最新四种计经模型案例分析
山东省经济发展模型及实证分析 计量经济简易建模
山东省经济发展模型及实证分析杨清（青岛滨海学院，商学院，经济学，20110660216）摘要：经济增长因素研究是一个国家和地区经济发展的重要课题。
本文通过对经济发展的三个方面（投资、消费和进出口）影响因素来建立经济计量模型进行分析。
分别从三个方面挑选了总人口、财政支出、人均全年消费和进出口总额来探讨了他们对经济增长的贡献。
通过对山东省实际经济数据的分析、测算, 得到了一些比较有意义的结论, 并提出了与结论有关的相应的政策建议。
关键词：山东省经济、计量经济建模、影响因素、经济增长模式。
引言中国在邓小平提出改革开放以来，经济开始腾飞。
于此同时，肯定离不开各省的经济飞速增长，各个省的经济增长模式却不尽相同。
山东省作为排在前列的经济大省，在经济发展中有着得天独厚的优势，资源丰富、沿海开放程度较高、人口密集等等都是山东省经济发展的优势条件。
我们看见了山东省GDP增长的惊人速度，但我们不能忽视对其经济增长方式研究。
这也是本文的核心问题——经济增长因素的研究。
本文试图从从实证的角度出发研究影响山东省经济增长因素，特别要探讨山东省的总人口、地方财政支出、人均全年消费和进出口总额对山东省经济的影响。
一、描述分析1.数据选择研究山东省经济发展，我们的用山东省的地区经济生产总值来粗略的表示山东省的经济发展情况。
另外大家都知道拉动经济增长的三驾马车是投资、消费和进出口，我们从这三个方面分别选择一个较有代表性的数据来研究，它们分别是地方财政支出、人均全年消费和进口总额。
加上山东省一直以来就是人口大省，人口作为经济增长的一个重要推动力也把其选入解释标量。
自此，我们的解释变量有四个，是山东省的总人口（X1）、地方财政一般预算支出(亿元）（X2）、人均全年消费性支出（X3）和进出口总额（X4），被解释变量是山东省地区经济生产总值（Y）。
2.数据搜集年份地区生产总值(亿元)总人口(万人)地方财政一般预算支出(亿元）人均全年消费性支出（元）进出口总额（万美元）1978 225.45 7160.00 31.90 340.00 171231.00 1979 251.60 7232.00 31.62 368.00 195613.001980 292.13 7296.00 30.07 396.00 213779.00 1981 346.57 7395.00 25.53 450.36 249658.00 1982 395.38 7494.00 29.45 455.28 283561.00 1983 459.83 7564.00 32.41 472.92 314801.00 1984 581.56 7637.00 38.98 520.91 352012.00 1985 680.46 7711.00 51.30 667.13 414448.00 1986 742.05 7818.00 67.94 751.34 382840.00 1987 892.29 7958.00 75.22 812.54 355294.00 1988 1117.66 8061.00 94.07 1025.78 573361.00 1989 1293.94 8160.00 113.67 1160.52 616511.00 1990 1511.19 8493.00 123.85 1229.28 428522.00 1991 1810.54 8570.00 132.06 1407.12 483200.00 1992 2196.53 8610.00 145.70 1598.88 778140.00 1993 2770.37 8642.00 188.36 1946.88 728586.00 1994 3844.50 8671.00 218.77 2635.20 962927.00 1995 4953.35 8705.00 275.87 3285.48 1395007.00 1996 5883.80 8738.00 358.98 3770.99 1616394.00 1997 6537.07 8785.00 423.33 4040.64 1753631.00 1998 7021.35 8838.00 487.82 4143.96 1661740.00 1999 7493.84 8883.00 550.00 4515.05 1827094.00 2000 8337.47 8997.00 613.08 5022.00 2498998.00 2001 9195.04 9041.00 753.78 5252.42 2896313.00 2002 10275.50 9082.00 860.65 5596.39 3394175.00 2003 12078.15 9125.00 1010.64 6069.35 4465752.00 2004 15021.84 9180.00 1189.37 6673.75 6078136.00 2005 18366.87 9248.00 1466.23 7457.31 7688876.00 2006 21900.19 9309.00 1833.44 8468.40 9528817.00 2007 25776.91 9367.00 2261.85 9666.61 12261798.00 2008 30933.28 9417.00 2704.66 11006.61 15814480.00 2009 33896.65 9470.00 3267.67 12012.74 13860378.00 2010 39169.92 9579.00 4145.03 13118.24 18895085.00 数据来源地区总产值——中国统计局官方网站/总人口、地方财政支出、人均消费、进出口总额——《山东省统计年鉴2011》3.数据描述因为在所有数据中进出口总额单位为万美元，而且数值相对较大。
计量经济学_四元线性回归模型案例分析
计量经济学课程设计班级：学号：姓名：2011年月一、引言财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，国家在社会活动中提供公共物品和服务，很大程度上需要财政收入的鼎力相助。
财政收入既是国家的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。
税收是国家为实现其职能的需要，凭借其政治权利并按照特定的标准，强制、无偿的取得财政收入的一种形式，它是现代国家财政收入最重要的收入形式和最主要的收入来源。
本课题跟据我国最近几年的经济发展水平和税收收入并结合我国各地区在2008年的实际情况，利用《中国统计年鉴2009》做出了税收收入的计量模型，比较分析了职工工资总额、财政支出和人均家庭总收入等变量对税收收入的不同影响，得出了几个重要的结论。
税收是国家在社会经济活动中为提供公共物品和服务的主要收入来源，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
税收是国家集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。
我国自改革开放以来税收一直随经济的增长在快速的增长，尤其是进入21世纪以来成高速发展趋势。
由1999年的10682.58亿元到2008年的54233.79亿元，十年来增加了5.08倍（见表1）。
近几年以来，尤其是2008年以来社会不公平和贫富差距进一步了大，造成了社会的不稳定。
2010年两会期间温家宝总理提出调整税收基数，从而来缩小贫富差距和社会公平问题。
