计量经济学实证分析
新疆省财政收入与第二产业产值、固定资产投资、及从业人数之间关联度的实证分析
姓名：叶练真
专业：工商管理
学号：0911027062
时间：2011年12月21日
摘要
影响财政收入的因素很多，比如税收收入，第一产业、第二产业、第三产业的产值，固定资产投资，从业人员数，税收体制等等。。本文针对新疆财政收入影响因素建立了计量经济模型，并利用 E - views软件对收集到的数据进行相关、回归以及多重共线性分析，建立财政收入影响因素的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度，并提出相关政策建议。
关键词：财政收入，从业人员，投资，第二产业
Abstract
Many factors influence the financial revenue, such as tax revenue, the first industry, the second industry, the output value of the tertiary industry, investment in fixed assets, number of employees, the tax system, and so on... This article in view of the xinjiang financial income factors affecting the econometrics model is established, and the E-views software to the data collected, regression and multiple of linear analysis, a financial income effect factors of the model, and analyzes the impact of fiscal revenue mainly factors and its influence, and puts forward relevant policy Suggestions.
Key words:finance income, practitioners, investment, the second industry
目录
摘要 (1)
Abstract (2)
一，引言 (4)
二，模型建设与参数估计 (5)
三，假设检验 (6)
四，确定解释变量个数 (7)
五多重共线性的诊断及相应的补救措施 (10)
六，自相关诊断及相应的补救措施 (12)
七，异方差诊断及相应的补救措施 (14)
八，小结 (16)
九，建议 (17)
十，参考文献 (18)
一，引言
财政作为一个地区政府的活动，是政府职能的具体体现，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。财政收入是政府部门的公共收入。是国民收入分配中用于保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。因此，研究财政收入的增长就显得尤为必要。财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。同时，一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。因此我们以财政收入为因变量，国内生产总值（本文主要针对二产业产值）、从业人员数、固定资产投资 3个经济指标为自变量，利用软件进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响新疆维吾尔自治区财政收入的主要因素，为如何合理有效的制定新疆维吾尔自治区的财政收入计划提供一些政策建议。
二，建立回归模型并进行参数估计
为了建立相关的模型，我选取了全国1991年-2008年新疆省财政收入及其影响因素的统计资料，详情如表1所示。
根据此数据表建立多元回归模型y ＝b 1＋b 2X 2＋b 3X 3＋b 4X 4＋i e ,将新疆省财
政收入水平作为被解释变量y ，第二产业产值作为解释变量X 2，固定资产投资解释变量X 3，从业人数作为解释变量X 4。运用统计软件分析得出：
回归统计
Multiple R 0.996525953 R Square
0.993063975 Adjusted R Square
0.991577684 标准误差 8.797095336
观测值
18
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Intercept 201.4610631 85.93363473 2.344379634 0.03432912 X Variable 1 0.115662478 0.036814771 3.14174108 0.00720901 X Variable 2 0.083431211 0.03332467 2.503586995 0.02529077 X Variable 3 -0.328787203 0.135363815 -2.428915011
0.02920373
由上数据表可得出：
b 1= 201.461，b 2= 0.1157，b 3= 0.08343， b 4= -0.3288， 因此，可得该回归模型为：
y ＝201.461+0.116X 2+0.083X 3-0.329X 4＋i e
三，假设检验
H0：Bi ＝0
