中国地区经济趋同研究--横断面以及时间序列分析的统计检
验
作者：孟健军， 川田康治
作者单位：孟健军(日本东京工业大学)， 川田康治(日本神户大学)
刊名：
开发研究
英文刊名：RESEARCH ON DEVELOPMENT
年，卷(期)：2003(4)
被引用次数：10次
参考文献(41条)
1.加藤弘之中国的经济市场化和地区差距 1995(171)
2.加藤弘之中国地区差距(国内市场的统一和地区政策) 1999(179)
3.吴军华关于中国地区的经济差距和区域开发的实证研究 1994
4.陈光辉改革开发后的中国地区差距 1996(04)
5.中兼和津次中国的地区差距和它的结构 1996(02)
6.孟健军局部经济圈的形成和环黄海区域 1997
7.山本拓经济的时序列分析 1988
8.渡边利规夫<社会主义市场经济的中国> 1944
9.Barro R J Convergence[外文期刊] 1992(02)
10.World Bank Economic Growth 1995
11.Bernard A B"Productivity across Industries and Countries[外文期刊] 1996(01)
12.Bernard A B"Interpreting Tests of Convergence Hypothesis 1996(02)
13.Chen J Regional Inequality and Economic Growth in China[外文期刊] 1996(02)
14.Durlauf S N"The New Empirics of Economic Growth 1998
15.Evans P"Using Panel Data to Evaluate Growth Theories[外文期刊] 1998(02)
16.Greene W H"Regional Convergence of Output per Worker in China:A Neoclassical Intepretation[外文期刊] 1997(04)
17.Im K S;M .H.Pesaran and Y.Shin"Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels 1997
18.Jian T;J.D.Sachs;A.M.Warmer"Trends in Regional Inequalicy in China 1996(01)
19.Kocherlakota;N.R.and K.M.Yi Can Convergence Regressions Distinguish Between Exogenous and Endogenous Growth Models? 1995(02)
20.Mankiw G;D.Romer and D.Romer and D.Weil A Contribution to the Empirics of Economic Growth
1992(02)
21.Raiser M Subsidising Inequality:Economic Reofrms, Fiscal Transfers and Convergence across Chinese Provinces 1998(03)
22.Romer D Advanced Macroeconomics 1996
23.查看详情
24.查看详情
25.查看详情
26.查看详情
27.查看详情
28.查看详情
29.查看详情
30.查看详情
31.查看详情
32.查看详情
33.查看详情
34.查看详情
35.查看详情
36.查看详情
37.查看详情
38.查看详情
39.查看详情
40.查看详情
41.查看详情
引证文献(10条)
1.邓慧慧中国三大都市圈经济增长趋于收敛还是发散?——基于协整分析和Granger因果检验[期刊论文]-城市发展研究 2011(11)
2.高倩地区发展过程中的“俱乐部收敛”现象及其机制研究[学位论文]硕士 2006
3.李筱青区域经济一体化对长株潭经济增长的影响分析[期刊论文]-湖南社会科学 2011(5)
4.地区经济差距变动研究的焦点及最新进展[期刊论文]-探索 2005(5)
5.覃成林.王荣斌中国区域经济增长σ趋同分析[期刊论文]-华中师范大学学报（人文社会科学版） 2007(3)
6.王荣斌区域经济增长σ趋同影响因素探析——以福建为例[期刊论文]-工业技术经济 2011(12)
7.王启仿中国区域经济增长收敛问题的论争[期刊论文]-财经理论与实践 2004(3)
8.宋艳菊中国区域经济增长差异的收敛性分析[学位论文]硕士 2006
9.贾彦东中国金融波动研究[学位论文]硕士 2004
10.吴玉鸣中国经济增长与收入分配差异的空间统计分析[学位论文]博士 2004
本文链接：https://www.doczj.com/doc/959331775.html,/Periodical_kfyj200304002.aspx
课程论文 题目：第三产业产值的影响因素分析 学院财会学院＿ 专业会计专硕 班级会计专硕1501 课程名称计量经济学（课程设计） 学号 学生姓名 60 指导教师赵卫亚 成绩 二○一五年十二月
