黑客高手有哪些渠道可以找到 怎么联系黑客高手

本文目录一览：

• 1、计量经济学 能不能给个案例分析 （只要符合要求，我本身全部积分都给你了）
• 2、300高分悬赏计量经济学实验案例报告
• 3、关于计量经济学的一些基本概念，给出一些典型的实例，最好是实际生活的例子，方便理解
• 4、急求一个计量经济学模型案例思路。

计量经济学 能不能给个案例分析 （只要符合要求，我本身全部积分都给你了）

一、 研究目的

影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因素。

二、模型设定

为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以反映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。

从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）：

年份 税收收入（亿元）

（Y） 国内生产总值（亿元）

（X2） 财政支出（亿元）

（X3） 商品零售价格指数（%）

（X4）

1978 519.28 3624.1 1122.09 100.7

1979 537.82 4038.2 1281.79 102.0

1980 571.70 4517.8 1228.83 106.0

1981 629.89 4862.4 1138.41 102.4

1982 700.02 5294.7 1229.98 101.9

1983 775.59 5934.5 1409.52 101.5

1984 947.35 7171.0 1701.02 102.8

1985 2040.79 8964.4 2004.25 108.8

1986 2090.73 10202.2 2204.91 106.0

1987 2140.36 11962.5 2262.18 107.3

1988 2390.47 14928.3 2491.21 118.5

1989 2727.40 16909.2 2823.78 117.8

1990 2821.86 18547.9 3083.59 102.1

1991 2990.17 21617.8 3386.62 102.9

1992 3296.91 26638.1 3742.20 105.4

1993 4255.30 34634.4 4642.30 113.2

1994 5126.88 46759.4 5792.62 121.7

1995 6038.04 58478.1 6823.72 114.8

1996 6909.82 67884.6 7937.55 106.1

1997 8234.04 74462.6 9233.56 100.8

1998 9262.80 78345.2 10798.18 97.4

1999 10682.58 82067.5 13187.67 97.0

2000 12581.51 89468.1 15886.50 98.5

2001 15301.38 97314.8 18902.58 99.2

2002 17636.45 104790.6 22053.15 98.7

表1 中国税收收入及相关数据

设定的线性回归模型为：

三、估计参数

用eviewsz最小二乘法估计模型的参数，结果如下

表2

根据表2中数据，模型估计的结果为：

(940.6128) (0.0056) (0.0332) (8.7363)

t= (-2.7459) (3.9566) (21.1247) (2.7449)

F=2717.238 df=21

四、模型检验

1、经济意义检验

模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。这与理论分析和经验判断相一致。

2、统计检验

（1）拟合优度：由表2中数据可以得到： ，修正的可决系数为 ，这说明模型对样本的拟合很好。

（2）t 检验：给定显著性水平 ，查t分布表得自由度为n-k-1=21临界值为t0.025(21)=2.080 。由表2中数据可得，与 、 、 、 对应的t统计量分别为-2.7459、3.9566、21.1247、2.7449，其绝对值均大于 ，说明截距和三个偏斜率均通过显著性检验。

300高分悬赏计量经济学实验案例报告

计量经济学为一门应用性很强的学科，作为方法论学科，是进行经济学实证研究的基本工具，强调经济理论、应用实践和统计计量软件实现三者的结合，因此，为了更好的搞好计量经济学教学工作，实际教学中加大实验和案例教学是极为必要的。

对于计量经济学教学，理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分，二者缺一不可，因此，两者的合理衔接至关重要。在教学时间安排上，两者应统筹规划，根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间，每章的理论教学完成之后，紧接一次实验教学，由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现，安排学生完成布置的作业，由教师进行即时的现场讲解和点评，同时能够及时的发现学生未掌握的内容或薄弱的环节，从而利于学生加深对理论知识的理解和掌握。

