固定资产投资的计量经济学模型
固定资产投资价值评估模型研究
固定资产投资价值评估模型研究在企业的经营活动中，固定资产投资是不可避免的。
对于企业而言，投资口径的准确性和正确性直接影响到企业的经济效益和财务状况。
因此，在固定资产投资中，必须要对固定资产的价值进行准确评估。
如何对固定资产的价值进行科学合理评估，一直是企业和投资者关注的问题之一。
本文将通过对固定资产投资价值评估的研究，提出一种适用于中国的固定资产投资价值评估模型。
一、固定资产价值评估的现状1.传统的固定资产价值评估方法固定资产价值的评估一直是企业发展中重要的环节之一。
传统的固定资产价值评估方法主要是直接计算资产价值，即根据固定资产的购置成本和使用年限，按照约定的折旧率计算出固定资产剩余价值，然后减去固定资产的净值、抵押贷款等因素，是一种简单粗暴的方法。
2.传统方法存在的问题然而，这种方法往往会忽略了固定资产随时间流逝所带来的市场变化，也没有考虑到固定资产的市场价值。
因此，传统的固定资产价值评估方法往往存在误差，难以准确反映固定资产的真实价值。
二、固定资产投资价值评估模型1.收益率贴现法为了更准确地综合考虑资本利得、折旧损失和市场风险等因素，在现代的固定资产价值评估中，更多地采用了收益率贴现法进行评估。
该方法的基本思路是将未来的现金流折现到当期，以得出资产的当前价值。
具体方法如下：【图1】收益率贴现法2.现金流量贴现法现金流量贴现法是一种以未来现金流量为基础，将未来现金流量折现到当前期，从而确定当前资产价值的方法。
它是一种以现金流作为评估对象，以确定未来现金流量所构成现金流的当前价值的贴现方法。
在确定未来现金流量的时候，必须先对其进行估计。
【图2】现金流量贴现法三、适用于中国的固定资产投资价值评估模型1.国际经验的应用现代的固定资产投资价值评估方法同样取得了不小的发展，包括美国、英国、日本等发达国家都对此有着很高的研究和实践成果，对中国固定资产投资价值评估方法的借鉴有着重要意义。
2.中国特定情况的应用然而，在中国的实际情况下，固定资产投资的价值评估面临一些特殊的问题。
我国固定资产投资总额的动态分析——基于ARIMA模型
－ ． ２１ １９ ０ ７
Ａ ＭＡ（，） Ｒ １ ４
－ ．６ Ｏ ８ ２４ ｌ４
— －１Ｏ ６ ２３ ７ ６
根据 最优模型的最小信 息量选择原则 ， 上表的比较分 通过
析 ，最小信 息量检 验显示 无论是使 用 Ａ Ｃ准则 还是使用 Ｓ Ｃ Ｉ Ｂ 准 则 ， ＶＭＡ（ ，） Ａ． １４ 均要 优于 ￣ ＲＭＡ １ １模 型 ， 以本文选择 （ ，） 所 Ａ ＲＭＡ １４ 模型进行拟合 。 （ ，） （） ３ 参数估计与模型检验
验
、 介
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Ｐ０ ＲＡＲＹＥＣ０ Ｎ ０Ｍ Ｉ ＣＳ
【 摘要 】固定资产投 资总额是影响一 国经济增长的重要 因
素， 对拉 动 国 民 经 济 的发 展 起 着 至 关 重 要 的作 用 。 本 文 以我 国 固定 资 产投 资 总额 为 例 ， 选取 １８－ ２ ０ ９２ ０ ９年 全社 会 固定 资产 投
投资在推动 我国经济高速发展的历程 中有着不容忽视的作用。 固定资产投资是影响我国过去 、 当前及未 来一 段时期经济 增长的关键因素 。我国固定资产投 资增 势良好 ， 对国民经济 的 平稳增长起到了重要 的支撑作用 ， 固定资产投 资总额的变化对 投资策略和经济增长研究具有一定 的指导作用 。因此 ， 研究我 国固定资产投 资总额变化趋势具有必要性 。本文通过 对选取 的 数据建立 自回归移动平均模型 ， 对固定资产投 资总额进行动态 分析和预测 ， 并对预测效 果给予评价 。
资 总 额 的 时 间序 列数 据 ， 用 Ｅ ｉ 软 件 对 该 数 据 进 行 计 量 分 利 ｖ ｗｓ ｅ
由于原 始数 据差异较 大 ， 为了便 于有效分析固定 资产投 资 总额变化趋 势 ， 消除时间序 列的异方差性 ， 对原数 据取对数 并 将 生成 的新 序列定义为 Ｌｌ 运用 Ｅ Ｅ Ｓ ｒ Ｙ， ＶＩＷ 软件对上述数 据做 趋势图 ， 如图 １ 所示 。从图 １ 可以明显看 出， 对数后的 固定资 取
我国固定资产投资的研究背景和意义计量经济学
我国固定资产投资的研究背景和意义计量经济学研究背景和意义：固定资产投资是一个重要的经济指标，对于国家经济发展具有重要的影响。
固定资产投资是指在一定时期内用于购买、建造或改建固定资产的资金支出，包括房屋、设备、土地等。
固定资产投资的规模和增长率反映了一个国家或地区的经济活力和发展潜力。
研究固定资产投资的背景可以追溯到计量经济学领域，计量经济学是运用数理统计和经济理论方法来研究经济现象的学科。
通过计量经济学的方法，可以对固定资产投资进行量化分析，探索其与其他经济变量之间的关系，如GDP、劳动力市场、货币政策等。
固定资产投资的研究具有重要意义。
首先，它可以揭示经济增长的动力机制。
固定资产投资是经济增长的重要驱动力之一，研究固定资产投资可以帮助我们了解经济增长的根源和规律，为经济政策制定提供依据。
其次，研究固定资产投资可以评估政策效果。
政府通常通过激励或调控固定资产投资来促进经济发展，了解固定资产投资的决定因素和影响因素可以帮助政府评估其政策措施对经济的影响。
最后，固定资产投资的研究对于企业决策也具有重要意义。
企业的固定资产投资对于其发展和竞争力具有重要影响，研究固定资产投资可以帮助企业制定合理的投资策略和规划。
计量经济学：计量经济学是运用数学和统计学方法来研究经济现象的学科。
在研究固定资产投资时，计量经济学可以帮助我们建立经济模型，提供对经济变量之间关系的量化分析。
在计量经济学中，常用的方法包括回归分析、面板数据分析、时间序列分析等。
通过这些方法，我们可以评估固定资产投资与其他经济变量之间的关系，如收入水平、利率、政府支出等。
回归分析是计量经济学中常用的方法之一。
它通过建立数学模型，将固定资产投资作为因变量，将其他经济变量作为自变量，通过统计方法来估计它们之间的关系。
回归分析可以帮助我们确定固定资产投资的决定因素和影响因素，进而预测固定资产投资的走势。
面板数据分析是一种研究多个个体（如不同地区、不同企业）在时间序列上的数据的方法。
固定资产投资的计量经济学模型
汇报人：XX
数据来源：选取合适的样本 数据，确保数据质量和可靠 性
模型应用：利用计量经济学 模型对固定资产投资进行预 测和评估
模型评估：通过对比实际数 据和预测数据，评估模型的
准确性和可靠性
结果分析：对模型结果进行 深入分析，挖掘固定资产投
资的变化趋势和影响因素
实证分析结果：对模型进行统 计检验和解释
