计量经济学论文

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中国进出口总额的影响因素分析

学生姓名:赵琛

学号:

系部:经济与管理系

专业:国际经济与贸易

二〇一六年六月

中国进出口总额的影响因素分析

摘要:

随着中国经济的高速增长,中国进出口总额也快速增长,但是影响其增速的因素有很多,因此,本文在相关理论研究的基础上,用Eview软件处理数据,采取计量经济学的分析方法,对影响中国进出口总额的影响因素进行实证分析。研究我国进出口总额与人民币对美元汇率,国内生产总值(GDP),全社会固定资产投资,实际利用外资额以及外汇储备的关联。通过多元回归分析来验证其关系,并基于实证分析的结果,提出相应对策或建议。

关键词:进出口总额,GDP,人民币对美元汇率,全社会固定资产投资

1.引言

进出口总额占GDP的比例从1995年的38.36%上升到了2014年的41.55%,虽然增加的百分比不高,但是进出口值从1995年的2808.60亿美元增加到2004年的43015.27亿美元,大致在20年里翻了15倍。很显然,对外贸易的发展对中国经济发展起到了不可低估的作用。但是,越来越高的进出口贸易的增长,直接的结果就是我国外贸依存度的迅速攀升,这在一定程度上造成国民经济的过分对外依赖,国际经济形式的风云变幻在一等程度上会严重

影响我国的经济发展。

从目前的理论的研究来看,影响我国进出口发展的因素主要有人民币对美元汇率,国内生产总值,全社会固定资产投资,实际利用外资额,外汇储备等。因此,本文通过构建计量经济模型,对以上因素与进出口总额的关系进行实证研究,对它们之间的关系进行验证。

2.理论基础

2.1理论模型

建立回归模型如下:

其中,进出口总额为被解释变量Y, 人民币对美元汇率(美元=100)(元)为解释变量X2,国内生产总值为解释变量X3,全社会固定资产投资为解释变量X4,实际利用外资额为解释变量X5,外汇储备为解释变量X6。为准确计算,将以上除人民币对美元汇率以外的五个变量单位统一为(亿美元)。以下是各个影响因素对进出口总额的影响原理:

1人民币对美元汇率——X2,汇率变动对进出口贸易的影响有很多解释,这里主要从其一般性的原理和政策性方面加以阐述。

一般情况下,如果人民币对外升值,以外币表示的中国出口产品的价格将上升,这将会削弱中国产品在国际市场上的竞争能力,导致出口减少,出口总额下降。反之,如果人民币对外贬值,以外币表示的中国出口产品的价格将下降,这样就能增强中国产品的竞争力,使得出口增加,出口总额上升。

再有,1994年实施的汇率并轨,国内银行挂牌的美元兑人民币的年平均汇率从1993年的5.7620元骤升至8.6187元,人民币大幅度的贬值对出口产生巨大影响,使外贸依存度

一度高达46.6%。可见政策因素通过对汇率的影响对进出口总额起间接影响作用。

2国内生产总值(GDP)——X3,一国进出口贸易的发展程度很大程度上依赖于这个国家的经济发展水平,衡量一个国家经济发展水平的最有效的指标就是GDP。国民经济越发达,与国外的联系也会越紧密,从而推动国家进出口贸易的发展。我国改革开放以来,经济迅猛发展,经济实力不断增强,GDP已经跃居世界第,二位,与此同时,进出口贸易也发展迅速。

3全社会固定资产投资——X4,固定资产的投入可以引起国内产业结构的调整,改善投资环境,提高国内企业竞争力,对对外贸易的总额有比较直接的影响。

4实际利用外资额——X5, 实际利用外资金额包括对外借款额,外商直接投资和外商其他投资。我国进出口额增量60%以上是由外商投资个体企业哟哟其实制造业,在外商投资中制造业占七成,外资主要投向制造业使得中国制造加工业日益融入全球生产,如果外资不断进入那么中国的进出口将保持高速增长。相反外资撤走对我国的打击将是很大的,所以实际利用外资金额这一因素很重要。

5外汇储备——X6,此因素对进出口总额直接相关。

3.模型设定

3.1 数据来源(或者样本选取)

通过访问中国统计局网站,得到我国自1995年起至2014年历年的相关数据,

以进出口总额为被解释变量Y, 人民币对美元汇率(美元=100)(元)为解释变量X2,国内生产总值为解释变量X3,全社会固定资产投资为解释变量X4,实际利用外资额为解释变量X5,外汇储备为解释变量X6。为准确计算,将以上除人民币对美元汇率以外的五个变量单位统一为(亿美元)。