在计量经济学教学中，案例讨论的教学容易使学生明晰对课程的性质的定位。空洞乏味枯燥的理论教学，本科生往往显得不易接受，认为计量经济学就是统计课、数学课，继而产生畏难情绪，对计量经济学的学习失去兴趣，更严重的是，学完后照样不会对实际的社会经济问题进行恰当的分析。因而，案例教学已成为世界潮流，成为培养适应能力强的实用人才的重要手段。教师可以结合社会经济现象中相关案例，演示模型建立过程及其结果分析，应用典型案例与学生进行互动式的讨论与分析，跨越理论和实践之间的鸿沟，让学生对计量经济学产生亲近感，从而轻松学会和掌握基本的计量经济学理论和方法。

为了更好地落实实验教学和案例教学，配套的案例库和有关的数据库建设及相关的统计计量软件购买是必不可少的。案例库和数据库建设是一项系统性的工程，个别学校的单个或几个教师难以完成，可能需要国家或省市级教委出面加以组织联系协调，调动多个学校的有丰富教学经验和影响力的计量经济学教师组成建设小组，配以时间、设备和经费等方面的条件，集体完成案例库的建设。建设小组成员应分工协作，分别承担案例选择、数据整理和分析、案例编写、根据教学反馈和经济发展及时更新等各方面的工作。同时通过建立完善合理的教学评价体系，鼓励教师主动创造和学习新型的案例教学方式，提高教师进行案例教学的积极性。

一个适应本科计量经济学教学的案例库，需要满足几方面的要求。一是案例来源广泛，尽量利用针对性强的经济实证分析材料，素材可以取自国内外，尤其是那些对中国经济问题进行实证研究的论文或著作，也可以来源于教师承担的相关科学研究项目，以增加对不同兴趣和需求的学生的吸引力。二是案例数据来源的方便性，能够保持案例的动态更新，在案例分析中体现出对经济热点主题的反映和解释，改变教材中实例一成不变的形象，有效地调动学生的学习热情和探索精神，达到与时俱进的效果。三是案例要能够尽量浓缩计量经济学的概念和原理，案例所提供的信息和资料，必须尽可能多地蕴涵教材中的重要概念和原理，从而使得学生在探究案例的过程中加深和巩固理论知识的学习。四是案例应包含有复杂、模糊或亟待解决的问题，让学生产生认知上的冲突，从而激发学生主动学习的动机，因为案例教学法主要不是传递信息，而是让学生在问题的发现和解决过程中建构知识。

另外，对于实验教学中所需的软件，目前各个学校多采用Eviews，随着我国对实验教学的重视，正版软件购买的费用支出也在进一步增加，因此我们可以考虑软件方面的自主开发，以使我们国家的计量经济学教学水平迈入更高的层次。

关于计量经济学的一些基本概念，给出一些典型的实例，最好是实际生活的例子，方便理解

异方差性；（heteroscedasticity ）是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 自相关性 ；对于模型 y t= b0 +b1x1t+b2x2t+……bkxkt+ut 如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系,即 cov(ut,us)=E(utus) =/= 0 (t,s=1,2,……k) 这时,称随机误差项之间存在自相关性(autocorrelation)或序列相关 随机误差... 多重共线性的概念 所谓多重共线性(Multicollinearity)是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

急求一个计量经济学模型案例思路。

计量经济学报告

研究问题：我国私人汽车拥有量 与 城镇居民可支配收入 汽车产量之间的关系

模型设定：以我国私人汽车拥有量为被解释变量（qcyyl） 城镇居民可支配收入（kzpsr），汽车产量（qccl）为两个解释变量，选取1994-2008年数据进行分析

一

1数据

年份 qcyyl kzpsr qccl

3496.2

4238

4838.9

5160.3

5425.1

5854

6279.98

6859.6

7702.8

8472.2

9421.6

10493

11759.5

13785.8

15780.8

205.42

249.96

289.67

358.36

423.65

533.88

625.33

770.78

968.98

1219.23

1481.66

1848.07

2333.32

2876.22

4173.39

136.69

145.27

147.52

158.25

163

183.2

207

243.17

325.1

444.39

507.41

570

727.9

888.7

934.55

94

95

96

97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

07

08

2 qcyyl 与 kzpsr qccl 走势图

3 初次最小平方估计

Dependent Variable: QCYYL

Method: Least Squares

Date: 05/04/10 Time: 10:33

Sample(adjusted): 1994 2008

Included observations: 15 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -488.2586 90.76810 -5.379188 0.0002

