用eviews分析的论文主题

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：DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:14:45Sample:136Includedobservations:(F-statistic)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，这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于,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：DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:17:16Sample:136Includedobservations:(F-statistic)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，这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于,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DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:17:23Sample:136Includedobservations:(F-statistic)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，F值为，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于,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：GENRLNY1=log（Y1）GENRLNL=log（L）GENRLNK1=log（K1）LSLNY1CLNLLNK1则估计结果如图所示。DependentVariable:LNY1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:17:29Sample:136Includedobservations:(F-statistic)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，F值为，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于,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，

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一，首先我根据ADF检验结果，来说明这两组数据对数情况下是否是同阶单整的（同阶单整即说明二者是协整的，这是一种协整检验的方法），我对你的两组数据分别作了单位根检验，结果如下：水平下的ADF结果：Null Hypothesis: LNFDI has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on AIC, MAXLAG=3) Augmented Dickey-Fuller test statistict-Statistic Prob.* critical values:1% level level level *MacKinnon (1996) one-sided : Probabilities and critical values calculated for 20observations and may not be accurate for a sample size of 14从上面的t-Statistic对应的值可以看到， 大于下面所有的临界值，因此LNFDI在水平情况下是非平稳的。然后我对该数据作了二阶，再进行ADF检验结果如下：t-Statistic Prob.*- critical values:1% level level level 看到t-Statistic的值小于10% level下的，因此可以认为它在二阶时，有90%的可能性，是平稳的。的结果：它的水平阶情况与LNFDI类似，T统计值都是大于临界值的。因此水平下非平稳，但是二阶的时候，它的结果如下：t-Statistic Prob.* critical values:1% level level level 即，T统计值小于1% level的值，因此认为，它在二阶的时候，是有99%的可能是平稳的。这样就可以认为两者LNFDI和LNEX是单阶同整的。即通过了协整检验。二，GRANGER检验（因果关系检验）这个就是为了看这两组数据是否存在因果关系。我做了他们的二阶因果关系检验（因为他们在二阶时都平稳），结果如下：Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityLNEX does not Granger Cause LNFDI does not Granger Cause 看到，Probability下面对应的值，和都是小于的，因此我们可以认为这两组数据之间相互存在着因果关系。写了这么多，你还有问题就在补充里说吧~我不知道你要的是结果还是做法，结果就是这样的~~

摘 要本文就如何扩大内需促经济增长问题，设计了合理的民意调查表，然后采用回归分析理论建立了回归模型并运用协整理论修正了模型，阐明了居民消费与经济增长的关系，最后结合实际与常用数学函数，建立了综合满意度模型，运用遗传算法求得了使得百姓、医院、政府都满意的方案。对问题1，我们首先提出了设计民意调查表的两条标准：（1）使被调查对象在填表时能够比较贴近自身实际地选择答案；（2）便于统计此表的统计人员统计调查数据并方便用于解决一些实际问题。接着根据这两条准则设置了调查项并写明了设置它们的理由。最终表中共设置了11个调查项，做出的表格见正文。对问题2，我们搜集了我国1978—2007年的国内生产总值（按支出法计算）和居民消费支出的数据。先用回归分析法建立了一元线性回归模型并用MATLAB软件进行求解和检验，由于其可能存在“虚假回归”现象，使模型不能全面反映经济变量间的关系。于是本文又采用协整分析方法，运用软件，经过单位根检验（ADF检验）、协整关系检验、Granger因果关系检验等一系列检验，最终建立了居民消费支出和国内生产总值两变量之间的误差修正模型。由模型得出的结论是：居民消费与国内生产总值存在长期稳定的均衡关系，同时两者之间存在双向的因果关系；当年的居民消费支出不仅受当年的国内生产总值影响，而且还受前一年的国内生产总值和居民消费支出影响；短期内如果国内生产总值变化1%，将引起居民消费支出变化，当短期波动偏离长期均衡时，将以的调整力度对波动进行调整。对问题3，考虑到现实中影响居民、医院、政府三者满意度的诸多因素，无法用统一的理论进行建模，因此我们将实际中影响三者的因素与常用数学函数结合着来建立模型。先分别建立居民、医院、政府的三个满意度函数，由于这三个函数并不是独立的，其自变量之间都存在着联系，所以，我们接着将各自的自变量统一为政府报销比例这一个变量，最后再综合三个函数建立了一个统一的满意度模型。而在求解模型的参数时，设置满意度值在0—100之内。由于此模型是一关键词：民意调查表 回归分析 协整理论 满意度 遗传算法