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AlpacaZhou
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太极武者NO1

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经济学毕业论文范文

经济学毕业论文我们应该要怎么写呢?我们不妨一起来参考下范文吧!希望对您有所帮助!以下是我为大家整理的经济学毕业论文范文,欢迎阅读参考。希望对您有所帮助!

经济学毕业论文

一、 房地产业的现状与问题

近几年,我国经济的发展、城市化进程加快、居民收入水平提高及政府启动内需的政策,都为房地产业的发展注入了新的活力。总体分析我国的房地产业仍处在绿色景气区内运行,但是,局部过热和结构性问题应引起足够的重视。

1、房地产投资稳步上升,地域热点显现

发展经济理论告诉我们,资本积累,投资增加是经济增长的必要条件。没有投资的稳步增长,任何国家都不可能实现从农业国向工业化和现代化的转变。对于中国一个人口快速增长的发展中国家来说,保持一定的投资规模就尤为重要。近两年,全球经济增速放缓,我国经济实现和8%的高增长率,其中投资贡献率高达左右。在国内产业结构在调整中,房地产投资占固定资产投资的比重从1990年的,逐步上升至2001年的(表1),弥补了传统产业投资增长率下降的遗缺,其对经济增长的贡献率也慢慢显现出来。

从总量分析,在1997~2001年间,全社会投资增长率分别为,, 和,房地产开发投资增长率分别为 ,,和,略高于全社会固定资产投资增长率,但并没有出现1992~1993年增长率高达117%和165%的过热现象(图1)。

房地产开发投资结构基本合理,2001年住宅占投资总量的比重保持在66%,

其中普通住宅占51%,别墅和经济适用房分别占6%和9%,办公楼为12%,商业用房为12%。

从房地产持续投资热点的分布来看,它主要集中在以广州、上海和北京为

主导的三大城市群(图2),从2002年1-9月的统计数据来看,北京、上海、广东、浙江、江苏、山东投资增长率分别为29.%,,30%,,和。客观地讲,这些地区房地产投资热有其合理的因素,也有令人担心的一面。三大地带是中国经济增长最快的地区,经济的发展、居民收入的水平提高,消费升级换代,大量外资的进入和劳动力的流动都会增加对房地产的需求,但是,与其他产品一样,房地产投资也要以需求为后盾,没有效的需求,房地产投资就不可能持续的增长。那么,我国的房地区性投资稳步增长是否有需求的支撑?

2、销售率空置率,地域分化明显

近几年,购房低息贷款、减免税费、户籍制度的松动是刺激居民购房的三大政策因素,2001年商品房屋和商品住宅的销售率(当年销售面积占当年竣工面积的比例)分别是和75%,其中商品住宅的销售率达到历史最高水平(图3)。

但是,在销售率回升的同时,空置面积也在上升,达到12000万平方米,其中,空置期一年以上的为4000多万平方米,占当年房屋竣工面积的,高于国际警戒线10%。对于空置率需要我们做认真的分析。首先,空置率上升无论何种原因都不是一个好现象,空置率高意味供给与需求的不匹配、占压银行资金多,由此会影响资源的优化配置。其次,市场上任何一种产品都需要有合理的库存。房地产作为一种价值高的大宗商品,其合理的库存期、库存比率应该为多少?以住宅为例,我国房地产开发的房屋多是高层和多层,国外多是一家一户住宅,不同样式的住宅,其均好程度差异极大,因此,就有好卖与不好卖之分。那么,不同质的住宅空置率是否具有可比性,就值得商榷。此外,国外的空置率是以全部存量房为分母,而我国城镇存量房有多少至今仍是一个未知数。再次,地域差别。即便是在国内,不同地区经济实力的强弱,其对空置商品房屋的承受能力也大不相同。1998年东亚危机爆发后,海南空置商品房425万平方米,给当地房地产业和银行业带来重创,留下的是满目疮痍的“烂尾楼”,而当时上海的空置房屋接近700万平方米,占全国的七分之一,却能使之化险为夷,绝处逢生。

