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C. 如果用计量经济学分析大学生就业趋势应该如何建立
浅谈思路来吧，预测明年gdp趋势，源时间序列问题。因变量和自变量分别收集过去年份的数据（一般需要30年左右，考虑到我国改革开放才30几年，按年份收集肯定收集不齐，所以考虑按季度，这样十年就是40分样本）。GDP数据容易收集，但是自变量究竟包括哪些，需要自己分析。。。。比如人均收入、消费、进出口贸易、投资总额、汇率、税收等等。当然里面肯定有不显著的变量，多重共线性的变量，内生变量等等。自己通过stata检验方式挨个踢出，直至模型
D. 计量经济学的论文
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E. 求一篇计量经济学的论文，3000-4000字左右，要跟人力资源工作相关的。
从上图可见，Obs*R-squared=14.87696，其Probability的值为0.004963<0.05，说明回归方程存在异方差性。 克服异方差，如图 得到修正后的方程： Y=0.064058 X1+0.081247 X4-399.7564。 3、序列相关性分析 经过异方差修正后发现，方程的Durbin-Watson stat值为0.213352，存在序列相关性。 运用EViews对上一步得到的方程进行序列相关性分析。 一阶滞后： 从上图可见ar(1)的回归系数非常显著，表明此模型存在一阶自相关。 二阶滞后： 由上图可见ar(2)的回归系数不显著，故该模型不存在二阶序列相关性。 三阶滞后： 由上图可见，ar(3)的回归系数不显著，表明该模型不存在三阶序列相关性。 采用广义差分法，运用EViews经过修正后，得到方程：Y=0.057882 X1+0.108143 X4-585.7653。 4、随机变量分析 运用EViews对上一步得到的方程的残差与解释变量的相关性进行检验，如下表： RESID X1 X2 RESID 1 0.084953 0.087487 X1 0.084953 1 0.998043 X2 0.087487 0.998043 1 由上表可见，相关系数接近于零，不存在随机变量的影响。 通过上述检验修正，最终得到的回归方程为：Y=0.057882 X1+0.108143 X4-585.7653。和初始方程相比无论是拟合优度还是参数t值都有显著地改善。 经过以上分析，得出的模型的回归方程表明，人均服务性消费支出的变化可以由人均生产总值、人均可支配收入的数值来解释： X1的回归参数0.057882表示，在其他条件不变的情况下，人均生产总值每增加1元，人均服务性消费支出增加0.57882元； X4的回归参数0.108143表示，在其他条件不变的情况下，人均可支配收入每增加1元，人均服务性消费支出增加0.108143元。 以此模型预测2010年的人均服务性消费支出，由统计年鉴可知2010年各解释变量的数值如下：X1=76074；X4=31838。代入模型中得Y=7260.607，误差率为4.39%，符合误差率的要求。综上所述，该模型可行，可将该模型运用于服务性消费支出。 通过运用该模型，我们可以根据现有已知的解释变量的数据，预测服务性消费支出的数量，从而可以根据现有情况对国家经济进行指导，及时调整相关政策，拉动国内需求， 减少经济发展对于出口贸易的依赖程度，缓解西方国家经济危机对于我国经济的冲击程度，有助于稳定国家经济发展，持续推动我国经济的平稳发展。
F. 求一篇计量经济学论文！！
城乡收入差距的因素分析
大学生手机预期消费的计量经济模型
第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析
第二产业GDP形成的因素分析
各因素对高新技术区发展的影响
基于Hedonic模型的成都住宅价格影响因素分析
关于自筹资金对基本建设投资资金的影响
关于中国旅游发展的分析
关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析
国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响
倒“U”曲线及顶点分析
金融发展与经济增长的关系
失业率对中国国内生产总值的影响
人力资本和实物资本对企业利润的影响分析
人力资本投入与GDP
实证库兹涅茨倒U曲线中国实现
农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析
农村居民收入影响因素分析
利率及收入对货币供应量的影响
我国房地产行业的生产函数模型
我国改革开放后通货膨胀的因素分析
我国房地产市场影响因素分析
我国居民储蓄影响因素的实证分析
我国居民收入对储蓄存款的影响
适度扩大M2能提高我国GDP
四川省农民收入结构分析
四川省居民消费水平影响因素的分析
影响农民收入的因素分析
信息时代的城镇对比
影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析
影响成都市机动车总数因素的定量分析
影响我国国内过夜旅游者人数因素的计量分析
影响电信业务收入的主要因素的分析
影响货币需求的因素分析
用误差校正模型研究季度M1需求
政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析
由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性
中国资本外逃的成因解释与计量分析
中国的菲利普斯曲线
中国城乡人口流动趋势分析
中国外汇储备的影响因素分析
中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验
菲利普斯曲线的验证
对我国经济增长的因素分析
恩格尔系数模型检验
地区人均收入影响因素的计量分析
成都市投资额影响因素的实证分析
关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析
固定资产投资对GDP的影响
改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析
关于GDP与其他经济因素关系的计量分析
关于教育对中国经济增长作用的计量分析
吉尼系数影响因素的计量分析
我国经济增长对能源消耗的依赖
我国旅游经济的因素分析
投资额与生产总值和物价指1
外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析
试探交通运输发展与国民经济的关系
我国1978-1997年的财政收入和国民生产总值的计量分析
影响居民消费水平的因素分析
影响居民消费水平的主要因素分析
新中国出口的影响因素分析
有关我国居民储蓄影响因素的计量分析
我国消费的影响因素分析(经济2班）
我国人均GDP与消费的计量分析
影响股价指数的因素分析
中国经济增长与周期波动
中国能源需求影响因素实证分析
中国旅游业发展状况分析
中国城市居民消费计量分析
FDI对中国经济增长的影1
城镇居民住房面积的多因素分析
对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析
餐饮业区域市场潜力的影响因素分析
对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研
关于国内旅游需求的计量经济学分析报告
关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析
三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出
上市公司财务预警模型设计与分析
宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析
如何提高农业产值和农民人均收入水平
货币政策有效性分析
私家车拥有量的计量分析
四川省居民消费水平的多因素分析
我国采矿业龙头企业利润因素分析
我国财产保险市场发展的因素分析
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中国城镇居民2003年可支配收入分析
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GDP与进出口总额的计量分析
城市住房均衡价格供求模型
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店铺租金的确定
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四川省居民消费结构计量分析
G. 求一篇计量经济学的论文。万分感谢。
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H. 关于计量经济学的就业前景
计量经抄济学只是一门学科还不是一定专业，可以应用于金融领域而已，而且现在有些院校的金融学院可能计量水平还不怎么强，所以从事科研计量经济学研究生，不对，准确的说应该是数量经济研究生是不错的。但是计量经济学可以应用于很多领域，想要从事金融行业就要跟一个研究金融方向的导师，否则的话不是不能从事金融行业，只是不专业而已。数量经济研究生就业情况一般，这是个适合于科研的专业，想当老师的话读这个专业是不错的选择，想到金融领域工作，为什么不直接读金融的研究生呢？好过数量经济一些
I. 求计量经济学论文
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 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9
天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8
石家庄 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9
太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5
呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7
沈阳 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1
大连 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5
长春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2
哈尔滨 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4
上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3
南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6
杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2
宁波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4
合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9
福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8
厦门 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7
南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4
济南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4
青岛 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7
郑州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3
武汉 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1
长沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8
广州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1
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 Std. Error t-Statistic Prob.
C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159
X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704
X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513
X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239
X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290
R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564
Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249
Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259
Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076
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= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)
T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)
F=11.64259 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0.05，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 Std. Error t-Statistic Prob.
C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697
X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405
R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623
Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497
Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511
Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491
X2：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156
X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364
R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380
Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254
Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623
Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412
X3：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988
X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000
R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402
Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276
Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577
Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013
X4：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:30
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665
X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001
R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129
Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003
Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284
Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096
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 Std. Error t-Statistic Prob.
C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266
X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167
X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000
R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276
Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087
Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596
Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043
X2、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:33
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568
X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130
X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000
R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036
Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847
Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348
Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093
X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:34
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306
X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046
X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363
R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634
Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445
Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965
Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010
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 Std. Error t-Statistic Prob.
C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370
X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180
X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192
X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919
R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625
Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373
Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591
Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050
X2、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:38
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995
X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714
X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053
X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345
R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599
Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347
Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429
Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046
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0.05，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= (142.5882) (0.553402) (0.656624)
T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)
F=21.66965 df=20
（三）.异方差性的检验
对模型 进行怀特检验：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.071659 Probability 0.399378
Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:53
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929
X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977
X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080
X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460
X4^2 0.18 0.229933 0.526841 0.6047
R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87
Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54
S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207
Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892
Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659
Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378
由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=30.1435，因为 < (5)= 30.1435,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0.05，D-W值为2.111635，显著性水平 =0.05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 ， =1.543<D-W=2.111635<4 ，由DW检验决策规则可知，该模型不存在自相关问题。
六、对模型进行分析和解释经济学意义
回归方程的意义为：当平均每人实际月收入不变时，人均可支配收入每增加一个单位，人均消费支出减少1.473721个单位；当人均可支配收入不变时，平均每人实际月收入每增加一个单位，人均消费支出增加1.766892个单位。
七、 就模型所反映的问题给出针对性的政策建议或结论
对于我国人均消费支出的分析中，可以看出我国在过去的几年里经济发展稳健，但是由于种种原因导致我国经济的现状存在一定的问题，如不完善的社会保障制度导致消费结构不合理；过高的居民储蓄存款影响居民消费倾向；消费品生产行业投资方向失误和低效率引起国内市场消费梗阻；保守的消费观念和消费政策的制约；教育支出比重过大影响居民消费倾向 。对此我们国家应该在以下几个方面对居民消费中存在的问题进行对策研究
（一）建立和完善社会保障制度，增强居民消费信心
（二）培育新的消费热点，拓展居民的消费领域
（三）促使商品消费从自我积累型向信用支持型转变
（四）分层次促进居民消费
（五）破解影响消费结构优化的政策制约
（六）化解有效供给不足与产品相对过剩的矛盾