经济引力模型常数是多少

‘壹’ 万有引力常数是多少写出具体数

引力常量，是物理学术语，目前公认的结果是卡文迪许测定的G值为6.754×10-11N·m²/kg²。

目前最新的推荐的标准为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则G=6.67×10-8 dyn·cm²/g²。

万有引力常量G的准确值计算公式为：

G= rV^2/M

其中，M是母星质量，V为行星或卫星的线速度，r为行星或卫星的轨道半径。

提出时间：18——19世纪。

应用学科：物理学。

测出者：亨利·卡文迪许。

(1)经济引力模型常数是多少扩展阅读：

测量过程：

应该强调的是，在牛顿得出行星对太阳的引力关系时，已经渗入了假定因素。

卡文迪许（Henry Cavendish)在对一些物体间的引力进行测量并算出引力常量G后，又测量了多种物体间的引力，所得结果与利用引力常量G按万有引力定律计算所得的结果相同。

所以，引力常量的普适性成为万有引力定律正确的见证。

这是一个卡文迪许扭秤的模型。这个扭秤的主要部分是这样一个T字形轻而结实的框架，把这个T形架倒挂在一根石英丝下。

若在T形架的两端施加两个大小相等、方向相反的力，石英丝就会扭转一个角度。力越大，扭转的角度也越大。

反过来，如果测出T形架转过的角度，也就可以测出T形架两端所受力的大小。先在T形架的两端各固定一个小球，再在每个小球的附近各放一个大球，大小两个球间的距离是可以较容易测定的。

根据万有引力定律，大球会对小球产生引力，T形架会随之扭转，只要测出其扭转的角度，就可以测出引力的大小。

当然由于引力很小，这个扭转的角度会很小。

卡文迪许在T形架上装了一面小镜子，用一束光射向镜子，经镜子反射后的光射向远处的刻度尺，当镜子与T形架一起发生一个很小的转动时，刻度尺上的光斑会发生较大的移动。

这样，就起到一个化小为大的效果，通过测定光斑的移动，测定了T形架在放置大球前后扭转的角度，从而测定了此时大球对小球的引力。

卡文迪许用此扭秤验证了牛顿万有引力定律，并测定出引力常量G的数值。这个数值与近代用更加科学的方法测定的数值是非常接近的。

‘贰’ 导游的需求模型谁知道分析一下

1、旅游需求的时空分布集中性
旅游需求的一个显着特点是随时间变化而变化，另一个特点是每一个旅游目的地都有自己相对稳定的客源地。从数量上来研究和度量旅游需求随时间的变化和客源地的空间分布变化，对旅游规划和经营决策有重要的帮助。
1>旅游需求的时间分布集中性
季节性（时间）强度指数：旅游需求的时间分布集中性是由旅游的季节性所引起的，可以用季节性（时间）强度指数来定量分析。

式中：R为旅游需求的时间分布强度指数
xi为各月游客量占全年的比重
R值越接近于零，旅游需求时间分配越均匀；R值越大，时间变动越大，旅游淡旺季差异越大。R值受到旅游需求变化和所选时段长短特征的影响，所以它适用于不同年份（时段）的比较和不同旅游地（设施）的比较。
高峰指数：用来度量游客某一时期相对于其他时期利用旅游设施游览某旅游地的趋势。计算公式为

式中： Pn为高峰指数；
V1为最繁忙时期的游客数；
Vn为在第n个时期内的游客数
n为参照时段（1＝最繁忙时期）
Pn的数值大小不仅取决于高峰程度，还依赖于游客总量和所选定的时段。因此，该指数的一个主要用途是用于对旅游地进行比较或用于考察某一设施随时间变化而出现的高峰趋势。当游客量在所有时期都相同时，Pn＝0；当游客量集中在某些时期时，Pn值会增大。n的值，即用于与最繁忙时期作比较的那一时期，在很大程度上是选择的结果，选择工作依靠现有资料，研究目的和研究经验。
2>旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的空间分布结构主要指旅游者的地理来源和强度，其集中性可以用地理集中指数来定量分析。其公式为：

式中： G为客源地的地理集中指数
Xi为第个客源地的游客数量
T为旅游地接待游客总量
n为客源地总数
游客来源越少越集中，G值越接近100；G值越小，则客源地越多越分散。对于一个旅游地，客源地越分散，旅游经营越趋于稳定。