Y X2X3X4X5X6

19962898.80 831.42 8608.44 2755.95 548.05 1050.29 19973251.60 828.98 9581.59 3008.65 644.08 1398.90 19983239.50 827.91 10252.77 3431.07 585.57 1449.59 19993606.30 827.83 10894.47 3606.38 526.59 1546.75 20004742.90 827.84 12052.61 3976.34 593.56 1655.74 20015096.50 827.70 13322.51 4496.01 496.72 2121.65 20026207.70 827.70 14619.06 5255.52 550.11 2864.07 20038509.88 827.70 16499.29 6713.38 561.40 4032.51 200411545.50 827.68 19417.46 8515.06 640.72 6099.32 200514219.10 819.17 22693.19 10837.02 638.05 8188.72 200617604.40 797.18 27303.32 13798.41 670.76 10663.40

2008 25632.55 694.51 45607.94 24884.94 952.53 19460.30 2009 22075.35 683.10 50597.16 32879.34 918.04 23991.52 2010 29739.98 676.95 60403.72 37179.08 1088.21 28473.38 2011 36418.86 645.88 74955.64 48226.47 1176.98 31811.48 2012 38671.19 631.25 84613.54 59357.58 1132.94 33115.89 2013 41589.93 619.32 94945.88 72061.95 1187.21 38213.15 2014 43015.27 614.28 103521.20 83352.97 1197.05 38430.18 数据来源:国家统计局

3.2 模型建立

1.u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ

2.估计

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/05/16 Time: 13:25 Sample: 1995 2014

Included observations: 20

Variable Coefficie

nt S td. Error

t-Statist

ic Prob.??

C-63561.3125777.47-2.4657700.0272 X271.7361628.22464 2.5416140.0235 X3 1.0815690.238518 4.5345390.0005 X4-0.7714970.180576-4.2724230.0008 X5-2.1052788.424594-0.2498970.8063 X60.4261960.299315 1.4239070.1764

R-squared0.992286????Mean dependent

var17131.98

Adjusted

R-squared0.989531????S.D. dependent

var14307.67

S.E. of

regression1463.949????Akaike info

criterion17.65899

Sum squared resid ????Schwarz

criterion17.95771

Log likelihood-170.5899????Hannan-Quinn

criter.17.71730

F-statistic360.1689????Durbin-Watson

stat0.848167

Prob(F-statistic

)0.000000

(25777.47)(28.2246)(0.2385) (0.1806) (8.4246) (0.2993)

t(-2.4658) (2.5416) (4.5345) (-4.2724) (-0.2499) (1.4239)

3.3 模型检验及修正

1.经济意义检验

模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,人民币对美元汇率(美元=100)(元)每增加1单位,平均说来进出口总额会增长71.7362亿美元:国内生产总值每增长1亿美元,平均说来进出口总额会增长1.0816亿美元:全社会固定资产投资每增长1亿美元,平均说来进出口总额会减少0.7715亿美元:实际利用外资额每增加1亿美元,平均说来进出口总额会减少2.1053亿美元:外汇储备每增加1亿美元,平均说来进出口总额会增长0.4262亿美元。

2.回归方程和回归参数的检验

由图表中的数据可以得到:9923.02=R ,修正的可决系数9895.02=R ,

这说明模型对样本的拟合很好。

F 检验:由相关数据可知n=20,k=6,在给定显着性水平05.0=α,查表可得62.4)15,5(=αF ,而由以上数据的F=360.1689,由于F=360.1689>62.4)15,5(=αF ,说明回归方程显着,即“人民币对美元汇率”,“国内生产总值”,“全社会固定资产投资”,“实际利用外资额”,“外汇储备”等变量联合起来确实对“进出口总额”有显着影响。

t 检验:针对)6,5,4,3,2(0:0==j H j β给出显着性水平05.0=α查t 分布表的自由度为

n-k=14临界值145.2)(2

05.0=-k n t 由图一数据可得6

,54321???,?,??ββββββ,,,对应的t 统计量分别为(-2.4658) (2.5416) (4.5345) (-4.2724) (-0.2499) (1.4239)除去2?β、3?β的t 统计量大于2.145外,其余t 统计量均小于2.145,因此可初步认为模型存在严重的多重共线性。

3. 计量经济学检验及修正

计算得到相关系数矩阵表如下:

相关系数矩阵

X2X3X4X5X6

X3-0.976237?1.000000?0.992698?0.967995?0.989048

X4-0.954017?0.992698?1.000000?0.939957?0.968330

X5-0.983306?0.967995?0.939957?1.000000?0.983648

可见,各变量相互之间相关系数较高,初步证实存在严重多重共线性。

利用方差扩大因子法,以X2为被解释变量作对解释变量X3、X4、X5、X6的辅助线性回归如下图

Dependent Variable: X2

Method: Least Squares

Date: 06/05/16 Time: 14:32

Sample: 1995 2014 Included observations: 20

Variable Coefficie

nt S td. Error

t-Statist

ic Prob.??

