❶ 急求助：計量經濟學論文
關於計量經濟學
本文較系統地介紹了計量經濟學在證券期貨市場中的應用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：計量經濟學證券期貨市場指標體系的研究；新華財經指數的編制；證券投資組合的研究與應用等。
關鍵詞：計量經濟學 證券市場 期貨市場
The Application of Statistics on Securities and Futures Markets
LI Cong-zhu,DING Shao-fang,WANG Ling-hua,SUN Da-ning
(North China University of Technology,100041)
Abstract：In this paper,the Application of Statistics on Securities and Futures Markets is introced,author's many new achievements are included in it,such as study of index system on Securities and future markets;study of Xin Hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.
Key Words：statistics securities markets futures markets▲
一、序 言
我國自九十年代初建立證券期貨市場以來，短短幾年，得到了迅猛發展，方興未艾。僅拿股市來看(截至1999年07月13日)，在滬深兩市上市的境內公司已達900家，滬深市場的A，B股股數是981隻，上市公司900家，其中滬市501隻(461家)，深市480隻(439家)，滬深A股股數874隻，B股股數107隻。這與1991年滬市8家深市6家上市公司相比，可見發展速度之快。市價總值21083億元人民幣，占國內生產總值的比重超過25%；開辦證券90家，兼營證券業務的信託投資公司237家，下屬證券營業部2400多家；現有43家境內企業海外上市，累計籌集資金100多億美元；已有107家公司成功發行了B股，籌集資金近50億美元；股民已達4000多萬。自1999年五月十九日井噴式行情以來，滬深兩市的日成交量猛增，至六月二十五日高達800多億(1998年8月18日香港股市一天的成交量為790億港元)，創下空前的天量。證券市場的作用愈來愈大，並逐漸成為國民經濟的晴雨表。
統計學及其相關學科在證券期貨交易中有什麼作用呢?我們先從世界范圍談起。
據有關報道，當今華爾街最搶手的不再是傳統的MBA，而是有統計背景、數理能力強的人才。一些在美國獲得統計或數學博士學位的中國留學生被華爾街錄用，轉眼間便當上了年薪百萬美元的「白領」貴族。如，1984年入中國科學技術大學少年班的黃沁於1988年提前畢業，赴美國麻省理工學院就讀研究生，畢業後受聘到華爾街某大型證券公司工作。在這個世界上金融證券業最發達的地方，他以統計和數學為基礎，建立了自己的投資理論，現已升任該公司副總裁，主管對外投資工作。年僅27歲的黃沁是進入華爾街金融界高層領導的少數華人之一。
華爾街取才原則的轉向，從一個側面反映出證券期貨等金融業目前發展面臨的挑戰和未來的潮流。證券金融交易是信息量最大，信息敏感度最強、信息變化頻度最高的領域。隨著市場日趨復雜，數字已成為傳遞信息最直接的裁體，加上未來的經濟是被網路覆蓋與籠罩的數字化經濟，大量的數學與統計工具將在分析研究中發揮不可或缺的重要影響。能否把握那看似枯燥無味的數字所隱含的精微變化，成為決定未來競爭成敗的關鍵因素之一。
前年諾貝爾經濟學獎授予在期權定價方面做出開拓性貢獻的經濟學家和統計學家。他們在二十多年前就探索出具有劃時代意義的定價模型——布萊克.斯科爾期定價公式。本世紀20年代開設了股票期權品種，由於採用櫃台交易方式和缺乏標准化的設計合約，很難轉讓對沖，交易量不足稱道。1973年美國經濟學家布萊克和斯科爾斯，引進概率統計上隨機變數函數的一些定理和積分求值，推導出不支付紅利的股票期權定價公式，從此期權有了明確科學的價格定位依據，很快形成一個完整的市場，並迅速推廣到全世界，直至現在，期權占據著金融王國的重要位置。定價公式成為整個市場運轉的基礎。這個期權公式的定價思想所引發的金融革命表現在，預測遠期價格成為可能，不僅使期權為指數、貨幣、利率、期貨交易提供了全新的保值，投資手段，極大地豐富了金融市場，而且進一步推動了對各種金融產品的價值研究，提高了操作的理論水平。由此可以推斷，沒有布萊克.斯科爾斯定價模型，期權就不可能發展這么快，全球金融衍生品市場也就不可能有今天的高度發達，如今國外大型金融機構在總結金融交易失利原因時，總是首先追究最初的定價是否存在漏洞和錯誤
建立一個模型就摘取經濟領域的桂冠這一事實，體現了經濟與統計數學密不可分的關系。據不完全統計，自1969年設立諾貝爾經濟學獎以來的40多位獲獎者中，著名的計量經濟學家有23位，10位擔任過世界計量經濟學會會長，有六位直接靠計量經濟的研究和應用成果獲獎。借用統計數學，將經濟理論數學公式化，將經濟行為定量化，已成為當今世界經濟的熱門課題。
有關專家指出，統計學，經濟理論和數學這三者對於真正了解現代經濟生活中的數量關系來說，都是必要的，但本身並非充分條件。三者結合起來，就是力量。數學給經濟界帶來新的視角，新的觀念。抽象的數學工具一旦准確地切入金融市場，就顯得非常實用和有價值。二十多年來，指導期權交易的理論—定價模型得到廣大投資者的一貫遵循。沒有統計基礎、不懂定價公式含義的人要想在市場有出色表現將是十分困難的。
證券金融市場的風險管理是個永恆的話題，投資者都想尋求收益回報，但又必須面對各種各樣的損失可能。市場到底存在哪些風險，如何確定風險的大小，如何才能實現收益最大化和風險最小化，歷來都是受人關注的焦點和難點。自從1952年美國學者馬柯威茨運用數量方法創立證券組合理論以來，市場風險的神秘色彩逐漸淡化，不再變得那麼可怕和不可駕馭。
馬柯威茨組合理論的立足點是全面考慮「期望收益最大」和「不確定性(即風險)最小」。它通過總結投資損失的概率分布和可能收益與預期收益的偏離程度(即我們統計學上的方差)，發現投資者應該同時按適當比例購買各種證券而不是一種證券，進行分散化投資，其收益才盡可能是確定的。通過數量分析得出的這種結論，迎合了投資者避風險的需要。風險管理能力的提高促進了基金的蓬勃發展。在短短的幾十年間，隨著量化研究的不斷深入，組合理論及其實際運用方法越來越完善，成為現代投資學中的主流工具。由於馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來革新，1990年他獲得了諾貝爾經濟學獎。
