下载文档原格式
分析我国宏观经济中存在的主要问题答：目前影响我国中长期经济发展的问题是社会总需求总量不足和社会总供给结构性过剩等问题。
具体主要有以下几个方面：（1）社会总需求总量不足和社会总供给结构性过剩我国目前市场供需不平衡，社会总需求总量不足和社会总供给结构性过剩矛盾日益严重，严重影响中国中长期经济发展。
郎咸平在北京大学“博雅论坛—金融大讲堂”演讲中认为，中国经济正面临着制造业危机和产能过剩危机。
社会总需求总量不足的状况日益严重。
据国家经贸委等部门对我国600种主要商品的供求情况分析，我国供过于求的商品达到86.3%；供需平衡的商品只有13.7%。
这种供给总量相对过剩的问题表面上表现为全国市场价格总水平出现走低的趋势，但实质是受到我国经济结构，包括产业结构、所有制结构、区域结构和产品结构等由现在的工业化初中期向中后期转变过程中的结构性矛盾的影响。
具体表现在：生产结构与消费结构的矛盾；知识结构与就业需求的矛盾；要素、资源状况与产业结构和布局的矛盾；重复建设、区域封锁与市场规则的矛盾等等。
由于这种供给过剩的一系列矛盾的存在和经济结构调整力度的逐步加大，将使未来几年固定资产投资的增长速度相对于前几年放慢，失业人数继续增加。
因此，供给过剩的压力在未来两三年内仍会存在。
此外，郎咸平分析表示，中国制造业除了经营环境恶化外，还存在产能过剩问题。
他指出，随着金融海啸和欧债危机的爆发，外贸需求大减，加剧了国内产能过剩，制造业投资环境进一步恶化。
郎咸平大胆地预言，2015年中国制造业将陷入前所未有的困境。
汽车、钢铁、水泥、船舶、电解铝、稀土、电子信息、医药和农业产业化这九大领域和行业组织结构不尽合理，产业集中度不高，企业小而分散，社会化、专业化水平较低，缺乏能引领行业健康发展的大企业，从而引发重复建设、产能过剩、恶性竞争等突出问题。
（2）分配不公成为社会焦点问题收入差距扩大、社会分配不公，是近些年来我国分配领域出现的一个新问题。
宏观经济变量对上证指数影响的实证研究宏观经济变量对上证指数影响的实证研究股市是衡量一国经济发展的重要指标，而上证指数是中国股市的代表性指标之一。
与此同时，宏观经济变量对于股市的影响也是不容忽视的。
本文通过收集和分析数据，对宏观经济变量对上证指数的影响进行实证研究。
本文选取了三个宏观经济变量作为研究对象，分别是GDP、CPI和PMI。
GDP是国民经济总量的衡量指标，CPI代表消费价格水平的指标，PMI则是工业增长的关键指标。
这三个指标被认为是影响股市的重要经济指标，在股市分析中被广泛关注。
首先，我们来看GDP对上证指数的影响。
通过数据分析，我们发现GDP与上证指数呈现出正相关的关系。
这也说明了经济增长会带来股市上涨的可能性。
同时，由于上证指数的涨跌幅度较大，所以我们通过回归分析来探究影响的显著性。
结果显示，当GDP增长1%时，上证指数也会在短期内上涨0.14%，但影响显著性较弱。
其次，我们来看CPI对上证指数的影响。
CPI代表着物价水平，通货膨胀的出现可能会影响股市的状况。
通过分析数据，我们发现CPI与上证指数呈现出负相关的关系，这说明通货膨胀会导致股市下跌。
由于CPI与上证指数的数据都具有一定的波动性，这也为我们进行了回归分析提供了一定的难度。
结果显示，CPI增长1%时，上证指数会在短期内下跌0.36%，影响显著性较强。
最后，我们来看PMI对上证指数的影响。
PMI代表了工业生产水平。
通过数据分析，我们发现PMI与上证指数呈现出正相关的关系。
这也证明了工业增长会带来股市上涨的可能性。
由于PMI与上证指数的数据也都具有一定的波动性，这样会使得我们进行回归分析时需要小心谨慎。
在回归分析中，我们发现当PMI增长1%时，上证指数会在短期内上涨0.20%，但影响显著性较弱。
总的来说，本次实证研究表明宏观经济变量对上证指数的影响是很复杂而不确定的。
GDP增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱；CPI增长可能会导致下跌，但影响显著性较强；PMI增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱。
