计量期末论文范文1

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上海市城镇居民消费支出相关因素的实

证分析

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一、引言 (1)

二、实证分析 (1)

(一)变量选取 (1)

(二)数据取得 (2)

(三)模型的建立与构造 (3)

(四)模型检验 (5)

1.模型经济意义检验 (5)

2.统计检验 (5)

3.计量检验 (5)

3.1. 多重共线性检验 (5)

3.2.邹氏检验 (8)

3.3.异方差检验 (11)

3.4. 自相关检验.....................................................................(五)模型修正 (16)

三、实证分析结论 (18)

四、政策建议 (19)

参考文献 (19)

上海市城镇居民最终消费支出总额相关因素的实证分析

【摘要】本文旨在对1980-2010年上海市城镇居民人均可支配收入、上海市商品零售价格指数以及上海市城镇居民常住人口数对上海城镇居民最终消费支出总额变动的影响进行实证分析。首先利用EVIEWS软件建立了理论模型,进而利用其对计量模型进行了参数估计和检验,并且对模型进行了修正。最后,对所得的分析结果作出了经济意义的分析,得出结论,并提出一些政策建议。

【关键词】最终消费支出总额相关因素模型计量经济学参数估计检验

一、引言

针对当下国内所存在的宏观经济问题来看,要解决中国经济的又好又快以及可持续发展,首当其冲的就是需要拉动内需,我国进一步重视扩大消费的作用,把增加居民消费作为扩大消费需求的重点,不断拓宽消费领域和改善消费环境。改革开放以来,人们的收入水平尤其人均可支配收入在不断增加,同时消费品的种类和层次也在不断更新提升。对于始终走在发展前沿的上海更是如此,这个作为未来世界金融中心、航运中心以及贸易中心的国际都会,它的居民尤其是在上海占绝大部分比重的城镇居民,他们的最终消费支出总额在这些年来发生着什么样的变化,引起这些变化的相关因素又是什么,研究好这些问题,对于我国接下来的发展导向的制定和改变是有着积极的作用和影响的。

居民最终消费支出是指常住居民在一定时期内的全部消费性货物和服务支出,居民指的是从事消费活动的住户和个人,不包括从事生产活动的企业、事业、行政等各种类型单位。它是研究居民生活水平、消费购买力等的重要经济指标。为了把它的增长变化原因弄清楚,我们引入它的相关因素变量,从多方面逐一进行剖析,再加以判断。

二、实证分析

(一)变量选取

(1)上海市城镇居民人均可支配收入。由于城市的发展,居民的收入在逐年递增,消费结构以及消费观念也在发生着改变。从早期购买耐用品到如今各类款式商品以及部分高档奢侈品。人均可支配收入与消费支出总额必然存在关系,且收入越高,相应的消费支出也会增加,预计两者呈现正相关的关系。

(2)上海市商品零售价格指数。通过此变量来说明价格的变动对于消费的影响,价格水平越高,相应的消费支出就会减少,预计两者应呈现负相关的关系。由于指数是一个相对量的经济指标,这里均以1978年基期100。

(3)上海市城镇常住人口数。针对此文研究的目标是最终消费支出总额的相关影响因素,则由于我国是一个人口大国,上海每年的人口都是逐年递增,故人口与消费支出总额必然存在关系。人口越多,消费支出也越多,预计两者应呈现正

相关的关系。

Y—上海市城镇居民最终消费支出总额(亿元)

X1—上海市城镇居民人均可支配收入(元)

X2—上海市商品零售价格指数(以1978年为基期100)

X3—上海市城镇居民常住人口数(万人)

(二)数据取得

表1 以上数据来自《2011年上海统计年鉴》

(三)模型的建立与构造

在EVIEWS软件中输入数据,观察Y与三个解释变量X1、X2、X3之间的散点

图1 y与x1的散点图

图2 y与x2的散点图

图3 y 与x3的散点图

发现存在较强的线性关系,故此选择建立线性模型。 建立模型:0112233Y X X X ββββμ=++++

利用EVIEWS 软件对数据进行普通最小二乘回归,得到如下结果:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/08/11 Time: 22:37 Sample: 1980 2010 Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 888.5900 865.5490 1.026620 0.3137 X1 0.236646 0.017851 13.25682 0.0000 X2 -2.543733 0.543711 -4.678466 0.0001 X3

