计量经济学实训中国货币流通量与贷款额、居民消费价格指数关系模
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计量经济学实训
—中国货币流通量与贷款额、居民消费价格指数关系模型
一、实验目的
1.货币流通量指货币离开金库在市场上流通的货币数量。
投放货币就增加了货币流通量,
反之,回笼货币就减少了货币流通量;增加或减少货币流通量主要是适应经济和社会发展需要。
建立中国长期的货币流通量需求模型。
从而对于相关经济活动进行指导。
2.考虑到适度的货币流通量是市场稳定的一个基本要素,影响货币需求的因素,不仅是在
本期长期也发挥作用。
中国目前来说对货币的需求量的影响因素主要有资金运用中的贷款额以及反映价格变化的居民消费者价格指数。
显然贷款额的增加,将使贷款转化为现金投放的需求增加,而物价水平的上升,就需要有更多的货币来支付同等的商品购买量。
所以将进行贷款额与居民消费价格指数对中国货币流通量的经济研究。
3.掌握多元线性回归模型的估计方法,掌握时间序列计量经济学模型,模型方程的F检验,
参数的t检验模型。
掌握异方差性模型的检验方法与处理方法、掌握自相关性模型的检验方法与处理方法。
熟悉Eviews的基本操作。
对于计量经济学的实践操作能力提高更好的学习本门学科。
二、实验内容
以下列出了1978到2007年中国货币流通量、贷款额、居民消费价格指数历史数据表5.2.2 中国货币流通量、贷款额、居民消费价格指数历史数据
资料来源:《中国统计年鉴》2008、《中国统计资料50年汇编》。
三、实验步骤
1.建立工作文件并录入数据:
(1)双击桌面快速启动图标,启动Microsoft Office Excel, 如图。
(2)启动并点击File/New/ Workfile…,弹
出Workfile Create对话框。
在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated选项,在右侧Data Range中填入样本1978-2007.如图(3)录入数据,点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中表格,弹出Excel Spreadsheet Import对话框,在Upper-left data cell栏输入数据的起始单元格B4在Names for series or Number if named in file栏中输入变量名Y P X,如图。
(4)按住Ctrl键同时选中Workfile界面的y表跟p、x表,点击鼠标右键选Open/as Group 得到完整表格如图,并点击Group表格上菜单命令Name,在弹出的对话框中命名为group01.
2.数据的图形统计:
双击序列Y,点击表格左边View/Graph如图。
在命令栏键入:scat X P Y,然后回车,就可以得到用散点图。
3.设定模型,用最小二乘法估计参数:
设定模型为Y = C + βˆ1*X + βˆ2*P
按住Ctrl键,同时选中序列Y和序列x、p,点击右键,在所出现的右键菜单中,选择Open/as Equation…后弹出一对话框,在框中一次输入“y c x p ”并得回归结果如图。
回归分析模型:Y=-886.846312+0.1035243645*X+20.66982135*P
(-3.539129)(42.80432)(7.850540)
R2=0.996992,F=4474.520 ,DW=0.959975
4.模型检验:
(1)经济意义检验。
边际居民消费价格指数相对不变时,斜率βˆ1=0.1035243645为边际贷款额,表明1978-2007年,中国货币流通量每增加1亿元时,贷款额平均增加0.1035243645亿元。
边际贷款额相对不变时斜率βˆ2=20.66982135边际居民消费价格指数表明1978-2007年,中国货币流通量每增加1亿元时,居民消费价格指数平均增加20.66982135亿元。
(2)方程显著性F检验。
回归模型的F值为:F=4474.520
因为在5%的显著性水平下,F统计量的临界值为F0.05(2,27)=3.35 F>F0.05(2,27)所以在95%的置信水平下回归方程通过F检验,方程显著成立
(3)拟合优度检验。
在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使自由度减少,所以调整的思路是将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响记R2为调整的可决系数,R2=0.996769表明,中国货币流通量的99.6%的变化以由居民消费价格指数、贷款额的变化来解释,因此拟合情况较好。
在Eqution界面点击菜单命令View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted.Residual Graph实际观测站和拟合值
非常接近。
(4)变量t检验。
常数项、x、p系数的参数估计的t值分别为
t0=-3.539129
t1=42.80432
t2=7.850540
5%的显著性水平下t统计量的临界值为t0.025(27)=2.052
显然有︳t i︳>t0.025(27)(i=0,1,2)
拒绝原假设,两个变量都在95%的水平下影响显著。
(5)检验模型的异方差性
①图形检验法。
在工作文件中点击Object\Generate Series…,在弹出的窗口中,在主窗口键入命令如下“e2=resid^2”,得到残差平方和序列e2。
绘制散点图。
按住Ctrl键,同时选择变量X与e2,
以组对象方式打开,进入数据列表,再点击
View\Graph\Scatter\Simple Scatter,可得散点
图,P与e2同上操作。
散点图观察大致存在递增关系,即存在单调增型异方差。
②Goldfeld-Quanadt检验。
对变量取值排序(按递增或递减)。
在工作文件中点击Proc\Scrt Current Page…,在弹出对话框中输入X即可(默认项是升序)。
构造子样本区间,建立回归
模
型。
样
本
容量n=30,删除中间1/4的观测值,大约8个数据,余下部分平分得两个样本区间:1978 1988和1997 2007,在工作文件窗口中点击Sample菜单,在弹出的对话框中输入1978 1988,用OLS方法求得结果。
P方法如上。
得到模型的估计结果为:Yˆ=-1635.831+0.070655*X +36.17662*P
(-4.892290) (2.386125) (4.402824)
R2=0.992734 R2=0.990918 F=546.5304 RSS1 = 26298.45。