国内生产总值（GDP）：是某一国在一定时期其境内生产的全部最终产品和服务的总值。
反映一个国家总体经济形势的好坏，与经济增长密切相关，被大多数西方经济学家视为“最富有综合性的经济动态指标”。
主要由消费、私人投资、政府支出、净出口额四部分组成。
数据稳定增长，表明经济蓬勃发展，国民收入增加，有利于美圆汇率；反之，则利淡。
一般情况下，如果GDP连续两个季度下降，则被视为衰退。
此数据每季度由美国商务部进行统计，分为初值、修正值、终值。
一般在每季度末的某日北京时间21：30公布前一个季度的终值。
工业生产（INDUSTRIAL PRODUCTION）：某国工业生产部门在一定时间内生产的全部工业产品的总价值。
在国内生产总值中占有很大比重。
由于工业部门雇佣了大量工人，其变动对整个国民经济有着重大影响，与汇率呈正相关。
尤其以制造业为代表。
此数据由美联储统计并在每月15日左右晚间21：15或22；15发布。
失业率（UNEMPLOYMENT RATE）：经济发展的晴雨表，与经济周期密切相关。
数据上升说明经济发展受阻，反之则看好。
对于大多数西方国家来说，失业率在4%左右为正常水平，但如果超过9%，则说明经济处于衰退。
此数据由美国劳工部编制，每月第一个周五21：30公布。
贸易赤字（TRADE DIFICIT）：国际间的贸易是构成经济活动的重要环节。
当一国出口大于进口时称为贸易顺差；反之，称逆差。
美国的贸易数据一直处于逆差状态，重点是在赤字的扩大或缩小。
赤字扩大不利于美圆，反之则有利。
此数据由美国商务部编制，每月中、下旬某日晚间21：30公布前一个月数字。
经常项目收支：经常帐为一国收支表上的主要项目，内容记载一国与外国包括因为商品/劳务进出口、投资所得、其他商品与劳务所得以及片面转移等因素所产生的资金流出与流入的状况。
如果为正数，为顺差，有利本国货币；反之，则不利于本国货币。
此数据由美国商务部编制，每月中旬某日21：30公布。
中国宏观经济调控的现状和趋势分析近年来，中国的经济实力不断增强，成为全球第二大经济体。
但是，经济增长的速度逐渐放缓，结构性问题也逐渐凸显，如何保持经济平稳健康发展成为了国家经济管理者共同面临的挑战。
为了应对这些挑战，中国政府采取了一系列宏观经济调控措施。
本文将对中国宏观经济调控的现状和趋势进行分析。
一、宏观经济调控的现状1.经济增长目标逐渐转给质量过去，中国政府往往强调国内生产总值(GDP)增长，因为经济增长相对于其他方面的优点更显著。
但在过去的几年中，政府已经把注重经济增长的方法逐步转向了更加担忧的挑战，如促进质量，环保和中产阶级稳定增长。
2.政府债务管控成为重中之重中国的政府债务已成为全球最高的国家之一，这年来一直以可持续性的问题而受到关注。
为了防范金融风险，中国政府开始实施严格的财政管控措施。
例如，推动债券代表债券发行，全面清理地方政府隐性债务等多项举措。
3.房地产调控措施分化中国房地产市场的价格过高、波动过大、投机情况严重，已经成为金融系统和宏观经济的重要风险之一。
在这种情况下，政府正在采取一系列各具特色的宏观调控措施，如限制房贷，限制购房，调整城乡人口流动政策等。
二、宏观经济调控的趋势1.主动预防金融风险随着中国金融市场的逐步开放，金融风险管理成为中国宏观经济调控的重点。
在春节前的金融委会议上，习主席亲笔批示，要“积极预期和防范宏观杠杆率上升、金融风险增加、经济下行压力加大的可能性”，表明金融风险已上升到了前所未有的高度，为保险业发展提供了更好的机遇，也需要控制金融风险以保证经济的稳定。
2.进一步推进财政体制改革未来几年，中国政府将继续推动财政体制改革，以确保财政稳定和可持续性。
针对地方政府隐性债务、政府投资项目等财政问题，中国政府将寻求创新的解决方案，如采用PPP模式(公私合作伙伴关系)和混合所有制改革，以提高财政透明度和效率。
3.深入推进房地产市场调整房地产市场仍将持续成为政府调控的重点领域。
