计量经济学研究论文内容摘要怎么写

计量经济学研究论文内容摘要怎么写

硕士论文摘要怎么写??学术堂来告诉你:　　1、明确摘要要求　　您正在撰写的论文可能有特定的指导方针和要求，无论是发表在期刊上，还是在课堂上提交，还是工作项目的一部分在开始写作之前，请参考你收到的要求或指南，以确定需要记住的重要问题　　2、摘要自成体系　　摘要仅仅是一个摘要吗?大多数情况下，摘要应该完全独立于你的论文不要抄袭和粘贴正文中的内容，也就是不要直接引用自己的原文中的话，避免简单地从你写作的其他地方转述你自己的句子用全新的词汇和短语写出你的摘要，做到精简与凝练的同时，保持它的趣味性和创新性　　3、寻找核心关键词　　完成论文之后，试着用5-7个重要的词或短语作为摘要研究的关键如果你的论文在期刊上发表了的话，人们能够在网上数据库中搜索摘要的核心内容，容易且快速找到你的论文而且，这样一些关键性的词语，能够吸引人们的注意力　　4、避免无关内容　　需要注意的是，摘要不能脱离正文，更不能与论文内容相矛盾不要引用你在论文中没有提到的观点或研究，不要引用你在论文中不使用的材料，否则非常容易引起误导　　5、进行基本修改　　摘要是一篇文章，和其他文章一样，应该在完成之前进行修改检查它的语法和拼写错误，并确保它的格式正确论文摘要不要列举例证，不讲研究过程，不用图表，不给化学结构式，也不要作自我评价

计量经济学研究论文内容摘要

写论文的时候内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要罗哩罗嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面

计量经济学课程论文　　小组成员：　　组长：　　指导教师：　　日期：2010/年5月27日　　2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析　　摘要：本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析，建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。　　关键词：GDPY(亿元） 多因素分析 模型 计量经济学 检验　　一、引言部分　　GDP（国内生产总值）指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了，主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L（万人）、各地区资本形成总额K(亿元）剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）之后对各城市同一时期的GDP的影响。　　二、文献综述　　注： 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》；　　2006年就业人数L（万人）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；　　2006年资本形成总额K(亿元）的数据来源于《中国统计年鉴2007》，本表按2006年价格计算；　　2006年商品零售价格指数P（上年=100）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；　　三、研究目的　　通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。　　四、实验内容　　根据生产函数理论，生产函数的基本形式为: 。其中，L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金，本文未考虑时间变量 即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料；其中产出Y为各城市同一时期的GDP（可比价），L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额（可比价）。　　五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正　　（一） 我们先建立Y1与L的关系模型：　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　L——2006年年末职工人数（万人）　　模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验　　利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与L的散点图如下：　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：　　Dependent Variable: Y1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 14:45　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -264 2169 -184861 0034　　L 99417 712549 04299 0000　　R-squared 938534 Mean dependent var 979　　Adjusted R-squared 936415 SD dependent var 139　　SE of regression 545 Akaike info criterion 66266　　Sum squared resid 74755513 Schwarz criterion 75517　　Log likelihood -7712 F-statistic 8073　　Durbin-Watson stat 503388 Prob(F-statistic) 000000　　可见，L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，劳动每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加9941， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为936415，F值为8073，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于05，所以通过了P值检验　　（二）建立Y1与K1的关系模型：　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）　　模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验　　利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与K1的散点图如下：　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：　　Dependent Variable: Y1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 17:16　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -0563 0357 -793873 0833　　K1 241106 086751 83385 0000　　R-squared 958357 Mean dependent var 979　　Adjusted R-squared 956921 SD dependent var 139　　SE of regression 537 Akaike info criterion 27332　　Sum squared resid 50647333 Schwarz criterion 36583　　Log likelihood -7364 F-statistic 3880　　Durbin-Watson stat 697910 Prob(F-statistic) 000000　　可见，K1的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加241106， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为956921，F值为3880，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于05，所以通过了P值检验　　通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此，在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下，建立二元关系模型。　　（三）建立Y1与K1和L的二元关系模型　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）　　L——2006年年末职工人数（万人）　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得　　Dependent Variable: Y1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 17:23　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -643 2218 -516968 0001　　K1 336796 176104 590936 0000　　L 522268 190606 478107 0000　　R-squared 979900 Mean dependent var 979　　Adjusted R-squared 978464 SD dependent var 139　　SE of regression 3899 Akaike info criterion 60943　　Sum squared resid 24446367 Schwarz criterion 74820　　Log likelihood -4462 F-statistic 5040　　Durbin-Watson stat 633165 Prob(F-statistic) 000000　　可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为978464，F值为5040，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于05，所以通过了P值检验。　　通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此，建立二元关系模型更符合实际经济情况。　　（四）建立非线性回归模型——C-D生产函数。　　C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。　　方式1：转化成线性模型进行估计；　　在模型两端同时取对数，得：　　在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：　　GENR LNY1=log（Y1）　　GENR LNL=log（L）　　GENR LNK1=log（K1）　　LS LNY1 C LNL LNK1　　则估计结果如图所示。　　Dependent Variable: LNY1　　Method: Least Squares　　Date: 05/27/10 Time: 17:29　　Sample: 1 36　　Included observations: 31　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 242345 198180 222853 2316　　LNK1 666500 082707 058538 0000　　LNL 493322 088128 597775 0000　　R-squared 988755 Mean dependent var 504486　　Adjusted R-squared 987951 SD dependent var 037058　　SE of regression 113834 Akaike info criterion -416379　　Sum squared resid 362831 Schwarz criterion -277606　　Log likelihood 95388 F-statistic 946　　Durbin-Watson stat 295173 Prob(F-statistic) 000000　　可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为987951，F值为946，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于05，所以通过了P值检验。　　通过对以上模型的可决系数 、调整可决系数 、F检验的比较，明显的 ，该模型最优。因此，选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。　　六、总结　　综上所述，我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）间的数量关系，是一个成功的模型。从模型中看出，各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）有非常密切的关系，与柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数密切吻合，验证了柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数的正确。　　参考文献：　　1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》　　2、《价格指数——国家统计年鉴2007》　　3、《中国国内生产总值核算》，作者：许宪春 编著，

