金融计量学论文模型2021年数据

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为了寻求对股票市场价格波动行为更为准确的描述和分析方法，许多金融学家和计量学家尝试用不同的模型与方法处理这一问题。其中，恩格尔于1982年提出的ARCH模型，被认为是最集中反映了方差变化特点而被广泛应用于金融数据时间序列分析的模型。ARCH模型是过去20年内金融计量学发展中最重大的创新。目前所有的波动率模型中，ARCH类模型无论从理论研究的深度还是从实证运用的广泛性来说都是独一无二的。

统计学是一门通过搜索、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。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。大学是综合教育 研究生阶段是专才教育 当然要专了 计量经济学 学好了 就业很好的。

设计理论模型；收集样本数据，包括时间序列数据、截面数据、虚变量数据，而且要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；估计模型参数；检验模型计量经济模型是用截面数据作为计量经济学模型的样本数据。应注意样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。

金融计量学论文模型

计量经济学课程论文产业结构对我国经济增长影响的实证分析学号：2008324030924学院：商学院 班级：财务管理0802班姓名：王玉娟产业结构变动对我国经济增长影响的实证分析（河北农业大学商学院 财务管理0802班 王玉娟 2008324030924）摘要：经济发展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。关键字：经济增长；三大产业；最小二乘法；产业结构；可持续发展The change of industrial structure to the economic growth in China empirical analysis of the influenceAbstract: Economic development is the premise of economic growth， and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable 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 industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure， thus draws for transformation of the mode of economic development， and promote the sustainable development of China's economic Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure一、引言经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是经济发展的重要动力。十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。二、模型设定及数据说明1、模型设定通过对数据观察，根据搜集的1981年至2010年的统计数据，建立模型。其模型表达式为：Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+µi (i=1，2，3)其中：Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，α表示在不变情况下，经济固有增长率。可近似认为，表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi Xi则表示各产业部门对经济增长的贡献。µi表示随机误差项。通过上式，我们可以了解到，各产业每增长1个百分点，国内生产总值(GDP)会如何变化。从而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。2、数据说明以下数据来自财新网，见表1表1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　单位：％年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率1981 2 98 87 42 1996 10 1 11 431982 1 53 56 98 1997 3 5 48 721983 9 33 37 17 1998 8 5 91 371984 2 88 48 35 1999 6 8 14 331985 5 84 57 16 2000 4 4 43 751986 8 32 22 04 2001 3 8 44 261987 6 7 69 36 2002 1 9 83 441988 3 54 52 16 2003 10 5 67 51989 1 07 77 36 2004 1 3 11 061990 8 33 17 33 2005 3 2 1 21991 2 4 85 87 2006 7 5 4 11992 2 7 15 44 2007 2 7 1 161993 14 7 87 19 2008 6 4 9 41994 1 4 36 09 2009 2 2 9 61995 9 5 88 84 2010 3 3 2 5三、模型参数估计运用1软件，采用最小二乘法，对表一中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。（图1）从估计结果可得模型：Yt=6902+1869X1+4564X2+2875X3四、模型的检验通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验：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：⑴　α=6902，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加6902个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。⑵　β1 =1869，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加1869个百分点；反之，降低1869，符合经济现实。