中文核心期刊 中文核心期刊是中华人民共和国期刊中学术水平较高的刊物,是我国学术评价体系的一个重要组成部分它主要体现在学术水平的确认方面如在相当一批教学科研单位申请高级职称,取得博士论文答辩资格,申报科研项目,科研机构或高等院校学术水平评估,教师,工作人员完成的工作量等,前提条件之一就是在一定时间段内,在核心期刊上发表若干篇论文分为国家级\省级\市级等等级别。 目前国内有7大核心期刊（或来源期刊）遴选体系：北京大学图书馆“中文核心期刊”、南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”以及万方数据股份有限公司正在建设中的“中国核心期刊遴选数据库”。祥见中国高端论文网。 通常所说的中文核心期刊，是指被北大每年出版的《中国核心期刊要目总揽》中被列出的期刊。 一共分为七编： 第一编哲学、社会学、政治、法律、军事 第二编经济 第三编文化、教育、历史 第四编自然科学 第五编医药、卫生 第六编农业科学 第七编工业技术 核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物,是我国学术评价体系的一个重要组成部分它主要体现在学术水平的确认方面如在相当一批教学科研单位。申请高级职称,取得博士论文答辩资格,申报科研项目,科研机构或高等院校学术水平评估,教师,工作人员完成的工作量等,前提条件之一就是在一定时间段内,在核心期刊上发表若干篇论文分为国家级\省级\市级等等级别。 目前国内有7大核心期刊（或来源期刊）遴选体系：北京大学图书馆“中文核心期刊”、南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”以及万方数据股份有限公司正在建设中的“中国核心期刊遴选数据库”。 [补充]北京市新闻出版局：“核心期刊”是国内几所大学的图书馆根据期刊的引文率、转载率、文摘率等指标确定的。确认核心期刊的标准也是由某些大学图书馆制定的，而且各学校图书馆的评比、录入标准也不尽相同。新闻出版管理部门也未参加过此类评选活动。
1：《美国经济评论》（AER）2：《计量经济学杂志》（ECA）3：《政治经济学杂志》（JPE）4：《经济学季刊》（QJE）5：《经济研究评论》（RES）6:《国富论》7:《经济学原理》
金融领域是Journal of FinanceJournal of Financial EconomicsReview of Financial Economics
是我国最早介绍计量经济学的刊物。它根据一定的编辑方针，将众多作者的作品汇集成册出版。定期出版的又称期刊。世界上第1种杂志是1665年创刊于巴黎的《学者杂志》。最早的中文杂志是1815年在马六甲出版的《察世俗每月统记传》。
国际 journal of econometrics; journal of applied econometrics国内好像没有
金融领域是Journal of FinanceJournal of Financial EconomicsReview of Financial Economics
Financial Times, The Economist, Wall Street Journal, BusinessWeek, Forbe, Bloomberg我经常看的是这几份
国际 journal of econometrics; journal of applied econometrics国内好像没有
出发点错误。经济计量方法应该是为了一个经济理论收集相关数据验证它，不能是找到某个数据而去寻找合适的理论，这犯了“数据挖掘”错误，很危险，不可用。建议你选定某个理论，然后找数据验证它。
1：《美国经济评论》（AER）2：《计量经济学杂志》（ECA）3：《政治经济学杂志》（JPE）4：《经济学季刊》（QJE）5：《经济研究评论》（RES）6:《国富论》7:《经济学原理》
核心是使得离差平方和最小，依据此原则才能求得最小二乘的估计量。
经济学研究要查一下经济学研究的范围里面这个方面是研究相关内容。
计量经济学的实质或要解决经济现象的核心问题是（数据样本的合理性和参数的显著性检验）。供参考。
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。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系
最好有以下几块东西 1、选定研究对象 （确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。） 2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。 （作出相应的说明） 3、确定理论模型或函数式 （根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。） （二）数据的收集和整理 （三）数据处理和回归分析 （先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。） （四）回归结果分析和检验 （写出模型估计的结果） 1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？ 2、统计检验，t检验F检验R2—拟合优度检验 3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。 4、模型的稳定性检验。 （五）模型的修正 （对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。） （六）确定模型 （七）预测 实验三多元回归模型 【实验目的】 掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。 【实验内容】 建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 表3-1我国国有独立核算工业企业统计资料 年份时间 工业总产值 Y（亿元）职工人数 L（万人）固定资产 K（亿元） 70 34 81 90 19 76 95 79 25 05 90 71 79 35 25 77 34 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】 一、建立多元线性回归模型 一建立包括时间变量的三元线性回归模型； 在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件：CREATEA7894 ⒉输入统计资料：DATAYLK ⒊生成时间变量：GENRT=@TREND(77) ⒋建立回归模型：LSYCTLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-252)(672)(781)(433) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为6667，资金的边际产出为7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的统计量值为433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LSYCLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2剔除时间变量后的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝(-922)(427)(533) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为2085，资金的边际产出为8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的检验值都比较大，显著性概率都小于05，因此模型2较模型1更为合理。 三建立非线性回归模型——C-D生产函数。 C-D生产函数为：，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。 方式1：转化成线性模型进行估计； 在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令： GENRLNY=log（Y） GENRLNL=log（L） GENRLNK=log（K） LSLNYCLNLLNK 则估计结果如图3-3所示。 图3-3线性变换后的C-D生产函数估计结果 即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝(-172)(217)(310) 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。 方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制： ⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值； ⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。 控制过程： ①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3； 则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4生产函数估计结果 此时，函数表达式为： （模型4） ＝(313)(－023)(647) 可以看出，模型4中劳动力弹性＝-01161，资金的产出弹性＝0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。 ②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5生产函数估计结果 从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。 ③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6生产函数估计结果 此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝(581)(267)(486) 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。 ④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7生产函数估计结果 此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。 比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。 二、比较、选择最佳模型 估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型： 一回归系数的符号及数值是否合理； 二模型的更改是否提高了拟合优度； 三模型中各个解释变量是否显著； 四残差分布情况 以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。 分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted,ResidualTable（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。 可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。 模型1的各期残差中大多数都落在的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。 模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。 最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。
什么呀？
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