计量经济学，是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
计算经济学的数据来源都是来自于大数据的，好多东西都是你平时道路的时候所留下的痕迹，都会被他们偷偷的统计到。
可以去图书馆的电脑查阅资料，一般图书馆的电脑可以登录万得数据，上面的数据资料是非常全面的，里面有专门的菜单是经济数据库。
大智慧。别的数据，去中国统计局和人民银行网站
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
发至邮箱了！送分哦！
知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位毋庸置疑，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。实施人力资源会计要解决的关键问题是人力资源的确认和计量。关键词：知识经济 人本论文由无忧论文网整理提供力资源会计 确认和计量人力资源会计这一概念的提出已经40多年了，但由于人力资源核算的复杂性，如何确认人力资源会计仍是当今会计界的难题之一。知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位也毋庸置疑，作为一门会计学领域的新分支，其产生和发展具有一定的科学性，它不是纯抽象的理论，应是实践性非常强的一项工作，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。笔者在此就人力资源会计的确认和计量问题进行一些浅薄的探讨，还望各位专家批评指正。一、进行人力资源会计核算的基础和原则 （一）在探讨人力资源会计核算之前，首先要弄清以下三个基础性问题：1. 人力资源是企业的一项资产（随后还有阐述）。2. 人力资源是通过负债的方式取得的。3. 在核算人力资源的时候，既要核算其取得、开发与使用成本，又要核算其原有价值。其中取得和开发成本属于资本性支出，应将其资本化，作为资产处理；使用成本属于收益性支出，应将其费用化，计入当期损益。人力资产原有价值应作为资产的一部分进行核算，同时作为“租用人力”增加一项负债。 （二）人力资源会计核算的确认本论文由无忧论文网整理提供原则 1. 重要性原则。人力资源是企业的重要经济资源，应重点加以体现，尤其是那些不可替代人力资源的信息、数额巨大的培训项目等。 2. 配比性原则。当人力资源数额较大，涉及多个会计期间时，应遵循配比原则对其价值进行合理摊销。 3. 历史成本原则。将招聘、培训和开发人才等一切人力资源方面的支出均作为人力资产和成本，其数据是根据原始发生时的金额归集的。 4. 相关性原则。企业人事管理部门，它对于职工的管理不仅是看其工资发生额的大小，而且重要的是如何合理配置人力资源，所以要求人力资源会计提供的信息应体现相关性原则。 5. 效益成本原则。人力资源会计在很多方面发挥了较大的作用，但在核算时还应考虑对那些核算成本较高，对决策意义不大的核算项目可不予揭示。 6. 划分资本性支出与收益性支出原则。将递延资产中的职工培训费、费用中的职工教育经费、数额较大的培训费、招聘广告费、稀有人才离职损失费予以资本化，将工资福利费等各期发生额均衡的支出计入费用，作为收益性支出。二、人力资源会计核算的内容和方法的确认 人力资源会计核算内容包括如下几点： （一）人力资产的核算。人力资本论文由无忧论文网整理提供产就是企业所拥有的人力资源的总价值，包括人力资产原有价值、人力资产取得和开发成本，以及进知识经济下人力资源会计确认和计量问题研究马雅丽 河南省三门峡市市政工程处 472000行人力资产评估时的增值部分（减值时冲减）。 1. 人力资产原有价值。在企业取得前由于劳动者已经具备一定的知识、技能而具有一定的价值。它被企业拥有后，原有价值依然存在，因此它应作为人力资产的重要组成部分。不过对其进行计量有一定难度，这可以由会计学会等权威部门研讨制定统一标准，由国家颁布实施。2. 人力资产附带成本。企业在取得或开发人力资源时，总要发生一定的费用。如付给招聘人员薪金和津贴，招聘广告费、测验费，如教育培训人员的工资津贴、教材费及学费等。这些都应作为人力资产附带成本，记入人力资产价值，平均分摊在劳动合同期内。 3. 人力资产评估增值（或减值）部分。人力资产价值除了受劳动者的知识技术水平影响外，还受劳动者的职位、年龄、身体健康状况及敬业程度等多种因素的影响。所以，定期对人力资产进行评估很有必要。评估增值增加人力资产价值，评估减值则冲减人力资产价值。它可由权威的人力资产评估机构，结合每个人的情况，采用科学的方法统一评估确定。 4. 租用人力的核算。企业一开始拥有人力资源，就负有合同到期时无条件地把这部分人力资源归还给劳动者的义务，从而形成负债——租用本论文由无忧论文网整理提供人力。它在数值上应等于人力资产原有价值加上人力资产评估增值（或减去人力资产评估减值）。 5. 人力资产使用成本的核算。企业在使用人力资源时，要支付工资、福利费等，并发生其他相关支出；此外还有与各期收益相配比而摊销的资本性支出（人力资产附带成本摊销）。这些都构成了人力资产使用成本。（二）人力资源会计账户设置的确认 为了进行人力资源会计核算，应设置以下账户： 1. “人力资产”账户。该账户根据其内容构成，下设三个明细账户： （1）人力资产原值。本账户核算具有不同标准的劳动者在进入企业前就拥有的价值量。企业在取得人力资源时记借方，在劳动合同到期劳动者离开企业时记贷方。期末余额在借方，表示期末人力资产原值结余额。 （2）人力资产附带成本。本账户核算企业在取得或开发人力资源时所发生的必要支出。支出发生时记借方，在合同期内分期平均摊销时记贷方，直接冲减“人力资产”价值。期末余额在借方，表示尚未摊销的附带成本。 （3）人力资产评估增值。本账户核算在对人力资产进行评估时的评估增加额或减少额。评估增值时记借方，评估减值时记贷方。当劳动者离开企业时全额冲减该项人力资产的增值额。期末余额在借方，表示增值量；期末余额在贷方，表示减值量。