表1 我国十年来税收一览表二、理论基础税收是国家为了实现其职能，以政治权利为基础，按规定标准以政治权力为基础，按预定标准像经济组织和居民无偿课征而取得的一种财政收入。
税收的影响因素有很多包括一国的经济实力，经济发展水平，劳动者的素质，职工工资总额，财政支出，家庭总收入，生产总值，商品零售价格指数等。
职工工资总额，指各单位或组织在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。
个人所得税的税基就是劳动报酬总额。
而个人所得税是税收收入的组成部分。
生产总值，生产总值是经济发展的最重要指标，税收与生产总值的关系集中反映了税收与经济的关系。
金融计量分析（完整版）
⾦融计量分析（完整版）案例⼀：中国居民总量消费函数（序列相关性）⼀、研究⽬地居民消费在社会经济地持续发展中有着重要地作⽤.居民合理地消费模式和居民适度地消费规模有利于经济持续健康地增长.建⽴总量消费函数是进⾏宏观经济管理地重要⼿段.为了研究全国居民总量消费⽔平及其变动地原因，从总量上考察居民总消费与居民收⼊间地关系，需要作具体地分析.为此，可以建⽴相应地计量经济模型去研究.⼆、模型设定研究对象：中国居民实际消费总⽀出与居民实际可⽀配收⼊之间地关系.模型变量：影响中国居民消费总⽀出有多种不同地因素，但从理论和经验分析，最主要地影响因素应是居民实际可⽀配收⼊，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有地不易取得数据；有地与居民收⼊可能⾼度相关.因此这些其他因素可以不列⼊模型，可归⼊随即扰动项中.考虑到数据地可得性，我们将“实际可⽀配收⼊”作为解释变量X，“居民实际消费总⽀出”作为被解释变量.关于变量地符号与涵义如表1所⽰.表1 变量定义内⽣产总值GDP、名义居民总消费CONS以及表⽰宏观税收税收总额TAX、表⽰价格变化地居民消费价格指数CPI（1990＝100），并由这些数据整理出实际⽀出法国内⽣产总值GDPC ＝GDP/CPI、居民实际消费总⽀出Y＝CONS/CPI,以及实际可⽀配收⼊X=(GDP-TAX)/CPI.这些数据观测值是连续不同中地数据.表2 中国居民总量消费⽀出与收⼊数据资料中国居民总量消费⽀出与收⼊资料单位：亿元图２：Ｘ与Ｙ地散点图从散点图可以看出居民实际消费总⽀出(Y)和实际可⽀配收⼊(X)⼤体呈现为线性关系，所以建⽴地计量经济模型为如下线性模型：三、估计参数假定所建模型及随机扰动项满⾜古典假定，可以⽤OLS法估计其参数.回归结果下：表3得: Y=2091.295+0.437527X剩余项（Residual）、实际值（Actual）、拟合值（Fitted）地图形，如图2所⽰.图2四、模型检验（⼀）经济意义检验所估计地参数（斜率项）为0.438，符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间地假说，经济意义为在1978－2006年间，以1990年价计地中国居民可⽀配收⼊每增加1亿元，居民总量消费⽀出⽔平平均增加0.438亿元.（⼆）拟合优度和统计检验拟合优度检验：可决系数为0.987955，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“居民实际可⽀配收⼊”对被解释变量“居民实际消费总⽀出”地绝⼤部分差异作出了解释.对回归系数地t检验：截距项与斜率项t值都通过变量地显著性检验，这表明，居民实际可⽀配收⼊对居民实际消费总⽀出有显著影响.F统计量检验：F值较⼤，附带地概率也通过了检验，说明模型总体线性较显著.（三）计量经济学检验1、模型设定偏误检验：RESET检验表4在5%地显著性⽔平下，从F统计值地伴随概率看，拒绝原模型没有设定偏误地假设，表明原模型存在设定偏误.因为Y与X都是时间序列，⽽且它们表现出共同地变动趋势，因此怀疑较⾼地R2部分地由于这⼀共同变动趋势带来地.为排除时间趋势项地影响，在模型中引⼊时间趋势项，将这种影响分离出来.从趋势图看，X与Y呈现⾮线性变化趋势，故引⼊T地平⽅地形式，结果为：表5再次进⾏RESET检验：表6可以看出，引⼊时间趋势项地模型已经不存在设定偏误问题.2、异⽅差检验（对引⼊时间趋势项地模型进⾏White检验）从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在5%在显著性⽔平下，因此拒绝原模型同⽅差地假设，即含有时间趋势项地模型存在异⽅差性.3.异⽅差地修正(WLS估计法)以resid^2为权数进⾏来进⾏加权最⼩⼆乘法如下修正后地回归⽅程为：Y = 6229.342 + 0.362278*X4、序列相关性检验（对引⼊时间趋势项地模型进⾏LM检验）表8从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在5%在显著性⽔平下，拒绝原模型不存在序列相关性地假设，即含有时间趋势项地模型存在⼀阶序列相关性.从下部分Test Equation 中可以看出，RESID（－1）显著不为0，这进⼀步说明原模型存在⼀阶序列相关性.进⼀步检验滞后2阶情况，结果如下：表9可以看出，RESID(-2)地系数没有通过t显著性检验，即不存在2阶序列相关性.5、⼀阶序列相关性地修正（⼴义差分法）表10估计结果为：= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T^2 +0.748AR(1)对上式进⾏LM检验：表11从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在1%在显著性⽔平下，不拒绝原模型不存在序列相关性地假设，即模型已经不存在⼀阶序列相关性.从下部分Test Equation中可以看出，RESID（－1）前系数显著地为0，这进⼀步说明模型已经不存在⼀阶序列相关性.故现在地模型变为：= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T+0.748AR(1) (1) 6、⼀阶序列相关性地修正（序列相关稳健估计法）序列相关稳健估计法估计结果为：= 3328.2 + 0.1762X + 21.66 T (2)（14.62）（7.53）（9.79）R＝0.9976 F＝5380.8 D.W.=0.442表126、序列相关性检验由于模型地R2与F值都较⼤，⽽且各参数估计值地t检验值都显著地不为零，说明各解释变量对Y地联合线性作⽤显著，⽽且各解释变量独⾃对Y地独⽴作⽤也⽐较显著，故各解释变量间不存在序列相关性五、回归预测2007年，以当年价计地中国GDP为263242. 5亿元，税收总额45621.9亿元，居民消费价格指数为409.1，由此可得出以1990年价计地可⽀配总收⼊X约为95407.4亿元，由上述回归⽅程可得2007年居民总量消费预测地点估计值：⽤式(1)进⾏估计：Y= 3505.7 + 0.1996*95407.4 + 19.24*30+0.748*0.7479=39860.5⽤式(2)进⾏估计：Y= =3328.2 + 0.1762*95407.4 + 21.66 *30=39624.62007年，中国名义居民消费总量为93317.2亿元，以1990年为基准地居民消费价格指数为228.1，由此可推出当年中国实际居民消费总量为40910.7亿元，可见相对误差为2.57%（⽤式(1)结果进⾏计算），可以说还是相对⽐较准确地结果.