仍以房地产投资三大热点地区为例,1998~2001年,广东的商品房屋销售率为66%,69%,71%和68%,低于全国的平均水平,在销售率走低的情况下,施工面积仍居高不下,这就不能不令人担忧。同期,上海的销售率为73%,90%。85%和100%。截至2002年9月,上海商品房屋销售面积为1404万平方米,当期竣工面积为1194万平方米,销售量大于竣工面积无疑有助于消化空置商品房屋。鉴于销售率和空置率是房地产前期投资经营活动的一个结果,因此,全面的、动态地分析新开工面积、施工面积、竣工面积和拆迁面积的联动关系,才能对销售率和空置率的变化做出正确判断。

3、价格基本平稳,结构变化突出

2002年1-9月份,全国一些大中城市的房屋销售价格涨幅较快,其中,宁波南昌、杭州、青岛、上海和厦门的销售价格指数分别为、、、、和,涨幅超前。但是,全国总体平均价格的走势力基本平稳,特别是与百姓相关的商品住宅价格涨幅很小,在北京等大城市还出现了小幅回落(图4)。

可是面对走低的价格,广大百姓却仍找不到自己能负担得起的住房,这就需要我们仔细分析平均价的构成,或者说住宅的结构。我们的统计分析中,只提供住房价格的平均数,却很少提供不同价位住宅所占的比例,或每套住宅的价格。以北京为例,近几年为配合旧城改造,增加了经济适用房的开发建设,低价位住宅的供给增加无疑会拉低平均价格。此外,北京这两年炒“入世”、炒奥运会,城市建设摊大饼式的急剧扩张,大量远郊别墅、高档住宅星罗旗布,由于远郊土地成本低,别墅的平价为7583元/平方米,低于近郊区11605元/平方米,这样大量城郊楼盘的推出,也有压低整体房价的作用。

因此,总体房价的合理并不意味着住房供给结构的合理,单位价格(元/平方米)的走低并不意味着每套住宅的总价位走低。北京等城市经济适用房单位价格虽有政府控制,但是由于每套住宅的建筑面积大、建筑标准高,造成每套住宅总价位过高,结果许多工薪阶层还是买不起。加之低价位住宅的地段不近人意,靠公交车上下班的工薪阶层多希望购买京城四环以内的住房,可低价位的住宅多在五环和郊外,在地铁、公交车等多种基础设施建设不配套的情况下,买经济适用房多为经济收入可观者也就不足为奇了。

4、炒地圈地热,成为房地产业发展的隐忧

实事求是的讲,北京等大城市房价高有其合理的一面,其中“五多”——常驻人口多、老外多、外来人口多、高收入者多和集团购买多都会推动房价上扬;但是,土地市场的不规范,炒地圈地热是造成北京等大城市房价盘升的根本原因。许多地产商借“旧城改造”之机或赶在2002年7月1日《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》实施之前忙着圈地,以增加自已的土地储备,致使2001年北京购置土地面积增幅达到173%,在全国名列前茅(图5)。

圈地炒地让地产巨头从中获得了暴利,地价经多次转手越抬越高,房价也就跟着上去了,这种圈地炒地热对北京房地产业的发展可以说是贻害长远。熟话说“没有能长到天那么高的大树”,房地产的价格也不可能无休止地长下去。因为任何来京创业的企业或个人都不可能无视生产与生存的成本,短期的涨价也许在可承受范围之内,但是,当房地产价格上涨过快超过可接受的成本,那么,北京就丧失去了吸引创业企业和人才的优势。香港土地成本高、房价高已成为其经济发展一大制约因素,这难道不应该引起我们的警觉和深省吗?

