计量经济学核心期刊论文发表要求
计量经济学通常通过经济哲学、数学和统计推理的工具来检验经济学的奇点。还在学习如何撰写论文的同学必须理解这篇论文不仅仅是研究和写作。由于计量经济学是高度技术性的学科，关于这个主题的论文将要求同学使用图表，也可以通过引用、图片等来完成。计量经济学论文中必不可少的内容： 1、引言 这部分内容应该说服读者关于论文主题的重要性。引言的最后一段应该简要概括同学将在论文的其余部分做些什么。 2、理论模型 同学应该在这一部分简要概述理论模型，思考哪个变量是因变量，以及解释变量应该是什么。 3、数据 这部分应该描述同学所使用的数据（例如，数据是分类排列数据还是时间序列数据，数据在哪个时间段或样本中可用）。同学需要为所使用的因变量和解释变量提供一个描述性统计表，可能还需要提供一些图形。4、经验模型 同学应该讨论自己将使用什么函数形式。同时还应该讨论理论模型中每个变量的经验测度，例如，人力资本模型表明，教育水平影响收入。 5、实证结果 同学应该提供一个表格，简明扼要地总结得到的实证结果。 6、结论 同学可以简单描述一下自己从中学到了什么，例如：实证工作是否为理论提供了支持？根据同学对计量经济学知识和计量经济学文献的了解，这些结果看起来是否合理？如果有更多的时间，同学会做哪些额外的工作？
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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 6 8 1 2 9 天津 4 0 6 8 8 石家庄 4 0 3 0 9 太原 3 2 9 9 5 呼和浩特 5 9 2 8 7 沈阳 3 1 5 7 1 大连 6 8 8 1 5 长春 8 7 1 1 2 哈尔滨 4 0 8 5 4 上海 6 9 0 1 3 南京 4 0 4 0 6 杭州 5 9 0 9 2 宁波 5 8 4 2 4 合肥 6 8 5 1 9 福州 7 9 5 4 8 厦门 5 9 7 3 7 南昌 4 8 0 1 4 济南 7 7 3 8 4 青岛 6 8 6 5 7 郑州 4 1 2 2 3 武汉 5 0 5 2 1 长沙 4 1 9 9 8 广州 7 8 6 1 1 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: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:08 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -180 506 -282633 2159 X1 3490 2332 427889 1704 X2 1209 7866 498528 1513 X3 552510 629371 466766 0239 X4 -180652 742107 -590947 1290 R-squared 721234 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711 SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564 Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249 Log likelihood -9199 F-statistic 64259 Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076 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= (506) (2332) (7866) (629371) (742107) T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947) F=64259 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05，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: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:28 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8238 6688 296574 7697 X1 0964 4840 531833 1405 R-squared 100508 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711 SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497 Log likelihood -3917 F-statistic 346511 Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491 X2： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 641 2658 632596 0156 X2 -1146 9597 -218861 2364 R-squared 066070 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711 SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380 Sum squared resid Schwarz criterion 82254 Log likelihood -8237 F-statistic 485623 Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412 X3： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8827 8342 326831 1988 X3 540400 095343 667960 0000 R-squared 604712 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711 SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402 Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276 Log likelihood -9362 F-statistic 12577 Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013 X4： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:30 