计量经济学论文-考研人数的影响因素分析
计量经济学实验心得500字5篇
计量经济学实验心得500字5篇计量经济学是以肯定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析探讨具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
计量经济学试验心得500字1《计量经济学》是一门现代数量分析方法论课程，是经济管理类专业必需驾驭的分析工具，具有很强的应用性，学完该课程后，要求学生应驾驭计量经济学方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和探讨的基本实力，能够建立和应用好用的计量经济学模型分析现实经济问题。
随着计量经济学理论与方法的发展，其数学过程也越来越困难，于是须要大量运用计算机应用软件来完成困难的计算和建模过程。
《计量经济学》试验教学是以通用的Eviews软件为载体，为协作课堂教学特地设计的教学环节。
设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容。
全部的经济类专业培育目标都要求学生能够具备对经济问题和现象进行分析和探讨的基本实力，成为具有创新精神和应用实力的高级特地人才。
因此设置《计量经济学》试验教学环节是与经济类专业的培育目标要求相符合的，是应用性人才培育的须要。
目前青海高校财经学院《计量经济学》课程教学中已经设置了综合性试验教学环节，但是系统地设计试验教学体系，结合试验教学进行应用性人才培育模式的设计与探讨尚在起步阶段，还需进行深化的探讨。
并且还应结合青藏高原区域问题的定量探讨，建立区域模型数据库，进行相关课题探讨，提高教学质量，熬炼学生的科研实力，实现应用性人才培育的目标。
1 加强《计量经济学》试验教学的必要性1.1 课程性质要求推广试验教学《计量经济学》是经济类各专业的专业基础课之一，学完该课程后，学生应驾驭计量经济学关于回来相关分析�统计学�数学与经济学相结合的方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和探讨的基本实力。
本课程是数学�统计学�经济学的结合，是经济学的一个分支学科，是一门方法论及其应用课程，具有很强的应用性，要求培育学生运用计算机进行经济建模分析的实力和实际动手操作实力。
大学生对考研问题的调查报告及研究
大学生对考研问题的调查报告及研究一、引言随着我国高等教育的普及，大学生就业形势日益严峻，考研成为越来越多大学生提升自身竞争力、拓宽就业渠道的重要选择。
本报告旨在调查大学生对考研的态度、动机、准备情况以及面临的困难，分析考研现象背后的原因，并提出相应的建议。
二、调查方法1、问卷调查：设计问卷，对全国多所高校的大学生进行随机抽样调查，了解他们对考研的看法和准备情况。
2、访谈：选取部分大学生进行深度访谈，深入了解他们对考研的思考和实际经历。
3、文献研究：查阅国内外相关文献，了解考研现象的研究现状和发展趋势。
三、调查结果1、大学生对考研的态度（1）支持考研：约60%的大学生表示支持考研，认为考研有助于提高自身素质和就业竞争力。
（2）反对考研：约30%的大学生表示反对考研，认为考研压力较大，就业前景并不乐观。
（3）中立态度：约10%的大学生表示中立，对考研持观望态度。
2、大学生对考研的动机（1）提升学历：约70%的大学生表示考研的主要动机是提升学历，为今后的职业发展打下坚实基础。
（2）拓宽就业渠道：约50%的大学生认为考研有助于拓宽就业渠道，提高就业竞争力。
（3）追求学术兴趣：约20%的大学生表示考研是为了追求学术兴趣，深入研究某一领域。
3、大学生对考研的准备情况（1）准备充分：约40%的大学生表示自己已经做好了考研的准备，包括复习计划、资料收集等。
（2）准备不足：约50%的大学生表示自己准备不足，需要加强复习和资料收集。
（3）无准备：约10%的大学生表示自己尚未开始准备考研。
4、大学生对考研面临的困难（1）学习压力：约60%的大学生表示考研过程中面临的主要困难是学习压力，需要克服时间管理和心理压力。
（2）经济压力：约40%的大学生认为经济压力是考研过程中的一个重要因素，包括报名费、资料费等。
（3）就业压力：约30%的大学生表示就业压力也是影响考研决策的一个因素，担心考研后就业形势更加严峻。
四、分析讨论1、考研现象背后的原因（1）高等教育普及：随着高等教育普及，大学生就业竞争加剧，考研成为提升竞争力的途径。
计量经济学相关关系
计量经济学相关关系一、相关关系的概念1. 定义- 在计量经济学中，相关关系是指两个或多个变量之间存在某种非确定性的相互依存关系。
例如，居民的收入水平与消费支出之间存在相关关系。
收入水平的变化会影响消费支出，但这种影响不是绝对的、一一对应的，即给定一个收入值，并不能精确地确定消费支出的唯一值。
- 与函数关系不同，函数关系是一种确定性的关系，如圆的面积S = π r^2，给定半径r，就能唯一确定面积S。
而相关关系中变量之间的关系是带有随机性的。
2. 示例- 以教育程度和收入为例。
一般来说，接受较高教育程度（如大学本科及以上学历）的人群，平均收入可能会高于教育程度较低（如高中以下学历）的人群。
但并不是所有大学学历的人收入都高于高中学历的人，存在个体差异，这就体现了两者之间的相关关系。
- 再看气温与冰激凌销售量的关系。
气温升高时，冰激凌的销售量往往会增加，但由于还有其他因素（如冰激凌的价格、销售地点、消费者偏好等）的影响，气温与冰激凌销售量之间不是函数关系，而是相关关系。
二、相关关系的种类1. 按变量的个数分- 简单相关关系：只涉及两个变量之间的相关关系。
例如，身高和体重之间的关系，我们研究的是这两个变量之间相互影响的关系，不涉及其他变量。
- 多重相关关系（复相关关系）：涉及三个或三个以上变量之间的相关关系。
例如，农作物的产量可能与施肥量、降雨量、土壤肥力等多个因素有关，这里产量与施肥量、降雨量、土壤肥力之间的关系就是多重相关关系。
2. 按相关关系的表现形式分- 线性相关关系：变量之间的关系大致呈现为一条直线的形式。
如果两个变量X 和Y存在线性相关关系，那么可以用线性方程Y = a + bX+ε（其中a、b为参数，ε为随机误差项）来近似表示它们之间的关系。
例如，在一定范围内，产品的生产成本与产量之间可能呈现线性相关关系，产量增加时，成本按照一定的线性规律增加（假设固定成本和变动成本的关系相对稳定）。
- 非线性相关关系：变量之间的关系不是直线形式，而是曲线形式。
计量经济学试题计量经济学中的内生性问题与解决方法
