计量经济学和统计学的区别
第3节统计学与其他学科的关系
– 统计学与数学都是研究数量的关系和数量的规 律的科学，都要与大量的数字打交道。
– 统计学和数学都有利用各种数学公式进行数字 演算的特点，但两者研究的数是存在差别的。
– 统计学和数学都是研究数量规律的，统计学研 究的是具体的实际现象的规律，而数学研究的 是抽象的数量规律。
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统计学
第三节 统计学与其他学科的关系
• 一、统计学与会计学的关系
– 统计学和会计学各自都是一门独立的、完整的 学科，它们各有自己的理论体系，自己的研究 对象、研究方法。统计学与会计学这两门学科 不能互相替代，但两门学科又相互联系、相互 渗透。
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统计学
第三节 统计学与其他学科的关系
– 统计学对变量的描述，其目的是为了从统计数据中认识
所要研究的现象，解释现象，寻找现象的规律，并在不
同的事物间、不同的时间上、不同的空间中进行评判、
比较、推算。计量经济学利用联立方程“回归”模型，
目的是研究多个经济变量之间的相互作用关系或递推关
系。
统计学
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第三节 统计学与其他学科的关系
统计学
第三节 统计学与其他Байду номын сангаас科的关系
– 统计学的研究方法是归纳与演绎相结合的方法， 其中归纳占主要地位。数学的研究方法主要是 逻辑推理和演绎论证的方法。
– 数学为统计学提供了数量分析方法论的基础。
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统计学
• 二、统计学与计量经济学的关系
– 统计学和计量经济学是相互独立的两门学科。统计学侧 重于数据的搜集、整理、归纳和分析，而计量经济学则 侧重于经济理论的验证、经济政策的评议和经济量未来 值的预测。
计量经济学与统计学作业指导书
计量经济学与统计学作业指导书第1章引言 (4)1.1 计量经济学与统计学的基本概念 (4)1.2 研究方法与数据类型 (4)1.3 模型设定与假设 (4)第2章数据的收集与处理 (4)2.1 数据来源与收集方法 (4)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 数据收集方法 (5)2.2 数据预处理 (5)2.2.1 数据整理 (5)2.2.2 数据标准化与归一化 (5)2.3 数据清洗与整合 (5)2.3.1 数据清洗 (5)2.3.2 数据整合 (6)第3章描述性统计分析 (6)3.1 频数与频率分布 (6)3.1.1 频数分布 (6)3.1.2 频率分布 (6)3.2 图表与可视化 (6)3.2.1 条形图与柱状图 (6)3.2.2 饼图 (6)3.2.3 折线图 (7)3.2.4 散点图 (7)3.3 统计量度与中心趋势 (7)3.3.1 均值 (7)3.3.2 中位数 (7)3.3.3 众数 (7)3.4 离散程度与偏态 (7)3.4.1 极差 (7)3.4.2 四分位差 (7)3.4.3 标准差 (7)3.4.4 偏态 (7)第4章概率论基础 (8)4.1 随机事件与概率 (8)4.1.1 随机试验与样本空间 (8)4.1.2 随机事件 (8)4.1.3 概率的定义与性质 (8)4.1.4 概率的计算方法 (8)4.2 条件概率与贝叶斯定理 (8)4.2.1 条件概率的定义与性质 (8)4.2.2 独立性 (8)4.3 离散型随机变量 (8)4.3.1 离散型随机变量的定义与性质 (8)4.3.2 概率分布函数 (8)4.3.3 期望与方差 (9)4.4 连续型随机变量 (9)4.4.1 连续型随机变量的定义与性质 (9)4.4.2 概率密度函数 (9)4.4.3 分布函数 (9)4.4.4 期望与方差 (9)第5章假设检验与置信区间 (9)5.1 假设检验的基本概念 (9)5.1.1 零假设与备择假设 (9)5.1.2 显著性水平 (9)5.1.3 两类错误 (9)5.1.4 检验统计量 (9)5.2 常见的假设检验方法 (9)5.2.1 单样本t检验 (10)5.2.2 双样本t检验 (10)5.2.3 方差分析 (10)5.2.4 卡方检验 (10)5.2.5 非参数检验 (10)5.3 置信区间的估计 (10)5.3.1 置信区间的定义 (10)5.3.2 置信区间的计算方法 (10)5.3.3 置信区间的解释与应用 (10)5.4 功效分析 (10)5.4.1 功效的定义与意义 (10)5.4.2 样本量计算 (10)5.4.3 提高功效的方法 (10)第6章方差分析 (10)6.1 单因素方差分析 (10)6.1.1 基本概念 (10)6.1.2 假设检验 (10)6.1.3 检验统计量 (11)6.1.4 拒绝域 (11)6.2 多因素方差分析 (11)6.2.1 基本概念 (11)6.2.2 假设检验 (11)6.2.3 检验统计量 (11)6.2.4 拒绝域 (11)6.3 重复测量方差分析 (11)6.3.1 基本概念 (11)6.3.2 假设检验 (11)6.3.4 拒绝域 (12)第7章回归分析 (12)7.1 线性回归模型 (12)7.2 最小二乘法与参数估计 (12)7.3 模型检验与诊断 (12)7.4 多元回归分析 (12)第8章时间序列分析 (13)8.1 时间序列的基本概念 (13)8.1.1 时间序列的定义 (13)8.1.2 时间序列的类型 (13)8.1.3 时间序列的特性 (13)8.2 平稳性检验与单位根 (13)8.2.1 平稳性检验 (14)8.2.2 单位根 (14)8.3 自相关与偏自相关函数 (14)8.3.1 自相关函数 (14)8.3.2 偏自相关函数 (14)8.4 时间序列模型构建 (14)8.4.1 自回归模型（AR） (14)8.4.2 移动平均模型（MA） (14)8.4.3 自回归移动平均模型（ARMA） (14)8.4.4 自回归差分移动平均模型（ARIMA） (15)第9章非参数统计方法 (15)9.1 非参数检验的基本概念 (15)9.2 核密度估计与核回归 (15)9.3 