⑶　β2=4564，表示在其他条件不变的情况下，第产业每增长1个百分点，GDP增加4564个百分点；反之，降低4564，符合现实。⑷　β3 =2875，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加2875个百分点；反之，降低2875，合理。 综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。 2、统计检验⑴ 拟合优度检验① 样本决定系数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。由图1参数估计结果可得，样本决定系数R^2=965032＞8，可见其拟合优度不错。② 调整后的样本决定系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R^2=960997＞8，所以，其拟合程度不错。⑵方程显著性检验有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1)，回归平方和ESS的自由度为3。所以，残差平方和的自由度为26(n-k-1)。H0: βi =0 H1: βi≠0 在H0成立的条件下，统计量F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=1760而在α=05，n=30，k=3时，查表得F05(3，26)=98＜1760，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。⑶参数显著性检验H0: βi =0 H1: βi≠0在H0成立的条件下，统计量Ti=(^βi-βi)/S(^βi)当βi =0时，T1=970619、T2=04468、T3=837076；在α=05，n=30，k=3时，查表得T025(26)=056，得Ti＞T025(16)=056，则拒绝原假设，接受备选假设，即认为βi显著不为0 。3、计量经济学检验⑴解释变量之间的多重共线性检验在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题：① 通过做简单回归得到下表：表2回归方程 Tα Tβ R^2 DWY1=4776+1292 X1 49 62 01 94Y2=6885+5537 X2 87 95 81 79Y3=5273+6727 X3 30 18 65 44根据经济理论和统计检验，X2最重要，从而得出最有简单回归方程Y= 6885+5537 X2 。②将其余变量逐一引入Y=6885+5537X2，从而得出Y=6902+1869X1+4564X2+2875X3为最优模型。说明该模型不存在多重共线性问题，可能与选取变量为相对数有关，降低了其共线性问题发生的可能性。将其余变量逐一引入综上所述，该模型不存在共线性问题。⑵随即扰动项序列相关检验在给定α=05，n=30，k=3，查D-W统计表，得dL=21，dU=55。由DW=5372＜dL=21，可知随机误差项存在一阶正序列相关，即μt=ρμt-1+νt。经软件处理可得图2，ρ1估计值为8643，并且T检验显著，说明该模型确实存在一阶序列相关。DW=2963，α=05，n=29，k=3，，查表得dL=20，dU=65， dU=65＜DW=2963＜4-dU=35，表明模型已经不存在一阶序列相关性。因此，模型已消除序列相关性影响，经济增长率与各产业增长率的回归方程为：Yt=4168+2506X1+4002X2+3852X3由模型可知，当第一产业增长1个百分点时，我国经济增长2506个百分点；当第二产业增长1个百分点时，我国经济增长4002个百分点；当第三产业增长1个百分点时，我国经济增长3852个百分点。五、对策建议根据模型得出1981-2010年，三大产业对经济增长的贡献率和产业构成情况如下图所示：由图可以看出，由前面对实证分析结果可以看出，改革开放以来，第二产业对经济增长的贡献率最高，其次是第三产业、第一产业；第二、三产业所占比重逐年增大，其中，以第三产业增速最快，而第一产业在国民经济中所占比重逐年下降。1、坚持科学发展观，加快转变经济发展方式，推动产业优化升级，形成以高技术产业为先导，基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局；形成由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变的新局面，实现我国经济可全面协调持续发展。2、加大对农业的投入，调整农业内部产业结构，提高我国农业的科技化、产业化、现代化水平。改革开放以来，尤其是市场经济建立以来，虽然第一产业在国民经济中所占比重逐年下降，但第一产业对经济增长的贡献率却逐年上升，说明科教兴农、农业产业化、财政支持等农业产业政策的支持下，我国农业的综合竞争力在提升，但就总体而言，仍是我国的弱智产业。加强农业财政投入，提高农业科技化、产业化、现代化水平，调整农业内部产业结构，提高我国农业的市场竞争力。尤其应加大资本、技术等要素的投入，建立健全农村资本金融市场和生产要素流动市场，提高要素资源的使用效率。提高农村居民受教育水平，培养具有创新精神和时代感的社会主义新农民。3、要坚持走中国特色新兴工业化道路，着重改造提升制造业，培育发展战略性新兴产业，建立创新型国家，提高我国核心竞争力。自建国以来，工业尤其是重工业是我国经济发展的支柱，工业内部结构、地区结构都存在差异。调整工业内部产业结构，提高基础工艺、基础材料、基础元器件研发和系统集成水平。积极有序发展新一代信息技术、节能环保、新能源、生物、高端装备制造、新材料、新能源汽车等产业，加快形成先导性、支柱性产业，切实提高产业核心竞争力和经济效益。4、加快推进服务业发展，把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。推进服务业发展，不仅能够有效改变我国产业结构现状，更能够提高就业率，稳定民生，提高人们的生活水平和质量。推进服务业发展，重点是建立健全流通和服务部门，提高流通、服务质量；拓展服务业新领域，发展新业态，培育新热点，推进规模化、品牌化、网络化经营。推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。 参考文献：⑴ 陈华中国产业结构变动与经济增长[J]．统计与决策，2005，3⑵ 刘云峰辽宁省产业结构与经济增长实证分析[J]．东北亚论坛，2004，9⑶ 高鸿业西方经济学北京：中国人民大学出版社，2004⑷ 张润清计量经济学北京：中国农业出版社，2007⑸ 刘伟，李绍荣产业结构与经济增长[J]．中国工业经济5，⑹ 王怜产业结构变动与经济增长影响的实证分析[J]．商业现代化5