计量经济学试题计量经济学中的内生性问题与解决方法计量经济学是经济学领域中重要的研究方法之一，通过使用统计分析和经济理论，可以用来研究经济现象的数量关系。
在计量经济学中，内生性问题是研究过程中常常面临的一个重要挑战。
本文将探讨内生性问题的定义、原因以及解决方法。
1. 内生性问题的定义内生性问题是指在计量经济分析中，变量间的相关关系可能不准确反映真实因果关系的情况。
简而言之，研究中的内生性问题会导致我们很难判断变量之间的因果关系。
为了更好地理解内生性问题，我们可以考虑以下案例：假设我们研究肥胖与健康之间的关系。
然而，我们发现肥胖与健康之间的关系并不简单，而是与收入也有关系。
这意味着收入可能同时影响到肥胖和健康的变量，从而产生内生性问题。
2. 内生性问题的原因内生性问题的产生可以归因于多种因素，其中最常见的原因包括遗漏变量、反向因果、同时发生性等。
首先，遗漏变量是内生性问题最常见的原因之一。
如果在研究中忽略了对结果变量和解释变量的同时影响的变量，我们将难以判断因果关系，从而产生内生性问题。
其次，反向因果指的是因果关系被反向解释的情况。
例如，我们研究教育对收入的影响，如果我们并未考虑到择业选择方面的影响，而单独将教育与收入联系起来，就可能存在内生性问题。
另外，同时发生性也是导致内生性问题的原因之一。
即两个或多个变量同时发生，导致我们无法准确地判断它们之间的因果关系。
3. 解决内生性问题的方法为了解决内生性问题，计量经济学提出了一系列的方法和技术。
下面将介绍几种常见的解决方法。
第一种方法是工具变量法。
工具变量是一种可以在研究中代表其他变量的变量。
通过引入工具变量，我们可以使用工具变量回归来估计原因变量对结果变量的效应。
当然，工具变量的选择应满足一定的条件，以确保其有效性。
第二种方法是差分法。
差分法是通过对同一个体或群体在不同时期的数据进行比较，来控制内生性问题。
通过比较不同时间点的数据，我们可以消除一些可能导致内生性问题的因素。
考研数据分析报告的模板(3篇)
第1篇一、报告概述1. 报告名称：2023年考研数据分析报告2. 报告时间：2023年11月3. 报告目的：通过对2023年考研数据的分析，为考生提供考研趋势、报考情况、竞争态势等方面的参考信息，帮助考生更好地规划考研之路。
4. 数据来源：教育部研究生招生信息网、各大考研论坛、相关高校官网等。
二、考研总体情况分析1. 考研报名人数（1）历年考研报名人数对比（2）2023年考研报名人数分析2. 考研报考专业分布（1）历年考研报考专业分布对比（2）2023年考研报考专业分析3. 考研报考地区分布（1）历年考研报考地区分布对比（2）2023年考研报考地区分析三、热门专业分析1. 热门专业概述（1）历年热门专业变化趋势（2）2023年热门专业分析2. 热门专业报考人数（1）历年热门专业报考人数对比（2）2023年热门专业报考人数分析3. 热门专业录取情况（1）历年热门专业录取情况对比（2）2023年热门专业录取情况分析四、竞争态势分析1. 考研竞争程度（1）历年考研竞争程度对比（2）2023年考研竞争程度分析2. 各专业竞争程度（1）历年各专业竞争程度对比（2）2023年各专业竞争程度分析3. 地区竞争程度（1）历年地区竞争程度对比（2）2023年地区竞争程度分析五、考研政策分析1. 考研政策概述（1）历年考研政策变化趋势（2）2023年考研政策分析2. 考研政策对考生的影响（1）历年考研政策对考生的影响对比（2）2023年考研政策对考生的影响分析六、考研备考建议1. 考研备考策略（1）历年考研备考策略对比（2）2023年考研备考策略分析2. 考研备考建议（1）历年考研备考建议对比（2）2023年考研备考建议分析七、结论1. 2023年考研总体情况2. 热门专业及竞争态势3. 考研政策及备考建议4. 对2024年考研的展望八、附录1. 数据表格2. 相关政策文件3. 考研备考资料---注：以上模板仅供参考，具体内容需根据实际情况进行调整和补充。
我国人口出生率的影响因素分析计量回归分析
结论
所以，在其他条件不变旳情况下，人 口出生率旳降低将会是一种必然趋势，这 必然会加剧我国旳人口老龄化，给我国旳 劳动力市场带来巨大旳压力，从而影响经 济和社会旳发展。政府有关部门应该预测 到这一趋势及其带来旳严放松计划生育政策，变化过去“只生一种好” 旳观念，允许二胎甚至多胎。作为起步， 至少在一部分地域、一部分社会阶层作试 点，试验放宽政策旳可行性。
2、保存X1，引入X2，X2未经过t检验，AIC 和SC值都有所增长 。
3、去掉X2，引入Ｘ３，虽然模型拟合优度 有所提升，AIC和SC值都有所减小。但是 Ｘ３ 旳引入使得Ｘ１不能经过t检验，且经 济意义不合理 。
4、去掉X3，引入X5，模型拟合优度有所提 升，AIC和SC值都有所减小。但X1、X5均 未经过t检验 。
值、居民消费价格指数、老年人口抚养比、 高中升高等教育入学率和基尼系数；
5.其他原因归入随机干扰项 。
数据起源
本模型选用1990-2023年间旳有关数据 ，数据起源于国家统计数据库（ ）。其中 ，基尼系数数据根据曾国安《论中国居民 收入差距旳特点、成因及对策》、韩文秀 《中国居民收入差距研究综述》、中国发 展研究基金会《中国发展报告2010》等汇 总。
（3）模型旳解释变量全部是实变量，没 有考虑计划生育政策等虚变量。也没有考 虑因生育高峰期变化带来旳自回归问题。
（4）所选择旳都是时间序列数据，在此 没有做有关旳检验。
谢谢！
符号阐明和假设
Y表达人口出生率，人口出生率：是指在一 定时期内(一般为一年)一定地域旳出生人数与同 期内平均人数(或期中人数)之比，用千分率表达。 计算公式为：出生率= 年出生人数/年平均人 数)x1000‰ 。
X1表达人均国内生产总值，计算公式为：人均 GDP=年度GDP（亿元）/年末总人口（万人）。 利用这个指标能够表达人均收入对出生率旳影响。 采用人均GDP而不是GDP主要是为了防止单纯用 GDP指标带来旳时间序列问题 。
计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析
对我国房价影响因素的计量经济学分析对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要：商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一，如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。
本文选取2011年中国统计年鉴的数据，建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型，进行进一步分析，并且在此基础之上提出相关政策建议。
