求一篇计量经济学的论文，需要用eviews分析的，建模检验之类， 要自己或朋友写的，百度上找不到的那种_百度知道
求一篇计量经济学的论文，需要用eviews分析的，建模检验之类， 要自己或朋友写的，百度上找不到的那种
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一、引言：多年来，受收入水平的限制，安徽省农村居民消费需求发展相对缓慢，农民消费还存在巨大潜力。要扩大内需，不仅从市场需求和消费结构、消费价格这个角度来考虑，更要解决如何使农民收入持续快速增长，提高农民总体购买力，推动农村消费不断扩大。由于数据的可获性及影响的重要性，对于安徽省农村居民的消费水平主要选取了以下两个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。二、数据的收集农民收入低下，限制了其购买力。虽然近几年我省农民人均纯收入处于快速增长阶段，但相比较之下，我省城镇居民人均可支配收入增速更快，10年间城镇人均可支配收入增速17.2% ，而农民人均纯收入年均增速仅12.6%。农民人均纯收入与城镇居民人均可支配收入间的差距较大，并有扩大趋势，从1998 年的1:2.56 上升到2008年的1:3.09。 在安徽省,居民消费是在省内生产总值经过初次分配和再次分配后形成的, 由此选择了人均GDP; 储蓄是指可支配收入中未被消费掉的部分, 两者之间是此消彼长的关系, 过度储蓄会直接减少市场上的有效需求,并在货币市场上产生收缩效应,使商品市场长期低迷,可见储蓄和消费息息相关；根据日常观察和统计研究都表明, 当前可支配收入水平是决定安徽省消费的核心因素 , 因此人均可支配收入的入选毫无疑问;商品的价格在很大程度上也是促成居民消费心理的因素。.1989年到2008年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）年份 农村居民消费水平Y 农村居民家庭人均纯收入X1 商品零售价格指数X2.5 128.8.3 102.1.6 102.9 108.4.6 113.225 121.767.7 114.836.1 106.190.1 102.862 97.410.3 9753.4 96.566.4 99.275.6 98.722.2 98.938.6 102.831.2 100.825.1 10191.1 103.800.7 106.7注：数据来源《安徽统计年鉴》整理三、模型的估计 可以看出Y X1都是逐年增长的，但增长速率有所变动，而X2在多数年份呈现水平波动。说明变量之间不一定是线性关系。初步建立模型
Y=b0+b1*x1+b2*x2+uib0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平;b1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对农村居民的消费水平的影响；ui为随机扰动项。四、模型的检验及修正（一）模型的参数估计及经济意义及检验利用Eviews软件，做Y对X1、X2的回归，Eviews的最小二乘估计的回归结果如下表1：Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/02/11
Time: 23:23
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C .946 0.0071X1 0...0X2 -12.545 -2..0367R-squared 0.957489
Mean dependent var Adjusted R-squared 0.952487
S.D. dependent var 907.3468S.E. of regression 197.7781
Akaike info criterion 13.54965Sum squared resid
Schwarz criterion 13.69901Log likelihood -132.4965
F-statistic 191.4465Durbin-Watson stat 0.668705
Prob(F-statistic) 0.0000001、 经济意义上的检验该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在数量上增加居民消费。统计意义上的检验2、
当n=20, α=0.05时，t检验值为1.740。由数据可以看出，X1、X2的t检验值得绝对值大于1.740，符合t检验。F=191.4465符合F检验。R-squared=0.957489
Adjusted R-squared=0.952487,模型的拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。（二）计量经济学检验1、异方差检验样本数为20，且模型为二元线性回归模型，利用怀特检验对异方差性进行检验，利用OLS课的残差ei,求残差平方和ei^2并将其对X1/、X2、x1 ^2、x2 ^2和x1*x2作回归。可得结果如下表2:且xii为xi ^2,xi为xi*xj表2White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.695609
Probability 0.200342Obs*R-squared 7.543399
Probability 0.183260Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/04/11
Time: 12:33