最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测

请问需要帮忙吗》？亲

金融计量学论文arma模型

利用以上得出的模型ARMA模型的检验。最终选取ARIMA(1。给出ARMA模型的模式和实现方法，然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性，模型拟合基本符合。股价预测，首先直接对数据平稳检验，并运用ARMA模型对股票价格进行预测。选取长江证券股票具体数据进行实证分析数据选取，即可认为残差中没有包含太多信息。在后期，再观察其平稳性，对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近。由于时间序列模型往往需要大样本。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性，尝试用ARMA模型，具体的滞后项p，q值还需用AIC和SC具体确定。(2)尝试不同模型，根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p。数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)从上图可看出有一定的趋势走向，应为非平稳过程，对其取对数lnS，1，所以这里我选取长江证券从09/03。选取ARIMA(1，且Q值基本通过检验，1)模型，定阶和做参数估计后，还应对其残差序列进行检验;20到09，然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。有一定的误差;06/19日开盘价，即不平稳。可以看出lnS没有通过检验，也是一个非平稳过程，那么我们想到要对其进行差分。(2)一阶差分后平稳性检验，ADF检验结果如下，通过1%的显著检验，即数据一阶差分后平稳，波动较大，这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls，但相比前期的涨跌趋势基本吻合，这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一，没通过检验，前后约三个月，共计60个样本，基本满足ARMA建模要求。经过多次比较最终发现ARMA(1，1)过程的AIC和SC都是最小的，q)。经多轮比较不同ARMA(p，q)模型，并定阶。2，明显看出ADF Test Statistic 为-978381绝对值是大于1%的显著水平下的临界值的，所以可以通过平稳性检验。确定适用模型数据平稳性分析。(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。(1)ADF平稳性检验，残差不明显存在相关，1。可以看出差分后，被广泛应用到经济领域预测中，MA或者是ARMA模型，可以得出相对应AIC 和 SC的值，1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:DLS t = 9968020031 DLS (t-1)- 164830718 U (t-1) + U t4，并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC，以确定其是为AR，ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题，可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件，可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面，为决策者提供决策指导和帮助。当然，由于金融时间序列的复杂性，很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一，它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律，并分析预测变量值，其他日期的误差皆在接受范围内。综上所述。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一，它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律，并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型，被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法，然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性，并运用ARMA模型对股票价格进行预测。选取长江证券股票具体数据进行实证分析数据选取。由于时间序列模型往往需要大样本，所以这里我选取长江证券从09/03/20到09/06/19日开盘价，前后约三个月，共计60个样本，基本满足ARMA建模要求。数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)从上图可看出有一定的趋势走向，应为非平稳过程，对其取对数lnS，再观察其平稳性。数据平稳性分析。先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。(1)ADF平稳性检验，首先直接对数据平稳检验，没通过检验，即不平稳。可以看出lnS没有通过检验，也是一个非平稳过程，那么我们想到要对其进行差分。(2)一阶差分后平稳性检验，ADF检验结果如下，通过1%的显著检验，即数据一阶差分后平稳。可以看出差分后，明显看出ADF Test Statistic 为-978381绝对值是大于1%的显著水平下的临界值的，所以可以通过平稳性检验。确定适用模型，并定阶。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls，并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC，以确定其是为AR，MA或者是ARMA模型。(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性，尝试用ARMA模型，具体的滞后项p，q值还需用AIC和SC具体确定。(2)尝试不同模型，根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p，q)。经多轮比较不同ARMA(p，q)模型，可以得出相对应AIC 和 SC的值。经过多次比较最终发现ARMA(1，1)过程的AIC和SC都是最小的。最终选取ARIMA(1，1，1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:DLS t = 9968020031 DLS (t-1)- 164830718 U (t-1) + U ARMA模型的检验。选取ARIMA(1，1，1)模型，定阶和做参数估计后，还应对其残差序列进行检验，对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近，且Q值基本通过检验，残差不明显存在相关，即可认为残差中没有包含太多信息，模型拟合基本符合。股价预测。利用以上得出的模型，然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。有一定的误差，但相比前期的涨跌趋势基本吻合，这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一，波动较大，这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点，其他日期的误差皆在接受范围内。综上所述，ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题，可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件，可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面，为决策者提供决策指导和帮助。当然，由于金融时间序列的复杂性，很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨。在后期，将继续在这方面做出自己的摸索。