关键字：商品房价格影响因素多元线性回归模型一、问题的提出近年来，中国房价持续走高。
尽管国家政策层已经启动了几轮调控，但房价丝毫没有要稳定下来的迹象，房价高涨，一房难求的情况仍在持续。
房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业，不仅影响着国民经济的增长，也牵动着千家万户的心。
虽然随着经济的发展，商品房价格的增长是必然趋势，但是目前国内商品房价格增长速度却远远超过平均水准，房价如此之高，会对现在与未来产生多大的影响？为了研究这个问题，我们需要建立计量经济学模型。
二、理论分析影响房价的因素有：土地购置费：土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨，而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。
随着开发的商品房不断增加，土地也越来越稀缺，房屋价格也会随着上涨，两者存在正相关性。
居民人均可支配收入，代表一个地区的人民的经济实力，人均可支配收入越多，人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。
房屋相对于其他商品来说，具有保值性和增值性，这种特点导致人们用大量的资金进行投资，促使房屋价格上升。
理论上该变量和房价存在正相关性。
商品房销售面积：商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积(以下简称套内建筑面积)与应分摊的公用建筑面积之和。
一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。
商品房施工面积：报告期内施工的房屋建筑面积商品房竣工面积：报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值：建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量，是反映建筑业生产成果的综合指标。
通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果，并为国家制订经济建设计划提供依据。
计量经济学
计量经济学第一篇：计量经济学经济计量学一词是由挪威经济学家塑里希于1926年提出来的。
经济计量学起源于对经济问题的定量研究。
根据弗里希的观点，经济计量学可定义为经济理论、缠计学和数学三者的统一。
经济计量学的任务是以经济学、统计学和数学之间的统一为充分条件，去实际理解现实经济生活中的数量关系。
用数学模型定量描述经济变量关系是经济计量学的基本任务经济计量分析工作：是指依据经济理论分析，运用计量经济模型，研览现实经济系统的结构、水平、提供经济预测情报和评价经济政策等的经济研兜和分析工作经济理论准则：指由经济理论决定的判别标准。
即用经济学的原则、定理和规律等准则来判别模型估计结果的合理性程度统计准则：由统计学理论决定的判别标准。
依统计准则评价模型。
目的在于确定模型参数估计值的统计可靠性。
包括参数估计结果的显著性检验和变量与被变量相关程度的度量。
如t检验、F检验以及标准误和测定系数的计算等。
经济计量准则：是由经济计量学理论决定的判剐标准。
其目的是研究特定条件下所采用的参数估计是否令人满意．经济计量准则是统计检验基础上的再检验经济计量准则（二级检验）：统计检验基础上的再检验，亦称二级检验。
区间预测：根据给定的解释变量值，预测相应的被解释变量Y 取值的一个可能范围，即提供Y的一个置信区间回归分析：是指研究一个变量(被变量)对于一个或多个其它变量(变量)的依存关系，其目的在于根据变量的数值来估计或预测被变量的总体均值。
判定系数：是建立在回归分析的理论基础上的，研究的是一个普通变量对另一个髓机变量的定量解释程度。
外生变量：是指非随机变量，它的取值是在模型之外决定的，是求解模型时的已知数。
拟合优度：是指样本回归直线与样本观测值之间的拟合程度，通常用判定系数r2表示。
时间序列数据：是指同一统计指标按时间顺序记录的数据列，在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。
横截面数据：是指在同一时间内，不同统计单位的相同统计指标组成的数据苑平稳时间序列：是指均值和方盖固定不变，自协方差只与所考察的两期间隔长度有关，而与时间的变化无关的时间序列非平稳时间序列：平稳时间序列的均值和方差是固定不变的，自协方差只与所考察的两期问隔长度有关，而与时间t的变化无关。
考研经济学深入理解微观经济学与计量经济学
考研经济学深入理解微观经济学与计量经济学导言在考研经济学的学习中，深入理解微观经济学与计量经济学是非常重要的。
微观经济学研究个体行为和市场机制，计量经济学则是运用数学和统计方法研究经济现象。
本文将就微观经济学和计量经济学的基本概念、应用领域和重要性进行深入阐述。
一、微观经济学的基本概念微观经济学是研究个体经济主体如何做出决策，并如何相互作用的经济学领域。
微观经济学主要关注个体消费者和生产者行为、市场供求关系和价格形成机制等。
它通过分析决策制定者在有限资源下的选择行为，揭示市场机制背后的原理。
微观经济学的核心理论包括供求关系、市场均衡、效用理论和生产理论等。
二、计量经济学的基本概念计量经济学是研究经济现象的数理模型和经济理论之间的关系的经济学分支。
计量经济学运用数学和统计方法，通过对经济数据的收集、整理和分析，构建经济模型，并用来进行经济政策评估和预测。
计量经济学的主要方法包括回归分析、时间序列分析和面板数据分析等。
三、微观经济学的应用领域微观经济学在解释各种经济现象和问题时，具有广泛的应用领域。
在企业管理方面，微观经济学可以帮助企业了解消费者需求，制定合理的价格策略，优化生产过程和决策等。
在政府管理方面，微观经济学可以为政府制定政策提供理论支持，如制定税收政策、优化资源配置和解决市场失灵等。
四、计量经济学的应用领域计量经济学的应用领域包括经济增长、劳动经济学、财政与货币政策、商业周期和金融市场等。
通过对经济数据进行分析和建模，可以预测经济增长趋势、评估政策效果、分析金融市场波动等。
此外，计量经济学还可以应用于其他社会科学领域，如教育、医疗和环境等。
五、微观经济学与计量经济学的重要性微观经济学和计量经济学在经济学研究中都具有重要的地位。
微观经济学的研究可以揭示个体行为背后的经济规律，为解决市场失灵和优化资源配置问题提供理论基础。
