如何用计量经济学研究居民消费对 GDP 的影响？
计量经济学论文还有什么比较适合本科生的课题。
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今天你拿x 回归y明天你拿y 回归x你当计量经济学是什么？随便跑跑回归么？居民消费对gdp的影响？你给我说说你到底怎么想出来要跑这个回归的
谢邀。计量经济学和计量经济学论文还是有些区别的，我分两段回答。计量经济学论文分两种：计量方法论论文与应用计量经济学的论文，就本科而言多为后一种（除非你是数量经济学专业的）。方法论类论文就是对于计量经济学方法的探讨，创新，常带有严格数理推导和证明，如：Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The review of economic studies, 58(2), 277-297。应用计量经济学的论文国内有很多，一般国内的经济学期刊很多都应用了计量经学，如社科院的：经济研究。就楼主的问题而言，支出法计算GDP本身就包括居民消费的所以作回归意义不大，如果用收入法的话，回归参数近似于边际消费倾向，反映收入多少用于消费。这就引出了第二个问题，计量经济学要解决什么。（具体见之前回答）事实上，计量经济学只是一种工具，用于论证你的理论模型或者观点，跟你所应用的模型和数据结构以及假设有很大关系。你可以借鉴本专业的论文（学校图书馆都有文献库）。so，写论文的核心还是多看本专业paper。希望对你有所帮助。
手机上答题，有不清楚之处见谅。居民消费对GDP的影响，如果是时间序列数据并且解释和被解释变量都不是滞后项，那么采用普通最小二乘估计就行了，但是这描述的是两者的长期均衡关系，系数表示长期的边际消费倾向。这里之所以要特别强调长期，是因为不管是时间还是GDP都是非平稳的，但满足协整关系，所以才可以采用普通最小二乘。此时，回归模型代表的仅仅是长期的均衡状态并不是消费对GDP的短期影响。此外，当仍然是时间序列数据但这个模型的解释变量是滞后期的消费时，需要对模型进行诊断，可能会产生序列相关性问题，要采用GLS。如果是采用不同地区的截面数据，那么可能存在的异方差问题也需要采用GLS估计。如果是面板数据，那么先请参见我的这一回答，面板数据模型可以更好地研究消费对GDP影响的地区差异以及时间上结构变动，比如几几年以前影响较低，现在影响较高等等。最后，不管是上面的哪种模型，一定要注意根据经济理论模型加入控制变量，减少伪回归的可能性以及使得模型参数估计的结果更加准确和有经济含义。
首先，提主并没有说他想要 reg GDP consumption, robust 啊。找个工具变量（比如，rainfall），然后自圆其说一番，这个课题完全可以做，甚至可以发到 JPE（当然，前提是你要有 02138/9 的 zip code）。其次，强烈支持提主作为本科生使用各种回归方法来写论文，既好看，又能占行数，给爸妈一看，还能换来一句：“宝贝，大学真没白读！爸妈真为你骄傲！”何乐而不为？尤其是，千万别理会那些研究僧/叫兽满嘴的疯言疯语，什么“部分识别”啊、“第二类极值分布”啊、“矩不等式”啊……他们中有一部分人因为把鼻子埋在书里太久，呼吸不到新鲜空气，以至于脑子都糊涂了。最后，welcome to the era of cutenomics.经济计量模型_百度百科
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所谓计量经济模型，就是表示经济现象及其主要因素之间数量 关系的方程式。计量经济模型主要有、参数以及随机误差三大要素。经济变量是反映经济 变动情况的量，分为自变量和因变量。计量经济模型的第二大要素是参数。参数是用以求出其他变量的常数。第三个要素是随机误差。这是指那些很难预知的随机产生的差错，以及经济资料在统计 、整理和综合过程中所出现的差错。可正可负，或大或小，最终正负误差可以抵消，因而通常忽略不计。为证券投资而进行宏观经济分析，主要应运用宏观计量经济模型。
所谓计量经济模型，就是表示经济现象及其主要因素之间数量 关系的方程式。经济现象之间的关系大属于相关或函数关系，建立计量经济模型并进行 运算，就可以探寻间的平衡关系，分析影响平衡的各种因素。 计量经济模型主要有经济变量、参数以及随机误差三大要素。经济变量是反映经济 变动情况的量，分为自变量和因变量。而计量经济模型中的变量则可分为内生变量和外 生变量两种。内生变量是指由模型本身加以说明的变量，它们是模型方程式中的来知数 ，其数值可由方程式求解获得；则是指不能由模型本身加以说—8j的量，它们 是方程式中的已知数，其数值不是由模型本身的方程式算得，而是由模型以外的因素产 生。计量经济模型的第二大要素是参数。参数是用以求出其他变量的常数。参数一般反 映出事物之间相对稳定的比例关系。在分析某种自变量的变动引起因变量的数值变化时 ，通常假定其他自变量保持不变，这种不变的白变量就是所说的参数。计量经济模型的 第二个要素是随机误差。这是指那些很难预知的随机产生的差错，以及经济资料在统计 、整理和综合过程中所出现的差错。可正可负，或大或小，最终正负误差可以抵消，因 而通常忽略不计。 为证券投资而进行宏观经济分析，主要应运用宏观计量经济模型。所谓宏观计量经 济模型是指在宏观总量水平上把握和反映经济运动的较全面的动态特征，研究宏观经济