第三产业产值的影响因素分析 摘要：本文利用计量经济分析方法和1990—2010年的时间序列统计资料，建立了我国第三产业产值影响因素模型。建模过程中，处理了模型中的协整检验、自相关性等问题。本文认为我国第三产业产值主要受GDP和我国城乡居民存款储蓄的影响，因此需要引起足够的重视，正确开展工作，促进第三产业的发展。 关键词：第三产业产值；时间序列分析；GDP；城乡居民存款储蓄 一、引言 第三产业是指除第一二产业以外的其他行业。自从我国进入改革开放以来，我国不仅在积极发展第一产业和第二产业的同时，也在积极扶植第三产业的发展。我国属于发展中国家，仅靠出口农产品或初级工业品很难在国际社会中立有一足之地。进入21世纪，第三产业的发展迫切需要成为促进经济发展的主要动力。这主要是因为第三产业基本以服务业为主，这就使其具有了行业多，范围广等特点，从而能够提供更多的就业机会，相对于其他产业服务业的就业门滥相对来说也较低，能吸纳农村等剩余劳动力，并且第三产业的发展，也能有效地促进第一产业和第二产业的发展，加速推进我国的工业化和现代化进程，提高我国的综合国力。我国的第三产业较其他发达国家仍有很大的差距，所以加快本国第三产业发展迫在眉睫。 第三产业不仅在占国民生产总值比重方面不断提高，其内部的产业结构也在不断地发生着变化。最初我国第三产业的发展主要集中以餐饮等为主的传统服务业上，而随着新型服务业的产生，我国开始侧重向金融保险业、房地产业等方面的发展，其数量和质量的提高使得第三产业在我国经济发展的过程中产生的作用也越来越显著。 因此，研究第三产业产值的影响因素分析具有实际意义。 二、文献综述 江小涓、李辉（2004）建立了一个多元回归模型来分析收入水平、消费结构、城市化以及其他因素对第三产业未来发展的影响，提出第三产业比例随着人均GDP水平增长而增加[1]。郭彩霞（2009）对1978到2008年相关数据进行实证分析，得到要想加快农村现代化就必须要促进第三产业的发展结论[2]。王小宁（2009）认为第三产业固定资产的投资对第三产业产值具有重大的影响[3]。徐群、于德淼、赵春阁在对第三产业发展研究时主要是利用线性回归模型来对我国第三产业的影响因素进行分析，对我国第三产业发展现状的研究和趋势预测就是利用的主成分分析和逐步回归分析方法[4]。
中国2014年主要经济数据 统计局:去年GDP同比增7.4%大陆总人口13.6亿 2015-02-26 10:16:00国家统计局网站分享 2014年，面对复杂多变的国际环境和艰巨繁重的国内发展改革稳定任务，党中央、国务院团结带领全国各族人民，牢牢把握国内外发展大势，坚持稳中求进工作总基调，全力推进改革开放，着力创新宏观调控，奋力激发市场活力，努力培育创新动力，国民经济在新常态下平稳运行，结构调整出现积极变化，发展质量不断提高，民生事业持续改善，实现了经济社会持续稳定发展。 一、综合 年末全国大陆总人口为136782万人，比上年末增加710万人，其中城镇常住人口为74916万人，占总人口比重为54.77%。全年出生人口1687万人，出生率为12.37‰；死亡人口977万人，死亡率为7.16‰；自然增长率为5.21‰。全国人户分离的人口[2]为2.98亿人，其中流动人口[3]为2.53亿人。 国民经济稳定增长。初步核算，全年国内生产总值[5]636463亿元，比上年增长7.4%。其中，第一产业增加值58332亿元，增长4.1%；第二产业增加值271392亿元，增长7.3%；第三产业增加值306739亿元，增长8.1%。第一产业增加值占国内生产总值的比重为9.2%，第二产业增加值比重为42.6%，第三产业增加值比重为48.2%。
就业继续增加。年末全国就业人员77253万人，其中城镇就业人员39310万人。全年城镇新增就业1322万人。年末城镇登记失业率为4.09%。全国农民工[6]总量为27395万人，比上年增长1.9%。其中，外出农民工16821万人，增长1.3%；本地农民工10574万人，增长2.8%。 劳动生产率稳步提高。全年国家全员劳动生产率[7]为72313元/人，比上年提高7.0%。 价格水平涨幅较低。全年居民消费价格比上年上涨2.0%，其中食品价格上涨3.1%。固定资产投资价格上涨0.5%。工业生产者出厂价格下降1.9%。工业生产者购进价格下降2.2%。农产品生产者价格[8]下降0.2%。 70个大中城市新建商品住宅销售价格月同比上涨城市个数上半年各月均为69个，下半年月同比上涨城市个数逐月减少， 12月份为2个，月同比价格下降城市个数增加至68个。 财政收入稳定增长。全年全国一般公共财政收入140350亿元，比上年增加11140亿元，增长8.6%，其中税收收入119158亿元，增加8627亿元，增长7.8%。 外汇储备略有增加。年末国家外汇储备38430亿美元，比上年末增加217亿美元。全年人民币平均汇率为1美元兑6.1428元人民币，比上年升值0.8%。 二、农业 全年粮食种植面积11274万公顷，比上年增加78万公顷。棉花种植面积422万公顷，减少13万公顷。油料种植面积1408万公顷，增加6万公顷。糖料种植面积191万公顷，减少9万公顷。 粮食再获丰收。全年粮食产量60710万吨，比上年增加516万吨，增产0.9%。其中，夏粮产量13660万吨，增产3.6%；早稻产量3401万吨，减产0.4%；秋粮产量43649万吨，增产0.1%。全年谷物产量55727万吨，比上年增产0.8%。其中，稻谷产量20643万吨，增产1.4%；小麦产量12617万吨，增产3.5%；玉米产量21567万吨，减产1.3%。