令 ＝0.1，n=18
t ~ 0.1t (n-k), 即 t ~ 0.1t (14)
Se （b 1） ＝＝ 85.934
Se （b 2） ＝＝0.037 Se （b 3） ＝0.033 Se （b 4） ＝0.135 t （b 1） ＝
1
1()
b Se b ＝2.344
t （b 2） ＝
2
2()
b Se b ＝3.142 t （b 3） ＝2.504
t （b 4） ＝－2.429
在 水平下，t 检验的拒绝域为：〔－∞，－1.716〕和〔1.716，＋∞〕 所以，t （b 1）、t （b 2）、t （b 3）、t （b 4）均落在拒绝域中，说明拒绝原假设，即常数项和X 2、X 3、X 4、对于模型均有意义,不能踢除。
对于该模型的经济意义解释如下：
平均而言，b 2:在其他变量保持不变的情况下，X 2每变动1%，y 变动11.56%；
b 3:在其他变量保持不变的情况下，X 3每变动1%，y 变动8.34%； b 4:在其他变量保持不变的情况下，X 4每变动1%，y 变动-32.88%；
四，确定解释变量个数
首先：在此分析下新疆省财政收入Y 与第二产业产值X2之间的关联度，相关数据如图表2所示。
表2 1991-2008年新疆省财政收入与第二产业产值的相关数据
假设双变量模型为：y ＝b 1＋b 2X 2＋i
通过计算得：b 1= -2.773，b 2= 0.169 得出模型为：y ＝-2.773＋0.169X 2＋i e
计算判定系数R 2，
2R ＝
2
2
()()
y y y y --∑∑ = 0.98795906 2
R ＝ 1-(1-2R )
n-1n-k （）
（）
＝ 0.987207
其次：分析新疆财政收入Y 与第二产业产值X 2、固定资产投资X 3三者关联度。 假设模型假为：y ＝b 1＋b 2X 2＋b 3X 3＋i e ，相关数据如图表3所示。
表3 1991-2008年新疆省财政收入、第二产业产值与固定资产投
通过计算得：b 1=-7.0515，b 2=0.0944，b 3=0.06878 所以该模型为：y ＝-7.0515＋0.0944X 2+0.0688X 3＋i e
计算判定系数R 2为：
2
R ＝
22()()
y y y y --∑∑ = 0.99014112→2
R ＝ 1-(1-2R )n-1n-k （）（） ＝
0.988826603
最后:分析新疆财政收入Y 与第二产业产值X 2、固定资产投资X 3以及从业人数X 4的关联度 假设其模型为：y ＝b 1＋b 2X 2＋b 3X 3＋b 4X 4＋i e ，相关数据如图表4所示。 表4 1991-2008年新疆省财政收入Y 、第二产业产值X2、固定资产
投资X3以及从业人数X4相关数据
通过计算得该模型：y ＝201.46106＋0.115662X 2+0.0834312X 3-0.328787X 4＋i 计算此判定系数R 2为：
2
R ＝
2
2
()
()
y y y y --∑∑ = 0.99306 2
R ＝ 1-(1-2R )
n-1n-k （）
（）
＝ 0.99158
经过以上分析，我们可以看出，该模型在通过一步步增加解释变量X 3（固定资产投资），X 4（从业人数）,校正判定系数2
R 在逐渐增大，说明它们都是影响财政收入的重要因素，都应在模型中保留不应剔除，故模型中共应存在三个解释变量。其最终模型为：y ＝201.46106＋0.115662X 2+0.0834312X 3-0.328787X 4＋i e
五，多重共线性的诊断及相应的补救措施
在一下分析中，将选取原数据所得模型： y ＝201.46106＋0.115662X 2+0.0834312X 3-0.328787X 4＋i e
相关计算数据参照与表1。 1. 进行多重共线性的诊断
（1）2
R ＝0.993 t （b 1）＝2.345 t （b 2）＝3.142 t （b 3）=2.504 t （b 4）＝-2.429
由此可看出，该模型2
R 的值比较高，且t 检验值也都比较显著，所以，不能据此看出其是否存在多重共线性。
（2）X 2、X 3、X 4、之间的关联度 如下表5所示：
表5 相关系数表
X 2 X 3 X 4
X2
1
X3 0.994381 1 X4
0.969714 0.968945
1
由表5可看出，解释变量之间的相关系数较高，存在多重共线性。 2. 多重共线性的补救
针对模型为：y ＝201.46106＋0.115662X 2+0.0834312X 3-0.328787X 4＋i e ，
将上式全部除以X 3作变量变换，建立新的模型y*=C 1+C 2X *
2+C 3X *
3+C 4X *
4 + i e 建立数据表格为
回归统计
Multiple R 0.588867253
R Square 0.346764641
Adjusted R Square 0.206785636
标准误差0.020701847
观测值18
根据此表计算系数b的值为
Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 0.00847 0.0817 0.103665819 0.918905 X Variable 1 0.140353 0.098469 1.425349546 0.175969 X Variable 2 -34.2202 24.96029 -1.370985634 0.191958 X Variable 3 0.062534 0.039589 1.579566773 0.136528