5、房地产信贷发展 有喜也有忧

房地产是一种投入大、价值高的资产,无论其投资与消费都不离开金融的支持。从住宅消费信贷方面分析,将抵押信贷机制引入住宅市场,对于多年来习惯于追逐的“大企业”、“大项目”、“大笔贷款”的中国银行业来说无疑是一重大突破,对于习惯了“量入为出”的广大百姓来说更是消费观念与行为的一次巨变。个人住房抵押信贷的迅速增长,不仅改善了银行资产结构,提高了银行信贷资金的“安全性、盈利性”,也促进了住宅生产与消费的良性循环。

从房地产开发信贷方面分析,我们可以看到:这几年银行对房地产开发企业的贷款增幅很小,致使国内贷款占企业资金来源的比重一直在22%徘徊。相比较,自筹资金和其他资金来源所占比重却不断上升。那么在企业自有资金不足、多年负债率高达76%的情况,自筹资金主要是依靠预售房款和银行的流动资金贷款。而消费者购房的预付款除一部分个人储蓄金外,相当一大部分来自银行贷款。因此,无论资金以何种形式出现,多是从银行的口子出去的。

那么,靠银行信贷搞投资是否会诱发房地产泡沫、金融风险?在现代信用经济社会,银行借贷作为一种融资的手段,其本身并不是泡沫,能否诱发泡沫取决于资金的投向和使用效率,如果将资金投向市场需求潜力大的中、低档普通住宅,投资的结果可以满足社会需求,增进社会的财富。反之,盲目地炒地、炒高档楼宇、高档娱乐设施,表面上热得不得了,实际上供求关系严重失调,泡沫就不可避免了。因此,分析房地产业是否存在泡沫,银行信贷的规模、增长速度只是一个变量,关键是看资金的投向和资产的'质量。

此外,银行自身体系是否健全也是抵御房地产信贷风险的关键。衡量银行体系健全的基本指标包括:资本充足率、资产质量(坏帐率)、经营管理水平、收益率和流动资产比率等。在1997东亚危机中,香港和新加坡的房地产信贷占银行资产的30~40%,却能在房地产价格大幅缩水时安然无恙,因为香港和新加坡银行的资本充足率高达15~20%,不良资产率仅为3%,而韩国、菲律宾和泰国银行的资本资产比率在6~10%,不良贷款率高达22%,因此,房地产价格的波动使这些国家的银行陷入前所未有的灾难(collyns,2002)。在我国银行资本金不足,不良资产率居高下的情况下,个人住房信贷和房地产企业贷款应在银行资产中应占多大的份额才有利于优化资产结构?在我国信用制度、抵押保险制度不健全的情况,如何提高房地产信贷的质量?这些都是急待解决的问题。

二、防范房地产泡沫的举措

上述分析表明:我国房地产市场总体形势看好,且此轮房地产热主要是消费需求拉动的,与1992~1993年单一的投资热有质的区别,但是,总体形势看好并不意味着不存在问题和隐忧。我们认为,我国房地产业潜在的风险不在总量,在结构;不在速度,在质量。因此,对于不同的房地产热,政府的调控方式也应有所不同。根据房地产泡沫的生成机理,我们认为,防范房地产泡沫应采取如下措施:

1、从土地源头入手,规范土地市场

土地资源短缺不仅是困扰我国房地产业发展,也是困扰城市化乃至整个国民经济发展的一个大问题,如何利用相对贫乏的土地资源为全体国民提供一个公正、平等、富足和安定的发展与生存环境,在一定意义上讲,都有赖于土地资源的优化配置。我们认为:首先,应通过立法确定城市规划的法律地位,以防止朝令夕改、急功近利,保障土地使用结构的合理性,为城市和地区经济长远发展奠定基础。其次,加快建设有形的土地市场,实现国有土地使用权交易的公正、公开、公平。今后,国有土地无论使用者是谁(政府或其他企事单位),土地出让都应纳入有形市场,避免“黑箱”操作的诸多弊端,且招标并不是简单的价高者得标,政府可用综合指标,包括企业的资质,以往的开发业绩、土地使用方向、开发项目的市场前景等,来确定中标者的资格。这样,政府才可以有效的调控土地供给的规模、条件、时序和位置,同时,有效地保障百姓急需的普通住宅用地供给。再次,建立土地信息系统,各城市政府应对所有待出让的土地、现有土地使用结构、规划、评估价格等信息公开,防止信息不对称为一些人圈地、炒地谋取暴利便利;第四,对违规违纪者应给予严厉的制裁,以保障市场秩序的正常运行。