第九章时间序列计量经济学模型案例 1、1949—2001年中国人口时间序列数据见表8，由该数据（1）画时间序列图和差分图；（2）求中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模型形式；（3）估计时间序列模型；（4）样本外预测。 表9.1 中国人口时间序列数据（单位：亿人） 年份人口y t 年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t 1949 5.4167 1960 6.6207 1971 8.5229 1982 10.159 1993 11.8517 1950 5.5196 1961 6.5859 1972 8.7177 1983 10.2764 1994 11.985 1951 5.63 1962 6.7295 1973 8.9211 1984 10.3876 1995 12.1121 1952 5.7482 1963 6.9172 1974 9.0859 1985 10.5851 1996 12.2389 1953 5.8796 1964 7.0499 1975 9.242 1986 10.7507 1997 12.3626 1954 6.0266 1965 7.2538 1976 9.3717 1987 10.93 1998 12.4761 1955 6.1465 1966 7.4542 1977 9.4974 1988 11.1026 1999 12.5786 1956 6.2828 1967 7.6368 1978 9.6259 1989 11.2704 2000 12.6743 1957 6.4653 1968 7.8534 1979 9.7542 1990 11.4333 2001 12.7627 1958 6.5994 1969 8.0671 1980 9.8705 1991 11.5823 1959 6.7207 1970 8.2992 1981 10.0072 1992 11.7171 （1）画时间序列图 y的数据窗口 打开 t 得到中国人口序列图
【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！
Long long ago，有多long？估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义？当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢？ 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 ?描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。
1. UHS(Urban Household Survey) （此数据使用需要得到国家统计局授权） 简介：中国城镇住户调查数据。它是国家统计局城调总队负责调查的。现在可以拿到1986年至2006年的数据。如果可能的话，我们可以拿到全部省份的数据，但现在大家使用的是六个省份的数据（、、、、、）。每年大约有3500-4000户的数据。 包含变量：（1）个人层次上的变量。与户主关系，性别、年龄、文化程度、行业、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、退休金、财产性收入。（2）家庭层次上的变量。家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房间个数、家庭财产、现金支出、现金流入、储蓄、借款、家庭消费。 可做的研究：（1）教育回报率问题。（2）收入不平等问题。（3）劳动力供给问题。家庭财产、孩子（老人）、退休金。（4）行业的分布及变化。（5）职业的分布及变化。人力资源管理。（6）就业问题。失业率和劳动参与率。（7）教育决定因素及教育不平等问题。（8）社会保障方面的研究（退休金）。（9）财产性收入研究。（10）房地产需求问题。它与人口结构的关系。（11）非正规金融问题（借款）。（12）家庭消费的决定因素及模式变化。
2.CHIP（Chinese Household Income Project Survey） ：Chinese Household Income Project, 1988; Chinese Household Income Project, 1995; Chinese Household Income Project, 2002 简介：中国家庭收入项目调查。它是由国家统计局农调总队和中国社会科学院经济研究所共同开展此项专门调查。调查容主要包括：收入、消费、就业、生产等有关方面的情况。现在做了三轮，分别是1988,1995,2002，可能2006的也正在进行中。这个数据是全部省份。这个数据的好处是，农村及城镇的数据都有。城镇每年家庭的数据大约有6800户，人数大约为20000人。农村每年家庭的数据大约有9200户，人数大约有38000人。 包含变量：（1）个人层次上的变量。与户主关系，性别、年龄、受教育年限、行业、所有制、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、是否中共党员、是否当过兵、是否当过干部、吸烟花多少钱、喝酒花多少钱、是否残疾、医药支出额多少、生病的时间、从事家务劳动的时间、照顾家里其它病人的时间、工资收入总额、退休金、股票红利、工作天数、工作小时数、找工作的渠道、居住条件、开始非农就业的年份。（2）家庭层次上的变量。家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房屋所有权、贷款的数量、借钱的途径、自己及配偶父母的家庭成分、家庭收入、老人补助金、现金支出、家庭消费、家庭财产。 可做的研究：（1）教育回报率问题；（2）收入不平等问题。（3）劳动力供给问题。家庭财产、孩子（老人）、退休金、家务劳动时间。（4）找工作的方式问题。（5）行业的分布及变化。（6）职业的分布及变化。人力资源管理。（7）就业问题。失业率和劳动参与率。（8）教育决定因素及教育不平等问题。（9）社会保障方面的研究（退休金）。（10）财产性收入研究（股票）。（11）房地产需求问题。它与人口结构的关系。（12）住房解决方式问题。（13）农村非正规金融问题（借款）。（14）家庭消费的决定因素及模式变化。（15）党员、当兵、当干部、父母家庭成分对收入和就业的影响（16）吸烟、喝酒等支出的决定因素及变化趋势（17）农村老人补助金问题。（18）老人养老安排问题。（19）老年人劳动供给问题（退休年龄的提高）。
