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论文撰写步骤：一、论文的标题部分标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。二、论文的摘要 论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容： 1、从事这一研究的目的和重要性 2、研究的主要内容3、完成了哪些工作4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解 5、结构或结果的意义三、论文关键词关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。四、引言又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：1、研究的理由2、研究目的3、背景4、前人的工作和知识空白5、作用和意义五、正文部分论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。 六、参考文献参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。 
经济学论文怎么写?学术堂分八步告诉你: 第一步 找变量 首先要选择研究的主题，既什么原因(X)导致了什么结果(Y)例如，财政支出(X)对经济增长(Y)的影响方法有二: 打开中国知网(CNKI)，选择经济研究、管理世界等5-8本中文顶级期刊，筛选出近三年出现频率比较高的词汇，然后随便挑两个感兴趣的作为X和Y 搜索近一年国内学术会议的会议手册，寻找参会论文中频率较高的词汇，选择两个感兴趣的作为X和Y 再一次搜索确认X对Y这一主题没有被研究过，进入下一步否则跳回开头 第二步 找数据 根据挑选的词汇，寻找到原始参考文献，从论文中找到数据来源若数据来源是公开数据则进入下一步，否则跳回第一步 第三步 找冲击 寻找一个对X产生影响的政策冲击此处可以完全参考已有文献寻找冲击来源 第四步 跑回归 根据政策冲击构建DID模型，跑一下回归，调整固定效应和控制变量，系数正负皆可，只要显着就行若实在不显着则返回第一步 第五步 找理论 寻找关于X和Y关系的经典理论，最好能够找到两个观点冲突的理论(简称A理论和B理论)并提出假说: ·H1:A理论是正确的 ·H2:B理论是正确的 第六步(可选) 分样本 做一点异质性分析比如对于企业样本，可以国企民企分一下，东中西部分一下，出口内销分一下…… 第七步 出结论 根据回归结果，得到结论"我们得到的经验证据支持A理论(或B理论)" 第八步 写论文 根据前七部的成果，按照引言-文献综述-假说提出-实证分析-总结评论的顺序重新组合论文架构最后再润色文字，补齐参考文献，一篇论文便大功告成!
计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。 计量经济学 期末实验报告 实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析 姓 名： 学 号： 班 级： （）级统计学系（）班 指导教师： 时 间： （上面是论文封皮） 23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目） 一、 经济理论背景 近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论 我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素： ①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长 居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流， 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。 ②、商品供求结构性矛盾依然突出 从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。 ③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长 加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。 ④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长 经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。 三、 相关数据收集 相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》： 23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格） 地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元） 北京 6 8 1 2 9 天津 4 0 6 8 8 石家庄 4 0 3 0 9 太原 3 2 9 9 5 呼和浩特 5 9 2 8 7 沈阳 3 1 5 7 1 大连 6 8 8 1 5 长春 8 7 1 1 2 哈尔滨 4 0 8 5 4 上海 6 9 0 1 3 南京 4 0 4 0 6 杭州 5 9 0 9 2 宁波 5 8 4 2 4 合肥 6 8 5 1 9 福州 7 9 5 4 8 厦门 5 9 7 3 7 南昌 4 8 0 1 4 济南 7 7 3 8 4 青岛 6 8 6 5 7 郑州 4 1 2 2 3 武汉 5 0 5 2 1 长沙 4 1 9 9 8 广州 7 8 6 1 1 四、 模型的建立 根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为： 其中： ——人均消费支出 ——常数项 ——回归方程的参数 ——平均每户就业人口数 ——平均每一就业者负担人口数 ——平均每人实际月收入 ——人均可支配收入 ——随即误差项 五、实验过程 （一）回归模型参数估计 根据数据建立多元线性回归方程： 首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。 利用Eviews输出结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:08 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -180 506 -282633 2159 X1 3490 2332 427889 1704 X2 1209 7866 498528 1513 X3 552510 629371 466766 0239 X4 -180652 742107 -590947 1290 R-squared 721234 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711 SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564 Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249 Log likelihood -9199 F-statistic 64259 Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076 根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： ， ， ， ， 从而初步得到的回归方程为： Se= (506) (2332) (7866) (629371) (742107) T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947) F=64259 df=18 模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。 （二）处理多重共线性 我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理： X1： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:28 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8238 6688 296574 7697 X1 0964 4840 531833 1405 R-squared 100508 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711 SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497 Log likelihood -3917 F-statistic 346511 Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491 X2： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 641 2658 632596 0156 X2 -1146 9597 -218861 2364 R-squared 066070 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711 SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380 Sum squared resid Schwarz criterion 82254 Log likelihood -8237 F-statistic 485623 Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412 X3： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8827 8342 326831 1988 X3 540400 