瞳言無忌
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不是一回事
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考研成绩查询方式以目标院校发布网址为准。简直一切学校都会发布成果查询地址，不论是本校网址、教育考试院网址、或是研招网查询网址，报考学校会告诉你的。考研成果成绩方式1、研招网查询：输入省份，报考单位，考生名字，证件号码，准考证号，点击查询即可。我国研究生招生信息网可查询全国高校成果。查询地址：提醒：不是一切院校的成果都能在研招网查，只有在研招网上传分数的院校供给查询，请同学们依照招生单位规定的查询入口进行查询。2、省教育考试院官方网站查询：以天津为例，在网页查找“天津市教育考试院”，然后翻开官网，输入考生号，身份证号，校验码，即可查询。3、院校官网查询：网上查找报考院校的研究生院，点击初试成果查询窗口，输入报名号，密码，校验码，查询即可。
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给你一篇我刚写的 呵呵 仅供参考 (需要的话给你电子版 QQ：309735313)关于我国城镇居民储蓄存款模型的计量经济分析 （我的姓名等信息就省略了啊 呵呵） 内容摘要：本文利用我国1978年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型，对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度，并针对我国城镇居民存款储蓄现状提出自己的一些建议。 关键词：居民储蓄存款 实证分析 主要因素 一、问题的提出 1978年以来,随着我国国民经济的飞速发展,我国的居民储蓄也出现高速增长的态势。进入90年代以后．我国居民储蓄存款余额始终保持在两位数的增长速度。我国居民储蓄存款持续增长这一经济现象引起国内理论界的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定程度的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策,以刺激国内消费和投资需求,分流储蓄,但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为，影响着货币的供给量，进而间接影响着国家经济的发展，宏观调控的力度和效果，因此，对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要，这有助于帮助大家认清现状，做出合理的决策。虽然我们作为本科阶段的学生对这个问题的理解和研究还不够深入和透彻，但对此问题的探索有利于我们更好的掌握专业知识，了解国情，提高实际操作水平和理论联系实际、发现问题、分析问题、解决问题的能力。 二、文献综述 我国有很多学者建立了许多的储蓄模型来分析各因素对居民储蓄的影响程度,但分析结论的差异很大。整理以前的研究成果,一个社会的储蓄总量受很多因数的影响，根据经典西方宏观经济学理论，储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响： 收入因数 收入是决定储蓄的重要因数，收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下，储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系，即居民的可支配收入增加，储蓄量增加；个人可支配收入减少，储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后，余下的全部实际现金收入。 利息率 传统经济学认为，在收入即定的条件下，较高的利息率会使储蓄增加。在本文中，我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。 物价水平 物价水平会导致居民户的消费倾向的改变，从而也就会改变居民户的储蓄倾向。本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。 收入分配 凯恩斯认为，收入分配的均等化程度越高，社会的平均消费倾向就会越高，社会的储蓄倾向就会越低。在国际上，衡量收入分配平均状况最常用的指数是基尼系数。 三、变量的选取及分析 目前我国正处于改革时期，各种不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对中国居民储蓄行为的影响，必须立足于中国的国情。1998年后，中国经济运行进入了一种新的体制约束状态，出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化的改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、"假性"存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。 由于我现在的时间和能力有限，只能综合考虑，选取一部分变量进行研究，而且为了方便查找数据，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1979年到2002年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。 四、数据及处理 本文模型数据样本为从1979-2002年。 年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数 1979 06368087 264869934 78 02 16 1980 08740586 220385089 04 059804 15 1981 07093626 104176446 4 024052 15 1982 08105586 139165412 67 01897 15 1983 09963501 093723563 76 015071 16 1984 13025584 245357008 76 027948 19 1985 15161502 184241122 72 08836 19 1986 17454542 280700971 2 060109 2 1987 2175453 167515864 2 072901 23 1988 17862152 219728929 68 185312 23 1989 2721202 199827095 12 177765 23 1990 32760614 123579703 92 021141 24 1991 31032443 163667824 92 028888 25 1992 3016907 228819425 56 053814 27 1993 3199061 311233327 26 131883 3 1994 42486435 397210898 98 216948 28 1995 44898036 261076104 98 147969 28 1996 40903477 198208003 21 060938 29 1997 30935015 127739779 17 007941 3 1998 25777978 108852141 02 -026 295 1999 21234608 134557035 89 -02993 3 2000 1239205 125688358 25 -01501 32 2001 24155306 14364071 25 -0079 33 2002 29897822 173106495 03 -01308 319 数据来源：各年份的《中国统计年鉴》 注：Y代表城镇居民储蓄率 X1代表城镇居民收入增长率 X2代表一年期储蓄利率 X3代表通货膨胀率 X4代表城镇居民基尼系数 五、模型及处理 基于以上数据，建立的模型是： Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u β1度量了截距项，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄率为负。 β2度量了当城镇个人可支配收入率变动1%时，储蓄增长率的变动。 β3度量了当利率变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄的增量的变动。 β4度量了当通货膨胀率变动一个单位，储蓄增量的变动。 β5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。 u是随机误差项。 对Y做回归 利用eviews最小二乘估计结果如下 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -264646 045525 -813154 0000 X1 317426 175678 806864 0875 X2 024054 003688 523093 0000 X3 024476 205508 119099 9065 X4 127523 149318 551127 0000 R-squared 897971 Mean dependent var 234065 Adjusted R-squared 875298 SD dependent var 116109 SE of regression 041002 Akaike info criterion -360748 Sum squared resid 030260 Schwarz criterion -113901 Log likelihood 64860 F-statistic 60525 Durbin-Watson stat 541473 Prob(F-statistic) 000000 根据以上结果，初步得出的模型为 Y=-264646+317426X1+024054X2 +024476X3+127523X 经济意义的检验 该模型可以通过初步的经济意义的检验，系数的符号符合经济理论。 统计检验 从表中可以看出，显然通货膨胀率的系数通不过T检验，R2=897971， 2值为875298，模型的拟合情况较好。F检验的值为60525，整个模型对储蓄率的增长影响是显著的。 多重共线性的检验 从F值可知此模型整体显著，但是分析各个变量后发现X1和X3不显著，可能存在多重共线性，运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃X3 这个变量，重新做回归分析得到： Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -271487 041322 -570056 0000 X1 314787 113799 766177 0119 X2 024487 003178 704986 0000 X4 145280 137886 305987 0000 R-squared 897094 Mean dependent var 229740 Adjusted R-squared 881658 SD dependent var 115517 SE of regression 039739 Akaike info criterion -461967 Sum squared resid 031583 Schwarz criterion -265624 Log likelihood 54360 F-statistic 11739 Durbin-Watson stat 556309 Prob(F-statistic) 000000 从新模型的整体效果来看，R值和F值都很好，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显著影响。 因此模型可设为Y= -271487+314787X1+024487X2+145280X4 异方差性检验 对新模型进行异方差性的检验，运用white检验，得到如下结果： White Heteroskedasticity Test: F-statistic 669433 Probability 054505 Obs*R-squared 50596 Probability 073942 Obs*R-squared的计算结果是50596，，由于选用的没有交叉乘积项的方式，所以自由度为7，在05的显著水平下，查表得 （7）=59〉50596，所以接受原假设，即该模型不存在异方差性。 自相关性的检验 从上表可知DW值为556309，且样本容量n=24，有三个解释变量的条件下，给定显著性水平 =01，查D-W表得，d =882,d =407,这时有d
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