计量经济学期末课程论文
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ANHUI UNIVERSITY OF FINANCE & ECONOMICS 论文题目中国经济增长影响因素分析
院(系)经济学院
所在班级 2012级经济学四班
姓名胡义全
学号 ********
日期 2014年12月23日
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1980~2009年中国经济增长因素进行研究,分析了物质资本、消费、财政支出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、财政支出
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。居民消费需求和政府投资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。
二、数据收集与模型的建立
(一)数据收集
图1 各种数据的输入
(二)模型设计
为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小,我们可以用国内生产总值(y)作为对经济发展的衡量,代表经济发展;用固定资产投资总额(x1)衡量资本投入;用价格指数(x2)去代表消费需求;用财政支出(x3)代表政府投资。运用这些数据进行回归分析。
采用的模型如下:
y= β
1+β
2
x1+β
3
x2+β
4
x3+u
i
其中,y代表国内生产总值,x1固定资产投资,x2代表消费价格指数,x3代表代表政府投资,u
i
代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析,得出各个变量与我国经济增长的变动关系。
三、模型估计和检验
(一)模型初始估计
图2 模型初始估计结果
可以看出,经济检验合理,没有出现数字和符号的错误。并且可决系数R^2 =0.981440,修正的可决系数为0.979299。可以看出,拟和效果十分的好。因此,该模型的设定是合理的,将表中的数字带入模型得:
Ŷ=-30429.93-0.9969x1+354.2276x2+7.6764x3
(49239.87(0.5077)(448.4812)(1.4642)
T= (-0.6180) (-1.9636) (-0.7898) (5.2427)
R-squared=0.98144 Adjusted R-squared=0.9793 F-statistic=458.2891
(二)多重共线性检验
图3 相关系数矩阵
由相关系数矩阵可以看出,x1和x3相互之间的相关系数比较高,证实确实存在多重共线性。
采用逐步回归的办法,去检查和解释多重共线性问题。分别做Y对x1、x2、x3的一元回归,结果如下:
图4
图5
图6 图7
图8
经过比较得,X3与Y的t检验和拟和效果最好,因此把X3作为基准变量引如,然后在逐步的引如其他的解释变量,经最后得到当去除X1以后,多重共线性消失,得到的检验结果如上。
从上面修正的回归结果可以看出,R^2
=0.978688,并且它的修正的可决系数值也达到了0.977109,显然,它的拟和效果十分的好,并且t检验值显著的大于它的临界值,即t值检验十分的显著,因此多重共线性消失,得到修正后的模型为:
Ŷ=12394.07+4.813960x3-4.003378x2
(46423.11)(0.1449)(430.8232)
T= (0.266981) (33.22905) (-0.009292)
R-squared=0.978688 Adjusted R-squared=0.977109
(三)异方差检验
表3.4 White检验
图9
从上表可以得到数据:nR^2=17.44096,由White检验知,在a=0.05下,查表得χ^2(4)=9.4878, nR^2=5.048272<χ2(p)=9.4878,则接受原假设,不存在异方差。
(四)序列相关检验
已知:DW=0.365868,查表得dL=1.352,dU=1.489。由此可知,存在相关性。
图10
图11
从图中可以看出,模型的第1期、第2期偏相关系数的直方块超过了虚线部分,存在着一阶和二阶自相关。
自相关性的调整:加入AR项
对回归模型进行调整,在LS命令中加上AR(1)和AR(2),使用迭代估计法