我国地区经济发展水平的实证分析论文报告：我国地区经济发展水平的实证分析一、引言随着改革开放的深入推进和经济发展的快速发展，我国地方经济发展水平差异越来越明显，如何解决地区发展不平衡问题，已经成为当前国家经济发展面临的重要问题。
本文将通过数据分析等方法，对我国地区经济发展水平做出实证分析，以了解当前存在的问题和应对之策。
二、经济发展水平5个指标分析1．人均GDP人均GDP是反映地区经济总量和经济发展水平的重要指标之一。
我们从地区人均GDP看出，2019年，广东、江苏、山东、北京、上海是我国人均GDP最高的五个省市。
但是，西藏、青海等少数民族地区人均GDP仍处于较低水平，其差异主要还是来源于经济结构、资源禀赋等因素。
经过对比分析后，发现，较发达省份大部分以工业、服务业为主，而西藏等少数民族地区则以农牧业为主，且拥有的资源禀赋有很大的差异。
因此，针对不同的区域和资源禀赋，需要采取不同的发展战略。
2．城镇化率城镇化率是指城乡人口结构的变化，是地区经济发展结构不平衡的影响因素之一。
当前，我国城镇化率快速提高，截至2018年，全国平均城镇化率为59.58%。
然而，东部地区的城镇化率相对较高，如上海、北京等地片区已经接近九成以上，而西部地区则相对较低，如西藏、新疆等地城镇化率仅为30%左右。
城镇化率的差异主要由以下因素造成：其一是宏观政策的支持力度不同，其二是地区资源禀赋和自然条件限制不同。
在制定新的城镇化政策时，应重视不同地区之间的差异。
西部地区应当更加关注绿色发展、产业转型升级等方面，而东部地区应针对科技创新、文化产业等方面下大力气。
3．产业结构产业结构是反映地区经济发展水平和产业优化结构程度的重要指标之一。
我们挑选出接近9个省市， 2019年的三次产业GDP占比情况：广东省第一产业为1.84%，第二产业为43.6%，第三产业为54.56%；北京第一产业为0.04%，第二产业为19.96%，第三产业为80%。
宏观经济学的主要变量在宏观经济学中，有许多主要的变量对于经济状况的判断和预测起着重要的作用。
这些变量的变动直接反映着宏观经济的运行状态，影响着经济政策的制定和调整。
接下来，我们将聚焦于以下几个主要的宏观经济变量进行探讨。
首先，国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济总体表现的重要指标。
它代表了一定时间内一个国家内所生产的所有商品和服务的货币价值。
GDP可以通过多种方式计算，包括产出法、支出法和收入法。
通过观察GDP的变化，我们可以得出一个国家经济的增长趋势，并且能够判断经济是否处于繁荣或衰退状态。
其次，通货膨胀率是另一个重要的宏观经济变量。
它表示货币购买力下降的速度，即物价上涨的程度。
通货膨胀会对经济产生一系列的影响，包括调整消费者的购买行为、影响投资决策以及导致货币贬值等。
央行通常会通过货币政策来控制通货膨胀率，以维持物价的稳定。
第三，失业率是衡量就业市场状况的重要指标。
它指的是劳动力市场上没有工作但正积极寻求就业的人数占劳动力人口总数的比例。
失业率的高低直接关系到经济的健康程度和社会稳定。
当失业率过高时，经济增长受到压制，消费和投资需求下降，进而可能引发社会问题。
第四，贸易平衡是指一个国家在国际贸易中的进口和出口之间的差额。
贸易平衡的正负值代表了一个国家对外经济的状况。
一个贸易顺差国家通常意味着该国出口比进口多，而贸易逆差则相反。
贸易平衡的变化会直接影响到经济增长、就业和国际收支等方面。
最后，利率是货币政策的核心工具之一，它对经济有着重要的影响。
利率的高低直接关系到借贷成本和资金供给。
央行通常会通过调整利率来控制经济的活跃度和通胀水平。
较低的利率可刺激消费和投资，推动经济增长；而较高的利率则能抑制通货膨胀和资产泡沫的形成。
总结而言，宏观经济学的主要变量包括国内生产总值、通货膨胀率、失业率、贸易平衡和利率。
这些变量的变动不仅直接反映出一个国家或地区经济的运行状况，也对决策者和经济学家提供了重要的参考依据，以制定和调整相关的经济政策。