2、趋势外推模型
趋势外推模型是以已经发生的事件资料为预测基础，依据一系列的的历史数据资料来推测未来的可能形势。无论哪一种类型的趋势外推模型都有一个共同的假设：历史数据的趋势将在未来一段时间内持续下去。趋势外推模型主要有回归模型和时间序列模型两类。
1>回归分析方法
一元线性回归模型是最简单的也是最常用的趋势外推数学模型，常用于以年为时间单位的旅游需求量的变化。形式为：
y=a+bx
式中：y为因变量，x为自变量，a为常数项；b为y对x的回归系数。关于本模型的具体运算，请参看《常用统计方法》的相关内容。
保继刚（1989）年通过研究建立了北京香山公园游客量的一元线性回归方程：
y=－35047.0088＋17.859x
r＝0.9828
式中： y为年游客量（万人）
x为年份
r为相关系数
知道1979年到1985年的游客数量分别为291.58，318.75，326.97，361.92，359.73，381.63，405.09；可以运用模型得到1986年的预测值为420.97。（具体参见《旅游地理学》）
2>时间序列模型
时间序列模型主要用于解决对波动性旅游需求的预测，如对受到季节性影响显着的目的地的需求量预测就可以用这一模型。
在时间序列分析中，预测过程首先要通过过去需求量的历史资料求出统计形式的拟合曲线，然后向前延伸这条拟合曲线，用以估计未来时段的需求量。这种拟合曲线通常可以分为三类：水平需求曲线、趋势需求曲线和季节性需求曲线。
常用的水平时间序列模型有一次滑动平均模型和一次指数平滑模型。
常用的趋势需求模型有线形趋势模型，包括线形回归模型、二次滑动平均模型等；非线形趋势模型，如二次回归模型、三次指数平滑模型。
常用的季节性需求模型包括季节性水平模型、季节性交乘趋势模型等。

3、引力模型
引力模型是在城市和区域经济研究中应用最为广泛的模型。20世纪后期，国外一些学者率先将这一模型应用到旅游研究中来，用于游客预测、旅游吸引力确定以及旅游规划等方面。
1966年，Crampon L J首次将引力模型用于旅游研究，他所建立的引力模型也是其他研究者应用的基本引力模型：

式中： Tij为客源地i与目的地j之间旅行次数的某种量度
Pi为客源地i人口规模、财富或旅行倾向的某种量度
Aj为目的地j吸引力或容量的某种量度
Dij为客源地i与目的地j之间的距离
G，b为经验参数
客源地人口可以为某个城市等特定区域的人口数量，或将来要进行旅行的人数，它可以是几个变量的组合。
目的地吸引力可以是美学吸引力、资源容量、旅游地知名度等几个变量的组合。
距离一般是指感知距离，可以用实际距离或旅行时间来进行表示。
其后，有一些学者针对该模型中存在的一些不足，主要针对距离变量又提出了一些修正模型，在此不一一介绍。

4、特尔菲法
特尔菲法是预测模型中最着名，也是最具有争议性的方法之一。当历史资料或数据不够充分，或者当模型中需要相当程度的主观判断时，就需要用特尔菲法预测事件的未来趋势。目前，特尔菲法在软科学领域中得到了广泛的应用，也取得了不少令人满意的效果。决定特尔菲法成功与否的关键在于问卷的设计和选择专家的合格程度。
用特尔菲法预测一般包括以下工作步骤：
1>确定预测的问题，选择征询的专家组
专家组的专家选择要全面，要有代表性，以保证预测的全面和综合。专家人数由问题的复杂程度来决定。一般为40~50人。
2>制定和分发第一轮问卷
问卷由专家完全独立填写，也即专家间没有任何形式的交流，避免互相干扰与影响。第一轮的问卷包括两个部分内容：一是向专家概括介绍所进行的研究项目，另一是请专家鉴定未来可能出现的事件发生的概率、可能发生的时间。
3>第一轮问卷回收，整理结果
过程包括中位数计算，指出两个中间四分数的范围，即中位数两旁包含50％总预测数的范围。
4>第二轮问卷
将第一轮问卷的统计总结附在第二轮问卷上寄给第一轮征询的专家组，各个专家自己第一轮的答卷也复印附上作为参考。询问每一个专家在看完小组的平均结果之后是否希望改变自己的预测。如果专家的预测值不在两个中间四分数之内，而他又不愿意改变自己的原始预测，则要请专家给出理由。
5>回收第二轮的问卷并整理结果
包括新的预测结果以及部分专家不同意第一轮问卷结果的意见。
6>第三轮问卷
将第二轮问卷的结果和意见综合进第三轮，问卷的说明与第二轮相似。主要的不同之处是加上了部分专家不同预测结果的意见。
第三轮问卷的结果出来之后，要决定是否需要作第四轮的问卷调查以获得进一步的预测。如果两次调查后绝大多数预测已经在中位数附近，就没有必要再作下一轮的调查。

