經濟引力模型常數是多少

『壹』 萬有引力常數是多少寫出具體數

引力常量，是物理學術語，目前公認的結果是卡文迪許測定的G值為6.754×10-11N·m²/kg²。

目前最新的推薦的標准為G=6.67408×10-11N·m²/kg²，通常取G=6.67×10-11N·m²/kg²，如果使用厘米克秒制則G=6.67×10-8 dyn·cm²/g²。

萬有引力常量G的准確值計算公式為：

G= rV^2/M

其中，M是母星質量，V為行星或衛星的線速度，r為行星或衛星的軌道半徑。

提出時間：18——19世紀。

應用學科：物理學。

測出者：亨利·卡文迪許。

(1)經濟引力模型常數是多少擴展閱讀：

測量過程：

應該強調的是，在牛頓得出行星對太陽的引力關系時，已經滲入了假定因素。

卡文迪許（Henry Cavendish)在對一些物體間的引力進行測量並算出引力常量G後，又測量了多種物體間的引力，所得結果與利用引力常量G按萬有引力定律計算所得的結果相同。

所以，引力常量的普適性成為萬有引力定律正確的見證。

這是一個卡文迪許扭秤的模型。這個扭秤的主要部分是這樣一個T字形輕而結實的框架，把這個T形架倒掛在一根石英絲下。

若在T形架的兩端施加兩個大小相等、方向相反的力，石英絲就會扭轉一個角度。力越大，扭轉的角度也越大。

反過來，如果測出T形架轉過的角度，也就可以測出T形架兩端所受力的大小。先在T形架的兩端各固定一個小球，再在每個小球的附近各放一個大球，大小兩個球間的距離是可以較容易測定的。

根據萬有引力定律，大球會對小球產生引力，T形架會隨之扭轉，只要測出其扭轉的角度，就可以測出引力的大小。

當然由於引力很小，這個扭轉的角度會很小。

卡文迪許在T形架上裝了一面小鏡子，用一束光射向鏡子，經鏡子反射後的光射向遠處的刻度尺，當鏡子與T形架一起發生一個很小的轉動時，刻度尺上的光斑會發生較大的移動。

這樣，就起到一個化小為大的效果，通過測定光斑的移動，測定了T形架在放置大球前後扭轉的角度，從而測定了此時大球對小球的引力。

卡文迪許用此扭秤驗證了牛頓萬有引力定律，並測定出引力常量G的數值。這個數值與近代用更加科學的方法測定的數值是非常接近的。

『貳』 導游的需求模型誰知道分析一下

1、旅遊需求的時空分布集中性
旅遊需求的一個顯著特點是隨時間變化而變化，另一個特點是每一個旅遊目的地都有自己相對穩定的客源地。從數量上來研究和度量旅遊需求隨時間的變化和客源地的空間分布變化，對旅遊規劃和經營決策有重要的幫助。
1>旅遊需求的時間分布集中性
季節性（時間）強度指數：旅遊需求的時間分布集中性是由旅遊的季節性所引起的，可以用季節性（時間）強度指數來定量分析。

式中：R為旅遊需求的時間分布強度指數
xi為各月遊客量佔全年的比重
R值越接近於零，旅遊需求時間分配越均勻；R值越大，時間變動越大，旅遊淡旺季差異越大。R值受到旅遊需求變化和所選時段長短特徵的影響，所以它適用於不同年份（時段）的比較和不同旅遊地（設施）的比較。
高峰指數：用來度量遊客某一時期相對於其他時期利用旅遊設施游覽某旅遊地的趨勢。計算公式為

式中： Pn為高峰指數；
V1為最繁忙時期的遊客數；
Vn為在第n個時期內的遊客數
n為參照時段（1＝最繁忙時期）
Pn的數值大小不僅取決於高峰程度，還依賴於遊客總量和所選定的時段。因此，該指數的一個主要用途是用於對旅遊地進行比較或用於考察某一設施隨時間變化而出現的高峰趨勢。當遊客量在所有時期都相同時，Pn＝0；當遊客量集中在某些時期時，Pn值會增大。n的值，即用於與最繁忙時期作比較的那一時期，在很大程度上是選擇的結果，選擇工作依靠現有資料，研究目的和研究經驗。
2>旅遊需求的空間分布集中性
旅遊需求的空間分布結構主要指旅遊者的地理來源和強度，其集中性可以用地理集中指數來定量分析。其公式為：