-0.905329

1.181137

-0.766490

0.4500

R-squared

0.989195 Mean dependent var 1509.068 Adjusted R-squared 0.987995 S.D. dependent var 1854.239 S.E. of regression 203.1677 Akaike info criterion 13.58585 Sum squared resid 1114482. Schwarz criterion 13.77089 Log likelihood -206.5807 F-statistic 823.9566 Durbin-Watson stat

0.755904 Prob(F-statistic)

0.000000

Y = 888.5900229 + 0.2366456885*X1 - 2.543733397*X2 - 0.9053293021*X3

(四)模型检验

1.模型的经济意义检验

除X3外,X1与X2的估计系数符号均符合预期以及经济意义。

2.统计检验

模型的可决系数为0.989195,表明模型的拟合度较好,被解释变量对解释变量的解释能力较强。F统计量等于823.9566大于5%显著性水平下F(3,31-3-1)的临界值3.35,表明模型整体的显著性较高。除X3外,X1与X2的t检验值均大于5%显著性水平下自由度为31-3-1=27的临界值2.052,通过了变量的显著性检验。故还须对模型进行计量经济学检验并作出修正。

3.计量检验

3.1. 多重共线性检验

(1)对各解释变量进行多重共线性检验

从系数矩阵表中看出,X3与X1之间的相关系数较高,可能存在多重共线性。

(2)修正多重共线性

①利用EVIEWS分别对Y与各解释变量X1、X2、X3做最小二乘回归,回归结果如下:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/08/11 Time: 22:48

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -343.9055 80.61173 -4.266197 0.0002

X1 0.196758 0.006142 32.03644 0.0000

R-squared 0.972521 Mean dependent var 1509.068

Adjusted R-squared 0.971573 S.D. dependent var 1854.239

S.E. of regression 312.6306 Akaike info criterion 14.39026

Sum squared resid 2834399. Schwarz criterion 14.48278

Log likelihood -221.0491 F-statistic 1026.334

Durbin-Watson stat 0.346919 Prob(F-statistic) 0.000000

Y = -343.9054935 + 0.1967584335*X1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/08/11 Time: 22:51

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1277.062 694.9926 -1.837519 0.0764

X2 9.402464 2.169763 4.333407 0.0002

R-squared 0.393031 Mean dependent var 1509.068

Adjusted R-squared 0.372101 S.D. dependent var 1854.239

S.E. of regression 1469.300 Akaike info criterion 17.48530

Sum squared resid 62606447 Schwarz criterion 17.57782

Log likelihood -269.0222 F-statistic 18.77842

Durbin-Watson stat 0.072711 Prob(F-statistic) 0.000161

Y = -1277.061938 + 9.402464436*X2

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/08/11 Time: 22:52

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -8575.827 717.1970 -11.95742 0.0000

X3 10.68633 0.749317 14.26143 0.0000

R-squared 0.875209 Mean dependent var 1509.068

Adjusted R-squared 0.870906 S.D. dependent var 1854.239

S.E. of regression 666.2224 Akaike info criterion 15.90347

Sum squared resid 12871716 Schwarz criterion 15.99598

Log likelihood -244.5037 F-statistic 203.3884

Durbin-Watson stat 0.190966 Prob(F-statistic) 0.000000

Y = -8575.827025 + 10.68632524*X3

可见,最终消费支出总额与人均可支配收入的影响最大,与经验相符合,因此选择X1与Y的模型作为初始的回归模型。

②对模型进行逐步回归,在初始模型的基础上加入解释变量X2与X3,得到如下回归结果

加入X2:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/08/11 Time: 22:54

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 229.9373 102.9650 2.233160 0.0337