典型相关分析 (15)9.4 主成分分析 (15)第10章综合应用与案例分析 (15)10.1 计量经济学模型应用 (15)10.1.1 社会经济领域案例研究 (16)10.1.2 模型选择与估计方法 (16)10.1.3 假设检验与模型诊断 (16)10.2 统计学方法应用 (16)10.2.1 数据挖掘与分析 (16)10.2.2 假设检验 (16)10.2.3 预测分析 (16)10.3 案例分析与讨论 (17)10.3.1 案例一：房地产价格影响因素分析 (17)10.3.2 案例二：企业盈利能力分析 (17)10.3.3 案例三：空气质量预测 (17)10.4 课程总结与展望 (17)10.4.1 课程总结 (17)10.4.2 研究展望 (17)第1章引言1.1 计量经济学与统计学的基本概念计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象中的数量关系和规律性，通过运用数学、统计学和经济理论构建模型，对经济变量进行量化分析。
简述计量经济学与经济学统计学数理统计学学科间的关系
简述计量经济学与经济学统计学数理统计学学科间的关系计量经济学、经济学统计学和数理统计学均是经济学领域中重要的学科，它们之间存在着紧密的关系。
其中，计量经济学是以经济学理论为基础，运用数理统计学方法对经济现象进行数据分析、模型构建和预测的一门学科；经济学统计学则是研究经济现象的方法、工具和技术，是计量经济学的重要组成部分；而数理统计学则是计量经济学和经济学统计学的基础，为其提供了严格的理论和方法。
在实际的研究中，计量经济学需要运用经济学理论进行实证分析，从而得到理论的证明或否定，经济学统计学和数理统计学则提供了计量经济学所需的数据处理和分析的方法和技术。
同时，计量经济学也为经济学统计学和数理统计学提供了实证研究的应用场景和实际数据。
可以说，计量经济学、经济学统计学和数理统计学三者互为支撑、相互依存，共同构成了经济学领域中不可或缺的研究体系。
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计量经济学简答题
1.计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么？计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究2.模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。
由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。
这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。
3.为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？可决系数R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。
经济统计学与计量经济学
经济统计学与计量经济学经济是人类社会中最重要的活动之一，经济统计学和计量经济学则是研究经济的关键方法和工具。
本文将介绍经济统计学和计量经济学的概念、应用和和研究现状，希望对读者对经济学的认识有所帮助。
一. 经济统计学的概念和应用经济统计学是研究经济现象的数量特征和规律的学科，是经济学的基础。
经济统计学主要研究以下内容：收入分配、国民经济核算、价格统计、财政统计、人口统计、就业统计等。
在实践中，经济统计学是政府管理经济活动和决策的依据，同时也是企业经营决策和市场研究的基础。
经济统计数据具有可比性、时效性和全面性等优点，它能够帮助决策者准确地把握经济形势，制定有效的经济政策。
二. 计量经济学的概念和应用计量经济学是运用统计学和数学方法来研究经济现象的学科。
计量经济学主要研究以下内容：经济模型的建立与检验、计量经济学的基本假设、数据的选择与管理、参数估计与推断等。
计量经济学具有广泛的应用领域，包括宏观经济学、微观经济学、金融学、国际贸易、人口经济学、劳动经济学等。
在实践中，计量经济学是政府制定经济政策和企业战略决策的重要工具，能够帮助决策者准确评估政策的效果和影响。
三. 经济统计学和计量经济学的研究现状在当今世界经济发展的背景下，经济统计学和计量经济学的研究呈现出以下特点：1. 数据量和质量的提高随着信息技术和通讯技术的发展，数据的获取和处理能力不断提高。
同时，各国政府和企业也愈加重视数据的质量和准确性，这有利于经济统计学和计量经济学研究工作的开展。
2. 不断拓展研究领域经济活动和社会环境的变化，催生了更多新的研究领域。
比如，在数据时代，数据科学已经成为信息和知识处理的重要领域，计量经济学在数据科学中的应用也日益扩大。
此外，社会保障、医疗卫生、能源、环境等领域的研究也成为经济统计学和计量经济学的热点。
3. 多学科交叉融合经济统计学和计量经济学的研究已经从以往的单一学科发展为多学科交叉融合的研究。
经济学、统计学、数学、计算机科学、心理学、社会学、自然科学等学科的交叉融合，不仅拓展了经济学研究领域，也为经济统计学和计量经济学的研究提供了更多的方法和工具。
计量经济学试题
1：普通最小二乘法为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。
2：总平方和、回归平方和、残差平方和的定义TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。
TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化。
RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和。
RSS除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分。
ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。
RSS 除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。
3：计量经济学计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。