计量经济学论文五个变量计量经济学是经济学的一个重要分支，它致力于运用数理统计和经济理论方法来研究经济现象。
本文通过对五个变量进行分析，探讨它们之间的关系及其对经济现象的影响。
首先，我们考虑了GDP（国内生产总值）这一变量。
GDP代表了一个国家或地区一定时期内所有最终商品和劳务的市场价值，是衡量经济活动水平的重要指标。
其次，我们研究了通货膨胀率（CPI），通货膨胀率反映了货币购买力随时间变动的情况，是衡量物价水平变动的指标。
在分析中，我们还考虑了失业率（Unemployment），失业率反映了劳动力市场上的劳动力资源利用情况，是衡量就业状况的重要指标。
此外，我们还研究了利率（Interest Rate），利率对于货币政策和借贷市场具有重要影响，对经济活动和金融市场起到了调控作用。
最后，我们考虑了汇率（Exchange Rate），汇率是不同货币之间的兑换比率，对国际贸易和外汇市场具有重要影响。
通过对这五个变量的分析，我们可以更好地了解它们之间的关系及其对经济现象的影响。
进而，有助于制定更有效的经济政策，促进经济的持续健康发展。
在实证分析中，我们使用了计量经济学的方法，例如多元回归分析和时间序列分析，来探讨这五个变量之间的相互关系。
通过建立经济模型，我们可以量化它们之间的影响程度，并进行统计推断，从而得出有关经济现象的结论。
在过去的研究中，一些经济学者发现了GDP与通货膨胀率之间存在着负相关关系，即当GDP增长时，通货膨胀率会下降。
而失业率则通常与经济活动呈现出正相关关系，经济活动增长时失业率下降，反之亦然。
利率和汇率方面的研究则表明，它们对经济活动和金融市场的影响较为复杂，需要考虑到更多的外部因素和国际经济关系。
除了探讨单一变量之间的关系外，我们还可以分析这些变量之间的联合影响。
例如，通货膨胀率可能受到利率和汇率的影响，而失业率又可能受到GDP和利率的联合影响。
因此，研究这些变量之间的复合影响，有助于我们更全面地了解经济系统的运行机制。
股价指数与宏观经济变量关系的实证分析——计量经济学课题开题报告一、选题背景和意义当前，国外对于股价波动性问题的研究已经取得了丰硕的成果。
经济学家们已经推翻了早期人们普遍接受的“股票市场个股价格波动是相互独立，互不关联的”这一观点，转而认为股票价格的波动与国内宏观经济状况之间有着密不可分的联系。
他们不仅对此做了理论上的规范陈述，运用周密的逻辑阐释了内在的作用机制，而且使用实证的方法利用实际经济数据进行了检验。
中国的证券市场于上个世纪90年代才正式形成，伴随着改革开放和社会主义市场经济的进步，中国股票市场逐渐成长起来。
虽然起步相对较晚，但其发展势头和规模却不容小视。
截止2011年1月，中国境内上市公司数达到2094家，股票总发行股本达到33320.50亿股，股票市价总值达到261289.85亿元，证券业已经成为金融业的中流砒柱。
261289.85亿元。
繁荣的股票市场为中国的经济建设做出了巨大的贡献，己经成为社会主义市场经济体制的重要组成部分，在社会资源配置中起着重要作用。
根据宏观经济的一般规律，股票市场价格通常被看作一国国民经济状况的“晴雨表”，能提前反映出该国经济走势的变化。
经济发展良好的势头下，大量资金涌入，股票市场价格指数不断攀升。
然而，中国股票市场的情形却与此规律不符。
如2001年中期，宏观经济发展良好，但是股票市场持续低迷，这与宏观经济的运行规律相悖。
又如，2005年的股权分置改革，中国经济发展势头良好，人民币升值，外资大量的涌入，股票市场形势一片大好，异常繁荣。
然而，过去的3年，中国股市经历了一轮“牛熊”转环。
股指如过山车般的的大起大落也让投资者们的心情也随着起伏不定。
但这些都只是表面因素，股票市场价格的变动与宏微观经济变量的内在联系亟待解决。
研究出一套行之有效的影响股价指数波动的理论，有利于引导国家的宏观经济政策，同时也有助于经济理论的发展。
二、文献综述近现代经济学家对股票市场价格的变动众多纷纭。