眾所周知，量變引起質變。數量關系的背後，牽扯著市場的穩定與發展。金融業的現代化推動了統計與數理方法的應用研究，反過來，當今世界的金融管理特別是防範金融風險，也越來越要量化研究。早在1995年9月，美國斯但福大學經濟學教授劉遵義就通過實證比較，數量分析和模糊評價等方興，預測出菲律賓、韓國、泰國、印尼和馬來西亞有可能發生金融危機。後來的事實果然如此。這從一個側面提醒我們，沒有完整、科學的分析預測工具，就可能在國際金融競爭中蒙受重大損失。只有加強對作為金融信息的各種變數的研究，才能提高對金融運行規律的認識，才能把握市場的發展動向。
經濟理論的數學化和統計分析，使各種經濟行為也越來越數量化。在金融領域也不例外。定價公式和組合理論地位的確立，就證明數量工具已發揮了不可磨滅的作用。有統計顯示，在西方金融市場，三分之一的人運用組合理論來投資，三分之一的人靠技術分析管理頭寸，另外三分之一的人仍在堅守基礎分析。雖然運用何種手段來指導決策是投資者個人偏好、觀念的問題，但組合理論和技術分析所運用的統計工具逐漸被認同，說明理性投資將成為市場的寵兒。由此我們不難理解華爾街選才的動機。
主觀意見和直覺判斷有很大的隨意性，顯然與現代投資決策的要求相去甚遠。對市場和價格進行定量研究，從而揭示客觀存在的數量依存關系，成為投資和管理決策的一項基礎工作。用統計工具處理各種證券金融數據，可以比較全面地分析各種因素的影響力度。其主要表現在：
1 結構分析：證券市場與匯率、利率變動和國民經濟發展有多大的關聯度；單一證券與整個市場之間如何相互影響，市場指數設計是否合理；證券與期貨價格走勢是否相互制約；同一類證券有沒有一定的連動關系。
2 價值預測：分析未來證券發行和上市價格的理論定位，確定金融衍生證券的價格，分析預測證券期貨的價格走勢，進行投資決策等。
3 政策評價：研究市場系統風險的預警及控制，探討不同的組合投資效果。
4 理論檢驗：證券價格能否反映所有的信息，市場的有效性實證檢驗；各種技術指標的適用性和優化處理，周期效應的對比分析。
從以上可看出，量化研究有助於搞好風驗管理，設計投資組合，選擇交易時機，評估市場特性。統計工具在證券金融市場的大量應用，對交易技術的升級換代，管理水平的提高做出了特殊貢獻。現在，電腦交易系統在國外大行其道，依據不同要求設計的模型軟體層出不窮，只要把數據輸入電腦中，投資者根據分析結果隨時制訂和調整投資計劃。
投資者競爭的優勢不再停留在信息的收集上，而是綜合處理信息的能力。誰的模型從總量上與趨勢上能更合理、科學地分析市場，誰就能掌握主動。
簡單的統計和數學方法已經滿足不了日益復雜的金融發展需要。隨著統計和數學工具的推廣應用，一門新興的邊緣科學——金融統計學應運而生。美國芝加哥大學、哥倫比亞大學、紐約大學和英國利茲大學先後確定了金融統計的碩士和本科生的培養計劃。我國近幾年來，像中國科技大學、南開大學和山東大學建立了統計金融系，去年北京大學相繼成立了金融數學與金融工程管理中心、金融數學系；像北方工業大學統計學專業等建立的證券期貨模擬實驗室的也有很多家；開設相關專業的就更多了。
總之，統計學及其相關學科在證券期貨交易中的重大作用愈來愈被人們所認識和重視。讀者從本專題所講的內容也將會有更深入和全面的了解。後面我們將結合我國證券期貨交易的實際，介紹統計方法在證券期貨市場的一些基礎應用(包括我們的部分研究成果)，如證券期貨交易的統計指標體系；證券指數；投資組合；上市公司財物報表的統計分析與選股；證券期貨價格走勢預測(主要是技術分析)等。
❷ 計量經濟學論文
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❸ 求一篇計量經濟學的論文，需要用eviews分析的，建模檢驗之類， 要自己或朋友寫的，百度上找不到的那種
一、引言：
多年來，受收入水平的限制，安徽省農村居民消費需求發展相對緩慢，農民消費還存在巨大潛力。要擴大內需，不僅從市場需求和消費結構、消費價格這個角度來考慮，更要解決如何使農民收入持續快速增長，提高農民總體購買力，推動農村消費不斷擴大。由於數據的可獲性及影響的重要性，對於安徽省農村居民的消費水平主要選取了以下兩個影響因素：農村居民家庭人均純收入及商品零售價格指數。
二、數據的收集
農民收入低下，限制了其購買力。雖然近幾年我省農民人均純收入處於快速增長階段，但相比較之下，我省城鎮居民人均可支配收入增速更快，10年間城鎮人均可支配收入增速17.2% ，而農民人均純收入年均增速僅12.6%。農民人均純收入與城鎮居民人均可支配收入間的差距較大，並有擴大趨勢，從1998 年的1:2.56 上升到2008年的1:3.09。
在安徽省,居民消費是在省內生產總值經過初次分配和再次分配後形成的, 由此選擇了人均GDP; 儲蓄是指可支配收入中未被消費掉的部分, 兩者之間是此消彼長的關系, 過度儲蓄會直接減少市場上的有效需求,並在貨幣市場上產生收縮效應,使商品市場長期低迷,可見儲蓄和消費息息相關；根據日常觀察和統計研究都表明, 當前可支配收入水平是決定安徽省消費的核心因素 , 因此人均可支配收入的入選毫無疑問;商品的價格在很大程度上也是促成居民消費心理的因素。
.1989年到2008年農村居民的消費水平及其影響因素的統計數據（表1）
年份 農村居民消費水平Y 農村居民家庭人均純收入X1 商品零售價格指數X2
1991 550 603.5 128.8
1992 561 687.3 102.1
1993 612 708.6 102.9
1994 698 784 108.4
1995 809 921.6 113.2
1996 1048 1225 121.7
1997 1327 1567.7 114.8
1998 1626 1936.1 106.1
1999 1732 2090.1 102.8
2000 1733 2162 97.4
2001 1766 2210.3 97
2002 1865 2253.4 96.5
2003 1969 2366.4 99.2
2004 2062 2475.6 98.7
2005 2103 2622.2 98.9
2006 2301 4038.6 102.8
2007 2561 4631.2 100.8
2008 2847 5025.1 101
2009 3265 5791.1 103.8
2010 3768 6700.7 106.7
註：數據來源《安徽統計年鑒》整理
三、模型的估計
可以看出Y X1都是逐年增長的，但增長速率有所變動，而X2在多數年份呈現水平波動。說明變數之間不一定是線性關系。初步建立模型
Y=b0+b1*x1+b2*x2+ui
b0表示在沒有任何因素影響下的農村居民消費水平;b1表示農村居民家庭人均純收入對農村居民消費水平的影響；b2表示商品零售價格指數對農村居民的消費水平的影響；ui為隨機擾動項。
四、模型的檢驗及修正
（一）模型的參數估計及經濟意義及檢驗
