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版本更新说明 (2)
1.参考设计原理图 (3)
2.外围电路设计 (4)
2.1采样电路设计 (4)
2.1.1输入信号幅值范围 (4)
2.1.2电压采样电路设计 (4)
2.1.3电流采样电路设计 (5)
2.1.4采样电路设计注意事项 (7)
2.2供电电路 (8)
2.2.1外部变压器供电 (8)
2.2.2阻容降压供电 (9)
2.3PCB布线 (10)
2.4原理图设计中其他注意事项 (11)
2.5工作状态检测 (12)
2.6影响误差的因素 (12)
3.校表 (13)
3.1硬件校表 (13)
3.2软件校表 (13)
3.2.1相关寄存器的计算公式 (13)
3.2.2有功能量校正 (16)
3.2.3电流有效值校正 (17)
3.2.4电压有效值校正 (17)
3.2.5角差校正 (17)
3.2.6潜动 (18)
3.2.7校表举例 (18)
3.3校表软件设计 (22)
4.芯片计量流程 (23)
图表索引 (24)
图索引 (24)
表索引 (24)
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版本更新说明
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版本
更新说明 2010年4月21日 V1.0
第一版 2010年5月24日 V1.1
z 修改了“电阻分压网络”中关于推荐电压输入值的描述 z
修改了“相关寄存器的计算公式”中“功率寄存器”计算公式和“能量校正”中“有功门限值”计算公式 z 修改了“电流有效值/电压有效值校正” z
添加了“校表举例”
本应用笔记阐述了如何利用杭州万工科技有限公司生产的V9221单相电能计量芯片设计具有低成本、高精度、支持复费率等优点的电能表。建议在阅读该应用笔记之前，仔细阅读相关数据手册。
1.参考设计原理图
V9221为24引脚SSOP封装，其外围电路主要包括：电压和电流采样电路、电源电路、CF脉冲输出等。图1为V9221的参考设计原理图。
图1参考设计原理图
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2.外围电路设计
2.1采样电路设计
V9221片内集成有3个高性能过采样Σ/ΔADC，分别为1路电压通道（U）和2路电流通道（IA和IB）。在2000:1的动态范围内，有功和无功能量的计量精度小于0.1%。在本设计中，电压采样可采用电阻分压电路和电压互感器（PT）电路，电流采样可采用锰铜分流电阻网络和电流互感器（CT）电路。
根据奈奎斯特采样定理，为了保证信号能够正确显示而不发生畸变，信号频率（即恩奎斯特频率）必须是采样频率的一半。如果信号中包含频率高于奈奎斯特频率的成分，信号将在直流和恩奎斯特频率之间畸变，即混叠。所以，为了保证有功能量计量的准确度和线性度，也为了防止计量相关的信号带（40~2000Hz）里混入镜像信号，在电流和电压信号被采集之前，需要先经过一个低通滤波器，将信号中的高于奈奎斯特频率的信号成份滤去，尽量降低电流和电压通道的噪音。这种低通滤波器就是抗混叠滤波器，该滤波器的截止频率由滤波电路所采用的电容和电阻决定，其大小由公式1/（2×π×R×C）确定。推荐采R=100?，C=0.1μF。
2.1.1输入信号幅值范围
用V9221进行有功能量计量时，交流信号的输入幅值大小应为-200mV~+200mV（峰值），且信号增益之后大小不能超过±1.1V（以峰值计）。
2.1.2电压采样电路设计
V9221可以采用电阻分压网络和电压互感器电路进行电压采样，采样信号伪差分输入，相对于UN接地，UP为正端，所以，共需要两个输入端口。
2.1.2.1电阻分压网络
在图2所示的电阻分压网络中，Ra为分压电阻，RF为采样电阻。
在这种采样模式下，电阻分压网络的拓扑结构可以保证正电压和负电压输入之间的相匹配。抗混叠滤波器可以防止混迭效应，也保证了正负电压输入之间的匹配。
应用电阻分压网络进行电压采样的时候，电压通道ADC的信号输入幅值（峰值）范围应为-200~+200mV，但是，为了达到最佳的计量效果，在100%Ib，即220V时，我们推荐电压采样信号的输入有效值为18mV
左右。
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图 2 电阻分压网络
2.1.2.2
电压互感器（PT ）电路
在图3所示的电压互感器电路中，电压互感器处理后的电压信号经由两个RF 和CF 组成的抗混叠滤波电路过滤，信号中频率高于奈奎斯特频率的成份被滤除，然后UP 、UN 伪差分输入。这一输入信号的大小与互感器有关，在额定电压下的电压输入大小应与额定电流下的电流输入大小相近。
图 3 电压互感器电路
2.1.3 电流采样电路设计
如图4和图5所示，V9221采用锰铜分流电阻网络和电流互感器（不包括罗氏线圈）电路进行电流采样，采样信号差分模拟输入。在电流采样通道中，由电阻和电容组成的抗混叠滤波电路被用于信号抗混叠滤波。
2.1.
3.1 锰铜分流电阻网络
作为电流测量方式，锰铜分流电阻网络具有价格低、线性度高和相移最小的优点。在这一电路网络中，电流信号经锰铜分流器采样，经RC 滤波电路滤波，最后经由IP 和IN 差分输入。如图4所示。
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注意，在设计电路时，随着锰铜阻值的增大，采样信号也会变大，同时，电路的功耗也会变大，从而影响电流计量的量程。综合考虑到本芯片的性能和使用要求，在100％Ib（即220V）时，我们推荐锰铜的采样信号应为2.5mV左右。推荐锰铜值如表1所示。
R1
220V
图 4 锰铜分流电阻网络
表 1 锰铜推荐值
序号电表规格（以电流计，A）电阻（μΩ）
1 2.5（10）1000
2 5（20）500
3 5（30）500
4 10（40）250
5 10（60）250
6 20（80）150
7 30（100）100
2.1.
