利率及收入对货币供应量的影响
利率对货币供应的影响研究
利率对货币供应的影响研究货币供应和利率是金融市场中两个重要的变量，它们之间存在着密切的关系。
利率是指金融市场上资金借贷的价格，而货币供应则代表了整个经济体系中可流通货币的总量。
两者之间的关系不仅在经济学理论中有着重要的地位，也在实践中起到了重要的作用。
首先，利率对货币供应的影响是双向的。
一方面，货币供应的变化会对利率产生影响。
当货币供应增加时，市场上的可借贷资金会增多，从而导致利率下降。
这是因为供给多于需求，借贷资金相对容易取得，市场上的利率就会相应下跌。
相反，如果货币供应减少，可借贷资金减少，市场上的利率就会上升。
另一方面，利率的变化也会对货币供应产生影响。
高利率下，借贷成本较高，企业和个人倾向于减少借贷行为，进而减少了货币供应。
这是因为高利率对企业经营和个人消费带来了负担，他们选择减少借贷从而降低支出。
相反，低利率下，借贷成本较低，借贷需求增加，从而刺激了货币供应的增加。
此外，利率对货币供应的影响还与货币政策有关。
在市场经济中，货币政策是调整货币供应的主要手段。
中央银行通过调整利率来影响市场上的货币供应量。
当中央银行想要增加货币供应时，会降低利率，从而提高市场上的可借贷资金，刺激经济增长。
相反，当中央银行希望限制货币供应时，会提高利率，减少借贷需求，从而收紧市场上的货币供应。
然而，利率对货币供应的影响并不是线性的，也存在着一些复杂的影响机制。
一方面，利率对货币供应的影响会受到市场预期和需求的影响。
当市场预期有利于经济增长和通胀时，货币供应可能会增加，即使利率较高。
这是因为企业和个人预期将来的借贷需求会增加，他们会倾向于提前借贷以避免未来利率上升。
另一方面，利率对货币供应的影响也会受到金融市场的波动和风险偏好的影响。
当金融市场不稳定或投资风险较高时，即使利率较低，企业和个人也可能选择减少借贷，从而减少货币供应。
综上所述，利率对货币供应具有重要的影响。
两者之间存在着双向的关系，既有利率对货币供应的影响，也有货币供应对利率的影响。
利率波动对货币政策的影响
利率波动对货币政策的影响引言利率作为货币市场的重要参考指标，具有直接影响经济贷款、储蓄、贸易和投资等方面的特性。
因此，利率波动对整个经济体系和货币政策都有重要的影响。
本文将从以下几个方面探讨利率波动对货币政策的影响。
一、影响经济周期利率波动对经济周期有着显著的影响。
当利率上升时，借款成本增加，企业和个人的投资意愿下降，可能会导致投资减少、消费减少和经济增长放缓。
此时，货币政策制定者可能会采取降低利率的措施，通过降低借贷成本来刺激投资和消费，促进经济增长。
然而，过度降低利率也可能引发通货膨胀风险。
当利率过低时，企业和个人容易受到诱导进行过度投资与消费，从而导致通货膨胀，加剧经济不稳定性。
因此，货币政策制定者需要掌握利率波动对经济周期的影响程度，精确把握降低或提高利率的时机和幅度。
二、影响汇率与国际贸易利率波动对国际汇率与贸易亦有影响。
当一个国家的利率上升时，其货币的吸引力增加，国内外资本流入增加，导致该国货币升值。
这种升值可以使该国的进口商品变得更加便宜，促进国内消费和经济增长。
然而，同时也可能降低出口竞争力，影响国际贸易。
货币政策制定者需要在货币政策中综合考虑对汇率和国际贸易的影响，确保外汇市场稳定和国际贸易可持续发展。
三、影响通货膨胀与通胀预期利率波动对通货膨胀和通胀预期有重要影响。
在货币政策中，利率常被用来控制通货膨胀。
当经济过热时，货币政策制定者可能会通过提高利率来抑制通货膨胀，降低物价上涨的速度。
相反，当经济下行时，政策制定者可能会通过降低利率来刺激经济，促进通货膨胀。
此外，利率波动还会对市场参与者的通胀预期产生影响。
市场参与者倾向于通过关注利率水平来预测未来的通胀走势，因此货币政策制定者所采取的利率决策也会直接影响市场对未来通胀的预期。
稳定的利率政策可以帮助市场参与者更好地规划和预测经济发展，从而减少不确定性，促进经济平稳增长。
四、影响金融市场与资本流动利率波动对金融市场和资本流动也具有重大影响。
货币供应与利率的关系
货币供应与利率的关系在现代经济体系中，货币供应和利率是两个相互关联的重要因素。
货币供应是指经济体系中可供流通的货币总量，而利率是指金融市场上借贷资金的价格。
这两者之间存在着紧密的关系，互相影响并对经济产生重要的影响。
货币供应的增加通常会导致利率的下降。
当央行通过购买国债、降低存款准备金率或直接放款等方式增加货币供应时，市场上的货币供应量会增加，导致货币的购买力下降，从而引起利率的下降。
这是因为货币供应过剩会导致市场上资金供给过多，借贷需求相对稳定的情况下，银行为吸引借款人将利率调低。
此时，借款人容易得到低成本的资金，刺激借款需求增加，推动经济活动的发展。
相反，货币供应的减少通常会导致利率的上升。
当央行通过出售国债、提高存款准备金率或收回放款等方式减少货币供应时，市场上的货币供应量会减少，导致货币的购买力上升，从而引起利率的上升。
这是因为货币供应不足会导致市场上资金供给紧缺，银行为弥补资金缺口，必须提高借款利率。
此时，借款人难以获得低成本的资金，借款需求减少，经济活动可能放缓。