利用Eviews軟體，做Y對X1、X2的回歸，Eviews的最小二乘估計的回歸結果如下表1：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/02/11 Time: 23:23
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1902.214 621.2436 3.061946 0.0071
X1 0.473529 0.026988 17.54581 0.0000
X2 -12.78608 5.640545 -2.266816 0.0367
R-squared 0.957489 Mean dependent var 1760.150
Adjusted R-squared 0.952487 S.D. dependent var 907.3468
S.E. of regression 197.7781 Akaike info criterion 13.54965
Sum squared resid 664975.0 Schwarz criterion 13.69901
Log likelihood -132.4965 F-statistic 191.4465
Durbin-Watson stat 0.668705 Prob(F-statistic) 0.000000
1、
經濟意義上的檢驗
該模型可初步通過經濟意義上的檢驗，系數符號均符合經濟意義，農村居民家庭人均純收入及商品零售價格指數均能在數量上增加居民消費。
統計意義上的檢驗
2、 當n=20, α=0.05時，t檢驗值為1.740。由數據可以看出，X1、X2的t檢驗值得絕對值大於1.740，符合t檢驗。F=191.4465符合F檢驗。R-squared=0.957489 Adjusted R-squared=0.952487,模型的擬合度較好。因此這些因素對農村居民的消費水平有較大的影響。
（二）計量經濟學檢驗
1、異方差檢驗
樣本數為20，且模型為二元線性回歸模型，利用懷特檢驗對異方差性進行檢驗，利用OLS課的殘差ei,求殘差平方和ei^2並將其對X1/、X2、x1 ^2、x2 ^2和x1*x2作回歸。可得結果如下表2:且xii為xi ^2,xi為xi*xj
表2
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.695609 Probability 0.200342
Obs*R-squared 7.543399 Probability 0.183260
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/04/11 Time: 12:33
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1195106. 1723183. -0.693545 0.4993
X1 73.97101 178.9977 0.413251 0.6857
X1^2 0.004362 0.003326 1.311486 0.2108
X1*X2 -1.087428 1.807275 -0.601695 0.5570
X2 24499.23 29838.47 0.821062 0.4254
X2^2 -116.1038 127.4675 -0.910850 0.3778
R-squared 0.377170 Mean dependent var 33248.75
Adjusted R-squared 0.154731 S.D. dependent var 33985.90
S.E. of regression 31246.13 Akaike info criterion 23.78050
Sum squared resid 1.37E+10 Schwarz criterion 24.07922
Log likelihood -231.8050 F-statistic 1.695609
Durbin-Watson stat 1.075356 Prob(F-statistic) 0.200342
可知R-squared=0.377170，查表可得樣本數為20，自由度為5的λ2分布的值為11.0705，因為nR ^2=9.36332<11.0705所以接受原假設，表明殘差是同方差的，不存在異方差性。
2、多重共線性檢驗
讓Y分表對x1、x2做回歸，首先將Y與x1作回歸得結果如下表
表3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/04/11 Time: 12:46
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 505.1886 86.79409 5.820541 0.0000
X1 0.494074 0.028192 17.52538 0.0000
R-squared 0.944639 Mean dependent var 1760.150
Adjusted R-squared 0.941563 S.D. dependent var 907.3468
S.E. of regression 219.3389 Akaike info criterion 13.71375
Sum squared resid 865971.7 Schwarz criterion 13.81333
Log likelihood -135.1375 F-statistic 307.1390
Durbin-Watson stat 0.368552 Prob(F-statistic) 0.000000
讓Y分表對x2做回歸，首先將Y與x2作回歸得結果如下表
表4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/04/11 Time: 12:49
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6600.847 2381.405 2.771829 0.0126
X2 -46.02298 22.57066 -2.039062 0.0564
R-squared 0.187644 Mean dependent var 1760.150
Adjusted R-squared 0.142513 S.D. dependent var 907.3468
S.E. of regression 840.2085 Akaike info criterion 16.39982
Sum squared resid 12707105 Schwarz criterion 16.49939
Log likelihood -161.9982 F-statistic 4.157775
Durbin-Watson stat 0.253067 Prob(F-statistic) 0.056405