3.2电流互感器（CT）电路
如图5所示，在电流互感器（CT）电路中，电流输入信号从电流互感器输出后，流经采样电阻（R0）变成采样电压信号，后由RC滤波电路（由RF和CF组成）滤波，最后经由IP和IN差分输入。采样电压信号的大小由下式确定：
U＝Iout×R0
U：采样电压信号有效值（mV）；
Iout：电流互感器输出的电流有效值（mA）。
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图 5 电流互感器（CT）电路
2.1.4采样电路设计注意事项
图6电压/电流采样电路参考设计
图6为电压和电流采样电路的参考设计。在进行电流和电压采样电路设计时，应注意：
1.电流和电压信号均应先经由一个RC低通滤波电路，滤除信号中频率高于奈奎斯特频率的成份，然后再进
行模拟输入。该RC滤波电路中，建议R=100Ω，C=0.1μF；
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2.设计电压采样电路时，采样电阻（即图6中的RA16）建议采用100?的电阻，且应尽可能地远离电阻分
压电路上的电阻（即图6中的RA9~RA14），以免这些电阻上的大信号对采样电阻产生影响；
3.电流通道的两个输入端应各经过一个RC低通滤波电路，其中两个电容（如图6中IA通道的CM25和CM26
以及IB通道的CM22和CM23）的接地点应尽量靠近；
4.在电压采样电路中，V9221的交流输入信号的峰值应在-200mV~+200mV范围内，增益之后的信号幅
值在-1.1V~+1.1V；
5.在电流和电压通道ADC中，读取电流和电压的有效值大概需要100ms，此后，电压和电流的秒平均有效
值数据每1.28s更新一次。
2.2供电电路
V9221芯片可由两种方式进行供电：外部变压器供电或阻容降压电路供电。
2.2.1外部变压器供电
变压器供电原理图如图7所示。
RV2
图 7 外部变压器供电
供电电路的设计对电表的性能尤为重要，为了保持良好的电磁兼容性，在设计外部变压器供电电路时应注意以下几点：
1. RS485供电电源应和其他供电电源分开；
2. 变压器的输出电压应与稳压器的输入信号大小相匹配，输出功率应满足整个系统的最大需求；CONFIDENTIAL - This document contains proprietary information. It may not be reproduced or disclosed without the express written consent of Vango Technologies, Inc.
3. 220V 的交流电压在输入变压器电路或阻容降压供电电路前需先经过一个高性能的压敏电阻，如图7中的
RV2。为了避免浪涌烧坏元件和芯片，在PCB 布线时，压敏电阻的管脚应尽量短，连线应尽量粗。
2.2.2 阻容降压供电
U3
图 8 电容分压网络
与外部变压器电路供电相比，采用阻容降压供电电路（见图8）供电成本更低。在这一电路中，R4为泄放电阻；C6为耐压的安规电容，用于降压。
在设计阻容降压供电电路时，应注意：
1. 设计电路时，应先测定负载电流的准确值，然后参考示例来选择C6的电容。C6提供的负载电流I o 即为充
放电电流I c 。C6的电容越大，容抗X c 越小，则流经C6的充放电电流I c 就越大。当I o 小于I c 时，多余的电流就会流过稳压管，若稳压管最大允许电流I dmax 小于（I c -I o ）的差值，稳压管易烧毁； 2. 选择R4时，应保证在指定的时间内，C6上的电荷能泄放完全，一般选用3W 的电阻； 3. 稳压二极管D2的功率必须为1W ； 4. 电流的计算：
在图8中，已知C6为0.68μF ，交流输入为220V/50Hz ，求最大负载电流。 C6的容抗X c 为：
Ωk 68.4=10
×68.0×50×14.3×21
=fC π21=
X 6
c
因为是半波整流，所以流过电容器C6的I c 为：
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mA 1.21=68
.4220
×45.0=X U 45.0=
I c c 通常，C6的容量C 与负载电流I o 的关系近似为： 全波整流情况下：C=14.5 I o ； 半波整流情况下：C=32.2 I o 。 其中C 的单位是μF ，I o 的单位是A 。
2.3 PCB 布线
PCB 设计时，既要考虑良好的电磁兼容性，又要能保证电表的计量性能。因此，为了保证电表的各项性能，在PCB 布线时，应注意以下几点：
1. 火线和零线接入系统之前，必须先接入一个680V 的压敏电阻（如图7中的TVR20681），以保护PCB 板
上的其它元器件；同时，连接压敏电阻两端的导线应尽量粗，以保证低阻抗，从而更好地吸收浪涌冲击，以保护内部元器件。推荐采用TVR20681（耐压680V ，管脚直径为20mm ）；
2. PCB 上的元器件（如各种裸露的金属线和针等）到机壳之间保持一定的间隙，最好大于1cm ；
3. 信号线的走线会影响到电能计量的线性度和误差。为了防止噪声对计量信号造成干扰，布线时，信号线的
走线应尽量靠近芯片的管脚，而且，信号线应接入滤波电路后再接入芯片管脚；为了保护信号不受串扰，信号线之间应由地线隔开，如图6所示；
4. 在进行电压和电流采样电路的设计时，应注意电流和电压采样电路上的RC 滤波电路应离芯片近一些，同
时，电流和电压采样电路的RC 滤波电路应适当地互相远离；
5. 芯片周围应尽量多敷地，尤其是从芯片地到2.5V 去耦输出电路（DCPL ）、3.3V 数字电源输入（DVDD33）
和基准电压源输出电路（REF ）上的去耦电容（图9）以及芯片地到电流/电压采样电路的RC 滤波电路（图6）这一片区域。PCB 板的背面应尽量多敷地，上述敏感区域的背面应全部敷地，一些线要绕着铺设。而PCB 板正面不铺设电路的地方也应全部敷地。PCB 板的正反面的敷地多用过孔相连，而在2.5V 去耦输出电路（DCPL ）、3.3V 数字电源输入（DVDD33）和基准电压源输出电路（REF ）上的去耦电容以及电流/电压采样电路的RC 滤波电路中的电容接地的位置附件应打几个过孔，与背面相连；
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图 9 2.5V去耦输出电路（DCPL）、3.3V数字电源输入（DVDD33）和基准电压源输出电路（REF）
参考设计
6.片外32768Hz晶体（如图9中的GM）的两个引脚应尽量靠近芯片的CTI和CTO；
7.不用的模拟输入通道（如电压通道、电流通道等）最好接地；
8.当采用变压器进行供电时，如果所用变压器不具备磁屏蔽功能，则变压器应尽量远离锰铜分流电阻网络和
电流采样电路，防止磁场对信号产生干扰。
9.RC供电电路或者变压器供电电路的地线和芯片的地线要先分开，最后在火线输入端处汇合。
2.4原理图设计中其他注意事项
为了保证芯片的使用特性和电磁兼容性，在进行原理图设计时，还应注意以下几点：
1.220V线应先连接一个磁珠，再接入PCB板，以避免电路受到电磁脉冲的干扰；
2.V9221不支持外部参考电压，内部参考电压的典型温度系数为20ppm/?C；
3.REF引脚上的解耦电容（如图9中的CM28）必须大于1μF；
4.引脚DFTEN（引脚10）和SCANEN（引脚11）先串连一个20k?电阻（如图1中的R2和R3），再接地；
5. SPI通讯接口必须各接入一个RC滤波电路（如图1，其中的RC滤波电路的参数仅在通讯速率为30k时有效，
如果通信速率提高N倍，则应将电容减小N倍）），且，该滤波电路必须紧接在数据接收端入口处。在进行SPI通讯时，强烈建议用户读取自己写入的数据，检查数据是否正确；并建议用户在进行40位的读写缓存寄存器（详见数据手册）操作前，先软件复位SPI总线，以保证通讯的可靠性；
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6.RSTn引脚连接到一RC复位电路，该复位电路推荐由10k?的电阻和1μF的电容组成（如图1中的RM7和
CM29）。
2.5工作状态检测
连线，通电，然后，判断芯片是否正常工作。
1.短路。手指轻按芯片片刻，如果无发热现象，则说明电源与地之间没有发生短路；
2.电压。在正常工作的情况下，电路各部分的电压应为：
HT7533稳压块的输出电压：约3.3V；