货币供应与利率之间的关系还与经济周期和通货膨胀率密切相关。
在经济衰退时期，央行通常会采取扩大货币供应的措施来刺激经济，通过降低利率来促使企业和个人增加投资和消费，从而推动经济复苏。
而在经济高速增长时期，央行为了抑制通货膨胀，可能会采取紧缩货币政策，减少货币供应以提高利率，制约投资和消费，维持经济的稳定。
此外，货币供应和利率之间的关系还受到国际金融市场的影响。
国际货币流动、外汇市场和利率水平的变动都可能对货币供应和利率产生重要的影响。
例如，国际投资者对某一国家的金融市场信心的变化，可能导致大规模的资金流入或流出该国，进而对货币供应和利率产生冲击。
综上所述，货币供应和利率之间存在着密切的关系。
货币供应的增加通常会导致利率的下降，货币供应的减少通常会导致利率的上升。
货币供应与利率的变化对经济活动和金融市场都会产生重要的影响。
因此，货币供应与利率之间的关系在宏观经济政策和金融市场调控中具有重要的意义。
经济学中的货币供应与利率关系
经济学中的货币供应与利率关系货币供应与利率之间存在着密切的关系，这是经济学领域经过深入研究后形成的共识。
货币供应是指经济中由央行和商业银行发行的货币总量，而利率则是指borrower购买货币时需支付的费用。
本文将探讨货币供应和利率之间的关系，以及它们对经济发展的影响。
首先，货币供应的增加对利率有着直接的影响。
一般情况下，货币供应增加会导致利率的下降。
当央行增加货币供应时，银行的存贷款额度也随之增加，这会导致银行间竞争加剧，从而降低贷款利率。
此外，货币供应的增加还会提供更多可借用的货币，使得市场上的借贷条件更加宽松，降低了利率。
因此，货币供应对利率起着直接的调控作用。
然而，货币供应和利率之间的关系并非简单的单向联系。
利率的变化也会对货币供应产生反向影响。
较高的利率会提高借款成本，促使人们更加谨慎地进行贷款行为，从而减少了银行的存贷款需求，降低了货币供应。
相反，较低的利率会促使人们更愿意借款投资或消费，增加了银行的存贷款需求，进而增加了货币供应。
因此，利率的变化也会对货币供应产生一定的影响。
货币供应对利率和经济活动的影响不仅仅体现在短期。
长期来看，货币供应的增加还会引发通货膨胀的风险，进而影响利率水平。
如果货币供应过快增长，通货膨胀的压力会增大，央行可能会采取一系列措施来抑制通货膨胀，其中包括提高利率。
由于货币供应和利率直接关联，而利率又是央行调控货币供应的重要手段之一，因此央行通过调整利率来控制货币供应，以维持经济的稳定。
此外，货币供应和利率之间的关系还与国际经济环境密切相关。
国际金融市场的变化可能导致货币供应的波动，进而影响利率。
例如，国际借贷成本的变化会直接影响到国内贷款利率的水平。
此外，国际间货币供应的变化也会通过汇率市场对国内的货币供应和利率产生影响。
因此，在考虑货币供应和利率关系时，国际经济环境的变化也是一个重要的因素。
综上所述，货币供应和利率之间存在着密切的关系。
货币供应的增加通常会导致利率的下降，而利率的变化又会反过来影响货币供应。
货币供应量与利率到底是什么关系-
货币供应量与利率到底是什么关系?货币供应量与利率到底是什么关系?(1)利率决定理论。
①古典学派的实际利率论:认为,利率由实际因素投资和储蓄决定,投资是对资金的需求,随利率上升而下降;储蓄是对资金的供给,随利率上升而增加,当资金需求与资金供给相等时决定均衡价格。
②流动性偏好利率理论:凯恩斯从货币角度提出的利率决定理论。
认为,货币需求主要包括交易需求、预防需求和投机性需求。
货币供给则为外生变量,主要由货币政策决定。
当资金需求等于资金供给时的价格。
③可贷资金论:同时考虑了产品市场和货币市场,认为借贷资金的需求和供给均包括两个方面,借贷资金需求来自某期间投资流量和该期间人们希望持有的货币余额;借贷资金供给来自同一期间的储蓄流量和该期间货币供应量的变动。
其中货币供给与利率是正相关,货币需求与利率是负相关。
总的来说,均衡条件为:I+△Md=S+△Ms。
这样,可贷资金的供求决定了均衡利率。
①IS-LM理论:认为,均衡利率由收入与利率同时决定。
(2)货币增长与利率水平的关系。
①在短期,货币供给量的增加会使得货币市场上资金供过于求,因此,作为资金价格的利率必然下降,从而刺激投资和消费。
②在长期,货币供给量的增加刺激投资和消费的效应,会使经济增长,总需求增加,因而经济社会中对货币的需求量也相应增加,导致利率上升;同时物价水平的上升,也会促使名义利率上升。
但根据货币主义的“货币中性”,在长期货币供应量的增加仅仅能改变名义利率,而实际利率仍保持不变。
货币供给的概念是什么根据中国人民银行的数据，我国2015年12月流通的货币为63216.58亿元人民币(M0)，流通中的货币和活期存款之和为400953.44亿元人民币(M1)，货币和准货币为1392278.11亿元人民币(M2)。
这些货币是中国人民银行向经济体注入的货币，以促使经济正常发展。
可以理解为货币供给是指在一定时期内一国银行体系向经济中投入、创造、扩张(收缩)货币的行为。
利率水平对货币供应的影响分析