可知Y與X1的組合為最優方程。雖然X2與Y的擬合度不是很好，但由表可知，引入X2後R-squared=0.957489,大於Y與X1回歸的車的R-squared=0.944639,這說明X2這跟變數對模型有改善作用，且t檢驗符合，故不能舍棄。
3.自相關問題的檢驗
根據表1中農村居民家庭人均純收入X1，商品零售價格指數X2數據，使用最小二乘法估計消費模型得
Yt=1902.214+0.473529X1+-12.78608X2
Se =(621.2436) (0.026988) (5.640545)
t= (3.061946) (17.54581) (-2.266816)
R^2=0.957489 F=191.4465 DW=0.668705
對樣本量為20，二個解釋變數的模型、5%的顯著水平，查DW統計表可知，dl=1.1，=1.537，模型中DW<dl,顯然消費模型中有自相關。
在Eviews命令欄中輸入ls e e(-1)，可得回歸結果表5如下
Dependent Variable: E
Method: Least Squares
Date: 12/06/11 Time: 22:18
Sample (adjusted): 1992 2010
Included observations: 19 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E(-1) 0.666404 0.176496 3.775755 0.0014
R-squared 0.441966 Mean dependent var -0.466202
Adjusted R-squared 0.441966 S.D. dependent var 192.1938
S.E. of regression 143.5719 Akaike info criterion 12.82275
Sum squared resid 371032.3 Schwarz criterion 12.87245
Log likelihood -120.8161 Durbin-Watson stat 1.052338
et=0.6664 et-1
在Eviews命令欄中輸入方程：ls y-0.6664*y(-1) c x1-0.6664*x1(-1) x2-0.6664*x2(-1)。回車後可得方程輸出結果如表6
Dependent Variable: Y-0.6664*Y(-1)
Method: Least Squares
Date: 12/06/11 Time: 22:44
Sample (adjusted): 1992 2010
Included observations: 19 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 212.7979 171.9140 1.237816 0.2336
X1-0.6664*X1(-1) 0.439991 0.038401 11.45781 0.0000
X2-0.6664*X2(-1) 0.785376 5.059536 0.155227 0.8786
R-squared 0.894654 Mean dependent var 721.3008
Adjusted R-squared 0.881486 S.D. dependent var 365.9682
S.E. of regression 125.9876 Akaike info criterion 12.65418
Sum squared resid 253966.0 Schwarz criterion 12.80331
Log likelihood -117.2147 F-statistic 67.94052
Durbin-Watson stat 1.168484 Prob(F-statistic) 0.000000
由表6可得回歸方程為
Yt*=212.7979+0.439991X1*+0.785376X2*
Se=(171.9140) (0.038401) (5.059536)
T=(1.237816) (11.45781) (0.155227)
R^2=0.894654 F=67.94052 DW=1.168484
其中，Yt*=Yt-0.6664Yt-1 X1t*=X1t-0.6664*X1t(-1) X2t*=X2t-0.6664*X2t(-1)
由於使用了廣義差分數據，樣本容量減了少1個，為19個。查1%顯著性水平的DW統計表可知dl=0.835，=1.065，模型中DW=1.168484>，說明在1%顯著性水平下廣義差分模型中已無自相關，不必再進行迭代。同時可見，可決系數R^2、t、F統計量也達到了理想水平。
由上述差分方程有
B1=212.7979/(1-0.6664)=637.89
由此，我們得到最終安徽省農村居民消費模型為
Yt=637.89+0.439991X1*+0.785376X2*
由式的安徽省農村居民消費模型可知，安徽省農村居民的消費邊際為0.439991和0.785376。即其他解釋變數不變，農村居民家庭人均純收入每增加一元，平均來說人均消費支出將增加0.439991。其他解釋變數保持不變，商品零售價格指數每增加一元，平均來說人均消費支出將增加0.785376。
五、提高農村居民消費政策建議
當前制約我國經濟增長的因素很多，靠擴大投資拉動經濟增長不是長久之計，靠擴大出口拉動經濟增長也面臨居多難題，因此，擴大內需、提升居民消費水平來拉動經濟增長應是長久之策，根據以上分析，提升居民消費水平可從以下幾方面著手：
大力發展生產力，增加科技投入，把國民經濟蛋糕做大做強，提升國內生產總值整體水平。當前，要發展低碳與生態經濟，增加國內生產總值的綠色含量，提高居民整體收入水平，特別是農村居民收入水平。中國是一個農業大國，農村居民收入水平低是居民消費水平難以提高的重要原因。切實提高農民收入，不僅是農民由溫飽進入小康、改善農民生活質量的關鍵，也是刺激消費、促進經濟健康快速協調發展的重要著力點。
調整農業結構，大力發展優質高效農業。當前要對傳統農業結構模式進行優化和調整，大力發展「兩高一優」農業。調整重點是進行農產品的品種改良和換代，提升品質，提高效益。
大力發展農村合作經濟組織，服務農民。當前要大力發展農村合作經濟組織，架起種植基地與市場供應的橋梁，為農民提供有效信息，同時暢通購銷渠道，為農民的產前、產中、產後提供全方位的服務，促進農民增產增收。
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城鄉收入差距的因素分析
大學生手機預期消費的計量經濟模型
第二產業國內生產總值對固定資產投資的影響分析
第二產業GDP形成的因素分析
各因素對高新技術區發展的影響