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7094 8178 141465 2665 X4 596476 124231 801338 0001 R-squared 523300 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711 SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129 Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003 Log likelihood -0898 F-statistic 05284 Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096 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、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:32 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -8991 9081 -644388 5266 X1 8101 2070 275533 2167 X3 517213 095693 404899 0000 R-squared 634449 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711 SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087 Log likelihood -0368 F-statistic 35596 Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043 X2、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:33 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 5536 1435 451015 6568 X2 -00981 0392 -110678 9130 X3 536856 102783 223221 0000 R-squared 604954 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711 SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847 Log likelihood -9292 F-statistic 31348 Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093 X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:34 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7015 5882 326290 0306 X3 766892 553402 192782 0046 X4 -473721 656624 -244390 0363 R-squared 684240 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711 SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445 Log likelihood -3529 F-statistic 66965 Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010 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、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:37 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 6693 8464 479562 6370 X1 29944 6512 366505 7180 X3 652622 646003 558228 0192 X4 -345001 757634 -775265 0919 R-squared 686457 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711 SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625 Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373 Log likelihood -2719 F-statistic 86591 Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 000050 X2、X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:38 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 60939 2088 127981 8995 X2 1557 9303 575948 5714 X3 886588 600027 144175 0053 X4 -596394 701018 -277251 0345 R-squared 689658 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711 SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599 Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347 Log likelihood -1539 F-statistic 07429 Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046 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05，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= (5882) (553402) (656624) T= (326290) (192782) (-244390) F=66965 df=20 （三）异方差性的检验 对模型 进行怀特检验： White