由上可得出新的模型为
e
Y=0.008+0.14X2-34.22X3+0.06X4+i
对该模型进行多重共线性的诊断，算出相关系数表如下
通过计算得出模型为：Y=0.008+0.14X 2-34.22X 3+0.06X 4+i
对新模型进行如下假设检验：
H0：R 2=0
F ＝222
2/k 1
(1)/(n k)
R R ---=2.477 F ～0.1F (3，14)
在α水平下， F 值不落在F 检验的拒绝域〔3.34，＋∞〕中，不拒绝原假设，说明不存在多重共线性。
六，自相关诊断及相应的补救措施
（一）自相关的诊断
1、图形法
根据模型：y ＝201.46106＋0.115662X 2+0.0834312X 3-0.328787X 4
＋i e
1、作i e 对1i e -的散点图，所得结果如图1所示。
图1 i e 对1i e －的散点图
2、作i e 对t 的散点图，所得结果如图2所示。
图2 i e
对t 的散点图
从图形中可以看出，i e 是随机的，即不存在自相关
(2)杜宾－瓦尔逊检验
H0：i e 是随机的
d ＝
2
12
2
1
()n
i
i i n
i
i e
e e
==-∑∑－=0.8356
在α水平下，查D-W 表得DL=0.80、DU=1.26，
则4－DU ＝2.74、4－DL ＝3.2，所以d 值落在〔DL ， DU 〕的区域中，即无法判断是否存在自相关。
综上所述，该模型是不存在自相关的。
七，异方差诊断及相应的补救措施
1. 异方差的诊断 （1） 图形法
根据模型：y ＝201.46106＋0.115662X2+0.0834312X3-0.328787X4＋i e 作i e 对 y
的散点图，所得结果如图所示
图3
i e 对 y
的散点图 由图形可以看出，散点成一天直线的形状，存在一定规律性，即原模型存
在异方差。 2、异方差的补救
针对模型为：y ＝201.46106＋0.115662X 2+0.0834312X 3-0.328787X 4＋i e ，
将上式全部除以y^作变量变换，建立新的模型y*=C1x1+C2X*2+C3X*3+C4X*4+ i
e 建立数据表格为
利用统计软件对该数据表进行分析计算得出
R值
回归统计
Multiple R 0.770383
R Square 0.59349
Adjusted R
Square
0.46841
标准误差0.019196
观测值18
系数表
Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 0.088335 0.205131 0.430626 0.673794 X Variable 1 240.9915 82.11114 2.934943 0.011603 X Variable 2 0.073942 0.080323 0.920555 0.37405 X Variable 3 0.035879 0.156827 0.22878 0.8226 X Variable 4 -0.37985 0.132959 -2.85687 0.013478
由上表可得出c=0.088 c
1=240.99 c
2
=0.074 c
3
=0.036 c
4
=-0.38
所以得出该模型为：y=0.088+240.99x1+0.074x2 +0.036x3-0.38x4对新模型进行帕克检验，判断其是否存在异方差。
3、帕克检验
回归方程为 y=0.088+240.99x
1+0.074x
2
+0.036x
3
-0.38x
4
更据该回归模型计算出e2和估计得
2
建立关于e2与y估计的模型 Ln e2=b1+b2lny^+c
据此，可得该回归模型为：y*＝-4.936－0.478 X*＋i v
令α＝0.1，
H0：B2＝0，Y＝B1+B2 X*+μi
y*＝-4.936－0.478 X*＋i v
t(b i)~
t(16)
0.1
在α水平下，t检验的拒绝域为：〔－∞，1.337〕和〔1.337，＋∞〕
所以t（b2）均落非拒绝域中，不拒绝原假设，B2＝0。由此判断，不存在异方差。
综上所述，该模型不存在异方差，所以诊救成功。
八，小结
由模型可以看出与新疆第二产业总产值呈高度正相关关系，财政收入随着第二产业总产值的增加而增加，当新疆第二产业总产值每增加1亿元，新疆财政收入将增加0.116739亿元。
由表3.1可以看1994年建立的分税体制促进了新疆财政收入的增长，说明一个良好的税制有利于财政收入的增加。
由表5.1和5.2可以看出，新疆财政收入的影响因素很多，如第一、第二、第三产业的产值，固定资产投资，从业人员数等，他们的增加都会促进新疆财政收入的增加。
九，建议
针对模型所反映的问题，我们可以从以下几个方面采取措施进一步提高新疆的财政收入：
1财政收入与第二产业增长相辅相成、相互影响。第二产业增长对财政收也有促进作用。大力发展新疆经济，发展新疆第二产业，努力提高新疆第二产业产，提高第二产业增长的增长率，也就提高了财政收入
2，建立分税体制，加强税收征管，进一步完善税收体制，形成一个符合市场经济基本要求的现代财政税收体。加强税收监管力度，打击偷、逃、抗、骗税行为，从而减少税收流失，增加税收收入。
3，在促进第一产业又好又快的发展的同时加快培育新兴第三产业发展，加大固定资产投资额度，提高从业人员数。各级政府应提供更多的支持、扶持政策，为财政收入增长提供新动力。
十，参考文献
［１］庞皓. 计量经济学［Z］. 北京：科学出版社. 2007.