DVDD33（V9221引脚19）：约3.3V；
DCPL（V9221引脚21）：2.15~2.45V；
基准电压：约1.18V。
3.晶振。片外需要一个32768Hz晶振；
4.复位信号。在芯片的复位脚RSTn（V9221引脚12）上，当电压位于高电平3.3V时，芯片正常工作，当
电压为0时，芯片处于复位状态，无法正常工作；
5.功耗。在没有外部电路时，芯片的正常功耗应小于3mA。
如果上述所有的项目检查均正常，则说明芯片应能正常工作。否则，应检查线路是否正确、是否有虚焊、是否有短路、元件焊接是否正确、元件正负极是否焊接正确等等。
2.6影响误差的因素
一般，如果额定电流（100%I b）下锰铜分流电阻网络的采样信号大小为2.5mV时的误差为0，则，其在5%I b下的误差应在-0.05%~+0.05%范围内。如果误差超出这一范围，应检查以下项目：
1.滤波电容。
2.5V去耦输出电路以及
3.3V数字电源输入电路上的解耦电容应靠近芯片引脚DCPL和
DVDD33，其电容参数应正确；
2.功耗。在没有外部电路的情况下，功耗应小于3mA；
3.PCB走线。采样电路的走线不应太长，信号输入芯片之前应先进行滤波，尤其是，两个电流通道中的滤波
电容的地应互相连接；另外，电流ADC信号线和电压ADC信号线应相隔一定距离；
4.敷铜。整个系统应充分敷地，地线应保持畅通，芯片地和信号线地应互相连接；
5.变压器。如果芯片由外部变压器电路供电，则考虑用直流电代替变压器为芯片供电，看性能是否有所改善。
如果性能确实有所改善，则说明变压器电路对该表的性能有所影响，用户应将变压器远离芯片，尤其是远离采样信号出入端口；
6.阻容（RC）电路。如果芯片由阻容降压电路供电，则RC电路应与地线保持2~3mm的距离；CONFIDENTIAL - This document contains proprietary information. It may not be reproduced or disclosed without the express written consent of Vango Technologies, Inc.
3. 校表
用户可以采用硬件和软件两种方式进行校表。
3.1 硬件校表
图10为硬件校表原理图，其工作原理为，改变电阻网络中的电阻的阻值，从而实现校表。在进行校表之前必须先设置有功能量的门限值。
Ω
k 200Ω
k 200Ω
k 200Ω
k 200图 10硬件校表原理图
3.2 软件校表
软件校表指的是用户通过通讯接口，向校表寄存器写入数据，从而实现校表。在校表之前，首先MCU 要通过SPI 接口开启ADC ，设置相应ADC 通道的增益，关闭不用的ADC 通道，并根据电网设置计量方式，配置好相关的计量控制寄存器。
3.2.1 相关寄存器的计算公式
与校表相关的计量数据寄存器如表2所示。
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表2校表相关计量数据寄存器
地址（16进制）寄存器功能说明
长度
（bit）
数据格式
0x00FD DATA_FREQ 频率值寄存器16 无符号正数0x00F4 PARA_GATE_P 有功能量脉冲门限值寄存器40 无符号正数0x00F5 PARA_GATE_CP 有功能量潜动门限值寄存器32 无符号正数0x00FA PARA_GATE_Q 无功能量脉冲门限值寄存器40 无符号正数0x00FB PARA_GATE_CQ 无功能量潜动门限值寄存器32 无符号正数0x00FC DATA_CP 常数功率值寄存器32 二进制补码0x00DD SCALE_P 有功功率比差寄存器32 二进制补码0x00DE SCALE_Q 无功功率比差寄存器32 二进制补码0x00DF SCALE_RMSU 电压有效值比差寄存器32 二进制补码0x00E0 SCALE_RMSIC 通道I1电流有效值比差寄存器32 二进制补码0x00E1 SCALE_RMSIN 通道I2电流有效值比差寄存器32 二进制补码0x00E2 PARA_PC 有功功率二次补偿寄存器32 二进制补码0x00E3 PARA_QC 无功功率二次补偿寄存器32 二进制补码0x00D6 DATA_AP 秒平均有功功率32 二进制补码
0x00D7 DATA_AQ 秒平均无功功率32 二进制补码，积分器导致额外的1.56倍增益，可以通过比差进行校正
0x00D8 DATA_AU 秒平均电压有效值32 二进制补码
0x00D9 DATA_AIC I1通道秒平均电流有效值32 二进制补码
0x00DA DATA_AIN I2通道秒平均电流有效值32 二进制补码
1.电流有效值、电压有效值寄存器
包括：I1和I2通道秒平均电流有效值寄存器DATA_AIC（0x00D9）和DATA_AIN（0x00DA）和秒平均电压有效值寄存器DATA_AU（0x00D8）。
这几个寄存器的数值与输入信号间的关系如下：
K
×
G
×
V
=
Value（公式3-1）
其中：
V：输入信号有效值；
G：当前增益；
K：常数，K＝1.8117×109。
例1：电压通道的采样信号为18mV，增益为1，则秒平均电压有效值寄存器的值应该为：
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Value ＝0.018×1×1.8117×109＝0x1F19AB8
例2：电流通道的采样信号为2.35mV ，增益为16，则I1通道秒平均电流有效值寄存器的值应该为： Value ＝0.00235×16×1.8117×109＝0x40F6DC0 2. 功率寄存器
包括：秒平均有功功率寄存器（DATA_AP ，0x00D6）和秒平均无功功率寄存器（DATA_AQ ，0x00D7） 该寄存器的值可根据以下公式计算：
θcos ×K ×Gv ×Vv ×Gi ×Vi =Value （公式3-2）
其中：
Vi 、：分别为电流和电压通道输入信号大小； Vv Gi 、：分别为电流和电压通道的增益；
Gv K ：系数。计算秒平均有功功率寄存器的值时，K=1.5413×109；计算秒平均无功功率寄存器的值时，K=2.4167×109；
θcos ：功率因数
例：当为18mV ，为1，为2.3mV ，Gi 为16，为1，则秒平均有功功率寄存器的值应为：
Vv Gv Vi θcos 9448
xF 0=1
×10×5413.1×16×1×018.0×0023.0=Value 9
3. 频率输出寄存器（DATA_FREQ ，0x00FD ）
假设频率输出寄存器的值为value ，则转换成实际频率值的公式为：
819200
=
Vhz
4. 功率二次补偿寄存器（PARA_PC ，0x00E2；PARA_QC ，0x00E3）
当电流为1%Ib ，100%Ib 和1%Ib 的线性度偏差为e （有符号的百分数，即台体显示的误差值）时，功率二次补偿寄存器的值应计算如下：
根据公式3-2计算电流为1%Ib 时的功率值P ；
然后，根据下述公式计算得到功率二次补偿寄存器的值：
功率二次补偿寄存器的值=1%×3200
×3600×1000p
Im ×Ib ×Un ×
PGAT ×2×e
其中，
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e ：100%Ib 与1%Ib 的线性偏差； PGAT ：有功/无功功率门限值； Imp ：脉冲常数。
3.2.2 有功能量校正
1. 粗校
将有功功率比差寄存器SCALE_P （0x00DD ）的值设为0，选择通道I1进行有功能量计量，然后根据公式3-3计算门限值，并将其写入有功能量脉冲门限值寄存器PARA_GATE_P （0x00F4）。
根据门限值计算公式： （公式3-3） 1600×T ×P =PGAT 1其中：
P ：秒平均有功功率寄存器的值，由公式3-2计算得到；
T ：时间常数，由公式
n n I ×U ×t tan MeterCons 1000
×3600=
T 计算得到。
注：同一批表采用同一门限值。
预先将门限值PGAT1写入有功功率比差寄存器SCALE_P （0x00DD ），读出误差值E （带符号），然后根据公式3-4计算真正的门限值PGAT 。
)E +1(×PGAT =PGAT 1 （公式3-4）
注：门限值为PGAT1时，误差应是有效数据。 2. 细校
1） 选择通道I1进行计量；