Heteroskedasticity Test: F-statistic 071659 Probability 399378 Obs*R-squared 423847 Probability 351673 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:53 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 50 9 266460 7929 X3 9623 1924 394723 6977 X3^2 -071268 187278 -380548 7080 X4 -6779 3390 -467114 6460 X4^2 121138 229933 526841 6047 R-squared 192341 Mean dependent var 87 Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54 SE of regression 59 Akaike info criterion 12207 Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892 Log likelihood -9038 F-statistic 071659 Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，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05，D-W值为111635，显著性水平 =05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 ， =543 （河南大学经济学院，河南开封 a%）摘 要：计量经济学课程的重要性已逐渐为人们所认识，并已经被国家教育部确认为经济学门类各专业的核心课程，其必将对我国经济学人才培养质量产生重要影响但反思计量经济学课程的教学还有许多问题需要改进因此，从计量经济学课程教学理念改革的角度进行了若干思考关键词：本科；计量经济学课；教学理念中图分类号：uaPli 文献标志码：2 文章编号：MGURIeM（INni）imPnsiP计量经济学作为一门课程，在我国一部分高等院校经济学科管理学科相关专业中开设已经有二十年的历史，它的重要性也逐渐为人们所认识克莱因（）说：计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位，在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分 萨缪尔森（）认为：第二次大战后的经济学是计量经济学的时代 n88o 年 s 月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程，其中包括计量经济学这是我国经济学学科教育走向现代化和科学化的重要标志，必将对我国经济学人才的培养质量产生重要影响特别是计算机技术的迅速发展和计量软件开发，为计量经济学的应用提供了广阔的空间应该说，经过多年的努力，在计量经济学课程建设上我们已经取得了不小的成绩在充分肯定这门课程作用的基础上，认真总结多年的教学实践，我们也感到对于本科计量经济学的教学理念还需要进一步商榷目前，我们研究问题的分析方法已经实现了由过去的定性分析到定量分析的转变，特别是计量经济的研究方法已经成为经济学及相关领域的主流方法，这是值得充分肯定的这也是我们本科计量教学工作者的一大贡献，它彻底扭转了单纯的定性分析理念然而，令人不安的是在本科计量经济学的教学中出现了两种倾向：其一是把计量经济学当成了圣经，唯计量是从，似乎是没有计量参加的学科都是伪科学或者说不够科学，其结果是计量方法的滥用；其二是计量的数学化，也就是数学的计量而不是经济学的计量，其结果是使得计量经济学脱离实际，变成了数学游戏就上述问题，结合本科计量经济学教学实际谈谈我们的看法一计量经济学不是圣经：完美中有折中首先，计量模型是完美的我们以一元模型为例： 5n7i n其中， 表示除 以外的所有影响 的因素，模型（n）叫总体回归模型该模型描述的变量之间的关系是相关关系，而非函数关系对同样问题处理的数理模型： 5P7i n模型（n）比模型（P）完美，因为模型（n）比模型（P）考虑问题全面在模型（n）中，每给 一个值，从理论上讲，由于 的存在，模型考虑了和 对应的所有 的值；模型（P）仅考虑了因素 对 的唯一影响，而没有考虑 以外的其他因素对的影响，因此，模型（P）仅考虑了和对应的一个 值，这里对应加引号是因为从理论上讲，那个 值仅仅是无穷多个 值中的一个，而未必就是真的和 对应的那个，这就是计量经济学家和数理经济学家的不同之处，所以，我们说计量经济学是完美的（确切的说是计量模型比数理模型完美）但是，完美的计量模型（总体回归模型）理论上是存在的，实践中是求解不出来的，不是因为我们的计算技术达不到而求解不出来 ，，而是由于总体的无限性和 的复杂性（随机变量），i n特别是在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的（总体数据搜集的困难）因此，计量经济学家就退而求其次优结果总体回归直线：（） 5S7i n总体回归直线（S）就是我们常说的函数形式或方程，它是由（D）两边取数学期望而得到（假定（）E），它揭示了，每给 一个值，有唯一的一个 的期望值与之对应这里的分析思路：从模型（D）到模型（(）就由相关关系转化为函数关系，从而计量模型的完美性在这里受到了挑战，这就是我们说的计量模型的第一次打折那么总体回归直线（(）是否可以顺利的求解呢？在总体数据已知的条件下可以找到在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的，因此求解总体回归函数的思路也是行不通的既然是这样，那就退而求其次优结果0再次打折7，计量经济学家自然就想到借助样本来分析问题，建立样本回归模型： （)）E D这里， ， 是总体回归（D）中 ， 的近似估计，残差E D E D也是随机干扰项 的近似估计那么样本回归模型（)）可以容易求解吗？尽管样本的数据可以很容易的收集，但是由于残差同样存在和随即干扰项的一样困难，使得样本回归模型仅仅是理论上的存在，现实中很难操做计量经济学家又再次退而求其次优结果，寻找样本回归直线（第三次打折）： 0M7E D这里，方程（M）是由（)）两边取数学期望得到的参数的估计应用了普通最小二乘法单就上述分析过程我们不难发现，计量模型是完美的，而模型估计是打折的不完美二计量模型与模型估计一样吗？计量模型指的是总体回归模型，模型估计是样本回归函数（回归直线）因此，用计量模型方法分析问题的实质是归结为模型估计，所以，这种方法也是折中（打折）的研究问题那么这种方法可靠吗？