计量经济学的研究则可以通过实证分析，验证和检验经济理论，并为政府决策和市场参与者提供实证依据。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
我国旅游收入的计量分析一、经济理论陈述在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。
其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。
中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。
这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。
这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。
所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。
另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。
首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。
我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。
其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。
农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。
而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。
所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。
旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。
在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。
在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。
由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。
即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。
其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。
【参考文档】有关计量经济学分析论文-精选word范文 (7页)
本文部分内容来自网络，本司不为其真实性负责，如有异议请及时联系，本司将予以删除== 本文为word格式，下载后可编辑修改，推荐下载使用！==有关计量经济学分析论文计量经济学的目的在于使现有的经济领域的研究方法变得更加科学化。
计量经济学是经济学的重要分支学科。
下面是羽利小编为大家整理的有关计量经济学分析论文，供大家参考。
有关计量经济学分析论文范文一：经济学研究中统计思想的运用分析摘要：当今我国社会飞速发展，各种信息呈现爆炸状态，在经济活动中如何高效地从繁杂的信息中整理、分析出一个正确、科学的结果，如何利用统计学来使得经济活动中的一些问题简捷化、明了化、高效化是一项值得学习和研究的重要课程。
从以上分析中，我们必须明白，统计思想在经济学中的应用是必不可少的。
关键词：经济学;研究;统计思想一、统计思想的内涵。
统计是一种科学认识世界的方法，其研究的对象是大量数据。
由此可以知道统计学即收集、分析、解释、表述大量数据。
没系统学习过统计学的人简单的认为统计学就是加减乘除的数字运算，那只是统计学的外在形式，真正的统计学研究的是研究对象本身的变化规律，统计思想就是在统计工作中应树立的世界观与方法论.在当前社会中，统计学的应用范围不断扩大，各个领域都能看到统计思想的影子。
经济学与统计学是两个独立的学科，统计学是从高等数学中的数理统计分离出来再进行展开的一部分。
统计学偏重数学，经济学偏重理论。
两者之间也存在一定的联系，经济学中的有关理论的数据支持像GDP、失业率、企业经济决策等的一般通过统计学得出数据，统计学还是经济学解决计算问题的重要工具。
二、统计思想的分类。
统计学这门学科综合性较强，学科内领域众多，研究重点不同，统计思想就不同，总的来说，统计思想主要包括以下几种。
1.估计思想。
估计是一种认识方法，在统计学中常表现为以样本对总体进行推测，其强调的是由此及彼，可谓是统计学中一种重要的预测方法。
样本是总体的一部分，能够显示出总体的若干属性，对样本进行研究，有利于预测总体的概况。
计量经济学实验报告“影响就业的因素分析”
影响中国就业的因素分析【摘要】本文主要目的是研究生产规模、人力资本和经济结构对就业的影响，通过对1980—2011年我国国内生产总值、社会固定资产投资规模、恩格尔系数与就业人员的数值进行计量经济分析，把四者的关系数量化。
最后，针对当前情况，提出几点能够解决劳动力就业，缓解就业压力的建议。
一、引言我国是一个人口大国，具有极其丰富的劳动力资源，同时也是世界上就业压力最大的国家，仅仅每年由于人口因素新的劳动力增量就是1000万，这还不包括巨大的劳动力存量：下岗、失业和农村的剩余劳动力。
就业问题一直以来都是国家经济发展过程中重点关注的问题，2008 年国际金融危机不可避免地带来了我国的就业危机，2008年和 2009 年城镇登记失业率分别为4．2％和 4．3％，是 2005年后近几年的新高。
长期以来，我国劳动力市场就存在严重的供求矛盾。
尹庆双和奉莹提出：一方面，我国就业矛盾的存在先于金融危机的发生，属于长期积累的问题，并不是金融危机造成的；另一方面，金融危机像一道催化剂，加剧了我国的就业矛盾，使其在金融危机中更加突显出来，并表现出巨大的结构性矛盾。
因此，可以确定的是在未来的很长一段时期内，就业问题无疑是政府面临的首要目标。
就业是民生之本，是社会稳定的基础。
随着科技的进步和资本有机构成的提高，经济增长对就业的拉动力逐步减弱，增加就业已成为摆在世界各国政府面前的一道难题。
特别是处于转型期的我国而言，扩大就业更是当前社会关注的热点。
数据表明，我国经济增长创造就业的能力下降，明显的标志是就业弹性下降：二十世纪八十年代我国ＧＤＰ年均增长率为9.3%，就业增长率为3.0%，就业弹性系数为0.322，在九十年代前期ＧＤＰ年均增长率为12%，就业增长率为1.2%,就业增长弹性系数为0.1，二十世纪末我国ＧＤＰ年均增长率为8.3%，就业增长率为0.9%，就业弹性系数为0.1，经济增长与扩大就业之间的联系被大大削弱。