预测准确性：模型对未来固定 资产投资的预测能力
政策建议：根据实证分析结果 提出针对性的政策建议
未来研究方向：展望未来固定 资产投资模型的研究方向和改 进空间
固定资产投资 模型能够较为 准确地预测固 定资产投资的 需求和供给。
固定资产投资 模型能够为企 业提供投资决 策的依据，帮 助企业做出合 理的投资决策。
固定资产投资 模型能够为政 府制定相关政 策提供参考， 有助于政府对 经济进行宏观
两阶段最小二 乘法：先对模 型进行一次最 小二乘估计， 得到残差，再 利用残差进行 第二次最小二
乘估计
模型的适用性检验 模型的稳定性检验 模型的预测能力检验 模型的比较优势检验
பைடு நூலகம்
数据来源：国家统计局、行业协会等权威机构 数据筛选：去除异常值、重复值和缺失值 数据预处理：对数据进行清洗、分类、编码和转换 数据质量评估：对数据的准确性、完整性和可靠性进行评估
调控。
固定资产投资 模型能够为研 究机构提供研 究工具，有助 于研究机构对 经济进行深入
研究。
模型假设过于简化，忽略了许多 实际经济因素
模型预测精度有限，不能完全预 测所有经济变化
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
模型参数难以准确估计，容易受 到数据噪音的影响
计量经济学讲义投资函数模型和货币需求函数模型
计量经济学讲义投资函数模型和货币需求函数模型投资函数模型和货币需求函数模型是财务管理和投资管理领域中常用的计量经济学模型。
这些模型可以帮助分析和解释投资决策和货币需求的关键因素，进而指导企业和个人进行有效的财务和投资管理。
本文将就这两个模型进行详细介绍。
一、投资函数模型投资函数模型是描述投资支出与其决定因素之间关系的经济模型。
投资支出是指企业和个人为购买和增加生产资产而进行的支出，通常包括固定资产投资和存货投资。
投资函数模型通过分析各种因素对投资支出的影响，帮助企业和个人预测和规划投资支出。
投资函数模型通常采用线性回归模型表示，基本形式为：I=α+βY+γR+δI其中，I表示投资支出，Y表示收入，R表示利率，α、β、γ、δ分别表示参数。
在这个模型中，收入是影响投资支出最重要的因素之一、通常情况下，较高的收入会促使企业和个人增加投资支出。
利率也是影响投资支出的重要因素之一，一般来说，较低的利率会鼓励更多的投资支出。
此外，企业和个人的预期收入和投资支出也会对实际投资支出产生影响。
根据这个模型，企业和个人可以根据自身情况预测和规划未来的投资支出。
同时，政府和金融机构也可以通过调控利率和提供相关政策，影响企业和个人的投资决策。
货币需求函数模型是描述货币需求与其决定因素之间关系的经济模型。
货币需求是指企业和个人为进行交易和储备而持有的货币数量。
货币需求函数模型通过分析各种因素对货币需求的影响，帮助企业和个人预测和规划货币需求。
货币需求函数模型通常采用经济学模型表示MD=f(Y,R,P)其中，MD表示货币需求，Y表示收入，R表示利率，P表示物价水平。
在这个模型中，收入是影响货币需求的最重要因素之一、一般来说，较高的收入会促使企业和个人增加货币需求。
利率也是影响货币需求的关键因素，一般情况下，较低的利率会减少货币需求。
物价水平也会对货币需求产生影响，一般来说，较高的物价水平会增加货币需求。
根据这个模型，企业和个人可以根据自身情况预测和规划未来的货币需求，例如确定适当的储蓄和投资计划。
浅谈固定资产投资模型的建立
浅谈固定资产投资模型的建立摘要：投资规模的确定，要综合考虑多个方面的因素。
从经营角度看，影响公司投资规模的因素有公司自身发展和上级单位要求两个方面。
投资要符合国家、地方政府以及国网公司等政策法规的要求。
由于电力是基础能源，因此宏观的政治经济环境会首先反应在电力的需求上。
政府投资策略取决于两个方面，一是宏观经济情况，二是地方发展战略。
国家电网公司的投资策略取决于三个方面：一是政府的宏观经济政策；二是国家的发展战略；三是国网的发展战略。
投资决策会受到很多因素的影响，除了上述的电网安全、经营发展、政策法规、以及宏观环境、政府投资策略、国网投资策略等因素的影响，还会受到投资意愿和其他无法量化因素的影响。
关键词：固定资产；投资；规模；模型固定资产投资分析模型1.固定资产投资分析模型框架投资决策主要有两项内容，一是确定投资规模，二是确定投资项目。
项目的确定或者排序，主要是基于项目的投资效益，包括经济效益、社会效益和环境效益（如图蓝色区域所示），项目的性质和轻重缓急等都可在效益中体现。
投资规模的确定，要综合考虑多个方面的因素。
首先，作为电网企业，固定资产投资要确保大电网的安全稳定运行，并努力提升供电能力、优化网架结构，以电网安全和开工条件为约束，将储备库项目分为必投（规模为Bt）、可投（规模为Kt）和争投（规模为Zt）；其次，作为企业经营发展，要确保自身的财务安全（规模上限Js），并不断提高盈利能力（规模下限Jx）；再次，投资的规模还要满足国家、地方以及行业的政策法规（包括规模上限Fs和规模下限Fx）；最后，投资规模还会受到宏观政治经济环境（β1）、国家电网投资策略（β2）、北京政府投资策略（β3）以及公司投资策略（β4）的影响。
由上可得：基于电网安全的投资规模三段区间为［Bt，Kt，Zt］基于经营发展的投资规模区间为［Jx ，Js］基于政策法规的投资规模区间为［Fx ，Fs］投资策略系数βｉ的取值区间［0.5，1.5］，βｉ＞１为积极策略，βｉ＜１为稳健策略，βｉ＝１为不受影响。
固定资产投资与经济增长关系的回归分析
固定资产投资与经济增长关系的回归分析根据经济增长理论，固定资产投资的增长会带动经济的增长，投资乘数理论表明，投资增加可以引致国内生产总值的成倍增加。
固定资产投资对经济增长不仅具有直接的拉动作用，而且，扩大投资会拉动对原材料、生产设备、劳动力等的需求，从而拉动与投资活动相关行业的产出和消费需求的增长。
本文选取1985年到2005年的数据，通过建立回归模型，对固定资产投资与GDP的关系进行实证分析。
标签：固定资产投资经济增长回归分析0 引言经济发展需要刺激投资需求，最终消费需求的形成也有赖于加大投资力度，投资与消费双管齐下，投资需先行。
因此，国民经济的高速增长离不开投资的持续增长。
从理论上讲，投资增长率和经济增长率具有一种正向的关联关系。
固定资产投资(FAI)是衡量一个国家或地区在一年内在固定资产方面投资总量的指标，它能够以价值形态反映固定资产建造和购买活动的总量，是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。
改革开放以来，固定资产投资快速稳定增长，是经济持续高速发展的主要推动力量。