095343 667960 0000 R-squared 604712 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711 SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402 Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276 Log likelihood -9362 F-statistic 12577 Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013 X4： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:30 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7094 8178 141465 2665 X4 596476 124231 801338 0001 R-squared 523300 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711 SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129 Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003 Log likelihood -0898 F-statistic 05284 Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096 由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得： X1、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:32 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -8991 9081 -644388 5266 X1 8101 2070 275533 2167 X3 517213 095693 404899 0000 R-squared 634449 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711 SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087 Log likelihood -0368 F-statistic 35596 Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043 X2、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:33 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 5536 1435 451015 6568 X2 -00981 0392 -110678 9130 X3 536856 102783 223221 0000 R-squared 604954 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711 SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847 Log likelihood -9292 F-statistic 31348 Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093 X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:34 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7015 5882 326290 0306 X3 766892 553402 192782 0046 X4 -473721 656624 -244390 0363 R-squared 684240 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711 SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445 Log likelihood -3529 F-statistic 66965 Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010 由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。 X1、X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:37 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 6693 8464 479562 6370 X1 29944 6512 366505 7180 X3 652622 646003 558228 0192 X4 -345001 757634 -775265 0919 R-squared 686457 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711 SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625 Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373 Log likelihood -2719 F-statistic 86591 Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 000050 X2、X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:38 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 60939 2088 127981 8995 X2 1557 9303 575948 5714 X3 886588 600027 144175 0053 X4 -596394 701018 -277251 0345 R-squared 689658 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711 SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599 Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347 Log likelihood -1539 F-statistic 07429 Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046 由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为： Se= (5882) (553402) (656624) T= (326290) (192782) (-244390) F=66965 df=20 （三）异方差性的检验 对模型 进行怀特检验： White Heteroskedasticity Test: F-statistic 071659 Probability 399378 Obs*R-squared 423847 Probability 351673 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:53 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 50 9 266460 7929 X3 9623 1924 394723 6977 X3^2 -071268 187278 -380548 7080 X4 -6779 3390 -467114 6460 X4^2 121138 229933 526841 6047 R-squared 192341 Mean dependent var 87 Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54 SE of regression 59 Akaike info criterion 12207 Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892 Log likelihood -9038 F-statistic 071659 Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，所以模型中不存在异方差。 （四）自相关的检验 由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于05，D-W值为111635，显著性水平 =05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =543
看你是要发表的还是毕业论文作为论文的一种形式，经济论文首先要具备论文的一般格式和逻辑范式，要符合学术研究的一般步骤，当然最重要的还是要体现“经济”二字，经济论文要密切联系社会实际的经济生活，要对现实经济有透析、指导和预见意义。所以要写好经济论文需要在明确一般论文写作方法的基础上，熟练而透彻的掌握相关经济学知识，才能透彻的分析经济问题，提出有现实意义的见解或理论。学术论文的基本结构是∶题目——作者姓名——内容提要——关键词——序言(或前言、引言)——正论(包括自然科学的实验、讨论)——结论(或包括在正论中)——注释或参考文献一点的论文还包括论文提要，有的还包括谢辞。这是比较规范的学术论文要求，一般学位论文和规范的学术论文都应该包括上述结构内容，许多大学的学报所发表的论文也 是比较规范的，而有些学术杂志上所发表的论文却相对自由些。