当上述研究的问题（计量模型）满足基本的假定条件才是可靠的：（D）正态性假设：随机误差项服从正态分布等价于被解释变量（因变量）在自变量的各水平上服从正态分布；（P）独立性假设，无自相关性假设；（(）同方差性假设；（)）随机误差项与解释变量不相关；（M）零均值假设这些假定条件在现实经济问题中是很难满足的，而且模型估计是直接对样本负责，而只有样本满足简单随机抽样，才能够较好地描述总体状态特征我们知道，真正的简单随机抽样也是不容易做到的因此，我们主张使用计量分析方法也要谨慎，它不是随便就可以使用的，尽管专业的计量分析软件大大简化了计量的运算三本科计量经济学课教学理念：理论与应用并重目前，与过多介绍理论的传统教学方式相比，随着多媒体技术的应用，计量经济学的教学生动了很多，老师也会列举一些例子对所讲授的内容进行说明，但是多数仅限于此，并没有对计量经济学的建模步骤原理以及模型的局限性等进行深入分析，更谈不上与学生的互动而且计量经济学方法已经被广泛地用于分析中国现实经济问题，但是实际教学中仍然缺乏包含经典案例的教材同时，由于授课学时的限制使得目前的计量经济教学中缺少生动的案例分析我们既要重视理论方法，也要重视应用模型和应用中实际问题的解决因此，在课程内容和教学大纲的安排上要强调理论案例和实验多元化的教学手段，理论教学实验教学和案例教学应成为当前计量经济学教学缺一不可的内容尤其是实验教学和案例教学，在教学过程中起着激发学生主观能动性创新能力的作用，授课教师应根据学生专业0如金融财政国际贸易7的不同，安排相应的案例和实验内容，使学生能够很好地将经济理论和计量经济学的实证分析方法结合起来，提高学生对实际经济问题的分析和判断能力实验教学是计量经济学教学中不可或缺的一部分，对于培养学生的动手能力是至关重要的因此，在计量经济学的实验教学中要注意两方面的问题：第一，实验教学要与理论教学相衔接，即应该将实验教学合理恰当地穿插在理论教学的过程中，而不能截然分离开这样有助于加深学生对理论知识的理解和应用第二，教师应该精心选择实验内容，编好实验计划，做好示范在编写实验计划时不仅要加强基础内容的学习训练，而且要构建能有效将实践技能训练与科学研究能力相结合的实验体系，进而形成基础实验综合实验研究创新型实验多层次多模块相互衔接实验教学第三，结合实际情况，要特别强调学生在处理数据0如:频率转换季节调整7建立模型等方面容易出现的问题总之，为了实现本科计量经济学课教学理念的改革，突出基本思想方法和应用的教学，最关键的还是加强计量经济学师资队伍的建设，大力培养既懂经济又熟悉数学和计量方法的教师队伍，使我们的计量经济学教师的知识结构合理，如在本科阶段学数学研究生读经济博士读数量经济等参考文献：D 洪永淼6计量经济学的地位作用和局限6经济研究，PEEY，（M）6P 范钦珊6以内容方法技术为重点深化课程教学改革6中国高等教育，PEE)，（D）6( 胡荣才，王亚雄6本科计量经济学教学中几个问题的思考6统计教育，PEEX，（)）6) 胡新艳，陈文艺6 教学模式在计量经济学教学中的应用6高等农业教育，PEEX，（)）6M 李子奈，潘文卿6计量经济学0第二版76北京：高等教育出版社，PEEM6张晓峒6计量经济学基础（第三版）6天津：南开大学出版社，PEE)6X责任编辑柯黎 上周通宵了4个晚上，也没啥进展，我室友人家直接找的毕业论文网代做的，百度里搜 毕业论文网 第一个就是的，记得网站是 Lw54 的那个，居然直接过了，这周我也想开了，不行就找人写，宋思明说了，能用钱解决的问题都不是问题。 出发点错误。经济计量方法应该是为了一个经济理论收集相关数据验证它，不能是找到某个数据而去寻找合适的理论，这犯了“数据挖掘”错误，很危险，不可用。建议你选定某个理论，然后找数据验证它。 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 6 8 1 2 9 天津 4 0 6 8 8 石家庄 4 0 3 0 9 太原 3 2 9 9 5 呼和浩特 5 9 2 8 7 沈阳 3 1 5 7 1 大连 6 8 8 1 5 长春 8 7 1 1 2 哈尔滨 4 0 8 5 4 上海 6 9 0 1 3 南京 4 0 4 0 6 杭州 5 9 0 9 2 宁波 5 8 4 2 4 合肥 6 8 5 1 9 福州 7 9 5 4 8 厦门 5 9 7 3 7 南昌 4 8 0 1 4 济南 7 7 3 8 4 青岛 6 8 6 5 7 郑州 4 1 2 2 3 武汉 5 0 5 2 1 长沙 4 1 9 9 8 广州 7 8 6 1 1 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: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:08 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -180 506 -282633 2159 X1 3490 2332 427889 1704 X2 1209 7866 498528 1513 X3 552510 629371 466766 0239 X4 -180652 742107 -590947 1290 R-squared 721234 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711 SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564 Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249 Log likelihood -9199 F-statistic 64259 Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076 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= (506) (2332) (7866) (629371) (742107) T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947) F=64259 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05，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: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:28 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8238 6688 296574 7697 X1 0964 4840 531833 1405 R-squared 100508 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711 SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497 Log likelihood -3917 F-statistic 346511 Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491 X2： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 641 2658 632596 0156 X2 -1146 9597 -218861 2364 R-squared 066070 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711 SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380 Sum squared resid Schwarz criterion 82254 Log likelihood -8237 F-statistic 485623 Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412 X3： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8827 8342 326831 1988 X3 540400 095343 667960 0000 R-squared 604712 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711 SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402 Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276 Log likelihood -9362 F-statistic 12577 Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013 X4： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:30 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7094 8178 141465 2665 X4 596476 124231 801338 0001 R-squared 523300 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711 SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129 Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003 Log likelihood -0898 F-statistic 05284 Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096 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、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:32 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -8991 9081 -644388 5266 X1 8101 2070 275533 2167 X3 517213 095693 404899 0000 R-squared 634449 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711 SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087 Log likelihood -0368 F-statistic 35596 Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043 X2、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:33 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 5536 1435 451015 6568 X2 -00981 0392 -110678 9130 X3 536856 102783 223221 0000 R-squared 604954 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711 SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847 Log likelihood -9292 F-statistic 31348 Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093 X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:34 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7015 5882 326290 0306 X3 766892 553402 192782 0046 X4 -473721 656624 -244390 0363 R-squared 684240 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711 SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445 Log likelihood -3529 F-statistic 66965 Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010 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、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:37 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 6693 8464 479562 6370 X1 29944 6512 366505 7180 X3 652622 646003 558228 0192 X4 -345001 757634 -775265 0919 R-squared 686457 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711 SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625 Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373 Log likelihood -2719 F-statistic 86591 Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 000050 X2、X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:38 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 60939 2088 127981 8995 X2 1557 9303 575948 5714 X3 886588 600027 144175 0053 X4 -596394 701018 -277251 0345 R-squared 689658 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711 SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599 Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347 Log likelihood -1539 F-statistic 07429 Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046 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05，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= (5882) (553402) (656624) T= (326290) (192782) (-244390) F=66965 df=20 （三）异方差性的检验 对模型 进行怀特检验： White Heteroskedasticity Test: F-statistic 071659 Probability 399378 Obs*R-squared 423847 Probability 351673 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:53 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 50 9 266460 7929 X3 9623 1924 394723 6977 X3^2 -071268 187278 -380548 7080 X4 -6779 3390 -467114 6460 X4^2 121138 229933 526841 6047 R-squared 192341 Mean dependent var 87 Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54 SE of regression 59 Akaike info criterion 12207 Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892 Log likelihood -9038 F-statistic 071659 Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，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05，D-W值为111635，显著性水平 =05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 ， =543 我有许多范文 还有我们自己做的论文 需要找我 qq：309735313 计量经济学通常通过经济哲学、数学和统计推理的工具来检验经济学的奇点。还在学习如何撰写论文的同学必须理解这篇论文不仅仅是研究和写作。由于计量经济学是高度技术性的学科，关于这个主题的论文将要求同学使用图表，也可以通过引用、图片等来完成。计量经济学论文中必不可少的内容： 1、引言 这部分内容应该说服读者关于论文主题的重要性。引言的最后一段应该简要概括同学将在论文的其余部分做些什么。 2、理论模型 同学应该在这一部分简要概述理论模型，思考哪个变量是因变量，以及解释变量应该是什么。 3、数据 这部分应该描述同学所使用的数据（例如，数据是分类排列数据还是时间序列数据，数据在哪个时间段或样本中可用）。同学需要为所使用的因变量和解释变量提供一个描述性统计表，可能还需要提供一些图形。4、经验模型 同学应该讨论自己将使用什么函数形式。同时还应该讨论理论模型中每个变量的经验测度，例如，人力资本模型表明，教育水平影响收入。 5、实证结果 同学应该提供一个表格，简明扼要地总结得到的实证结果。 6、结论 同学可以简单描述一下自己从中学到了什么，例如：实证工作是否为理论提供了支持？根据同学对计量经济学知识和计量经济学文献的了解，这些结果看起来是否合理？如果有更多的时间，同学会做哪些额外的工作？ 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 多元回归模型【实验目的】【实验内容】 城乡收入差距实证分析城乡教育差距原因分析我国区域三大产业发展现状我国区域教育发展行业实证分析cpi变化看经济形势的变化 等等吧关于收入、消费、价格、三大产业方面的比较好找城乡、区域、性别等等分类较容易分析金融业的就算了吧，统计年鉴缺乏相应资料 本科的现在都不可以抄袭，别说你研究生的了。为了省去麻烦，我建议你去燕子期刊网吧。他们是专门代写代发论文的，很权威，而且保证一次通过，你这样在这等别人给你发，或者是你自己下载的，那到后来很有可能被视为抄袭，多麻烦那。打了这么多字，希望对你能有帮助。 可以给你个思路首先根据你写的题目，输入“计量经济学”、“LOS分析 ”这些关键词去期刊网下些相关文献熟悉一下，再由你自己的想法列出一个提纲，把提纲给朋友或老师过目一下，如果没问题就在里面填充。填充的方法还是根据你文章提纲找相关文献发表论文可以找我，我是杂志社的编辑，百度空间有我的联系方式，可以加我 我也在写，正好总结一下首页：题目，作者，指导老师，时间摘要，关键字一、研究问题背景二、文献综述/理论陈述三、数据，建模，得结果四、经济意义，统计意义检验，多重共线性检验，异方差检验，自相关检验五、修正模型，做预测，阐述模型意义，提出建议参考文献嗯，还是不太。。。但是大概应该是这样 经济学论怎么写?