案例⼆；农作物产值模型（异⽅差地检验和修正）⼀、模型设定⼀取1986年中国29个省市⾃治区农作物种植业产值y t（亿元）和农作物播种⾯积x t （万亩）数据（见表1）研究⼆者之间地关系.建⽴如下模型：⼆、数据搜集根据表中数据进⾏OLS回归，得估计地线性模型如下，yt = -5.6610 + 0.0123 xt （-0.95） (12.4)R2=0.85 =0.846 F =155.0四、异⽅差检验图2 残差图从模型地残差图（见图2）可以发现数据中存在异⽅差.（1）⽤White⽅法检验是否存在异⽅差.在上式回归地基础上，做White检验得：图3输出结果中地概率是指χ2 (2)统计量取值⼤于8.02地概率为0.018. 因为TR2 = 8.02 > χ2α (2) = 6，所以存在异⽅差.五、异⽅差地修正下⾯使⽤三种⽅法来修正异⽅差.(1)改变模型设定形式法.对yt和xt同取对数，得两个新变量Lnyt 和Lnxt（见图3）.⽤Lnyt 对Lnxt 回归，得：Lnyt = - 4.1801 + 0.9625 Lnxt .（-8.54） (16.9)R2 = 0.91, F = 285.6,因为TR2 = 2.58 < 20.05 (2) = 6.0，所以经White检验不存在异⽅差.图4(2)WLS估计法为了找到适当地权w，作ln(e^2)关于x地回归结果如下：图5结果显⽰，前参数地5%显著性⽔平下不为零，同时F检验也表明⽅程地线性关系在5%地显著性⽔平下成⽴，于是，可⽣成权序列W命令为Genr w=1/@sqrt(exp(3.56405028673 + 0.000209806008672*X))进⾏加权修正后地回归结果如下：图6我们可以再次对经过加权处理地模型进⾏异⽅差检验，如图：图7显然，nR^2值所附带地概率表明，不拒绝同⽅差地原假设，也就是模型已经不存在异⽅差了.修正后地回归结果为：Y=0.256182+0.01115*X(4.545095) (0.000917)R2=0.845671 =0.839956 F =147.9514(3)异⽅差地稳健标准误法修正原模型中地OLS标准差.图8可见系数了原模型基本⼀致，但X对应系数地标准差⽐OLS估计地有所增⼤，这表明原模型OLS估计结果低估了X地标准差.案例三：（多重共线性）⼀、研究⽬地与背景经济理论指出，居民消费⽀出（Y）不仅取决于可⽀配收⼊（X1）和利率（X2）还取决于个⼈财富（X3）地影响.可⽀配收⼊和个⼈财富对于居民消费⽀出地作⽤是正⽅向地；按照古典经济学地观点,利率对于储蓄地作⽤是也是正⽅向地,即利率地提⾼可以刺激储蓄、抑制消费；利率地降低则抑制储蓄,刺激消费.所以综上所述设定如下形式地计量经济模型：Yt = C + β1X1t - β1X2t + β2X3t + µt其中Y=家庭消费⽀出，X1=可⽀配收⼊，X2=利率，X3=个⼈财富⼆、模型估计与检验为估计模型参数，收集旅游事业发展最快地2001－2010年地统计数据，如表1所⽰：表1果如图1：输⼊统计资料： DATA Y X1 X2 X3建⽴回归模型： LS Y C X1 X2 X3因此，X1、X2、X3对居民地消费⽀出函数为：＝ (2.427712) (0.874457) (-0.503673) (-0.222169)R^2= 0.963636 ^2= 0.945455由此可见，该模型可决系数很⾼，F检验值52.99996, 给定α=5%,查表得临界值(3，6)=4.76 判断：F值>临界值，拒绝参数整体不显著地原假设，模型整体线性显著.给定显著性⽔平α=0.05，可得到临界值tα/2(n-k-1)=2.447，由样本求出统计量|t|=0.874457 |t|= 0.503673 |t|=0.222169，计算得所有变量地t值都⼩于该临界值，所以接受原假设H0，即是说包括常数项地3个解释变量都在95%地置信⽔平下不显著.⽽且X3系数地符号与预期地相反，这表明很可能存在严重地多重共线性.计算各解释变量地相关系数，选择X1、X2、X3数据，点“view/correlations”得相关系数矩阵，或在命令窗⼝中键⼊：cor X1、X2 x3.如表2所⽰：表2由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间地相关系数较⾼，证实确实存在严重多重共线性.三、模型地修正采⽤逐步回归地办法，去检验和解决多重共线性问题.分别作Y 对X1、X2、X3地⼀元回归，结果如图2、3、4所⽰：图2图3图4表3以X1为基础，加⼊X2变量回归，回归结果为：图5Y=285.0087 + 0.523886X1 – 25.56223X2 t=（2.682801） (10.90078) (-0.493513)第⼀步，在初始模型中引⼊X2，模型拟合优度提⾼，参数符号合理，当取时，，但X2参数地t 检验不显著.第⼆步，去掉X2，引⼊X3，如图6：图6Y = 245.52 + 0.568*X1 - 0.0058*X3306. 2 ) 2 10 ( ) ( 025 . 0 2 = - = - t k n t αt=（3.53） (0.793781) (-0.082975)拟合优度略有下降，但是X3符号不合理，且未通过t检验.所以X2、X3都应该剔除.综上所述，最终地居民消费函数应该以Y=f(X1)为最优，拟合结果如下：= 244.5455 + 0.509091X1结论本次作业考虑到每组数据同时出现三种问题地可能性不⼤，故由每⼈负责⼀种情况地检验与修正.鉴于数据地可得性，对于有些样本数据空间地数量还远远达不到模型本⾝所要求地数量，这样去估计模型是没有实际预测意义地.同样，囿于所学⽔平有限，变量地选取还是按照书上地例⼦来选取，这种模型本⾝设定形式是否正确，还有待进⼀步验证.我们相信，随着所学知识地进⼀步深⼊，对于实证分析地⼀般过程和具体⽅法都会逐步完善.参考⽂献：［1］李⼦奈,陈绍业.计量经济学(第三版)［M］.⾼等教育出版社,2010.［2］张晓峒.EViews使⽤指南与案例［M］.机械⼯业出版社，2007.［3］程振源.计量经济学:理论与实验［M］.上海财经⼤学出版社，2009.［4］于俊年.计量经济学软件-EViews地使⽤［M］.对外经济贸易⼤学出版社，2006.版权申明本⽂部分内容，包括⽂字、图⽚、以及设计等在⽹上搜集整理。
计量经济学研究案例参考
模型选择
采用Logit模型进行回归分析，探究消费者购买行为的影响 因素
变量选择
选择消费者的年龄、性别、收入、教育程度等个人信息，以及商品价格、销量 、评价等商品信息作为解释变量，以消费者是否购买该商品作为被解释变量
模型估计
使用最大似然估计法对模型参数进行估计，得到各解释变 量的回归系数和显著性水平
结果分析与解释
研究目的
探究不同国家经济增长的影响因素及 其动态变化
数据来源与预处理
数据来源
国际经济组织发布的公开数据库，如世界银 行、国际货币基金组织等
数据转换
将非数值型数据转换为数值型数据，如将分 类变量转换为虚拟变量
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值
数据标准化
消除量纲影响，使不同指标具有可比性
模型构建与估计
R语言应用案例
数据处理与清洗
运用R语言中的dplyr、tidyverse等包进行数据清洗、筛选和变换等操作。
高级统计分析
利用R语言进行复杂的统计分析，如多元线性回归、广义线性模型、生存分析等。
数据可视化
通过R语言的ggplot2、plotly等包实现数据可视化，创建高质量的图表和交互式图形。
Python语言应用案例
数据来源与预处理
数据来源
01
公开数据集或房地产公司提供的数据
数据预处理
02
