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用计量经济学模型分析经济问题摘要本文运用计量经济学的分析措施运用柯布-道克拉斯生产函数模型对与就GDP业人数、固定资产投资总额之间的关系进行了分析，并通过计量经济学检查措施对模型进行了检查和修成，从而得出与就业人数、固定资产投资总额在计量经济学GDP方面的经济含义
1.核心字计量经济学模型柯布-道克拉斯生产函数经济问题分析
2.问题的提出
3.计量经济学自20世纪30年代形成以来，发展迅速，在经济学科中占有很重要的地位，在经济、社科领域也获得了广泛的应用将来是计量经济学更好的服务于我们的生活，诸多经济学家用计量经济学的措施建立了经济模型,通过这些模型，我们可以对人们的经济活动作出预测，以更好的发展我们学过柯布-道克拉斯生产函数，也学过其他的经济函数，但是GDP与就业人数、固定资产投资总额之间究竟有什么关系，他们是如何彼此影响的？为了更好的理解计量经济学模型，也为了更好的理解柯布-道克拉斯生产函数,我们拟对陕西省1995年一一的I国民生产总值GDP、就业人数、固定资产投资等有关数据做一种分析，来验证模型，并找到一种合适的模型
4.问题时解决估计全社会的生产函数模型有两个问题要加以考虑一是经济变量指标的选择，既要符合经济理论和计量模型的规定，要要考虑到我国现行记录指标的I实际状况；二是要保证样本数据时可采集性和口径的一致一般来说，作为全社会口径日勺产出量指标曰勺GDP是一种国家经济核算体系欧I核心指标，分析GDP与有关经济因素的关系是最直观也是最有效的手段我们选用柯布-道克拉斯生产函数模型对有关指标进行分析假定生产中只有劳动和资本两种生产要素，且这两种生产要素是可以互相替代的我们会建立某些生产函数模型，以便分析劳动（L）和资本（K）之间日勺依存关系，而柯布一道格拉斯生产函数模型被觉得是新经济增长模型的基础因此，本文选择柯布一道格拉斯生产函数模型对陕西省1995一的GDP、固定资产投资总额和就业人数之间的I关系进行一种辩证分析如下是分析日勺过程:基本数据陕西省1995年一一欧I国民生产总值GDP、就业人数、固定资产投资总额的I记录资料如下表所示年份rV=---1Z PRICE固定资产rnp GDPAPRICE居民消国内生产总就业人投资总额费价格指数PRICE值GDP（亿数（万（亿元）元）人）K
1036.
851748358.
80885.
4398306.
404819951.
1711215.
841776406.
90375.
715619961.
0831122.
6591300.
01792464.
80452.
140119971.
0281264.
5911381.
531802573.
50578.
12519981392.
6710.
9921487.
61808646.
30655.
476719991508.
7220.
9861660.
921813796.
21793.
03781.
0041654.
303.
621785887.
20881.
03281.
0071996.
6432253.
3918741016.
901025.
1012271.
5630.
9922587.
721911.
1390.
281373.
7941.
0122557.
03633175.
581884.
1649.
281587.
3721.
0393056.
38173772.
691882.
2035.
201999.
2141.
0183705.
98294523.
7418902659.
372620.
0691.
0154456.
8875369.
851922.
3152.
283007.
9011.
0485123.
90301946.
4569.
164314.
5996851.
321.
0596469.
61358186.
651919.
5270.
35307.
4520.
9938244.3614资料来源《中国记录年鉴》
（一）模型的选择以及有关系数的解释在经济学的分析中，为了研究经济增长，一般会将有关因素建立一种经济增长模型并且假定生产中只有劳动和资本两种生产要素，且这两种生产要素是可以互相替代的我们会建立某些生产函数模型，以便分析劳动（L）和资本（K）之间的依存关系，而柯布一道格拉斯生产函数模型被觉得是新经济增长模型的基础因此，本文选择柯布一道格拉斯生产函数模型对陕西省1995—的JGDP、固定资产投资总额和就业人数之间的关系进行一种辩证分析在没有技术进步的条件下，柯布一道格拉斯生产函数可以表达为式中在模型中涉及国内生产总值GDP；就业人数L；固定资产投资总额K为了消除价格因素对模型的影响，我们引入居民消费价格指数PRICE,并对GDP、固定资产投资总额进行原则化解决于是便有，Y=GDP/PRICE；X4/PRICE.柯布-道格拉斯生产函数.a+6次齐次生产函数，进一步有a+61时规模报酬递增；a+=1时，规模报酬不变；a+B〈l时，规模报酬递减
（二）对模型进行估计柯布—道格拉斯（）生产函数模型CD；z=l,2,...13Yj=AK4/”,两边取自然对数（取对数是为了消除时间序列异方差的影响）得到1GDPGDP=令iPRICE PRICElnGDP,=lnA+alnKj+mnL+u,Y=In GDPX=^Li2p=a[3=P=lnA则，可将柯布-道格拉斯生产函数转换为原则的二元线性回归模型Yi=/30+0,X”+6为了以便计算，我们将数据根据我们的定义转换一下，得到新数据:年份Y XIX
219956.
