案例分析一：关于计量经济学方法论的讨论 案例分析二：我国城市居民家庭消费函数——一元线性回归模型 案例分析三：建筑行业工资差异制度因素的分析——一元线性回归模型 案例分析四：中国税收增长的分析——多元线性回归模型的应用 案例分析五：中国 A 股新股抑价率多因素回归分析——多元线性回归模型应用 案例分析六：影响中国旅游市场发展的主要因素——多重共线性问题 案例分析七：医疗机构数与人口数量的关系——异方差问题 案例分析八：中国农村居民消费模型——自相关问题 案例分析九：美国制造业库存量 Y 和销售额 X 的关系——分布滞后模型应用 案例分析十：1978-2003 年我国国民总收入与居民储蓄存款的关系——虚拟变量模型的应用 案例分析十一：影响中国进口量的主要因素分析——模型的设定偏误问题 案例分析十二 ：研究中国城镇居民的生活费支出与可支配收入的关系——时间序列计量经济学模型 案例分析十三 ：美国个人汽油消费支出中的协整问题——时间序列计量经济学模型 案例分析十四：中国宏观经济调控模型——联立方程计量经济学模型

案例分析一：关于计量经济学方法论的讨论 案例分析二：我国城市居民家庭消费函数——一元线性回归模型 案例分析三：建筑行业工资差异制度因素的分析——一元线性回归模型 案例分析四：中国税收增长的分析——多元线性回归模型的应用 案例分析五：中国 A 股新股抑价率多因素回归分析——多元线性回归模型应用 案例分析六：影响中国旅游市场发展的主要因素——多重共线性问题 案例分析七：医疗机构数与人口数量的关系——异方差问题 案例分析八：中国农村居民消费模型——自相关问题 案例分析九：1978-2003 年我国国民总收入与居民储蓄存款的关系——虚拟变量模型的应用

第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响，可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法

本书是关于地理数量方法方面的一部新作。全书十二章：1.绪论；2.统计分析方法；3.线性规划方法；4.多目标规划方法；5.随机型决策方法；6.AHP决策分析方法；7.网络分析方法；8.控制论及其应用；9.模糊数学方法；10.灰色系统方法；11.系统动力学方法；12.投入产出分析方法。本书对于从事地理学、生态学、经济学、人口学、环境学、农业科学、城市科学方面的科研人员以及高等院校师生均有一定的参考价值，亦可作为综合性大学和高等师范院校地理系高年级本科生及研究生的教材或教学参考书

教学目的：通过对国际贸易实务的学习，让学生掌握签订国际贸易合同各项条款中的写作技巧；掌握进出口谈判技巧、各项法律环节和规则；掌握进出口业务流程。能在教师指导下完成业务流程模拟工作和填单制单工作，以便为学生在顶岗实习和未来从事的工作岗位中打下坚实基础。 第一章 国际贸易术语 第二章 商品的品质、数量与包装 第三章 国际货物运输 第四章 国际货物运输保险 第五章 商品的价格 第六章 国际货款的支付 第七章 进出口商品检验、仲裁、索赔和不可抗力条款 第八章 国际贸易谈判概述 第九章 国际贸易合同的签订 第十章 国际贸易合同的履行 第十一章 违约及其补救方法 第十二章 国际贸易合同履行模拟

EViews中信息保存在对象中,每个对象中包含特定类别 的信息。每个对象都有给定的类型,例如,一个序列对象是关 于一个随机变量的观测值,一个方程对象是关于一些变量之间 关系的信息。 一个对象中包含的信息不止一种,例如一个方程对象中包 含了所有估计得到的结果的信息,如方程形式、检验结果及残 差等。所有需要的数据及结果都集中在一个对象中,简化了 EViews中信息组织管理工作

汽车是一种用途最广泛的现代化交通运输工具,它与人类的生活、生产活动有密切关联 从F民经济、国防的运输到城、乡的交通,都离不开汽车。汽车和汽车工业对劳动生产率的 提高,人民生活的改善起着相当重要的作用。汽车的品种、数量由于需要已得到巨大的发 、戗止日前,全世界的汽车保有量已达到3.6亿锕,平均11人就有一辆汽车;工业发达 国家每1.5~3.6人辆汽车,汽车的年产量从数百万辆到一千二百万辆,汽车工业已 形成↓各工业国的经济文柱。 汽的使用面广、车型多、产量大,因此汽车的设计、研制、试验和制造有其特殊要 求;对环境卫生、安全保护、能源及材料消耗等都有举足轻重闩影响;对系列化、标准化 专业化的大量生产特别适宜;对成本、质量的控制特别严格;此外汽车不限于一个地区或 个家内使用,它对不同的地理、气候条仵和道路交通情况必须适应

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

一、最优关税率 从以前的分析可知,对于贸易小国,任何关税都会给带来社会福利的纯损失,而对于 大国来说,关税有可能带来收益。 大国征收关税,降低了国际市场价格从而使国内市场价格涨幅较小,政府税收收入为 c+e,社会经济利益净变动是e-(b+d)。如果e小于(b+d),整个国家净损失,e大于 (b+d),则整个国家则可以从征收关税中获益 那么大国是否关税越高收益越大呢?答案则不一定。因为: 来高关税固然使进口商品的单位税收额增加但也造成进口数量减少,总的关税收入不 一定增加

在今年前八个月中国创下的608亿美元贸易顺差纪录中,从出口同比增幅的角度看,无论出口数量还是金额,钢材、成 品油和汽车零件都位列前三甲一—此三者今年1月到8月的出口额,分别比去年增长了121.6%、90%和55.4%。 不过从出口量值考察,更庞大的出口大军在于机电、高新技术和纺织服装等传统行业中。 据前八个月的海关统计数据,机电产品对出口增长的贡献率高达55.8%,是出口产品中真正的生力军。但是今年以来, 在30%以上高位增长的同时,进口却大幅回落,前八个月的进口增比上年同期下滑了29.2个百分点到8 月底,仅机电产品的进出口顺差已达445.5亿美元。 关于机电产品出口快速增长的原因,一种解释是受人民币升值传闻影响所致