式中： G為客源地的地理集中指數
Xi為第個客源地的遊客數量
T為旅遊地接待遊客總量
n為客源地總數
遊客來源越少越集中，G值越接近100；G值越小，則客源地越多越分散。對於一個旅遊地，客源地越分散，旅遊經營越趨於穩定。

2、趨勢外推模型
趨勢外推模型是以已經發生的事件資料為預測基礎，依據一系列的的歷史數據資料來推測未來的可能形勢。無論哪一種類型的趨勢外推模型都有一個共同的假設：歷史數據的趨勢將在未來一段時間內持續下去。趨勢外推模型主要有回歸模型和時間序列模型兩類。
1>回歸分析方法
一元線性回歸模型是最簡單的也是最常用的趨勢外推數學模型，常用於以年為時間單位的旅遊需求量的變化。形式為：
y=a+bx
式中：y為因變數，x為自變數，a為常數項；b為y對x的回歸系數。關於本模型的具體運算，請參看《常用統計方法》的相關內容。
保繼剛（1989）年通過研究建立了北京香山公園遊客量的一元線性回歸方程：
y=－35047.0088＋17.859x
r＝0.9828
式中： y為年遊客量（萬人）
x為年份
r為相關系數
知道1979年到1985年的遊客數量分別為291.58，318.75，326.97，361.92，359.73，381.63，405.09；可以運用模型得到1986年的預測值為420.97。（具體參見《旅遊地理學》）
2>時間序列模型
時間序列模型主要用於解決對波動性旅遊需求的預測，如對受到季節性影響顯著的目的地的需求量預測就可以用這一模型。
在時間序列分析中，預測過程首先要通過過去需求量的歷史資料求出統計形式的擬合曲線，然後向前延伸這條擬合曲線，用以估計未來時段的需求量。這種擬合曲線通常可以分為三類：水平需求曲線、趨勢需求曲線和季節性需求曲線。
常用的水平時間序列模型有一次滑動平均模型和一次指數平滑模型。
常用的趨勢需求模型有線形趨勢模型，包括線形回歸模型、二次滑動平均模型等；非線形趨勢模型，如二次回歸模型、三次指數平滑模型。
常用的季節性需求模型包括季節性水平模型、季節性交乘趨勢模型等。

3、引力模型
引力模型是在城市和區域經濟研究中應用最為廣泛的模型。20世紀後期，國外一些學者率先將這一模型應用到旅遊研究中來，用於遊客預測、旅遊吸引力確定以及旅遊規劃等方面。
1966年，Crampon L J首次將引力模型用於旅遊研究，他所建立的引力模型也是其他研究者應用的基本引力模型：

式中： Tij為客源地i與目的地j之間旅行次數的某種量度
Pi為客源地i人口規模、財富或旅行傾向的某種量度
Aj為目的地j吸引力或容量的某種量度
Dij為客源地i與目的地j之間的距離
G，b為經驗參數
客源地人口可以為某個城市等特定區域的人口數量，或將來要進行旅行的人數，它可以是幾個變數的組合。
目的地吸引力可以是美學吸引力、資源容量、旅遊地知名度等幾個變數的組合。
距離一般是指感知距離，可以用實際距離或旅行時間來進行表示。
其後，有一些學者針對該模型中存在的一些不足，主要針對距離變數又提出了一些修正模型，在此不一一介紹。

4、特爾菲法
特爾菲法是預測模型中最著名，也是最具有爭議性的方法之一。當歷史資料或數據不夠充分，或者當模型中需要相當程度的主觀判斷時，就需要用特爾菲法預測事件的未來趨勢。目前，特爾菲法在軟科學領域中得到了廣泛的應用，也取得了不少令人滿意的效果。決定特爾菲法成功與否的關鍵在於問卷的設計和選擇專家的合格程度。
用特爾菲法預測一般包括以下工作步驟：
1>確定預測的問題，選擇征詢的專家組
專家組的專家選擇要全面，要有代表性，以保證預測的全面和綜合。專家人數由問題的復雜程度來決定。一般為40~50人。
2>制定和分發第一輪問卷
問卷由專家完全獨立填寫，也即專家間沒有任何形式的交流，避免互相干擾與影響。第一輪的問卷包括兩個部分內容：一是向專家概括介紹所進行的研究項目，另一是請專家鑒定未來可能出現的事件發生的概率、可能發生的時間。
3>第一輪問卷回收，整理結果
過程包括中位數計算，指出兩個中間四分數的范圍，即中位數兩旁包含50％總預測數的范圍。
4>第二輪問卷
將第一輪問卷的統計總結附在第二輪問卷上寄給第一輪征詢的專家組，各個專家自己第一輪的答卷也復印附上作為參考。詢問每一個專家在看完小組的平均結果之後是否希望改變自己的預測。如果專家的預測值不在兩個中間四分數之內，而他又不願意改變自己的原始預測，則要請專家給出理由。
5>回收第二輪的問卷並整理結果
包括新的預測結果以及部分專家不同意第一輪問卷結果的意見。
6>第三輪問卷
將第二輪問卷的結果和意見綜合進第三輪，問卷的說明與第二輪相似。主要的不同之處是加上了部分專家不同預測結果的意見。
第三輪問卷的結果出來之後，要決定是否需要作第四輪的問卷調查以獲得進一步的預測。如果兩次調查後絕大多數預測已經在中位數附近，就沒有必要再作下一輪的調查。