基於Hedonic模型的成都住宅價格影響因素分析
關於自籌資金對基本建設投資資金的影響
關於中國旅遊發展的分析
關於GDP與固定資產投資的計量經濟模型分析
國內工業固定資產和勞動就業人數對工業產值的影響
倒「U」曲線及頂點分析
金融發展與經濟增長的關系
失業率對中國國內生產總值的影響
人力資本和實物資本對企業利潤的影響分析
人力資本投入與GDP
實證庫茲涅茨倒U曲線中國實現
農村剩餘勞動力轉化途徑與農民收入增加的關系分析
農村居民收入影響因素分析
利率及收入對貨幣供應量的影響
我國房地產行業的生產函數模型
我國改革開放後通貨膨脹的因素分析
我國房地產市場影響因素分析
我國居民儲蓄影響因素的實證分析
我國居民收入對儲蓄存款的影響
適度擴大M2能提高我國GDP
四川省農民收入結構分析
四川省居民消費水平影響因素的分析
影響農民收入的因素分析
信息時代的城鎮對比
影響國內私人汽車擁有量的幾個重要因素分析
影響成都市機動車總數因素的定量分析
影響我國國內過夜旅遊者人數因素的計量分析
影響電信業務收入的主要因素的分析
影響貨幣需求的因素分析
用誤差校正模型研究季度M1需求
政府對公共衛生事業的投資與國民經濟增長關系的計量分析
由彈性價格貨幣模型論中國匯率和利率的聯動性
中國資本外逃的成因解釋與計量分析
中國的菲利普斯曲線
中國城鄉人口流動趨勢分析
中國外匯儲備的影響因素分析
中國校正失業變化率條件下的奧肯定律檢驗
菲利普斯曲線的驗證
對我國經濟增長的因素分析
恩格爾系數模型檢驗
地區人均收入影響因素的計量分析
成都市投資額影響因素的實證分析
關於司機年齡與發生車禍次數關系的分析
固定資產投資對GDP的影響
改革開放以來商品零售價格指數（RPI）變化因素分析
關於GDP與其他經濟因素關系的計量分析
關於教育對中國經濟增長作用的計量分析
吉尼系數影響因素的計量分析
我國經濟增長對能源消耗的依賴
我國旅遊經濟的因素分析
投資額與生產總值和物價指1
外商直接投資（FDI）對我國經濟影響的實證分析
試探交通運輸發展與國民經濟的關系
我國1978-1997年的財政收入和國民生產總值的計量分析
影響居民消費水平的因素分析
影響居民消費水平的主要因素分析
新中國出口的影響因素分析
有關我國居民儲蓄影響因素的計量分析
我國消費的影響因素分析(經濟2班）
我國人均GDP與消費的計量分析
影響股價指數的因素分析
中國經濟增長與周期波動
中國能源需求影響因素實證分析
中國旅遊業發展狀況分析
中國城市居民消費計量分析
FDI對中國經濟增長的影1
城鎮居民住房面積的多因素分析
對影響人身保險保費收入諸因素的計量分析
餐飲業區域市場潛力的影響因素分析
對上市公司利用新四項計提進行盈餘管理的實證研
關於國內旅遊需求的計量經濟學分析報告
關於影響我國南方幾省市農業總產值因素的實證分析
三大產業的發展與城鎮居民家庭消費支出
上市公司財務預警模型設計與分析
宏觀經濟政策對中國經濟周期波動的影響分析
如何提高農業產值和農民人均收入水平
貨幣政策有效性分析
私家車擁有量的計量分析
四川省居民消費水平的多因素分析
我國采礦業龍頭企業利潤因素分析
我國財產保險市場發展的因素分析
外資利用與我國進出口貿易關系的實證分析
我國國債擠出效應的實證分析
我國農民收入影響因素的回歸分析
影響保費收入的因素分析
我國汽車需求的因素分析
影響GDP增長的經濟因素分析
影響人身保險保費收入的重要因素分析
影響我國農業總產值因素的實證分析
影響壽險保費收入的因素分析2
影響四川省房地產業發展的因素分析
影響中國汽車產量的多因素分析
中國經濟增長的影響因素實證分析
中國城鎮居民2003年可支配收入分析
資本結構主要影響因素的再探析
在校學生總數變動的多因素分析
運用OLS法對參數估計
中國上市公司現金股利的影響因素分析
中國農業總產值問題的計量分析
GDP與進出口總額的計量分析
城市住房均衡價格供求模型
城鎮集體單位固定資產投資對國內生產總值的影響分析
城鎮人均收入與人均通訊消費分析
NBA球員薪金問題
北京城市居民消費函數模型分析
北京市城鎮居民消費函數模型
成都市05年度住宅市場定價模型
北京市城鎮居民消費模型
北京市居民消費函數模型(巫君榮楊三冠等)
店鋪租金的確定
對成都市房地產市場的實證考察
對影響某高校研究生錄取線的爽因素分析
對外貿易與四川經濟增長關系實證分析
工業產值與能源耗量的實證分析
發展中國家貨幣需求模型
固定資產投資對貴州GDP影響分析
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❼ 計量經濟學論文 期末論文啊~要有數據模型，最好有異方差共線性啥的。而且最好數據新一點啊。。
計量經濟學課程論文
產業結構對我國經濟增長影響
的實證分析
學號：2008324030924
學院：商學院
班級：財務管理0802班
姓名：王玉娟
產業結構變動對我國經濟增長影響
的實證分析
（河北農業大學商學院 財務管理0802班 王玉娟 2008324030924）
摘要：經濟發展是以經濟增長為前提的，而經濟增長與產業結構變動又有著密不可分的關系。本文採用1981年至2010年的統計數據，通過建立多元線性回歸模型，運用最小二乘法，研究三大產業增長對我國經濟增長的貢獻，從而得出調整產業結構對轉變經濟發展方式，促進我國經濟可持續發展的重要性。
關鍵字：經濟增長；三大產業；最小二乘法；產業結構；可持續發展
The change of instrial structure to
the economic growth in China empirical analysis
of the influence
Abstract: Economic development is the premise of economic growth, and economic growth and the change of instrial structure and the inseparable relationship. This paper adopts from 1981 to 2010 by establishing the statistical data of multiple linear regression model, using the least squares, research to our country economy three instry growth contribution to the growth of adjust the instrial structure, thus draws for transformation of the mode of economic development, and promote the sustainable development of China's economic importance.