7860845.
7248917.
48661319967.
0234555.
9287917.
48211919977.
1425046.
1139037.
49108819987.
2389796.
3597477.
49665219997.
3190186.
4853687.
4999777.
4111356.
6758237.
5027387.
5992236.
7810587.
4871747.
7282236.
9324487.
535837.
8466047.
2253367.
5555398.
0249877.
2351157.
5415248.
2177047.
6005027.
5405688.
4022067.
8709687.
5443328.
5416728.
0089977.
5611228.
7748728.
369767.
5737889.
0172858.
5768767.559768运用E Views输出成果可得Variable Coefficientt-Statistic Prob.C-
5.
677558.
9738760.
6326760.
53880.
04502517.
228570.0000X
10.
7757171.231303-
0.
3614600.7240X
20.445067Std.ErrorR-squared
0.993311Mean dependentvar
7.804930S.D.dependen.varAdjusted R-squared
0.
9921960.674955Log likelihood
22.68485F-statistic
891.0154Durbin-Watson stat
1.967874Prob F-statistic
0.000000Y=—
5.6776+
0.7757Xu+
0.4451X万
20.
632717.2286-
0.36152R=
0.9933b=8910154DW=
1.9679于是，得到日勺柯布-道格拉斯生产函数估计方程为AGDP=
0.003422”…K这是我们得到的基本估计模型，但是模型能否通过诸多检查，我们背面要一一检查
（三）经济意义这个经济模型论述了陕西省1995一的GDP、固定资产投资总额和就业人数之间的函数关系在这个关系中，GDP
（四）异方差检查做怀特检查，成果如下F-statistic
0.413293Probability
0.746813Obs*R-squared
1.519476Probability
0.6777839由于CR~=Obs*R-squared=l.519476伏+l）（Z+2）（3+1）（2+3）1in1Q22因此，＜则结论是该回归模型中不存在异方差=
16.919,
（五）自有关检查用检查法LMF-statistic
1.071691Probability
0.536128Obs*R-squared
11.44134Probability
0.246665因此（）式可以通过检查，不存在自有关=
11.44134V=
16.919,2LM
（六）多重共线性检查由
（2）式可知，该模型不能通过t检查一方面要判断解释变量之间与否存在多重共线性，多重共线性的检查可以运用两个解释变量的有关性检查检查措施如下Std.ErrorVariable Coefficientt-Statistic Prob.C
7.
2873680.
028868252.
44020.0000X
10.
0335100.
0040608.
2541890.0000R-squared
0.839767Mean dependentvar
7.523922S.D.dependen.varAdjusted R-squared
0.
8274410.032331解释变量之间存在多重共线性，因此我们要修改模型，试着消除多重
0.839767,共线性的影响将代入模型
（1）中，（A为常数）得到:□gy iln乎+n
21.Z-/Z LiStd.ErrorVariable Coefficientt-Statistic Prob.C
0.
3339880.
01717319.
448500.0000X1/X
20.
7496560.
01818741.
219720.0000R-squared
0.992407Mean dependentvar
1.037039S.D.dependen.varAdjusted R-squared
0.
9918230.085613S.E.o.regression
0.007742Akaike infocriterion-
6.760789Sum squaredresid
0.000779Schwarz criterion-
6.666382Log likelihood
52.70591F-statistic
1699.065Durbin-Watson stat
2.091265ProbF-statistic
0.000000Y/x2=
0.333988x2+
0.749656xl/x2x
219.
4485041.21972R=
0.992407F=
1699.065DW=
2.091265由这些可以得到修改后的柯布一道格拉斯生产函数模型为y=
0.333988£X-L°-7496563。
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