［２］新疆统计年鉴［Z］. 新疆：统计出版社. 2009..
［３］白萍. 影响我国财政收入的多元线性回归模型. 统计观察2005（5）［４］邓洁. 我国财政收入影响因素的实证分析. 金卡工程经济与法2009（9）
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记 第一章：统计基础 (2) 第二章：计量经济学总论 (7) 第三章：双变量回归分析 (9) 第3.1回归方法 (9) 第3.2结果检验 (10) 第3.3回归参数的分布 (11) 第四章：多变量回归分析 (13) 第五章：OLS的基本假设 (14) 第六章：多重共线性 (16) 第七章：异方差性 (17) 第八章：自相关 (18) 第九章：时间序列分析 (20) 第十章：面板数据分析 (30) 第十一章：其他重要的分析方法 (49) ******加权最小二乘法 (50) ******二阶段最小二乘法TSLS (51) ******非线性最小二乘法 (51) ******多项分布滞后（PDLS） (51) ******广义矩估计 (52) ******logit和probit模型 (52) ******因子分析 (54) ******Granger因果分析 (55) ****** 广义线性回归（Generalized least squares） (55) ******格兰格因果检验 (57) ******误差修正模型（ECM） (57) 第十二章：EVIEWS (58) 第12.1节EVIEWS基本操作 (58) 第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60) 第十三章：SPSS (61) 第13.1SPSS基本操作 (61) 第十四章：数据分析实战经验 (70)
第一章：统计基础 0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标 1 基本概念 统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。 参数总体的数值特征描述，如均值、标准差等。 统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值，从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果（根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量，可以计算出由各个统计量构成的集体的方差，该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差），这符合随机变量的定义，因此该统计量也是随机变量，这个统计量的分布称之为抽样分布，它是从同一总体所抽出，同样大小的所有可能样本，其统计量的值的分布，一般情况下是一个正态分布，因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计，因而服从以真实值为中心的正态分布，如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量 抽样分布的分布参数（均值为总体的均值，标准差为总体的标准差与N的比值）。 4在一个样本之中 包含若干个样本点，各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量，不同个体的该变量的取值相互独立，并且服从某种分布，因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式，其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。 时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化，在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中，同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势（找一条长期的趋势线）、季节变动（确定季节比率）、循环变动和不规则变动。时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果，利用时间序列数据进行预测时，通常假定过去的变化趋势会延续到未来，这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。 统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。 点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则（如求平均数）+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。 区间估计就是点估计值 边际误差，边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差，如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中，根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同，根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计，是总体参数的若干置信区间中的一个，如果继续不断的抽样下去。每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间，如果我们如此不停的抽样下去，所有区间中有95%会包含真正的参数值。区间的概念提醒我们，因为我们只有样本数据，所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。 变量是说明个体的某种特征的概念，如“受教育程度”、“身高”等，说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable)，如性别就有两个分类变量男、女；说明事物有序类别的一个名称，称为顺序变量(rank variable)，如一等品、二等品、小学、初中、大学等；说明事物数字特征并且有米、或者公