Key word: economic growth; Three instries; Least squares; Instrial structure
一、引言
經濟增長通常是指在一個較長的時間跨度上，一個國家人均產出（或人均收入）水平的持續增加。經濟增長率的高低體現了一個國家或地區在一定時期內經濟總量的增長速度，也是衡量一個國家或地區總體經濟實力增長速度的標志。它構成了經濟發展的物質基礎，而產業結構的調整與優化升級對於經濟增長乃至經濟發展至關重要。
一個國家產業結構的狀態及優化升級能力，是經濟發展的重要動力。十六大報告提出，推進產業結構優化升級，形成以高新技術產業為先導、基礎產業和製造業為支撐、服務業全面發展的產業格局。十七大報告明確指出，推動產業結構優化升級，這是關系國民經濟全局緊迫而重大的戰略任務。《十二五規劃綱要》又將經濟結構戰略性調整作為主攻方向和核心任務。產業結構優化升級對於促進我國經濟全面協調可持續發展具有重要作用。
二、模型設定及數據說明
1、模型設定
通過對數據觀察，根據搜集的1981年至2010年的統計數據，建立模型。其模型表達式為：
Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+µi (i=1,2,3)
其中：Y表示國內生產總值(GDP)的年增長率，X1、X2、X3分別表示第一、二、三產業的年增長率，α表示在不變情況下，經濟固有增長率。可近似認為，表明國內生產總值增長為三次產業增加值增長率的加權和，而βi分別表示各產業部門在經濟增長中的權數；βi Xi則表示各產業部門對經濟增長的貢獻。µi表示隨機誤差項。
通過上式，我們可以了解到，各產業每增長1個百分點，國內生產總值(GDP)會如何變化。從而進行經濟預測，為產業政策調整提供依據與參考。
2、數據說明
以下數據來自財新網，見表1
表1單位：％
年度 GDP 第一產業 第二產業 第三產業 年度 GDP 第一產業 第二產業 第三產業
增長率 增長率 增長率 增長率 增長率 增長率 增長率 增長率
1981 5.2 6.98 1.87 10.42 1996 10 5.1 12.11 9.43
1982 9.1 11.53 5.56 12.98 1997 9.3 3.5 10.48 10.72
1983 10.9 8.33 10.37 15.17 1998 7.8 3.5 8.91 8.37
1984 15.2 12.88 14.48 19.35 1999 7.6 2.8 8.14 9.33
1985 13.5 1.84 18.57 18.16 2000 8.4 2.4 9.43 9.75
1986 8.8 3.32 10.22 12.04 2001 8.3 2.8 8.44 10.26
1987 11.6 4.7 13.69 14.36 2002 9.1 2.9 9.83 10.44
1988 11.3 2.54 14.52 13.16 2003 10 2.5 12.67 9.5
1989 4.1 3.07 3.77 5.36 2004 10.1 6.3 11.11 10.06
1990 3.8 7.33 3.17 2.33 2005 11.3 5.2 12.1 12.2
1991 9.2 2.4 13.85 8.87 2006 12.7 5 13.4 14.1
1992 14.2 4.7 21.15 12.44 2007 14.2 3.7 15.1 16
1993 14 4.7 19.87 12.19 2008 9.6 5.4 9.9 10.4
1994 13.1 4 18.36 11.09 2009 9.2 4.2 9.9 9.6
1995 10.9 5 13.88 9.84 2010 10.3 4.3 12.2 9.5
三、模型參數估計
運用eview3.1軟體，採用最小二乘法，對表一中的數據進行線性回歸，對所建模型進行估計，估計結果見下圖。（圖1）
從估計結果可得模型：
Yt=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3
四、模型的檢驗
通過上述線性回歸得到模型，現在就其具體形式進行檢驗：
1、經濟意義檢驗
通過估計所得到參數，可進行經濟意義檢驗：
⑴α=0.6902，表示當三大產業保持原有規模，我國GDP仍能增加0.6902個百分點。這種結果符合經濟發展規律，合理。
⑵β1 =0.1869,表示在其他條件不變的情況下，第一產業每增長1個百分點，GDP增加0.1869個百分點；反之，降低0.1869，符合經濟現實。
⑶β2=0.4564,表示在其他條件不變的情況下，第產業每增長1個百分點，GDP增加0.4564個百分點；反之，降低0.4564，符合現實。
⑷β3 =0.2875,表示在其他條件不變的情況下，第一產業每增長1個百分點，GDP增加0.2875個百分點；反之，降低0.2875，合理。
綜上可知，該模型符合經濟意義，經濟意義檢驗通過。
2、統計檢驗
⑴ 擬合優度檢驗
① 樣本決定系數
R^2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R^2的值越接近0，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。
由圖1參數估計結果可得，樣本決定系數R^2=0.965032＞0.8，可見其擬合優度不錯。
② 調整後的樣本決定系數
因解釋變數為多元，使用調整的擬合優度，以消除解釋變數對擬合優度的影響。調整後的R^2=0.960997＞0.8，所以，其擬合程度不錯。
⑵方程顯著性檢驗
有模型可知總離差平方和TSS的自由度為29(n-1),回歸平方和ESS的自由度為3。所以，殘差平方和的自由度為26(n-k-1)。
H0: βi =0 H1: βi≠0
在H0成立的條件下，統計量
F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=239.1760
而在α=0.05,n=30,k=3時，查表得F0.05(3,26)=2.98＜239.1760，由此可知，應拒絕原假設，接受H1，認為回歸方程顯著成立。
⑶參數顯著性檢驗
H0: βi =0 H1: βi≠0
在H0成立的條件下，統計量
Ti=(^βi-βi)/S(^βi)
當βi =0時，T1=3.970619、T2=15.04468、T3=6.837076；在α=0.05,n=30,k=3時，查表得T0.025(26)=2.056,得Ti＞T0.025(16)=2.056,則拒絕原假設，接受備選假設，即認為βi顯著不為0 。
3、計量經濟學檢驗
⑴解釋變數之間的多重共線性檢驗
在這里採用Frisch綜合分析法，檢驗模型各解釋變數間是否存在多重共線問題：
① 通過做簡單回歸得到下表：
表2
回歸方程 Tα Tβ R^2 DW
Y1=9.4776+0.1292 X1 8.49 0.62 0.01 0.94
Y2=3.6885+0.5537 X2 5.87 10.95 0.81 0.79
Y3=2.5273+0.6727 X3 2.30 7.18 0.65 0.44
根據經濟理論和統計檢驗，X2最重要，從而得出最有簡單回歸方程Y= 3.6885+0.5537 X2 。
②將其餘變數逐一引入Y=3.6885+0.5537X2，從而得出Y=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3為最優模型。
說明該模型不存在多重共線性問題，可能與選取變數為相對數有關，降低了其共線性問題發生的可能性。將其餘變數逐一引入
綜上所述，該模型不存在共線性問題。
⑵隨即擾動項序列相關檢驗
在給定α=0.05，n=30,k=3,查D-W統計表，得dL=1.21,dU=1.55。由DW=0.5372＜dL=1.21，可知隨機誤差項存在一階正序列相關，即μt=ρμt-1+νt。
經軟體處理可得圖2，ρ1估計值為0.8643，並且T檢驗顯著，說明該模型確實存在一階序列相關。DW=2.2963，α=0.05，n=29,k=3,，查表得dL=1.20，dU=1.65， dU=1.65＜DW=2.2963＜4-dU=2.35，表明模型已經不存在一階序列相關性。因此，模型已消除序列相關性影響，經濟增長率與各產業增長率的回歸方程為：
Yt=0.4168+0.2506X1+0.4002X2+0.3852X3
由模型可知，當第一產業增長1個百分點時，我國經濟增長0.2506個百分點；當第二產業增長1個百分點時，我國經濟增長0.4002個百分點；當第三產業增長1個百分點時，我國經濟增長0.3852個百分點。
五、對策建議
根據模型得出1981-2010年，三大產業對經濟增長的貢獻率和產業構成情況如下圖所示：
由圖可以看出，由前面對實證分析結果可以看出，改革開放以來，第二產業對經濟增長的貢獻率最高，其次是第三產業、第一產業；第二、三產業所佔比重逐年增大，其中，以第三產業增速最快，而第一產業在國民經濟中所佔比重逐年
下降。
1、堅持科學發展觀，加快轉變經濟發展方式，推動產業優化升級，形成以高技術產業為先導，基礎產業和製造業為支撐、服務業全面發展的產業格局；形成由主要依靠第二產業帶動向依靠第一、第二、第三產業協同帶動轉變的新局面，實現我國經濟可全面協調持續發展。
2、加大對農業的投入，調整農業內部產業結構，提高我國農業的科技化、產業化、現代化水平。
改革開放以來，尤其是市場經濟建立以來，雖然第一產業在國民經濟中所佔比重逐年下降，但第一產業對經濟增長的貢獻率卻逐年上升，說明科教興農、農業產業化、財政支持等農業產業政策的支持下，我國農業的綜合競爭力在提升，但就總體而言，仍是我國的弱智產業。加強農業財政投入，提高農業科技化、產業化、現代化水平，調整農業內部產業結構，提高我國農業的市場競爭力。尤其應加大資本、技術等要素的投入，建立健全農村資本金融市場和生產要素流動市場，提高要素資源的使用效率。提高農村居民受教育水平，培養具有創新精神和時代感的社會主義新農民。
3、要堅持走中國特色新興工業化道路，著重改造提升製造業，培育發展戰略性新興產業，建立創新型國家，提高我國核心競爭力。
自建國以來，工業尤其是重工業是我國經濟發展的支柱，工業內部結構、地區結構都存在差異。調整工業內部產業結構，提高基礎工藝、基礎材料、基礎元器件研發和系統集成水平。積極有序發展新一代信息技術、節能環保、新能源、生物、高端裝備製造、新材料、新能源汽車等產業，加快形成先導性、支柱性產業，切實提高產業核心競爭力和經濟效益。
4、加快推進服務業發展，把推動服務業大發展作為產業結構優化升級的戰略重點。
推進服務業發展，不僅能夠有效改變我國產業結構現狀，更能夠提高就業率，穩定民生，提高人們的生活水平和質量。推進服務業發展，重點是建立健全流通和服務部門，提高流通、服務質量；拓展服務業新領域，發展新業態，培育新熱點，推進規模化、品牌化、網路化經營。推動特大城市形成以服務經濟為主的產業結構。
參考文獻：
⑴ 陳華.中國產業結構變動與經濟增長[J]．統計與決策，2005,3
⑵ 劉雲峰.遼寧省產業結構與經濟增長實證分析[J]．東北亞論壇，2004，9
⑶ 高鴻業.西方經濟學.北京：中國人民大學出版社，2004
⑷ 張潤清.計量經濟學.北京：中國農業出版社，2007
⑸ 劉偉，李紹榮.產業結構與經濟增長[J]．中國工業經濟2005.5，
⑹ 王憐.產業結構變動與經濟增長影響的實證分析[J]．商業現代化2007.5
❽ 求計量經濟學論文