清洗数据、处理缺失值和异常值、数据转换等
变量选择
03
选择与房价相关的自变量，如房屋面积、地理位置、建造年份
等
模型构建与估计
模型选择
线性回归模型
估计方法
最小二乘法
模型检验
检验模型的拟合优度、显著性等
结果分析与解释
财务分析模型
财务分析模型一、引言财务分析模型是为了帮助企业评估其财务状况、经营绩效和风险水平而设计的一种工具。
通过对企业的财务数据进行定量分析和比较，财务分析模型可以揭示企业的盈利能力、偿债能力、流动性以及投资价值等关键指标，为企业的决策提供有力的参考依据。
本文将介绍几种常见的财务分析模型，并通过实例来说明其应用。
二、1. 垂直分析模型垂直分析模型是一种将企业财务数据按照各个科目在财务报表中的比例进行分析的方法。
常用的垂直分析模型包括资产负债表垂直分析和利润表垂直分析。
资产负债表垂直分析可以帮助企业了解各项资产和负债在总资产和总负债中所占比例，从而判断企业的资产结构和负债结构是否合理。
利润表垂直分析可以揭示企业各项收入和费用在总收入中所占比例，帮助企业了解盈利能力的构成。
2. 横向分析模型横向分析模型是一种将企业财务数据在不同时期进行比较的方法。
常用的横向分析模型包括资产负债表横向分析和利润表横向分析。
资产负债表横向分析可以帮助企业了解企业在不同时期的资产和负债的变化情况，从而判断企业的资产和负债的增长趋势。
利润表横向分析可以揭示企业在不同时期的收入和费用的变化情况，帮助企业了解盈利能力的变化趋势。
3. 比率分析模型比率分析模型是一种通过计算和比较不同财务指标之间的比率来评估企业财务状况的方法。
常用的比率分析模型包括偿债能力比率、流动性比率、盈利能力比率和投资回报率等。
偿债能力比率可以帮助企业了解企业偿债能力的强弱，如流动比率、速动比率等。
流动性比率可以帮助企业了解企业的偿债能力和流动性的关系，如现金比率、速动比率等。
盈利能力比率可以帮助企业了解企业的盈利能力和效益，如毛利率、净利率等。
投资回报率可以帮助企业了解企业的投资效果和回报水平，如总资产收益率、净资产收益率等。
4. 现金流量分析模型现金流量分析模型是一种通过对企业现金流量表进行分析来评估企业现金流量状况的方法。
现金流量分析模型可以帮助企业了解企业的经营活动、投资活动和筹资活动对现金流量的影响，从而判断企业的现金流量是否稳定和充足。
计量经济学_三元线性回归模型案例分析
选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。
由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。
所以解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数”一，数理经济学方程Y = C(1) + C(2)*XY i=β0+β2X2+β3X3+β4X4二，计量经济学方程设定线性回归模型为：Y i=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ三，数据收集从《国家统计局》获取以下数据：年份财政收入（亿元）Y 国内生产总值(亿元）X2财政支出（亿元）X3商品零售价格指数（%)X41978 519.28 3624.1 1122.09 100.7 1979 537.82 4038.2 1281.79 102 1980 571.7 4517.8 1228.83 106 1981 629.89 4862.4 1138.41 102.4 1982 700.02 5294.7 1229.98 101.9 1983 775.59 5934.5 1409.52 101.5 1984 947.35 7171 1701.02 102.8 1985 2040.79 8964.4 2004.25 108.8 1986 2090.73 10202.2 2204.91 106 1987 2140.36 11962.5 2262.18 107.3 1988 2390.47 14928.3 2491.21 118.5 1989 2727.4 16909.2 2823.78 117.81990 2821.86 18547.9 3083.59 102.1 1991 2990.17 21617.8 3386.62 102.9 1992 3296.91 26638.1 3742.2 105.4 1993 4255.3 34636.4 4642.3 113.2 1994 5126.88 46759.4 5792.62 121.7 1995 6038.04 58478.1 6823.72 114.8 1996 6909.82 67884.6 7937.55 106.1 1997 8234.04 74462.6 9233.56 100.8 1998 9262.8 78345.2 10798.18 97.4 1999 10682.58 82067.5 13187.67 97 2000 12581.51 89468.1 15886.5 98.5 2001 15301.38 97314.8 18902.58 99.2 2002 17636.45 104790.6 22053.15 98.7四，参数估计利用eviews软件可以得到Y关于X2的散点图：可以看出Y和X2成线性相关关系Y关于X3的散点图：可以看出Y和X3成线性相关关系Y关于X1的散点图：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/09/10 Time: 13:16Sample: 1978 2002Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2582.755 940.6119 -2.745825 0.0121X2 0.022067 0.005577 3.956633 0.0007X3 0.702104 0.033236 21.12474 0.0000X4 23.98506 8.738296 2.744821 0.0121R-squared 0.997430 Mean dependent var 4848.366Adjusted R-squared 0.997063 S.D. dependent var 4870.971S.E. of regression 263.9591 Akaike info criterion 14.13511Sum squared resid 1463163. Schwarz criterion 14.33013Log likelihood -172.6889 F-statistic 2717.254Durbin-Watson stat 0.948521 Prob(F-statistic) 0.000000模型估计的结果为：Y i=-2582.755+0.022067X2+0.702104X3+23.98506X4(940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383)t={-2.7458} {3.9567} {21.1247} {2.7449}R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21五，相关检验1.经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP 每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。