计量经济学通常通过经济哲学、数学和统计推理的工具来检验经济学的奇点。还在学习如何撰写论文的同学必须理解这篇论文不仅仅是研究和写作。由于计量经济学是高度技术性的学科，关于这个主题的论文将要求同学使用图表，也可以通过引用、图片等来完成。计量经济学论文中必不可少的内容： 　　1、引言 　　这部分内容应该说服读者关于论文主题的重要性。引言的最后一段应该简要概括同学将在论文的其余部分做些什么。 　　2、理论模型 　　同学应该在这一部分简要概述理论模型，思考哪个变量是因变量，以及解释变量应该是什么。 3、数据 　　这部分应该描述同学所使用的数据（例如，数据是分类排列数据还是时间序列数据，数据在哪个时间段或样本中可用）。同学需要为所使用的因变量和解释变量提供一个描述性统计表，可能还需要提供一些图形。4、经验模型 　　同学应该讨论自己将使用什么函数形式。同时还应该讨论理论模型中每个变量的经验测度，例如，人力资本模型表明，教育水平影响收入。 　　5、实证结果 　　同学应该提供一个表格，简明扼要地总结得到的实证结果。 　　6、结论 　　同学可以简单描述一下自己从中学到了什么，例如：实证工作是否为理论提供了支持？根据同学对计量经济学知识和计量经济学文献的了解，这些结果看起来是否合理？如果有更多的时间，同学会做哪些额外的工作？

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计量经济学它研究的主要内容其实是集中在前面两个字计量，也就是在经济学中，主要是运用各种方法进行数字统计来进行验证的一个方法。

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计量经济学其实很简单，总结起来就几个：回归方程前的准备工作，用散点图看序列是否是线性的，不是就做对数处理。然后就是用J-B检验看是否符合正态分布。回归方程：参数的标准差，t统计检验。拟合度系数、调整拟合度系数和F检验。多重共线性的检验和修正。正相关的检验和修正。异方差的检验和修正。

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