1.1949—2001年中国人口时间序列数据见表8，由该数据（1）画时间序列图；（2）求中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模型形式；（3）估计时间序列模型；（4）样本外预测。 表8 中国人口时间序列数据（单位：亿人） 年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t 1949 5.4167 1960 6.6207 1971 8.5229 1982 10.159 1993 11.8517 1950 5.5196 1961 6.5859 1972 8.7177 1983 10.2764 1994 11.985 1951 5.63 1962 6.7295 1973 8.9211 1984 10.3876 1995 12.1121 1952 5.7482 1963 6.9172 1974 9.0859 1985 10.5851 1996 12.2389 1953 5.8796 1964 7.0499 1975 9.242 1986 10.7507 1997 12.3626 1954 6.0266 1965 7.2538 1976 9.3717 1987 10.93 1998 12.4761 1955 6.1465 1966 7.4542 1977 9.4974 1988 11.1026 1999 12.5786 1956 6.2828 1967 7.6368 1978 9.6259 1989 11.2704 2000 12.6743 1957 6.4653 1968 7.8534 1979 9.7542 1990 11.4333 2001 12.7627 1958 6.5994 1969 8.0671 1980 9.8705 1991 11.5823 1959 6.7207 1970 8.2992 1981 10.0072 1992 11.7171 （1）画时间序列图 打开 y的数据窗口 t
计量经济学引子：是真回归还是伪回归？问题：●如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列来进行分析，会造成什么不良后果； ●如何判断一个时间序列是否为平稳序列；●当我们在计量经济分析中涉及到非平稳时间序列时，应作如何处理？第一节时间序列基本概念本节基本内容: ●伪回归问题●随机过程的概念●时间序列的平稳性一、伪回归问题传统计量经济学模型的假定条件：序列的平稳性、正态性。所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。 20世纪70年代，Grange、Newbold 研究发现，造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性三、时间序列的平稳性所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上，有两种意义的平稳性，一是严格平稳，另一种是弱平稳。时间序列的非平稳性是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。在实际中遇到的时间序列数据很可能是非平稳序列，而平稳性在计量经济建模中又具有重要地位，因此有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。第二节 时间序列平稳性的单位根检验本节基本内容: ●单位根检验● Dickey－Fuller检验● Augmented Dickey－Fuller检验一、单位根过程单位根过程结论: 随机游动过程是非平稳的。
因此，检验序列的非平稳性就变为检验特征方程是否有单位根，这就是单位根检验方法的由来。二、Dickey-Fuller检验（DF检验）大多数经济变量呈现出强烈的趋势特征。这些具有趋势特征的经济变量，当发生经济振荡或冲击后，一般会出现两种情形: ●受到振荡或冲击后，经济变量逐渐又回它们的长期趋势轨迹；●这些经济变量没有回到原有轨迹，而呈现出随机游走的状态。若我们研究的经济变量遵从一个非平稳过程，一个变量对其他变量的回归可能会导致伪回归结果。这是研究单位根检验的重要意义所在。 2 提出假设检验用统计量为常规t统计量， 3 计算在原假设成立的条件下t统计量值，查DF检验临界值表得临界值，然后将t统计量值与DF检验临界值比较：若t统计量值小于DF检验临界值，则拒绝原假设，说明序列不存在单位根；若t统计量值大于或等于DF检验临界值，则接受原假设，说明序列存在单位根。Dickey、Fuller研究发现，DF检验的临界值同序列的数据生成过程以及回归模型的类型有关，因此他们针对如下三种方程编制了临界值表，后来Mackinnon把临界值表加以扩充，形成了目前使用广泛的临界值表，在EViews软件中使用的是Mackinnon临界值表。 DF检验存在的问题是，在检验所设定的模型时，假设随机扰动项不存在自相关。但大多数的经济数据序列是不能满足此项假设的，当随机扰动项存在自相关时，直接使用DF检验法会出现偏误，为了保证单位根检验的有效性，人们对DF检验进行拓展，从而形成了扩展的DF检验Augmented Dickey-Fuller Test ，简称为ADF检验。根据《中国