2、灵活运用利率、税收政策,调控房地产市场

近两年的房地产热,在一定程度是政府宏观调控政策刺激下形成的。在经济紧缩时,低息、减免税政策有利于刺激有效需求,本无可非议,但是,长期实施一种政策,或无视受益对象实施同一政策,就可能给市场一种错误的信号:多次降息、资金成本低会诱使许多企业、个人涉足于高风险的投资,从而导致市场资源配置的失误。为引导企业投资与开发更符合市场的需求,政府应适时调高投资别墅、高档公寓、高档娱乐设施、商厦写字楼的贷款利率,调高个人非自住房的贷款利率,使低息政策更好地向中低收入者倾斜;各城市政府还应对高档不动产开征不动产税,并可采取累进税。这对于中国一个仍处在发展阶段的国家来说,有利于抑制奢靡之风泛滥,而将有限和宝贵的资源用在实现城镇和工业化上。此外,完善市场信息的供给,也是政府调控市场的重要内容。

3、完善房地产金融体制 防患于未然

我国银行业是在金融体制不健全的情况下涉足房地产信贷业务,从外部环境上讲,我国的个人信用制度、抵押制度和抵押保险机制不健全,从内部机制上讲,我国银行自身存在着许多脆弱性,如资本不足、不良资产过高,资产负债管理水平低等,这些都会加大房地产信贷的风险。但是,面对金融全球化的冲击,多次下调利率利差收益缩小的压力,我国银行业迫切需要寻找新的利润增长点,新兴的房地产信贷特别是个人住宅抵押信贷则成为银行业理想的选择。个人住房抵押贷款是一种好资产,但持有比例过高,也会增加资金成本和经营风险,这就是“鸡蛋不能放在一个篮子里”的道理。在美国,人住房抵押贷款仅占商业银行资产的18%,占抵押银行资产的50%,银行资金来源不同,资金的运用也会有所不同。在香港,银行要及时动态踪贷款的质量。因此,我国的银行业应从基础设施建设入手,提高自身抵御金融风险能力;金融监管部门应从制度建设入手,完善信用制度、抵押制度、抵押保险和抵押二级市场的发展,这样才有利房地产业与金融业的共同发展。

4、努力提高企业竞争力,迎接21世纪的挑战

21世纪全球经济结构的大调整、中国工业化、城市化的进程加快,都为我国房地产业的发展提供了新的机遇。我们的房地产企业应该认清自己的使命与责任:我们不仅是未来城市的开发建设者,还是未来城市、地域空间设计者;我们为人们提供的不仅仅是实物资产、价值的载体,还有全新的知识技术、全新的生产与生活方式。因此,我们的房地产企业应坚持“以人为本”的理念,在投资与经营中少一点盲从,多一点理性;少一点炒作,多一点真诚,给消费者多一点实惠。认认真真的在产品的质量、功能与服务上下功夫,我们的房地产企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

主要参考文献:

