计量经济学论文eviews分析
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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： 人力资源是企业的一项资产（随后还有阐述）。 人力资源是通过负债的方式取得的。 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 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。 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。 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。 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。 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。 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）。 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。 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。 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。 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）。 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： “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。
计量经济学论文(eviews分析)
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 农村居民消费主要影响因素分析200822119 081国贸4 张辉一，引言 经济危机以来，中国经济遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要靠投资、出口和消费三驾马车的拉动，而其中又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济下滑还是说明国内对出口的依赖还是很大的。 中国幅员辽阔，是一个巨大的市场，但是为什么这么多年中国的市场都没有完全开发出来，我个人认为是方向没有选择准确。中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，由次可见中国巨大的消费市场隐藏在农村中，那么如何挖掘农村的消费潜力就成了至关重要的问题。 西方经济学中有很多关于需求、消费等的理论。微观经济学中供求与均衡价格理论中的需求定理中阐述了需求的定义及其影响因素。需求是指在某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够购买的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者偏好、消费者收入以及人们对未来的预期等等。 由于数据的可获行及影响的重要性，对于农村居民的消费水平主要选取了以下二个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。二，文献综述 中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，农村的居民的消费在国民消费中占有很大比重，农村居民的消费水平对整个国民经济的发展有很大的作用。随着改革开放的深入发展及各项支农惠农政策的实施，农村居民的收入水平有了很大的提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济发展所面对的重大问题。本文运用了计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单分析。 ●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X21989 549 5 81990 560 3 11991 602 6 91992 688 784 41993 805 6 21994 1038 1221 71995 1313 7 81996 1626 1 11997 1722 1 81998 1730 2162 41999 1766 3 972000 1860 4 52001 1969 4 22002 2062 6 72003 2103 2 92004 2301 6 82005 2560 2 82006 2847 1 1012007 3265 1 82008 3756 7 7数据来源：《中国统计年鉴》国家统计局网站三，建立模型 由数据分析，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、统计意义上的检验利用EVIEWS软件，做Y对X1 、X2的回归，回归结果如下表1：参数估计由上表可知各系数回归估计值：Se(b0)=1351 Se(b1)=027251 Se(b2)=8188901，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。