时间序列分析实验指导
4 2 -2 -4 50100150200250 统计与应用数学学院
前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点： ①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！ 限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。
统计与数学模型分析实验中心 2007年2月
目录
实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式； 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验内容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
从行业哪些数据能看清中国宏观经济的真相? 路透北京7月31日电---中国宏观经济数据的真实性近期再遭质疑,那麽行业的哪些数据,能真实反映中国宏观经济的真相? 美银美林在一份名为"中国行业活动数据概览"的研究报告中指出,一些行业指标能相对较好地反应整体经济运行情况,这些指标可分为上游指标和下游指标. 具体来说,出口、基建和房地产固定资产投资以及汽车销售等下游经济活动,通常能够快速传导到电力、煤炭、钢铁、水泥、有色金属和建造机械等上游领域.这些上游领域原材料的价格和库存,对下游需求的波动极其敏感.此外,运输和电信行业因连接上下游领域,也被美银美林纳入视线. 以下为美银美林重点关注的部分上下游行业指标: * 电力 关注指标:国家统计局发布的发电量数据 国家能源局和电力企业联合会发布的用电量数据 电力数据和工业生产及消费活动密切相关.由於中央对地方单位GDP能耗控制得日益严格,因此地方官员不太愿意在能源问题上虚报.另外,中国五大发电集团在全国发电量中占据"半壁江山",令发电量数据亦不太容易被扭曲. 用电量和发电量指标相比较的话,前者相对更可靠一些,因为国家统计局公布的发电量数据,仅包括年营收超2,000万元人民币的大型发电企业,小型电厂则被排除在外. * 煤炭: 价格指标:秦皇岛港口5,500大卡大同优混动力煤价格 山西柳林4号焦煤价格 澳洲BJ动力煤价格指数 库存指标:秦皇岛港动力煤库存(该港口占中国港口煤炭吞吐量的约50%) 电厂动力煤库存(包含沿海地区六家主要发电集团) 钢铁企业焦煤库存 煤炭需求主要受电力、水泥和钢铁需求推动.动力煤价格和库存主要跟随发电量而波动,但有一定滞後.因此,要牢记仅仅关注煤炭数据,可能对中国经济做出错误评判. * 钢铁: 产量指标:国家统计局月度钢材产量数据
来自中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要，卓越的经济理论以及准确的经济预测均建立在对数据的准确把控上。特别对于转型时期的中国，宏观数据体系基本上依据市场经济需求建立，但尚未完全摆脱计划经济影响，理解中国经济数据更具复杂性。本文简单介绍经济数据阅读处理基本方法，搭建经济数据体系，成系统的分类介绍各经济指标，力图使读者在形成数据系统框架的基础上掌握各经济指标，并准确运用。然而受篇幅限制，本文在尽量做到对指标全面覆盖的同时，对各指标介绍的深度难免有限。 本文首先介绍宏观经济指标的阅读以及处理方法。宏观指标以时间序列型居多，而宏观数据的变化往往反映经济走势，因而具有更为重要的意义。在转型期的中国，统计技术与资料的限制使得累计值和当月值在月度与季度数据中成为普遍使用的两个概念。寒来暑往，秋收冬藏。生产活动的季节性变化意味着经济指标随季节出现涨落。同比变化率是最为简单的消除季节性的方法，然而存在滞后性。及时有效的分析短期经济走势，需要借助一定技术手段排除季节性因素，得到环比增速数据。 本文第二部分通过构建中国经济数据体系来系统介绍各经济指标。我们以市场经济循环作为分析的起点。从产出面、需求面和收入面构建实体经济指标体系。循环表现为需求决定产出、产出创造收入、收入产生需求。产出面以生产法 GDP 为总量指标，工业增加值、采购经理人指数等均是从生产面的不同侧面对经济情况进行描述。而需求面GDP以支出法GDP为代表，与其三大子项消费、投资和净出口对应的有社会零售总额、固定资产投资以及货物贸易等更为高频的指标。收入法GDP是从收入面描述经济的总量指标，包括劳动者报酬、企业盈余、生产税净额以及固定资产折旧四项，企业利润、就业、财政数据等从收入面对经济走势进行了描述。 本文第三部分介绍宏观名义量与实际量区别产生出一般物价指标——通胀指标。而通胀水平变化在价格粘性背景下可能影响实际经济变量。其中CPI是最为常用的通胀指标，通胀变化一方面显示实体经济走势，另一方面对货币政策具有指示意义。因而预测通胀变化对市场分析至关重要。 本文第四部分介绍现代经济系统中重要的组成部分——货币循环指标。现代市场经济下货币与金融是市场循环的润滑剂。而央行是调控货币政策的职能部门。央行向商业银行投放或回收货币，商业银行向实体经济投放信贷并形成货币再生创造。这样形成央行与商业银行、商业银行与实体经济两个层次的资金市场。相应的货币总量、资金价格、流动性供应等均存在两个层面的度量指标。一般情况下，商业银行层面的资金供求变化会影响实体经济变化。但在金融体系传导不