利率水平对货币供应的影响分析货币供应是经济中的重要组成部分，其变动对经济产生广泛而深远的影响。
而利率水平则是决定货币供应变动的重要因素之一。
本文将分析利率水平对货币供应的影响，并探讨其可能的宏观经济后果。
首先，利率水平对货币供应的影响主要通过影响贷款市场来实现。
一般来说，较低的利率水平会促使更多的个人和机构借款，这将导致贷款市场的需求增加。
当贷款市场需求增加时，金融机构会加大放贷力度，从而增加货币的供应量。
反之，较高的利率水平则会降低贷款市场的需求，金融机构会减少放贷，进而使货币供应减少。
其次，利率水平对货币供应的影响还与货币政策有关。
央行通过调整利率水平来引导市场，以实现经济稳定和通胀目标。
当央行降低利率时，借款成本减低，促使机构和个人借款增加，货币供应增加。
相反，央行提高利率会增加借款成本，从而抑制贷款需求，减少货币供应。
利率水平对货币供应的影响不仅限于短期经济变动，还涉及到对经济结构和长期经济稳定的影响。
较低的利率水平有助于刺激投资和消费需求，促进经济增长。
通过增加货币供应，对企业的融资成本降低，可以鼓励企业投资扩大生产，创造更多就业机会。
此外，较低的利率还可以带动个人消费贷款，刺激个人支出，增加消费。
这些因素促进了经济的发展和增长。
然而，过低的利率水平也会带来一些负面后果。
一方面，低利率可能刺激资产价格的上涨，导致资产泡沫的产生。
当资产价格过热时，可能出现经济失衡和金融风险增加的情况。
另一方面，过低的利率也可能导致通货膨胀加速。
通货膨胀对经济稳定和人民生活水平都带来负面影响。
利率水平的变动对货币供应和经济产生的影响是互相作用的。
货币供应的变动可以通过影响经济增长、就业、通货膨胀等指标来反过来影响利率水平。
因此，货币供应和利率水平之间存在着复杂而微妙的关系。
综上所述，利率水平对货币供应有着重要的影响。
通过调控贷款市场和货币政策，利率水平可以影响机构和个人的借款行为，进而影响货币供应的变动。
影响货币供应的因素与机制
影响货币供应的因素与机制货币供应是一个国家经济中非常重要和敏感的指标。
它直接关系到货币的稳定性和经济的发展。
影响货币供应的因素和机制多种多样，包括中央银行的政策、商业银行的贷款活动、货币市场的交易需求等。
本文将从多个方面探讨这些因素和机制。
首先，中央银行是影响货币供应的关键因素之一。
中央银行通过货币政策的制定和执行来调控货币供应。
货币政策通常由中央银行制定，并以利率、准备金率、公开市场操作等手段来影响货币供应的量和速度。
当中央银行希望增加货币供应时，可以通过降低利率和准备金率来刺激商业银行的贷款活动，进而增加货币供应。
相反，当中央银行希望收紧货币供应时，可以通过提高利率和准备金率来限制商业银行的贷款活动，从而减少货币供应。
其次，商业银行的贷款活动也是影响货币供应的重要因素之一。
作为金融体系的核心，商业银行通过发放贷款来满足社会经济中的融资需求。
当商业银行增加贷款活动时，将增加对市场的资金投放，进而增加货币供应。
商业银行的贷款活动与中央银行的政策息息相关，中央银行的货币政策可以间接影响商业银行的贷款规模和利率水平。
另外，货币市场的交易需求也会对货币供应产生影响。
货币市场是指不同期限的货币工具的交易市场，如国库券、银行承兑汇票、银行间拆借等。
货币市场的交易需求是指市场参与者对货币资金的需求程度。
当市场参与者对货币资金的需求增加时，需要更多的货币供应来满足交易活动。
此时，中央银行可以通过公开市场操作向市场注入更多的货币，满足市场交易需求，从而调节货币供应。
此外，国际因素也会对货币供应产生影响。
国际贸易、外汇市场的波动以及外国投资等都会对货币供应产生一定的影响。
当国际贸易活动增加时，需求货币的量也会相应增加，进而增加货币供应。
外汇市场的波动也会对货币供应造成冲击，特别是当货币价值贬值时，需要增加货币供应来维持经济的稳定。
在货币供应的机制方面，中央银行起着核心作用。
中央银行可以通过调整利率、准备金率和公开市场操作等手段来控制货币供应的量和速度。
货币供应与利率的关系
货币供应与利率的关系在现代经济中，货币供应和利率是两个重要的经济指标，它们之间存在着密切的关系。
货币供应是指经济体内的货币总量，而利率则是指借贷资金的价格。
这两者之间的关系对于经济政策和金融市场都有重要的影响。
本文将探讨货币供应与利率之间的关系，并分析其对经济的影响。
一、货币供应对利率的影响货币供应的变化会直接影响利率水平。
一般来说，当货币供应增加时，市场上的货币总量增多，银行的存款增加，资金供应相对充裕，这将导致利率的下降。
因为银行可以借出更多的资金，而利率的下降则会刺激借贷需求，促进经济的发展。
相反，如果货币供应减少，银行的存款减少，资金供应相对紧张，这将导致利率的上升。
高利率会抑制借贷需求，降低投资和消费水平，对经济产生负面影响。
二、利率对货币供应的影响利率水平也会对货币供应产生影响。
当利率较高时，借贷资金的成本较高，这将减少企业和个人的借款需求，导致商业银行放贷量减少，进而影响到货币供应。
相反，当利率较低时，借贷资金的成本较低，借款需求增加，商业银行放贷量增加，货币供应也相应增加。
因此，利率的变化会影响到借贷市场的活跃度和货币供应的变动。
