计量经济-国内生产总值影响因素计量分析
《计量经济学》第3章数据
《计量经济学》各章数据第3章 多元线性回归模型例3.1.1 经过研究，发现家庭书刊消费水平受家庭收入及户主受教育年数的影响。
现对某地区的家庭进行抽样调查，得到样本数据如表3.1.1所示，其中y 表示家庭书刊消费水平(元/年)，x 表示家庭收入(元／月)，T 表示户主受教育年数。
下面我们估计家庭书刊消费水平同家庭收入、户主受教育年数之间的线性关系。
回归模型设定如下： t t t t u T b x b b y +++=210(t =1,2, …)表3.1.1 某地区家庭书刊消费水平及影响因素的调查数据表例3.4.1根据表3.4.1给出的中国1980-2003年间总产出(用国内生产总值GDP度量，单位：亿元)，劳动投入L(用从业人员度量，单位为万人)，以及资本投入K(用全社会固定投资度量，单位：亿元)，试建立我国的柯布——道格拉斯生产函数。
表3.4.1 1980-2003年中国GDP、劳动投入与资本投入数据例3.4.2 某硫酸厂生产的硫酸透明度一直达不到优质要求，经分析透明度低与硫酸中金属杂质的含量太高有关。
影响透明度的主要金属杂质是铁、钙、铅、镁等。
通过正交试验的方法发现铁是影响硫酸透明度的最主要原因。
测量了47组样本值，数据见表3.4.3。
试建立硫酸透明度(y)与铁杂质含量(x)的回归模型。
表3.4.3 硫酸透明度(y)与铁杂质含量(x)数据例3.4.3假设某企业在15年中每年的产量Y(件)和总成本X(元)的统计资料表3.4.7所示，试估计该企业的总成本函数模型。
表3.4.7 某企业15年中每年总产量与总成本统计资料3.6.1 案例1——中国经济增长影响因素分析根据表3.6.1给出的1980-2003年间总产出(用国内生产总值GDP度量，单位：亿元)，最终消费CS(单位：亿元)，投资总额I(用固定资产投资总额度量，单位：亿元)，出口总额（单位：亿元）统计数据，试对中国经济增长影响因素进行回归分析。
计量经济学论文-中国进出口总额的影响因素分析
计量经济学期末论文中国进出口总额的影响因素分析所在院系：数金院所在班级：金工1402姓名：王为汉学号：14442206摘要：随着中国经济的高速增长，中国进出口总额也快速增长，但是影响其增速的因素有很多，因此，本文在相关理论研究的基础上，用Eview 软件处理数据，采取计量经济学的分析方法，对影响中国进出口总额的影响因素进行实证分析。
研究我国进出口总额与人民币对美元汇率，国内生产总值（GDP ）,全社会固定资产投资，实际利用外资额以及外汇储备的关联。
通过多元回归分析来验证其关系，并基于实证分析的结果，提出相应对策或建议。
关键词：进出口总额，GDP ，人民币对美元汇率，全社会固定资产投资1. 引言比例从1995年的38.36%上升到了2014年的41.55%，虽然增加的百分比不高，但是进出口值从1995年的2808.60亿美元增加到2004年的43015.27亿美元，大致在20年里翻了15倍。
很显然，对外结果就是我国外贸依存度的迅速攀升，这在一定程度上造成国民经济的过分对外依赖,国际经济形式的风云变幻在一等程度上会严重影响我国的经济发展。
从目前的理论的研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有人民币对美元汇率，国内生产总值，全社会固定资产投资，实际利用外资额，外汇储备等。
因此，本文通过构建计量经济模型，对以上因素与进出口总额的关系进行实证研究，对它们之间的关系进行验证。
2. 理论基础2.1理论模型建立回归模型如下：μββββββ++++++=66554433221X X X X X Y其中，进出口总额为被解释变量Y, 人民币对美元汇率(美元=100)(元)为解释变量X2，国内生产总值为解释变量X3，全社会固定资产投资为解释变量X4，实际利用外资额为解释变量X5，外汇储备为解释变量X6。
为准确计算，将以上除人民币对美元汇率以外的五个变量单位统一为（亿美元）。
以下是各个影响因素对进出口总额的影响原理：1.人民币对美元汇率——X2，汇率变动对进出口贸易的影响有很多解释，这里主要从其一般性的原理和政策性方面加以阐述。
我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析
我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析摘要：本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。
从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。
关键词：GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出：国内生产总值（GDP）是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。
二、样本数据选取及模型设定：回归模型设立如下：Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资（FDI）U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。
变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：表1：（数据来源于中国统计年鉴。
）三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6=2R 0.999741， =2R 0.999539， F=4955.607从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。
计量经济学模型分析论文 影响我国人均GDP的变量因素分析
影响我国人均GDP的变量因素分析摘要人均国内生产总值，也称作“人均GDP"，是衡量经济发展状况的重要指标，，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
是衡量各国人民生活水平的一个标准，为了更加客观的衡量，经常与购买力平价结合。
文章从从城市化率、城镇居民家庭可支配收入、政府支出以及城镇居民消费水平四个方面作为出发点，通过往年的数据发展来观察它们对于人均GDP的影响，从而对我国目前的经济发展提供一些建议。
笔者认为，在提高城镇居民可支配收入、城市化率以及政府支出的基础上，更要调节好我国目前贫富差距过大的问题，这样才能保持经济的稳定发展。
关键词：人均GDP；城市化率；城镇居民可支配收入；城府支出引言一国的经济乃立国之本，而经济发展是以GDP增长为前提的。
影响人均GDP 的因素看似众多，究竟哪些因素对人均GDP的增长起关键性的影响作用呢？由此引出了本小组的研究课题——对我国人均GDP影响因素的计量分析。
随着2009年中国GDP赶超日本，成为世界排名第二，无疑吸引了国内外的目光。
然而，在如此大的总量之下，中国的人均GDP却一直在世界100名左右徘徊。
“国服民穷”的现状一直是我们的问题。