计量经济学期末课程论文范文
中国经济增长影响因素实证分析 摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析
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。
计量经济学读书笔记.doc
学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）
三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（ Population Regression Model ，PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（ Population Regression Function ，PRF ）E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（ Sample Regression Function ，SRF ） y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型（ Sample Regression Model ，SRM ） ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与 x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与 x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归 模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模 型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的 改变而改变。
计量经济学 案例分析
第二章 案例分析 研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一． 模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系 图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图 由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y
二．估计参数 假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下： 表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31
计量经济学实证分析-影响人民币汇率变动因素的实证分析汇总
影响人民币汇率变动因素的实证分析 摘要：随着中国经济的高速增长以及贸易顺差的逐年扩大，人民币不断升值，人民币的汇率问题也成为了世界关注的焦点。而影响人民币汇率变动的因素主要包括中国的经济发展状况、国际收支及通货膨胀率等，本文试从理论和实证角度深入分析影响人民币汇率变动的主要因素与汇率变动的关系，通过计量经济学的多种检验方法对之验证分析。 关键字：人民币汇率国际收支 GDP 通胀率外汇储备 当今全球经济一体化背景下，汇率研究不仅是货币金融一个重要的方面，而且在整个宏观经济中都备受关注。在激烈变化的国际国内环境中，汇率是居于核心地位的变量，汇率是一个国家宏观经济的主要调控手段和经济杠杆之一,对国民经济发展起着重要的作用,大多数国家都利用汇率作为促进国际收支平衡、调节货币流通和发展本国经济的主要手段。因此，对影响人民币汇率的因素进行深入透彻的定性分析和定量分析将有助于我们准确预测人民币汇率未来的发展趋势，并制定适用于中国开放经济的汇率、货币政策等经济政策。 一、影响人民币汇率变动的因素 （一）国际收支差额 国际收支变化是决定人民币汇率的重要因素，它是衡量一个国家经济对外开放的主要指标，各国政府对国际收支的状况都非常重视。简而言之，国际收支是一国对外经济活动中的各种收支的总和，而国际收支差额=经常项目收支差额 + 资本往来项目收支差额。它反映了外汇市场供给变化对人民币汇率的影响。一般情况下，国际收支变动决定汇率的中长期走势。随着中国改革开放的不断深入，中国对外经济交往日益频繁，国际收支规模不断扩大。顺差的增大将会抑制人民币的升值。 （二）GDP 近年来国内生产总值快速增长,对人民币汇率的变动有着深远的影响。其影响主要表现在:一是中国经济是以出口为导向的,经济增长促使更多出口产品的生产,扩大贸易差额,进一步加大人民币升值的压力;二是经济增长率高使得我国货币在外汇市场上被看好,人民币在国际市场上的地位增强,促使人民币汇率有上升趋势。 （三）通货膨胀率 通货膨胀是一种货币现象，指货币发行量超过流通中实际所需要的货币量而引起的货币贬值现象。通货膨胀率的高低是影响汇率变化的基础性因素，如果一国的货币发行过多，流通中的货币量超过了商品流通过程中的实际需求，就会造成通货膨胀。通货膨胀使一国的货币在国内购买力下降，使货币对内贬值，在其他条件不变的情况下，货币对内贬值，必然引起对外贬值。若中国的通货膨胀率相对美国的通货膨胀率上升，人民币的相对币值也就是说其购买力在下降，人民币升值的压力将缓解。相反若美国的通货膨胀率高于中国的通货膨胀率，则美元
一分钟看完计量经济学