而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。
4：最小样本容量即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包扩常数项），即之。
5：序列相关性。
模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况，称之。
1、截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。
2、时间序列数据：时间序列数据是同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。
3、虚变量数据：虚拟变量数据是人为设定的虚拟变量的取值。
是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。
1、总体回归函数：是指在给定X i下Y分布的总体均值与X i所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）2、最大似然估计法（ML）: 又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景
浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景一、问题的提出在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。
与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。
这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。
但是，这不利于统计学的发展。
因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。
本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。
本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。
在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。
作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。
本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。
第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。
第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。
统计学中的计量经济学与经济
统计学中的计量经济学与经济学中的计量经济学在统计学中扮演着重要的角色。
计量经济学是一门研究经济现象与经济理论之间关系的学科，通过运用统计学方法对经济数据进行分析和建模，来解决经济问题和预测经济变量的发展趋势。
本文将介绍计量经济学与统计学的关系、计量经济学的基本原理和方法，以及计量经济学在经济学中的应用。
一、计量经济学与统计学的关系计量经济学与统计学密切相关，它们的关系可以理解为计量经济学是统计学在经济学领域中的应用。
统计学提供了计量经济学所需要的数据处理、描述和推断的方法论基础。
计量经济学则侧重于经济学领域的实证研究，通过运用统计学中的回归分析、时间序列分析等方法，对经济理论进行检验和解释。
计量经济学的发展离不开对统计学方法的运用，二者相辅相成，共同推动着经济学理论的发展。
二、计量经济学的基本原理和方法1. 建立经济模型：计量经济学的研究基础是对经济理论的建模。
通过选择合适的经济理论模型，并将其转化为数学形式，可以更好地理解和分析经济现象。
2. 数据收集与处理：计量经济学依赖于经济数据的收集与处理。
研究者需要确定研究的经济变量，收集相应的数据，并对数据进行清洗和处理，使其符合建模的要求。
3. 假设检验：计量经济学通过假设检验来评估经济理论的有效性。
研究者根据所建立的模型，提出相应的假设，并运用统计学方法对假设进行检验，验证模型的准确性。
4. 回归分析：回归分析是计量经济学中最为常用的方法之一。
通过建立经济变量之间的关系模型，进行参数估计和显著性检验，从而探索和解释经济变量之间的影响关系。
5. 时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中用来研究时间上连续观测数据的方法。
通过对时间序列数据的模式、趋势和周期性进行分析，可以预测未来的经济变量走势。
三、计量经济学在经济学中的应用计量经济学在经济学中有广泛的应用，以下是其中几个常见的应用领域：1. 宏观经济学：计量经济学可以用来分析经济增长、通货膨胀、失业等宏观经济变量的关系，并提供政策建议和决策支持。
计量经济学与统计学假设检验
计量经济学与统计学假设检验CONTENTS •引言•计量经济学基础•统计学基础•假设检验原理及步骤•计量经济学中假设检验应用•统计学中假设检验应用•总结与展望引言01计量经济学是经济学的一个分支，旨在运用统计学方法对经济现象进行定量分析和预测。
统计学为计量经济学提供了数据收集、整理、描述和推断的方法论基础。
计量经济学在运用统计学方法时，还需结合经济学理论和假设，对模型进行设定和检验。
计量经济学与统计学关系假设检验在两者中重要性01假设检验是统计学中的核心方法，用于判断样本数据是否支持总体假设。
02在计量经济学中，假设检验用于验证经济模型的设定是否正确，以及模型参数是否显著。
03通过假设检验，可以对经济现象进行定量分析和预测，为政策制定和评估提供科学依据。
本次报告目的和结构报告目的阐述计量经济学与统计学的关系，探讨假设检验在两者中的重要性，以及介绍本次研究的主题、方法和结论。
报告结构首先介绍计量经济学与统计学的关系；其次阐述假设检验在两者中的重要性；然后介绍本次研究的主题、方法和数据；接着展示实证分析结果；最后总结本次研究的贡献、不足和展望。