2） 读取有功能量误差，按公式3-5计算通道I1的比差值，并将其写入有功功率比差寄存器SCALE_P
（0x00DD ）；
1
(S +)1-1(
2=S 131 （公式3-5）
其中：
S ：比差值，补码形式； S 1：原始比差值； e ：误差。
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3） 采用同样的步骤对通道I2进行校表。
注：在完成有功能量输出细校的同时也完成对功率值的校准。
3.2.3 电流有效值校正
1. 在通道I1的电流有效值比差寄存器（SCALE_RMSIC ，地址：0x00E0）中写入0；
2. 校表台体通100%I n 电流；
3. 通过公式3-1，得到通道I1的电流有效值I 0；
4. 将I 0标定到I n ，根据公式I 0×D=I n 得到D （D 为电流有效值比例因数，为固定系数）；
5. 从电表LCD 读取电流有效值I 1（I 1为电流有效值比差寄存器的实际读数与D 的乘积）；
6. 根据公式3-6和3-5计算通道I1的比差值：
先计算误差：n
n
1I I -I =
e ，电流单位为mA ，或者保持一致 （公式3-6） 再计算比差：根据公式3-5计算比差。 7. 通道I2的电流有效值比差校正同上。
注：当通入电表的电流小于启动电流时，电表LCD 上不显示电流有效值I 1。
3.2.4 电压有效值校正
1. 在电压有效值比差寄存器（SCALE_RMSU ，地址：0x00DF ）中写入0；
2. 校表台体通100%U n 电压；
3. 通过公式3-1，得到电压通道的电压有效值U 0；
4. 将U 0标定到U n ，根据公式U 0×D=U n 得到D （D 为电压有效值比例因数，为固定系数）；
5. 从电表LCD 读取电压有效值U 1（U 1为电压有效值比差寄存器的实际读数与D 的乘积）；
6. 根据公式3-7和公式3-5计算电压通道的比差值：
先计算误差：n
n
1U U -U =
e ，电压单位为mV ，或者保持一致 （公式3-7） 再计算比差：根据公式3-5计算比差。
3.2.5 角差校正
角差校正是为了保证，在低功率因数下，计量也能保证一定的精度。角差校正一般在0.5L 的时候进行。校正公式如下：
Error ×2
3011
=
N （公式3-8） 寄存器PHCCtrl1和PHCCtrl2的最高位为1，误差为正值。
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3.2.6潜动
使能防潜动操作后，防潜动能量计数器的输入固定为1，每秒钟累加3200次，当防潜动能量计数器达到潜动门限值后，有功或者无功能量寄存器被清空，即进入了潜动状态。当有功或者无功能量的累加速度比防潜动能量计数器快，防潜动能量计数器会被清空，即进入了启动状态。当选择常数功率进行能量累加的时候（PSEL1，PSEL0 = 10），常数功率值寄存器的值会被累加进入正相有功能量计数器。
一般，我们将潜动条件下的理论出脉冲时间设为潜动门限值。
例：一规格为10（60）、常数1200的表，启动电流为0.4%Ib，则启动时间为341秒。假设当电流小于0.2％Ib时系统应进入潜动状态，那么理论上，0.2%Ib的启动时间为682秒，这时，我们将潜动门限设置为 682×3200＝0x214D00，就能达到防潜目的。
3.2.7校表举例
本节以一款双回路防窃电表为例，对整个校表流程进行说明。
3.2.7.1表型参数
额定电流：10A
额定电压：220V
脉冲常数：1200
精度等级：1.0
3.2.7.2设计参数
额定电流时，电流通道A电流采样信号大小：2.5mV
额定电流时，电流通道B电流采样信号大小：5mV
额定电压时，电压通道采样信号大小：18mV
3.2.7.3ADC增益设置
电流通道A电流增益：16
电流通道B电流增益：8
电压通道增益：1
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3.2.7.4
计算
1. 有功门限值计算 1.1 计算功率
根据公式3-2：
10EEE8
x 0=1109736=1
×10×54131.×1×018.0×16×0025.0=θcos ×10×54131.×Gv ×Vv ×Gi ×Vi =Value 9
9
1.2 计算门限值
根据公式3-3：
0513945
9x 0=2421242182
=1600
×220
×10×12001000
×3600×
1109736=Value
0x90513945即为门限值，并据此将有功门限值寄存器PARA_GATE_P （地址：0x00F4）设为0x90513945。
2. 电流有效值门限值计算
如果有两个通道（A 和B ），我们用电流通道A 进行计算，如果只有一个通道则选择相应通道计算。在此例中，有两个通道，我们选择电流通道A 进行电能计量（即SELI=0）。 2.1 根据公式3-1计算寄存器DATA_AIC （地址：0x00D9）的值：
451C620
x 0=72468000=10×8117.1×16×0025.0=K
×G ×V =Value
9
2.2 计算门限值
根据下列公式计算有效值门限值：
800A 035D 24x 0=001581120000=1600×220
×10×12001000
×3600×
72468000=1600
×T ×I =IRMSGAT
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0x24D035A800即为门限值，并据此将有效值门限值寄存器PARA_GATE_P （地址：0x00F4）设为0x24D035A800。
注：如果电流有效值门限寄存器是和有功门限值寄存器是同一个寄存器。 3. 有效值比例因数计算
我们可以根据公式3-2，来计算电流、电压有效值寄存器中的数据，但是这些数据只是ADC 采样数据，如果要将其转化为直观的有效值数据，还需要程序对获取的数据作相关转换。 3.1 电流通道A 电流有效值比例因数
根据公式3-1计算电流通道A 电流有效值寄存器中数据
451C620
x 0=72468000=10×8117.1×16×0025.0=K
×G ×V =Value
9
此时实际电流值应该是10.00A ，因此我们要将该值做如下处理：
6
-value 10
×13=72468000
1000
=D D
×72468000=1000D
×Value =I
其中，D 就是电流通道A 电流值比例因数。用户只要把电流通道A 电流有效值寄存器中数据乘以该比例因数，就能正确显示当前电流有效值。这里默认电流有效值为两位小数。 3.2 电流通道 B 电流有效值比例因数
B 通道处理方式与A 通道相同。 3.3 电压通道有效值比例因数
电压通道处理方式和电流通道处理方式相同。
以上参数在电能表设计时就已经确定，校表不应该改变以上参数。
3.2.7.5 校表流程
1. 电流通道A 能量比差校正 1.1 校正条件：
对校表台输入额定电流和额定电压，选择电流通道A 进行计量，功率因数为1.0。 1.2 计算公式：公式3-5
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1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。
计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
计量经济学读书笔记 第一章：统计基础 (2) 第二章：计量经济学总论 (7) 第三章：双变量回归分析 (9) 第3.1回归方法 (9) 第3.2结果检验 (10) 第3.3回归参数的分布 (11) 第四章：多变量回归分析 (13) 第五章：OLS的基本假设 (14) 第六章：多重共线性 (16) 第七章：异方差性 (17) 第八章：自相关 (18) 第九章：时间序列分析 (20) 第十章：面板数据分析 (30) 第十一章：其他重要的分析方法 (49) ******加权最小二乘法 (50) ******二阶段最小二乘法TSLS (51) ******非线性最小二乘法 (51) ******多项分布滞后（PDLS） (51) ******广义矩估计 (52) ******logit和probit模型 (52) ******因子分析 (54) ******Granger因果分析 (55) ****** 广义线性回归（Generalized least squares） (55) ******格兰格因果检验 (57) ******误差修正模型（ECM） (57) 第十二章：EVIEWS (58) 第12.1节EVIEWS基本操作 (58) 第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60) 第十三章：SPSS (61) 第13.1SPSS基本操作 (61) 第十四章：数据分析实战经验 (70)
