毕业论文写计量模型

论文——讨论是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。结论论文——结语或结论论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。

计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。是由系统或 方程组成，方程由变量和 系数组成。其中，系统也是由 方程组成。 计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的 定量关系，用随机性的数学方程加以描述。广义地说，一切包括经济、 数学、统计三者的模型；狭义地说，仅只用 参数估计和假设检验的 数理统计方法研究经验数据的模型。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是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。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。

建立计量模型 实证研究可以没有理论模型；但如有好的理论模型作为基础，则更有说服力。 回归分析一般只能说明变量之间的相关性，要对变量之间的因果关系做出判断，常需要经济理论。 即使无法提供完整的理论模型，也应该进行一定的理论分析。 理想情形：从理论模型推导出计量模型(econometric model)，即待估计的回归方程。 好的实证论文，需要讲好的“故事”(story)，然后用数据来证实或检验此故事。 对于回归函数的具体形式，可考虑线性、对数(变量只取正数且有指数增长趋势)、双对数、非线性(边际效应不是常数)等。 在设定模型时，应尽量使用常识(common sense)与经济理论(economic theory)。比如，将“人均变量”(如人均消费)与“人均变量”(如人均 GDP)相匹配；使用实际汇率来解释实际进出口。 又比如，考虑 FDI 对经济增长的作用。由于 FDI 起作用需要时间，如果把当年的增长率对当年的 FDI 进行回归，可能没有太大意义。比较适当的做法是，考虑期初的 FDI 对随后五年(或若干年)经济增长的作用(这样做也可缓解双向因果关系)。 如不确定该如何设定计量模型，可借鉴文献中同类研究的模型设定。 模型既不能过于简单(解释变量过少)，也不宜过于复杂，而应当保持适当的简洁(keep it sensibly simple)。 在选择解释变量时，“从小到大”(specific-to-general)的建模方法简单易行，但可能偏差较大(因为存在遗漏变量)； “从大到小”(general-to-specific)的建模方法偏差小，却不易执行。实践中，常采用折衷方案，即选择简单而有解释力的模型。

您什么专业，建模会吗

那你可以去参考下（建模与仿真）这类刊物上的文献吧，参考学习下