历年世界各国GDP排名中国GDP总值、世界排名、人口及外汇储备统计数据 （一）中国GDP总值、世界排名、人口及外汇储备统计数据 1949年中国GDP世界排名第X位：179.56亿美元（50年国家外汇储备：1.57亿美元）人口5.42亿 1952年中国GDP世界排名第X位：276亿美元[679亿]（外汇储备：1.08亿美元）人口5.75亿 1962年中国GDP世界排名第X位：467亿美元[1149.3亿]（外汇储备：0.81亿美元）人口6.73亿 1970年中国GDP世界排名第13位：916亿美元[2252.7亿]（外汇储备：0.88亿美元）人口8.30亿 1978年中国GDP世界排名第15位：2683亿美元（国家外汇储备：1.67亿美元）人口9.63亿 1980年中国GDP世界排名第7位：3332亿美元（国家外汇储备：－12.96亿美元）人口9.87亿 1990年中国GDP世界排名第10位：3638亿美元（国家外汇储备：110.93亿美元）人口11.43亿 1995年中国GDP世界排名第7位：6913亿美元（国家外汇储备：735.97亿美元）人口12.11亿 2000年中国GDP世界排名第6位：10801亿美元（国家外汇储备：1655.74亿美元）人口12.67亿
2001年中国GDP世界排名第6位：11592亿美元（国家外汇储备：2121.65亿美元）人口12.76亿 2002年中国GDP世界排名第6位：12371亿美元（国家外汇储备：2864.07亿美元）人口12.85亿 2003年中国GDP世界排名第7位：14099亿美元（国家外汇储备：4032.51亿美元）人口12.92亿 2004年中国GDP世界排名第6位：19787亿美元（国家外汇储备：6099.32亿美元）人口12.99亿 2005年中国GDP世界排名第5位：22564亿美元（国家外汇储备：8189亿美元）人口13.09亿 2006年中国GDP世界排名第4位：26448亿美元（国家外汇储备：10663亿美元）人口13.10亿 2007年中国GDP世界排名第3位：29330亿美元/预测(汇率按7.8计算)（国家外汇储备：12020亿 （二）历年世界各国GDP排名 1970——2009世界GDP排名1970年世界各国（地区）GDP总值排名（除苏联外，按当时汇率） 01----美国--------1,0255亿美元 02----日本----------2068亿美元 03----西德----------2037亿美元
第九章 时间序列计量经济学模型的理论与方法 练习题 1、 请描述平稳时间序列的条件。 2、 单整变量的单位根检验为什么从DF 检验发展到ADF 检验？ 3、设,10,sin cos ≤≤+=t t t x t θηθξ其中ηξ，是相互独立的正态分布N(0, 2 σ)随机变 量，θ是实数。试证：{10,≤≤t x t }为平稳过程。 4、 用图形及LB Q 法检验1978-2002年居民消费总额时间序列的平稳性，数据如下： 5、 利用4中数据，用ADF 法对居民消费总额时间序列进行平稳性检验。 6、 利用4中数据，对居民消费总额时间序列进行单整性分析。 7、 根据6中的结论，对居民消费总额的差分平稳时间序列进行模型识别。 8、 用Yule Walker 法和最小二乘法对7中的居民消费总额的差分平稳时间序列进行时间序 列模型估计，并比较估计结果。 9、 有如下AR(2)随机过程： t t t t X X X ε++=--2106.01.0 该过程是否是平稳过程？ 10、求MA(3)模型3213.05.08.01---+-++=t t t t t u u u u y 的自协方差和自相关函数。 11、设动态数据,92.0,82.0,74.0,9.0,7.0,8.0654321======x x x x x x ,78.07=x ,84.0,72.0,86.01098===x x x 求样本均值x ，样本方差0?γ，样本自协方差1?γ、2?γ和样 本自相关函数1?ρ 、2?ρ。 12、判断如下ARMA 过程是否是平稳过程： 12114.01.07.0----+-=t t t t t x x x εε
时间序列数据的计量分析方法 1.时间序列平稳性问题及处理方案 1.1序列平稳性的定义 从平稳时间序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h 个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。 平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。 1.2不平稳序列的后果 可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系，也就是出现伪回归；破坏回归分析的假设条件，使得回归结果和各种检验结果不可信。 1.3平稳性检验方法：ADF 检验 1.3.1ADF 检验的假设： 辅助回归方程：11t t i t i t i Y Y t Y ραργβμ--==+++?+∑（是否有截距和时间趋势项 在做检验时要做选择） 原假设：H 0：p=0,存在单位根 备择假设：H 1：P<0，不存在单位根 结果识别方法：ADF Test Statistic 值小于显著性水平的临界值，或者P 值小于显著性水平则拒绝原假设并得出结论：所检测序列不存在单位根，即序列是平稳序列。 1.3.2实例 对1978年2008年的中国GDP 数据进行ADF 检验，结果如表一。 表一 ADF 检验结果 Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* 3.063621 1 Test critical values: 1% level -3.699871 5% level -2.976263 10% level -2.62742 从结果可以看出，ADF 的t 统计量值大于10%显著性水平上的临界值，P 值为１，接受原假设，说明所检测的GDP 数据是不平稳序列。 1.4不平稳序列的处理方法 1.4.1方法 如果所要分析的数据是不平稳序列，可以对序列进行差分使其变成平稳序列，但是这样做的后果是使新得出的数据丧失了许多原序列的特征，我们能从数据中得到的信息会变少，通常差分的次数不能超过两次。 经验表明，存量数据是二阶单整，做二次差分可以使其平稳，流量数据是一阶单整，做一次差分可以使其平稳，增量数据通常就是平稳序列。 1.4.2实例