三、货币供应与利率的平衡关系货币供应与利率之间存在着一种平衡关系。
中央银行通过货币政策的调控来维持货币供应和利率之间的平衡。
当经济增长过快时，中央银行可以通过限制货币供应、提高利率来抑制过热的经济，防止通胀的出现；而当经济低迷时，中央银行可以通过增加货币供应、降低利率来刺激经济，促进投资和消费。
中央银行通过货币政策的灵活运用，努力保持货币供应与利率之间的平衡，以实现宏观经济的稳定和可持续发展。
四、货币供应与利率的影响货币供应和利率的变化会对经济产生广泛的影响。
首先，利率的变化会对投资和消费决策产生直接影响。
当利率较低时，借款成本低，企业和个人更倾向于进行投资和消费，从而刺激经济增长；相反，当利率较高时，借款成本增加，投资和消费减少，经济增长减缓。
其次，货币供应的变动也会对汇率产生影响。
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利率及收入对货币供应量的影响（修订版）内容摘要：本文以宏观货币需求理论为基础,引入存款利率和央行再贷款利率两个解释变量,利用计量经济学的方法,分析货币供应量与这两者的关系.从中国的实际情况出发,利用年度数据着重分析利率对货币需求的影响,从而将经济理论和中国现实情况结合进行分析.关键字：货币供应量利率一．理论模型的设定由于我们正在摸索阶段，所以先把模型设定为线性模型：模型设定如下：Y=β0+β1X1+β2X2+ui，Y—货币供应量X1—央行再贷款利率（一年期）X2—存款基准利率（一年期）ui--随机扰动项β0、β1、β2 --参数二、数据来源及搜集处理方法1 、货币供应量Y数据的搜集：M用广义货币供应量M2代替，因为货币的供给主要是由中央银行来进行，而货币的需求则取决于流动性偏好，尤其是投机动机。
由于流动性偏好是一种心理活动，难以操纵和控制，货币需求也就难以预测和控制，需要变动的是货币供应量。
这种替代具有一定的合理性.M= M2= M1+M0.M0=现金流通量，M1= M0+银行活期存款，M2= M1+储蓄存款+定期存款。
广义货币的供给量可以从中国人民银行网站（）中查得，但是由于统计项目的调整，只能直接得到广义货币供给量1999-2004年的数据。
2、利率数据的搜集在目前中国的利率体系下存在这多种利率,按借贷主体可以分为:银行利率,非银行金融机构利率,有价证券的利率和市场利率.从数据的代表性和可获得性两方面考虑,选用了中央银行的一年期再贷款利率.央行的再贷款利率是中国人民银行向金融机构进行信用放贷时所使用的利率.从1984年起,再贷款利率成为中国中央银行的基准利率之一,起着宏观调控的作用.有关资料表明，1984-1993年，中央银行基础货币投放主要渠道是再贷款，95％以上的基础货币是通过再贷款投放出去的。
由于该时段较长，占样本长度的一半，因此，用再贷款利率数据是合理的，且考虑到数据的可获得性，于是统一使用再贷款利率数据。
对于利率有变动的年度，按天数进行加权平均。
数据来源：中国人民银行网站（）这样,模型所需变量的数据都搜集齐了.下面就利用Eviews进行模拟.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 00:35Sample: 1999 2004C 230280.8 560854.2 0.410589 0.7089X1 -62576.68 123000.7 -0.508750 0.6460X2 71406.33 326460.8 0.218729 0.8409R-squared 0.084133 Mean dependent var 161517.0Adjusted R-squared -0.526446 S.D. dependent var 50685.59S.E. of regression 62621.75 Akaike info criterion 25.23447Sum squared resid 1.18E+10 Schwarz criterion 25.13035Log likelihood -72.70340 F-statistic 0.137792Durbin-Watson stat 0.611858 Prob(F-statistic) 0.876494从表中数据来看，拟合优度明显偏低，而且从d-w检验来看，存在明显的自相关，但是我们还是做了一下white检验和ARCH检验，虽然并没有什么实际意义，但是我们想找出问题出在哪里，检验结果如下：ARCH Test:F-statistic 3.695173 Probability 0.345231 Obs*R-squared 3.523262 Probability 0.171765Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 00:35Sample(adjusted): 2001 2004Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 7.93E+09 2.36E+09 3.354496 