計量經濟學論文可以研究的問題有多種，期中比較簡單的就是根據數據，建立方程，研究變數之間的關系，主要運用的工具就是計量經濟學的初等知識和Eviews軟體，思路、要求和注意事項我覺得這么說對你的幫助不大，所以給你一篇我的論文做參考，也許對你有幫助，如果你覺得看的不是很明白的話，可以再留言給我，我把什麼思路等告訴你。
計量經濟學
期末實驗報告
實驗名稱：大中城市城鎮居民人均消費支出與其影響因素的分析
姓 名：
學 號：
班 級： （）級統計學系（）班
指導教師：
時 間：
（上面是論文封皮）
23個城市城鎮居民人均消費支出與其影響因素的分析（題目）
一、 經濟理論背景
近幾年來，中國經濟保持了快速發展勢頭，投資、出口、消費形成了拉動經濟發展的「三架馬車」，這已為各界所取得共識。通過建立計量模型，運用計量分析方法對影響城鎮居民人均消費支出的各因素進行相關分析，找出其中關鍵影響因素，以為政策制定者提供一定參考，最終促使消費需求這架「馬車」能成為引領中國經濟健康、快速、持續發展的基石。
二、 有關人均消費支出及其影響因素的理論
我們主要從以下幾個方面分析我國居民消費支出的影響因素：
①、居民未來支出預期上升，影響了居民即期消費的增長
居民的被動儲蓄直接導致購買力的巨大分流, 從而減弱對消費品的即期需求，嚴重地影響了居民即期消費的增長，進而導致有效需求的不足，最終導致經濟增長的乏力。90年代末期以來，我國的醫療、養老、失業保險、教育等一系列改革措施集中出台，原有的體制被打破，而新的體制尚未建立健全，因此目前的醫療、養老、失業保險、教育體制對居民個人支出的壓力較大，而且基本上都是硬性支出，支出的不確定性也很大，導致居民目前對未來支出預期的上升。
②、商品供求結構性矛盾依然突出
從消費結構上看，我國消費品市場已發生了新的根本性變化：居民低層次消費已近飽和，而更高水平的消費又未達到。改革開放20多年來，城鄉居民經過了一個中檔耐用消費品的普及階段後，目前老百姓的收入消費還不足以形成一個新的、以高檔產品為內容的主導性消費熱點，如轎車、住房等還遠不能納入大多數人的消費主流，居民現有的購買力不能形成推動主導消費品升級的動力。
③、物價總水平持續在低水平運行，通貨緊縮的壓力較大，不利於消費的增長
加入WTO之後，隨著關稅的降低和進口規模的擴大，國外產品對我國市場的沖擊將進一步加大，國際價格緊縮對國內價格變化將產生負面影響。物價的持續下降，不利於居民的消費增長。因為從居民的消費心理上看，買漲不買降是居民購物的習慣心理。由於居民對物價有進一步下降的預期，因此往往推遲消費，不利於居民消費的增長。另外，從統計上分析，由於物價的下降，名義消費增長往往低於實際消費的增長，這在一定程度上也不利於消費增長幅度的提高。
④、我國現階段沒有形成大的消費熱點，難以帶動消費的快速增長
經過近幾年的培育和發展，我國目前已經形成了住房消費、居民汽車消費、通信及電子產品的消費、節假日消費及旅遊消費等一些消費亮點，可以促進消費的穩定增長，但始終未能形成大的消費熱點，因此不能帶動消費的高速增長。
三、 相關數據收集
相關數據均來源於2006年《中國統計年鑒》：
23個大中城市城鎮居民家庭基本情況（表格）
地區 平均每戶就業人口（人） 平均每一就業者負擔人數（人） 平均每人實際月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消費支出（元）
北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9
天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8
石家莊 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9
太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5
呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7
沈陽 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1
大連 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5
長春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2
哈爾濱 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4
上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3
南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6
杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2
寧波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4
合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9
福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8
廈門 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7
南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4
濟南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4
青島 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7
鄭州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3
武漢 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1
長沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8
廣州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1
四、 模型的建立
根據數據，我們建立多元線性回歸方程的一般模型為：
其中：
——人均消費支出
——常數項
——回歸方程的參數
——平均每戶就業人口數
——平均每一就業者負擔人口數
——平均每人實際月收入
——人均可支配收入
——隨即誤差項
五、實驗過程
（一）回歸模型參數估計
根據數據建立多元線性回歸方程：
首先利用Eviews軟體對模型進行OLS估計，得樣本回歸方程。
利用Eviews輸出結果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:08
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159
X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704
X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513
X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239
X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290
R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564
Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249
Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259
Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076
根據多元線性回歸關於Eviews輸出結果可以得到參數的估計值為： , , ， ，
從而初步得到的回歸方程為：
Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)
T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)
F=11.64259 df=18
模型檢驗：由於在 的水平下，解釋變數 、 、 的檢驗的P值都大於0.05，所以變數不顯著，說明模型中可能存在多重共線性等問題，進而對模型進行修正。
（二）處理多重共線性
我們採用逐步回歸法對模型的多重共線性進行檢驗和處理：
X1：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:28
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697
X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405
R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623
Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497
Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511
Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491
X2：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156
X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364
R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380
Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254
Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623
Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412
X3：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988
X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000
R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402
Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276
Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577
Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013
X4：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:30
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665