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -23183. -0..4993X1 73.77 0..6857X1^2 0....2108X1*X2 -1....5570X2 38.47 0..4254X2^2 -116.5 -0..3778R-squared 0.377170
Mean dependent var 33248.75Adjusted R-squared 0.154731
S.D. dependent var 33985.90S.E. of regression 31246.13
Akaike info criterion 23.78050Sum squared resid 1.37E+10
Schwarz criterion 24.07922Log likelihood -231.8050
F-statistic 1.695609Durbin-Watson stat 1.075356
Prob(F-statistic) 0.200342可知R-squared=0.377170，查表可得样本数为20，自由度为5的λ2分布的值为11.0705，因为nR ^2=9.5所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。2、多重共线性检验让Y分表对x1、x2做回归，首先将Y与x1作回归得结果如下表表3Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/04/11
Time: 12:46
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 505.09 5..0000X1 0...0R-squared 0.944639
Mean dependent var Adjusted R-squared 0.941563
S.D. dependent var 907.3468S.E. of regression 219.3389
Akaike info criterion 13.71375Sum squared resid
Schwarz criterion 13.81333Log likelihood -135.1375
F-statistic 307.1390Durbin-Watson stat 0.368552
Prob(F-statistic) 0.000000让Y分表对x2做回归，首先将Y与x2作回归得结果如下表表4Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/04/11
Time: 12:49
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.405 2..0126X2 -46.66 -2..0564R-squared 0.187644
Mean dependent var Adjusted R-squared 0.142513
S.D. dependent var 907.3468S.E. of regression 840.2085
Akaike info criterion 16.39982Sum squared resid
Schwarz criterion 16.49939Log likelihood -161.9982
F-statistic 4.157775Durbin-Watson stat 0.253067
Prob(F-statistic) 0.056405可知Y与X1的组合为最优方程。虽然X2与Y的拟合度不是很好，但由表可知，引入X2后R-squared=0.957489,大于Y与X1回归的车的R-squared=0.944639,这说明X2这跟变量对模型有改善作用，且t检验符合，故不能舍弃。3.自相关问题的检验根据表1中农村居民家庭人均纯收入X1，商品零售价格指数X2数据，使用最小二乘法估计消费模型得Yt=.+-12.78608X2 Se =(621.2436) (0.026988)
(5.640545) t= (3.061946) (17.54581) (-2.266816)R^2=0.957489
F=191.4465
DW=0.668705对样本量为20，二个解释变量的模型、5%的显著水平，查DW统计表可知，dl=1.1，du=1.537，模型中DW&dl,显然消费模型中有自相关。在Eviews命令栏中输入ls e e(-1)，可得回归结果表5如下Dependent Variable: E
Method: Least Squares
Date: 12/06/11
Time: 22:18
Sample (adjusted):
Included observations: 19 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E(-1) 0....0014R-squared 0.441966
Mean dependent var -0.466202Adjusted R-squared 0.441966
S.D. dependent var 192.1938S.E. of regression 143.5719
Akaike info criterion 12.82275Sum squared resid
Schwarz criterion 12.87245Log likelihood -120.8161
Durbin-Watson stat 1.052338et=0.6664 et-1
在Eviews命令栏中输入方程：ls y-0.6664*y(-1) c x1-0.)