财务预测与决策的模型与案例
财务预测与决策的模型与案例财务预测与决策是企业管理中至关重要的一环。
通过准确的财务预测，企业能够更好地制定战略决策，规划未来发展方向。
本文将探讨财务预测与决策的模型与案例，帮助读者了解如何运用这些工具来提升企业的财务管理能力。
一、财务预测模型1. 线性回归模型线性回归模型是财务预测中常用的一种模型。
通过分析历史数据，找出变量之间的线性关系，并利用这种关系来预测未来的财务指标。
例如，通过分析销售额与广告投入之间的关系，可以预测在不同投入水平下的未来销售额。
2. 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的财务预测模型。
它基于时间序列数据，通过分析数据的趋势、季节性和周期性等特征，预测未来的财务指标。
例如，通过分析过去几年的销售数据，可以预测未来几个季度的销售额。
3. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机数的模拟方法。
它通过随机抽样和重复实验，模拟不同的可能性，并计算每种可能性的概率和结果。
例如，在项目投资决策中，可以使用蒙特卡洛模拟模型来评估不同投资方案的风险和回报。
二、财务决策案例1. 投资决策投资决策是企业财务决策中最重要的一环。
通过财务预测模型，企业可以评估不同投资方案的潜在回报和风险，并做出明智的决策。
例如，某企业计划投资新的生产线，通过使用蒙特卡洛模拟模型，可以模拟不同市场需求和成本变动对投资回报的影响，从而选择最优的投资方案。
2. 资金筹集决策资金筹集决策是企业财务决策中的另一个重要环节。
企业需要根据财务预测结果，确定资金筹集的方式和规模。
例如，某企业计划扩大生产规模，需要筹集资金购买新设备。
通过分析财务预测结果，企业可以决定是通过债务融资还是股权融资来筹集资金，并确定合适的融资规模。
3. 成本控制决策成本控制决策是企业财务决策中的一项关键任务。
通过财务预测模型，企业可以分析不同成本项目的变动趋势，并制定相应的成本控制策略。
例如，某企业发现人力成本占比逐年增加，通过线性回归模型，可以预测未来人力成本的增长趋势，并采取相应的控制措施，如提高生产效率或调整组织结构。
财务模型案例
财务模型案例在企业管理中，财务模型是一个非常重要的工具，它可以帮助企业进行财务分析和预测，为企业的决策提供重要的参考依据。
下面，我们将通过一个实际的案例来介绍财务模型的应用。
假设我们要分析一家新创公司的财务状况，该公司主要从事软件开发业务。
首先，我们需要收集该公司过去几年的财务数据，包括销售收入、成本、利润等信息。
然后，我们可以利用这些数据来建立一个财务模型，以便对公司未来的财务状况进行预测。
在建立财务模型时，我们需要考虑多个因素，比如市场需求、竞争情况、成本结构等。
我们可以利用财务比率、财务指标等工具来分析公司的财务状况，并结合行业发展趋势来进行预测。
通过财务模型，我们可以对公司未来几年的销售收入、成本、利润等进行预测，以便为公司的经营决策提供参考依据。
在进行财务模型分析时，我们需要注意模型的合理性和可靠性。
我们可以通过灵敏度分析、场景分析等方法来测试模型的稳健性，以确保模型的预测结果具有一定的可信度。
此外，我们还需要不断更新模型，以适应市场环境的变化，保持模型的准确性和有效性。
除了用于预测未来的财务状况，财务模型还可以用于制定公司的财务策略。
通过模拟不同的经营方案，我们可以评估不同方案对公司财务状况的影响，从而选择最优的经营策略。
比如，我们可以通过财务模型来评估公司扩张业务、投资新项目、调整产品结构等决策对公司财务状况的影响，以便为公司的战略决策提供支持。
总之，财务模型是企业管理中的重要工具，它可以帮助企业进行财务分析和预测，为企业的决策提供重要的参考依据。
通过财务模型，我们可以更好地了解公司的财务状况，预测未来的经营情况，制定合理的财务策略，从而提高公司的经营效益和竞争力。
希望以上案例对财务模型的应用有所帮助，谢谢阅读！。
财务决策方法与案例分析
财务决策方法与案例分析在企业的日常经营中，财务决策被认为是至关重要的一环。
财务决策方法的选择将直接影响到企业的盈利能力、资金利用效率以及未来发展的可持续性。
本文将讨论几种常见的财务决策方法，并通过案例分析来进一步说明这些方法的应用。
一、资本预算决策资本预算决策是指企业在长期投资项目中，对于是否投资以及如何投资作出决策的过程。
常见的资本预算决策方法包括净现值法、内部收益率法和投资回收期法。
以某企业的新产品研发投资为例，净现值法是最常用的财务决策方法之一。
该方法通过比较项目现金流入和流出的现值，来评估项目对企业价值的贡献。
在投资决策中，选择净现值大于零的项目将带来正向的投资回报。
案例分析：某公司计划投资10亿元研发一种新型燃气轮机，根据市场调研结果，预计未来10年该产品每年可销售5亿元。
同时，研发该产品的成本为6亿元。
假设贴现率为10%，使用净现值法计算该项目的净现值。
根据净现值法公式，计算得出该项目的净现值：净现值= ∑(现金流入/贴现率)^n - 投资成本净现值 = (5/1.1)^1 + (5/1.1)^2 + ... + (5/1.1)^10 - 6净现值 = 12.18 - 6 = 6.18 亿元（保留两位小数）由于净现值大于零，该企业可以选择投资这个新产品研发项目，因为该项目预计将带来超过6.18亿元的净现值。
二、风险管理决策风险管理决策是企业在面对不确定性和风险时，通过分析和评估风险，制定相应的决策措施。
常见的风险管理决策方法包括风险规避、风险转移、风险缓解和风险接受。
以某企业投资项目时的风险管理为例，假设该企业计划投资一项新技术，但担心技术的风险可能导致项目失败。
为了管理这个风险，该企业决定采取风险规避策略，即放弃这个投资项目，转而寻找其他更稳定的投资机会。
案例分析：某企业考虑投资一家初创公司，但担心该公司的市场前景不确定性较大，并有可能面临破产风险。
为了降低风险，该企业决定购买投资保险，将投资风险转移给专业保险公司。
财务模型分析案例
财务模型分析案例在企业管理和投资中，财务模型是一种重要的工具，能够帮助我们对企业的财务状况和未来发展进行全面的分析和预测。
本文将通过一个财务模型分析案例，帮助读者更好地了解财务模型的应用和意义。
案例背景某公司为一家制造业企业，主要生产电子产品。
为了了解该公司当前的财务状况以及未来的发展潜力，我们决定采用财务模型进行分析。
1.企业财务指标分析首先，我们需要对企业的财务指标进行分析。
通过查阅企业的财务报表，我们可以获得以下关键指标：- 资产总额- 负债总额- 净利润- 销售收入- 现金流量等2.财务比率分析在财务模型分析中，常用的一种方法是财务比率分析。
通过计算一系列财务比率，我们可以更准确地评估企业的财务状况。
常见的财务比率包括：- 偿债能力比率：如流动比率、速动比率等- 盈利能力比率：如净利润率、毛利率等- 运营能力比率：如应收账款周转率、存货周转率等- 成长能力比率：如销售增长率、净利润增长率等通过计算财务比率并对比同行业平均水平，我们可以了解企业在各方面的表现，并评估其财务健康状况和竞争力。
3.财务预测模型除了对企业当前的财务状况进行分析，我们还可以通过财务预测模型对企业未来的发展进行预测。
财务预测模型是一种基于历史数据和市场情况的数学模型，能够预测企业在未来一段时间内的财务表现。
常用的财务预测模型包括：- 线性回归模型：基于历史数据拟合线性方程，预测未来趋势。
- 时间序列模型：根据时间序列数据的规律，对未来进行预测。
- 神经网络模型：基于大量历史数据和算法模型进行训练，预测未来的变化。