因此，研究固定资产投资和经济增长的关系具有非常重要的现实意义。
本文采用协整理论和误差修正模型对固定资产投资和经济增长进行回归分析，并得出相应结论及建议。
1 固定资产投资与经济增长关系的实证分析1.1 数据的选取GDP是衡量一个国家或地区经济水平的重要指标和方法。
它是指一个国家或地区在一年内所有常住单位生产活动的最终成果的价值形态，所以本文选取国内生产总值指标来研究经济的增长，GDP和FAI两个指标的数据都采用我国1985年至2005年的年度数据，数据来源于《2007年统计年鉴》。
1.2 序列平稳性检验为了降低数据的波动程度，首先将GDP和FAI两个序列取对数，分别记为lnGDP和lnFAI。
根据计量经济学理论，在利用OLS等传统方法对计量经济模型进行检验估计时，如果时间序列为非平稳序列，则容易产生伪回归，从而模型不能真实地反映解释变量和被解释变量的关系。
我国固定资产投资对经济增长影响的计量分析
【 稿 日期 】 ００ ０—３ 收 ２１— ８２
①我 国 １９ 年 开始建立市场经济制度故根据统计年 鉴从 １９ 年开始包括股份制经济。 ９３ ９３
【 作者简介 】张鹏（ ９５ ）男 ， １８一 ， 江苏南京人 ， 南京工 业大学经济管理 学院硕士研 究生， 研究方 向： 业管理 ； （９４ ）男 ， 苏徐 州人 ， 企 许敏 １６一 ， 江 南
用 Ｏ Ｓ法进行协整 回归 ， 到如下结 果 。同时计算 １就可 Ｌ 得 ／ ， 以避免伪 回归并 且用来对实际 问题进行研究 。
１ ８ － １９ ９ ０－ ９ ２年 ： ｙ ２６ ９ ＋ ．１ １ｎ ｌ ００ ２ ／ｘ ＋ － ｌ ＝ ．８ ４ ０８ ９ １ｘ 一 ．６ ５ｍ ２ ｎ
０ １ ４ｌｎ ３ ．２ ／ｘ
１９ － ２ ０ ９ ３ ０ ８年也存在 自相关性 ， 方程调整 为 ：
／ ｙ ３ ４ ４ ＋ ．６ ７ ｎ ５ ０ １ ６ ｌ ｘ ＋ ． ３ ８ ｎ ４ ｕ ｎ ＝ ． ７ ８ ０ ８ ５ ｌｘ － ．９ ６ｎ ３ ０ １ ０ ／ ｘ ＋ ，
Ｒ２０９ ６， ＝ ．７ ＡＤＪ Ｒ ＝ ．６ Ｆ １ ７ ８ — ２ ０９ ９， ＝ ４ ．７
三 、 择 变量 和数 据 选
固定 资产对企业来说是 主要的劳动手段 ， 的价值 是逐渐 它 转移到所生产 的产 品上。同时企业 又是 重要 的市场主体 ， 因此 对 固定资 产的投 资间接影 响一个 经济体 的产 出 ，这 里主要对
Ｇ Ｐ Ｙ） Ｄ （ 为被解 释变量 ， 国有 固定 资产投 资额 （ ）集体经济投 ｘ１ ， 资额 （ ２ ， Ｘ ）个体经 济投资 额（ ３ ， 份制经 济投 资额① Ｘ ） ｘ ）股 （ ４ 为 解释变量 ， 进行 多元线性 回归模 型分析。 我们选择时 间序列 年度数据 ， 样本期 １８－ ２０ ９ ０－ ０ ８年 ， 两 分 个时 段 ： １ ８－ １９ 即 ９ ０ ９ ２年 以及 １９ － ２０ ９ ３ ０ ８年 ， 中要说 明分 其 段做模 型是考 虑 １８ － ９ ２年没有 出现股 份制 经济类 型 ， ９０－１９ 为 考虑模型构建严谨 和合理性 ， 通过分段 比较 建立模型 。由于 是 小样本 ， 验和解 释都有 一定难度 ， 检 因此要倍加小 心。
我国固定资产投资的ARIMA模型及其预测
我国固定资产投资的ARIMA模型及其预测作者：谢婧芸来源：《中国经贸》2017年第14期【摘要】本文选取了1980-2015年我国全社会固定资产投资的相关数据作为研究样本，从时间序列的定义出发，结合统计软件R，对1980-2013年的数据建立ARIMA模型，并以2014-2015年的数据作为参照，判断模型的拟合效果，进而对2016-2018年固定资产投资进行预测。
【关键词】时间序列分析；单位根检验；ARIMA模型；预测一、引言改革开放以来，随着我国经济高速发展，我国全社会固定资产投资也以很大的增量快速增长，从1980年的910.9亿元猛增到2015年的561999.83亿元。
本文没有考虑影响固定资产投资的其他因素，因为其影响因素很多并且相关性很高，研究起来很复杂，因此本文从动态的角度考虑，研究固定资产投资的时间序列，建立自回归移动平均模型，通过模型预测值与真实值比较来判断模型拟合的效果，并给出今后几年数据的预测值，可以作为固定资产投资的一个参考数据。
二、实证研究及其分析1.数据收集本文选择的变量为全社会固定资产投资，选择了1980-2015年的数据进行分析，数据来源于CSMAR数据库。
为了检验模型的准确性，本文选择1980-2013年的34个数据进行建模，并通过比较2014-2015年的预测值和真实值来检验拟合效果，最后对2016-2018年的我国固定资产投资进行预测。
2.数据的平稳性检验通过做时间序列图我们发现，原始数据的时间序列图随时间变化剧烈，不平稳，因此我们对原始数据进行对数处理，记为lnfi。
通过对处理过后的对数数据进行ADF检验，得到lnfi的一阶差分平稳，记为dlnfi，因此我们选定dlnfi进行建模。
在ARIMA模型中，我们已经确定了d=1，下面我们通过EACF方法来确定模型的p和q，EACF结果输出如下：3.模型建立在ARIMA模型中，我们已经确定了d=1，下面我们通过EACF方法来确定模型的p和q，EACF结果输出如下：AR/MA0 1 2 3 4 50 oooooo1 x o oooo2 x o oooo3 xx o ooo4 xx o ooo5 x o oooo我们尽量选择数量小并且符合模型要求的阶数，因此我们选择p=1，q=1。
【投资】固定资产投资与经济增长的计量经济学分析
【关键字】投资我国固定资产投资与经济增长分析2009级金融专业蔡斯文学号：020039在宏观经济学的理论中，投资是构成GDP的一部分，我国经济增长一般都用我国的GDP 总量来衡量。
从这一点来说，投资与经济增长之间应该存在着相关关系。
为了探讨其具体的定量关系，我将用固定资产与GDP进行返回分析，探讨投资中的固定资产部分对GDP的贡献。
一、理论基础在宏观经济学中，经济增长被定义为产量的增加。
这里的产量可以表示为经济总产量，也可以表示为人均产量。
通常我们用我国的GDP总量的变化来反映我国的经济增长状况。
再用支出法计算我国的GDP时，其中投资是四大项目之一。
也就是说投资是构成GDP的一部分，因此其对经济增长有着非常重要的作用。
投资分为固定资产投资和存货投资，。
由于投资与经济增长存在着相互作用，因此，从理论上讲固定资产投资对经济增长也存在着相互作用、相互影响的关系。
固定资产投资的增加可以推动我国经济总量的增长，同时经济增长的水平在一定程度上也决定着固定资产投资总量的水平。
一般认为，固定资产投资与经济增长之间存在着正相关关系。