计量经济学基础02计量经济学定义及发展历程计量经济学定义计量经济学是应用数学、统计学和经济学方法，对经济现象进行定量分析和预测的一门学科。
发展历程计量经济学的发展历程经历了古典计量经济学、现代计量经济学和当代计量经济学三个阶段。
古典计量经济学以回归分析为主，现代计量经济学引入了时间序列分析、面板数据分析等方法，当代计量经济学则更加注重模型设定、估计和检验的严谨性和实用性。
计量模型构建与评估方法模型构建计量模型的构建包括选择变量、设定模型形式、确定估计方法等步骤。
常用的模型形式有线性模型、非线性模型、时间序列模型等。
评估方法计量模型的评估方法主要包括拟合优度检验、参数显著性检验、模型稳定性检验等。
其中，拟合优度检验用于评估模型对数据的拟合程度，参数显著性检验用于判断模型参数是否显著不为零，模型稳定性检验用于评估模型在不同样本或不同时间下的稳定性和适用性。
计量经济学练习册答案
计量经济学练习册答案计量经济学练习册答案【篇一：计量经济学试题及答案】采用回归分析方法的经济数学模型。
2.参数估计的无偏性：它的均值或期望值是否等于总体的真实值。
3.参数估计量的有效性：它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否则越好，越有效。
不同的估计量具有不同的方差，方差最小说明最有效。
4.序列相关：即模型的随即干扰项违背了相互独立的基本假设。
5.工具变量：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代与随即干扰项相关的随机解释变量。
6.结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统。
7．内生变量：具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。
内生变量一般都是经济变量。
8.异方差：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。
9. 回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。
前一变量称为被解释变量或应变量，后一变量称为解释变量或自变量。
1．下列不属于线性回归模型经典假设的条件是（ a ）．．．a．被解释变量确定性变量，不是随b．随机扰动项服从均值为0，方差恒定，机变量。
且协方差为0。
c．随机扰动项服从正态分布。
d．解释变量之间不存在多重共线性。
?2．参数?的估计量?具备有效性是指（b ）??a．var(?)?0b．var(?)为最小 ??c．e()?0 d． e()为最小3．设q为居民的猪肉需求量，i为居民收入，pp为猪肉价格，pb 为牛肉价格，且牛pbqi??p??p??i t01i2i3i肉和猪肉是替代商品，则建立如下的计量经济学模型：3?2和??1、?根据理论预期，上述计量经济学模型中的估计参数?应该是（ c ）3?0?3?0?20，??20，??10，??10，?a．? b．?3?0?3?0?20，??20，??10，??10，?c．? d．?4．利用ols估计模型yi??0??1xi??i求得的样本回归线，下列哪些结论是不正确的（d ）a．样本回归线通过（,）点c．?y??b．?i=0 ??d．yi??0??1xi5．用一组有20个观测值的样本估计模型yi??0??1xi??i后，在0.1的显著的显著性作t检验，则?显著地不等于零的条件是t统计量性水平下对?11绝对值大于（ d ）a. t0.1(20)b. t0.05(20)c. t0.1(18)d. t0.05(18)6．对模型yi??0??1x1i??2x2i??i进行总体线性显著性检验的原假设是（ c ）a．?0??1??2?0c．?1??2?0 b．?j?0，其中j?0,1,2 d．?j?0，其中j?1,27.对于如下的回归模型lnyi??0??1lnxi??i中，参数?1的含义是（d ）a．x的相对变化,引起y的期望b．y关于x的边际变化率值的绝对变化量c．x的绝对量发生一定变动时,d．y关于x的弹性引起y的相对变化率8.如果回归模型为背了无序列相关的假定，则ols估计量（a ）a．无偏的，非有效的c．无偏的，有效的a．格里瑟检验c．怀特检验b．有偏的，非有效的d．有偏的，有效的b．戈德菲尔德-匡特检验d．杜宾-沃森检验9. 下列检验方法中，不能用来检验异方差的是（ d）10．在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t 检验值都很低，但模型的拟合优度很高且f检验显著，这说明模型很可能存在（ c ）a．方差非齐性c．多重共线性 b．序列相关性 d．模型设定误差11.包含截距项的回归模型中包含一个定性变量，且这个定性变量有3种特征，则，如果我们在回归模型中纳入3个虚拟变量将会导致模型出现（a ）a．序列相关c．完全共线性a．与随机解释变量高度相关重共线性13．当模型中存在随机解释变量时，ols估计参数仍然是无偏的要求（a）a．随机解释变量与随机误差项独b．随机解释变量与随机误差项同立期相关期不相关，而异期相关是有偏的 c．随机解释变量与随机误差项同d．不论哪种情况，ols估计量都b．异方差d．随机解释变量 b．与被解释变量高度相关 12.下列条件中，哪条不是有效的工具变量需要满足的条件（b ）c．与其它解释变量之间不存在多d．与随机误差项不同期相关14．在分布滞后模型yt??0??1xt??2xt?1??t中，解释变量对被解释变量的长期影响乘数为（ c ）a. ?1b. ?2c. ?1??2 d．?0??1??215．在联立方程模型中，外生变量共有多少个（b ）c. 3d. 4 x?e??y??i01ii的参数?0和?1的准则是使1．普通最小二乘法确定一元线性回归模型（b ）a．∑ei最小( b)1??i?0na． 22e(?)??ib．2?~n(0,?) id．a. 1 b. 2 b．∑ei2最小c．∑ei最大 d．∑ei2最大2、普通最小二乘法(ols)要求模型误差项?i满足某些基本假定。
统计学和计量经济学有什么区别？
统计学和计量经济学有什么区别？作者：SlowMover链接：/question/24622808/answer/36892158首先说说相同点统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