徐滇庆等,“泡沫经济与金融危机”,中国人民大学出版社,2000年8月版。

林毅夫,“东南亚金融危机值得推敲斟酌的几点经验教训”,《经济学消息报》,1998-05-08。

刘树成、汪利娜、常欣,“中国经济趋势分析”,《经济研究》,2002年4月。

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小怡子乖乖

首先,这样一个原则你要明确,如果模型的设定和数据处理基本没问题,那么不管结果好不好,都是有意义的,这就是实证研究,可以是证实一个猜想,也可以是证伪一个猜想。事实上,正是因为不断有不显著的实证结果产生,才推动着理论模型向前进步;其次,针对你的这个研究,我认为可能你在以下方面还存在不足:1.模型设定的偏误或遗漏变量。你研究的对外贸易是对外贸易总量吗?如果是这样的,那么你想研究国内物流运输成本和我国对外贸易总量这两个变量之间的关系,那么显然你缺少了一些重要的控制变量,计量经济学的多元线性回归分析是在保持其他因素不变的情况下,考查你感兴趣的解释变量对于被解释变量的偏效应,重要控制变量的遗漏会有严重后果。这里列举两个你遗漏的重要变量,一个是进口总额,国内物流运输成本的上涨带来出口价格的上升,从而导致国外的需求下降,导致出口减少,在进口不变的前提下,是会引起贸易额的缩小,但是如果进口上升了,贸易额可能不变也可能扩大,从而你可以看到不控制进口总额可能会导致不显著以及符号相反的系数;(当然,如果不想控制进口额也行,那么干脆直接研究国内物流成本和出口额之间的关系好了,也就相当于你研究一个东西的价格上升对于需求量的影响,那么你就有非常成熟而且简单的模型可以直接套用,根据你在微观经济学里面学习的知识,你就知道有外国人的收入等等变量需要控制了对吧)。另一个你没有控制的重要变量是汇率,汇率会影响进口商和出口商双方的行为。建议你从浏览有关国内物流成本和对外贸易的相关文献入手,理解所有变量的含义,了解目前理论界已有的研究成果、模型,这样你才能确保你在模型中加入了足够的控制变量,控制变量多一些没什么关系,它只影响估计的最优性,但是遗漏重要变量则会带来估计的有偏和不一致;2.数据处理的问题,有可能你的数据存在异方差性和自相关性等问题,这样会导致系数不显著;建议参考一本计量经济学教材,例如古扎拉蒂的《计量经济学基础》,里面提供了系统的解决方案。希望能对你有所帮助~