我将对固定资产投资与GDP进行计量经济学的返回分析，做出他们之间的定量关系。
二、必要的统计计量分析一般情况下，我国对GDP或固定资产投资的统计都是在当年的价格水平下进行的，也就是说，统计的数据与往年的数据间存在着价格因素的影响。
因此，要进行返回分析，不能直接用当年的数据，也就是不能直接用统计年鉴上统计的GDP和固定资产投资总额。
为了排除在做返回时价格因素对数据的影响而影响返回结果，必须对数据进行必要的处理。
下面就是78年到2009年，我国的按当年价格统计的GDP和固定资产投资总额，以及经过处理后的数值。
单位：亿元说明：GDP数据来源于近年《中国统计年鉴》，固定资产投资数据来自中国经济信息网，以及1999年《中国统计年鉴》，其中78、79年的固定资产投资来自1983年《中国统计年鉴》，中国统计出版社。
建立计量经济学模型的步骤和要点
建立计量经济学模型的步骤和要点一、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。
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。
1、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。
全国固定资产投资效益评估与预测模型研究
全国固定资产投资效益评估与预测模型研究全国固定资产投资是国家发展的基石，而对于效益的评估和预测则是保障国家可持续发展的重要手段。
全国固定资产投资效益评估与预测模型研究是关注经济发展、预测市场走向和提升经济收益的重要方法。
固定资产投资合理性需要充分考虑效益，而投资效益评估与预测模型则是为了准确反映投资的风险与价值而产生的一种工具。
模型的应用能够更准确地把握投资情况，可以用于指导经济发展和市场投资。
一、全国固定资产投资的现状固定资产投资是指固定资产和其他长期资产的投资。
政府也对各领域的固定资产进行了补贴。
投资固定资产的直接目的是提高其效益和社会生产效率。
而固定资产的投资对于国家经济发展和地方经济发展都有相较明显的推动作用。
固定资产投资的主要领域是房地产、城市公共基础设施建设、生产制造业以及交通运输等。
而这些领域的投资规模、投资质量等都关系到固定资产投资的效益问题。
在现代化发展的进程中，固定资产投资是经济发展不可缺少的一部分。
在稳步增长的总体发展趋势下，固定资产投资成为各个地区发展经济和提升市场竞争力的重要途径。
二、全国固定资产投资效益的评估全国固定资产投资的效益评估是为了优化资源分配和提高经济效益而进行的一种经济分析工具。
市场对固定资产投资效益的评估不仅是一种必要的制度要求，而且也是利益相关者、政府、投资者和其他经济利益方的关注点。
固定资产投资效益的评估可以从投资价值、风险和财务效益等多个维度来进行。
从投资价值的角度来看，应该考虑到预计的收益和贡献度，决定方案是否可行、是否具有投资价值和可持续发展性。
同样，从风险的角度来看，应该考虑项目的风险损失、偏差和误差等因素，以更好地判断项目的实际风险和价值。
在财务效益上，需要综合考虑资本和收益方面的问题，确定资本和收益与分配效应，以提高投资回报率和利润率。
三、全国固定资产投资效益的预测全国固定资产投资效益的预测是指根据现有投资情况、市场经济情况及其他相关指标，进行相应的预测和分析。
固定资产投资决策模型
固定资产投资决策模型随着经济的发展，企业在资产投资方面的决策变得日益重要。
企业的固定资产投资决策是指在一定的经济条件下，通过计划、组织、实施、分配和控制固定资产投资，以实现企业目标的一项重要活动。
为了更好地进行固定资产投资决策，需要建立一套科学的决策模型。
本文将介绍一个常用的固定资产投资决策模型。
1.目标的确定：在做决策之前，企业首先需要明确投资的目标是什么。
例如，是为了提高生产能力还是扩大市场份额，还是为了增加财务回报。
根据企业的具体情况和战略目标，确定投资的目标是十分重要的。
2.资本预算：企业在进行固定资产投资决策时，需要对资金进行预算，确定投资的规模和分配。
这涉及到资金的筹集方式和成本，以及投资项目的收益率和风险。
通过对资本预算的制定，可以合理地调配和利用资金，从而达到提高投资效益的目的。
3.投资方案选择：在制定资本预算后，企业需要选择具体的投资方案。
这通常涉及到比较不同投资方案的投资成本、回报率、风险和可行性。
通过对投资方案的比较和评估，可以选择最为优化的投资方案，实现最大的经济效益。
4.投资评估：企业在选择投资方案后，需要对其进行评估。
评估的对象包括投资项目的经济效益、社会效益、环境效益等。
通过评估，可以对投资项目进行可行性分析和风险评估，明确投资项目的可行性和风险程度，为决策提供科学依据。
5.投资决策：在完成对投资方案的评估后，企业需要做出最终的投资决策。
这涉及到考虑投资方案的风险和回报、市场需求、企业实力、发展趋势等因素。
通过综合考虑各方面因素，做出最佳的投资决策，实现企业的长期发展目标。
6.监测和控制：在进行固定资产投资后，企业需要进行监测和控制，以确保投资的实施进程和效果。
这包括对投资项目的进展、投资成本、投资回报等进行跟踪和分析，及时发现和解决问题，提高投资决策的执行力和效果。
以上就是一个常用的固定资产投资决策模型的主要内容。
通过建立和应用这样的决策模型，企业可以更为科学和系统地进行固定资产投资决策，提高企业的投资效益和竞争力。
我国固定资产投资对经济增长影响的计量分析
论文题目：我国固定资产投资对经济增长影响的计量分析论文作者：张鹏，许敏（南京工业大学经济管理学院，江苏南京210018）论文摘自：《生产力研究》 No.7.2011一、选择变量和数据固定资产对企业来说是主要的劳动手段，它的价值是逐渐转移到所生产的产品上同时企业又是重要的市场主体，因此对固定资产的投资间接影响一个经济体的产出，这里主要对GDP （Y ）为被解释变量，国有固定资产投资额（X1），集体经济投资额（X2），个体经济投资额（X3），股份制经济投资额（X4）为解释变量，进行多元线性回归模型分析我们选择时间序列年度数据，样本期 1980 -2008 年，分两个时段：即 1980 -1992 年以及 1993 -2008 年，其中要说明分段做模型是考虑 1980 -1992 年没有出现股份制经济类型，为考虑模型构建严谨和合理性，通过分段比较建立模型由于是小样本，检验和解释都有一定难度，因此要倍加小心。