『叄』 引力模型是什麼

引力模型是將物理中的萬有引力引入經濟學理論，萬有引力定律表示：兩物體之間相互引力與兩個物體的質量大小成正比，與兩物體之間的距離遠近成反比。

『肆』 什麼是貿易引力模型

貿易引力模型(GravityModelofTrade)引力模型引力模型是地理學家、社會學家與經濟學家經濟學家為了解釋與預期人類在地理空間上的經濟經濟、社會及政治性相互影響與相互作用方式，利用經典力學中牛頓萬有引力公式建立的一種理論假說。引力模型的最早引入，可追溯至凱瑞(Carey，1858)其所著的《社會科學原理》直接應用萬有引力原理解釋社會現象。自上世紀40年代，地理學家、經濟學家才大規模在理論分析與經驗檢驗方面引入引力模型。在國際貿易國際貿易問題研究上，丁伯根丁伯根(Jinbergen，1962)為了說明在由多個國家組成的世界裡，貿易貿易流量的不對稱現象，即大國的貿易量貿易量占其GNPGNP的比重小於小國的建立了貿易引力模型。80年代，經濟學家用類似的貿易引力模型說明部門內貿易的流量與流向的決定問題。

『伍』 經濟引力模型常數是什麼

是應用廣泛的空間相互作用能力模型，即用來分析和預測空間相互作用能力的數學模型。
該模型已經被廣泛應用到各種學科領域中，其中比較常見的是國際貿易學說。
在國際貿易學說中，引力模型是指兩個國家之間的單項貿易流量與其各自的經濟規模（GDP）成正比，與兩個國家之間的距離成反比。

『陸』 貿易引力模型的基本形式

從20世紀70年代後期開始，經濟學家開始從理論上為貿易引力模型尋找基礎。Anderson(1979)率先在產品差異假設前提下推導出了引力方程，Bergstrand(1985，1989)則在簡單的壟斷競爭模型框架下利用貿易引力模型從理論上探討了決定雙邊貿易的因素，Help-man(1987)在具有規模經濟的差異產品框架下修正了引力模型。DeardoIR (1998)對這些理論推導進行了綜合，認為引力模型體現出了許多模型的特點並能夠從標准貿易理論中推導出來。Anderson&Wincoop(2001)在不變替代彈性支出系統的基礎上推導出了操作性較強的引力模型，這些理論不僅為貿易引力模型提供了理論支持，還有助於解釋各項實證應用結果中出現的各種問題和差異，使貿易引力模型逐漸脫離了長期以來受到「缺乏理論基礎」質疑的窘況。在中國，關於引力模型在國際貿易中應用的理論基礎，史朝興、顧海英、秦向東(2005)和谷克鑒(2006)等人都進行了系統地歸納和綜述。
貿易引力模型的基本形式是 ：Xij=boYiYjb2Nih3NjB4dID-h5，其中，Xij表示兩國的貿易流動規模，Yi和Yj分別代表i國和j國的經濟總量(GDP)，Ni和Nj，分別代表i國和j國的人口，D代表兩國之間的地理距離，bo、b1、b2、b3、b4、b5是正的常數。進出口兩國的經濟規模和人口總量分別反映該市場中潛在的需求能力和供給能力，兩種能力的大小正面影響著兩國潛在貿易的規模，而距離的遠近通過影響運輸成本成為兩國貿易的阻礙因素。