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乐乐冰儿

论数学建模在经济学中的应用【摘 要】当代西方经济认为,经济学的基本方法是分析经济变量之间的函数关系,建立经济模型,从中引申出经济原则和理论进行决策和预测。【关键词】经济学 数学模型 应用在经济决策科学化、定量化呼声日渐高涨的今天,数学经济建模更是无处不在。如生产厂家可根据客户提出的产品数量、质量、交货期、交货方式、交货地点等要求,根据快速报价系统(根据厂家各种资源、产品工艺流程、生产成本及客户需求等数据进行数学经济建模)与客户进行商业谈判。一、数学经济模型及其重要性数学经济模型可以按变量的性质分成两类,即概率型和确定型。概率型的模型处理具有随机性情况的模型,确定型的模型则能基于一定的假设和法则,精确地对一种特定情况的结果做出判断。由于数学分支很多,加之相互交叉渗透,又派生出许多分支,所以一个给定的经济问题有时能用一种以上的数学方法去对它进行描述和解释。具体建立什么类型的模型,既要视问题而定,又要因人而异。要看自己比较熟悉精通哪门学科,充分发挥自己的特长。数学并不能直接处理经济领域的客观情况。为了能用数学解决经济领域中的问题,就必须建立数学模型。数学建模是为了解决经济领域中的问题而作的一个抽象的、简化的结构的数学刻划。或者说,数学经济建模就是为了经济目的,用字母、数字及其他数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构的刻划。而现代世界发展史证实其经济发展速度与数学经济建模的密切关系。数学经济建模促进经济学的发展;带来了现实的生产效率。在经济决策科学化、定量化呼声日渐高涨的今天,数学经济建模更是无处不在。如生产厂家可根据客户提出的产品数量、质量、交货期、交货方式、交货地点等要求,根据快速报价系统与客户进行商业谈判。二、构建经济数学模型的一般步骤1.了解熟悉实际问题,以及与问题有关的背景知识。2.通过假设把所要研究的实际问题简化、抽象,明确模型中诸多的影响因素,用数量和参数来表示这些因素。运用数学知识和技巧来描述问题中变量参数之问的关系。一般情况下用数学表达式来表示,构架出一个初步的数学模型。然后,再通过不断地调整假设使建立的模型尽可能地接近实际,从而得到比较满意的结论。3.使用已知数据,观测数据或者实际问题的有关背景知识对所建模型中的参数给出估计值。4.运行所得到的模型。把模型的结果与实际观测进行分析比较。如果模型结果与实际情况基本一致,表明模型是符合实际问题的。我们可以将它用于对实际问题进一步的分析或者预测;如果模型的结果与实际观测不一致,不能将所得的模型应用于所研究的实际问题。此时需要回头检查模型的组建是否有问题。问题的假使是否恰当,是否忽略了不应该忽略的因素或者还保留着不应该保留的因素。并对模型进行必要的调整修正。重复前面的建模过程,直到建立出一个经检验符合实际问题的模型为止。一个较好的数学模型是从实际中得来,又能够应用到实际问题中去的。三、应用实例商品提价问题的数学模型:1.问题商场经营者即要考虑商品的销售额、销售量。同时也要考虑如何在短期内获得最大利润。这个问题与商场经营的商品的定价有直接关系。定价低、销售量大、但利润小;定价高、利润大但销售量减少。下面研究在销售总收入有限制的情况下.商品的最高定价问题。2.实例分析某商场销售某种商品单价25元。每年可销售3万件。设该商品每件提价1元。销售量减少万件。要使总销售收入不少于75万元。求该商品的最高提价。解:设最高提价为X元。提价后的商品单价为(25+x)元提价后的销售量为(30000-1000X/1)件则(25+x)(30000-1000X/1)≥750000(25+x)(30-x)≥750[摘要]本文从数学与经济学的关系出发,介绍了数学经济模型及其重要性,讨论了经济数学模型建立的一般步骤,分析了数学在经济学中应用的局限性,这对在研充经济学时有很好的借鉴作用。即提价最高不能超过5元。四、数学在经济学中应用的局限性经济学不是数学,重要的是经济思想。数学只是一种分析工具数学作为工具和方法必须在经济理论的合理框架中才能真正发挥其应有作用,而不能将之替代经济学,在经济思想和理论的研究过程中,如果本末倒置,过度地依靠数学,不加限制地“数学化很可能阉割经济学的本质,以至损害经济思想,甚至会导致我们走入幻想,误入歧途。因为:1.经济学不是数学概念和模型的简单汇集。不是去开拓数学前沿而是借助它来分析、解析经济现象,数学只是一种应用工具。经济学作为社会科学的分支学科,它是人类活动中有关经济现象和经济行为的理论。而人类活动受道德的、历史的、社会的、文化的、制度诸因素的影响,不可能像自然界一样是完全可以通过数学公式推导出来。把经济学变为系列抽象假定、复杂公式的科学。实际上忽视了经济学作为一门社会科学的特性,失去经济学作为社会科学的人文性和真正的科学性。2.经济理论的发展要从自身独有的研究视角出发,去研究、分析现实经济活动内在的本质和规律。经济学中运用的任何数学方法,离不开一定的假设条件,它不是无条件地适用于任何场所,而是有条件适用于特定的领域在实际生活中社会的历史的心理的等非制度因素很可能被忽视而漏掉。这将会导致理论指导现实的失败。3.数学计量分析方法只是执行经济理论方法的工具之一,而不是惟一的工具。经济学过分对数学的依赖会导致经济研究的资源误置和经济研究向度的单一化,从而不利于经济学的发展。4.数学经济建模应用非常广泛,为决策者提供参考依据并对许多部门的具体工作进行指导,如节省开支,降低成本,提高利润等。尤其是对未来可以预测和估计,对促进科学技术和经济的蓬勃发展起了很大的推动作用。但目前尚没有一个具有普遍意义的建模方法和技巧。这既是我们今后应该努力发展的方向,又是我们不可推卸的责任。因此,我们要以自己的辛勤劳动,多实践、多体会,使数学经济建模为我国经济腾飞作出应有的贡献。参考文献:[1]孙红伟.商场经营管理中的几个数学模型分析[J].商场现代化,2006,(8).

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京京魅力

不如用对数模型试试,变量弄成logc,logx,logFDI,logGDP

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小火车君

我怀疑你这个问题不能简单的用OLS处理,不然怎么样也不会出显著性的。原因是你考虑的是一个国际贸易模型,本来就非常不稳定,加上你的模型没有理论支持,你很有可能需要工具变量。建议你收集一下贸易引力模型的相关数据,然后用这些数据做你的工具变量,重新再跑一边。

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    你这篇中国知网也好, 万方数据也好都有例子! 甚至百度文库都有! 英文原文最好用谷歌学术搜索! ==================论文写作方法========

    一口好锅 3人参与回答 2023-12-11