原因何在?本文将利用经济学的相关原理及数量分析工具对就业的相关促进因素作一些探讨。
理性浅析当今大学生“考研热”现象
理性浅析当今大学生“考研热”现象研究生考试在我国已经走过了30 多年的历程，曾一度停滞不前，现如今大学生随着就业压力的日益增加，考研已然成为他们的不二选择，成为继高考之后的又一人生转折。
自2010 年起，考研规模连续三年以超过10 万人的速度在增长，可见大学生“考研热”的确是一个需要引起广泛关注的教育现象。
与此同时，考研结构也发生了翻天覆地的变化。
1、“考研热”出现的原因1.1社会就业压力当今社会，人才市场的竞争日益激烈，本科大学生已不再是企业碗里的“香饽饽”，它们通过对高学历的严格把关寻求综合素质更高、专业技能更硬的人才。
就业形势日趋严峻，大学生供大于求，本科毕业即意味着失业，尤其近几年，硕士博士已基本成为就业市场的主力，本科毕业生的生存空间压缩，就业竞争力连年下降。
为寻求更高的就业起点，部分本科生也只能选择“一考定江山”。
同时由于二三类学校的竞争力远不及一类院校，这就造成了许多大学生通过考研选择211、985 等重点院校或者热门专业提高自己的竞争力。
1.2个人钻研深造追求当然，有相当一部分的大学生有着远大的理想和更高的追求，不只是仅仅满足于在本科阶段学到的皮毛，一心热爱自己的专业，这类青年成就动机水平较高，希望完善自己的知识结构，提高专业水平，以适应社会对高层次人才的需求，这类考生对所学专业由入门到入迷，觉得大有继续研究下去的必要，他们对学术抱有较高的热情，考研动机多是为了在某一领域获得继续深造的机会，希望能完善自己的知识结构，期待在学术上有所建树，因而产生考研以继续深造的打算，这是研究生的本来含义，也是最原始意义上的考研动机。
另外许多的大学生攻读的本科专业并非自己所喜欢的，可能由于种种原因被迫调剂，为了理想的专业或院校，唯有通过考研这最后一个机会改变命运，1.3盲从心理在“考研热”的影响下，大部分本科毕业生出于各种各样的原因都选择考研，参加各个辅导班，许多在没有自己的人生规划和目标的同学便一味的从众，抱着试试的态度也加入了考研的大军，这样的同学不在少数。
历年考研报考人数[1]2篇
![历年考研报考人数[1]2篇](https://img.taocdn.com/s3/m/af11f81f182e453610661ed9ad51f01dc2815725.png)
历年考研报考人数历年考研报考人数是一个反映学生对研究生教育的需求和发展趋势的重要指标。
通过对历年考研报考人数的分析，可以了解到研究生教育的热度和趋势，为相关政策的制定和教育资源的配置提供参考。
本文将分别从两个方面进行介绍和分析。
第一篇：历年考研报考人数的增长趋势和原因近年来，我国研究生教育得到了快速发展，考研报考人数呈现出逐年增加的趋势。
首先，报考人数增长的原因之一是社会对高学历人才的需求不断增加。
随着经济的快速发展和产业结构的转型升级，需要具备更高学历的人才来满足市场需求。
此外，研究生学习也成为了许多大学本科生提升自身能力和竞争力的重要途径，为他们进入职场打下坚实的基础。
其次，高校教育的普及和质量的提高也是考研报考人数增长的重要原因。
近年来，我国高等教育的普及率不断提高，越来越多的学生可以接受高等教育。
同时，高校在教育质量和师资力量上也取得了显著的进步，吸引了更多学生选择考研。
此外，国家对研究生教育的政策支持和优惠政策的出台也起到了重要的推动作用。
比如，国家对考上研究生的学生提供的经济资助和奖学金政策，不仅减轻了学生和家庭的经济负担，还能激发了学生的学习热情和报考的积极性。
但是，考研报考人数增长也带来了一些问题。
首先，考研竞争日益激烈，导致很多学生报考多所高校，形成报考热，但真正适合研究生教育的学生很少。
其次，一些考生只是为了追求学历而报考研究生，忽略了从事科研和学术研究的重要性，导致研究生教育的价值被淡化。
综上所述，历年考研报考人数呈现出逐年增加的趋势。
这一趋势的原因主要包括社会对高学历人才的需求增加、高校教育的普及和质量的提高、国家对研究生教育的政策支持等。
同时，也要关注考研竞争激烈和对学术研究的重视，为研究生教育的健康发展提供更好的保障。
第二篇：历年考研报考人数的变化对研究生教育的影响历年考研报考人数的变化对研究生教育产生了多方面的影响。
首先，报考人数的增加使得研究生教育的资源得到了进一步的拓展。
提升数学专业本科生就业能力的思考——以西南大学数学与统计学院为例
提升数学专业本科生就业能力的思考——以西南大学数学与统计学院为例发布时间：2021-08-13T16:31:24.583Z 来源：《基础教育课程》2021年7月作者：张熠[导读] 新形势下，西南大学数学与统计学院将不断总结规律，进一步完善人才培养模式，力争提出更为行之有效的提升就业能力的方法途径，提升数学专业本科生就业能力，为学生的成长和就业打开空间，为社会输送更多适应发展潮流的数学专业人才。
西南大学数学与统计学院张熠重庆 400715摘要：本文以西南大学数学与统计学院为例，对数学与应用数学专业本科毕业生就业现状进行总结，探讨了数学专业本科生在就业时涌现出的专业设置与市场需求间的矛盾、学生缺乏就业竞争力这两大突出问题，分析了问题产生的源头，并结合学院目前正在进行的实践探索为解决问题提出对策建议，从而进一步提升数学专业本科生就业能力。
关键词：本科生就业；就业竞争力；对策近年来，在高等院校扩招的背景下，部分学校本科生数量急剧上升，本科毕业生的就业问题已经成为上至中央下至民间社会普遍关注的焦点。
“就业难”不光是各个普通高等院校的重点问题，也是社会和学生及家长关注的重点。
对于高等院校而言，能否解决好本科生就业问题是一项关系着学校是否有效承担社会责任继而对社会稳定性产生影响的重要使命，也是一个衡量学校是否能持续良性发展的重要指标。
一、数学专业就业现状西南大学数学与统计学院的历史可追溯至1940年建立的国立女子师范学院数学系，该学院拥有悠久的师范教育积淀，因此数学与应用数学专业的本科毕业生大部分选择了基础教育为就业方向，亦有一部分数学专业毕业生选择进入其他行业工作或继续考研深造，学院初次就业率往年保持在 90% 左右。
但随着经济社会的结构化变革，就业市场随之发生较大变化，例如，近几年多地进行了中小学校“民转公”改革，大批民办教师转为公办教师后，用人单位对教师的需求大幅减少。
数学专业本科毕业生大多感受到了招聘岗位少、应聘人数多甚至一岗多达上百人竞聘的激烈就业竞争。
大学生考研影响因素分析
大学生考研影响因素分析一、引言大学生考研已经成为了越来越多学生追求的目标。
然而，考研并非易事，其中涉及到许多影响因素。