‘叁’ 引力模型是什么

引力模型是将物理中的万有引力引入经济学理论，万有引力定律表示：两物体之间相互引力与两个物体的质量大小成正比，与两物体之间的距离远近成反比。

‘肆’ 什么是贸易引力模型

贸易引力模型(GravityModelofTrade)引力模型引力模型是地理学家、社会学家与经济学家经济学家为了解释与预期人类在地理空间上的经济经济、社会及政治性相互影响与相互作用方式，利用经典力学中牛顿万有引力公式建立的一种理论假说。引力模型的最早引入，可追溯至凯瑞(Carey，1858)其所着的《社会科学原理》直接应用万有引力原理解释社会现象。自上世纪40年代，地理学家、经济学家才大规模在理论分析与经验检验方面引入引力模型。在国际贸易国际贸易问题研究上，丁伯根丁伯根(Jinbergen，1962)为了说明在由多个国家组成的世界里，贸易贸易流量的不对称现象，即大国的贸易量贸易量占其GNPGNP的比重小于小国的建立了贸易引力模型。80年代，经济学家用类似的贸易引力模型说明部门内贸易的流量与流向的决定问题。

‘伍’ 经济引力模型常数是什么

是应用广泛的空间相互作用能力模型，即用来分析和预测空间相互作用能力的数学模型。
该模型已经被广泛应用到各种学科领域中，其中比较常见的是国际贸易学说。
在国际贸易学说中，引力模型是指两个国家之间的单项贸易流量与其各自的经济规模（GDP）成正比，与两个国家之间的距离成反比。

‘陆’ 贸易引力模型的基本形式

从20世纪70年代后期开始，经济学家开始从理论上为贸易引力模型寻找基础。Anderson(1979)率先在产品差异假设前提下推导出了引力方程，Bergstrand(1985，1989)则在简单的垄断竞争模型框架下利用贸易引力模型从理论上探讨了决定双边贸易的因素，Help-man(1987)在具有规模经济的差异产品框架下修正了引力模型。DeardoIR (1998)对这些理论推导进行了综合，认为引力模型体现出了许多模型的特点并能够从标准贸易理论中推导出来。Anderson&Wincoop(2001)在不变替代弹性支出系统的基础上推导出了操作性较强的引力模型，这些理论不仅为贸易引力模型提供了理论支持，还有助于解释各项实证应用结果中出现的各种问题和差异，使贸易引力模型逐渐脱离了长期以来受到“缺乏理论基础”质疑的窘况。在中国，关于引力模型在国际贸易中应用的理论基础，史朝兴、顾海英、秦向东(2005)和谷克鉴(2006)等人都进行了系统地归纳和综述。
贸易引力模型的基本形式是 ：Xij=boYiYjb2Nih3NjB4dID-h5，其中，Xij表示两国的贸易流动规模，Yi和Yj分别代表i国和j国的经济总量(GDP)，Ni和Nj，分别代表i国和j国的人口，D代表两国之间的地理距离，bo、b1、b2、b3、b4、b5是正的常数。进出口两国的经济规模和人口总量分别反映该市场中潜在的需求能力和供给能力，两种能力的大小正面影响着两国潜在贸易的规模，而距离的远近通过影响运输成本成为两国贸易的阻碍因素。