0.1844RESID^2(-1) -1.720323 2.068470 -0.831689 0.5583 RESID^2(-2) -4.940001 2.028766 -2.434979 0.2481 R-squared 0.880815 Mean dependent var 2.38E+09 Adjusted R-squared 0.642446 S.D. dependent var 3.74E+09 S.E. of regression 2.24E+09 Akaike info criterion 46.00886 Sum squared resid 5.01E+18 Schwarz criterion 45.54858 Log likelihood -89.01772 F-statistic 3.695173White Heteroskedasticity Test:F-statistic 197.7849 Probability 0.005035Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 00:36Sample: 1999 2004C 1.41E+12 7.22E+10 19.48685 0.0026X1 -8.09E+11 4.13E+10 -19.57591 0.0026X1^2 1.15E+11 5.85E+09 19.73195 0.0026R-squared 0.996641 Mean dependent var 1.96E+09 Adjusted R-squared 0.991602 S.D. dependent var 2.97E+09S.E. of regression 2.73E+08 Akaike info criterion 41.91907 Sum squared resid 1.49E+17 Schwarz criterion 41.78024 Log likelihood -121.7572 F-statistic 197.7849-100000-50000050000100000100000150000200000250000199920002001200220032004从检验结果来看，各项数据都显示出模型设定的不合理，所以决定将模型进行修改：在设立模型时将利率作为决定货币需求总量的解释变量.由于三个变量之间数量级存在差异,若直接回归会存在一些潜在问题,为了回避这一 问题,本文在设定模型时采用了双对数模型,此外,双对数模型中,各解释变量的参数即为弹性,具有良好的经济解释意义.故模型修改如下： log Y=c+2log 1log 21x x ββ++i uY —货币供应量X1—央行再贷款利率（一年期） X2—存款基准利率（一年期） ui--随机扰动项β0、β1、β2 --参数注: 利率采用百分比,一方面可以避免对数取负,另一方面,可以用数学推导证明这种代入并不影响参数的意义, β2则表示利率对货币供应量的弹性.Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 09:47Sample: 1999 2004Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 13.36639 2.779027 4.809737 0.0171LOG(X1) -1.604095 2.534671 -0.632861 0.5718 LOG(X2) 0.814678 4.038057 0.201750 0.8530 R-squared 0.133972 Mean dependent var 11.95281 Adjusted R-squared -0.443379 S.D. dependent var 0.305031 S.E. of regression 0.366466 Akaike info criterion 1.137033 Sum squared resid 0.402893 Schwarz criterion 1.032912 Log likelihood -0.411098 F-statistic 0.232046 Durbin-Watson stat 0.641835 Prob(F-statistic) 0.805931F-statistic 3.343312 Probability 0.360688Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 09:48Sample(adjusted): 2001 2004Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 0.274674 0.085232 3.222653 0.1915RESID^2(-1) -2.425082 2.099849 -1.154884 0.4543R-squared 0.869904 Mean dependent var 0.082210 Adjusted R-squared 0.609712 S.D. dependent