经我们数据搜寻，在人均GDP的增长过程中，城市化率、城镇居民家庭人均可支配收入、城市政府支出以及城镇居民消费水平都有了显著的上升。
同时，我们知道GDP的构成取决于消费、投资、政府支出。
因此，我们把城市化率、城镇居民人均可支配收入、城市政府支出、城镇居民消费水平这四个指标作为反映了人均GDP的自变量，认为这四个变量是影响人均GDP的关键性因素。
本实验主要选取1979—2009年的统计数据。
一、人均GDP的基本概念及特点1、人均GDP的基本概念和经济意义（1）人均GDP的基本概念人均国内生产总值（Real GDP per capita），也称作“人均GDP"，常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
计量经济学论文五个变量
计量经济学论文五个变量计量经济学是经济学的一个重要分支，它致力于运用数理统计和经济理论方法来研究经济现象。
本文通过对五个变量进行分析，探讨它们之间的关系及其对经济现象的影响。
首先，我们考虑了GDP（国内生产总值）这一变量。
GDP代表了一个国家或地区一定时期内所有最终商品和劳务的市场价值，是衡量经济活动水平的重要指标。
其次，我们研究了通货膨胀率（CPI），通货膨胀率反映了货币购买力随时间变动的情况，是衡量物价水平变动的指标。
在分析中，我们还考虑了失业率（Unemployment），失业率反映了劳动力市场上的劳动力资源利用情况，是衡量就业状况的重要指标。
此外，我们还研究了利率（Interest Rate），利率对于货币政策和借贷市场具有重要影响，对经济活动和金融市场起到了调控作用。
最后，我们考虑了汇率（Exchange Rate），汇率是不同货币之间的兑换比率，对国际贸易和外汇市场具有重要影响。
通过对这五个变量的分析，我们可以更好地了解它们之间的关系及其对经济现象的影响。
进而，有助于制定更有效的经济政策，促进经济的持续健康发展。
在实证分析中，我们使用了计量经济学的方法，例如多元回归分析和时间序列分析，来探讨这五个变量之间的相互关系。
通过建立经济模型，我们可以量化它们之间的影响程度，并进行统计推断，从而得出有关经济现象的结论。
在过去的研究中，一些经济学者发现了GDP与通货膨胀率之间存在着负相关关系，即当GDP增长时，通货膨胀率会下降。
而失业率则通常与经济活动呈现出正相关关系，经济活动增长时失业率下降，反之亦然。
利率和汇率方面的研究则表明，它们对经济活动和金融市场的影响较为复杂，需要考虑到更多的外部因素和国际经济关系。
除了探讨单一变量之间的关系外，我们还可以分析这些变量之间的联合影响。
例如，通货膨胀率可能受到利率和汇率的影响，而失业率又可能受到GDP和利率的联合影响。
因此，研究这些变量之间的复合影响，有助于我们更全面地了解经济系统的运行机制。
我国CPI的影响因素的计量分析
我国CPI的影响因素的计量分析【摘要】CPI作为我国一个宏观经济指标，对我国经济发展的衡量以及管理具有极为重要的意义。
本文通过分析近几年我国CPI的变动，从多个因素入手，通过建立计量经济模型分析货币供应量增长率，GDP，固定资产投资，外币储备，人民币汇率等因素对CPI的影响显著程度。
通过建立线性模型，并进行相关检验，得出CPI持续上涨的主要原因，有利于针对性地制定宏观经济政策进行调控。
关键字CPI，影响因素，描述统计，回归分析一、引言CPI，居民消费价格指数（Consumer Price Index）的简称，是普通消费者所购买的物品与劳务的总费用的衡量标准，是反映一定时期内价格变动和趋势的相对数。
CPI最早起源于美国，后逐渐被世界各国普遍使用。
其计算公式为CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）*100。
近年来，我国经济持续保持高速增长，而我国的CPI却一直相对较低，增长率不到5％，总体上呈现出“高增长，低通胀”的态势。
相对于如此高速的经济增长率来说，我国CPI 的增长是比较有利于经济增长的。
但从其他具体的价格指数来看，除居住价格近几年一直保持较高位置外，其余价格指数都在逐步走低。
而粮食消费价格与食品消费价格明显呈现出下降趋势。
原材料、燃料的购进价格指数等也有一定幅度下降。
而2007以来，我国CPI波动十分剧烈，从2007年4月份开始不断上涨，到2008年2月达到历史新高8.2％。
而2008年6月开始我国CPI又开始转头向下，到2009年2月开始出现负增长。
市场经济条件下，商品的交换以价值为基础，而价值又是用价格来表现的，因此，价格既是商品价值的尺度，也是经济活动的媒介。
同时价格还有调节杠杆的作用：一是政府的调节行为，二是市场的调节行为，主要体现在生产者和消费者相互制约和相互促进，通过商品价格的波动使两者达到相对平衡。
因此，CPI变动状况对经济活动的影响十分强烈，对CPI的走势和成因的分析，了解CPI上升的主要推动力，可以有针对性的在宏观经济政策方面缓解通胀压力，促进经济的健康发展。
中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析
中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析一、选题背景近年来，中国的经济发展一直备受关注。
GDP是衡量一国经济总量的主要指标之一，而对于经济专家和政策制定者来说，了解GDP趋势对于决策非常重要。
因此，本文将采用ARIMA模型对中国的GDP进行分析并预测，目的是探讨中国经济发展的趋势以及它所受到的影响因素。
二、研究目的及意义本文通过ARIMA模型对中国GDP数据进行分析和预测，旨在深入探究中国经济发展的规律性和趋势性，为决策者提供参考和指导，同时也为学术界提供经济学研究的新角度。
三、研究内容1、ARIMA模型的概念和原理2、中国GDP数据的时间序列分析3、ARIMA模型的拟合和预测4、ARIMA误差检验和模型诊断5、ARIMA模型的稳定性分析四、ARIMA模型的概念和原理ARIMA模型是时间序列分析的一种方法，可以用来拟合和预测未来的值。
它被广泛应用于经济预测、金融分析、天气预测等领域。
ARIMA是“自回归差分移动平均模型”的缩写。
它由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。
其中，AR是指自回归，即用过去的值来预测未来的值。
MA是指移动平均，即利用过去一段时间内的误差来预测未来的误差。
I是差分，它可以消除时间序列的非平稳性，使其变得平稳，从而更易于拟合。
五、中国GDP数据的时间序列分析本文采用1978年至2019年的季度数据，并进行了ADF检验和自相关函数（ACF）以及偏自相关函数（PACF）分析。
ADF检验结果表明，原始序列是非平稳的，需要进行差分处理。
ACF和PACF分析结果指示，序列有明显的季节性和自回归效应。
六、ARIMA模型的拟合和预测本文采用建立一个ARIMA（4,1,3）模型来描述中国GDP的季度数据。
这个模型包括四个自回归项、一个差分项和三个移动平均项。
然后，我们使用该模型对未来5年的季度数据进行预测。
预测结果显示，中国GDP在未来几年内将会继续增长，并呈现出趋势性增长的特征。
GDP影响因素的计量分析