计量经济学期末实验报告实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名： 学 号： 班 级： 指导教师： 时 间： 23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析一、 经济理论背景近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长 居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。 ②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。 ③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长 加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：23个大中城市城镇居民家庭基本情况地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 大连 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 宁波 合肥 福州 厦门 南昌 济南 青岛 郑州 武汉 长沙 广州 四、 模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为： 其中： ——人均消费支出 ——常数项 ——回归方程的参数 ——平均每户就业人口数 ——平均每一就业者负担人口数 ——平均每人实际月收入 ——人均可支配收入 ——随即误差项五、实验过程（一）回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程： 首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ， 从而初步得到的回归方程为： Se= () () () () ()T= () () () () () F= df=18模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。（二）处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：X1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 1032515. Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为： Se= () () () T= () () () F= df=20（三）.异方差性的检验对模型 进行怀特检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic Probability *R-squared Probability Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=，因为 < (5)= ,所以模型中不存在异方差。 （四）.自相关的检验由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于，D-W值为，显著性水平 =下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， = 毕业论文需要的数据可以从下面几个方面获取： 一、问卷调查。很多文科的同学，用问卷调查的数据比较多，这种数据比较好收集，自己设计一套问卷，去找目标人群收集数据就行了。现在有很多专门的调查问卷的网站和小程序之类的，收集这类数据就简单多了。 二、实验数据。这种数据一般理科的同学用的比较多，通过自己的实验拿到的数据也比较可靠，自己用起来也很有底气。 三、国家和政府公布的数据，这种数据大多都是月度，季度，年度数据。数据范围比较广，官方数据很有说服力，如果是做行业调查之类的很实用，而且也不需要自己收集，直接拿来就可以用，很方便。 四、就是行业数据，行业数据可能来自于行业协会，行业专业网站等等。 五、常用的数据来源网站有： 1、国家统计局，这个网站上的数据比较官方权威。 2、中国旅游研究院，适合一些旅游专业的学生。 3、产业信息网，了解不同产业的收益、市场占额等信息。 4、国土资源部，获取土地资源、矿产资源、海洋资源等自然资源的规划、管理、保护与合理利用等信息。 5、国家企业信用信息公示系统，收集企业的信用信息。 6、中国知网，阅读参考文献的网站。 7、新浪财经，了解全球经济宏观数据。 我国旅游经济的因素分析我国旅游业发展状况分析我国居民消费增长模型我国经济增长与周期波动我国经济增长对能源消耗的依赖公共投资取向与经济增长分析三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出餐饮业区域市场潜力的影响因素分析资本结构主要影响因素的再探析国债发行规模的计量经济分析工资收入差异分析城镇人均收入与人均通讯消费分析影响居民消费水平的因素分析影响就业人数的因素的计量分析影响大学生就业问题的因素分析影响股价指数的因素分析影响我国电力产量的因素分析影响中国汽车产量的多因素分析私家车拥有量的计量分析我国汽车需求的因素分析 希望以上网站内容能帮到你 下面，给到一些题目，你觉得对你简单的就可以写。 1.杨海文:空间计量模型的选择、估计及其应用江西财经大学,2015。 2.何煜辉:我国企业合并商誉会计计量研究北京交通大学,2015。 3.陈天约:投资性房地产公允价值计量对企业财务绩效的影响华东理工大学,2015。 4.张春燕:公允价值计量模式在投资性房地产中应用的实证研究武汉科技大学,2014。 5.陈晨:投资性房地产公允价值计量动因与经济后果研究中国矿业大学,2014。 6.张甜:公允价值计量模式在投资性房地产中的应用研究厦门大学,2014。 7.赵轶:金融集聚、空间溢出与区域经济增长西南财经大学,2014。 8.李蓉:自创商誉的计量及其应用研究北京交通大学,2014。 9.杨友焱:投资性房地产公允价值计量的应用及财务影响研究重庆大学,2013。 10.胡庭清:非活跃市场环境下公允价值会计计量问题研究湖南大学,2012。 当然，最好是结合题目的同时，结合自己的现实情况，加入自己的想法，进行创新。 