学术堂来告诉你: 一、如何选题 ( 一) 选题来源: 前沿问题、热点问题 那些已经陈旧而且对当今现实发展没有意义的问题就没有太多的研究必要，选择要研究的论题应该是当今世界比较前沿和热点的问题，而且，既要有经济现实意义同时也具备理论研究价值比如，近期国内外发生的重大经济事件、热点问题、关于改革的新问题或者国际交往中的重大问题、焦点问题等等，也可以是一些引起全球人、全国人关注的经济问题以自然灾害对经济社会的影响为例，例如四川地震、长江中下游旱涝灾害等，可以探讨它们对农产品贸易的影响，还可以分析它们对食品价格的影响，甚至对产业结构的调整影响等等 当然，全球经济的前沿问题或中国经济的热点问题都很多，如何选择呢? 选择哪一个热点呢? 这就要根据自己的兴趣爱好，以及自己对热点问题的熟知程度进行选择，尽量选择自己平时比较感兴趣、而且了解比较多而且希望继续多了解的热点问题进行研究或者根据自己的未来职业规划，选择一个与自己的未来职业相似或相近的论题进行深入研究，不仅可以完成毕业论文而且也有助于将来的事业发展如果选择一个自己不熟悉、不喜欢的问题去写作，将来的职业规划与这个问题也不相关，那这样的写作可能要花费更多的时间和精力 ( 二) 选题原则: 小题大作 "小题"就是选择一个非常细小、非常微小的问题进行研究，"大作"就是对该问题进行深入、透彻、广泛、全面的研究，就像看一个站在面前的普通人，把他的前世尊祖、家学渊源、地域关系、政治关系、社会关系、经济基础、血缘特征、性格特征、喜怒哀乐、外貌衣着等都看到了如指掌 比如，"中国对外贸易发展战略研究"，是一个很博大、很复杂的问题，一篇经济学论文是无法解决这一宏大问题的但，如果对此问题比较有兴趣，希望在此方面进行研究的话，不妨把研究范围缩小、缩小、再缩小，缩小到从武汉市农产品对欧盟出口的战略分析这个角度进行研究对于这个选题，缩小了研究区域( 武汉市、欧盟) ，研究对象是农产品，研究侧重点是针对出口方面的，这样在写作时就更具体、更能够有的放矢，研究的内容 更加翔实再举一例，"低碳"主题是学界目前关心的一个热点话题，与之相关的话题很多，稍有不慎，在研究的时候就容易出现大而空的现象，以低碳经济与中国经济发展为例，如果论文题目定为"低碳经济与中国经济 发展"，那么这个研究即使洋洋洒洒几十万字都写不完，何况一篇学位论文但是，如果把题目改为"武汉市新生代农民工低碳消费模式分析"，研究区域、研究对象、研究内容都缩小了很多，而且具有很强的针对性和现实意义，通过使用合理的研究方法深入剖析就是一篇很好的作品 ( 三) 选题准则 很多同学选定题目做到一半之后就中途放弃了，主要有两方面的原因，一是没兴趣继续做下去，二是没法进一步获取相关的信息故最好按以下准则来进行选题: 第一，选择自己感兴趣的问题兴趣是产生研究动力的源泉，兴趣可以激发对某问题的持久好奇心、探索热情和求知欲望，并促进研究者的思考能力如果你对历史有浓厚兴趣，选择对某个热点经济现象 / 经济事实进行历史性探索，如果你对国际交流、全球化问题更有兴趣，不妨从全球经济贸易的热点问题中寻找论题; 如果 你对农村中小学生的上学 / 读书问题更有兴趣，不妨从农村基础教育投资展开研究 第二，对所选问题有所理解，选取你觉得重要的方面选择一个论题时，必须要知道这个论题的核心是研究什么，与它相关的数据资料如何收集，其他人对该问题已经研究到何种程度，已经解决了哪些问题，还有哪些问题没有解决，没有解决的方面是因为何种原因而存在当对以上这些方面有所了解时，就要比较分析出，哪方面更具有研究的价值和研究意义，然后选择你认为比较重要的方面展开研究 第三，选择的问题为什么重要? 一般来说，问题的重要性既要体现理论的重要，也要体现实践上的重要理论来自于实践，但也要回归实践，理论研究是基于实践意义本身很重要当现实的发展需要对某问题进行深入探讨，而该问题在过去的理论研究中也很少有人涉足，那么这个问题就具有很强的理论意义和现实意义比如，气候变化与农业经济绩效问题，在过去的农业经济发展过程中，人们只关注农业经济产出问题( GDP) 、或农业技术与经济绩效之间的关系等，对于气候变化是抱着"靠天吃饭"的态度，理论上也没有太多人去分析农业气候问题，除了气象局之外但当今，气候变化就成为一个全球关注的重要问题，全球变暖，冷热交替、热带风暴、旱涝灾害、暴风沙等等，不仅影响到农业产出，而且也影响到工业结构、道路桥梁建设、生活水平等等系列问题，因此，从经济学角度研究与气候变化相关的问题就显得很重要 二、怎样搜集文献资料和数据 题目选定之后，接下来要做的工作就是搜集相关文献资料当相关的所有文献资料都能够基本获得，那么对问题的分析就比较有基础了这是一个数字化的时代，充分有效使用网络资源( 但不能直接拷贝抄袭) 是必 不可少的几种比较常用的查阅经济相关资料的网站有: 1、中国知网( 期刊网) ; 2、中国经济信息网; 3、中国统 计局网站; 4、中国商务部网站; 5、中国统计年鉴各省市官方网站、其他相关网站或论着等如何搜索高质量的文献和数据呢? 这需要对本领域的刊物有一定的了解，在国内经济类，可以参考 CSSCI( 2012 - 2013) 排名前 40 内的本领域的期刊，或者参考北大核心( 2012) 本领域内前 3 名的期刊; 国外经济类，由 于 SSCI /SCI 期刊较多，建议分领域查询全球排名前 10 以内的期刊具体的下载方式和查询通道，可参考百度、GOOGLE( 学术) 及校园内图书馆的电子数据库上的相关内容对于高质量的数据，一般是调查的数据，简 单的方式是找作者获取，或者从作者引用的文章中找到引用数据的数据库，然后找数据库所在单位获取一般而言，数据不是免费的，谨慎获取 三、怎样阅读文献---对文献分类 阅读文献也是研究、写作过程一个组成部分通过阅读、梳理文献，可以了解该领域内学科前沿，包括最新的研究内容、最新的研究方法等但也不是每篇文章、每本书都要从头至尾、一字不漏地读，而是先根据文章的 内容、以及与你要研究的问题相关性对文献进行分类，然后根据它们的重要程度分类阅读一般来说，文献资料可以分为这样三大类 第一类文章，与你的文章间接相关这类文章与你要研究的问题，不具有很强的相关性，只要看它们的摘要就可以了但，它们能够帮助了解你要研究的论题在其领域内所处的大概位置，尤其是你的文章主题是不是 具有理论或现实意义，研究方法是不是能够解决主要问题等在这类文献中，有些文章里面有一个表格，有一个数据，能够在你的文章里有所引用，或者支持你的论点，要注意积累在数量上，此类文章在 100 篇里面至少 占五六成; 在阅读方法上，这些文章你可以看得很快，不需要花很长时间从头至尾地阅读 第二类文章，与你的文章相关，但从它的技术路线、它所关注的问题来讲，与你的文章又不是直接相关的这些文章要看的是，其理论是采用什么样的逻辑，它们怎么做，模型的起点是什么，它们得到了一个什么样的结 论对于此类文献，要关注的是行文的理论逻辑，包括逻辑起点、逻辑推理、模型构建以及最终结果的计算与分析等环节在数量上，在 100 篇里面，这些文章大概占了 20 篇左右; 在阅读方法上，这类文章一定要看，但是不必要从第一个字看到最后一个字 第三类文章，与你的文章相关性极强此类文章就是对你的研究来讲是最最相关的，因为它们几乎研究的是同一个问题你的研究跟这些文章相比较，你的贡献是边际上的在数量上，此类文章，大概 100 篇里面是5到 10 篇; 在阅读方法上，对这几篇文章，不仅要从第一个字看到最后一个字，而且要反复看很多遍，包括它的思 