第一章：统计基础 0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标 1 基本概念 统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。 参数总体的数值特征描述，如均值、标准差等。 统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值，从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果（根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量，可以计算出由各个统计量构成的集体的方差，该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差），这符合随机变量的定义，因此该统计量也是随机变量，这个统计量的分布称之为抽样分布，它是从同一总体所抽出，同样大小的所有可能样本，其统计量的值的分布，一般情况下是一个正态分布，因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计，因而服从以真实值为中心的正态分布，如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量 抽样分布的分布参数（均值为总体的均值，标准差为总体的标准差与N的比值）。 4在一个样本之中 包含若干个样本点，各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量，不同个体的该变量的取值相互独立，并且服从某种分布，因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式，其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。 时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化，在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中，同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势（找一条长期的趋势线）、季节变动（确定季节比率）、循环变动和不规则变动。时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果，利用时间序列数据进行预测时，通常假定过去的变化趋势会延续到未来，这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。 统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。 点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则（如求平均数）+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。 区间估计就是点估计值 边际误差，边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差，如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中，根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同，根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计，是总体参数的若干置信区间中的一个，如果继续不断的抽样下去。每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间，如果我们如此不停的抽样下去，所有区间中有95%会包含真正的参数值。区间的概念提醒我们，因为我们只有样本数据，所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。 变量是说明个体的某种特征的概念，如“受教育程度”、“身高”等，说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable)，如性别就有两个分类变量男、女；说明事物有序类别的一个名称，称为顺序变量(rank variable)，如一等品、二等品、小学、初中、大学等；说明事物数字特征并且有米、或者公
2014《建设工程技术与计量（安装）》考点整理 第一章安装工程材料 第一节建设工程材料 p1-知识点——黑色金属 核心考点： .....不能用低碳钢代替高碳钢，其原因是高碳钢的强度高于低碳钢，... ....不能用高碳钢代替低碳钢，因为高碳钢不具有焊接性能。 钢材的力学性能（如抗拉强度、屈服强度、伸长率、冲击韧度和硬度等）、加工性能取决于钢材的成分。 6）钢材的成分一定时，其金相组织主要取决于钢材的热处理，如退火、正火、淬火加回 火等，其中淬火加回火的影响最大。 p1-考试点——钢的分类。 例1：Q235AF：表示最小屈服强度235N/mm2、质量等级为A 级的沸腾钢； Q345D：表示最小屈服强度345N/mm2、质量等级为D 级的特殊镇静钢（省略了特殊镇静 钢TZ）； HRB335：屈服强度特征值335N/mm2 的热轧带肋钢筋； L415：最小规定总延伸强度415MPa 的管线用钢。 p4——核心考点：工程中常用钢及其合金的性能和特点。 Q195 钢强度不高，塑性、韧性、加工性能与焊接性能较好，主要用于轧制薄板和盘条等；Q235 钢强度适中，有良好的承载性，又具有较好的塑性和韧性，可焊性和可加工性也好，是钢结构常用的牌号； （Q235）钢强度适中，有良好的承载性，又具有较好的塑性和韧性，可焊性和可加工性 也好，是钢结构常用的牌号。 1）（）强度和硬度低，但塑性和韧性高，加工性和焊接性能优良，用于制造承载较小 和要求韧性高的零件以及小型渗碳零件； ——低碳钢 2）（）具有综合力学性能、耐低温冲击韧性、焊接性能和冷热压加工性能良好的特 性，可用于建筑结构、化工容器和管道、起重机械和鼓风机等。 ——Q345（18Nb） 同时也要掌握： 1）Q295（09MnV、09MnNb）具有良好的塑性、韧性、冷弯性能、冷热压力加工性能和 焊接性能，且有一定的耐蚀性能。用于制造各种容器、螺旋焊管、建筑结构等； 2）（）其屈服强度约为奥氏体型不锈钢的两倍；可焊性良好，韧性较高；应力腐蚀、 晶间腐蚀及焊接时的热裂倾向均小于奥氏体型不锈钢。 A．铁素体-奥氏体型不锈钢 p6——知识点——铸铁的分类和用途 p8——核心考点——工程中常用铸铁的性能和特点 p8——知识点：有色金属材料 注意：铅及铅合金与三酸的适用性 p11——知识点：非金属材料 p12——考试点：无机非金属材料 核心考点——高分子材料的基本性能及特点 p15——核心考点——工程中常用高分子材料