2，统计意义上的检验 当n=20 ，α =05时，t检验值为740。由数据可以看出，X1、X2的t检验值的绝对值大于740，符合t检验。F=8554符合F检验，R-squared=955580 Adjusted R-squared=950354，模型拟合度较好。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，且模型为二元线形回归模型，利用怀特检验对异方差进行检验，利用OLS课的残差ei，求残差平方和eiˆ2并将其对X1/、X2/、x1ˆ2、x2ˆ2和x1*x2做回归，可得结果如下表2：且xii 为xiˆ2，xi为xi*xj 由表2可以看出，nR²=237706，由怀特检验知，在α =05时，查χ²分布表 得临界值χ （5）=0705，由于nR²<χ （5），所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。有下面的散点图也可以得出不存在异方差的结论。 2，序列相关性检验根据表2得D-W检验，durbin-walson=569439，查表dl=13，du=54而DW值小于dl，存在正序列相关。利用迭代法对序列相关进行处理，一次迭代结果（表3） 经过一次迭代，可从表中看出DW=913490，仍然小于dl值，可见一次迭代对模型影响不显著，再进行二次迭代如（表4） 经过二次迭代后收敛，ρ1、ρ2的 估计值分别为039001、-500703，并且t检验显著，说明原模型确实存在一阶、二阶序列相关性、DW=302138，n=18 k=2，查表得dl=05，du=53，可知du 希望以上网站内容能帮到你 找几篇计量经济学的模型论文 自己做下呗~ 已发 QQ 451688391的QQ邮箱 我自己做了一份 你看行不 绝对真实 请查收 是要具体做什么的检验呢？检验多重共线性？异方差？还是序列相关？ 本科生没有学过计量经济学，但却要写一篇实证分析类的经济学毕业论文，那么这个时候就可以去请教论文指导老师，看看指导老师能否帮助自己解决一些难题，如若不行则需要自己回过头再去学习，学完之后再来写这个论文。不知道题主具体要写哪方面的东西，如果是面板数据的话那stata还行，如果是时序列分析的话推荐用Eviews，如果是偏宏观理论的模型那比较推荐matlab。写论文注意事项：1、论文里面千万不可以出现“我”这个词，论文具有科学的严肃性、严谨性，避免出现“我”人称代词。当然现在也有很多的论文改成了“笔者”呢，实际上，用“本文”来替代比较是聪明人的做法，也是在各类文献中出现频率最高的词汇。2、论文写作过程中避免出现感叹号，论文应以陈述语句为主，出现语气叹词瞬间降低论文的层次，问句主要在写文章的结构和结论的时候使用，其他的地方能少就少。3、杜绝排比句，排比句很没有逻辑，尤其是文科论文写作过程中，出现排比句会让别人将你的论文当成作文，切记论文不是作文。4、直接引用不超过文章全文的百分之十五到二十，间接引用不超过百分之三十。直接引用和间接引用主要放在文章的前人研究成果的部分。避免直接引用，一个小技巧就是把直接引用放在注解里面。 找几篇计量经济学的模型论文 自己做下呗~ 发至邮箱了！送分哦！ 不早说要经济呢~~等着 我重新发给你~~ 已发送~~请查收 计量工作与生产经营 计量工作是生产和经营管理的重要技术基础，是提高企业素质；保证产品或工程质量，促进技术进步和管理现代化的重要条件，也是有效实行技术监督的必要手段。 现代企业生产过程中，从原材料、燃料进厂验收，生产过程工艺与质量监控，最后到成品检验都需要做大量的各种物理量、几何量、化学基等计量测试。如果把企业生产活动过程看作是科学地组织生产过程中人流、物流和信息流三“流”相互作用的过程，那么，由计量测试仪器所提供的数据信息，是企业生产信息流的主体。就是说，可测量的信息量约占整个数据信息量的80％以上。没有准确、一致、可靠的计量工作；组织科学、有效的生产和质量管理也是不可能的。所以，计量工作（包括测试、化验、分析等工作）是企业生产的重要环节，是保证零部件具有互换性和产品质量的重要手段和方法。 那末，计量在生产经啻过程中究竟有什么作用？计量如何为质量管理服务？怎样才能做好计量工作？ 一、计量在生产经营全过程中的作用 对进厂原材料、国料进行计量测试，以消徐生产质沉的隐患 原料、材料与燃料的质量是否符合产品设计和生产质量的规定要求，不仅直接关系到产品或工程质量，而且还影响到生产加工过程中的质量、安全和工艺性能。