C902.797835.6527125.322000.0000 X30.0004960.0021780.2276660.8230 X4-0.0004270.001648-0.2593710.7989 X5-0.1192050.070655-1.6871300.1123 X6-0.0042860.002505-1.7110810.1077

R-squared0.980812????Mean dependent

var761.5950

Adjusted

R-squared0.975695????S.D. dependent

var85.90146

S.E. of

regression 13.39220 ????Akaike info criterion 8.239540

Sum squared resid 2690.265 ????Schwarz

criterion 8.488473

Log likelihood -77.39540 ????Hannan-Quinn

criter. 8.288134

F-statistic 191.6798 ????Durbin-Watson

stat 1.246669

Prob(F-statistic

) 0.000000

如上是X2为被解释变量的一元线性回归模型,以此类推,分别做出以X3、X4、X5、X6为被解释变量的一元线性回归模型,得表如下:

被解释变量 可决系数2R 的值 方差扩大因子2

j j 11R VIF -=

X3 0.9980 250.2502

X50.9767 21.7122

由于辅助回归的可决系数很高,经验表明,方差扩大因子VIF大于等于10

时,通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性,这里X2 X3 X4 X5 X6的方差扩大因子远大于10,表明存在严重的多重共线性。

多重共线性的修正

运用逐步回归法中做出回归结果如下:

Dependent Variable: Y

Method: Stepwise Regression

Date: 06/05/16 Time: 14:43

Sample: 1995 2014

Included observations: 20

No always included regressors

Number of search regressors: 6

Selection method: Stepwise backwards

Stopping criterion: p-value forwards/backwards = 0.05/0.05

Variable Coefficie

nt S td. Error

t-Statist

ic Prob.*??

X3 1.3097400.1499548.7342640.0000 X4-0.9006010.135568-6.6431760.0000 C-52553.9919494.75-2.6958020.0159 X255.6771722.11603 2.5175030.0229

R-squared0.991169????Mean dependent

var17131.98

Adjusted 0.989513

????S.D. dependent

14307.67

R-squared var

S.E. of

regression1465.216????Akaike info

criterion17.59425

Sum squared resid ????Schwarz

criterion17.79340

Log likelihood-171.9425????Hannan-Quinn

criter.17.63312

F-statistic598.5695????Durbin-Watson

stat0.477903

Prob(F-statistic

)0.000000

Selection Summary Removed X5

Removed X6

*Note: p-values and subsequent tests do not account for

stepwise

????????selection.

由上图可知,修正保存了X2,X3,X4三个变量,剔除了X5 ,X6两个变量。

自相关检验:

根据多重共线性修正得出的结果,以Y为解释变量,X2,X3,X4为解释变量,使用普通最小二乘法得:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/05/16 Time: 15:44

Sample: 1995 2014

Included observations: 20

Variable

Coefficie Std. Error

t-Statist

Prob.??

nt ic

C-52553.9919494.75-2.6958020.0159 X255.6771722.11603 2.5175030.0229 X3 1.3097400.1499548.7342640.0000 X4-0.9006010.135568-6.6431760.0000

R-squared0.991169????Mean dependent

var17131.98

Adjusted

R-squared0.989513????S.D. dependent

var14307.67

S.E. of

regression1465.216????Akaike info

criterion17.59425

Sum squared resid ????Schwarz

criterion17.79340

Log likelihood-171.9425

????Hannan-Quinn

17.63312

criter.

F-statistic 598.5695 ????Durbin-Watson

stat 0.477903

Prob(F-statistic

) 0.000000

Se=(19494.75)(22.1160)(0.1500)(0.1356)

t= (-2.6958)(2.5175)(8.7343)(-6.6432)

9917.02=R 5695.598=F DW=0.4779

该回归方程可决系数高,回归系数显着。对样本量为20、三个解释变量、5%的显着水平,查DW 统计表可知,998.0d =L ,676.1=U d .模型中DW

使用迭代法作广义差分回归,作模型的一阶自相关,得图如下:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/05/16 Time: 16:06

Sample (adjusted): 1996 2014

Included observations: 19 after adjustments Convergence achieved after 15 iterations

Variable Coefficie

nt S td. Error

t-Statist

ic Prob.??

C-53252.0225351.25-2.1005680.0543 X255.9844428.63527 1.9550870.0708 X3 1.2890300.1556998.2789620.0000 X4-0.8614880.127544-6.7544300.0000 AR(1)0.7433470.234385 3.1714800.0068

R-squared0.996302????Mean dependent

var17885.84

Adjusted

R-squared 0.995245 ????S.D. dependent var 14285.82

S.E. of

regression 985.1144 ????Akaike info criterion 16.84433

Sum squared resid ????Schwarz

criterion 17.09286

Log likelihood -155.0211 ????Hannan-Quinn

criter. 16.88639

F-statistic 942.8445 ????Durbin-Watson

stat 1.009324

Prob(F-statistic

) 0.000000

Inverted AR Roots ??????.74

上图中DW=1.009324,可以判断U L d DW d <<,不能判断是否有自相关。因此作其二阶自相关得:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/05/16 Time: 16:10

Sample (adjusted): 1997 2014

Included observations: 18 after adjustments Convergence achieved after 10 iterations

Variable Coefficie

nt S td. Error

t-Statist

ic Prob.??