计量经济学是以一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，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
1、通过概念可以明显看出字面差别，统计学更像是类似数学的一门基础性学科，工具性是它的标签，谁用谁拿。
而计量经济学更像是一个学科内的方法，有用的时候才上。
2、统计学在意义上是非常广泛的，统计学里面的对数据的处理方法是计量经济学的基础，当经济理论与统计方法结合后就是计量经济学了。
经济学还可以和其他学科结合，比如地理经济学、空间经济学等。
统计学除了在经济领域的应用，也还广泛应用于其他领域，比如人口普查、生产过程中产品运行参数统计分析等。
计量经济学，是对经济学的作用存在某种期待的结果，它把数理统计应用于经济数据，以使数量经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。
它不同于经济理论和数量经济学，也不同于经济统计学。
经济理论所作的陈述或假说大多是定性分析的。
例如，微观经济理论声称，在其它条件不变的情况下，一种商品的价格下降可望增加对改商品的需求量，即经济理论假设商品价格与需求量之间具有一种负的或逆向关系。
但此理论并没有对这两者的关系提供任何数量度量，也就是说，它没有说出随着商品价格的某一变化，需求量将会上升或下降多少。
计量经济学简答
（2）给定a，由n和k的大小查DW分布表，得临界值dL和dU
（3）比较、判断
若0<D.W.<dL，存在正自相关
dL<D.W.<dU，不能确定
dU <D.W.<4－dU，无自相关
4－dU <D.W.<4－dL，不能确定
4－dL <D.W.<4 ， 存在负自相关
分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：（1）对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计σ。（2）对于有限期的分布滞后模型，使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度，对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少，将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后期之间可能存在高度线性相关，即模型可能存在高度的多重共线性。
5、计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？
答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：
⑴。结构分析，其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析；
⑵。经济预测，其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；
⑶。政策评价，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”；
⑷。检验与发展经济理论，其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。
5、简述变量显著性检验的步骤。
答：（1）对总体参数提出假设： H0：b1=0， H1：b110。
（2）以原假设H0构造t统计量，并由样本计算其值：
（3）给定显著性水平a，查t分布表得临界值t a/2(n-2)
（4）比较，判断
若 |t|> t a/2(n-2)，则拒绝H0 ，接受H1 ；
计量经济学重要简答题
计量经济学重点简答题1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系;答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合;经济学着重经济现象的定性研究,计量经济学着重于定量方面的研究;统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学,而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证;数理统计学作为一门数学学科,可以应用于经济领域,也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域;计量经济模型建立的过程,是综合应用理论、统计和数学方法的过程,计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一;2、计量经济模型有哪些应用答：①结构分析②经济预测③政策评价④检验和发展经济理论3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤;答：模型设定估计参数模型检验模型应用或1经济理论或假说的陈述2 收集数据3建立数理经济学模型 4建立经济计量模型5模型系数估计和假设检验6模型的选择7理论假说的选择8经济学应用4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手答：①经济意义检验②统计推断检验③计量经济学检验④模型预测检验5、计量经济学应用的数据是怎样进行分类的答：时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据6、解释变量和被解释变量,内生变量和外生变量被解释变量是模型要研究的对象,被称为“因变量”,是变动的结果;解释变量是说明被解释变量变动的原因,被称为“自变量”,是变动的原因;内生变量是其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果;外生变量是其数值由模型以外决定的变量;7、计量经济学的含义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学、统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科;8.