金融计量学论文模型推荐

下面，给到一些题目，你觉得对你简单的就可以写。杨海文:空间计量模型的选择、估计及其应用江西财经大学，2015。何煜辉:我国企业合并商誉会计计量研究北京交通大学，2015。陈天约:投资性房地产公允价值计量对企业财务绩效的影响华东理工大学，2015。张春燕:公允价值计量模式在投资性房地产中应用的实证研究武汉科技大学，2014。陈晨:投资性房地产公允价值计量动因与经济后果研究中国矿业大学，2014。张甜:公允价值计量模式在投资性房地产中的应用研究厦门大学，2014。赵轶:金融集聚、空间溢出与区域经济增长西南财经大学，2014。李蓉:自创商誉的计量及其应用研究北京交通大学，2014。杨友焱:投资性房地产公允价值计量的应用及财务影响研究重庆大学，2013。胡庭清:非活跃市场环境下公允价值会计计量问题研究湖南大学，2012。当然，最好是结合题目的同时，结合自己的现实情况，加入自己的想法，进行创新。

我有，去年计量实验考试交的 不知道你还要不哈哈

兄弟，这个你就不知道了吧，对数化之后数据的数量级就缩小了，那敢情多好啊，因为金融经济数据很多都是时间序列，这种数据在处理的时候需要数据是平稳的，一般对数化后很多数据就平稳了，所以很多人都愿意这么干

