[计量经济学和R语言同时学好吗]计量经济学（英语：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证研究）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。也...+阅读
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 Std. Error t-Statistic Prob. C -1647.264 517.2169 -3.184861 0.0034 L 14.99417 0.712549 21.04299 0.0000 R-squared 0.938534 Mean dependent var 7387.979 Adjusted R-squared 0.936415 S.D. dependent var 6367.139 S.E. of regression 1605.545 Akaike info criterion 17.66266 Sum squared resid 74755513 Schwarz criterion 17.75517 Log likelihood -271.7712 F-statistic 442.8073 Durbin-Watson stat 1.503388 Prob(F-statistic) 0.000000 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14.9941， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为0.936415,F值为442.8073，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于0.05，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 Std. Error t-Statistic Prob. C -705.0563 393.0357 -1.793873 0.0833 K1 2.241106 0.086751 25.83385 0.0000 R-squared 0.958357 Mean dependent var 7387.979 Adjusted R-squared 0.956921 S.D. dependent var 6367.139 S.E. of regression 1321.537 Akaike info criterion 17.27332 Sum squared resid 50647333 Schwarz criterion 17.36583 Log likelihood -265.7364 F-statistic 667.3880 Durbin-Watson stat 1.697910 Prob(F-statistic) 0.000000 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2.241106， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为0.956921,F值为667.3880，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于0.05，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...
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