‘柒’ 贸易引力模型的结论

1．贸易引力模型在双边贸易流量影响因素问题上具有较强的解释力且在诸多应用中取得了较大的成功。大部分研究表明，无论是从贸易整体看，还是仅从行业层面上看，贸易伙伴的经济规模(GDP)、空间距离、人口和制度安排都是显着的影响因素，经济总量的作用尤为显着。制度安排的作用存在差异，主要取决与成员国的经济规模总量。
2．随着制度经济学的发展，人们越来越关注正式制度和非正式制度对国际贸易流量的影响。不少研究证实，贸易伙伴国的法律制度、合约实施保障制度、产权安全性等因素在很大程度上影响着交易者对交易安全性的预期，因此制度的优劣对于双边贸易流量有着突出的影响。此外，制度质量相似的国家家更容易构建起信任基础，从而有利于双边贸易的进行。

‘捌’ 贸易引力模型都包括哪些

贸易引力模型(GravityModelofTrade)是地理学家、社会学家与经济学家为了解释与预期人类在地理空间上的经济、社会及政治性相互影响与相互作用方式，利用经典力学中牛顿万有引力公式建立的一种理论假说。引力模型的最早引入，可追溯至凯瑞(Carey，1858)其所着的《社会科学原理》直接应用万有引力原理解释社会现象。自上世纪40年代，地理学家、经济学家才大规模在理论分析与经验检验方面引入引力模型。在国际贸易问题研究上，丁伯根(Jinbergen，1962)为了说明在由多个国家组成的世界里，贸易流量的不对称现象，即大国的贸易量占其GNP的比重小于小国的建立了贸易引力模型。80年代，经济学家用类似的贸易引力模型说明部门内贸易的流量与流向的决定问题。

丁伯根的贸易引力模型

为了更好地理解贸易引力模型，首先写出牛顿万有引力公式：

在方程中，Xij是i国向j国的总出口；Yi与Yj分别为i国与j国的GNP,Dij为i国与j国之间的距离，K，e为常数，a、b为参数。该公式表明，i国向j国出口总量的大小或者i国与j国之间的贸易量的大小与i国与j国的国民收入的总量成正比，与两国之间的距离成反比。

‘玖’ 常数e等于多少

e是自然对数的底数，是一个无限不循环小数。

e在科学技术中用得非常多，学习了高等数学后就会知道，许多结果和它有紧密的联系，以e为底数，许多式子都是最简的，用它是最“自然”的，所以叫“自然对数”，因而在涉及对数运算的计算中一般使用它，是一个数学符号，没有很具体的意义。

e的值是2.718281828……是个无限不循环小数。

e是这样定义的：当n->∞时，(1+1/n)^n的极限。

自然常数的由来

一个最直观的方法是引入一个经济学名称“复利”。复利率法，是一种计算利息的方法。按照这种方法，利息除了会根据本金计算外，新得到的利息同样可以生息，因此俗称“利滚利”、“驴打滚”或“利叠利”。

只要计算利息的周期越密，财富增长越快，而随着年期越长，复利效应亦会越为明显。在引入“复利模型”之前，先试着看看更基本的 “指数增长模型”。大部分细菌是通过二分裂进行繁殖的，假设某种细菌1天会分裂一次，也就是一个增长周期为1天，这意味着：每一天，细菌的总数量都是前一天的两倍。

如果经过x 天（或者说，经过x 个增长周期）的分裂，就相当于翻了x 倍。在第x 天时，细菌总数将是初始数量的2x 倍。如果细菌的初始数量为1，那么x 天后的细菌数量即为2x。

上式含义是：第x 天时，细菌总数量是细菌初始数量的Q 倍。如果将 “分裂”或“翻倍”换一种更文艺的说法，也可以说是：“增长率为100%”。这个公式的数学内涵是：一个增长周期内的增长率为r，在增长了x 个周期之后，总数量将为初始数量的Q 倍。

‘拾’ 国际经济学 为什么引力模型是可行的

分给的太少了啊。面板数据比时间序列和截面数据复杂多了。首先你得对模型的设定和数据的选取有个大概的确定（多少年？多少个截面？多少个变量？），然后是建立POOL数据，首先做F检验，看看应该是用混合数据模型、变截距模型还是变系数模型，当然，根据你研究的目的，也可以变系数来研究不同截面之间是否在某个变量上存在一致性。采用固定效应还是随机效应要做豪斯曼检验，不过一般用固定效应就可以。模型选定就是回归了，可以用OLS也可以用GLS，DW值不好的，可以在模型中加AR(N)进行修正。模型是要不断的尝试和修改的，最后取一个最符合要求的。