如生铁进厂必须化验铁、碳、硫、磷等元素的成分，施工所用水泥必须做抗压强度试验，以免造成屋毁人亡的恶果。 外购元器件、零部件和备种工艺装备必须严格检到合格，以确保加工和装配的质量 电视机、收录机产品的元器件有十万分之见的不合格、就会造成产品百分之几的不合格；航天飞机中一个小垫圈的失效就可造成机毁人亡的恶果；工装质量的误差，势必造成加工和装配质量中更大的误差。因此，外购元器件、零部件和各种工艺装备务必一一检验合格后，方可投入使用。 计量测试是进行生产过程工艺多数监控最基本、最主要的技术手段 现代工业生产多是连续的或自动化流程生产，要依靠生产流程中各项工艺参数的准确和控制。如石油化学工业中产品质量基本上取决于生产（反应）：过程中温度、压力、流量等参数的控制；电压稳定度、输电疫率等电磁参数可影响到各工业部门的生产质量。因此，发电厂必须用各种计量仪器仪表对它们进行监控调整，以保证稳定送电。冶金工业中，成分分析和温度、压力、流量等计量参数的测量控制，更是保证钢铁与各种有色金属成品质量的关键。只有化学成分及原材料分析准、配料准。出炉温度准、合金成分控制准，一句话，计量准，才能保证钢铁或有色金属产品优。 半成品和产品质量的最终评价，必须依赖完备科学的计量检测仪器 零部件、半成品和产品质量如何？集中表现为对它们的技术特性和参数的测量数据是否符合标准。当前，许多企业产品质量差的主要原因，也是在计量问题上，如缺乏必备的计量检测仪器，计量检测方法落后以及计量管理不健全等。有个农机厂生产深井泵，应检项目326项中，却有116项因没有计量器具不能进行检测，这怎么保证深水泵的质量？ 计量工作是工业生产技术进步和管理现代化的基础及前提 随着工业生产技术水平的进步和提高，高速、连续、自动的专业化自动化生产和现代化管理，都对计量技术和装备提出新的更高的要求。国外工业发达国家的冶金工业，生产效率高，产品质量好，并不在主体加工设备上，而是他们装备了现代化的计量仪器仪表和自动监控设备，能快速、精确地测量出生产过程中各项参数，并经计算机高速处理后反馈到生产中实行最优控制，使凭人工经验操作进入靠数据科学管理阶段。因此，人们已把计量检测技术和原材料、设备一起作为现代化工业生产的三大支柱。 二、计量工作为质量管理服务的途径 计量工作为质量管理服务的途径有三条。 统一计量单位，统一量值，为质量管理提供准确可靠和一致的数据 质量管理的重要特点之一，就是一切凭数据说话、数据是质量管理的重要基础，而数据的准确一致就要靠计量工作。 我国计量工作的基本任务是统一国家的计量单位制度，保证各行各业所使用的计量器具和仪器仪表都是准确可靠的。 我国已经统一实行了以国际单位制为基础的法定计量单位，各级计量部门正在积极主动地宣贯计量法，开展量值传递，即把国家计量基准、标准的量值准确地传递到各行业生产第一线的计量器具和仪器仪表。通过这些准确的计量器具、仪器仪表，保证被测工件、产品的质量数据准确一致。 加强对计量器具和仪器仪表产品的质量监督 做好量值传递工作只能对正在使用中的计量器具和仪器仪表实行定期校准和检定，保证使用中的计量仪器准确可靠。但这还不能解决计量仪器本身的质量问题。如果我们只抓使用中计量仪器的量值准确统一，不抓正在生产的计量仪器产品质量监督，就会使大量不合格的计量仪器流入市场。这不仅给量值传递工作造成越来越大的压力，而且对产品质量也构成一个极大的威胁。 计量仪器是一种特殊的产品，随着工业化水平的提高，发展相当迅速，品种日益繁多。认真抓好对它们的质量监督和控制，就可防止“一家产品害千家”。各级计量部门正在通过“计量器具生产（修理）许可证”的发放和计量认证等工作强化监督管理。 加强对生产过程的计量检测和监控，是加强质更自理，提高产品质量的中心环节 计量检测和监控水平是衡量一个国家工业技术水平的重要尺度。目前，世界上工业发达国家，把原材料、设备和计量检测手段作为工业生产的三大支柱。计量检测技术发展相当迅速，随着质量管理从“事后检验”发展到“事前预防”，计量检测也由被动测量发展到主动测量，由静态测量发展到动态测量，由人工检测发展到自动检测，由成品检验发展到生产过程中检测和监控。从而强化了质量管理，并显著地提高了质量。可以说，没有先进的计量测试手段，就没有先进的产品，没有高质量。因此，如何研制、开发先进的计量检测仪器，已成为计量工作中一个十分重要的任务。 三、建立计量确认体系，实行测量过程控制，为质量体系有效运行提供保证 怎样做好计量工作？ISO10012《测量检测设备的质量保证要求》为做好计量工作指出了明确的方向，那就是要建立计量确认体系，实行测量过程控制。 依据ISO10012，应对所有的测量设备进行认可和管理，并形成一个文件化的计量确认体系，确保所有计量检测设备的使用和运行符合质量要求，杜绝计量误差超出允差极限，并对每一个测量过程实行有效的控制，使其处于统计控制状态之下。具体地说，要求各类计量器具及化验、分析仪器必须配备齐全。完整无缺；保证量具及化验、分析仪器的质量稳定，示值准确一致；修复及时，根据不同情况、选择正确的计量检试方法。同时，应抓好以下几个主要环节。 1．计量器具及仪器的正确与合理使用 保证计量器具及仪器均正确与合理使用，是计量工作中的一个重要方面。