X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001
R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129
Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003
Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284
Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096
由得出的數據可以看出， 的調整的判定系數最大，因此首先把 引入調整的方程中，然後在分別引入變數 、 、 進行OLS得：
X1、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:32
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266
X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167
X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000
R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276
Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087
Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596
Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043
X2、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:33
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568
X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130
X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000
R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036
Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847
Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348
Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093
X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:34
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306
X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046
X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363
R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634
Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445
Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965
Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010
由數據結果可以看出，引入X4時方程的調整判定系數最大，且解釋變數均通過了顯著性檢驗，再分別引入X1、X2進行分析。
X1、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:37
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370
X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180
X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192
X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919
R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625
Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373
Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591
Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050
X2、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:38
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995
X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714
X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053
X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345
R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599
Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347
Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429
Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046
由輸出結果可以看出，在 的水平下，解釋變數 、 的檢驗的P值都大於0.05，解釋變數不能通過顯著性檢驗，因此可以得出結論模型中只能引入X3、X4兩個變數。則調整後的多元線性回歸方程為：
Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)
T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)
F=21.66965 df=20
（三）.異方差性的檢驗
對模型 進行懷特檢驗：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.071659 Probability 0.399378
Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:53
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929
X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977
X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080
X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460
X4^2 0.18 0.229933 0.526841 0.6047
R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87
Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54
S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207
Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892
Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659
Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378
由檢驗結果可知， ，由White檢驗知，在 時，查 分布表，得臨界值 (20)=30.1435，因為 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在異方差。
（四）.自相關的檢驗
由模型的輸出結果可知，估計結果都比較滿意，無論是回歸方程檢驗，還是參數顯著性檢驗的檢驗概率，都顯著小於0.05，D-W值為2.111635，顯著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解釋變數的個數為2，得到下限臨界值 ，上限臨界值 ， =1.543<D-W=2.111635<4 ，由DW檢驗決策規則可知，該模型不存在自相關問題。
六、對模型進行分析和解釋經濟學意義
回歸方程的意義為：當平均每人實際月收入不變時，人均可支配收入每增加一個單位，人均消費支出減少1.473721個單位；當人均可支配收入不變時，平均每人實際月收入每增加一個單位，人均消費支出增加1.766892個單位。
七、 就模型所反映的問題給出針對性的政策建議或結論
對於我國人均消費支出的分析中，可以看出我國在過去的幾年裡經濟發展穩健，但是由於種種原因導致我國經濟的現狀存在一定的問題，如不完善的社會保障制度導致消費結構不合理；過高的居民儲蓄存款影響居民消費傾向；消費品生產行業投資方向失誤和低效率引起國內市場消費梗阻；保守的消費觀念和消費政策的制約；教育支出比重過大影響居民消費傾向 。對此我們國家應該在以下幾個方面對居民消費中存在的問題進行對策研究
（一）建立和完善社會保障制度，增強居民消費信心
（二）培育新的消費熱點，拓展居民的消費領域
（三）促使商品消費從自我積累型向信用支持型轉變
（四）分層次促進居民消費
（五）破解影響消費結構優化的政策制約
（六）化解有效供給不足與產品相對過剩的矛盾
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學術堂整理了十五個計量經濟學論文題目供大家進行參考：版
1、中國貨市需求函權數實證研究.
2、貨幣超發的實證研究
3、存款准備金率變化的影響
4、貨幣需求與通脹關聯分析
5、貨幣需求的彈性分析
6、我國居民消費函數實證分析
7、浙江省居民消費函數變化
8、日元實際匯率長期利率的實證分析
9、歐元實際匯率長期利率的實證分析
10、瑞朗實際匯率長期利率的實證分析
11、利率匯率與外商直接投資
12、利率與通脹的關系實證分析
13、利率與商業銀行不良貸款率的波動實證分析
14、利率、租金與房價
15、貨幣政策、利率傳導機制實證分析