C-26047.0815929.44-1.6351540.1280 X223.8171418.32443 1.2997480.2181 X3 1.3337110.08320016.030270.0000 X4-1.0353820.075461-13.720760.0000

计量经济学期末课程论文范文

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一、文献综述 (一)经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中,常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示,即以国民生产总值和国内生产总值的(GDP)的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心,指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 (二)影响因素的分析 从古典增长理论到新增长理论,都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而,由于资本服务流量难以测度,在这里我们用全社会固定资产投资总额(亿元)来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口,为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数(万人)来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析,可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。

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计量经济学论文

计量经济学论文题目:我国财政收入和国民生产总值的关系 姓名:XXX 学号:XXX 专业:XXX 科目:计量经济学

2.13 我国1978~1997年财政收入Y和国民生产总值(GNP)X的统计资料如表1所示(单位:亿元)。 表1 年份财政收入GNP 年份财政收入GNP 1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14923.3 1979 1146.38 4038.2 1989 2664.90 16917.8 1980 1159.93 4517.8 1990 2937.10 18589.4 1981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.5 1982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.9 1983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.5 1984 1642.86 7206.7 1994 5218.10 46670.0 1985 2004.82 8989.1 1995 6242.20 57494.9 1986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.5 1987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5 (1)建立财政收入的一元线性回归模型,并解释斜率系数的经济含义; (2)若1998年国民生产总值为78017.8亿元,求1998年财政收入的预测值。 答案: (1)利用软件建立一元线性回归模型,运行结果如下:

根据运行结果可知: y=858.48+0.1000x t= (46.02) 2R =0.9916 F=2118 S.E=208.7 其中斜率系数为0.1000,表示国民生产总值(GNP )与财政收入成正比,财政收入(x )每增加一个单位,国民生产总值(y )将增加0.1各单位。 (2)根据回归方程可知, 当x=78017.8时,y=858.48+0.1000 78017.8=78876.28 所以1998年的财政收入预测值为78876.3亿元。 2.15 表3是某类商品销售量Y 与该商品价格1X 和售后服务费用2X 的历史统计资料。 (1)建立Y 关于1X 和2X 的回归模型; (2)对所建立的模型进行统计检验; (3)解释模型估计结果的经济含义。 表3 时期 销售量(万件) 价格(元/件) 售后服务费(万元) 1 55 100 5.5 2 70 90 6.3 3 90 80 7.2 4 100 70 7.0 5 90 70 6.3 6 105 70 7.4 7 80 65 5.6 8 110 60 7.2 9 125 60 7.5 10 115 55 6.9 11 130 55 7.2 12 130 50 6.5 答案: (1)利用软件建立回归模型,运行结果如下: (a )线性模型

计量经济学论文12篇-精品

中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析,得到关于中国商品进口额的函数,并用计量经济学的方法,对模型进行检验,探究其增长的规律性,从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来,随着经济的发展,人们生活水平的不断提高,人民日益增长的物质文化需要不断提高,中国的商品进口额发生了很大的变化,进口数额不断上升,从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多,这里选取教材课后练习中的数据,研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系,商品进口额与居民消费价格指数的数量关系,对于探究中国商品进口额增长的规律性,预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容,一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响,影响对外贸易发展的因素有很多,从大的方面来说,主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况,还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示,对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里,对中国商品进口额的研究,主要选取国内生产总值和居民消费价格指数,国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展,居民的生活水平得到了提高,居民对国外商品的需求也增大,所以,对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量,用Y表示,选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量,分别用X1、X2表示。所以,模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格

计量经济学课程论文模板

计量经济学课程设计的要求 统计年签网址:https://www.360docs.net/doc/7411786702.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取,统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据,如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析,则必须要附图象分析、相关性分析,得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析,则至少需要有多重共线性分析,建议最好也要加入图象分析。

安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目:影响居民消费水平因素分析 院(系):管理学院 专业班级: 12经济学 学号: 学生姓名: 指导教师:高先务 起止时间:

目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)

第1章前言 一、探究目的 近几年,随着我国经济的飞速发展,我国居民消费水平也有明显提高,同样,消费水平也左右着经济的发展。因此,扩大居民消费是“以人为本”的具体体现,对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设,以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义,又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平?凯恩斯认为,影响个人消费的主观因素比较稳定,消费者的消费主要取决于收入的多少。然而,大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的,如消费环境、消费者心情状况;有些因素是系统性的,如消费者个人偏好等等。因此,探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 (一)城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入,又称农民人均纯收入,是指农村居民家庭全年总收入中,扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的,可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素,因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 (二)国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入,它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外,税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡,实行二次分配,因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。