CPI论文：CPI与我国宏观经济变量关系的实证分析摘要：本文从实证角度分析1985年至2007年的中国cpi 变化与有关宏观经济变量的关系，通过ols检验发现cpi明显受到前一期、前两期cpi、 gdp以及工资总额的影响。
关键词：cpi ols检验自回归模型一、问题的提出通货膨胀和它的变化使得经济付出巨大的实际成本，cpi是衡量通货膨胀的重要指标之一，它与哪些宏观经济变量密切相关？相关性有多大？cpi与这些宏观经济变量相互作用的理论依据是什么？通过探究背后的理论依据，为制定、调整各项经济政策特别是宏观经济政策提供依据。
二、建模理论、现实依据本文使用计量模型研究影响我国cpi的宏观经济变量。
首先建立多元线性回归模型研究各个解释变量对cpi的解释能力。
多元线性回归模型:y=f(x1,x2,…xm，ε) （1）本文将cpi作为被解释变量：y—cpi；x1,x2,…,xm---影响cpi的诸多因素做为解释变量，包括：a需求用gdp来表示。
b人民币汇率，c投资（全社会固定资产投资），d工资成本，e外汇储备。
ε---随机误差项，是指除了上述因素，影响cpi的其他因素。
考虑到济变量自身的跨期影响，建立cpi自回归的模型：yt=β0+β1yt-1+…+βsyt-s+εt （2）在有关的文献中，影响cpi的因素主要有：投资。
fischer(1991)的研究发现通货膨胀与投资规模（投资占gdp 的份额）负相关关系的显著性较低。
投资的扩张使得经济增长，但是投资也会带来不利于经济增长的后果，主要的原因是投资与通货膨胀之间存在着一定的因果关系。
万世平等(2001)认为工资成本的上升是短期中国通货膨胀的主要原因之一。
三、本文数据来源及结构本文数据来源国家统计局数据库。
指标选取与数据说明：因变量y,居民消费价格指数cpi，1985-2008年度数据，单位：上年为100。
以下为选取的自变量：a 、gdp---国内生产总值，代表总需求，样本区间为1984-2008年度数据。
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析多元回归分析是一种常用的统计方法，用于研究多个自变量对一个因变量的影响。
在经济学领域，经济增长与国内生产总值(GDP)之间的关系一直备受关注。
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析具有重要的理论和实践意义。
本文将通过多元回归分析，探讨我国GDP的影响因素，为我国经济政策的制定提供一定的参考依据。
一、研究背景GDP是一个国家或地区一定时期内生产的全部最终产品和劳务价值的总和，是衡量一个国家或地区经济总量的重要指标。
而经济增长则是衡量一个国家或地区经济发展速度的指标。
GDP与经济增长之间的关系一直备受关注。
GDP受到诸多因素的影响，包括投资、消费、政府支出、外贸等。
在这些因素中，哪些对GDP的影响更大，这就需要借助多元回归分析来进行深入研究。
二、研究方法为了深入研究我国GDP的影响因素，本研究将采用多元回归分析方法。
多元回归分析是一种同时考虑多个自变量对一个因变量影响的统计方法，适用于研究变量之间的复杂关系。
在本研究中，我们将选择多个可能影响我国GDP的自变量，比如投资、消费、政府支出、外贸等，然后建立多元线性回归模型，分析它们对我国GDP的影响程度，并进行实证检验。
三、研究步骤1.数据收集我们需要收集相关的数据，包括我国多年的GDP数据以及可能影响GDP的各种因素的数据，比如投资数据、消费数据、政府支出数据、外贸数据等。
这些数据可以从国家统计局、财政部、商务部等官方机构获取。
2.变量选择在收集了数据之后，我们需要对变量进行选择。
根据相关理论和实践经验，我们将选择一些可能与GDP密切相关的自变量，比如固定资产投资、居民消费、政府支出、进出口贸易等。
3.建立多元回归模型在确定了自变量之后，我们将建立多元线性回归模型，以GDP为因变量，其他自变量为自变量，来研究它们之间的关系。
在建立模型的过程中，我们还需要考虑一些可能存在的问题，比如共线性、异方差等。
4.实证分析建立了多元回归模型之后，我们将进行实证分析。
