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可以写，只要你的专业对的上就行
本科可以用混合OLS处理面板。对于面板数据，可以使用混合OLS(POLS)、随机效应(RE)和固定效应(RE)三种模型毕业论文一点都不会写，如果是写论文，一般直接无脑使用固定或双固定模型。但是如果是写大作业，或是老师要求检验，才需要对混合OLS、随机效应和。
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面板数据简介
在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。除了固定效应模型，典型的面板数据分析方法还有随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型（FEM)假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而随机效应模型（REM)中的真实效应随研究的不同而改变。基于不同模型的运算，所得到的合并后的效应量均数值也不相同。早在1976年，第一篇Meta分析就使用FEM进行了数据合并，基于其统计简洁性及异质性认知。
致使FEM广泛使用，直到2006年仍然有四分之三的Meta分析的文章在使用。然而，随着方法学不断更新及异质性理解，方法学家们对于证据合并内在结构理解与剖析，已开始逐渐对“理想”状态的FEM产生疑问。随后，REM逐渐被使用，并替代部分FEM。
pvar模型适用于面板数据分析的论文。
pvar模型分析面板数据的内生性变量之间的互动关系，其研究的是面板数据的向量自回归模型，即将所有的变量统一视为内生变量，分析各个变量及其滞后项之间的关系。PVAR模型利用面板数据既能够有效解决个体异质性问题，又能够充分考虑个体和时间效应。
论文：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。
论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
以上内容参考 百度百科-论文
粮食是人们安身立命之本,粮食安全是一个涉及生产、消费、流通和贸易的复杂系统。开放条件下,粮食贸易在确保粮食安全中的重要性越来越突出,而且是否参与粮食贸易具有不可选择性。本论文研究目标是通过对我国粮食贸易的现状及粮食产需的研究,把中国的粮食贸易建立在国家粮食安全和世界粮食市场的基础上,使我国粮食贸易更有效持续的向前发展。为达到这一目标,本论文主要采用了数据分析、灰色理论预测与回归预测的方法。在搜集大量数据的基础上对数据进行分析计算,并建立GM(1,1)模型与回归模型,进行供需预测。在综合考虑国内供求可能性缺口的同时结合中国利用国际贸易的制约因素探讨粮食贸易的度,并提出建议。 针对粮食贸易问题,本文在粮食安全的基础上分析了当前中国粮食国际贸易的现状和影响粮食贸易的因素,并提出了一个利益角度、市场角度、经济角度、安全角度四维度的粮食国际贸易分析框架。中国粮食在国际贸易中总体上缺乏比较优势,利用粮食贸易符合经济利益的原则。从国际市场供给与国内支付来看,粮食贸易也不此因素的制约。从安全角度来看,国外粮食禁运的风险不会对我国粮食安全与粮食贸易构成威胁 ：该文章转自原创论文网yclunwen
模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。
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摘要 ：货币危机预警的主要目的是提早识别危机发生的信号，以便该国能够及时采取适当的措施，减少危机发生的概率，乃至避免危机的发生，或者减少危机发生的强度和烈度。20世纪90年代以来的货币危机预警研究。形成了信号分析模型、离散选择模型和马尔可夫状态转移模型等预警模型，但总体而言，现有预警方法的预警能力还不够理想。
关键词 ：货币危机;预警理论;模型
货币危机泛指汇率的变动幅度超出了一国可承受的范围这一现象，或者是“对货币的投机性进攻导致货币大幅度贬值或国际储备大幅度下降的状态”。货币危机预警是与投机性货币冲击理论的发展密切相关的。货币危机预警的主要目的是提早识别危机发生的信号，以便该国能够及时采取适当的措施，减少危机发生的概率，乃至避免危机的发生，或者减少危机发生的强度和烈度。关于货币危机预警理论的研究始于对20世纪六七十年代拉美货币危机的研究，随着金融自由化、国际化进程的不断加速，货币危机的发生频率及造成的危害随之增加，1992～1993年欧洲货币体系危机、1997～1998年亚洲货币危机与金融危机爆发进一步刺激了经济学界对货币危机预警理论的研究。本文将对货币危机的主要预警模型进行梳理和归纳。
一、信号分析模型
信号分析模型(KLR)是Kaminsky、Lizondo和Reinhart于1998年首先提出的。它以经济周期转折的信号理论为基础，其核心思想是通过研究货币危机发生的原因，确定哪些经济变量可以用于货币危机的预测，然后运用历史上的数据进行统计分析，来确定与货币危机有显着联系的变量，以此作为货币危机发生的先行指标。信号分析模型分四步进行：(1)确定货币危机的原因和危机预警时段;(2)运用历史上的数据进行统计分析，确定与货币危机有显着关系的变量，进而确定先行变量;(3)按照噪声一信号比的最小化规则，确定阈值;(4)一旦经济中相应指标变动超过阈值，则将之视为货币危机即将在24个月内发生的信号。由于KLR模型中各个变量的分析是单独进行的，所以它在本质上是一个单变量模型。
为了克服KLR模型的单变量属性，Kaminsky(1999)进一步对发生货币危机信号的指标进行综合考虑，它提出了4个预测危机的复合指标，1个复合指标是对各预警指标发出信号数的简单加总，另外3个复合指标则分别考虑了指标分布不均衡、指标时间延续性以及指标不同权重。通过对预测指标的扩展，KLR模型已经能够较好地处理预警结果输出的单一化问题，并利用多个复合指标可以更好地发送预警信息，极大地改善了预警效果。
Kaminsky(2003)又进一步提出了多状态KLP模型。他将货币危机分为6种，即经常账户恶化型危机、财政赤字型危机、金融过剩型危机、国家外债型危机、国际资本流动突然逆转型危机和自我实现型危机。研究发现，新兴市场国家的货币危机通常属于前4种，其发生与受害国经济的脆弱性有关;发达国家的货币危机通常属于后两种，经济基本面通常良好，多由不利的国际市场形势所致。这样一来，KLR模型可以在对货币危机预警的同时，进一步将货币危机的损失与其类型联系在一起，厘清对货币危机深度的`认识。