计量经济学论文相关论文总结

计量经济学论文 15130322 张佳伟 GDP与CPI和贷款总额的关系 摘要:众所周知,GDP作为一个比较有说服性的统计指标,可以在一定程度上反映一个国家的经济状况,今天我所要研究的,是GDP和居民消费指数和贷款总额之间的关系。改革开放以来,CPI 涨幅与GDP 增幅经历了几轮波动,1997年之前的几轮经济高增长,物价都出现了明显的高涨幅;1998-2008 GDP连续11 年保持两位数增长,但物价涨幅却保持低位运行,经济运行从高增长高物价向高增长低物价转变,反映了CPI涨幅与GDP 增速相关关系随着改革的深入发展发生了一些变化。另外,贷款总额既然作为一个经济指标,其对于国民生产总值的必然会存在一定的影响,至于这个影响程度的大小,如果要具体形象的反映出来,就必须要借助计量经济学的办法,去分析CPI和贷款额这两者对于国民生产总值GDP的影响。 通过计量经济学的手段可以知道,居民消费指数CPI对于国民生产总值GDP的影响要远远大于贷款总额对于国民生产总值的影响。 下面我们就通过计量经济学的办法对于他们三者之间的关系进行一个形象的测算和研究。 为了确定这三个变量之间的关系,决定运用eviews软件对相关的变量进行分析。确定最为合理的方程以及进行变量的显著性检验、异方差检验和多重共线性检验和自相关检验。(为了更加精确的进行变量之间关系数据的测算,使用了eviews8.0版本进行实证分析)

1、确定变量 我们确定“GDP ”为被解释变量,“CPI ”和“贷款总额”为解释变量。 2、建立模型 Y=0β+1βP+2βX+c (c 为随机扰动项) 3、数据处理 此为1992-2008年度的GDP 、CPI 以及贷款额的数据。 年度 GDP (Y ) 居民消费指数(P ) 贷款额(X ) 1992 26923.5 282 26322.9 1993 35333.9 305.8 32943.1 1994 48197.9 320 39976 1995 60793.7 345.1 50544.1 1996 71176.6 377.6 61156.6 1997 78973 394.6 74914.1 1998 84402.3 417.8 86524.1 1999 89677.1 452.3 93734.3 2000 99214.6 491 99371.1 2001 109655.2 521.2 112315 2002 120332.7 557.6 131294 2003 135822.8 596.9 158996 2004 159878.3 645.3 178198 2005 183217.4 698.2 194690 2006 211923.5 766.4 225347.2 2007 257305.6 849.9 261691 2008 300670 926.4 303468 (数据来自人民网) 4、建立多元回归线性模型 (1)建立工作文件:启动EViews ,点击File\New\Workfile ,在对话框“Workfile

《计量经济学》期末论文

《计量经济学》期末论文 我国居民消费水平的影响因素分析 经济学院 09级国际经济与贸易2班 晋兆晖 290508210

我国居民消费水平的影响因素分析 内容摘要:改革开放以来,随着我国经济的飞速发展,人民生活水平不断提高,居民消费水平也不断增长。消费作为拉动经济发展的重要因素,具有较高的研究价值。本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。虽然各地区的经济消费结构会有所差异,但总体还是有绝大部分相似之处的。分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 关键词:计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄 一、选题背景 消费是经济活动的终点,一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。但另一方面,消费又是经济活动的起点,是拉动经济增长的动力。一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系,这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。 随着改革开放以来中国经济高速增长,居民生活水平与消费水平也随之不断提升,我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费,但是居民存款额依然居高不下,居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管是从宏观还是微观来分析,居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展,所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的,而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针,这有重大的现实意义。 二、变量的选择分析 根据传统的凯恩斯消费理论,消费需求是个人可支配收入的函数,收入水平的高低直接影响居民的消费水平,可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备,这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。 居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素,居民储蓄越多,最终消费就越少,储蓄越少,最终消费支出就越多。 物价水平对消费者的消费倾向会有影响,即影响到居民的消费支出,当居民的收入不变时,若物价上涨,则消费支出增加;反之,居民收入不变,若物价下跌,则消费支出减少。对于物价水平,选择通货膨胀率来反映。 恩格尔系数作为衡量一个国家和地区人民生活水平状况的指标,也是需要被列

计量经济学论文参考题目

计量经济学论文参考题目 本文由论金台论文站工作室整理提供。 中国城镇居民2013年可支配收入分析 中国农业总产值问题的计量分析 中国上市公司现金股利的影响因素分析 在校学生总数变动的多因素分析 GDP与进出口总额的计量分析 有关我国进口商品消费的计量分析 影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析 影响我国粮食总产量诸因素分析 影响新股上市定价的因素分析 影响粮食产量的相关因素分析 影响银行卡交易量的因素分析 城市住房均衡价格供求模型 城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析 城镇人均收入与人均通讯消费分析 江苏省居民消费函数模型 江苏省城镇居民消费模型 江苏省镇居民消费函数模型 影响GDP增长的经济因素分析 影响保费收入的因素分析 影响寿险保费收入的因素分析2 影响江苏省房地产业发展的因素分析 影响我国农业总产值因素的实证分析 影响中国汽车产量的多因素分析 影响人身保险保费收入的重要因素分析 资本结构主要影响因素的再探析 中国经济增长的影响因素实证分析 运用OLS法对参数估计 江苏省城市居民消费函数模型分析 店铺租金的确定 对江苏省房地产市场的实证考察 固定资产投资对江苏省GDP影响分析 固定资产投资的计量经济学模型

