济增长的重要考量因素。
随着人类对自然资源的过度开发和环境污染的加剧,生态环境问题已经成为制约经济可持续发展的主要障碍。
因此,在追求经济增长的同时,我们也需要重视环境保护和生态文明建设,以确保未来世代能够继续享受可持续发展带来的福祉。
综上所述,通过计量经济模型的分析,我们深入了解了中国经济增长的因素及其相互关系。
未来,我们应该继续挖掘更多的关键因素,完善经济增长模型,为制定更有效的政策提供科学依据,推动中国经济持续健康发展。
计量经济学论文最终版
我国内需不足之金融结构概述:随着经济改革的不断深入,居民消费行为也在发生着一系列显著变化,特别是我国长期以来的高储蓄率在一定程度上反映了我国边际消费倾向的下降,而且从我国的最终消费率(最终消费占GDP的比重)上更能体现着一点:1978年为62.1%;1993年跌破60%,为59.3%;2007年继续跌破50%,为49.5%;2009年进一步下降为48.0%。
同时居民消费率呈下降趋势,这一点由不断下降的消费品零售总额增长率所证实。
消费需求的增长既是经济发展的结果,也是经济发展的动力。
作为发展中大国在经济转型时期,消费驱动为主,投资、出口协同驱动的经济发展方式是保持我国经济持续健康发展的基础。
我国现阶段消费率偏低以及经济失衡,并非“一日之寒”。
传统的投资和出口驱动型经济增长在“粗放型”经济增长方式下面临越来越强的资源稀缺和环境污染约束,而且美国次贷危机的爆发更加使得我国出口导向型经济增长方式难以继续为继。
因此,推动我国消费增长是大势所趋。
我国内需不足,其原因是多方面的,例如收入分配不均衡、社会保障不健全、供给结构失衡等一系列因素。
同时在扩大内需方面金融结构对消费需求的影响不可小觑,而且金融结构对消费需求的影响是多方面的,或直接作用于消费者消费倾向,或通过影响个人储蓄,进而影响个人的当期消费。
而且从现有国内外文献来看,对金融结构对消费者消费需求的影响,多是从金融领域的消费信贷对消费需求的影响来研究的。
从短期来看,消费信贷一方面将收入的未来预期增量提前转化为现实的消费,确实可以提高当期的生活水平;而一方面在于它能有效地促进提前转化来的消费购买力增量同现有的购买力存量结合,形成即期更大的消费能力,提高整个社会的消费需求,从而拉动经济的增长;但同时消费信贷又有可能因为居民传统的“量入为出”这种消费观念而有所抵消,或者人们贷款为了购买大额消费品后形成其一项债务,从而减少当期消费以增加储蓄,这就反映了消费信贷在某种程度上可能会缩减当期消费需求。
计量经济学论文
计量经济学期末论文题目:中国第三产业增加值模型研究与因素分析姓名:学号:班级:摘要:20世纪中叶以来,随着生产力的发展,第三产业在世界经济和社会发展进程中呈现迅速崛起、后来居上的态势。
从目前的形势来看,经济越发达,居民越富裕的国家和地区,第三产业的比重就越高。
据统计,到21世纪初,发达国家的第三产业占国民生产总值的比重已由100多年前20%—30%增长到65—75%,美国更是高达75.3%。
第三产业的兴旺已经成为一个全球型的经济发展趋势。
一、经济背景及研究意义:第三产业在国民经济中发挥的关键性的、对全局有重大意义的作用。
它集中表现为第三产业在国民生产总值和全社会就业中所占的比重及发展前景。
改革开放以来,中国国民经济保持快速增长,综合国力大大增强,社会生产力水平明显提高。
在此期间,服务业也就是第三产业得到了快速发展,其在国民经济中的重要性日益加强。
目前为止,我国的第三产业占GDP的比重是40.7%,虽然已经有了较大幅度的提升,但还是稍低于世界低收入国家的平均水平(45%),与发达国家相比更是有巨大的差距。
因此,发展第三产业将是中国未来发展的重点。
其重要意义是:第一,第三产业生产的服务型生产资料充当现代生产系统中不可替代的重要生产要素功能。
第二,第三产业提供的服务消费品具有满足居民日趋丰富的生活需要的功能。
第三,第三产业就业和产值比重随着人均GDP日趋提高,最终将成为国民经济中吸纳劳动力和提供国民财富最多的第一大产业。
二、因素分析及回归模型的建立这里的被解释变量是我国的第三产业值情况,用Y来表示。
解释变量是“零售业产值”和“餐饮业产值”,分别用XL、XF来表示,方便建立模型。