KZPSR 0.099271 0.027240 3.644320 0.0039

QCCL 2.210803 0.337929 6.542211 0.0000

R-squared 0.996379 Mean dependent var 1013.181

Adjusted R-squared 0.995720 S.D. dependent var 838.8779

S.E. of regression 54.88001 Akaike info criterion 11.03558

Sum squared resid 33129.97 Schwarz criterion 11.17253

Log likelihood -74.24909 F-statistic 1513.237

Durbin-Watson stat 0.995130 Prob(F-statistic) 0.000000

模型方程

QCYYL=-488.2586+0.099271KZPSR+2.210803QCCL

(-5.379188) (3.644320) (6.542211)

R^2=0.996379 调整R^2=0.995720 SE=54.88001 F=1513.237 N=15

模型分析：由分析报告可知kzpsr标准差0.027240与系数比较0.099271较大，QCCL的标准差0.337929与系数2.210803比较也较大 t检验得知kzpsr，qccl 都通过了t 检验 由Prob. 概率得知两解释变量都很小，都是有效的解释变量。由此可知该模型统计性质很好。

R^2=0.996379 拟合程度高SE=54.88001 相对于Mean dependent var=1013.181较小，F检验 F-statistic=1513.23很大通过了F检验其概率几乎为零，可见说明解释变量城镇居民可支配收入 汽车产量都对被解释变量我国私人汽车拥有量有显著影响。该模型统计性质和拟合性质都很好。

二 检验模型存在的问题

1 多重共线性问题的解决

Dependent Variable: KZPSR

Method: Least Squares

Date: 06/25/10 Time: 13:40

Sample (adjusted): 2 15

Included observations: 14 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 3191.511 276.5214 11.54164 0.0000

QCCL 12.19280 0.660491 18.46020 0.0000

R-squared 0.965984 Mean dependent var 7413.356

Adjusted R-squared 0.963150 S.D. dependent var 3029.676

S.E. of regression 581.5895 Akaike info criterion 15.70097

Sum squared resid 4058956. Schwarz criterion 15.79226

Log likelihood -107.9068 F-statistic 340.7790

Durbin-Watson stat 0.479094 Prob(F-statistic) 0.000000

由qccl与kzpsr的相关系数=0.965984，两变量之间的相关系数很高，存在多重共线性问题

岭回归估计

1 试探性取lmd=0.01 0.02 计算相应的B（lmd）

2 图形如下

当LMD=0.07时，各岭迹图趋于平缓

模型为Y=-265.96+ 0.0296168373511679KZPSR+ 3.06008529034178QCCL

当lmd=0.07残差平方和是∑ =0.05857

而最小平方估计的残差平方和为∑ =0.048013 残差平方和损失并不大 可见该模型的拟合程度还可以，所以此次岭回归估计是成功的。

2 异方差问题的解决

从图形来看异方差问题不存在

进行等级相关检验 得到ItI=0.6345 不存在异方差

3 自相关问题的解决

0.95 1.54

从图中可以看出总有多个点位于同侧，DL=0.95 DU=1.54

DW=0.99513接近于1 ，模型可能存在自相关问题因而进行自相关检验。

对于qccl的自相关检验

Dw=1.4439

广义最小平方估计

对于kzpsr的自相关检验

Dw=0.884358 查表得在存在正自相关

Dependent Variable: YY

Method: Least Squares

Date: 06/25/10 Time: 16:54

Sample (adjusted): 1995 2008

Included observations: 14 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

XX0 -1372.384 134.9178 -10.17200 0.0000

XX1 0.321921 0.015047 21.39428 0.0000

R-squared 0.974453 Mean dependent var 1050.641

Adjusted R-squared 0.972324 S.D. dependent var 936.3228

S.E. of regression 155.7686 Akaike info criterion 13.06618

Sum squared resid 291166.3 Schwarz criterion 13.15748

Log likelihood -89.46329 Durbin-Watson stat 1.092380

dw=1.09 较之前有所提高

Y（yyqcl）=-1372.384+0.321912*x1（kzpsr）

∑ =0.0309