var 0.129219 S.E. of regression 0.080727 Akaike info criterion -2.081780 Sum squared resid 0.006517 Schwarz criterion -2.542059 Log likelihood 7.163559 F-statistic 3.343312 Durbin-Watson stat 1.797040 Prob(F-statistic) 0.360688White Heteroskedasticity Test:F-statistic 105.8244 Probability 0.009376 Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 09:49Sample: 1999 2004Included observations: 6C 84.51720 5.869432 14.39955 0.0048LOG(X1) -135.7081 9.387113 -14.45685 0.0048(LOG(X1))^2 54.25838 3.731943 14.53891 0.0047R-squared 0.993740 Mean dependent var 0.067149Adjusted R-squared 0.984349 S.D. dependent var 0.103003S.E. of regression 0.012886 Akaike info criterion -5.630639Sum squared resid 0.000332 Schwarz criterion -5.769466Log likelihood 20.89192 F-statistic 105.8244从表中结果看出，拟合优度还是偏小，所以我们觉得可能是数据收集和选题上出了问题，所以，我们借鉴了一下学长们文章里的数据，将模型数据修改了一下，得出以下结果：线性模型：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 10:50Sample: 1990 2004Included observations: 15C 188624.9 28029.32 6.729556 0.0000X1 243594.9 801019.2 0.304106 0.7663X2 -1948879. 759125.2 -2.567269 0.0247R-squared 0.691036 Mean dependent var 96219.35Adjusted R-squared 0.639542 S.D. dependent var 67534.31S.E. of regression 40546.36 Akaike info criterion 24.23514Sum squared resid 1.97E+10 Schwarz criterion 24.37675Log likelihood -178.7635 F-statistic 13.41973Durbin-Watson stat 0.533591 Prob(F-statistic) 0.000870F-statistic 1.034925 Probability 0.390383Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 10:51Sample(adjusted): 1992 2004C 8.58E+08 1.14E+09 0.751750 0.4695RESID^2(-1) 0.796613 0.668656 1.191364 0.2610 RESID^2(-2) -0.326112 0.811268 -0.401977 0.6962 R-squared 0.171489 Mean dependent var 1.34E+09 Adjusted R-squared 0.005787 S.D. dependent var 1.89E+09 S.E. of regression 1.88E+09 Akaike info criterion 45.74792 Sum squared resid 3.54E+19 Schwarz criterion 45.87829 Log likelihood -294.3615 F-statistic 1.034925 Durbin-Watson stat 1.436975 Prob(F-statistic) 0.390383F-statistic 0.703472 Probability 0.607292Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 10:52Sample: 1990 2004C 3.68E+09 4.86E+09 0.756392 0.4669X1 9.40E+09 2.59E+11 0.036241 0.9718X1^2 -1.84E+11 1.49E+12 -0.123637 