历年世界各国GDP排名?中国GDP总值、世界排名、人口及外汇储备统计数据 （一）?中国GDP总值、世界排名、人口及外汇储备统计数据 1949年中国GDP世界排名第X位：179.56亿美元（50年国家外汇储备： 1.57亿美元）人口5.42亿 1952年中国GDP世界排名第X位：276亿美元[679亿]（外汇储备：1.08亿美元）人口 5.75亿 1962年中国GDP世界排名第X位：467亿美元[1149.3亿]（外汇储备：0.81亿美元）人口6.73亿 1970年中国GDP世界排名第13位：916亿美元[2252.7亿]（外汇储备：0.88亿美元）人口8.30亿 1978年中国GDP世界排名第15位：2683亿美元（国家外汇储备： 1.67亿美元）人口9.63亿 1980年中国GDP世界排名第7位：3332亿美元（国家外汇储备：－12.96亿美元）人口9.87亿 1990年中国GDP世界排名第10位：3638亿美元（国家外汇储备：110.93亿美元）人口11.43亿 1995年中国GDP世界排名第7位：6913亿美元（国家外汇储备：735.97亿美元）人口12.11亿 2000年中国GDP世界排名第6位：10801亿美元（国家外汇储备：1655.74亿美元）人口12.67亿
2001年中国GDP世界排名第6位：11592亿美元（国家外汇储备：2121.65亿美元）人口12.76亿 2002年中国GDP世界排名第6位：12371亿美元（国家外汇储备：2864.07亿美元）人口12.85亿 2003年中国GDP世界排名第7位：14099亿美元（国家外汇储备：4032.51亿美元）人口12.92亿 2004年中国GDP世界排名第6位：19787亿美元（国家外汇储备：6099.32亿美元）人口12.99亿 2005年中国GDP世界排名第5位：22564亿美元（国家外汇储备：8189亿美元）人口13.09亿 2006年中国GDP世界排名第4位：26448亿美元（国家外汇储备：10663亿美元）人口13.10亿 2007年中国GDP世界排名第3位：29330亿美元/预测(汇率按7.8计算)（国家外汇储备：12020亿 （二）历年世界各国GDP排名 1970——2009世界GDP排名1970年世界各国（地区）GDP总值排名（除苏联外，按当 时汇率） 01----美国--------1,0255亿美元 02----日本----------2068亿美元 03----西德----------2037亿美元 04----法国----------1470亿美元 05----英国----------1236亿美元
经济研究 解读中国经济数据 第一版 亚洲经济研究团队 重要的信息披露请参见本手册背面
目录 I. 前言 1 中国十大经济数据 4 中国的统计数据一般公布的月份 5 对季节调整的说明 6 II. 生产 8 国内生产总值 8 工业增加值 11 工业企业利润总额 12 采购经理指数 13 III. 投资 15 固定资产投资 15 开工和在建固定资产投资项目18 外商直接投资 19 IV. 消费 21 社会消费品零售总额 21 居民支出调查23 居民收入调查24 V. 对外贸易 26 商品贸易 26 国际收支平衡表27 VI. 货币和信贷 30 货币供应量 30 信贷收支 31 外汇储备 32 央行政策工具33 公开市场操作 33 存款准备金率33 利率33 VII. 价格 37 消费者价格指数 37 解读中国经济数据 2007年5月
生产者价格指数 39 企业商品价格指数40 固定资产投资价格指数 41 房地产价格指数 42 VIII. 劳动力市场 43 就业数据 43 城镇单位就业人数43 总就业人数44 失业数据 44 城镇登记失业率 44 工资45 城镇单位在岗职工平均工资45 职工货币工资 46 就业人员劳动报酬 46 IX. 政府财政 47 政府收入、支出及余额 47 X. 高盛专项指数 49 高盛中国活动指数 49 高盛中国消费指数 50 CEMAC-高盛领先和同步指数51 高盛中国金融状况指数 52 索引55 解读中国经济数据 2007年5月
第I节 1. 前言 很久很久以前，有一位老人，名叫愚公，他家门前有两座大山挡住了出路。愚公下决心要除去这两座大山，以便可以更清楚地看到外面的世界。他一次次地用簸箕和土筐把石土移走，这样坚持了很多很多年——他最终成功了！ 摘自中国古代寓言（愚公移山） 近年来，随着中国在全球经济中的地位日益提高，中国经济数据的重要性也显著增强，正确解读和预测中国经济周期性走势的意义也日益凸显出来。在一定意义上说，追踪中国经济数据已变得与观察美国经济数据同样重要。然而，中国经济数据的质量一直以来都备受质疑，特别是官方的GDP增长率，由于过于“平滑”，该数据的可靠性受到多方的质疑。 与愚公一样，高盛亚洲经济研究团队一直致力于清除中国经济数据中的“石土”来更好地了解中国宏观经济。在过去几年里，我们开发了一系列的指数，如高盛中国活动指数和高盛中国金融状况指数。另外，我们还花了两年时间来撰写这本手册——《解读中国经济数据》，希望借此为投资者提供一本关于中国统计数据的综合参考书。我们在手册中试图对以下问题进行了深入的探讨： 哪些数据是重要的? 为什么这些数据很重要? 这些数据的可信度怎样? 我们如何应对那些不可靠的数据? 虽然在格式上与广受欢迎的高盛美国和欧洲统计数据手册类似，但由于中国数据质量的独特性，本手册也有很多独特之处： 更多地强调数据的局限性。我们对每个数据系列的可靠性和实用性都给予了评级（见专栏）。 每章都有单独的前言，指出我们为何选择这些数据以及如何解读/利用这些数据。 在介绍数据的概念和抽样方法之前，我们会首先给出我们的评价。 解读中国经济数据 1 2007年5月