本文将对大学生考研的影响因素进行分析，并探讨其对学生的影响。
二、个人因素1. 学术能力学术能力是考研成功的基础。
大学生在报考研究生之前需要具备扎实的专业知识和研究能力。
如果个人学术能力欠缺，将对考研结果产生直接的负面影响。
2. 目标和动机个人的目标和动机对于考研的决策有着重要影响。
如果一个学生对研究生学习没有充分的认知和期望，仅仅出于就业压力或他人要求而选择考研，那么他/她可能在备考过程中难以坚持下去或者缺乏必要的动力。
3. 学业成绩学业成绩是进入研究生学习的门槛。
一般来说，大学生在考研时需要符合学校的最低录取标准。
因此，个人的学业成绩对于考研结果有着直接的影响。
三、环境因素1. 就业压力当前就业市场竞争激烈，许多大学生希望通过考研提升自己的竞争力。
就业压力可以促使大学生选择考研，然而过大的就业压力也可能分散学生的注意力和精力，影响他们的备考效果。
2. 家庭支持家庭的支持对于大学生考研的决策和备考过程都有重要的影响。
家人的理解和支持可以提供学习和生活上的支持和鼓励，有助于学生更好地应对考研的挑战。
3. 导师指导导师在大学生考研过程中扮演着重要的角色。
他们不仅可以提供专业学术指导，还可以给予学生精神上的支持和鼓励，帮助他们克服考研的困难。
四、学校因素1. 研究生招生政策不同学校对于考研招生的政策存在差异，包括录取标准、专业设置以及招生规模等。
学校的政策会对考研学生的选择和备考策略产生重要影响。
2. 师资力量与教学质量学校的师资力量和教学质量对学生成绩和科研能力的培养有着重要影响。
优秀的师资队伍和良好的教学环境能够提供更好的学习条件和研究平台，对于大学生考研的成功至关重要。
3. 学术氛围学术氛围对于培养学生的研究兴趣和创新能力有着重要的影响。
学术氛围浓厚的学校能够激发大学生的学术热情，培养他们的科研能力，有助于他们在考研中取得更好的成绩。
计量经济学论文-考研人数的影响因素分析
计量经济学论文-考研人数的影响因素分析近年来，随着我国经济的迅猛发展，市场对人才的需求量逐年增加。
越来越多的大学生选择继续深造学业，而非直接就业。
特别是近几年金融危机的到来，使得就业前景不被看好，因此有很多本科毕业生选择继续学业，逃避就业。
同时，经济的增长也使得很多经济条件允许的学生选择继续深造。
本文旨在分析影响本科毕业生报考硕士研究生的因素。
二、影响因素1.GDP水平随着经济的发展，人们对于自身的要求也越来越高，因此对于学历的要求也越来越高。
GDP水平的提高也意味着人们的收入水平提高，因此更多的人会选择继续深造学业。
2.去年录取人数去年录取人数也是影响报考硕士研究生人数的一个重要因素。
去年录取人数多的高校会吸引更多的本科毕业生前来报考，因为这些高校的知名度和优势更加突出。
3.高校数量高校数量也是一个重要的因素。
随着高校数量的增加，竞争也会变得更加激烈，因此高校也会更加注重自身的教学质量和声誉，吸引更多的本科毕业生前来报考。
三、结论综上所述，影响本科毕业生报考硕士研究生的因素有很多，其中包括GDP水平、去年录取人数和高校数量等。
对于高校来说，提高教学质量和声誉是吸引更多本科毕业生报考硕士研究生的关键。
随着我国经济的不断发展，对高级人才的需求量不断增加，其中研究生教育是高级人才的重要来源。
因此，历年来报考硕士研究生的人数不断增加。
为了做好研究生招生规模以及有针对性地组织招生考试等相关工作，对研究生报考人数进行科学预测是非常重要的。
近年来，考研已成为一个热门话题，因此越来越多的人开始研究研究生报考人数的影响因素。
例如，《基于QPSO—BP的研究生报考人数预测》一文中很好地体现了研究生报考人数的影响因素是多元的、复杂的。
此外，《2014年全国研究生招生数据调查报告》和2013年全国研究生数据调查报告对研究生考试报名趋势、录取趋势等进行了数据分析和趋势预测。
在《决策与信息·下旬刊》2010年第8期中的“关于考研人数及其影响因素分析”一文也有详细阐述。
计量经济学论文选题
物理生物教学计划一、引言物理和生物是科学中的两个重要学科，它们分别研究着自然界中的物质和生命现象。
作为教师，我们需要设计一套科学的教学计划，旨在帮助学生理解物理和生物的基本概念，并培养他们的科学思维能力。
本文将介绍一个适用于中学物理生物教学的计划，通过有趣的实验和互动课堂活动，激发学生对科学的兴趣和热爱。
二、教学目标1. 培养学生对物理和生物的兴趣和好奇心；2. 理解物理和生物学科的基本概念和原理；3. 培养学生的科学思维能力和实验操作技巧；4. 培养学生的团队合作和沟通能力；5. 培养学生的创新思维和解决问题的能力。
三、教学内容1. 物理实验：a. 重力和运动：通过实验，让学生了解物体的质量和重力的概念，并观察物体的运动规律；b. 声音传播：通过实验，让学生了解声音的传播和振动的原理，并观察声音的特性；c. 光的反射：通过实验，让学生了解光的反射定律和镜面反射的原理，并观察光的行为。
2. 生物实验：a. 植物生长：通过实验，让学生了解植物的生长过程和光合作用的原理，并观察植物在不同条件下的生长情况；b. 动物的适应能力：通过实验，让学生了解动物的适应能力和进化原理，并观察动物在不同环境中的表现；c. 遗传与变异：通过实验，让学生了解遗传的基本原理和基因的变异，并观察实验材料的变化情况。
四、教学方法1. 实验教学法：通过举办物理和生物实验，让学生亲自动手操作，观察数据变化，并通过实验结果来巩固他们对物理和生物概念的理解。
2. 课堂讨论法：通过引导学生进行小组讨论，激发学生的思维，并培养他们的逻辑思考能力和解决问题的能力。
3. 多媒体教学法：通过使用多媒体工具，如图片、视频等，将抽象的物理和生物概念可视化，帮助学生更好地理解和记忆。
五、教学评估1. 实验报告：要求学生根据实验结果撰写实验报告，包括实验目的、操作过程、结果数据和结论等，评估他们对物理和生物知识的理解和实验操作技巧的掌握程度。
2. 课堂表现：观察学生在课堂上的积极性、参与度和对问题的回答程度，评估他们的科学思维和解决问题的能力。
计量经济学论文
加强研究生教育与刺激消费的分析摘要：本文根据当代社会中国研究生教育现状，提出了高等教育与社会经济之间的关系。
利用计量经济学的建模分析法以及经济学的基本理论分析研究生教育与刺激消费之间的关系及影响因素。
建模过程中，通过对数据的处理和参数估计，多重共线性检验，自相关检验得出了重要结论:研究生教育的发展促进了消费水平的进步和发展，二者相辅相成。
关键词：研究生教育；消费水平；计量经济学模型；多重共线性；自相关性；引言：从经济学角度来讲，教育同样是一种“准公共产品”。
它既具有公共产品的属性，也具有私人产品的属性。