X1 0.223705 0.005754 38.87691 0.0000

X2 -2.792969 0.432541 -6.457114 0.0000

R-squared 0.988960 Mean dependent var 1509.068

Adjusted R-squared 0.988171 S.D. dependent var 1854.239

S.E. of regression 201.6656 Akaike info criterion 13.54286

Sum squared resid 1138732. Schwarz criterion 13.68164

Log likelihood -206.9144 F-statistic 1254.117

Durbin-Watson stat 0.757159 Prob(F-statistic) 0.000000 Y = 229.9373152 + 0.2237047768*X1 - 2.792968875*X2

加入X3:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/08/11 Time: 22:56

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 2957.184 983.2193 3.007654 0.0055

X1 0.268120 0.021848 12.27194 0.0000

X3 -4.210084 1.250849 -3.365781 0.0022

R-squared 0.980436 Mean dependent var 1509.068

Adjusted R-squared 0.979039 S.D. dependent var 1854.239

S.E. of regression 268.4583 Akaike info criterion 14.11503

Sum squared resid 2017957. Schwarz criterion 14.25381

Log likelihood -215.7830 F-statistic 701.5978

Durbin-Watson stat 0.462125 Prob(F-statistic) 0.000000 Y = 2957.183726 + 0.2681202171*X1 - 4.210084196*X3

初始模型加入X2后可决系数上升,且各变量的t检验值上升,表明变量的显著性提高;加入X3后可决系数虽仍上升,但是各变量的t检验值下降,表明变量的显著性下降。这说明X3对模型的解释能力不强,因此决定剔除X3,保留X1和X2。

修正后的模型为:Y = 229.9373152 + 0.2237047768*X1 - 2.792968875*X2

由于剔除了变量X3,故模型已不存在多重共线性,且各解释变量前得系数均符合经济意义,模型拟合度上升,各变量t检验值上升。在其他因素保持不变的情况下,人均可支配收入每增加1元,价格指数每上升1%,则最终消费支出总额会增加0.2237亿元,减少2.793亿元。

3.2.邹氏检验

(1)对参数进行邹氏检验

考虑到1980-2010年时间跨度较大,居民的消费观念以及商品种类、价格均发生了较大的改变,因此有必要对模型进行参数的稳定性检验。

将数据分为1980-1994年和1996-2010年两组分别进行普通最小二乘回归结果如下:

1980-1994年:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/14/11 Time: 23:23

Sample: 1980 1994

Included observations: 15

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -23.57143 11.68572 -2.017113 0.0666

X1 0.108880 0.007695 14.14927 0.0000

X2 -0.031200 0.136626 -0.228360 0.8232

R-squared 0.997322 Mean dependent var 179.5160

Adjusted R-squared 0.996876 S.D. dependent var 161.4286

S.E. of regression 9.022875 Akaike info criterion 7.414260

Sum squared resid 976.9473 Schwarz criterion 7.555870

Log likelihood -52.60695 F-statistic 2234.625

Durbin-Watson stat 1.784714 Prob(F-statistic) 0.000000 记此时的残差平方和为RSS1=976.9473

1996-2010年:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/08/11 Time: 23:05

Sample: 1996 2010

Included observations: 15

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -3614.980 932.6004 -3.876237 0.0022 X1 0.239963 0.006379 37.61496 0.0000 X2

6.050175

2.269112

2.666318

0.0206

R-squared

0.991746 Mean dependent var 2887.649 Adjusted R-squared 0.990371 S.D. dependent var 1836.485 S.E. of regression 180.2137 Akaike info criterion 13.40302 Sum squared resid 389723.5 Schwarz criterion 13.54463 Log likelihood -97.52265 F-statistic 720.9383 Durbin-Watson stat

1.872683 Prob(F-statistic)

0.000000

记此时的残差平方和为RSS2=389723.5

结合首次回归的结果中残差平方和RSSR=1138732,根据邹氏参数稳定性检验的方法构造F 统计量:

12121212()/(1)

~(1,22)