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分;产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；②模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素;9．对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显着性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验答：多元线性回归模型的总体显着性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显着;通过了此F检验,就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显着的,但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显着的;因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显着进行检验,即进行t检验;10.古典线性回归模型具有哪些基本假定;答：1 随机误差项与解释变量不相关; 2 随机误差项的期望或均值为零;3 随机误差项具有同方差,即每个随机误差项的方差为一个相等的常数;4 两个随机误差项之间不相关,即随机误差项无自相关;11.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多,多重决定系数2R的值往往会变大,从而增加了模型的解释功能;这样就使得人们认为要使模型拟合得好,就必须增加解释变量;但是,在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得待估参数的个数增加,从而损失自由度,而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题,比如,降低预测精确度、引起多重共线性等等;为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度;12.修正的决定系数2R及其作用;解答：222/11()/1tte n kRy y n--=---∑∑,其作用有：1用自由度调整后,可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；2对于包含解释变量个数不同的模型,可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低,但不能用原来未调整的决定系数来比较;13.多重共线性含义：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系;产生原因：1样本数据的采集是被动的,只能在一个有限的范围内得到观察值,无法进行重复试验;2经济变量的共同趋势3滞后变量的引入4模型的解释变量选择不当后果：（1）完全多重共线性产生的后果参数的估计值不确定、参数估计值的方差无限大（2）不完全多重共线性产生的后果参数估计值的方差无限大；对参数区间估计时,置信区间趋于变大；严重多重共线性时假设检验易作出错误判断；模型总体性检验F值和R2值都很高,但各回归系数估计量的方差很大,t 值很低,系数不能通过显着性检验检验：简单相关系数检验法、方差扩大因子法、直观判断法、逐步回归检验法 补救措施：剔出不重要变量；增加样本数量；改变模型形式；改变变量形式；利用先验信息,逐步回归法;14.异方差含义：异方差性是指模型中随机误差项的方差不是常量,而且它的变化与解释变量的变动有关;产生原因：1模型中遗漏了某些解释变量；2模型函数形式的设定误差；3样本数据的测量误差；4随机因素的影响;后果：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,主要有：1不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；2参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；3对模型参数估计值的显着性检验失效；4模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低;检验方法：1图示检验法；2GQ 检验；3怀特检验；4Glejser 检验5ARCH 检验 解决方法：1模型变换法；2加权最小二乘法；3模型的对数变换等15.加权最小二乘法的基本原理最小二乘法的基本原理是使残差平方和∑2t e 为最小,在异方差情况下,总体回归直线对于不同的t t e x ,的波动幅度相差很大;随机误差项方差2t σ越小,样本点t y 对总体回归直线的偏离程度越低,残差t e 的可信度越高或者说样本点的代表性越强；而2t σ较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远,t e 的可信度较低或者说样本点的代表性较弱;因此,在考虑异方差模型的拟合总误差时,对于不同的2t e 应该区别对待;具体做法：对较小的2te给于充分的重视,即给于较大的权数；对较大的2te给于充分的重视,即给于较小的权数;更好的使 2t e反映)var(iu对残差平方和的影响程度,从而改善参数估计的统计性质;16.自相关含义：自相关是指总体回归模型的随机误差项u之间存在相关关系;产生原因：答：1经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；2经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；3一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；4模型设定误差引起随机误差项自相关；5观测数据处理引起随机误差项自相关;后果：1模型参数估计值不具有最优性；2随机误差项的方差一般会低估；3模型的统计检验失效；4区间估计和预测区间的精度降低;检验方法：1图示法；2DW检验；3LM检验法补救措施：广义差分法、CO迭代法17．