通过财务预测模型，我们可以预测企业未来的销售收入、净利润、现金流量等数据，为企业的决策提供参考。
4.敏感性分析在财务模型分析中，敏感性分析是一个重要的环节。
由于财务预测模型基于一定的假设和参数，敏感性分析能够帮助我们评估这些假设和参数的影响程度。
通过调整模型中的参数，我们可以观察到不同参数对预测结果的影响。
例如，我们可以分析产品价格变化对企业利润的影响，或者观察成本增加对企业现金流的影响，以此来评估企业面临的风险和机遇。
cge模型的国际典型应用案例
cge模型的国际典型应用案例CGE模型是一种宏观经济分析工具，可以用来研究经济系统中不同因素的相互作用和影响。
下面列举了10个国际典型应用案例，展示了CGE模型在不同领域的应用。
1. 贸易政策分析：CGE模型可以用来评估不同贸易政策对经济的影响。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计一项自由贸易协定对参与国的产业结构、就业和经济福利的影响。
2. 气候变化政策评估：CGE模型可以用来评估不同气候变化政策的经济影响。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计减少温室气体排放的成本、就业和经济增长的影响。
3. 能源政策分析：CGE模型可以用来评估不同能源政策的经济影响。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计能源税收的影响，或者评估增加可再生能源的比例对经济的影响。
4. 社会保障改革评估：CGE模型可以用来评估不同社会保障改革方案的经济和社会影响。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计提高退休年龄或减少社会保障福利支出对经济增长和财政可持续性的影响。
5. 城市规划和交通政策评估：CGE模型可以用来评估不同城市规划和交通政策的影响。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计建设新的高速公路或改善公共交通系统对城市居民的出行成本和生活质量的影响。
6. 教育政策分析：CGE模型可以用来评估不同教育政策对经济发展和社会福利的影响。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计提高教育支出或改革教育体系对人力资本积累和经济增长的影响。
7. 医疗保健政策评估：CGE模型可以用来评估不同医疗保健政策的经济和社会影响。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计提高医疗保健支出或改革医疗保健体系对就业、生产力和人口健康的影响。
8. 自然灾害风险评估：CGE模型可以用来评估自然灾害对经济的影响，并研究不同风险管理措施的效果。
例如，研究人员可以使用CGE模型来估计地震、洪水或干旱等自然灾害对产业、就业和财政的影响。
9. 货币政策分析：CGE模型可以用来评估不同货币政策对经济的影响。
计量经济学案例分析
计量经济学案例分析一、问题提出国内生产总值（GDP）指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内(通常为1 年)生产活动的最终成果，即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值，包括全部生产活动的成果，是一个颇为全面的经济指标。
对国内生产总值的分析研究具有极其重要的作用和意义，可以充分地体现出一个国家的综合实力和竞争力。
因此，运用计量经济学的研究方法具体分析国内生产总值和其他经济指标的相关关系。
对预测国民经济发展态势，制定国家宏观经济政策，保持国民经济平稳地发展具有重要的意义。
二、模型变量的选择模型中的被解释变量为国内生产总值Y。
影响国内生产总值的因素比较多，根据其影响因素的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因, 文章选择以下指标作为模型的解释变量：固定资产投资总量(X1 ) 、财政支出总量(X2 )、城乡居民储蓄存款年末余额(X3 )、进出口总额(X4 )、上一期国内生产总值(X5)、职工工资总额(X6)。
其中，固定资产投资的增长是国内生产总值增长的重要保障，影响效果显著；财政支出是扩大内需的保证，有利于国内生产总值的增长；城乡居民储蓄能够促进国内生产总值的增长，是扩大投资的重要因素，但是过多的储蓄也会减缓经济的发展；进出口总额反映了一个国家或地区的经济实力；上期国内生产总值是下期国内生产总值增长的基础；职工工资总额是国内生产总值规模的表现。
三、数据的选择文中模型样本观测数据资料来源于2006 年《中国统计年鉴》，且为当年价格。
固定资产投资总量1995-2005 年的数据取自2006 年统计年鉴，1991-1994 年的为搜集自其他年份统计年鉴。
详细数据见表1。
表1四、模型的建立通过散点图可以发现，被解释变量Y与解释变量：X1、X2、X3、X4、X5、X6 之间大致存在线性相关关系。
于是可以设该模型的理论方程：Y =β0 +β1X1 +β2 X2 +β3 X3 +β4 X4+β5 X5 +β6X6+u (1)五、模型的参数估计对于理论模型运用OLS进行参数估计,再用Eviews软件进行运算,得到的结果如下:Y(^)=-2343.173-0.232209X1+0.285821X2-0.090052X3+0.265575X4+0.653820X5 +3.810634X6 (2)t =（-0.867663）（-0.663590）（0.569626）（-0.295743）（1.144851）（3.051578）（3.743547）R²=0.999342 D.W.=2.181505 F=2023.923六、模型的检验1、经济意义检验上面模型(2)可以看出β1<0，这表明随着固定资产投资总额的增加，国内生产总值反而减少，这是不符合实际的，因此不能通过经济意义检验，把此变量剔除。
技术经济案例分析
案例〔一〕 *造纸厂改、扩建工程技术经济评价本案例仅着眼与研究与改、扩建工程特点有关的技术改造问题。
一．概况*造纸厂是我国25家大型造纸厂之一。
该造纸厂拟进展改、扩建：从国外引进一条年产2.4万吨胶印书刊纸的长同中速抄纸机生产线,并将亚钠法改为硫酸盐法制浆,而且建立碱回收系统.工程与老厂有如下四种相互关系.(1).本工程建成以后需用的电力和蒸汽有正在改\扩建的自备热电站供给,该热电站还将供给老厂所需的蒸汽与电力.(2)由于原料供给的限制,只允许净增产2万吨,即新纸机达产后要停产两台年产0.4万吨的旧纸机.(3).硫酸盐法所制的纸浆除供给新纸机外还供给老厂,碱回收装置也替老厂效劳,减少老厂的排污费.(4).碱回收燃烧炉产生的蒸汽可供发电厂发电,而且制成副产品粘合剂出售.二．经济评价鉴于新工程与老厂及其他工程的复杂关系，评价时按以下3项原则进展：1．和节能工程〔热电站〕合在一起计算造纸厂拟建的热电站，虽是一个独立工程，但实际上和本技术改造工程相互依存，收益和踟躇难以分工，故将二者合在一起作为一个综合体进展计算。
作为综合体计算了总投入的费用，热电站的产出品电和蒸汽除供给本工程所需外，还将用于替换老厂现时的消耗，新替换部门节省下来的费用作为本工程的收益，从生产本钱中扣除。
2．纸机酸增量局部的效果该造纸厂是一个经济效益较好的工厂，具有开展前途，不存在关停并转，无须计算改、扩建前后的总经济效果来考察是否值得改造的问题，只计算增量效果即可。