年份总GDP（亿）人均GDP总增速（扣除价格因素通胀（以1978年为100）19783,645.22381.2311.7100 19794,062.58419.257.6101.9 19804,545.62463.257.8109.5 19814,891.56492.16 5.2112.2 19825,323.35527.789.1114.4 19835,962.65582.6810.9116.7 19847,208.05695.215.2119.9 19859,016.04857.8213.5131.1 198610,275.18963.198.8139.6 198712,058.621,112.3811.6149.8 198815,036.821,365.5111.3177.9 198917,000.921,519.00 4.1209.9 199018,718.321,644.47 3.8216.4 199121,826.201,892.769.2223.8 199226,937.282,311.0914.2238.1 199335,260.022,998.3614273.1 199448,108.464,044.0013.1339 199559,810.535,045.7310.9396.9 199670,142.495,845.8910429.9 199778,060.856,420.189.3441.9 199883,024.336,796.037.8438.4 199988,479.167,158.507.6432.2 200098,000.487,857.688.4434 2001108,068.208,621.718.3437 2002119,095.689,398.059.1433.5 2003134,976.9710,541.9710438.7 2004159,453.6012,335.5810.1455.8 2005183,617.3714,185.3611.3464 2006215,904.4116,499.7012.7471 2007266,422.0020,169.4614.2493.6 2008316,030.3423,707.719.6522.7 2009340,319.9525,607.539.2519 2010399,759.5430,015.0510.4536.1 2011468,562.3835,197.799.3565 2012518,942.107.8 2013
中国历年出生人口统计 1949 13,913,927 1950 14,711,260 1951 14,413,123 1952 17,236,621 1953 16,745,695 1954 18,513,434 1955 18,612,172 1956 17,364,027 1957 18,998,424 1958 17,135,981 1959 13,059,787 1960 14,684,726 1961 11,414,017 1962 20,923,112 1963 27,866,189 1964 24,144,848 1965 24,799,129 1966 24,828,470 1967 21,736,582 1968 27,718,516 1969 25,018,386 1970 28,012,344 1971 25,160,381 1972 24,800,391 1973 23,630,435 1974 22,874,423 1975 21,136,635 1976 20,491,797 1977 17,931,155 1978 18,831,591 1979 18,924,822 1980 18,393,809 1981 19,122,938 1982 23,100,427 1983 20,065,048 1984 20,313,426 1985 20,429,326 1986 23,190,076 1987 25,282,644 1988 24,576,191 1989 25,137,678 1990 26,210,044
1991 20,082,026 1992 18,752,106 1993 17,914,756 1994 16,470,140 1995 16,933,559 1996 15,224,282 1997 14,454,335 1998 14,010,711 1999 11,495,247 2000 13,793,799 2001 17,020,000 2002 16,470,000 2003 15,990,000 2004 15,930,000 2005 16,170,000 2006 15,840,000 2007 15,940,000 2008 16,080,000 2009 16,150,000 2010 15,740,000 2011 16,040,000 2012 16,350,000 2013 16,400,000 2014 16,870,000 2015 16,550,000 2016 17,860,000