简述DW检验的局限性;答：从判断准则中看到,DW检验存在两个主要的局限性：首先,存在一个不能确定的..DW值区域,这是这种检验方法的一大缺陷;其次：..DW检验只能检验一阶自相关;但在实际计量经济学问题中,一阶自相关是出现最多的一类序列相关,而且经验表明,如果不存在一阶自相关,一般也不存在高阶序列相关;所以在实际应用中,对于序列相关问题—般只进行..DW检验;18.试述D-W检验的适用条件及其检验步骤使用条件：1回归模型包含一个截距项;2变量X 是非随机变量;3扰动项的产生机制：1t t t u u v ρ-=+ 11ρ-≤≤;4因变量的滞后值不能作为解释变量出现在回归方程中;检验步骤1进行OLS 回归,并获得残差;2计算D 值;3已知样本容量和解释变量个数,得到临界值;4根据下列规则进行判断：19．广义最小二乘法GLS 的基本思想是什么答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换,使其转化成满足基本假定的模型,从而可以使用OLS 方法估计模型;20．请简述什么是虚假序列相关,如何避免答：数据表现出序列相关,而事实上并不存在序列相关;要避免虚假序列相关,就应在做定量分析之间先进行定性分析,看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能,可能性是多大;21．在建立计量经济学模型时,为什么要引入虚拟变量答案：在现实生活中,影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外,还有一类变量,这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特征,即它们反映的是现象的质的特征;这些因素还很可能是重要的影响因素,这时就需要在模型中引入这类变量;引入的方式就是以虚拟变量的形式引入;22．模型中引入虚拟变量的作用是什么答：1可以描述和测量定性因素的影响；2能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度；3便于处理异常数据;23．虚拟变量引入的原则是什么答：1如果一个定性因素有m方面的特征,则在模型中引入m-1个虚拟变量；2如果模型中有m个定性因素,而每个定性因素只有两方面的属性或特征,则在模型中引入m个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性,则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量;24．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么答：1加法模式：其作用是改变了模型的截距水平；2乘法模式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；25.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型;答案：设Y为个人消费支出；X表示可支配收入,定义如果设定模型为此时模型仅影响截距项,差异表现为截距项的和,因此也称为加法模型;如果设定模型为此时模型不仅影响截距项,而且还影响斜率项;差异表现为截距和斜率的双重变化,因此也称为乘法模型;26．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么答：1模型应力求简单；2模型具有可识别性；3模型具有较高的拟合优度；4模型应与理论相一致；5模型具有较好的超样本功能;27．设定误差产生的主要原因是什么答案：原因有四：1模型的制定者不熟悉相应的理论知识；1分2对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；1分3模型制定者缺乏相关变量的数据；1分4解释变量无法测量或数据本身存在测量误差;2分28.以一元回归为例叙述普通最小二乘回归的基本原理;解：依据题意有如下的一元样本回归模型：t t t e X b b Y ++=21 1 普通最小二乘原理是使得残差平方和最小,即∑∑--==2212)(min min min t t t X b b Y e Q 2根据微积分求极值的原理,可得0)(202111=---=∂∂⇔=∂∂∑t t X b b Y b Q b Q 30)(202122=---=∂∂⇔=∂∂∑t t t X X b b Y b Q b Q 4将3和4式称为正规方程,求解这两个方程,我们可得到：∑∑∑∑∑+=+=22121i i i i i iX b X b X Y Xb nb Y 5解得：其中Y Y y X X x i i i i -=-=,,表示变量与其均值的离差; 29.T 检验课本42页 30.F 检验课本76页31.结果报告的书写和预测区间的计算课本43页。
经济统计学与计量经济学等相关学科的关系.docx
经济统计学与计量经济学等相关学科的关系一、相关概念（一）经济统计学的基本概念经济统计学，顾名思义就是将经济学与统计学相结合，是统计学在经济学方面的体现，是指对经济信息的分析处理，譬如，对经济方面数据的搜集，处理，分析，并生成图表，以便将抽象的经济信息进行具体化，进而使得经济信息能够更加清晰明了。
因此，经济统计学是为经济学所服务的，一方面，为经济信息的分析提供了手段方法，使得经济信息能够更好的呈现在人们眼前；另一方面，经济统计学也是一种新型学科，这一学科顺应了时代的发展，对我国经济的发展具有十分重要的作用。
（二）计量统计学的基本概念计量经济学，是以经济学以及统计学为基础，以一定的数学分析方法，通过建立相关的数学模式，进而剖析一定的经济问题，从而以较为理性的方法来解析经济方面的知识。
一般而言，计量经济学可以划分为理论经济学以及应用经济学，前者主要是以研究方法为主，即通过数学模型的建立来进一步的为经济方面问题的分析提供依据；而后者，则更加偏向于实践性以及实用性，注重的是经济数学模型的实际的运用，以及对经济规律的探寻。
因此，计量经济学更加具有实用性，通过数学的模型来进一步具体化经济。
（三）两者的区别以及联系经济统计学以及计量统计学，这两个学科最大的区别则是：经济统计学主要是对经济信息的分析处理，并通过常用的表格、图形来具体化经济信息，即经济统计学属于浅层次的经济分析；而计量经济学则是通过数学模型的建立，来处理经济信息，即通过数学模型来进行深层次的经济信息的处理，并不是单纯的处理经济信息，而是挖掘经济信息的内涵，并进行分析处理，以便对经济的走势进行预测，从而更加准确的利用经济信息。