关于社会商品零售总额的案例分析 关于封闭式基金价格问题 货币政策与GDP的回归分析. 开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究 农业总产值分析 农民收入影响因素研究 外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析 旅游经济分析 我国财政收入与部分支出结构 美国居民消费与可支配收入关系的实证分析 四川省居民消费结构计量分析 我国居民消费增长模型 我国居民消费的因素分析 我国国内债务规模的多元线性分析 我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析 我国国债发行规模影响因素的分析 我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析我国外汇储备及其影响因素的分析 我国涉外旅游业收入的实证分析 西方消费理论在中国的实证分析 我国私人汽车拥有量分析 影响GDP的因素分析 中国股票内在价值影响因素的实证分析 政府对公共卫生事业的投 中国粮食总产量多因素分析 江苏省城乡居民储蓄存款的计量模型分析 中国对美国进口总额的分析 关于农民人均纯收入的计量经济模型 对江苏省种植业收入模型的初步探索 计量经济学消费——收入模型分析 城镇居民消费水平影响因素浅析 江苏省人力资本存量的现状分析 农民人均收入影响因素分析 浅析我国城市化的影响因素 加工工业产品出厂价格多因素分析

计量经济学课程论文

我国旅游业收入影响因素研究 学院: 班级: 姓名: 学号:

摘要:近年来,中国旅游产业有了长足的进步,成为中国经济发展的支柱性产业之一,发展潜力巨大,通过建立合理的计量经济学模型,寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系,分析各因素对旅游业发展的贡献,揭示了我国旅游业收入呈现的特征,并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词:旅游业;国内旅游收入;旅行社数量;旅游人数;人均花费; 改革开放以来,中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次;从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元;旅行社以年均21.24%的速度增长;旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景,为了旅游业收入的稳定增长,研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。 本文以计量经济学经典的模型为基础,分析影响中国旅游业收入的各个因素,对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立,然后进行回归分析,进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验,在此基础上,最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择 旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的

运行状况,是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。 在现实生活中,影响中国旅游业收入的因素有很多,考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况,选择人均花费(1X )、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定 设定线性模型:μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入(亿元); 1X —人均旅游花费(元); 2X —旅游人数(百万人次); 3X —全国旅行社数量(个); 4X —铁路营业里程(万公里); 5X —公路里程(万公里)。 1.3 数据搜集(见表1) 表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表

税收计量经济学论文

我国税收增长的影响因素分析

摘要 本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上,对影响我国自1988年至2007年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后,收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。 【关键词】:国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量思考 一、研究的目的要求 税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。取得财政收入的手段有多种多样,如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等,而税收则由政府征收,取自于民、用之于民。经济是税收的源泉,经济决定税收,而税收又反作用于经济,这是税收与经济的一般原理。这几年来,中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要,对研究我国税收增长规律,制定经济政策有着重要意义。。 改革开放以来,中国经济高速增长,1978-2008年的31年间,国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元,一跃成为世界第二大经济体。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长,中国的财政收支状况也发生了很大的变化,中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元,到2008年已增长到54223.79亿元,31年间平均每年增长16.76%。税收作为财政收入的重要组成部分,在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因,分析中央和地方税收收入的增长规律,以及预测中国税收未来的增长趋势,我们需要建立计量经济模型进行实证分析。

计量经济学论文

计量经济学论文影响粮食产量的因素分析 :易士桢 班级:金融1502 学号:20153035

影响粮食产量的因素分析 我国土地资源稀缺,人口多而粮食需求量大,因此粮食产量的稳定增长,直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。 本文严格按照计量经济分析方法,以1996-2015年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。 一、模型的建立 以Y i=粮食产量、X1=粮食播种面积、X2=农用化肥施用量、 X3=农用机械总动力、 X4=农、林、牧、渔业劳动力、 X5=耕地灌溉面积,设定Y i=c+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+u i 理论模型。 由经济规律知β1、β2、β3、β4、β5都应大于零。 二、数据的收集(资料来源于中国各年统计年鉴) 三、模型的参数估计 利用Eviews8得到结果如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Date: 06/01/17 Time: 20:10 Sample: 1996 2015 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -66773.87 37106.01 -1.799543 0.0935 X1 0.790068 0.119139 6.631499 0.0000 X2 1.768843 8.059923 0.219462 0.8295 X3 -0.028692 0.338671 -0.084720 0.9337 X4 -0.087017 0.051349 -1.694614 0.1123 X5 0.477765 0.663745 0.719802 0.4835 R-squared 0.976250 Mean dependent var 51861.43 Adjusted R-squared 0.967768 S.D. dependent var 5548.066 S.E. of regression 996.0571 Akaike info criterion 16.88881 Sum squared resid 13889816 Schwarz criterion 17.18753 Log likelihood -162.8881 Hannan-Quinn criter. 16.94712 F-statistic 115.0958 Durbin-Watson stat 1.811852 Prob(F-statistic) 0.000000 由此数据看出,可决系数和修正可决系数为0.976250和0.967768,F的检验值为115.0958,明显显著,拟合效果还可以。但当a=0.05时,t a/2(n-k-1)=2.1448,说明X2与X5的t检验 不显著,而且X3与X4系数的符号与经济解释相反,可能存在多重共线性。 四、模型的检验 (一)Ⅰ、检验多重共线性(利用相关系数矩阵法) Covariance Analysis: Ordinary Date: 06/01/17 Time: 20:27 Sample: 1996 2015 Included observations: 20 Covariance