计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。计量经济学期末实验报告实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名：学 号：班 级： （）级统计学系（）班指导教师：时 间：（上面是论文封皮）23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）一、 经济理论背景近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 大连 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 宁波 合肥 福州 厦门 南昌 济南 青岛 郑州 武汉 长沙 广州 四、 模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：其中：——人均消费支出——常数项——回归方程的参数——平均每户就业人口数——平均每一就业者负担人口数——平均每人实际月收入——人均可支配收入——随即误差项五、实验过程（一）回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程：首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ，从而初步得到的回归方程为：Se= () () () () ()T= () () () () ()F= df=18模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。（二）处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：X1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 1032515. Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：Se= () () ()T= () () ()F= df=20（三）.异方差性的检验对模型 进行怀特检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic Probability *R-squared Probability Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=，因为 < (5)= ,所以模型中不存在异方差。（四）.自相关的检验由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于，D-W值为，显著性水平 =下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， = 1、题目：题目应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字（不同院校可能要求不同）。本专科毕业论文一般无需单独的题目页，硕博士毕业论文一般需要单独的题目页，展示院校、指导教师、答辩时间等信息。英文部分一般需要使用Times NewRoman字体。2、版权声明：一般而言，硕士与博士研究生毕业论文内均需在正文前附版权声明，独立成页。个别本科毕业论文也有此项。3、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字（不同院校可能要求不同）。4、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个（不同院校可能要求不同）最能表达主要内容的词作为关键词。关键词之间需要用分号或逗号分开。5、目录：写出目录，标明页码。正文各一级二级标题（根据实际情况，也可以标注更低级标题）、参考文献、附录、致谢等。6、正文：专科毕业论文正文字数一般应在3000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上（不同院校可能要求不同）。毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。7、致谢：简述自己通过做毕业论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。8、参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的所有专著、论文及其他资料，所列参考文献可以按文中参考或引证的先后顺序排列，也可以按照音序排列（正文中则采用相应的哈佛式参考文献标注而不出现序号）。9、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。10、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。有时也常将个人简介附于文后。 截面数据(cross-section data)是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据，人口普查数据，家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。截面数据(cross-section data)是指在同一时间(时期或时点)截面上反映一个总体的一批(或全部)个体的同一特征变量的观测值 ，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据，人口普查数据，家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。经济计量学专用名词。横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法(包括价值量的计算方法)也应当是可比的。 计量经济学论文，多元线性回归模型或者多重共检验性，有数据来源，用eviews分析的过程俺给你帮这个忙。经济学毕业论文数据怎么找
怎么找计量经济学研究的论文
计量经济学论文题目截面数据