二、经济统计学及计量统计学双学科的运用（一）经济信息分析方面经济统计学及计量统计学双学科最常运用的方面则是经济信息的分析，通过经济与统计的结合，摒弃了以往传统的经济分析模式，加入了统计学的相关知识，一方面，可以使得经济信息的处理更加系统化，科学化，改变了以往的经济信息的处理过于主观性的局面，规范了经济信息的处理；另一方面，统计学在经济信息处理过程的运用，可以对经济走势进行一定的预测，这是一大创举，提高了经济的预测率可以对经济的走势提前采取一定的措施，进而促进我国经济的发展。
统计学和计量经济学有什么区别？
统计学和计量经济学有什么区别？作者：SlowMover1、通过概念可以明显看出字面差别，统计学更像是类、统计学在意义上是非常广泛的，统计学里面的对数据的空间经济学等。
统计学除了在经济领域的应用，它不同于经济理论和数量经济学，也不同于经济统计学。
经济理论所作的陈述或假说大多是定性分析的。
例如，微数量经济学的主要问题，是要用数学形式（方程式）表述经济统计学的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式3、最近在翻阅Angrist的新作“Mostly”，发现这位大牛有这样一段论述：Two things distinguish the discipline of Econometrics from our关于因IV的出现是应SUR以及3SLS也Angrist夸大了联立方程的重要性。
慧航从计量经济学的方面说，我觉着统计和计量差别非identification。
ANOVA 的作用是什么？这个争论里经济学家在做OLS的时候，更关注你的你的回归方程误identification，后者决定了R2。
OLSR2究竟有多大。
，只是为了使得回归更有意义，比如这里：R-squared<0知乎专栏IV，其实工具变量的方法是可以从统计的角度来看，说Local的话，你就知道了工具变量估计出reduced-form的估计，structural的估计。
structural的估计深植于经济学的理C-D生产函，当我们需要估计里面的参数的时候，可以写成：，其中是扰动项。
也许你会想，这个跑个OLS就可以做出来了，比如data generating process(DGP)。
而这个概念又reduced-form紧密相连，structural equations 在产生数据的reduced-form再去产生数据。
无论是做还是structural form，计量经济学家脑子里一定DGP这个东西的。
log的形式。
而且因为有了弹性，取log之后更容易box-cox transformation。
计量经济学课后习题答案
第一章1．计量经济学是一门什么样的学科？答：计量经济学的英文单词是Econometrics，本意是“经济计量”，研究经济问题的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科，不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。
可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。
2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。
计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。
计量经济学对经济学的应用主要体现在以下几个方面：第一，计量经济学模型的选择和确定，包括对变量和经济模型的选择，需要经济学理论提供依据和思路；第二，计量经济分析中对经济模型的修改和调整，如改变函数形式、增减变量等，需要有经济理论的指导和把握；第三，计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路。
计量经济学对统计学的应用，至少有两个重要方面：一是计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学的方法和技术来完成；一是参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。
计量经济学对数学的应用也是多方面的，首先，对非线性函数进行线性转化的方法和技巧，是数学在计量经济学中的应用；其次，任何的参数估计归根结底都是数学运算，较复杂的参数估计方法，或者较复杂的模型的参数估计，更需要相当的数学知识和数学运算能力，另外，在计量经济理论和方法的研究方面，需要用到许多的数学知识和原理。
计量经济学与经济学、数学、统计学的区别也很明显，经济学、数学、统计学中的任何一门学科，都不能替代计量经济学，这三门学科简单地合起来，也不能替代计量经济学。
经济统计学主要课程之间的联系
经济统计学主要课程之间的联系
经济统计学主要课程之间存在紧密联系，涵盖了统计学、计量经
济学和经济学的各个领域。
以下是它们之间的联系：
1. 统计学和经济统计学：
统计学作为经济统计学的基础，为经济统计学提供了建模、数据
分析和推断的基础方法。
统计学的理论和方法可以被应用于经济数据
的收集、分析和解释。
通过统计学的工具，经济学家可以对经济现象
进行统计分析、制定决策和研究。
2. 计量经济学和经济统计学：
计量经济学是经济统计学的一个分支领域，利用统计学的方法和
计量模型对经济现象进行分析和研究。
在经济统计学中，计量经济学
的方法常常用于经济数据的建模和预测。
3. 经济学和经济统计学：
经济学和经济统计学是密切相关的学科。
经济学家需要收集、整
理和分析大量的经济数据来评估经济、研究经济现象和探讨市场行为。
因此，经济学家需要具备经济统计学的知识和技能，以便可以准确和
有效地使用经济数据。
总之，经济统计学主要课程的交叉学科性质决定了它们之间的联
系密切。
这些课程致力于提高学生的统计技能，开发计量经济学技术，并将它们应用于经济学的各个领域中，以促进经济发展和决策。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。