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 建模步骤：A，理论模型的设计：a ,选择变量b ,确定变量关系c,拟定参数范围 B,样本数据的收集：a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计：a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a , 经济意义的检验1 正相关 2反相关等等 b,统计检验：1 检验样本回归函数和样本的拟合优度, R 的平方即其修正检验 2 样本回归函数和总体回归函数的接近程度：单个解释变量显著性即t 检验,函数显著性即F 检验,接近程度的区间检验 c,模型预测检验1 解释变量条件条件均值与个值的预测 2 预测置信空间变化 d,参数的线性约束检验：1 参数线性约束的检验 2 模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验------------ 主要方法是以F 检验受约束前后模型的差异 e,参数的非线性约束检验：1 最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验------ 主要方法使用X 平方分布检验统计量分布特征 f , 计量经济学检验 1, 异方差性问题：特征：无偏,一致但标准差偏误。检测方法：图示法, Park 与Gleiser 检验法, Goldfeld-Quandt 检验法, White 检验法----- 用WLS 修正异方差 2, 序列相关性问题：特征：无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法：图示法, 回归检验法, Durbin-Waston 检验法, Lagrange 乘子检验法------ 用GLS 或广义差分法修正序列相关性 3 ，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t 减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围 ------------------- 用逐步回归法，差分法或
计量经济学实训
经济计量建模实训课程设计 服务业的发展对国民经济影响的实证分析 一、引言 伴随着我国经济继续平稳快速发展，服务业同样保持快速发展。2012服务业增加值占GDP的比重达到43%，同比提高四个百分点。同时指导服务业发展的一系列政策陆续出台；要将提高服务业比重作为推动服务业发展的第一目标；服务业的发展与促进工业转型升级、加快农业现代化进程和推进城镇化结合起来；服务业“走出去”战略等等。 当前中国正在实施产业结构调整，而加快服务业发展，促进产业结构升级，已经成为中国经济发展重重之重。在此情况下对我国服务行业的研究分析和预测显得十分重要和必要，无论是对我国制定产业政策、发展国民经济还是对人民群众的日常生活都有深远的意义，也有利于服务各行业的人员把握服务业的理论及其发展方向，从而能利用有关服务业的各种理论对我国的服务业结构升级和我国服务业的健康发展做出贡献。 本文尝试运用宏观定量的实证分析方法，并以国际贸易理论为基础，根据中国统计年鉴2012的数据，应用Eviews分析工具，通过对改革开放以来中国第三产业发展的经济数据进行经济计量分析，估计确定国民经济发展与第三产业状况、服务业吸纳社会就业方面、服务贸易赚取外汇的显著性关系，并建立回归模型，从而帮助分析宏观主体以及个体面对服务业发展及创业作出相应决策。并结合中国实际的情况，根据分析结果，对服务业今后的发展提出相应的建议和对策。揭示服务业的发展对国民经济的影响，构建相关的计量经济学模型，探讨服务业不同因素对于国民经济的关系。同时根据模型，分析出模型中存在的问题，并提出建议。 1 服务业发展情况概述及相关理论 1.1服务业发展历程 服务业是随着商品生产和商品交换的发展，继商业之后产生的一个行业。商品的生产和交换扩大了人们的经济交往。为解决由此而产生的人的食宿、货物的运输和存放等问题，出现了饮食、旅店等服务业。服务业最早主要是为商品流通服务的。随着城市的繁荣，居民的日益增多，不仅在经济活动中离不开服务业，而且服务业也逐渐转向以为人们的生活服务为主。社会化大生产创造的较高的生产率和发达的社会分工，促使生产企业中的某些为生产服务的劳动从生产过程中逐渐分离出来（如工厂的维修车间逐渐变成修理企业），加入服务业的行列，成为为生产服务的独立行业。 服务业从为流通服务到为生活服务，进一步扩展到为生产服务，经历了一个很长的历史过程。服务业的社会性质也随着历史的发展而变化。在前资本主义社会，主要是为奴隶主和封建主服务,大多由小生产者经营,因而具有小商品经济性质。资本主义服务业以盈利为目的，资本家和服务劳动者之间的关系是雇佣关系。社会主义服务业是以生产资料公有制为基础，以提高人民群众物质文化生活为目的，是真正为全社会的生产、流通和消费服务的行业。 “十一五”时期，我国金融、批发零售、住宿餐饮、交通仓储等主要服务 1
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
计量经济学模型分析论文
计量经济学模型分析论文 工商101
我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982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。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。
杨小凯
杨小凯（1948年10月6日－2004年7月7日），原名杨曦光，澳大利亚经济学家，华人。杨小凯原籍中国湖南省湘潭县，出生于吉林省，在湖南长沙长大。他最突出的贡献是提出新兴古典经济学与超边际分析方法和理论。他已出版的中英文专著包括：《专业化与经济组织》、《经济学：新兴古典与新古典框架》、《发展经济学：超边际与边际分析》，使他获得了世界级的成就和同行的推崇。他曾两次被提名诺贝尔经济学奖（2002年和2003年）2004年于澳洲墨尔本的家中去世，享年55岁。 主要成就：提出新兴古典经济学方法和理论提出超边际分析方法和理论 代表作品：《专业化与经济组织》；《经济学：新兴古典与新古典框架》等重要事件：被两次提名诺贝尔经济学奖 杨小凯，1988年获普林斯顿大学经济学博士学位，曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。 他的论文见于“美国经济评论”，“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。 他的《经济学：新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基 进行重新梳理，为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的，我敢预见，人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起，我认为它很可能成为未来的潮流。” 诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当·斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。 由于其在经济学上的巨大成就，杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 研究领域：