二、选择模型的数学形式为使序列更平稳，分别对各变量取自然对数，对数据分两段研究，得到模型的理论方程：1980 -1992 年：LnY=b0+b1 LnX1+ b2LnX2+ b3LnX3+ Ut1993 -2008 年：LnY=b0+b1 LnX1+ b2LnX2+ b3LnX3+b4LnX4+Ut 三、协整分析用 OLS法进行协整回归，得到如下结果同时计算就可以避免伪回归并且用来对实际问题进行研究1980 -1992年： LnY=2.6894+0.8191 1LnX1 -0.0625 2 LnX2 +0.1241 3 LnX3R2=0.977， ADJ- R2=0.969， F=126.981993 -2008年：LnY =2.6682+0.8177 1 LnX1- 0.3351 2 LnX2 +0.3906 3 LnX3+ 0.0516 4 LnX4R2=0.995， ADJ- R2=0.993， F=550.86由检验结果知道残差时间序列数据不存在单位根，是平稳序列证明模型中各变量之间存在协整关系四、模型修正与检验（一）模型调整修正Y =2.8513+0.7981 4Ln4- 0.0438 3Ln3+Ut R2=0.972， ADJ- R2=0.967， F=175.26将国有投资与集体投资相加，形成新的解释变量（ X5=X1+X2）（ X5的一阶差分通过ADF检验，是平稳的）y =3.3315+0.7968 5LnX5-0.14073LnX3+0.16924LnX4+UtR2=0.989， ADJ- R2=0.987， F=391.74通过普莱斯 - 温斯顿（PW ）估计方程调整为Y =2.5816+0.4790 4 LnX4 +0.4634 LnX3+UtR2=0.903， ADJ- R2=0.881， F=41.851993-2008年也存在自相关性，方程调整为Y =3.4748+0.86575LnX5-0.19663LnX3+0.1308 4LnX4+UtR2=0.976， ADJ- R2=0.969， F=147.87（二）异方差检验由于采用时间序列数据，故考虑 ARCH 检验，1980-1992年 P值大于5%显著水平说明不能拒绝原假设，模型中随机扰动项不存在异方差1993-2008 年可知模型中不存在异方差.五、结论文章选取 1980-2008 年间我国国民经济年度统计数据，采用 ADF 单位根检验协整检验误差修正模型多重共线性自相关检验异方差检验，对我国 1980-1992 年和 1993-2008年国内生产总值和各种不同经济类型之间的固定资产投资的作用关系进行了实证分析综合分析，主要得出以下几个重要的结论我国的固定资产投资和国内生产总值之间存在着长期稳定关系和动态均衡机制由前面的协整分析模型得出我国的公有制和股份制固定资产投资对经济增长有很大的拉动作用，并且存在着长期稳定的关系，而个体固定资产投资为负相关，意味着投资总额变动 1%，GDP 反向变动 0.05% 不仅如此，固定资产投资和国内生产总值之间的误差修正模型（ECM ）还说明：在短期内，公有制固定资产投资投资总额变动 1%，将引起1980-1992 年国内生产总值同方向变动 0.3%和 1993-2008年的 0.5%，变量之间存在着动态均衡机制由两个模型结果我们可以知道：中国目前的个体经济固定资产投资额的变动与国内生产总值变动之间存在负相关的关系，是因为股份制经济固定资产投资的快速发展，导致个体经济不健康发展所致随着个体经济投资固定资产的增加将出现乱投资重复投资等资源的浪费，因此国家需要对此进行正确引导，以尽量避免此种现象的发生。
计量经济学模型
1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden ○16位担任过世界计量经济学会会长 ○ 30位左右在获奖成果中应用了计量经济学 ○“二战以后的经济学是计量经济学的时代”-Samuelson ○“计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威 的济活动中各因素之间的理论关系， 用确定性的数学方程描述。例如，生产函数可描述为： Q Aet K L 公式描述了技术、资本、劳动与产出量之间 的理论关系，认为这种关系是准确实现的。利用数理经济 模型，可以分析经济活动中各种因素之间的互相影响，为 控制经济活动提供理论指导。但是，数理经济模型并没有 揭示因素之间的定量关系，在上式中，参数是未知的。
解释：如何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人要素方面，而在当前，一 般的投人要素主要是技术、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，应该选择居民收人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。
• 经济计量模型由系统或方程组成，方程由 变量和系数组成。其中，系统也是由方程 组成。
怎样看待计量经济模型？
• 广义地说，一切包括经济、数学、统计三 者的模型；
GDP与固定资产投资的计量经济模型分析
GDP与固定资产投资的计量经济模型分析关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析市场营销：郎明关能耀一.解释模型固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段,它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去.企业同时又是重要的市场主体,因此对固定资产的投资间接得影响到了一个经济体的产出，而在一定时期内，社会储蓄总额对固定资产的投资起到很大的作用。
.这里主要对GDP及国有经济固定资产投资额(X1),以及储蓄总额（,进行计量经济学多元线性回归模型分析. 原始数据如下:单位(亿元)obs Y X1 X2 1991 21617.8 9241.6 5508.8 1992 26638.1 11759.4 8080.1 1993 34634.4 15203.5 13072.3 1994 46759.4 21518.8 17042.3 1995 58478.1 29662.3 xx9.3 1996 67884.6 38520.8 22974 1997 74462.69 46279.8 25300 1998 78345.2 53407.5 28457 1999 82067.5 59621.8 29876 2000 89403.6 64332.4 32619 xx 94812.96 73762.4 36898------数据《中国统计年鉴》我们建立了如下模型：Y=α+β1X1+β2X2+u 其中： Y——国内生产总值（GDP）α——常数项β1，β2——代定参数 X1——为储蓄总额 