信号分析模型经过不断修正完善，已经成为使用最广泛的货币危机预警模型，它可以根据多个变量发出的信号估计危机发生的概率，同时有效提供关于危机根源和广度的信息，但该模型也存在一些明显不足：(1)主要以宏观经济环境为背景，没有考虑到政治性事件及一些外生事件对货币危机爆发时间选择的影响;(2)KLR模型的隐含假设是在解释自变量和因变量之间存在一个特定的函数关系，即阶跃函数关系，这一界定使得模型无法对一个变量是刚刚超过阈值，还是大幅超过阈值进行区分，因而使得变量提供的信息未能充分利用;(3)模型指标大多集中在外汇储备、信贷增长与实际汇率等方面，仍避免不了倾向性;(4)虽然通过加权平均解决了预警指标的单一化问题，但由于各变量之间的相互关系仍未纳入考虑，因此，这种汇总是表面的。
二、离散选择模型
针对信号分析模型的上述缺陷，有学者提出了离散选择模型，它最重要的突破在于通过纳入新的解释变量来扩展模型，进而同时考虑所有相关变量。其代表性的研究成果包括以下几种：
Frankel和Rose(1997)构建的货币危机发生可能性的面板Probit模型。其研究思路是通过对一系列前述指标的样本数据进行极大对数似然估计，以确定各个引发因素的参数值，从而根据估计出来的参数，建立用于外推估计某个国家在未来某一年发生货币危机可能性的大小。该模型研究发现，金融事件是离散且有限的，货币危机的发生则是由多种因素引发的，譬如在FDI流入枯竭、外汇储备较少、国内信贷增长迅速、实际汇率高估的时期等，货币危机发生的概率较大。此后，Andrew Berv和Catherine Pattilo(1998)对1997年泰国货币危机及墨西哥、阿根廷发生货币危机的概率进行预测，但准确度并不高。
BussiOre和Fratzscher(2002)认为二元Probit模型混同了危机前的诱发期和危机后的恢复期，而实际上在这两个时期危机预警指标的表现具有很大差异，他们将外汇变动分为三种状态或时期，即货币危机平静期、诱发期和恢复期，并在此基础上提出使用三元应变量Logit模型进行危机预测。该模型对32个国家1993年12月至2001年9月的月度数据验证，预测效果还比较理想，在样本内可正确预测73%的诱发期和85%的平静期，在样本外预测亚洲金融危机时，可以正确预测57%的诱发期和83%的平静期。此后，Kumar等(2003)提出了基于滞后宏观经济和金融数据的Logit模型，该模型使用32个发展中国家1985，1999年数据，主要分析了利率调整引起并未预期到的货币贬值，以及总货币贬值水平超过以往水平的情形。该模型的实证结果表明，外汇储备和出口的下降以及真实经济的虚弱是导致危机发生的最重要解释变量。
应该说，离散选择模型出现了从二元离散选择模型拓展到多元离散选择模型的方向，且模型的预测值较好解释了危机发生的概率，但也存在一些不足之处，主要表现为：(1)模型中存在将连续变量转换为二元或多元离散变量后信息的损失，而且没有确立一个根据预警危机和避免噪声的能力对变量进行排序的标准;(2)不同指标对于不同国家的重要性不尽相同，所以假设参数恒常的面板模型在货币危机的预警方面通常表现很差(Abiad，2003);(3)由于自变量存在多重共线的可能，这直接限制了更多变量的采用，最终影响对危机预测的准确性。 。
三、马尔可夫状态转移模型
马尔可夫状态转移模型(Markov—switchingModel)是体制转换模型中最常见的形式。它将结构性的变化视作一种机制向另一种机制的转换，譬如金融运行特征发生的显着变化，包括大幅起落或中断，汇率急剧下降、经济增长趋势逆转等，进而将结构变化内生化进行估计。
Martinez-Peria(2002)提出了一个带有动态转换概率的状态转换模型，该模型采用两种形式：一是汇率转换模型，假设汇率是一个AR(4)过程;二是向量自回归模型，假设内生变量有3个，即汇率、利率和外汇储备，均服从一阶Var过程。在此基础上，他直接对投机供给建模，同时加入预期因素，对1979-1993年欧洲货币体系的货币投机性冲击进行研究，研究表明，没有考虑变量状态转换性质的模型可能存在设定偏误问题，经济基本面和预期因素共同决定了危机发生的概率。
Abiad(2003)也将体制转换模型用于预测货币危机，他首先拓展了预警指标，即宏观经济指标、资本流动指标和金融脆弱性指标三类，而后采用单参数检验显着的预警指标分别对1972～1999年印度尼西亚、韩国、马来西亚、菲律宾和泰国等5国是否发生货币危机进行了预警。研究表明，体制转换模型预测货币危机的准确性比已有的预警方法更高，同时发出的错误信号更少。在Abiad研究的基础上，张伟(2004)进一步验证了Abiad的结论，他通过扩大研究范围、改变样本区间、选择不同的预警自变量，更为全面客观地评价体制转换模型在建立货币危机预警系统方面的效果，总体而言，该模型的预警能力较强，时效性也较强。
应该说Maikov-switching模型通过估计过程中将结构变化内生化，充分利用因变量本身的动态信息，有效避免与阈值设置相关的各类问题，以及由此带来的把连续变量转换为离散变量所造成的信息损失。但该模型的一个重要问题是，制度因素在发展中国家货币危机预警的形成中扮演了重要角色，要引入制度变量，及将时间序列模型扩展为组合模型，这都需要根据具体的国家和数据频率进行相应的调整，增加了研究的复杂性。
四、人工神经网络模型
人工神经网络模型(Artificial Neural Network-ANN)，是一种基于连接学说构造的通信生物模型，它在一定程度上保存了人脑的思维特征，通过合理的样本训练、学习专家的经验、模拟专家的行为，并通过引入非线性转换函数来求解各种复杂的非线性问题，从而使它具有很强的模式识别能力和高速信息处理的能力。近年来，ANN在货币危机预警的应用程度不断提高，极大促进了预警建模和估计动态系统的发展。
Fratzscher(2002)提出一个多层感知器ANN模型，以克服困扰货币危机预警模型的数据开采和样本外预警效果差的问题。他对1990～2000年欧洲5个主要发达国家进行了预测，模型的网络输入采用时间序列数据和技术指标，而且在预测前，他应用R/S分析方法对上述几个货币市场的有效性进行了分析。研究表明多层感知器ANN模型的预测结果优于其他模型，多层感知器ANN模型70%的方向预测准确率大大超过了KLR模型50%的准确率。