GDP影响因素的计量分析GDP是一个国家或地区经济发展水平的重要指标，反映了该国或地区一定时间内的经济总量。
GDP的增长对于国家的经济状况和人民的生活水平有重大影响。
因此，了解影响GDP的因素并进行计量分析是非常重要的。
影响GDP的因素可以分为供给方面和需求方面的因素。
供给方面的因素主要包括生产要素的增加、技术进步和制度环境等。
需求方面的因素主要包括个人消费、政府支出、投资和净出口等。
下面将对这些因素进行计量分析。
首先，生产要素的增加是影响GDP的重要因素之一、生产要素主要包括劳动力和资本，因此，分析这两个要素对GDP的影响是非常重要的。
通过计量经济学的方法，可以对劳动力和资本的增加对GDP的贡献进行分析。
例如，可以使用多元线性回归模型来估计劳动力和资本对GDP的弹性，从而了解它们对经济增长的影响程度。
其次，技术进步也是影响GDP增长的重要因素。
技术进步通常会提高生产效率和生产能力，从而推动经济增长。
计量经济学可以通过构建生产函数来估计技术进步对GDP的贡献。
例如，通过估计总要素生产率(TFP)的增长率，可以分析技术进步对GDP增长的贡献程度。
此外，制度环境也对GDP的增长有重要影响。
制度环境主要包括政府政策、法律体系、市场开放程度等。
计量经济学可以通过构建包含制度环境变量的模型来分析其对GDP增长的影响。
例如，可以使用面板数据模型来研究政府效率、市场开放程度和GDP之间的关系。
在需求方面，个人消费是GDP的重要组成部分。
通过计量方法，可以分析个人消费对GDP的贡献。
例如，可以使用消费函数来度量其中一时期内个人消费的弹性，以了解其对经济增长的影响。
此外，政府支出也是影响GDP增长的重要因素之一、政府支出可以促进经济增长，尤其是在经济衰退时。
计量经济学可以使用政府支出模型来分析其对GDP增长的影响。
例如，可以估计政府支出对GDP的多重回归模型，以分析其对经济增长的影响。
另外，投资也是影响GDP的重要因素。
国内生产总值计量及其影响因素
国内生产总值计量及其影响因素国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济发展水平的重要指标之一。
它是指一国在一定时期内（通常是一年）所生产的全部最终产品和劳务的市场价值总和。
国内生产总值的计量需要考虑多个影响因素，包括经济结构、人口因素和投资等。
首先，经济结构是影响国内生产总值的关键因素之一。
不同经济部门之间的比重和发展水平会直接影响国内生产总值的大小。
一国的经济结构通常可分为第一产业（农业、矿产业等）、第二产业（制造业、建筑业等）和第三产业（服务业等）三个部门。
随着国家经济的发展，第三产业在国内生产总值中所占比重逐渐增加，而其他两个部门的比重下降。
这是由于随着经济的现代化，服务业在经济中的重要性不断提升。
例如，人们对于生活质量的要求越来越高，对于教育、医疗、旅游等服务的需求也日益增长，因此第三产业的发展将直接推动国内生产总值的增长。
其次，人口因素也对国内生产总值产生重要影响。
人口数量和素质直接关系到生产力水平和劳动力市场的供需状况。
人口数量的增加可以增加劳动力的供给，从而推动经济的增长。
然而，人口结构的变化也会对国内生产总值的增长产生影响。
如人口老龄化现象的出现，会导致劳动力供给减少，从而降低经济增长速度。
此外，教育水平和健康状况也会对国内生产总值发挥重要作用。
高素质的劳动力有利于提高生产效率和创新能力，进而推动国内生产总值的增长。
第三，投资对于国内生产总值的增长起到至关重要的作用。
投资可以分为固定资本形成和人力资本的投资。
固定资本形成包括基础设施建设、设备更新和技术改造等，它们直接促进了生产力的提高和产出的扩大。
人力资本的投资则包括教育和培训等方面的投资，提高了人力资源的素质和技能，从而增加了劳动力的生产力。
投资是经济发展的重要动力之一，通过刺激需求和扩大生产能力，直接推动了国内生产总值的增长。
此外，国内生产总值的增长还受到其他诸如技术进步、政策因素、国际贸易等的影响。
技术进步能够提高生产效率和创新能力，为经济增长注入新的动力。
下面分析这三个变量到底是怎样影响GDP的
计量经济学大作业南昌市国民生产总值影响因素分析组长：学号： 0061954 姓名：付嘉瑜专业：经济学成员：学号： 0061955 姓名：郭忠平专业：经济学学号： 0061953 姓名：胡斌斌专业：经济学任课教师：万建香评语: 该小组构建的数据模型基本上来说还算是成功的。
从作业中来看，各成员之间的配合也是挺默契的，对该学科的基本知识的掌握程度还可以。
对eviews软件的使用也相对熟练。
一、背景中国GDP近十几年来都保持高速稳定的增长状态,我市的GDP也处于稳定的增长中,据我分析,概括地讲,我市GDP的增长主要受房地产开发投资额，实际利用外资金额与人均铺装道路面积有关。
据悉，南昌上半年工业实现增加值269．13亿元，同比增长22％，其中房地产开发投资完成33．52亿元，增长22．8％。
上半年，全市实现财政总收入74亿元，比上年同期增长25．5％；实际利用外资金额对我市GDP的影响虽不如房地产开发投资，单我市已经注意到这点的重要性，它具有潜在的影响能力，已逐渐成为影响GDP的重要因素之一；人均铺装道路面积能直接或间接低反应一个地区的经济总量水平, 人均铺装道路面积的增长水平能够反映出GDP的增长水平,增长率的快慢也成正比例关系。
所以在此我们通过计量经济学来分析我市GDP与房地产开发投资，实际利用外资金额和人均铺装道路面积三者之间的关系，因此建立了我市GDP的三元回归模型其中我市GDP为被解释变量，房地产开发投资，实际利用外资金额和人均铺装道路面积为解释变量。
所选数据为1995年-2007年，数据如下：地区生产总值（GDP）_市辖区(亿元) 房地产开发投资额_市辖区(万元)实际利用外资金额_市辖区(万美元)人均铺装道路面积_市辖区(平方米)1995 171.8869 93166 5822 4.31996 213.7737 103264 10044 3.61997 265.129 90241 10510 3.61998 272.8874 104291 10718 3.91999 288.3562 102087 10533 4.12000 309.39 127268 2585 4.92001 343.5873 192810 10629 5.04 2002 391.8905 319413 31600 6.22003 466.9654 573121 48250 7.67 2004 567.951 597953 54642 72005 692.7541 994181 67985 7.76 2006 812.67 1041733 76415 7.72 2007 969.3371 992444 87625 7.56 二、三个变量对GDP的影响建立模型：Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+UX1为房地产开发投资额X2为实际利用外资金额X3为人均铺装道路面积利用EVIEWS软件得出Y分别和X1 X2 X3的散点图，分别如下图所示：可以看出它们的散点图基本符合直接的线性关系。
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。