计量经济学实证分析选题
地区人均收入影响因素的计量分析 菲利普斯曲线的验证 恩格尔系数模型检验 成都市投资额影响因素的实证分析 对我国经济增长的因素分析 关于教育对中国经济增长作用的计量分析 关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析 改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析 固定资产投资对GDP的影响 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析 吉尼系数影响因素的计量分析 我国旅游经济的因素分析 试探交通运输发展与国民经济的关系 我国1978-1997年的财政收入和国民生产总值的计量分析我国经济增长对能源消耗的依赖 投资额与生产总值和物价指1 外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析 影响居民消费水平的因素分析 我国人均GDP与消费的计量分析 有关我国居民储蓄影响因素的计量分析 新中国出口的影响因素分析 影响股价指数的因素分析 影响居民消费水平的主要因素分析 我国消费的影响因素分析(经济2班） 中国能源需求影响因素实证分析 中国经济增长与周期波动 中国旅游业发展状况分析 中国城市居民消费计量分析 对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研 对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析 餐饮业区域市场潜力的影响因素分析 FDI对中国经济增长的影1 城镇居民住房面积的多因素分析 关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析 关于国内旅游需求的计量经济学分析报告 如何提高农业产值和农民人均收入水平 宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析 三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出 上市公司财务预警模型设计与分析 货币政策有效性分析 外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析 我国采矿业龙头企业利润因素分析 我国农民收入影响因素的回归分析
计量经济学-案例分析-第六章
第六章 案例分析 一、研究目的 2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。 二、模型设定 正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为 t t t u X Y ++=21ββ （6.43） 式中，Y t 为农村居民人均消费支出，X t 为农村人均居民纯收入，u t 为随机误差项。表6.3是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。 表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位： 元
2000 2001 2002 2003 2253.40 2366.40 2475.60 2622.24 1670.00 1741.00 1834.00 1943.30 314.0 316.5 315.2 320.2 717.64 747.68 785.41 818.86 531.85 550.08 581.85 606.81 为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。 根据表6.3中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得 t t X Y 0.59987528.106?+= （6.44） Se = (12.2238) (0.0214) t = (8.7332) (28.3067) R 2 = 0.9788，F = 786.0548，d f = 17，DW = 0.7706 该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为19、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW 统计表可知，d L =1.18，d U = 1.40，模型中DW 第六章 联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据 单位：亿元 （1） 用狭义的工具变量法估计消费方程 选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下： 结果如下： 所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 012???582.27610.2748560.432124α αα===，， （2） 用间接最小二乘法估计消费方程 消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为： 11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计，结果如下： 所以参数估计量为： 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为： 12122??0.274856?π α π == 211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程 第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下： 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论） 三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x b b y ++=10--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x b b y 10???