计量经济学复习笔记 CH1导论 1、计量经济学： 以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。 2、运用计量分析研究步骤： 模型设定——确定变量和数学关系式 估计参数——分析变量间具体的数量关系 模型检验——检验所得结论的可靠性 模型应用——做经济分析和经济预测 3、模型 变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。 被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。 内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。 外生变量:其数值由模型意外决定的变量。 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。 前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。 前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。 数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。 截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。 面板数据： 虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1. 4、估计 评价统计性质的标准 无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？ 有效：最小方差性 一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值 5、检验 经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等 统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著 计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比 CH2 CH3 线性回归模型 模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测 1、模型（线性） （1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。 Y i=β1+β2lnX i+u i 线性影响随机影响 Y i=E（Y i|X i）+u i E（Y i|X i）=f(X i)=β1+β2lnX i 引入随机扰动项， （3）古典假设 A零均值假定 E（u i|X i）=0 B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2 C无自相关假定 Cov(u i,u j)=0
第二章 案例分析 研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一． 模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系 图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图 由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y
二．估计参数 假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下： 表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31
学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）
三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（ Population Regression Model ，PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（ Population Regression Function ，PRF ）E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（ Sample Regression Function ，SRF ） y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型（ Sample Regression Model ，SRM ） ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与 x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与 x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归 模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模 型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的 改变而改变。
第12章自相关：误差项相关会怎么样？ 1、自相关的性质 （自相关与序列相关的区别，延特纳把一给定序列同它滞后若干期的序列的滞后相关称为自相关，而把不同时间序列之间的相关称为序列相关，本书中两个定义视为相同） 注意：自相关不仅限于当期与过去误差项之间的关系，还包括当期与过去误差方差之间的关系 自相关的原因： 1. 惯性：GDP、价格指数、生产、就业等时间序列数据呈现出一定的 周期性 2. 设定偏误：应含而未含的情形 3. 设定偏误：不准确的函数形式 4. 蛛网现象：供给对价格的反映要滞后一期 5. 滞后效应：（自回归模型） 6. 数据的操作:数据变换（一阶差分形式） 7. 非平稳性 2、自相关的后果 在，假定（马尔科夫一阶自回归AR（1）） ，，， 注意：具有以上性质的误差项称为白噪音误差项 ，，，斜率系数的OLS估计量的方差为，在AR（1）模式下 自相关出现时的BLUE（最优线性无偏估计） ， 出现自相关时使用OLS的后果 1、考虑到自相关的OLS估计量 尽管OLS估计量是线性无偏的，但为了构造置信区间并检验假设，要用GLS而不是OLS 2、忽略自相关的OLS估计 （1）残差方差很可能低估了真实的，结果高估了 （2）即使没有低估，也可能低估了（一阶）自相关情形下的方差，虽然较低效，因此通常的t或F检验都不再可靠 3、自相关的侦查 1、图解法（标准化残差对时间的散点图，即期残差与滞后残差的散点图） 2、游程检验
游程个数渐进服从正态分布，， ，其中为残差为正的总个数 3、德宾-沃森d检验 注意：（1）回归中含有截距项（2）解释变量X是非随机的（3）干扰项是按一阶自回归模式生成（4）服从正态分布（5）不适合自回归模型（6）没有缺失数据 d的值介于0到4之间， 1、，若，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的正相关 2、，若，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的负相关 3、，若或，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的正或负相关 当样本容量很大时， 4、布罗施-戈弗雷检验（BG检验） 允许非随机回归元，如回归子的滞后值；高阶自回归模式 令在，假定 该检验过程如下： （1）使用OLS估计模型，得到残差记为。 （2）进行辅助回归，并计算辅助回归模型的可决系数 （3）在大样本下，渐进地有： 缺陷：（1）滞后长度不能事先确定，需借助赤池和施瓦茨信息准则来筛选长度（2）假定了同方差 4、自相关的补救 若是模型误设，则改进模型假定，若是纯粹自相关，则选用广义最小二乘法，GLS的基本思想：将存在自相的误差项转化为一个满足经典假定的误差项，然后对转化后的模型进行OLS回归。 在，假定 (1) 已知，则模型转换为，普莱斯-温斯顿变换，将变换为 (2) 未知： 1、曼德拉提出一个粗略的检验法则，只要，则能用一阶差分形式，若一阶差分方程中含有截距项，则可检验原模型中是否出现趋势变量，一阶差分即消除了一阶自相关，又使时间序列变得平稳，可谓一箭双雕，严格地讲只有时才可运用一阶差分形式，贝伦布鲁特-韦布检验可检验，检验统计量 2、 3、从残差中估计出， 4、科克伦—奥克特迭代估计