GDP与三大产业增长率关系计量经济学分析
我国GDP与三大产业地增长率关系地计量经济学分析我国GDP与三大产业地增长率关系地计量经济学分析摘要：随着我国地三大产业结构得到不断优化，我国国内生产总值在20年间得到迅速增长.文章试从三大产业地增长率与GDP增长率地统计数据中，研究其内在联系，并对今年总体经济做预测.个人收集整理勿做商业用途关键字：产业经济结构一、经济理论世界经济发展史表明，在工业化发展阶段，第二产业比重超过第一产业比重占统治地位达到一定高峰后，开始缓慢下降，同时第三产业比重上升，逐步占据主导地位，成为推动经济发展地主要动力.第三产业作为国民经济地重要组成部分，其发展水平已成为衡量一个国家综合经济实力和现代化程度地重要标志.就我国而言，把各种产业划分为第一产业，第二产业和第三产业；第一产业包括农林牧副渔，第二产业包括制造业，采掘业，建筑业等；第三产业包括服务业和其他非物质生产部门，三大产业是相互依赖和相互制约地.第一产业是第二和第三产业地基础，第一二产业为第三产业创造条件，第三产业地发展又会反过来促进第一和第二产业地发展，第二、三产业地进步对第一产业有带动作用.由此可见三大产业在整个国民经济中各自发挥着不同程度地作用.个人收集整理勿做商业用途二、问题地提出从建国以来我国地经济已经发生了天翻地覆地变化，各大产业在整个国民经济中所占地地位和作用也在发生着相应地变化和调整.对于这种变化是否符合我国经济发展趋势，对我国地经济影响作用是否明显，他们与国内生产总值又有着怎样地关系，对整个国内生产总值又有多大地影响，对于三大产业，在新地条件下哪一产业对国内生产总值地影响更明显，随着我国经济地不断发展以及改革开放地不断深入，研究经济发展状况及经济发展地各个因素，成为决策部门地一个重要课题.个人收集整理勿做商业用途总体来说，2O世纪9O年代后期以来，随着我国产业结构调整力度地加大，历史上累积下来地产业结构性矛盾逐步得到解决.从总体上看，结构调整增强了农业地综合生产能力，明显提高了工业经济地运行质量，使第三产业成为国民经济地重要推动力量，有力地推动了经济、社会地发展.个人收集整理勿做商业用途下面将对我国20年来地三大产业对GDP地影响进行分析探讨.第一产业增加值占GDP 比重从1991年24.5%下降到2010年地10.1%，第二产业增加值占GDP比重从1991年地41.8%上升到2010年地46.8%，第三产业增加值占GDP比重从1991年33.7%增加到2010年43.1%.由此可见，从1991年到2010年，总地来说，三大产业各自地增加值都有显著变化，第一产业所占比重基本上呈下降趋势，而二、三产业则呈上升趋势，但第二产业上升地幅度远远没有第三产业上升地幅度大，因此可以看出，第三产业地发展带给整个国民经济发展地重要作用.个人收集整理勿做商业用途据国家统计局公布地“十一五”经济社会发展成就系列报告显示，“十一五”期间，三次产业均保持较快地发展态势.2006-2010年第一产业年均增长4.5%，第二产业年均增长12.1%，第三产业年均增长11.9%，第三产业所占比重由40.9%上升为43.1%，上升2.6%.其中，第一产业所占地比重从2005年地12.1%下降到2010年地10.1%，下降了2个百分点。
对外贸易对我国GDP 影响的计量分析
对外贸易对我国GDP 影响的计量分析目录：一，建立数学模型二，估计参数三，经济意义检验模型四，统计检验五，经济预测六，总结关键词：对外贸易、GDP 影响因素计量分析内容提要：根据我国经济增长现状，从计量经济学角度验证是否需要扩大对外贸易，并与此同时防范贸易风险。
根据经济学原理，在模型中引入了财政支出总量(X1t)、固定资产投资总额(X2t)、出口额(X3t)。
1对外贸易的重要作用所谓对外贸易是指一国或地区与其他国家和地区进行的商品和劳务的交换活动。
随着社会的不断向前发展，它对经济增长的促进作用越来越明显。
改革开放以来，我国经济有了突飞猛进的发展，GDP每年都以8％左右平均速度快速增长，三个要素消费、投资、出口都对GDP增长有不同程度的影响，消费和投资对GDP 的贡献的波动不是很明显，差不多都以一个比较平均的水平增长，出口对经济增长的贡献程度就有比较明显的增加，尤其是2001年到2002年对外贸贡献度猛增了1.69个百分点，这说明2001年底加入世贸对我国经济尤其是出口贸易的影响非常大。
所以我们应该扩大我国的对外贸易.2模型设立的经济学原理(一)鉴于对外贸易在经济增长有如此重要的作用，通过计量经济学的方法来分析一下影响GDP因素。
模型中的被解释变量为GDP（Yt）。
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，选择以下指标作为模型的解释变量：财政支出总量(X1t)、固定资产投资总量(X2t)、出口额(X4t)。
在这些指进标中, 储蓄能够促进国内生产总值的增长, 但是过多的储蓄也会减缓经济的发展; 财政支出有利于国内生产总值的增长;固定资产投资的增长是国内生产总值增长的主要因素，出口额能反映一国的经济实力。
因此, 上述解释变量的选取符合经济发展的实际情况。
(二) 理论模型的设定假设被解释变量Yt 跟解释变量X1t、X2t、X3t、X4t、X5t 存在线性相关关系。
我国地区生产总值影响因素的实证分析
我国地区生产总值影响因素的实证分析作者：王雪雪来源：《时代金融》2017年第15期【摘要】生产总值是一国国民经济核算体系的核心指标，它直观的反映一个国家或地区的经济发展和人民的生活水平。
本文旨在借助现代计量分析方法，就影响我国地区生产总值的多种因素进行分析，并找出主要影响因素。
【关键词】多元线性回归多重共线性检验异方差检验异方差修正一、引言地区生产总值是指本地区按市场价格计算的所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
现阶段我国正面临经济发展产业结构调整的转型期，研究影响地区生产总值的因素对于各地区进行产业结构调整具有重要意义。
影响地区生产总值的因素有很多，例如：工业、农林牧渔业、建筑业、批发零售业、住宿餐饮业、金融业、交通运输业、房地产业等行业的增加值。
本文根据理论和经验分析，以地区生产总值为被解释变量，以农林牧渔业增加值、工业增加值、建筑业增加值、批发和零售业增加值四个因素为解释变量，根据全国31个省市、地区的相关数据，建立多元线性回归模型，利用Eviews软件对模型进行多重共线性分析、异方差检验、异方差修正、经济意义检验等，经分析得到影响地区生产总值的主要影响因素。
二、模型建立（一）模型数据及来源本文的样本资料采用2014年中国31个省、市、自治区的各地区生产总值、农林牧渔业增加值、工业增加值、建筑业增加值、批发和零售业增加值的年度数据资料，拟建立2014年中国地区生产总值函数模型。
（数据资料来源于中华人民共和国统计局）（二）模型建立设Y为各地区生产总值、X1为农林牧渔业增加值、X2为工业增加值、X3为建筑业增加值、X4为批发和零售业增加值。
根据经验和理论分析，初步判断解释变量与被解释变量之间总体呈线性相关关系，建立影响地区生产总值因素的多元线性模型如下：βi（i=0，1，2，3，4）为各解释变量对应的参数，μ为随机误差项。