0.9041X2 -8.97E+10 1.96E+11 -0.457063 0.6574X2^2 7.49E+11 1.28E+12 0.586501 0.5705 R-squared 0.219597 Mean dependent var 1.32E+09 Adjusted R-squared -0.092565 S.D. dependent var 1.76E+09 S.E. of regression 1.84E+09 Akaike info criterion 45.76069Sum squared resid 3.37E+19 Schwarz criterion 45.99671 Log likelihood -338.2052 F-statistic 0.703472 Durbin-Watson stat 1.040008 Prob(F-statistic) 0.607292双对数模型：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 10:52Sample: 1990 2004Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 9.104053 0.751291 12.11787 0.0000LOG(X1) 1.724152 0.759135 2.271206 0.0423R-squared 0.767403 Mean dependent var 11.18738 Adjusted R-squared 0.728637 S.D. dependent var 0.851629 S.E. of regression 0.443635 Akaike info criterion 1.389227 Sum squared resid 2.361743 Schwarz criterion 1.530837 Log likelihood -7.419202 F-statistic 19.79570F-statistic 1.371904 Probability 0.297512 Obs*R-squared 2.798968 Probability 0.246724Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 10:53Sample(adjusted): 1992 2004Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 0.173028 0.051951 3.330601 0.0076RESID^2(-1) -0.108394 0.268104 -0.404300 0.6945R-squared 0.215305 Mean dependent var 0.116330 Adjusted R-squared 0.058366 S.D. dependent var 0.118729 S.E. of regression 0.115212 Akaike info criterion -1.284912 Sum squared resid 0.132738 Schwarz criterion -1.154539Log likelihood 11.35193 F-statistic 1.371904 Durbin-Watson stat2.418769 Prob(F-statistic)0.297512White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.587970 Probability 0.678925Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/08/05 Time: 10:54 Sample: 1990 2004 C 1.265529 3.019411 0.419131 0.6840 LOG(X1) -1.153200 2.574276 -0.447971 0.6637 (LOG(X1))^2 -0.181204 0.493874 -0.366904 0.7213 LOG(X2) 1.771056 1.904494 0.929936 0.3743 R-squared0.190407 Mean dependent var 0.157450 Adjusted R-squared -0.133431 S.D. dependent var 0.166267 S.E. of regression 0.177013 Akaike info criterion -0.363991 Sum squared resid 0.313334 Schwarz criterion -0.127974 Log likelihood 7.729932 F-statistic 0.587970 Durbin-Watson stat1.432611 Prob(F-statistic)0.678925从利率与货币需求的散点图可以看出，利率和货币需求明显成反方向变动关系。