想观点、研究方法、研究过程、研究特色、研究结论及文后的参考文献，都要反反复复地仔细阅读，并结合自己的研究进行思考或推敲站在巨人的肩膀，习大作 四、写作步骤 一篇论文主要包括引言、正文主体、结论、参考文献四个部分，环环相扣，一气呵成 ( 一) 引言 文章如果是一份药，那么引言就是药引子，重点阐述文章的现实背景、理论意义、文献综述三个部分该部分应将以下几个方面的问题说清楚，第一，本文研究了什么问题，开门见山、简洁明了地写出来第二，提出问题后，告诉读者为什么该问题很重要，就是文章主题的重要性第三，把自己的研究与既有的文献作比较，这就涉及到对现有文献的评论，引申出文章的新颖之处第四，概括文章的研究告诉读者解决了什么问题，运用了什么方法、贡献与创新，交代论文的结构，这个部分必须在文章初稿完成后，反复修改，着重体现逻辑性，有逻辑，才能把" 故事" 讲完整 ( 二) 正文主体: 理论分析 + 实证分析 理论分析部分主要论述相关的经济学理论、管理学理论，或其他学科理论交叉分析，这部分属于定性分析这个部分需要描述的重点是，从定性的角度对文章的主题进行详实分析，为文章的研究定调，是文章行文的逻辑起点对于定性分析可以是纯文章的推导，也可以是纯数学式的推导目前，流行的是纯数学式的推导，因此，用好数据工具比较关键实证分析部分主要包括模型和数据，这部分属于定量分析实证分析部分的基本步骤为: 假设→建立模型→检验模型→得出新结论实证分析的关键是模型的构建，从定性分析建立的逻辑起点入手，进行模型构建模型的建立，必须是建立在引言中文献综述的基础上，通过已有的模型，结合文章的主体构建具有逻辑性的模型，模型建立的大忌就是凭空的构建，必须建立在现有理论基础之上模型建立完之后，进行实证分析便是关键，实证分析的焦点在数据分析的可靠性，数据处理不可靠，文章实证分析便没有价值故此，学好计量经济学，用好一个计量工具(主流的是 SAS /STATA /SPSS /EVIEWS 等) 比较关键好模型的标准主要有以下几个方面: 一、假设是否合理，二、对于理解和研究现实问题是否具有可操作性，三、模型所暗含的结论是否可以用经验数据来检验，四、模型结论是否与现实数据相一致在此必须注意的事，模型数据处理的方式必须是可靠、科学的，否则，文章白写! ( 三) 结论 结论是从文章的前文论证过程自然推导出来的，而不是凭空附和上的文字，既包括对前面论证结果的总结，也包括未能解决的问题( 这部分可有可无，视文章研究的深度而定) 写好结论应遵循以下几个原则: 一是要准确，不能夸大，不能总结出一个模型没有说明的结论，无中生有是文章推导出来的结论就写，不是文章推导出来的结论，就不写二是即使观点是正确的，但不是从文章分析中得出的结论，不要三是政策含义最好有，但不一定必要如果有，一定要是严格基于理论发现的结论不基于理论发现的结论，哪怕是正确的也不要说 此外，有同学或许会问，模型的结果和论文的结论有什么区别? 简单的区别在于: 模型的结果是从实证分析中得出的数量结果，这个结果只反映了数据; 而文章的结论，则是从模型的结果中提炼出来的，带有综合性味 道的总结，二者有本质上的区别，但是有内涵上的联系 ( 四) 主要参考文献参考文献是对你所阅读、参考和引用过的文章的尊重，特别是那些与文章内容直接相关、对文章写作有启发意义的文献资料，必须在参考文献中标注出来参考文献应该是与研究领域相关的、具有代表性和权威性的 文章资料，而不是低层次的、或者经不起推敲的文章另外，文献资料的选择，也能够反映出作者学术研究水准，因为起点高，立意才会深远 五、摘要如何写? 摘要是放在文章最前面的，但一定要放在最后时刻去写摘要一般包括写作目的、方法、结果、结论四部分以下是对各部分所写内容做的简要介绍: 一是目的，应简要说明研究的背景和目的，一般用 1 - 2 句话简要 概括，不宜太冗长目的部分的文字最好不是对文题中已有信息的简单重复二是方法，应简述研究的对象、方法、分析线路、资料的收集处理和经济学分析方法等三是结果，应简要列出主要的结果，描述结果要尽量用 具体数据，不要过于笼统四是结论，应根据研究的目的和结果，得出客观适当的结论，并指出研究的价值和今后有待探讨的问题写论文摘要时应注意如下几方面的问题: 一是客观如实地反映所做的研究或工作，不加作 者的主观见解、解释或评论; 二是着重反映新内容和作者特别强调的观点; 三是排除在本学科领域已成常识的 内容; 四是不要用第一人称如"本文"、"我们"、"作者"等作为主语，而应采用第三人称的写法，如"对……进行 了研究"、"报告了……现状"、"进行了……调查"等记述方式; 五是采用规范化名词术语( 包括地名、机构名和 人名) ; 六是缩略语、略称、代号，除非本专业读者能清楚理解，否则首次出现时不论中、英文均应给出全称; 七是 应采用国家颁布的法定计量单位; 八是注意正确使用简化字和标点符号; 九是一般不用引文只有当摘要、文章主体、参考文献等全部写作完毕，一篇完整的论文才算完成整个论文从收集资料、酝酿写作、完成初稿、进一步修改，这一系列过程是一种逻辑思维能力的训练过程，也是一个很好的学习过程，既学习前人的思想聚成、论证推理、对数据的资料运用，也学习对问题的表述和对母语的运用学位论文是在更高理论层次上展示对问题的分析、判断、解决能力，并把自己的分析判断以科学、合理、严谨的方式展示给他人 核心期刊分为科技统计源核心期刊和中文生物核心期刊，其中科技统计源核心期刊一般简称为“科技核心”或“统计源期刊”，中文生物期刊又被称为“北大核心”或“北图”。核心期刊稿件质量要求高，审稿慢，发表周期长。如果你想要发表核心建议你找人代发，可以加急。 经济类核心期刊字数在6到9万之间。核心期刊是某学科的主要期刊。一般是指所含专业情报信息量大，质量高，能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊。有关专家研究发现，在文献情报源的实际分布中，存在着一种核心期刊效应，即某一专业的世界上的大量科学论文，是集中在少量的科学期刊中。1931年著名文献学家布拉德福首先揭示了文献集中与分散规律，发现某时期某学科1/3的论文刊登在2%的期刊上；1967年联合国教科文组织研究了二次文献在期刊上的分布，发现75%的文献出现在10%的期刊中；1971年，SCI的创始人加菲尔德统计了参考文献在期刊上的分布情况，发现24%的引文出现在25%的期刊上，等等，这些研究都表明期刊存在“核心效应”，从而衍生了“核心期刊”的概念。 ，毕业的时候一般都会有核心的要求，平时如果想拿到奖学金的话也要在核心这方面做准备。不过目前部门地区已经对这方面降低了要求，有的学校不需要发表论文也能够毕业，得看你们学校的具体要求，网页上输入“壹品优"再输入"刊 " 讠仑发裱机构。" 北大核心基本就是要求硕士，有一些本科也是可以发的，南大核心以上基本就是需要第一作者为博士级别了。硕士生想发CSSCI以上级别期刊，可以带自己导师为第一作者的有不懂再问我了。计量经济学核心期刊论文发表时间
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经济学核心期刊发表论文要求多少