对数据用普通最小二乘法进行回归，初步求得模型为：R2较大且接近于1，F=536.6962>F0.05（4，26）=2.74，认为地区生产总值与上述解释变量间总体线性关系显著。
影响出口的因素计量经济分析
影响出口的因素计量经济分析首先，经济因素是影响出口的主要因素之一、经济因素主要包括国内生产总值（GDP）、汇率、通货膨胀率、劳动力市场状况和产业结构等。
例如，GDP的增长能够带动出口的增长，因为经济增长会提高国内消费和投资需求，进而增加出口需求。
此外，汇率对出口也有很大影响，汇率的升值会使得国内产品在国际市场上更加昂贵，从而降低出口。
其次，政策因素也是影响出口的重要因素。
政策因素主要包括贸易政策、金融政策和产业政策等。
贸易政策对出口的影响最为明显，例如关税和进出口限制等。
金融政策对出口也有一定影响，例如利率和货币政策等。
产业政策则通过支持特定产业的发展来促进出口，例如提供补贴和减税等。
再次，地理因素也会影响出口的规模和结构。
地理因素主要包括地理位置、交通和物流等。
地理位置对出口非常重要，因为它决定了国家和地区与其他国家和地区之间的接触程度。
交通和物流的发展也能够降低出口的成本，提高出口的竞争力。
最后，文化因素也会对出口产生一定的影响。
文化因素主要包括语言、宗教和习俗等。
例如，语言障碍可能会阻碍企业与国外客户进行有效的沟通，进而影响出口。
此外，宗教和习俗也可能影响消费者对特定产品的需求和偏好，从而影响出口。
针对上述影响因素，计量经济分析可以帮助我们理解它们对出口的具体影响。
计量经济分析是一种定量研究方法，通过建立经济模型和使用统计方法来分析各种因素对出口的影响。
例如，可以利用计量经济模型来估计经济因素对出口的弹性，以及政策因素对出口的效应。
同时，还可以利用计量经济方法进行实证分析，通过收集和分析实际的数据来验证模型的有效性和精确度。
总之，影响出口的因素有很多，包括经济、政策、地理和文化等因素。
计量经济分析是一种重要的研究方法，通过数学和统计方法来研究这些因素对出口的影响。
通过计量经济分析，我们可以深入了解这些因素的具体影响，为制定出口政策和促进出口提供依据。
GDP影响因素的计量分析
GDP影响因素的计量分析GDP是一个国家经济活动的总量度量指标，反映了国内生产总值。
GDP的计量分析可以对影响GDP的各种因素进行量化评估，从而深入理解GDP的变动原因，并为制定经济政策提供数据支持。
本文将探讨影响GDP的几个重要因素，并运用计量方法进行分析。
首先，投资是影响GDP的重要因素之一、投资可以分为物质资本投资和非物质资本投资。
物质资本投资包括固定资产投资和存货投资，而非物质资本投资则包括研发投资和人力资本投资。
通过计量方法可以对各种投资与GDP之间的关系进行量化评估。
研究表明，物质资本投资对GDP的增长有着正向影响，而非物质资本投资在一些行业中也具有显著的正向影响。
此外，投资水平还与投资效率密切相关，对此可以通过计量方法进行进一步分析，以评估投资对GDP增长的贡献度。
其次，人力资源是影响GDP的另一个重要因素。
劳动力参与率和劳动生产率是其中的两个关键指标。
通过计量模型可以量化劳动力参与率和劳动生产率对GDP的影响。
研究发现，劳动力参与率的提高会促进GDP的增长，而劳动生产率的增长也会对GDP有显著的正向影响。
第三，国内消费是影响GDP的另一个重要因素。
通过对消费和GDP之间的关系进行计量分析，可以评估消费对GDP增长的贡献度。
研究表明，消费在GDP中占据很大比重，因此通过提高消费水平可以促进GDP的增长。
第四，对外贸易是影响GDP的另一个重要因素。
通过计量方法可以评估出口和进口对GDP的影响。
研究表明，出口对GDP的增长有正向影响，而进口则对GDP增长有负向影响。
这是因为出口刺激了国内生产和就业，而进口则减少了国内需求。
最后，政府支出也是影响GDP的重要因素之一、政府支出包括公共消费和公共投资。
通过计量方法，可以评估政府支出对GDP的影响。
研究表明，政府支出对GDP的增长有正向影响，特别是在经济衰退时，适度增加政府支出有助于刺激经济增长。
综上所述，通过计量分析可以对影响GDP的各种因素进行量化评估。
计量分析
论文题目：社会消费和固定投资对国内生产总值（GDP）的计量分析统计0805班小组成员：刘孟尧甄博张乐郭浩杨凯马强社会消费和固定资产投资对国内生产总值的计量分析内容摘要在我国的快速发展过程中，固定投资和居民消费支出对国内生产总值有很大的影响，特别是在金融危机的影响下，增加固定投资可以增加就业，也能使我国经济保持比较高的水平。
居民消费支出则是直接刺激经济消费的指标。
所以他们对国内生产总值的影响巨大。
研究他们之间的关系必不可少。
本文用计量经济学模型进行分析，通过构造计量经济模型不断进行检验，不断修正，最终得到适合的模型，用模型反映其经济规律。
并预测今后的变化。
关键词：社会消费支出，固定资产投资总额，国内生产总值，线性回归模型Social Consumption and Investment in Fixed Assets to GDP of the Econometric Model and AnalysisAbstractThe rapid development in our country, fixed investment and consumer spending in GDP by great influence, especially in the financial crisis and under the influence of the increase of fixed investment can increase obtain employment, can also is China's economy has maintained higher level. Two consumer spending is direct stimulus consumption indicators. So they influence GDP of huge. Study the relationship between them are less.This paper analyzed with econometric model, through the structural econometric model test and constantly revising, finally obtained the model, model for reflects its economic data. The data and future.Keywords: social spending, fixed asset investment amount, GDP, Linear regression model目录一序言 (1)二数据来源 (2)三理论基础 (2)（一）理论依据 (2)（二）多元线性回归模型的研究 (3)四建立模型 (3)（一）整体模型分析 (3)（二）线性模型的基本说明 (4)（三）模型检验 (4)1）对拟合优度的检验 (4)2）对其多重共线性检验 (4)3）对其自相关性进行检验 (4)（四）模型修正 (5)五模型说明 (6)六预测 (6)七讨论 (6)八结论 (7)附录 (8)参考文献 (9)一序言中国经济目前尚处于初级发展阶段，经济增长具有典型的要素拉动特征。