主要指标间的相互依存关系，描述国民经济各部门和过程各环节之间的联系 ，并可用于宏观经济结构分析、、决策研究以及发展预测等功能的计量经济模 型。 在运用计量经济模型分析宏观经济形势时，除了要充分发挥模型的独特优势，挖掘 其潜力为我所用之外，还要注意模型的潜在变量被忽略、变量的滞后长度难确定以及引 入非经济方面的变量过多等问题，以充分发挥这一分析方法的优越性。某随机事件发生的可能性大小称为该事件发生的概率，概率论则是一 门研究随机现象的数量规律的学科。目前，越来越多的概率论方法被运用于经济、金融 和管理科学，概率论成为它们的有力工具。 概率论方法也在宏观经济分析中找到了用武之地。比如用计量经济模型进行预测时 ，就要给出以一定的概率处于一个区间的随机量。 在宏观经济分析中引入概率论的方法进行预测，西方国家早在20世纪初期即已开始 ，但到二战后才开始蓬勃发展。这主要是由于政府调节经济、制定改革措施的迫切需要 。各种宏观经济预测实践都是政府制定财政、货币、对外经济政策的重要依据。例如美 联邦储备委员会就要根据概率预测制定目标。 概率预测的重要性是由客观经济环境和该方法自身的功能决定的。要了解 的规律性，必须掌握它的过去，进而预计其未来。比如要进行证券投资，就要先熟知整 个经济及其组成部门的过去、现状和未来。虽说国民经济的领域广阔、关系错综复杂， 但从时间序列上看，却有必然的前后继承关系。只要掌握了经济现象的过去变动情况， 就可以依此为依据，加入可能出现的新因素适当调整，就可以预计事物的将来。过去的 经济活动都反映在大量的统计数字和资料上，根据这些数据，运用概率预测方法，就可 以推算出以后若干时期各种相关的状况。 概率预测方法运用得比较多也比较成功的是对宏观经济的短期预测。宏观经济短期 预测是指对实际国民生产总值及其、负货膨胀率、、利息率、、 个人消费、、企业利润及等指标的下一时期水平或的预测 ，其中最重要的是对前三项指标的预测。西方各国实践这一预测的公司机构很多，他们 使用自己制定的或构造的计量经济模型进行预测并定期公布预测数值，预测时 限通常为一年或一年半，概率预测实质上是根据过去和现在推想未来。广泛搜集经济领 域的历史和现时的资料是开展的基本条件，善于处理和运用资料又是概率预测 取得效果的必要手段。 十多年来，我国经济界普遍开展了经济预测的研究和实践，并取得了巨大成果。要 使经济预测具有科学性，需要科学的理论和方法；可靠、及时的资料；精密、捷便的计 算技术；还需要根据对客观规律性的认识作出正确的分析和判断。 评价宏观经济形势的相关变量
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本书假定读者仅仅基本熟悉线性代数和微积分，既可以作为初涉实际研究项目的学生的简明入门课本，也可以作为任何标准计量经济学入门教程的补充读物。作&&&&者&（荷）菲利浦·汉斯·弗朗西斯，彭立志译出版时间&
书 名: 计量经济学入门
开本： 16开
定价: 22.00元
在这本短小实用的计量经济学入门教材中，菲利浦·汉斯·弗朗西斯引领读者熟悉计量经济学中的核心概念。全书的核心是经济学各个领域内能够运用计量经济学方法和模型回答的实际问题。在回顾计量经济学的基本知识前，本书重点探讨了计量经济学中少数几种核心的、广为应用的方法。在最后，本书列举了最近实证研究中的几个案例，直观地说明了当计量经济学家遇到实际问题时做了些什么。综观全书，弗朗西斯强调了适合数据的模型的设定、评估以及实施的重要性。菲利浦·汉斯·弗朗西斯是鹿特丹伊拉兹马斯大学计量经济学和市场调查教授。他在许多顶级期刊发表过论文并担任其中一些期刊的编委，还著书数部，包括《实证金融中的非线性时间序列模型》（与Dick van Dijk合著，2000)图目录
1.1 什么是计量经济学
1.2 为什么写作本书
1.3 本书纲要
2 一些基本工具
2.2 线性回归模型
2.4 一些值得进一步探讨的问题
2.5 本章小结
3 计量经济学导读
3.1 实际问题
3.2 问题的表述
3.3 数据收集
3.4 计量经济模型的选择
3.5 经验分析
3.6 回答实际问题
4 七个案例研究
4.1 贫困国家和富裕国家之间的收敛性
4.2 致函对象的恰当选择
4.3 自动交易
4.4 预测失业的急剧上升
4.5 品牌选择动态模型的建立
4.6 两个非经济学案例
5.1 一定要学习计量经济学课程
5.2 计量经济学是实践之学
术语对照表
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