增量是"有工程"和"无工程"比照而言的。
有了本工程，将增产新产品"胶屯书刊纸"24480吨/年，但根据主管部门只允许净增量两万吨的指标精神，新纸机达产后，现有年产4000吨有光纸的两台旧纸机将停产或撤除。
据此，达产前的增量效益就是新纸机开工生产的效益。
达产后增量效益将是新纸机的全效益与停产旧纸机生产效益的差额。
副产品粘合剂的收入是本工程的新增益。
计量经济学案例分析
齐齐哈尔大学计量经济学案例分析题目1994-2011年出口货物总额差异原因专业班级信科172学号学生姓名成绩一、研究的目的要求随着全球经济一体化进程深入推进，加强对外贸易是必不可少的。
面对当今世界复杂多变的经济形式，出口作为国民经济指标之一，受到多种因素的影响。
“工业增加值”，“人民币汇率”“经济增长”“商品结构”等因素。
我们本题选择“工业增加值”，“人民币汇率”等变量进行研究。
为研究影响1994-2011年每年年出口货物总额差异的主要原因，分析1994-2011年每年出口货物总额增长的数量规律，预测每年出口货物总额的增长趋势，需要建立计量经济模型。
二、模型设定为了探究影响1994-2011年每年年出口货物总额差异的主要原因，选择年出口货物总额为解释变量，工业增加值，人民币汇率为解释变量。
首先，建立工作文件，选择数据类型“Annual”“Start date”中输入1994，“End date”中输入“2011”.在EViews命令框中直接输入“data Y X1 X2”，在对应的“Y X1 X2”下粘贴数据。
探索将模型设定为线性回归模型形式建立出口货物总额计量经济模型:三、数据收集四、参数估计（1）绘制散点图在命令框输入“scat X1 Y”“scat X2 Y”得到：上图为解释变量工业增加值和被解释变量出口货物总额的散点图，由图可知，大多数散点分布在一条直线左右，可以认为X1和Y之间呈高度线性相关。
上图为解释变量人民币汇率和被解释变量出口货物总额的散点图，由图可知，大多数散点分布在一条直线左右，可以认为X1和Y之间呈线性相关。
（2）对于计量经济模型：在命令框输入“LS Y C X1 X2”回车即可出现下面的回归结果：根据数据，模型估计的结果写为：(8638.216) (0.012799) (9.776181)t=(-2.110573) (10.58454) (1.928512)R2=0.985838 F=522.0976 n=18五、模型检验1.经济意义检验（1）对于计量经济模型：（2）模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，工业增加值每增加1亿元，平均说来出口货物总额将增加0.135474亿元，（3）人民币汇率每增加100美元，平均说来出口货物总额将增加18.85348亿元，这与理论分析和经验判断相一致。
财务模型实例分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着市场经济的发展，财务模型在企业决策、投资分析、风险评估等方面发挥着越来越重要的作用。
本文以某公司为例，通过构建财务模型，对公司的财务状况进行分析，旨在为决策者提供有益的参考。
二、公司概况某公司成立于2000年，主要从事电子产品研发、生产和销售。
公司位于我国东部沿海地区，占地面积10万平方米，拥有员工500余人。
近年来，公司业务发展迅速，市场占有率逐年提高。
为了进一步了解公司的财务状况，我们对其进行了财务模型分析。
三、财务模型构建1. 数据收集为了构建财务模型，我们收集了以下数据：（1）公司2009-2019年主要财务数据，包括营业收入、净利润、总资产、总负债等。
（2）行业平均数据，包括行业平均增长率、平均毛利率、平均净资产收益率等。
（3）宏观经济数据，包括GDP增长率、通货膨胀率等。
2. 模型构建（1）杜邦分析法杜邦分析法是一种常用的财务分析方法，可以将公司的净资产收益率分解为多个指标，从而全面了解公司的盈利能力。
我们采用杜邦分析法，将净资产收益率分解为以下指标：净资产收益率 = 净利润率× 总资产周转率× 权益乘数其中，净利润率 = 净利润 / 营业收入，总资产周转率 = 营业收入 / 总资产，权益乘数 = 总资产 / 净资产。
（2）现金流量分析法现金流量分析法关注企业的现金流入和流出情况，可以评估企业的偿债能力和盈利能力。
我们采用现金流量分析法，分析公司2009-2019年的经营活动、投资活动和筹资活动产生的现金流量。
（3）财务比率分析法财务比率分析法通过计算和分析一系列财务比率，评估企业的财务状况。
我们选取以下财务比率进行分析：（1）流动比率 = 流动资产 / 流动负债（2）速动比率 = （流动资产 - 存货） / 流动负债（3）资产负债率 = 总负债 / 总资产（4）毛利率 = 毛利润 / 营业收入（5）净利率 = 净利润 / 营业收入四、财务模型分析1. 杜邦分析法通过杜邦分析法，我们可以看到某公司净资产收益率的变化趋势。
计量经济模型案例
计量经济模型案例【篇一：计量经济模型案例】计量经济学案例分析案例分析1 一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也… 城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系的研究一、研究的目的本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在… 研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系班级：国际经济与贸易一班姓名：李文泳学号：2008524119一、研究的目的本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇… 计量经济学案例分析姓名：学号：学院：管理学院专业： 10级工程管理计量经济学案例分析案例：研究从1989-2009年，影响我国国债发行总量的主要因素。
当年的国债发行总量(y)，国内生产总值(x1)、城乡居民储蓄存款(x2)、国家… 《计量经济学》案例分析统计学院统计学教研室2008年3月编写/2010年3月修订第 1 章特殊自变量的计量经济模型1 虚拟变量模型一、季节调整的虚拟变量方法1．案例摘自高铁梅《计量经济分析方法与建模》p79 2．案例内容研究季度国民生… 案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断… 计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
常用的经济计量模型
2 E[ yt yt2 ] E[(12 yt2 1 t1 t ) yt2 ] 12 0
k 1k 0
自相关函数
0 1
k
k 0
1k
1k1
➢ 这说明自回归过程具有无限记忆力。
➢ 过程当前值与过去所有时期的值相关，且时期越早， 相关性越弱。
四、移动平均（Moving Averages）模型
三、平滑技术
（目的是“消除”时间序列中的不规则成分引起的随 机波动，适用于稳定的时间序列）
1、移动平均模型
移动平均数=最近n期数据之和/n
例如3期移动平均
~yt
1 3 ( yt1
yt 2
yt3 )
中心移动平均
3期中心移动平均
~yt
1 3
(
yt
1
yt
yt 1 )
2、指数加权移动平均模型
（EWMA—Exponentially Weighted Moving Averages）