经济学论文-影响GDP增长因素分析
影响GDP增长因素分析摘要：本文通过收集过去30年影响国内生产总值主要因子的数据，并对此作计量经济分析，明确影响国内生产总值主要因子对于国内生产总值的贡献，并作出计量经济模型。
关键词 GDP、居民消费水平、固定资产投资额、进出口总额、就业人员、能源消耗总量、增长、分析改革开放以来我国经济飞速发展，GDP增速每年在8%以上，创造了中国经济发展的奇迹。
消费、投资和进出口作为拉动增长的三驾马车对经济增长的贡献不言而喻，此外还有其他一些因素影响经济发展，到底国内生产总之于这些因子之间是一种怎样的关系，我们没有一个定量的概念，为了明确我国GDP增长的因子和这些因子对对我国GDP增长的贡献，为以后经济发展提供数据支持。
对我国过去30年的GDP增长因子做计量经济分析。
（影响GDP增长的因素很多，下面只把居民消费水平、固定资产投资额、进出口总额、就业人员、能源消耗总量作为最主要的因子进行分析。
）下表是下表提供我国1980—2010年的GDP总量及主要影响因素的数据。
其中Y=GDP（亿元）;X1=居民消费水平（元）；X2=固定资产投资额（亿元）;X3=进出口总额（亿元）；X4=就业人员（万人）；X5=能源消耗总量（煤万吨）obs Y X1 X2 X3 X4 X5 1980 4545.620 238.0000 910.9000 570.0000 42361.00 60275.00 1981 4889.460 264.0000 961.0000 735.3000 43725.00 59447.00 1982 5330.450 288.0000 1230.400 771.3000 45295.00 62067.00 1983 5985.550 316.0000 1430.100 860.1000 46436.00 66040.00 1984 7243.750 361.0000 1832.900 1201.000 48197.00 70904.00 1985 9040.740 446.0000 2543.200 2066.700 49873.00 76682.00 1986 10274.38 497.0000 3120.600 2580.400 51282.00 80850.00 1987 12050.62 565.0000 3791.700 3084.200 52783.00 86632.00 1988 15036.82 714.0000 4410.400 3821.800 54334.00 92997.00 1989 17000.92 788.0000 4517.000 4155.900 55329.00 96934.00 1990 18718.32 833.0000 4753.800 5560.100 64749.00 98703.00 1991 21826.20 932.0000 5594.500 7225.800 65491.00 103783.01992 26937.28 1116.000 8080.100 9119.600 66152.00 109170.0 1993 35260.02 1393.000 13072.30 11271.00 66808.00 115993.0 1994 48108.46 1833.000 17042.10 20381.90 67455.00 122737.0 1995 59810.53 2355.000 20019.30 23499.90 68065.00 131176.0 1996 70142.49 2789.000 22913.50 24133.80 68950.00 138948.0 1997 78060.85 3002.000 24941.10 26849.70 69820.00 137798.0 1998 83024.33 3159.000 28406.20 26967.20 70637.00 132214.0 1999 88479.16 3346.000 29854.70 29896.20 71394.00 133831.0 2000 98000.48 3632.000 32917.70 39273.20 72085.00 145530.9 2001 108068.2 3887.000 37213.50 42183.60 72797.00 150405.8 2002 119095.7 4144.000 43499.90 51378.20 73280.00 159431.0 2003 134977.0 4475.000 55566.61 70483.50 73736.00 183791.8 2004 159453.6 5032.000 70477.43 95539.10 74264.00 213456.0 2005 183617.4 5596.000 88773.61 116921.8 74647.00 235996.7 2006 215904.4 6299.000 109998.2 140974.0 74978.00 258676.3 2007 266422.0 7310.000 137323.9 150648.1 75321.00 280507.9 2008 316030.3 8430.000 172828.4 166863.7 75564.00 291448.3 2009 340320.0 9283.000 224598.8 179921.5 75828.00 306647.2 2010 399759.5 10522.00 251683.8 201722.2 76105.00 324939.2 一设估计模型为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+U i运用OLS估计法对上式中的参数进行估计，回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/13 Time: 22:44Sample: 1980 2010Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 8621.314 8349.478 1.032557 0.3117X1 22.10706 2.137336 10.34328 0.0000X2 0.471963 0.064007 7.373655 0.0000X3 0.225350 0.193125 1.166863 0.2543X4 -0.282131 0.333525 -0.845904 0.4056X5 0.039960 0.164561 0.242828 0.8101R-squared 0.998855 Mean dependent var 95594.02Adjusted R-squared 0.998626 S.D. dependent var 109250.3S.E. of regression 4050.243 Akaike info criterion 19.62293Sum squared resid 4.10E+08 Schwarz criterion 19.90047Log likelihood -298.1554 Hannan-Quinn criter. 19.71340F-statistic 4360.504 Durbin-Watson stat 2.191273Prob(F-statistic)0.000000回归分析结果：从经济意义上讲，就业人口X2的系数为负，可初步认为国民经济在向技术密集型、资本密集型发展。