X2——为全社会固定资产总额我们分别利用EVIEWS软件，用最小二乘法进行回归分析及统计检验，Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/04 Time: 17:18 Sample: 1991 xx Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C7776.594 3394.531 2.290918 0.0512 X1 0.128950 0.2519600.511787 0.6226 X2 2.230490 0.563456 3.958585 0.0042 R-squared 0.987237 Mean dependent var 61373.12 Adjusted R-squared 0.984047 S.D. dependent var 25608.37 S.E. of regression 3234.483 Akaike info criterion 19.22813 Sum squared resid 83695054 Schwarz criterion 19.33664 Log likelihood -102.7547 F-statistic 309.4180 Durbin-Watson stat 1.013510 Prob(F-statistic) 0.000000由计算结果可以的出方程：Y=7776.594+0.128950X1+2.230490X2+U T （2.290918）（0.511787）（3.958585） R2= =0.987237 F=309.4180DW=1.013510〈一〉．经济意义的检验从经济意义上来说储蓄总额和固定资产对GDP有促进作用，由计算的结果：β1，β2>0 并且可决系数R2= =0.987237接近与1 可以看出来，所以模型的参数估计是符合经济理论的。
固定资产管理中的投资预测模型研究
固定资产管理中的投资预测模型研究固定资产是一个企业不可缺少的重要部分，对企业的经营效益和财务状况都有着重要影响。
固定资产的投资和管理对于企业的长远发展至关重要。
在实践中，如何科学地进行固定资产的投资和管理，成为了企业经营者掌握的重要课题之一。
本文旨在研究固定资产管理中的投资预测模型，以期提供对固定资产投资和管理的启示。
一、固定资产投资的预测问题固定资产的投资是一项长远而投入巨大的决策。
一旦决定购置一项新的固定资产，企业就需要对未来几年的运营情况做出估算，并基于此对这项投资进行决策。
因此，如何准确地预测未来几年的运营情况就变得尤为重要。
传统的方法主要是依靠经验和直觉来进行分析，并采用简单的回归分析来进行预测，这种方法的误差较大，难以满足企业实际生产运营的需求。
因此，我们需要研究更为科学严谨的方法。
二、固定资产投资预测模型目前，固定资产投资预测方面，有许多方法和模型，如ARMA模型、BP神经网络模型、回归分析模型、灰色预测模型等。
这些模型各有优缺点，并且适用范围不同。
下面我们详细介绍一些主要的模型。
1. 多元回归模型这是一种最常见的投资预测模型，采用的是线性模型，对各项因素进行量化分析，从而得到预测结果。
它有一个很好的优势是可以通过增加因素的数量来提高预测的准确性，但缺点也很明显，这类模型要求相关变量之间近似线性关系，在实践中这种关系往往较为复杂，因此不如其他模型广泛应用。
2. 灰色预测模型灰色预测模型是一种基于数据观测的数学方法，它可以对不确定性的因素进行分析，并用数学的方式对其进行量化，从而得到投资预测结果。
该模型适用于小样本、非线性、非平稳等情况，具有广泛的应用价值。
3. BP神经网络模型BP神经网络是一种典型的非线性模型，它可以通过多层神经元，并对各变量之间的复杂关系建立模型，以进行投资预测。
该模型可以提取数据中的特征，从而能更好地拟合数据集，在实际应用中也取得了一定的效果。
4. ARMA模型ARMA模型在时间序列分析领域中应用广泛，这种模型可以综合考虑历史数据及其趋势，从而对未来进行准确的预测。
固定资产投资效益评估的实证研究
固定资产投资效益评估的实证研究随着经济的快速发展和全球化的不断深入发展，固定资产投资对于一个国家或地区的经济发展至关重要。
然而，固定资产投资是否能够带来预期的效益一直是固定资产投资领域的研究焦点。
那么，如何评估固定资产投资的效益呢？本文将对固定资产投资效益评估进行实证研究。
一、固定资产投资效益评估模型目前，固定资产投资效益评估常用的模型有NPV、IRR、PBP、PPI等。
其中，NPV（净现值）和IRR（内部收益率）是最常用的两种模型。
NPV模型通常用于计算固定资产投资项目的全面经济效益，它把项目所有收益和支出计入考虑，计算出项目的净现值。
如果净现值为正，则项目产生的经济效益高于项目成本；如果净现值为负，则项目的收益不足以弥补投资成本。
IRR模型是衡量投资项目财务效益的一种方法，它是使固定资产投资项目产生的现金流量净额等于项目成本的实际利率，如果IRR大于折现率，则说明该投资具有可行性。
其次，PBP（投资回收期）和PPI（投资质量指数）是常用的固定资产投资效益评估模型。
PBP模型是指固定资产投资项目所需时间达到成本和收益的平衡，即投资成本的回收期，长短程度反映出该项投资的风险与回报。
PPI模型则是投资者判断投资项目是否值得投资的一种方法，它通过计算项目的投资产出比和投资成本比，得出PPI值，PPI高，则说明投资项目获得的收益大于成本，反之亦然。
二、固定资产投资效益评估的实证研究1. 国内外固定资产投资效益评估研究进展国外早在20世纪60年代开始，就已经形成了比较完整的固定资产投资效益评估理论体系，其模型种类丰富，如财务评估模型、企业效益评估模型、经济效益评估模型等。
而在中国，固定资产投资效益评估的研究起步较晚，随着经济社会的不断发展，其研究得到了极大的重视和发展。
目前，国内外学者在PBP、IRR、NPV、PPI等固定资产投资效益评估模型的应用上，也做出了大量的实证研究。
2. 电子信息产业固定资产投资效益评估在实证研究中，电子信息产业固定资产投资效益评估引起了广泛关注。
固定资产投资统计学
固定资产投资统计学固定资产投资统计学是一门研究固定资产和投资的知识体系，是一门综合性较强的学科，主要关注固定资产投资的数据采集、处理、分析和应用。
固定资产是指在企业经营过程中，经过长期使用、耐用，不会在短期内被销售或变现的有形资产。
固定资产投资是指企业为生产经营目的而购买、加工、制造、修缮或扩建固定资产所需的投资行为。
固定资产投资统计学是以固定资产投资数据为研究对象，研究固定资产投资的采集、统计、分析和应用的一门学科。
固定资产投资统计对企业和国家的经济发展具有重要意义。
1. 为企业制定经营策略提供依据。