『柒』 貿易引力模型的結論

1．貿易引力模型在雙邊貿易流量影響因素問題上具有較強的解釋力且在諸多應用中取得了較大的成功。大部分研究表明，無論是從貿易整體看，還是僅從行業層面上看，貿易夥伴的經濟規模(GDP)、空間距離、人口和制度安排都是顯著的影響因素，經濟總量的作用尤為顯著。制度安排的作用存在差異，主要取決與成員國的經濟規模總量。
2．隨著制度經濟學的發展，人們越來越關注正式制度和非正式制度對國際貿易流量的影響。不少研究證實，貿易夥伴國的法律制度、合約實施保障制度、產權安全性等因素在很大程度上影響著交易者對交易安全性的預期，因此制度的優劣對於雙邊貿易流量有著突出的影響。此外，制度質量相似的國家家更容易構建起信任基礎，從而有利於雙邊貿易的進行。

『捌』 貿易引力模型都包括哪些

貿易引力模型(GravityModelofTrade)是地理學家、社會學家與經濟學家為了解釋與預期人類在地理空間上的經濟、社會及政治性相互影響與相互作用方式，利用經典力學中牛頓萬有引力公式建立的一種理論假說。引力模型的最早引入，可追溯至凱瑞(Carey，1858)其所著的《社會科學原理》直接應用萬有引力原理解釋社會現象。自上世紀40年代，地理學家、經濟學家才大規模在理論分析與經驗檢驗方面引入引力模型。在國際貿易問題研究上，丁伯根(Jinbergen，1962)為了說明在由多個國家組成的世界裡，貿易流量的不對稱現象，即大國的貿易量占其GNP的比重小於小國的建立了貿易引力模型。80年代，經濟學家用類似的貿易引力模型說明部門內貿易的流量與流向的決定問題。

丁伯根的貿易引力模型

為了更好地理解貿易引力模型，首先寫出牛頓萬有引力公式：

在方程中，Xij是i國向j國的總出口；Yi與Yj分別為i國與j國的GNP,Dij為i國與j國之間的距離，K，e為常數，a、b為參數。該公式表明，i國向j國出口總量的大小或者i國與j國之間的貿易量的大小與i國與j國的國民收入的總量成正比，與兩國之間的距離成反比。

『玖』 常數e等於多少

e是自然對數的底數，是一個無限不循環小數。

e在科學技術中用得非常多，學習了高等數學後就會知道，許多結果和它有緊密的聯系，以e為底數，許多式子都是最簡的，用它是最「自然」的，所以叫「自然對數」，因而在涉及對數運算的計算中一般使用它，是一個數學符號，沒有很具體的意義。

e的值是2.718281828……是個無限不循環小數。

e是這樣定義的：當n->∞時，(1+1/n)^n的極限。

自然常數的由來

一個最直觀的方法是引入一個經濟學名稱「復利」。復利率法，是一種計算利息的方法。按照這種方法，利息除了會根據本金計算外，新得到的利息同樣可以生息，因此俗稱「利滾利」、「驢打滾」或「利疊利」。

只要計算利息的周期越密，財富增長越快，而隨著年期越長，復利效應亦會越為明顯。在引入「復利模型」之前，先試著看看更基本的 「指數增長模型」。大部分細菌是通過二分裂進行繁殖的，假設某種細菌1天會分裂一次，也就是一個增長周期為1天，這意味著：每一天，細菌的總數量都是前一天的兩倍。

如果經過x 天（或者說，經過x 個增長周期）的分裂，就相當於翻了x 倍。在第x 天時，細菌總數將是初始數量的2x 倍。如果細菌的初始數量為1，那麼x 天後的細菌數量即為2x。

上式含義是：第x 天時，細菌總數量是細菌初始數量的Q 倍。如果將 「分裂」或「翻倍」換一種更文藝的說法，也可以說是：「增長率為100%」。這個公式的數學內涵是：一個增長周期內的增長率為r，在增長了x 個周期之後，總數量將為初始數量的Q 倍。

『拾』 國際經濟學 為什麼引力模型是可行的

分給的太少了啊。面板數據比時間序列和截面數據復雜多了。首先你得對模型的設定和數據的選取有個大概的確定（多少年？多少個截面？多少個變數？），然後是建立POOL數據，首先做F檢驗，看看應該是用混合數據模型、變截距模型還是變系數模型，當然，根據你研究的目的，也可以變系數來研究不同截面之間是否在某個變數上存在一致性。採用固定效應還是隨機效應要做豪斯曼檢驗，不過一般用固定效應就可以。模型選定就是回歸了，可以用OLS也可以用GLS，DW值不好的，可以在模型中加AR(N)進行修正。模型是要不斷的嘗試和修改的，最後取一個最符合要求的。