计量经济学课程论文

提升我国服务贸易国际竞争力的实证分析和建议 摘要:自我国加入WTO以来,服务贸易得到迅速发展,但是我国地服务贸易竞争力在世界范围仍处于较低水平。综合之前学者们的分析方法做出变化,作者以反映服务贸易竞争力的国际惯用指标作为定量分析的被解释变量,选取相关影响因素作为解释变量建立双对数模型且对各自进行回归分析和协整分析,得出外商对外直接投资、对外贸易开放度和货物贸易额与国际市场占有率存在正向显著关系,最后对提升我国服务贸易竞争力的给出建议。 关键词:服务贸易国际竞争力影响因素 一、引言 随着中国经济结构逐步转型升级,服务业规模不断扩大,带动服务贸易进入快速发展期,根据《中国服务贸易统计2014》,服务进出口额从2007年的2509亿美元攀升至2014年的6043.4亿美元,7年时间里增长了1.5倍。“十二五”以来,中国服务贸易在对外贸易总额(货物和服务进出口额之和)中的比重持续上升。根据世界贸易组织的统计,中国服务贸易的出口和进口额占世界服务贸易的进口和出口额的4.6%和8.1%,位居全球第五位和第二位。但是,当前的世界经济整体处于低速增长时期,特别是全球服务需求总体疲软,中国重要的贸易伙伴中,美国经济复苏态势较好,欧元区与日本经济复苏动力不足,商品和服务需求下滑。新兴经济体和发展中国家经济增速总体持续回落,服务市场快速增长的态势有所放缓。特别是全球货物贸易持续低增长,全球航运市场深陷低迷,与之密切相关的运输、保险等服务回升乏力。再看国内,我国经济增长下行压力很重,2015年前三季度的GDP增长速度跌至6.9%,这是自2009年以来首次跌破7%。在国内外经济发展环境不稳定的条件下,在很大程度上会拖累服务贸易的发展。 面对如此严峻的态势,我国“十三五”规划对对外贸易做出了明确的发展方向指示。规划中指出“加快对外贸易优化升级,从外贸大国迈向贸易强国”。为此,我国的服务贸易就必须完善投资布局和发展结构,扩大开放领域,努力扩大和利用好外商直接投资实际使用额,包括资本和先进的生产、管理和科技技术,加深“走出去”战略,“深度融入全球产业链、价值链、物流链,建立便利跨境电子商务等新型贸易方式的体制,健全服务贸易促进体系,全面实施单一窗口和通关一体化”。将此次的全球的经济下行压力当作我国服务贸易发展转变的很好契机,逐步实现我国服务贸易的全球占比处于世界一流水平,这也是我国在2020年全面消除贫困达到小康社会的一个有效的侧面反映。因此,深刻研究影响我国服务贸易竞争力的因素,提出相应的对策建议,显得尤为重要。 国内学者对影响服务贸易竞争力的因素分析主要从两方面来:(1)通过介绍反映我国服务贸易竞争力的国际通用指标来进行定性分析,提出自己的建议。其中,郭清根(2009)选取竞争力指数(TC)、显示性比较优势指数(RCA)和国际市场占有率(MS)分别来说明我国贸易竞争力强弱,分析得出我国服务贸易竞争力在世界范围总体处于较弱的水平;(2)运用经济学常用的计量经济模型,寻找一些和贸易有关指标最为解释变量和被解释变量进行定量的回归分析。其中国内的学者大多是从迈克尔·波特的国家竞争优势理论框架中6个核心要素下进行变量的选取,包括生产要素条件、需求条件、相关支持产业、服务产业市场开放程度、政府政策和机会。其中,周经、吕继跃(2008)则对旅游服务贸易竞

计量经济学期末论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出

分数:______ 计量经济学课程论文 中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府 支出 系别:国贸系 班级:国本五 学号: 2012016533 姓名:张璐 指导老师:岁磊

【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标,是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义,它直接反映了人民的收入和生活水平,而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系,因此,本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。 【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出 具体数据如下: 图1数据收集 注: Y:人均国内生产总值GDP(平均每年每人)(单位:元) X1:居民消费水平(单位:亿元) X2:国家税收(单位:亿元) X3:政府支出(单位:亿元)

由此,我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图,如下: 图2 Y与X1 图3 Y与X2

图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系,从而建立数学模型: 建立三元线性回归模型: 在eviews7 命令框中输入:LS Y C X1 X2 X3回车 所以我们得到以下结果:Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中,我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法,所以对模型的平稳性暂时不作考虑。