+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回 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 第八章案例分析 改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城 乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 （YY ）,并作时序图（见图 8.6） 从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF* 文献读后感——基于动态计量经济学模型的房地产 周期研究 丁毅1 （南京财经大学国民经济学MG11001049） 摘要：本文作者参见清华大学学报2007年第47卷第12期《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一问，研究了动态计量经济学模型在现实的应用方法。参考文献对所涉及的内容包括自回归分布滞后的ARMAX模型，使用了ADF检验和多重协整JJ检验，求出了误差修正序列（ECM）。 关键词：动态经济学模型ECMARMAX模型JJ检验 0 文献内容 本文是研究张红教授等《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一文后的读后笔记。原文是以北京市1989年至2004年的时间序列数据为基础，建立了用于分析和判别房地产周期的动态计量经济学模型。原文作者使用的动态计量经济学模型，是有别于传统计量经济学模型的理论先导方法。张红教授认为如果后者先验理论的不准确，将导致传统计量经济学模型参数的错误。这与《中级计量经济学》中所认为的伪拟合问题含义相同。原文采用了误差修正模型和协整理论基础上的动态经济学模型，建立了北京房地产市场模型。经过系列分析后，得出结论：2006年北京房地产市场继续稳步上升。这与事实现今基本相同，因此本文作者认为该模型拟合过程正确。同时，张红教授指出，模型后期修正可以构建房地产周期识别指标和复杂性指标体系，时期合理体现市场的真实情况，而且可以考虑应用广义脉冲函数等分析某单独因素对房地产市场的周期的冲击性影响。[1] 1 原文解读 1.1选择动态经济学模型原因 中国房地产各种非理性因素对房地产有着深刻的影响能力，同时房地产行业的统计数据质量和时间序列长度无法满足分析需要，因此传统计量经济学模型效果差，应当考虑动态计量经济学模型。使用一个代表数据生成过程的自回归分布整合模型，然后推出包含变量间长期稳定关系的简单模型。这种模型使用了经济理论和统计数据，充分利用数据所包含的全部信息，适合于房地产市场周期分析。1.2建模思路 1.确定房地产周期变量相关的时间序列，建 立指标体系； 2.建立ARMAX模型； 3.确定模型参数，及ARMAX的滞后阶数； 4.对参数进行检验，ADF和多重协整JJ检验； 5.求出ECM，以此表明周期实际表征数据； 6.建立包含修正项的ARMAX模型； 7.模型的预测和分析； 1.3ARMAX模型 Eq1表示ARMAX模型。其中，RD表示销售率，INVT表示年度完成投资额，PRIE表示年度商品房平均销售价格，EARN表示家庭年均可支配收入；因为原文中，指标体系是通过经验判断和行业规范建立的，因此本文作者在此不进行叙述。 1.4JJ检验[2] Johansen和Juselius的似然比检验方法，简称JJ检验，主要用来分析诸多变量组成的V AR系统，借助典型相关理论在V AR模型基础上使用似然比检验进行协整检验的同时确定协整关系。其中，要注意的问题有 1.根据时间序列的数据生成过程正确选择确定成 分，正确处理好截距项和趋势项； 2.在实证分析阶段的结果上选择临界值； 3.协整关系非唯一性问题，当检验结果出现多个 中国宏观经济的计量经济学模型实证研究 宏观经济学模型,是计量经济学模型研究中的一个重要领域,具有很强的实用价值。本文中,我们首先选取了四部门构成的宏观经济理论,并根据现实的经济情况,构造出了一个联立方程的计量经济学模型,并通过了识别。接下来,我们从27年的《中国统计年鉴》中,筛选出需要的数据,进行实证分析,采用最小二乘法,对模型参数进行了估计,并对估计出的参数进行了四步的检验。最后,我们得出了这个方程,并对这个模型的优缺点进行了讨论。 一、引言 所谓宏观经济,是指一个国家,一个社会总体的经济行为及其后果。而宏观计量经济学模型是在一国的宏观经济总量水平上,把握和反映经济运动的全面特征,研究宏观经济主要指标间的相互依存关系,用数学的语言描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的,并可以用以进行宏观经济的结构分析、政策评价、决策研究和发展预测。本文中,我们选取了经典的四部门(消费者、、政府、国外)经济的国民收入构成理论,作为我们研究的理论基础,并以此来建立模型。 二、模型的构建与识别 1、模型的构建 首先,根据四部门经济的国民收入构成理论,我们可以得到以下等式: Y(t)=C(t)+I(t)+G(t)+NX(t)t=1978,1979…25,26 其中,Y表示GDP,C表示居民消费,I表示投资,G表示政府购买,NX 表示净出口。 我们假设政府购买和净出口额作为外生变量,由系统外部给定,并对系统内部其他变量产生影响。而居民消费和投资这两项指标,又都由当年的GDP 决定。根据这些设定,我们分别建立居民消费和投资的方程,如下: C(t)=a()+a(1)Y(t)+u(1)(t),t=1978,1979…25,26 I(t)=b()+b(1)Y(t)+u(2)(t),t=1978,1979…25,26 因此,最后我们得到了如下的联立方程计量经济学模型: C(t)=a()+a(1)Y(t)+u(1)(t) I(t)=b()+b(1)Y(t)+u(2)(t) Y(t)=C(t)+I(t)+G(t)+NX(t)t=1978,1979…25,26第六章联立方程计量经济学模型案例
计量经济学读书笔记
计量经济学论文参考题目
计量经济学-案例分析-第八章
计量经济学论文读后感
中国宏观经济的计量经济学模型实证研究