教育与我们人类息息相关，教育的发展在一定程度上决定着民族的兴衰和发展。
而当今时代，“考研热”在大学中似乎成了一种潮流，然而对研究生的教育受到国家能力的制约，收教育的研究生毕竟占少数，因此，研究生成为了一种稀缺的资源其消费更具有竞争性和排他性，受教育者在消耗公共资源为自己带来较高的预期经济收入和其他收益时，应该支付必要的教育费用，这完全符合市场经济的受益者付费的原则。
同时，教育收费也必然影响我国居民实际消费的组成部分。
而且研究生所涉及的消费领域不仅是教育收费，还有其他的生活费用，科研费用等。
因此，基于对本问题的认识通过对居民消费水平、固定资产投资、人口增长、研究生教育等相关因素进行了分析，通过模型的建立，利用计量经济学进行数据处理和分析。
希望通过我国居民消费水平、研究生教育、固定资产投资、人口增长等相关因素之间相互变化，相互影响的数量关系，就如何提高我国教育水平特别是研究生教育水平，刺激居民消费水平的提高提出了一些具体看法和对策。
计量经济学作为一门实用性学科，在解决社会实际经济现象问题时，需要建立相关模型，其步骤如下：①模型设定；②样本数据的收集；③参数估计；④模型检验。
一、模型设定Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε其中，在模型中，Y 为居民消费水平，X1 为我国全社会固定资产人均投资，X2 为我国人口的年增长率，X3 为我国人均教育经费量，X4 为我国每万人口在校研究生数。
计量经济学论文-对居民消费水平影响因素的分析
计量经济学论文-对居民消费水平影响因素的分析计量经济学课程论文--对居民消费水平影响因素的分析一、问题的提出居民的消费水平在很大程度上受整体经济状况的影响。
国内生产总值(GDP)是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标，经济扩张时期，居民收入稳定，GDP也高，居民用于消费的支出较多，消费水平较高;反之，经济收缩时，收入下降，GDP 也低，用于消费的支出较少，消费水平随之下降。
改革开放以来，安徽省的GDP不断增长的同时，人民的物质生活水平也在不断提高。
2009年我省全社会零售额达到3527.8亿元，比1998年增加2.8倍。
年均增长12.9%。
而同期，全省社会消费品零售额及其增幅也屡创新高，零售总额五年迈出三大步，2004年跨越1500亿，达1557亿;2006年跨越2000亿元，达2029亿元;2009年跨越3500亿元，达3527.8亿元。
居全国第14位，增长19%，比全国水平高3.5个百分点，创近几年最高水平。
在现代消费理论的基础上,结合安徽省最近几年的实际情况, 分析建立计量模型，修改假设、增减变量,利用可靠数据做出了安徽省人均消费的计量模型,比较分析了人均可支配收入、商品零售价格指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响,得出了几个重要的结论。
二、理论综述消费活动是经济活动的终点,经济活动的目的是为了满足人们不断增长的消费需求。
国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上都源于消费。
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。
当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。
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影响报考硕士研究生人数的因素分析摘要：随着我国经济的快速增长，我国对人才市场需求的逐年增加，越来越多的大学生在毕业之后选择了继续深造学业而不是直接就业。
尤其是近几年的金融危机的到来，使就业前景不被看好，所以有很多的本科毕业生选择继续学业，逃避就业。
但与此同时，经济的增长也会使很多经济允许的学生选择继续深造。
还有很多其他因素也影响着本科毕业生报考硕士研究生，我今天就来分析一下它的影响因素。
Abstract：With the rapid growth of China's economy, China's market demand for talent increases every year, more and more students choose to continue after graduation academic studies rather than direct employment. In particular, the arrival of the financial crisis in recent years, so that employment prospects are not good, so there are a lot of graduates choose to continue their studies, to evade employment. At the same time, economic growth will also allow students to choose many economies continue their studies. There are many other factors that also affect post-graduate master's degree graduates, I'll check it out today to analyze factors. 关键字：报名人数 GDP 招生人数去年录取人数高校数量Keywords: enrollment GDP enrollment Last year enrollments the number of college admissions一、引言随着我国经济的持续发展，对高级人才的需求量也越来越大，其中研究生教育是高级人才的重要来源，所以历年报考硕士研究生的人数不断增加，做好研究生报考人数的科学预测对研究生招生规模以及有针对性地组织招生考试等相关工作起着非常重要的作用。
二、文献综述由于考研已经成为一个热点话题，所以研究的人越来越多。
其中《基于QPSO—BP的研究生报考人数预测》一文中很好的体现了研究生报考人数的影响因素是多元的，复杂的。
中国教育在线也在《2014年全国研究生招生数据调查报告》中给出了近几年报考研究生的一个总体趋势。
2013年全国研究生数据调查报告对研究生考试报名趋势、录取趋势等进行了数据分析和趋势预测。
在《决策与信息·下旬刊》2010年第8期中“关于考研人数及其影响因素分析”的文章也有做详细阐述。