计量经济学课程论文产业结构对我国经济增长影响的实证分析学号：2008324030924学院：商学院 班级：财务管理0802班姓名：王玉娟产业结构变动对我国经济增长影响的实证分析（河北农业大学商学院 财务管理0802班 王玉娟 2008324030924）摘要：经济发展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。关键字：经济增长；三大产业；最小二乘法；产业结构；可持续发展The change of industrial structure to the economic growth in China empirical analysis of the influenceAbstract: Economic development is the premise of economic growth， and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable 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 industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure， thus draws for transformation of the mode of economic development， and promote the sustainable development of China's economic Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure一、引言经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是经济发展的重要动力。十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。二、模型设定及数据说明1、模型设定通过对数据观察，根据搜集的1981年至2010年的统计数据，建立模型。其模型表达式为：Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+µi (i=1，2，3)其中：Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，α表示在不变情况下，经济固有增长率。可近似认为，表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi Xi则表示各产业部门对经济增长的贡献。µi表示随机误差项。通过上式，我们可以了解到，各产业每增长1个百分点，国内生产总值(GDP)会如何变化。从而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。2、数据说明以下数据来自财新网，见表1表1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　单位：％年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率1981 2 98 87 42 1996 10 1 11 431982 1 53 56 98 1997 3 5 48 721983 9 33 37 17 1998 8 5 91 371984 2 88 48 35 1999 6 8 14 331985 5 84 57 16 2000 4 4 43 751986 8 32 22 04 2001 3 8 44 261987 6 7 69 36 2002 1 9 83 441988 3 54 52 16 2003 10 5 67 51989 1 07 77 36 2004 1 3 11 061990 8 33 17 33 2005 3 2 1 21991 2 4 85 87 2006 7 5 4 11992 2 7 15 44 2007 2 7 1 161993 14 7 87 19 2008 6 4 9 41994 1 4 36 09 2009 2 2 9 61995 9 5 88 84 2010 3 3 2 5三、模型参数估计运用1软件，采用最小二乘法，对表一中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。（图1）从估计结果可得模型：Yt=6902+1869X1+4564X2+2875X3四、模型的检验通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验：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：⑴　α=6902，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加6902个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。⑵　β1 =1869，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加1869个百分点；反之，降低1869，符合经济现实。⑶　β2=4564，表示在其他条件不变的情况下，第产业每增长1个百分点，GDP增加4564个百分点；反之，降低4564，符合现实。⑷　β3 =2875，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加2875个百分点；反之，降低2875，合理。 综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。 2、统计检验⑴ 拟合优度检验① 样本决定系数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。由图1参数估计结果可得，样本决定系数R^2=965032＞8，可见其拟合优度不错。② 调整后的样本决定系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R^2=960997＞8，所以，其拟合程度不错。⑵方程显著性检验有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1)，回归平方和ESS的自由度为3。所以，残差平方和的自由度为26(n-k-1)。H0: βi =0 H1: βi≠0 在H0成立的条件下，统计量F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=1760而在α=05，n=30，k=3时，查表得F05(3，26)=98＜1760，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。⑶参数显著性检验H0: βi =0 H1: βi≠0在H0成立的条件下，统计量Ti=(^βi-βi)/S(^βi)当βi =0时，T1=970619、T2=04468、T3=837076；在α=05，n=30，k=3时，查表得T025(26)=056，得Ti＞T025(16)=056，则拒绝原假设，接受备选假设，即认为βi显著不为0 。3、计量经济学检验⑴解释变量之间的多重共线性检验在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题：① 通过做简单回归得到下表：表2回归方程 Tα Tβ R^2 DWY1=4776+1292 X1 49 62 01 94Y2=6885+5537 X2 87 95 81 79Y3=5273+6727 X3 30 18 65 44根据经济理论和统计检验，X2最重要，从而得出最有简单回归方程Y= 6885+5537 X2 。②将其余变量逐一引入Y=6885+5537X2，从而得出Y=6902+1869X1+4564X2+2875X3为最优模型。说明该模型不存在多重共线性问题，可能与选取变量为相对数有关，降低了其共线性问题发生的可能性。将其余变量逐一引入综上所述，该模型不存在共线性问题。⑵随即扰动项序列相关检验在给定α=05，n=30，k=3，查D-W统计表，得dL=21，dU=55。由DW=5372＜dL=21，可知随机误差项存在一阶正序列相关，即μt=ρμt-1+νt。经软件处理可得图2，ρ1估计值为8643，并且T检验显著，说明该模型确实存在一阶序列相关。DW=2963，α=05，n=29，k=3，，查表得dL=20，dU=65， dU=65＜DW=2963＜4-dU=35，表明模型已经不存在一阶序列相关性。因此，模型已消除序列相关性影响，经济增长率与各产业增长率的回归方程为：Yt=4168+2506X1+4002X2+3852X3由模型可知，当第一产业增长1个百分点时，我国经济增长2506个百分点；当第二产业增长1个百分点时，我国经济增长4002个百分点；当第三产业增长1个百分点时，我国经济增长3852个百分点。五、对策建议根据模型得出1981-2010年，三大产业对经济增长的贡献率和产业构成情况如下图所示：由图可以看出，由前面对实证分析结果可以看出，改革开放以来，第二产业对经济增长的贡献率最高，其次是第三产业、第一产业；第二、三产业所占比重逐年增大，其中，以第三产业增速最快，而第一产业在国民经济中所占比重逐年下降。1、坚持科学发展观，加快转变经济发展方式，推动产业优化升级，形成以高技术产业为先导，基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局；形成由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变的新局面，实现我国经济可全面协调持续发展。2、加大对农业的投入，调整农业内部产业结构，提高我国农业的科技化、产业化、现代化水平。改革开放以来，尤其是市场经济建立以来，虽然第一产业在国民经济中所占比重逐年下降，但第一产业对经济增长的贡献率却逐年上升，说明科教兴农、农业产业化、财政支持等农业产业政策的支持下，我国农业的综合竞争力在提升，但就总体而言，仍是我国的弱智产业。加强农业财政投入，提高农业科技化、产业化、现代化水平，调整农业内部产业结构，提高我国农业的市场竞争力。尤其应加大资本、技术等要素的投入，建立健全农村资本金融市场和生产要素流动市场，提高要素资源的使用效率。提高农村居民受教育水平，培养具有创新精神和时代感的社会主义新农民。3、要坚持走中国特色新兴工业化道路，着重改造提升制造业，培育发展战略性新兴产业，建立创新型国家，提高我国核心竞争力。自建国以来，工业尤其是重工业是我国经济发展的支柱，工业内部结构、地区结构都存在差异。调整工业内部产业结构，提高基础工艺、基础材料、基础元器件研发和系统集成水平。积极有序发展新一代信息技术、节能环保、新能源、生物、高端装备制造、新材料、新能源汽车等产业，加快形成先导性、支柱性产业，切实提高产业核心竞争力和经济效益。4、加快推进服务业发展，把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。推进服务业发展，不仅能够有效改变我国产业结构现状，更能够提高就业率，稳定民生，提高人们的生活水平和质量。推进服务业发展，重点是建立健全流通和服务部门，提高流通、服务质量；拓展服务业新领域，发展新业态，培育新热点，推进规模化、品牌化、网络化经营。推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。 参考文献：⑴ 陈华中国产业结构变动与经济增长[J]．统计与决策，2005，3⑵ 刘云峰辽宁省产业结构与经济增长实证分析[J]．东北亚论坛，2004，9⑶ 高鸿业西方经济学北京：中国人民大学出版社，2004⑷ 张润清计量经济学北京：中国农业出版社，2007⑸ 刘伟，李绍荣产业结构与经济增长[J]．中国工业经济5，⑹ 王怜产业结构变动与经济增长影响的实证分析[J]．商业现代化5