通过对固定资产投资的数据分析，企业可以了解自身经济实力和市场需求，及时调整经营战略。
2. 为企业降低经营成本提供帮助。
针对固定资产的投资情况，企业可以制定资产管理计划，提高资产利用率，降低资产维护成本，从而提高企业盈利能力。
3. 为国家宏观调控提供参考。
对固定资产的投资情况进行统计分析，可以了解国家经济增长的总体情况，制定有针对性的宏观调控政策。
4. 为社会经济发展做出贡献。
固定资产投资是提高社会生产力的重要手段，通过固定资产投资的统计分析，可以了解不同领域、不同地区的发展情况，为社会经济发展提供参考1. 固定资产总量：固定资产总量是企业所有的固定资产价值总和，它包括建筑物、机器设备、运输设备、电子设备、土地、房屋等。
2. 固定资产增长率：固定资产增长率是指单位时间内固定资产量的增长率，它反映了固定资产的增长趋势和发展速度。
3. 固定资产投资占比：固定资产投资占比是指单位时间内固定资产投资额与所投资的总额的比例，它反映了企业固定资产投资在总投资中所占比重。
1. 数据采集法：通过调查、问卷、实地勘查和网上调查等方式，收集企业的固定资产投资数据。
2. 统计分析法：利用数学和统计学方法对固定资产投资数据进行处理，提取有价值的信息和数据模型。
3. 指标分析法：通过对固定资产投资相关指标的分析，掌握固定资产投资的总体情况及发展趋势，了解固定资产的经济效益。
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固定资产投资的计量经济学模型摘要：改革开放以来，我国固定资产投资已经历两次高速增长。
其一是1984-1988年期间，由城市经济体制改革引发的集体经济投资快速增长引致的。
其二是1991-1994年经济过热期间由国有经济和集体经济投资的快速增长引致的。
此后，受紧缩性宏观调控政策，亚洲金融危机及结构性供过于求等多种因素的影响，固定资产投资增速在1995年以后大幅度下滑，到1999年降为5.1%.2000年以后，固定资产投资增长恢复上升趋势，本轮投资快速增长主要是由非国有经济投资快速增长拉动的。
本文建立了一个以国内生产总值GDP为因变量，以其它可量化的影响因素为解释变量的多元线性回归模型；运用多因素分析法对GDP的增长变动极其主要影响因素进行了实证分析，从而得到相关启示，并结合我国现在的GDP增长情况，为未来我国因固定资产而引起的GDP变动情况提供了依据。
关键词：GDP 固定资产投资计量经济学多元线性回归模型一．问题的提出全社会固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段。
通过建造和购置固定资产的活动，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，为改善人民物质文化生活创造物质条件。
这对我国的社会主义现代化建设具有重要意义。
固定资产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。
全社会固定资产投资按经济类型可分为国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商、其他等。
1978年至2004年间，中国经济平均年增长率在9.3%左右，中国经济增长波动的标准差约3个百分点。
中国现阶段的经济增长只是达到了26年来的平均水平，预计2005年的增长速度在8%至9%之间，也仍属正常波动范围。
与之形成对照的是，同期中国固定资产投资的增速的确过快。
从中国目前的现实出发，中国固定资产投资波动在2.2%至24%之间均属正常范围。
但中国2003年固定资产投资增幅已接近27%，去年达到25.8%。
经过2004年的宏观调控，固定资产投资过快的趋势已经得到一定的缓解，通货膨胀压力正在减轻。
从总量数据来看，目前固定资产投资的增长率仍在高水平徘徊，政府的紧缩政策对投资的控制力度似乎不够。
但通过对部门分类的投资数据分析，我们发现，中国的固定资产投资结构2004年已经发生了显著的变化。
首先，制造业投资的年比增长率下降了近一半，同时，农林牧业的投资终止了连年下降的势头，由年初的25.1%负增长变为23.1%的正增长，此外，在制造业内部，对交通和矿业等瓶颈产业的投资不降反升。
由此可见，2004年中国政府的宏观调控更加注重于治理经济结构，而非市场理解的控制增长总量。
长期以来，国际经济界断定中国近年来的经济成长主要归功于“投资拉动”。
然而我们发现，虽然在上世纪80和90年代固定资产投资对中国经济增长的贡献首屈一指，但自2002年一季度至今，消费对于GDP增长的贡献已经超过了固定资产投资的贡献。
经济结构已经从“投资拉动”转型为“消费拉动”。
2005年，中国政府将实行“稳健”的货币政策和财政政策。
根据我们的理解，稳健的货币政策意味着央行在2005年将会保持利率政策适度从紧，而稳健的财政政策则表明财政部会减少国债的发行规模，削减政府赤字。
如果这些宏观政策得以贯彻实施，同时外部经济环境保持稳定，我们预计2005年中国固定资产投资的增长可以控制在15-20%之间，GDP增长将会稳定在8.3%左右。
我国当前固定资产投资增长的主要特征：（一），非国有经济是新一轮投资快速增长的主导力量。
（二），政府投资的诱导作用弱化，市场约束力加强；再市场经济框架基本建立，企业预算约束僵化之后，市场对企业的投资行为的约束力不断加强。
（三），企业技术改造意愿加强，更新改造投资相对快速增长。
（四），制造业和社会服务业投资快速增长，在投资总额中的比重持续提升；2000年以来我国投资结构的这一变化特征，表明我国经济结构在经过多年的调整后，已进入以制造业和服务业相对快速发展为特征的新工业化时期。
（五），投资率和固定资产投资率进一步提高；投资率和固定资产投资率分别从2000年的36.4%和36.8%提高到2002年的39.4%和42.49%，2003年前三季度固定资产率进一步提高到43.43%,是1953年以来的历史最高水平。
二．模型的建立（一）.建立模型固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段，它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去。
企业同时又是重要的市场主体，因此对固定资产的投资间接的影响得到了一个经济体的产出，这里主要对GDP及国有固定资产投资额，集体经济固定资产投资额，个体经济固定资产投资额，进行计量经济学多元线性回归模型分析。