三、模型的设定1.理论的综述对于考研人数的因素分析，根据社会现状及许多学者的讨论，可以得知有很多影响因素，有学者认为“就业情况”、“保研人数”、“重点高校数量”、“失业率”、“国家经济状况”、“上一年的招生状况”等众多因素可以影响到本年的报考研究生的人数。
因此，在本篇文章中，我将选取几个会有重要影响的因素作为解释变量。
但是否这些因素都会同时对其产生影响还需要进一步通过模型进行检验和分析。
2.数据的选取及说明为了更好的分析报考硕士研究生人数的影响因素，共选取20年的数据进行分析。
选取“报名人数”为被解释变量（用Y表示）；选取通过“GDP”的数量为解释变量（用X1表示）；选取“普通高校数量”为解释变量（用X2表示）；选取“录取人数”（用X3表示）；选取“失业率”（用X4表示）；选取“前一年录取人数”（用X5表示）（在Eviews中用X3（-1）表示）。
数据如下表：3估计模型3.1被解释变量与解释变量之间的线性关系报名人数与GDP可见，报名人数与GDP之间呈显著性的递增关系，随着GDP的增长，硕士研究生的报名人数也增多，同时呈线性关系。
这是因为，在经济增长的过程中，因为读研是一个不小的成本，只有拥有了一定的经济基础才有更多的机会深造。
报名人数与普通高校数量可见，随着高校数量的增加，报考硕士研究生的人数也呈增长趋势。
这是因为只有更多的高校的出现，才可以允许更多的人参与考研。
从散点图来看报名人数与高校的数量呈线性增长关系。
报名人数与前一年的录取人数可见，随着前一年高校录取硕士研究生的数量的增加，第二年报考研究生的数量会随之增加。
同时呈线性关系。
报名人数与失业率虽然从散点图来看，线性关系不是很明显，但是从常理的角度来看，失业率的增加会使很多毕业生选择继续深造，而不是就业，并且两者确实是服从递增关系的。
3.2模型的估计根据散点图，可以设：Y t=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t-1+β4X4t+U t因此，估计的模型为：Yt=-17.0596+2.62E-07X1t-0.08523X2t+4.99471X3t-1+34.4748X4t （-1.2542）（0.3328）（-4.8258）（9.8373）（7.0728）F=523.7166 可决系数=0.993361 调整后的可决系数=0.991465从估计结果显示：K=4，N=20在α=5%的显著性水平下，自由度为(4，15)的F分布的临界值为 3.29，可见523.7166>3.29，表明方程的总体线性显著成立。
但在α=5%的显著性水平下，tα/2(n-k-1)=2.131，可见X1的系数小于2.131，所以不拒绝GDP前参数为零的假设，因此可以认为解释变量中的某一项存在异方差。
同时X2的系数符号与经济解释相反，可能存在多重共线性。
四、模型检验与经济分析4.1多重共线性检验查看一下相关系数的矩阵由表中数据可以看出X2与X5间存在高度相关性。
4.1.1找出最简单的回归模式分别作Y与X1、X2、X4、X5间的回归：⑴Y=88.84624-6.52E-06X1（6.65472）（-0.78869）可决系数=0.033403 D.W=0.119958 ⑵Y=-71.35208+0.094813X2(-7.35370) (17.0078)可决系数=0.94142 D.W=0.818556⑶Y=-234.1347+85.82949X4(-5.16824) (7.12172)可决系数=0.738063 D.W=0.362243⑷Y=15.95177+3.060472X5(4.04267) (22.6885)可决系数=0.968031 D.W=0.357973可见，前一年的录取数量的影响最大，与经验相符，所以选择（4）为初始的回归模型。
4.1.2逐步回归将其他解释变量分别导入上述初试回归模型，寻求最佳回归方程：讨论：第一步，在初始模型中引入X1，模型拟合优度没有提高，；第二步，在初始模型中引入X2，模型拟合优度也没有提高；第三步，在初始模型中引入X4，模型拟合优度提高，同时X4的参数能通过t检验；第一步和第二步看出X1与X2是多余的，因此最后函数为：Y=-47.04426+19.65155X4+2.597333X5(-32.629701) (3.573119) (15.64733)调整后的可决系数=0.979997 D.W.=0.7801684.2异方差检验4.2.1怀特检验怀特统计量=20*0.688714=13.77428，该值大于5%显著水平下、自由度为5的临界值11.07，所以拒绝同方差的原假设。
去掉交叉项的辅助回归结果为：怀特统计量=20*0.250045=5.0009，该值小于5%显著水平下、自由度为5的临界值11.07，所以不拒绝同方差的原假设。
由于两者的结果相矛盾，所以在进行一次G-Q检验。
4.2.2G-Q检验将原始数据按X5排成升序，去掉其中6个数据，得到两个样本容量为7的子样本。
对两个子样本分别作普通最小二乘回归，求个自的残差平方和。
做X5与残差平方和的散点图：异方差检验图子样本1：Y=-98.54517+31.81561X4+5.407915X5(-3.489111) (3.196743) (7.713660)可决系数=0.982094 RSS1=6.351806子样本2：Y=-142.6941+28.37836X4+3.830886X5(-0.587757) (0.543782) (5.416209)可决系数=0.959377 RSS2=100.4478计算F统计量：F= RSS2/ RSS1=15.8140535。
在α=5%的显著性水平下，自由度为（4,4）的F分布的临界值为5.05，因此在5%的显著水平下，拒绝原假设，即存在异方差。
4.2.3用加权最小二乘法进行回归经过加权之后的模型经过怀特检验经过怀特检验后，有数据可知，怀特统计量=20*0.546516=10.93032，该值小于5%显著水平下、自由度为5的临界值11.07，所以不拒绝同方差的原假设。
所以最后的模型为：Y=-43.95233+18.60990X4+2.661562X5(-18.64681)(22.25928)(35.63847)4.3经济分析有模型可知，报考硕士研究生的人数的影响因素主要由失业率和前一年的录取人数来决定的，也就是说，失业率每变化一个单位，则报考硕士研究生的人数就增加18.60990个单位，而前一年的录取人数每变化一个单位，则报考硕士研究生的人数就增加2.661562个单位，这也是符合经济逻辑的，但是该模型还是有很多需要调整的地方，因为影响的因素很多，会不会存在自相关很难说，还需要进一步的调整。