下表为从1988年到2007年的第三产业情况,单位:亿元年份第三产业零售业餐饮业1988 4590.3 1483.4 241.41989 5448.4 1536.2 277.41990 5888.4 1268.9 301.91991 7337.1 1834.6 442.31992 9357.4 2405 584.6 1993 11915.7 2816.6 712.1 1994 16179.8 3773.4 1008.5 1995 19978.5 4778.6 1200.1 1996 23326.2 5599.7 1336.8 1997 26988.1 6327.4 1561.3 1998 30580.5 6913.2 1786.9 1999 33873.4 7491.1 1941.2 2000 38714 8158.6 2146.3 2001 44361.6 9119.4 2400.1 2002 49898.9 9995.4 2724.8 2003 56004.7 11169.5 3126.1 2004 64561.3 12453.8 3664.8 2005 73432.9 13534.5 4193.4 2006 84721.4 15471.1 4792.1 2007 100053.5 18169.5 5705.4可将模型设定为以下多元回归模型:Y=b o+b1XL+b2XF+u t三、模型检验:根据结果可得回归方程:Y^=17.719XF^-209.193 R2=0.9988 F=16158.6 t(b1^)=127.1165t(b1^)>t0.025(18)=2.101F=16158.6>F0.05(1,18)=4.41根据结果可得回归方程:Y^=5.631XL^-5265.438 R2=0.993 F=2553.577 t(b1^)=50.533t(b1^)>t0.025(18)=2.101F=2553.577>F0.05(1,18)=4.41多元线性回归方程:Y^=0.8534XL^+15.053XF^‐1014.165R2=0.999 F=9227.111 t(b1^)=1.885 t(b2^)=10.597t(b1^)<t0.025(17) t(b2^)>t0.025(17)F=9227.111>F0.05(2.17)=3.591. 经济意义检验:根据以上方程,在其他产业生产总值不变的情况下,零售业每增加一亿元,第三产业总产值就会增加0.8534亿元。
计量经济学论文模型
计量经济学论文模型
本文利用计量经济学模型分析了影响经济增长的关键因素。
我们建立了一个动态面板数据模型,考虑了国家经济增长率、人口增长率、技术进步和资本积累等多个影响因素。
通过对全球多个国家的数据进行回归分析,我们发现人口增长率和技术进步对经济增长有显著的正向影响,而资本积累对经济增长的影响不太明显。
我们的研究结果对于制定经济政策和推动经济增长具有一定的参考价值。
另外,我们还分别运用固定效应模型和随机效应模型来进行了敏感性分析,结果表明我们的结论具有较强的稳健性。
通过进一步的实证分析,我们发现了一些有趣的现象,在一些发展中国家,人口增长率对经济增长的影响更加显著,而在一些发达国家,技术进步对经济增长的贡献更为突出。
这些发现为不同国家制定不同的经济政策提供了一定的启示。
此外,我们还探讨了不同国家之间的经济增长差异。
通过分析发现,除了前文提到的因素外,还有一些其它地区特定因素也对经济增长产生了重要影响。
例如,政府政策、市场竞争程度、教育水平、自然资源禀赋等都对经济增长产生了一定程度的影响。
这为国家之间的经济增长差异提供了一些新的解释。
最后,我们对本研究的局限性进行了讨论。
我们意识到,在对于经济增长的影响因素进行分析时,可能存在一些遗漏变量的问题,这可能会对我们的结论产生一定的影响。
未来的研究可以通过引入更多的变量或者采用不同的方法来进一步验证我们的结论。
综上所述,本文利用计量经济学模型对经济增长进行了全面的分析,探讨了不同因素对经济增长的影响。
我们的研究结果对于制定经济政策和推动经济增长具有一定的参考价值,也为未来相关研究提供了一些新的思路。
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中国外汇储备的计量模型一个国家的中央银行和其他政府机构所掌握和能支配和外汇总额称为这个国家的外汇储备。
而外汇则是指一国对外结算所使用的外国货币(外币现金)或以外国货币表示的支付凭证。
这些凭证包括以外币支付的支票,汇票,期票,息票和其他有价证券,以及其他可在国外兑换的凭证。
外汇储备是我国国际储备的主要形式。
我国外汇储备规模在1980年以后有了很大的增长,促进了宏观经济的稳定和发展。
一、我国外汇储备的规模变化1978年以前,我国外汇储备年平均只有5亿美元左右,数量很少。
国家实行的是封闭经济条件下的计划经济,不倾向对外举债,也不吸引外资流入,对外贸易往来很少,外汇储备的积累非常有限。
当时国家实行“量入为出,以收定支、收支平衡、略有节余”的外汇政策,所以,国家外汇结存只有很小的余额。
(1)1979——1993年外汇储备变化这一时期外汇储备开始增长,由于宏观经济管理的失控,外汇储备出现了大起大落情况。
1981年,外汇储备数量为27亿美圆。