关于我国国民生产总值影响因素的计量经济学分析
关于我国国民生产总值影响因素的计量经济学分析影响国民生产总值的因素有很多，本文归纳出1981-2009年的统计数据，主要包括城乡储蓄存款年末总额、财政支出总量、固定资产投资、进出口额。
储蓄能够促进国内生产总值的增长，但是过多的储蓄也会减缓经济的发展；财政支出有利于国内生产总值的增长；固定资产投资的增长是国内生产总值增长的主要因素；进出口额能反映一国的经济实力。
在以上基础之上建立了可以通过各种检验国内生产总值的模型，对我国国内生产总值情况进行了实证分析。
一、研究的目的和意义通过对这些统计数据的分析创建出适当的模型，用模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国国内生产总值的影响程度，并针对提高我国国内生产总值现状进行简单的分析并在此基础上提出自己的一些建议。
二、研究的主要内容国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
GDP不仅能反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
一个国家或地区的经济处于增长还是衰退阶段，从这个数字的变化就可以观察的到。
一般而言，GDP 公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率为计算单位。
当GDP 的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处于扩张阶段；反之，如果处于负数，即表示该地区经济处于衰退时期。
那么城乡居民储蓄、财政支出、固定资产投资和进出口额对国民生产总值又有什么样的影响呢，如果有影响，那么影响的程度有多大；亦或者是根本没有影响。
通过计量经济分析，我们可以在一定的条件假设上，清楚的看到这些因素对GDP的影响程度。
三、模型的建立1.资料的搜集本文搜集了从1981年到2009年的统计数据，以国内生产总值为因变量，以城乡居民储蓄、财政支出、固定资产投资和进出口额为自变量。
（见表1）2、变量的选择根据散点图，被解释变量与各解释变量之间呈线性关系，因此建立线性模型：Y t =β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+vtY t -国内生产总值，x1-城乡储蓄存款年末总额，x2-财政支出总量，x3-固定资产投资额，x4-进出口额β0度量了截距项，它表示在没有收入、支出的情况下，GDP的数额β1度量了当城乡储蓄存款额变动时，GDP变动的幅度β2度量了当财政支出总量变动时，GDP变动的幅度β3度量了当固定资产投资额变动时，GDP变动的幅度β4度量了当进出口额变动时，GDP 变动的幅度vt 表示随即扰动项3、对数据进行回归分析得到方程：Yt=9499.561+ 1.262835x1-1.10738x2+2.09433x3-1.27639x4t 0= 5.842909 t 1= 8.925466 t 2= -1.24662 t 3= 4.947226 t 4= -4.30691 R2= 0.986801，R2接近1，所以拟合程度比较高。
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国内生产总值影响因素的计量分析学院名称：专业名称：作者姓名：学号：指导老师：摘要自党的十一届三中全会以来，我国进入了改革开放的新时期。
30多年来，我国的经济建设取得了令世人瞩目的巨大成就——国内经济持续高速增长，基本实现总体小康，人民生活水平显著提高，综合国力不断增强，国际地位也显著提高。
国民经济繁荣给中国的发展带来了昂扬的生命力。
而GDP是衡量一国经济增长的重要指标，因此，对国内生产总值影响因素的经济分析研究具有十分重要意义。
本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1992～2011年国内生产总值的影响因素进行研究，分析了消费、财政支出和进出口对经济发展的影响，建立计量模型，寻求这些变量与GDP的数量关系，进行定量分析以及检验，并根据所得结论提出一些可行性的相关建议。
关键词：国内生产总值消费财政支出净出口计量分析目录1 前言 (3)2 理论综述 (3)2.1 国内生产总值 (3)2.2 影响因素分析 (3)3 实证模型构建 (4)3.1 数据收集 (4)3.2 模型设计 (5)3.2.1 建立模型 (5)3.2.2 模型参数估计 (5)4 模型检验 (6)4.1 统计推断检验 (6)4.1.1 经济意义检验 (6)4.1.2 R^2检验 (6)4.1.3 t检验 (6)4.1.4 F检验 (7)4.2 计量经济检验 (7)4.2.1 多重共线性检验 (7)4.2.2 异方差检验 (11)4.2.3 自相关检验 (13)4.2.4 最终结果 (14)5 结论与说明 (14)6 实习感悟 (15)参考文献 (16)1 前言“GDP”被美国商务部誉为“20世纪的伟大发明之一”。
：GDP能够反映国民经济发展变化情况，并为国家以及各个地区经济发展战略目标和宏观经济政策提供了重要工具和依据。
GDP还为检验宏观经济政策的科学性和有效性提供了重要的检测工具，同时GDP也是对外交往的重要指标，因为在世界上衡量一个国家的经济地位指标，很多与GDP有关，每年，联合国都要根据各国的“人均GDP”进行排名，来提供反映一个国家经济实力的依据。
可以说GDP在一定程度上决定了一个国家承担的国际义务和权利，决定了一个国家在国际社会中所能发挥的作用，影响到国家的经济利益和政治利益；最后GDP的统计比较容易，其具有统计数据准确、重复计算少等优点，作为总量指标，它和经济增长率、通货膨胀率和失业率这三个主要的宏观经济运行指标都有密切关系，是国家制定宏观调控政策的三大指标中最基础性的指标。
GDP能够提供一个国家经济状况的完整图像，帮助国家领导人判断经济是在萎缩还是在膨胀，是需要刺激还是需要控制，是处于严重衰退还是处于过热之中。
甚至有人认为该指标像灯塔一样，能使政策制定者不会陷入杂乱无章的数字海洋而不知所措。
2 理论综述2.1 国内生产总值国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP)是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。
2.2 影响因素分析一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。
用公式表示为：GDP = CA + I + CB + X ，式中：CA为消费、I为私人投资、CB为政府支出、X为净出口额。