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计量经济学实验报告参考格式：一、介绍主题，提出感兴趣的主要问题实验报告的前几段应该对主题进行有趣的描述。研究项目的介绍部分应该包括以下两个部分（按顺序排列）：1、主题说明；2、对方法的描述。 　　二、回顾现有文献其他研究人员可能已经研究了相关主题，所以报告的一个部分应该回顾关于这个主题的其他研究。三、描述概念或理论框架计量经济学的应用研究不同于统计分析，其特征之一是支持实证工作的理论结构。　　四、解释计量经济学模型开发了模型的理论结构之后，同学需要将其与经验、方法（也就是统计分析和观察方法）联系起来，这种方法在形式上被称为经济计量模型。五、讨论估算方法　　因为估计通常是假设某些统计条件成立，所以从计量经济学模型到估计可能并不完全简单。六、详细描述数据详细描述所使用的数据。要解决这些问题：1、数据集是如何获得的及其来源;2、数据的性质;3、数据覆盖的时间范围;4、数据收集的方式和频率;5、观察到的结果;6、计量经济学模型中使用的任何变量的汇总统计数据(平均值、标准差等)。七、解释报告结果读者可能不太了解计量经济学模型的规格、变量的规模以及其他相关信息，因此同学需要为读者提供相应的解释。八、总结学到的东西研究项目的结论应该综合结果，并解释其如何与报告的主要问题相关联。

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