1983年,由于实行外汇留成制度和贸易外汇内部结算价,刺激了出口,使外汇储备增加较快,达到89亿。
1985年后,经济出现过热现象,进猛增,出口增长放慢。
1989年和1990年,为促进经济回升,国家曾两次下调人民币汇率,推动出口增长,同时资本流入继续平稳增长。
到1991年外汇储备翻了两翻,从55.5亿美圆增加到217亿美圆。
(2)1994年外汇体制改革。
1994年,国家大幅度推进外汇体制改革,使外汇储备迅速增长。
国际收支连年顺差,外汇储备成倍增加。
外汇储备从1993年的212亿美圆激增到1997年的1398亿美圆。
这一点也可从数据的变化中看出。
(3)总体分析我国外汇储备的超常快速增加,在一定程度上也反映了现行汇率体制条件下,中央银行对外汇储备丧失实际控制权,外汇储备的快速增长具有明显的被动性。
在1994年外汇体制改革前有很大部分外汇余额以留存形式存在,作为单位外汇存款。
改革后,由于取消外汇留成,进出口用汇和收汇全部采用银行销售汇,同时国家对外汇指定银行的结算周转余额实行幅度比例管理,多余头寸,必须到中国外汇交易中心卖出,当外汇供大于求,央行就必须全部吃进多余外汇,这成为近年来我国外汇储备增长的一个明显特征。
二、我国合理的外汇储备量的数学模型(1)中国外汇储备规模理论函数的前提假设本文将使用多元回归与相关分析的计量方法建立我国外汇储备规模的函数,对我国外汇储备规模进行分析。
回归法对储备规模的分析是根据以往的一些数据得出当时储备的变动模式,所以可假定过去时期内储备是适度的,而且储备的适度性在过去的变动趋势也适用于将来的情况。
(2)建立我国外汇储备规模函数应该考虑的变量第一,进口水平。
进口水平的提高,将导致储备持有额的下降,进口水平与外汇储备- 1 -呈反相关。
第二,外商直接投资(FDI). 我国资本项目的顺差大于经常项目顺差,所以仅从国际收支平衡表分析,FDI应是我国外汇储备的最主要来源。
第三,货币供应量。
这里的货币采用广义货币M2,外汇储备与货币供给呈现正相关关系。
由于《中国统计年鉴》里公布的M, 数值是以人民币记的,所以必须按相应各年人民币兑美元汇率将其换算成以亿美元为单位的数据。
我国货币供应量与外汇储备的相关度极高,用E-views计算的两者的相关系数为0.99correlation matrixRE M2RE 1.000000 0.991555MA 0.991555 1.000000第四,汇率。
汇率决定了本币与外币交换的价格,所以它必然是影响外汇储备的一个内生变量。
我国汇率经历了几次大的调整,也构成了我国外汇储备几次大的剧烈变动的重要原因。
第五,对外借款(DEB).对外借款一方面构成外汇储备形成债务性外汇储备的一部分,同时它面临还本付息,也会影响外汇储备的规模。
外汇储备的构成决定了影响外汇储备的主要因素是进口水平,外商直接投资水平和货币的供应量,对外借款和汇率水平。
(3)确定模型的关系形式和参数的范围经过散点图观察可知,外汇储备(RE) 与进口水平(M)大致呈线性关系,RE~M13500300025002000R E系列11500100050001000200030004000M外汇储备(RE)与外商直接投资(FDI)成线性关系,RE~FDI;35002300025002000R E系列11500100050001000 2000 FDI3000 4000 5000- 2 -外汇储备(RE)与货币供给量(M2)成线性关系,RE~M2;由于M2的统计单位为人民币,将其折算成美元,必须将M2除以汇率e, 所以将M2和e合并在一起,用m2取代。
35003300025002000R E1500系列110005000500010000150002000025000M2外汇储备(RE)与对外借款(DEB)的关系也大致呈线性。
RE~DEB35004300025002000R E1500系列110005000500100015002000DEB首先我假定我国外汇储备规模的函数模型为:RE=+ c a M+a FD I+ a m+a D E B∝+t 1 t2t32t4t t,t=1985,1986,⋯⋯2002 (1)其中M为进口数值,FDI为外商直接投资,m2=M2/e (其中,M2为广义货币,e为汇率) ,DEB 为我国的对外借款,即外债的数量。
(4) 样本数据的选取:外汇储备(RE):摘自《中国统计年鉴2003》;进口水平(M):摘自《中国统计年鉴2003》;外商直接投资(FDI):此处所选取的是外商直接投资的存量,即上年末的存量加上该年的FDI增量得到的该年的存量。