若不考虑单位根检验,直接用我们在前几章学习的方法进行检验,结果如下: 1.拟合优度:我们由表可知,,修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验::,给定显著性水平,在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设,说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验:对于C、X1、X2的系数,t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验,而X3的系数的t统计量为-2.033472,在df=12、α=0.05的情况下,t统计量应大于2.179,显然X3的系数不能通过T检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验,在命令框中输入:COR X1 X2 X3回车得到以下结果: 可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正: 模型的回归结果为: 模型的回归结果为:

2015计量经济学课程论文设计

xxx学院 课程论文 论文题目: 分析市产业结构对经济增长的影响 系 (室): 专业班级: 小组成员: 指导教师: 完成日期:2015年12月13日

分析市产业结构对经济增长的影响 摘要 市近年来随着经济迅猛发展,经济实力不断增强。经济发展以经济增长为前提,而经济增长与产业结构变动有着密不可分的关系。在一定条件下,产业结构变动是经济增长的基础,是促进经济增长的主要因素。强调产业结构的转变也是当前经济增长的发展要求。本文采用1985年至2014年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用Eviews软件,建立计量经济学模型,研究三大产业的增长对市经济增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进市经济可持续发展的重要意义。 关键词:经济增长、产业结构、回归分析、模型检验

绪论 (1) (一)问题的提出及研究意义 (1) 1.问题的提出 (1) 2.研究意义 (1) (二)研究思路 (1) 一、市经济现状 (2) 二、数据收集及模型设定 (2) (一)数据收集与处理 (2) (二)模型的设定 (4) 三、模型参数估计 (4) 四、模型检验 (5) (一)经济意义检验 (5) (二)统计检验 (6) 1.拟合优度检验 (6) 2.F检验 (6) 3.t检验 (6) (三)计量经济学检验 (6) 1.解释变量间的多重共线性检验 (6) 2.自相关性检验 (7) 3.异方差性经验 (7) 五、根据数据进行对GDP的影响分析 (8) 六、对策建议 (9) (一)转变经济发展方式,推动产业优化升级 (9) (二)加大对农业的投入,调整农业部产业结构 (9) (三)坚持走新兴工业化道路 (9) (四)积极推进服务业发展及转型 (10) (五)注重发挥市场机制的作用 (10) 参考文献 (11)

《计量经济学》课程论文

《计量经济学》课程论文 Prepared on 22 November 2020

计量经济学课程论Array文 论文题目:影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称:计量经济学 任课教师: 专业: 班级: 学号: 姓名: 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据,分析出影响我国国内旅游发展的部分因素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分析,同时综合了相关的市场细分和消费分析理论,选取了国内国内旅游人数等三个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。最后,我们对所得的结果作了经济意义的分析,并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展,我国的人均可支配收入的大幅度增长,我国人均生活水平有了大幅度提高,其主要表现在物质需求向精神需求的转变。 特别是对“旅游”这一朝阳产业,人们的认识有了翻天覆地的变化,进入21世纪以来,

2000年到2009年,中国国内旅游人次从亿增加到亿,国内旅游总花费从亿元增长到亿元,分别增加了倍和倍。 改革开放30多年来,我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计,2009年底,全国旅行社总资产亿元,同比增长%,其中,负债亿元,同比增长%;所有者权益亿元,同比增长%。按形态分,固定资产亿元,占总量的%,同比增加%;流动资产亿元,占总量的%,同比增加%;其他类型资产亿元,占总量的%。目前,中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业,已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国,形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出,功能越来越综合,贡献越来越巨大。 [关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称,它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来,我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势,旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高,闲暇时间的增多,带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观,人民的旅游热情将进一步焕发,人民对旅游消费的需求将进一步上升,国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间,我国旅游业将保持年均%的增长速度,其中个人旅游消费将以年

计量经济学论文(eviews分析)

我国限额以上餐饮企业营业额的 影响因素分析 班级: 姓名: 学号: 指导老师:

我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析 摘要:本文收集了1999—2009共11年的相关数据,选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型,对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验,且加以修正,最后根据模型的最终结果进行经济意义分析,然后提出自己的看法。 关键词:餐饮企业营业额、影响因素、计量分析 一、研究背景 近十年来,投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前,势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计,当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候,他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素,那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要,这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。 二、变量的选取 影响餐饮企业营业额的因素有很多,包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数(表示交通状况),但综合考虑后,选取了其中的一部分变量(企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数)进行研究,并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数

本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关,并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出 本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关,并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数 本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关,并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数 本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关,并预测两者之间呈正相关三、相关数据:其中营业额(单位:亿元),企业数(单位:个),人均年消费性 支出(单位:元),全国城镇人口数(单位:万人),公路里程数(单位:万公里) 年度 营业额 (Y)企业数(x1) 人均年消费性 支出(x2) 全国城镇人口 数(x3) 公路里程 数(x4) 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5

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