Click等人(2005)提出了一个应用广义回归神经网络(GRNN)进行货币危机预警的模型。他们利用1998～1999年的日度数据以测度市场情绪，变量包括汇率(以美元度量)、股票价格指数、银行间利率、储蓄利率，其结果在预测精度上和统计性质上优于其他模型，尤其是作为比较基准的随机游动模型。
Lin等(2006)进一步引入了模糊逻辑的推理功能，提出了数据导向的神经模糊模型(NFM)来对货币危机进行预警。NFM的理论基础是，一个经济体在货币危机爆发前后的表现有明显差异，且这种反常行为具有再发性。该文在Kaminsky and Reinhart(1999)的基础上，使用了1970～1998年20个国家的数据，研究表明，与Probit模型相比，NFM不但具有更好的样本外预警能力，该模型还提供了变量之间相互关系的信息。
但是，用神经网络组合模型进行货币危机预警也存在一些难以解决的问题。首先是神经网络自身的优化问题。如隐藏层数及隐藏层结点数的确定、激活函数的确定、局部最优等。神经网络的结构直接影响着预测效果。此外，神经网络可以根据残差最小的原则不断地调整参数来改变预测效果，但是它不能改变输入数据，而货币等金融数据往往是波动的。存在噪音的。因此，如何对数据进行除噪，优化神经网络的输入数据是另一个值得研究的问题。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
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
3000字。根据查询大众点评可知，应用回归分析论文需写3000字，应用回归分析是其中的一个重要分支，本着国家经济水平的不断提高，采用回归分析的方法对国家成品钢材的需求量进行分析等。
论文模型构建方法如下：
首先要明确撰写论文的目的。
建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。
当然，一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。
（一）问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。
列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。
对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。
由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
（1）论文中的假设要以严格、确切的语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
（2）所提出的假设确实是建立模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
（3）假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。
（二）模型的建立
在做出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨。
引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。
（三）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。
有些模型需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。
（四）模型的讨论
对所作的模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。
除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。
语言是构成论文的基本元素。建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。
最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。
多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
当考察一个自变量对因变量的影响称为一元线性回归，多于一个自变量的情况称为多元线性回归。
操作：SPSSAU【通用方法】--【线性回归】。
实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝() () () () 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为，资金的边际产出为，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝() () () 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为，资金的边际产出为，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于，因此模型2较模型1更为合理。三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 LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ () () () 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝()(－)() 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝，资金的产出弹性 ＝，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝()()() 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
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