影响GDP的因素很多。
消费水平的提高能够通过乘数效应，提高极大地带动经济的增长；但消费水平与边际消费倾向和收入之间存在线性关系，由于边际消费倾向在短期内可以认为是固定的，因此，消费水平在某一时期是由收入水平即经济发展水平决定的。
改革开放以来，居民消费、政府购买和进出口明显增加，与之相对应的是GDP总量也迅速得到增加。
在经济发展的过程中，我国在经济贸易方面不断对外开放，同时，我国的经济的发展状态呈效好的趋势。
对外贸易的适度增长和政府购买的增加是经济发展的重要影响因素之一，因为对外贸易的增长，为我国带来了大量的外汇的收入，从而促进了我国GDP的增长，促进我国经济的发展。
因此，本文研究影响经济发展的因素时，旨在分析消费、政府财政支出和进出口对GDP的实证影响。
3 实证模型构建3.1数据收集表1年份国内生产总值（Y)居民消费水平(X2)政府财政支出(X3)净出口(X4)1992 26923.5 1116 3742.2 233 1993 35333.9 1393 4642.3 -701.4 1994 48197.9 1833 5792.62 461.7 1995 60793.7 2355 6823.72 1403.7 1996 71176.6 2789 7937.55 1019 1997 78973 3002 9233.56 3354.2 1998 84402.3 3159 10798.18 3597.5 1999 89677.1 3346 13187.67 2423.4 2000 99214.6 3632 15886.5 1995.6 2001 109655.2 3887 18902.58 1865.2 2002 120332.7 4144 22053.15 2517.6 2003 135822.8 4475 24649.95 2092.3 2004 159878.3 5032 28486.89 2667.5 2005 184937.4 5596 33930.28 8374.4 2006 216314.4 6299 40422.73 14220.3 2007 265810.3 7310 49781.35 20263.5 2008 314045.4 8430 62592.66 20868.4 2009 340902.8 9283 76299.93 13411.3 2010 401512.8 10522 89874.16 12323.5 2011 472881.6 12272 109247.79 10079.2样本数据来源：中国国家统计局官方网站，《中国统计年鉴2012》3.2 模型设计3.2.1 建立模型根据数据，现以中国国内生产总值（Y）作为被解释变量，以居民消费水平（X1）、国家财政支出（X2）、净出口（X3）为解释变量，建立多元线性回归方程的一般模型为：Y=B1+B2*X2+B3*X3+B4*X4+U其中：Y——国内生产总值X2——居民消费水平X3——国家财政支出X4——净出口U——随机误差项B1——常数项B2,B3,B4——回归方程的系数3.2.2 模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程：首先利用Eviews软件对模型进行OLS 估计，得样本回归方程。
输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/30/13 Time: 11:22Sample: 1992 2011Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 120.8285 3603.604 0.033530 0.9737X2 17.73198 1.955963 9.065601 0.0000X3 2.199774 0.184259 11.93848 0.0000X4 1.209306 0.192247 6.290376 0.0000R-squared 0.999453 Mean dependent var 165839.3Adjusted R-squared 0.999350 S.D. dependent var 128980.1S.E. of regression 3288.155 Akaike info criterion 19.21090Sum squared resid 1.73E+08 Schwarz criterion 19.41004Log likelihood -188.1090 F-statistic 9739.476Durbin-Watson stat 1.675427 Prob(F-statistic) 0.000000根据以上结果，初步得出的模型为:y = 120.8285+17.73198*X2 +2.199774*X3 +1.209306*X4se = (3603.604) (1.955963) (0.184259) (0.192247)t = (0.033530) (9.065601) (11.93848) (6.290376)F = 9739.476 DW = 1.675427 R^2 =0.9993504 模型检验4.1 统计推断检验4.1.1 经济意义检验：通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：1） B1 =120.8285，表示当消费、财政支出和净出口为0时，我国GDP仍能平均增加120.8285个单位。
这样的解释没什么经济意义。
2） B2 =17.73198,表示在其他条件不变的情况下，居民消费水平每增长1个单位，GDP平均增加17.73198个单位，符合经济现实。
3) B3 =2.199774,表示在其他条件不变的情况下，财政支出每增长1个弹尾，GDP平均增加2.199774个单位；反之，降低2.199774，符合现实。
4) B4=1.209306,表示在其他条件不变的情况下，净出口每增长1个百分点，GDP平均增加1.209306个单位；反之，降低1.209306，合理。
消费、财政支出和进出口的增长能促进国内生产总值的增加，它们是正比关系。
综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。
4.1.2 R^2检验：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。
校正的判定系数R^2同理。
在数据中，判定系数R^2=0.999453，校正的判定系数¯R²=0.999350，计算结果表明模型拟合度高。
4.1.3 t检验：在B2=0，B3=0，B4=0这三个零假设下，模型偏回归系数的t检验值分别为t2=9.065601, t3=11.93848, t4=6.290376，在显著性水平5%下自由度为n-k=20-4=16的t临界值=1.746，比较可知，偏回归系数的t检验值都大于t临界值，而t1=0.033530<1.746。
因此拒绝零假设并得出结论：常数项系数不显著，居民消费、财政支出和净出口是显著的，它们对国内生产总值有影响。
4.1.4 F检验从表中可知：模型的F检验值为9739.476，F检验的P值等于0，小于显著性水平0.05。