为此应做到：①要经常对职工进行爱护计量器具及仪器的教育；②提高工人技术水平。熟练地掌握量具及仪器的使用技能；③要根据企业的生产过程和工艺特点，正确配备各种量具和仪器；④正确制定和严格贯彻执行有关规程和制度。例如最具及仪器的使用和维护制度，以及化验和分析方面的规章制度；⑤建立和健全量具及仪器使用的责任制度。 2．计量器具的周期检定 为了确保量具及仪器的质量，对企业所有的计量器具及仪器，无论是外购或自制的，都必须按照计量检定规程规定的检定项目和方式（或有关技术标准）进行检定。这些检定包括： （l）入库检定。外购或自制的计量器具在入库之前，由计量室，中央工具库检定站进行技术检定。检定合格的发入库合格证，送工具库保存备用。 （2）入室检定。各车间工具室在从中央工具库领取计量器具及仪器时，应先由车间检查站进行入室前的检定。对入室检定合格的量具及仪器，检查站打上合格标志，送工具室保存备用。对于重要的量具及仪器，出借时必须进行校检。 （3）周期检定。对使用中的计量器具及仪器，由检查站按照规定的周期和项目进行技术检定。实行周期检定的计量器具及仪器，必须按照检定周期日程表进行，并把检定结果记录下来，合格的换上新合格证，准予继续使用；不合格的由检定站进行修复，修复合格后，再发给合格证，提供使用。 （4）返还检定。借用的量具及仪器用毕归还之前，由检查站作返还检定，合格的打上合格标志，送还工具室保存备用。 所有计量器具及仪器必须经检定合格，具有合格证及标志，才准许投入使用或进行流传。 计量器具及仪器的及时修理和报废 对于因使用和其它原因而发生磨损的计量器具及仪器，要根据检定结果，按照损坏程度的不同而分别处理。 凡是已经严重磨损或损坏无法修复的计量器具及仪器，该废的必须报废，该换的一定要换。对于那些经过检定发现不合格但可修复的计量器具及仪器，计量室（或站）应立即给予修复，修复后必须进行检定。使用单位或个人不能擅自对计量器具及仪器进行拆封或检修。 4．计量器具及仪器的妥善保管 为了保证计量器具及测试仪器质量稳定，示值准确一致，对于不在使用过程中的计量器具及仪器要妥善存放保管。 5．改进计退器具和计量方法 实现检验测试手段现代化。随着科学技术的发展，现代化技术设备在生产经营过程中大量采用，生产经营自动化程度不断提高，为了更好地控制产品质量，迫切要求实行计量工作的技术改革，广泛采用高效能的检验装置、专用的计量器具及仪器、现代化的测试技术设备及先进的检测方法。如采用多用途的、气动的、电动的、激光的检测技术，运用精密测量仪器仪表和电子计算机等等。 为了做好计量工作，充分发挥它在企业生产和质量管理中的作用，企业必须设置专门的计量管理机构和理化试验室，负责组织和管理企业的计量和理化试验工作。这样，才能保证质量管理的有效实行。 此外，开展企业计量水平定级和诊断活动，有力地促进企业计量基础工作的加强，也大大地促进了全面质量管理的深入开 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： 人力资源是企业的一项资产（随后还有阐述）。 人力资源是通过负债的方式取得的。 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 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。 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。 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。 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。 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。 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）。 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。 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。 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。 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）。 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： “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。 资源正发送中，请接收若没有请查看【垃圾箱】或百度【追问】我或在线【hi】我真诚回答，敬请【【采纳】】 很简单的，只要资料充分，都可完 的计量经济学论文eviews分析计量经济作业
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