2016注册造价工程师 建设工程技术与计量（安装）真题及答案 一、单项选择题。（共40题，每题1分，每题备选项中，只有一个符合题意） 1.普通碳素结构钢的强度、硬度较高、耐磨性较好，但塑性、冲击韧性和可焊性差，此种钢材为( )。 A.Q235钢 B.Q255钢 C.Q275钢 D.Q295钢 【答案】C 2.某不锈钢的屈服强度低，且不能采用热处理方法强化，只能进行冷变形强化，此种不锈钢为( )。 A.马氏体型不锈钢 B.奥氏体型不锈钢 C.铁素体-奥氏体型不锈钢 D.沉淀硬化不锈钢 【答案】B 3.石墨对铸铁的性能影响很大，影响铸铁韧性和塑性的最大因素是( )。 A.石墨的数量 B.石墨的大小 C.石墨的分布 D.石墨的形状 【答案】D 4.与碱性焊条相比，酸性焊条的使用特点为( )。 A.对铁锈、水分不敏感 B.能有效清楚焊缝中的硫、磷等杂志 C.焊缝的金属力学性能较好 D.焊缝中有较多由氢引起的气孔 【答案】A 5.与其他塑料管材相比，某塑料管材具有刚性高、耐腐蚀、阻燃性能好、导热性能低、热膨胀系数低及安装方便等特点，是现金新型的冷热水输送管道。此种钢材为( )。 A.交联聚乙烯管 B.超高分子量聚乙烯管 C.氯化聚氯乙烯管 D.无规共聚聚丙烯管 【答案】C 6.涂料由主要成膜物质、次要成膜物质和辅助成膜物质组成。下列材料属于辅助成膜物质的是( )。 A.合成树脂
B.着色颜料 C.体质颜料 D.稀料 【答案】D 7.法兰密封形式为O形圈面型，其使用特点为( )。 A.O形密封圈是非挤压型密封 B.O形圈截面尺寸较小，消耗材料少 C.结构简单，不需要相配合的凸面和槽面的密封面 D.密封性能良好，但压力使用范围较窄 【答案】B 8.球阀是近年来发展最快的阀门品种之一，其主要特点为( )。 A.密封性能好，但结构复杂 B.启闭慢、维修不方便 C.不能用于输送氧气、过氧化氢等介质 D.适用于含纤维、微小固体颗粒介质 【答案】D 9.某补偿器具有补偿能力大，流体阻力和变形应力小等特点，特别适合远距离热能输送。可用于建筑物的各种管理中，以防止不均匀沉降或振动造成的管道破坏。此补偿器为( )。 A.方形补偿器 B.套筒式补偿器 C.球型补偿器 D.波形补偿器 【答案】C 10.交联聚乙烯绝缘电力电缆在竖井、水中、有落差的地方及承受外力情况下敷设时，应选用的电缆型号为( )。 A.VLV B.YJV22 C.VLV22 D.YJV32 11.点焊、缝焊和对焊是某种压力焊的三个基本类型。这种压力焊是( )。 A.电渣压力焊 B.电阻焊 C.摩擦焊 D.超声波焊 【答案】B 12.将钢件加热到热处理工艺所要求的的适当温度，保持一定时间后在空气中冷却，得到需要的基本组织结构。其目的是消除应力、细化组织、改善切削加工性能。这种生产周期短、能耗低的热处理工艺为( )。 A.正火 B.完全退火 C.不完全退火 D.去应力退火 【答案】A
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 建模步骤：A，理论模型的设计：a ,选择变量b ,确定变量关系c,拟定参数范围 B,样本数据的收集：a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计：a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a , 经济意义的检验1 正相关 2反相关等等 b,统计检验：1 检验样本回归函数和样本的拟合优度, R 的平方即其修正检验 2 样本回归函数和总体回归函数的接近程度：单个解释变量显著性即t 检验,函数显著性即F 检验,接近程度的区间检验 c,模型预测检验1 解释变量条件条件均值与个值的预测 2 预测置信空间变化 d,参数的线性约束检验：1 参数线性约束的检验 2 模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验------------ 主要方法是以F 检验受约束前后模型的差异 e,参数的非线性约束检验：1 最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验------ 主要方法使用X 平方分布检验统计量分布特征 f , 计量经济学检验 1, 异方差性问题：特征：无偏,一致但标准差偏误。检测方法：图示法, Park 与Gleiser 检验法, Goldfeld-Quandt 检验法, White 检验法----- 用WLS 修正异方差 2, 序列相关性问题：特征：无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法：图示法, 回归检验法, Durbin-Waston 检验法, Lagrange 乘子检验法------ 用GLS 或广义差分法修正序列相关性 3 ，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t 减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围 ------------------- 用逐步回归法，差分法或
第六章 联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据 单位：亿元 （1） 用狭义的工具变量法估计消费方程 选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下：
结果如下： 所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 012???582.27610.2748560.432124αα α===，， （2） 用间接最小二乘法估计消费方程 消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为：
11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计，结果如下： 所以参数估计量为： 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为： 12122??0.274856?π α π ==
211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程 第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下：
杨小凯（1948年10月6日－2004年7月7日），原名杨曦光，澳大利亚经济学家，华人。杨小凯原籍中国湖南省湘潭县，出生于吉林省，在湖南长沙长大。他最突出的贡献是提出新兴古典经济学与超边际分析方法和理论。他已出版的中英文专著包括：《专业化与经济组织》、《经济学：新兴古典与新古典框架》、《发展经济学：超边际与边际分析》，使他获得了世界级的成就和同行的推崇。他曾两次被提名诺贝尔经济学奖（2002年和2003年）2004年于澳洲墨尔本的家中去世，享年55岁。 主要成就：提出新兴古典经济学方法和理论提出超边际分析方法和理论 代表作品：《专业化与经济组织》；《经济学：新兴古典与新古典框架》等重要事件：被两次提名诺贝尔经济学奖 杨小凯，1988年获普林斯顿大学经济学博士学位，曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。 他的论文见于“美国经济评论”，“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。 他的《经济学：新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基 进行重新梳理，为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的，我敢预见，人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起，我认为它很可能成为未来的潮流。” 诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当·斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。 由于其在经济学上的巨大成就，杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 研究领域：
计量经济学 三、课程大致安排 1、内容框架 2、参考书目：