x2-0.)。回车后可得方程输出结果如表6Dependent Variable: Y-0.6664*Y(-1) Method: Least Squares
Date: 12/06/11
Time: 22:44
Sample (adjusted):
Included observations: 19 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 212.0 1..2336X1-0.) 0...0X2-0.) 0....8786R-squared 0.894654
Mean dependent var 721.3008Adjusted R-squared 0.881486
S.D. dependent var 365.9682S.E. of regression 125.9876
Akaike info criterion 12.65418Sum squared resid
Schwarz criterion 12.80331Log likelihood -117.2147
F-statistic 67.94052Durbin-Watson stat 1.168484
Prob(F-statistic) 0.000000由表6可得回归方程为Yt*=212.991X1*+0.*Se=(171.9140)
(0.038401)
(5.059536)T=(1.237816)
(11.45781)
(0.155227)R^2=0.894654
F=67.94052
DW=1.168484其中，Yt*=Yt-0.6664Yt-1 X1t*=X1t-0.6664*X1t(-1) X2t*=X2t-0.6664*X2t(-1)由于使用了广义差分数据，样本容量减了少1个，为19个。查1%显著性水平的DW统计表可知dl=0.835，du=1.065，模型中DW=1.168484&du，说明在1%显著性水平下广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R^2、t、F统计量也达到了理想水平。由上述差分方程有
B1=212..由此，我们得到最终安徽省农村居民消费模型为
Yt=637.89+0.*+0.*由式的安徽省农村居民消费模型可知，安徽省农村居民的消费边际为0..785376。即其他解释变量不变，农村居民家庭人均纯收入每增加一元，平均来说人均消费支出将增加0.439991。其他解释变量保持不变，商品零售价格指数每增加一元，平均来说人均消费支出将增加0.785376。五、提高农村居民消费政策建议当前制约我国经济增长的因素很多，靠扩大投资拉动经济增长不是长久之计，靠扩大出口拉动经济增长也面临居多难题，因此，扩大内需、提升居民消费水平来拉动经济增长应是长久之策，根据以上分析，提升居民消费水平可从以下几方面着手：大力发展生产力，增加科技投入，把国民经济蛋糕做大做强，提升国内生产总值整体水平。当前，要发展低碳与生态经济，增加国内生产总值的绿色含量，提高居民整体收入水平，特别是农村居民收入水平。中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。
调整农业结构，大力发展优质高效农业。当前要对传统农业结构模式进行优化和调整，大力发展“两高一优”农业。调整重点是进行农产品的品种改良和换代，提升品质，提高效益。
大力发展农村合作经济组织，服务农民。当前要大力发展农村合作经济组织，架起种植基地与市场供应的桥梁，为农民提供有效信息，同时畅通购销渠道，为农民的产前、产中、产后提供全方位的服务，促进农民增产增收。
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求一篇计量经济学论文，有数据来源，建立模型的，用eviews分析的过程.不用太专业的
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这个太专业了 而且那么贵 一篇600元 我买不起啊
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年河北大学统计学专业 本科,获得经济学学士学位。
年河北大学统计学专业 研究生,获得经济学硕士学位。
2010——至今 经管之家 首席数据分析师
从事数据分析及其培训的相关工作。擅长数据清洗（数据文件的合并，异常数据的清除与填补等）、数据准备工作（数据的计算，汇总等）、数据建模和预测（选择合适的统计模型并根据模型做出预测或为相关领导提供决策支持）。数据分析实战经验丰富，精通多个统计学及数据科学软件，包括SPSS、SAS、EViews、STATA、Python等。受到学员的广泛好评。讲课风格以通俗易懂、注重实用为主。
完成的项目包括：
中国移动：骚扰电话的识别，根据用户的通话特征识别该客户是否为骚扰客户，以便采取后续措施。
中国人寿：客户商品购买预测和推荐，根据用户特征和行为，选择合适的模型甄别目标客户，进行相应的产品推荐。
中联重科：客户信用评价及宏观经济预测，构建客户信用评价模型，从而能够对客户信用做出预估等。
中国建设银行 ：岗位人员流动性分析，对市银行进行人员流动性分析，找到对应的流动规律及其背后的原因，为人员调动提供策略。
加拿大某大型超市：对用户的个人购买行为及其家庭购买行为进行分析。（主要负责数据预处理部分，基于家庭住址家庭人员信息拆分和合成，订单信息衍生指标计算，为数据分析奠定良好的基础。）
一、EViews入门介绍
二、Eviews图形对象介绍
三、描述性统计分析
四、一元线性回归模型
五、多元线性回归模型
六、非线性回归模型
七、虚拟变量模型
八、EViews矩阵计算
一、单个经济时间序列的趋势模型、季节调整、分解与平滑
二、离散因变量与受限因变量模型
三、分布滞后模型
四、时间序列ARIMA模型
五、单位根检验和基于残差的协整检验
六、自回归条件异方差模型
七、EViews编程应用
一、联立方程计量经济学模型
二、向量自回归模型
三、面板数据模型
四、分位数回归
五、极大似然估计
六、方差膨胀因子
1、掌握EViews基本操作
2、能够运用EViews完成复杂的数据处理工作
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