~yt yt (1 ) yt1 (1 )2 yt2
即
~yt yt (1 )~yt1
α越小，时间序列的平滑程度越高。
[例2] 美国月度新建住房数（1986年1月至1995年10月）
9、我们的市场行为主要的导向因素，第一个是市场需求的导向，第二个是技术进步的导向，第三大导向是竞争对手的行为导向。21.8.2821.8.28Saturday, August 28, 2021
[例] 带漂移项的随机游走过程 Pt Pt1 t
过程是非平稳的
平稳AR(1)过程的自相关函数
不妨设常数项为0
方差 0 E[(1 yt1 t )2 ]
E[ 2 y2 1 t1
2 t
21
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四种计经模型案例分
析
经济计量学作业
一、多项式回归模型
1、理论
在劳动经济学中，关于经济形式对于人们工作意愿的影响主要有两个相对立的假说。
一个是受挫工人假说，该假说提出当经济形式恶化时，表现为较高的失业率，许多失业工人放弃寻找工作的愿望并退出劳动市场。
另一个是增加工人假说，该假说认为当经济形式恶化时，许多目前并未进入劳动市场的二手工人比如说带孩子的母亲，她们可能会由于养家的人失去工作而决定进入劳动市场，即使这时工作的报酬很低，只要可以弥补由于养家人失去工作而造成的收入方面的一些损失就行，那么哪种假说比较合理呢？我们用实证来分析。
假设用失业率来度量经济形式，用劳动参与率来度量劳动力的参与也即人们的工作意愿来分析以上问题。
但还有一些其他因素影响人们进入劳动力市场的决定，比如每小时的工资收入也是重要的决定变量。
至少在短期内，工资越高越能吸引工人进入劳动力市场。
为了便于分析，这里给出一组时间序列数据。
美国1980-2001年间国家劳动参与率和国家失业率，每小时平均工资的数据。
其中，我们将劳动参与率设为被解释变量，将失业率、人们每小时所得的工资设为解释变量。
2、数据
1980年到2007年美国劳动参与率数据
Y：劳动参与率 X1：失业率 X2：每小时平均工资3、模型：Y=B1- B2X1-B3X2
Eviews 回归结果
4、由以上回归结果可得
应用最小二乘估计，得：
Y = 69.9963 - 0.6513X1
参数估计值69.9963， - 0.6513的解释
斜率项-0.6513的解释：平均地，如果失业率上升一个百分点，则城市劳动力参与率将下降0.6513个百分点。
常数项69.9963表示当城市失业率为零时城市劳动力参与率的平均值，也就是说，当充分就业时（不存在失业），城市适龄工作人口的69.996％将参与就业。
城市劳动力参与率除受城市失业率的影响之外，还受真实的小时平均工资等因素的影响。
可考虑模型：
CLFPR=B1+B2CUNR+B3AHE82+U
估计式： Y = 80.9013-0.6713X1-1.4042X2
应变量Y——城市劳动力参与率(CLFPR)
第一个自变量X1——城市失业率(CUNR)
第二个自变量X2——真实的小时平均工资(AHE)
二，半对数模型
1.理论：一个国家的人口数量与其国家的经济发展息息相关，国家
人口数量涉及国家资源、环境、民生的种种国情，故研究国家的人口增长对研究一个国家的综合实力有重大的意义。
2.数据：
1978年至2009年中国人口增长率
1978年至2009年中国人口（万人）
注：该表数据人口数中不含港澳台人口数。
数据来源：国家统计局
定义：Y: 表示中国人口增长率 t: 表示时间 1=1978；32=2009
3.模型及结论：
该数据在满足OLS基本假设条件下，用普通最小二乘法估计回归参数，用eviews统计软件，得到OLS回归结果如下：
样本回归函数为：Ln（Yt）=11.48746+0.010909t Se(0.006420) (0.000340)
t（1789.336）（32.12897)
R 2 = 0.971759 F（1032.271）
p值=（0.0000） (0.0000)
对回归结果解释如下：斜率系数0.010909表明，平均而言，中国人口的年增长率为0.010909，即Y 以每年1.0909% 的速度增长。
斜率系数是高度显著的，t 值约为32.12897（零假设为真是总体系数为零），获此t值的p值几乎为零。
截距系数C也是高度显著的，t值为1789.336，获此t值的p值也几乎为零。
R 2 = 0.971759，R 2的值相当高，说明了解释变量时间可以解释我国的人口增长率。
F 值为1032.271，也是高度显著的，因为对应的p值也几乎为零，表明两个变量都属于模型。
三，倒数模型
1，理论
1958年，菲利普斯根据英国1861年－1913年间失业率和货币工资变动率的经验统计资料，提出了一条用以表示失业率和货币工资变动率之间交替关系的曲线。
这条曲线表明：当失业率较低时，货币工资增长率较高；反之，当失业率较高时，货币工资增长率较低，甚至是负数。
失业率高表明经济处于萧条阶段，这时工资与物价水平都较低，从而通货膨胀率也就低；反之失业率低，
表明经济处于繁荣阶段，这时工资与物价水平都较高，从而通货膨胀率也就高。
失业率和通货膨胀率之间存在着反方向变动的关系。
以下通过分析1958年到1969年美国小时收入指数年变化的百分比和失业率，
来验证菲利普斯曲线的成立。
2，模型数据：
1970年到1981年英国小时收入指数年变化的百分比（y）和失业率（x）
3，回归结果
利用Eviews分析得：
分析可知，工资底线为3.425%，不是显著不为零。
因此，无论失业率有多高，工资的增长率至多为零。
四，双对数模型
1、理论
生产函数是指在一定时期内，在技术水平不变的情况下，生产中所使用的各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。
它可以用一个数理模型、图表或图形来表示。
换句话说，就是一定技术条件下投入与产出之间的关系，在处理实际的经济问题时，生产函数不仅是表示投入与产出之间关系的对应，更是一种生产技术的制约。
例如，在考虑成本最小化问题时，必须要考虑到技术制约，而这个制约正是由生产函数给出的。
另外，在宏观经济学的增长理论中，在讨论技术进步的时候，生产函数得到了很大的讨论。
该生产函数表示在既定的生产技术水平下生产要素组合(X1，X2…Xn)在每一时期所能生产的最大产量为Q。
在经济学分析中，通常只使用劳动（L）和资本（K）这两种生产要素，所以生产函数可以写成：Q=f(L，K)。
2、数据描述
根据下表给出的1978—2002年间总产出(用国内生产总值GDP度量，单位：亿元)，劳动投入(用从业人员度量，单位为万人),以及资本投入(用固定资本度量，单位：亿元)。
运用OLS法建立我国的柯布一道格斯生产函
数。
3、回归结果与检验
由此建立的我国柯布一道格斯生产函数为：
.4
ln+
403778
-
=
.0
+
ln
L
K GDP ln
74759
.0
71365
)ˆ(i
b s =(3.539284) (0.363194) (O.053038) t=(-1.244257) (1.964930) (14.09537)
994632.02=R 994095.02=R F=1852.869 S.E=0.083623
DW=0.669052
4、结论
偏斜率系数0.71365表示产出对劳动投入的弹性，也就是说，0.71365表示在资本投入保持不变的条件下，劳动投入每增加一个百分点,平均产出将增加0.71％。
类似地，在劳动投入保持不变的条件下,资本投入每增加一个百分点，产出将平均增加0.75%。