Y=β+β+ β+β其中：Y—国内生产总值GDP （亿元）—国有固定资产投资额（亿元）—集体经济固定资产投资额（亿元）—个体经济固定资产投资额（亿元）（二）我们对模型的初步设想：在开始模型估计前，让我们先对回归系数的符号做一个预期：因为全社会固定资产投资按经济类型可分为国有经济，集体经济，个体经济，外商投资经济，股份制经济，农村经济等等，在这其中我们选取影响比较显著的三个因素，来做为固定资产投资对GDP影响的主要因素进行分析研究。
我们初步认为这三个因素对GDP都有正相关的影响，只是影响程度有所不同，即认为这些因素的系数符号均可能为正，但仍需要通过具体的数据分析来确定。
三．相关数据的收集我们选择时间序列的年度数据，样本期为1980-2003年，共24个样本。
由于是小样本，检验和解释都有一定的难度，因此我们倍加小心。
数据来源为1980-2003《中国统计年鉴》。
国内生产总值和全社会固定资产投资(按经济类型分)单位：亿元年份 GDP 国有经济集体经济个体经济1980 4517.8 745.9 46 1191981 4860.3 667.5 115.2 178.31982 5301.8 845.3 174.3 210.81983 5957.4 952 156.3 321.81984 7206.7 1185.2 238.7 4091985 8989.1 1680.5 327.5 535.21986 10201.4 2079.4 391.8 649.4 1987 11954.4 2448.8 547 795.91988 14922.3 3020 711.7 1022.1 1989 16917.8 2808.2 570 1032.2 1990 18598.4 2986.3 529.5 1001.2 1991 21662.5 3713.8 697.8 1182.9 1992 26651.9 5498.7 1359.4 1222 1993 34560.5 7925.9 2317.3 1476.2 1994 46670 9615 2758.9 1970.61995 57494.9 10898.24 3289.4 2560.2 1996 66850.5 12006.2 3660.6 3211.2 1997 73142.7 13091.7 3850.9 3429.4 1998 78345.2 15369.3 4192.2 3744.4 1999 82067.5 15947.8 4338.6 4195.7 2000 89468.1 16504.44 4801.5 4709.4 2001 97314.8 17606.97 5278.6 5429.6 2002 105172.3 18877.35 5987.4 6519.2 2003 117251.9 21661 7806.9 7563四．模型的参数估计、检验及修正（一）、模型的参数估计及检验利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：（见下表）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 22:45Sample: 1980 2003Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -305.6524 824.3848 -0.370764 0.7147X1 4.755282 0.495424 9.598418 0.0000X2 -2.690620 1.947398 -1.381649 0.1823X3 4.944386 1.188839 4.159004 0.0005R-squared 0.997092 Mean dependent var 41920.01Adjusted R-squared 0.996656 S.D. dependent var 37300.68S.E. of regression 2156.939 Akaike info criterion 18.34178Sum squared resid 93047727 Schwarz criterion 18.53812Log likelihood -216.1014 F-statistic 2286.123Durbin-Watson stat 1.067268 Prob(F-statistic) 0.000000Ŷ = -305.6524+4.755282-2.690620+4.944386T= (-0.370764)(9.598418) (-1.381649) (4.159004)R-squared=0.997092 Adjusted R-squared=0.996656 F-statistic=2286.123以上是该模型的OLS估计的结果，其中由于X1的T检验值非常显著，因此将X1，X2合并为一个解释变量，也就是将国有经济与集体经济固定资产投资额的和看作为公有经济固定资产投资额（X1+X2），令X1+X2=X12我们重新对其进行估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 22:58Sample: 1980 2003Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1212.169 796.8470 1.521207 0.1431X12 3.384469 0.280137 12.08146 0.0000X3 2.934989 1.195415 2.455205 0.0229R-squared 0.995657 Mean dependent var 41920.01Adjusted R-squared 0.995243 S.D. dependent var 37300.68S.E. of regression 2572.681 Akaike info criterion 18.65975Sum squared resid 1.39E+08 Schwarz criterion 18.80701Log likelihood -220.9170 F-statistic 2406.961Durbin-Watson stat 1.050474 Prob(F-statistic) 0.000000我们406.9615604) 08146) (得到406.新的多元线性回归方程：Ŷ = 1212.169+3.384469X12+2.934989X3T= (1.521207)(12.08146) (2.455205)R-squared=0.995657 Adjusted R-squared=0.995243 F-statistic=2406.961分析：由F=2286.123>F0.05(2,21)=3.49（显著性水平为0.05），修正后的可决系数达0.9925243。