初、中级教程： 计量经济学 王维国 东北财经大学出版社 计量经济学/Basic Econometrics （印度）古扎拉蒂 中国人民大学 计量经济学 赵国庆 中国人民大学出版社 计量经济学 李子奈 潘文卿 高等教育出版社 高级教程： 计量经济模型与经济预测 平耿克 钱小军译 机械工业出版社 《经济计量分析》( Econometric Analysis ) 3、安装eview ，数据（演算一下）OLS 法（缺少数据） 4、安装pdf 第二部分 数学预备知识 概率论
第一章随机变量及其分布 一、随机变量的定义 设随机试验Ed样本空间为{} π=，如果对两个？？？，都有唯一 w 的实数() x w与之对应，并且对任意实数X，？？是随机事件，则称事件，则称定义在π上的实单值函数() x w为随机变量。 通俗的说，在实验结果能取得不同数值的量，称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的，所以它的值也是随机的。 二、分类（连续型和离散型）
例子：在一个箱子里放着t个数字球，-2，1，1，3，3，3，3从中取一个球，取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。 又如：考四、六级，考过记为1，不过记为0。 再如：抛硬币，正面记为1，反面记为0。 引入话题：举一些现实中的例子，如考试，在公交场等车 随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量 上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果，但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。 例子：考六级出现的结果不同，大多数分数集中在50-60和60-70之间，也就是说出现2和3的可能性更大。 =0（0-50），1（50-60），2（60-70），3（70-80），4（80-100） 问题：用什么衡量可能性呢？（概率） 我们用的概率都是古典概型，即用事件发生概率来表示概率。 频率的定义：一随机事件的n个结果互斥且两个结果等可能发生，并且事件A会有m个基本结果，则事件A发生的概率即是() p A，就是 () p A= m n =事件发生的总数/结果总数 两点需要注意：1、试验结果互斥；2、等可能性相当。
第八章案例分析 改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城
乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 （YY ）,并作时序图（见图 8.6） 从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF*
计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）
三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x b b y ++=10--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x b b y 10???+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回
文献读后感——基于动态计量经济学模型的房地产 周期研究 丁毅1 （南京财经大学国民经济学MG11001049） 摘要：本文作者参见清华大学学报2007年第47卷第12期《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一问，研究了动态计量经济学模型在现实的应用方法。参考文献对所涉及的内容包括自回归分布滞后的ARMAX模型，使用了ADF检验和多重协整JJ检验，求出了误差修正序列（ECM）。 关键词：动态经济学模型ECMARMAX模型JJ检验 0 文献内容 本文是研究张红教授等《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一文后的读后笔记。原文是以北京市1989年至2004年的时间序列数据为基础，建立了用于分析和判别房地产周期的动态计量经济学模型。原文作者使用的动态计量经济学模型，是有别于传统计量经济学模型的理论先导方法。张红教授认为如果后者先验理论的不准确，将导致传统计量经济学模型参数的错误。这与《中级计量经济学》中所认为的伪拟合问题含义相同。原文采用了误差修正模型和协整理论基础上的动态经济学模型，建立了北京房地产市场模型。经过系列分析后，得出结论：2006年北京房地产市场继续稳步上升。这与事实现今基本相同，因此本文作者认为该模型拟合过程正确。同时，张红教授指出，模型后期修正可以构建房地产周期识别指标和复杂性指标体系，时期合理体现市场的真实情况，而且可以考虑应用广义脉冲函数等分析某单独因素对房地产市场的周期的冲击性影响。[1] 1 原文解读 1.1选择动态经济学模型原因 中国房地产各种非理性因素对房地产有着深刻的影响能力，同时房地产行业的统计数据质量和时间序列长度无法满足分析需要，因此传统计量经济学模型效果差，应当考虑动态计量经济学模型。使用一个代表数据生成过程的自回归分布整合模型，然后推出包含变量间长期稳定关系的简单模型。这种模型使用了经济理论和统计数据，充分利用数据所包含的全部信息，适合于房地产市场周期分析。1.2建模思路 1.确定房地产周期变量相关的时间序列，建 立指标体系； 2.建立ARMAX模型； 3.确定模型参数，及ARMAX的滞后阶数； 4.对参数进行检验，ADF和多重协整JJ检验； 5.求出ECM，以此表明周期实际表征数据； 6.建立包含修正项的ARMAX模型； 7.模型的预测和分析； 1.3ARMAX模型 Eq1表示ARMAX模型。其中，RD表示销售率，INVT表示年度完成投资额，PRIE表示年度商品房平均销售价格，EARN表示家庭年均可支配收入；因为原文中，指标体系是通过经验判断和行业规范建立的，因此本文作者在此不进行叙述。 1.4JJ检验[2] Johansen和Juselius的似然比检验方法，简称JJ检验，主要用来分析诸多变量组成的V AR系统，借助典型相关理论在V AR模型基础上使用似然比检验进行协整检验的同时确定协整关系。其中，要注意的问题有 1.根据时间序列的数据生成过程正确选择确定成 分，正确处理好截距项和趋势项； 2.在实证分析阶段的结果上选择临界值； 3.协整关系非唯一性问题，当检验结果出现多个
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测 2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser 检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。 4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏且非一致--------工具变量法可以克服 二、 参数估计量性质的分析：a小样本和大样本性质 b无偏性
案例分析1— 一元回归模型实例分析 依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5： 表2-5 农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量X ，农村居民人均消费支出为被解释变量Y ，分析Y 随X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表2-5编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: 082 .1704035.2262==Y X ∑∑∑∑====37 52432495.1986.788859011.516634423.1264471222i i i i i X y x y x 根据以上基础数据求得: 623865.0423 .126447986 .788859?21 == =∑∑i i i x y x β 8775.292035.2262623865.0082.1704??1 0=?-=-=X Y ββ 样本回归函数为： i i X Y 623865.08775.292?+= 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加100元，居民们将会拿出其中的62.39元用于消费。