数据来源于中国对外贸易网;相对于FDI的增量而言,作为存量的FDI能够更好的解释RE, 因为本身也是个存量;货币供给量(M2): 摘自《中国统计年鉴2003》;汇率e: 摘自《中国统计年鉴2003》,调整为每一美元可兑换人民币的数量;对外借款(DEB):摘自《中国国际收支平衡表2001》及《中国统计年鉴2003》;该项数据也是选取了存量,因为相对于外汇储备这个存量而言,表现为存量的对外借款与之有更好的相关性。
这一点也可以从散点图看出。
- 3 -以上数据除了汇率外均调整为以亿美元为单位,他们在数据来源处均以美元或者亿美元为单位,故只需调整数字的位数,不涉及到相关指数问题。
由于解释变量与被解释变量都用亿美元来表示,故数据的一致性比较好。
得到的模型参数有较高的可信度。
样本数据列于表1年份RE:外汇储备M:进口数值FDI:外商直接投资m2DEB:对外借款单位(亿美元) (亿美元)亿美元(存量)亿美元亿美元(存量)198526.44422.560.61880.6158.3 198620.72429.183.042104.9214.8 198729.23432.1106.182414.1302 198833.72552.7138.122940.9400 198955.5591.4172.053457.4413 1990110.93533.5206.923462.6525.5 1991217.12637.9250.583918.3605.6 1992194.43805.9360.654992.6693.2 1993211.991030.6635.86098.4835.7 1994516.2115.61973.475444.4928.1 1995735.971320.81348.687274.91065.9 19961050.291388.31765.959122.81162.8 19971398.91423.72201.4110976.81309.6 19981449.61402.42656.0312621.91460.3 19991546.7516573059.2214483.41518.2 20001655.742250.93466.3716260.41457.2 20012121.652435.53935.1519125.51701.1 20022864.072951.74462.622351.91685.38(5 ) 参数估计于对理论的运用OLS进行参数估计,E-VIEWS结果如下:Dependent Variable: REMethod: Least Squares Date:04/13/05 Time: 18:58Sample: 1985 2002Included observation s: 18Variable Co e fficient Std. Error t-Statistic Prob.M -0.0457560.182512-0.2506980.8060F D I 0.3392050.223330 1.5188520.1527M2 0.0677290.062704 1.0801370.2997DEB -0.0886080.220976-0.4009880.6949C -124.3511151.7889-0.8192370.4274R-squared0.978580Mean de pe n dent var791.0694Adjusted R-squared 0.971990 S.D. dependent var 864.0481S.E. of regression 144.6097 Akaike info criterion 13.01609Sum squared resid 271855.7 Schwarz criterion 13.26341Log likelihood -112.1448 F-statistic 148.4794Durbin-Watson stat 1.205113 Prob(F-statistic) 0.000000(6) 模型检验。
- 4 -对于n=18(观测值的个数),k=4 (解释变量的个数),查表得Dl=0.93 DU=1.69,而D.W=1.205, 且DI< D.W<DU, 所以不能确定该模型是否存在自相关。
从该结果中可以看到每个参数的估计值,其中DEM前的参数为负,说明外债的规模越大,我国的外汇储备反而会越小,这与实际的经济意义不相符合。
并且,每个解释变量的显著性水平也很低,t值都比较低,但是模型整体的R-square 为0.978, Adjusted R-squared也为0.97,这说明模型整体的解释力还是很强的。
由线性作用显著,但各解释变量之间存在共线性而使得它们对RE的独立作用不能分辨,于我们采用的时间序列数据,所以可以考虑这种情况的原因是:各解释变量对RE的联合故t检验不明显。
下面首先进行解释变量间的多重共线性的检验。