()/(22)R RSS RSS RSS k F F k n n k RSS RSS n n k --+=++--++--

186925.075

10.517422=4.31

17774.168F =

=>(,)

F 统计量超出了5%显著性水平下的临界值,拒绝参数稳定的前提假设条件,因此未通过邹氏参数结构稳定性检验,此数据存在结构性差异。

(2)对参数存在结构性变化进行修正

由于未通过邹氏检验,参数存在结构性差异,故此引入虚拟变量D1,在截距项和斜率项分别影响模型。说明在1980-1994年与1996-2010两个时间段内,居民的消费观念与结构发生了改变,因此以1995年作为临界年份,修改后的模型为:

0112231141251=++++++Y X X D X D X D ββββββμ 其中D1=0(1995年以前) D1=1(1995年以后)

对上述模型作普通最小二乘回归结果如下:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/08/11 Time: 23:14 Sample: 1980 2010 Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -23.57143 164.3544 -0.143418 0.8871 D1 -3674.672 670.0097 -5.484506 0.0000 X1 0.108880 0.108228 1.006024 0.3240 X2 -0.031200 1.921588 -0.016237 0.9872 D1*X1 0.130072 0.108315 1.200874 0.2411 D1*X2

6.350488

2.479456

2.561242

0.0168

R-squared

0.996097 Mean dependent var 1509.068 Adjusted R-squared 0.995316 S.D. dependent var 1854.239 S.E. of regression 126.9026 Akaike info criterion 12.69670 Sum squared resid 402607.0 Schwarz criterion 12.97425 Log likelihood -190.7989 F-statistic 1275.978 Durbin-Watson stat

1.979337 Prob(F-statistic)

0.000000

Y = -23.57142636 - 3674.672072*D1 + 0.1088797451*X1 - 0.0311********X2 + 0.1300721433*D1*X1 + 6.350487647*D1*X2

模型的拟合度上升,且其中D1与D1*X2两个解释变量的t 检验值大于5%显著性水平下自由度为25的临界值,说明这两个变量具有较强的解释能力,因此保留D1与D1*X2,剔除D1*X1。

则模型修正为:0112231241=+++++Y X X D X D βββββμ 再次对上述模型作普通最小二乘回归结果如下:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/09/11 Time: 11:35 Sample: 1980 2010 Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 147.6843 82.39216 1.792456 0.0847 D1 -3834.322 662.2472 -5.789865 0.0000 X1 0.238743 0.004369 54.64840 0.0000 X2 -2.286355 0.410741 -5.566415 0.0000 X2*D1

8.585163

1.652424

5.195498

0.0000

R-squared

0.995872 Mean dependent var 1509.068 Adjusted R-squared 0.995236 S.D. dependent var 1854.239 S.E. of regression 127.9770 Akaike info criterion 12.68827 Sum squared resid 425830.9 Schwarz criterion 12.91956 Log likelihood

-191.6682 F-statistic

1567.950

Durbin-Watson stat

1.966144 Prob(F-statistic)

0.000000

Y = 147.6842822 - 3834.321875*D1 + 0.2387434908*X1 - 2.286354563*X2 +

8.585162965*X2*D1

此时模型的拟合度再次提高,同时各变量的t 检验值均通过了显著性检验,模型F 值上升,表明整个模型的解释能力增强,显著性增强。并且通过引入虚拟变量D1修正了参数的结构性差异。

3.3.异方差检验 (1)异方差检验

首先利用EVIEWS 做出残差平方项2

e 与X1、X2的散点图4、图5所示:

图4

与X1的散点图

图5 2e与X2的散点图

再利用EVIEWS进行怀特检验,结果如下:

①有交叉项:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 36.26392 Probability 0.000000

Obs*R-squared 29.37967 Probability 0.001081

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/11/11 Time: 12:58

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -24014.84 67752.52 -0.354449 0.7267

D1 5145418. 1598058. 3.219794 0.0043

D1*X1 -68.94188 53.66990 -1.284554 0.2136

D1*X2 -22261.22 7645.556 -2.911655 0.0086

X1 -16.82445 51.44397 -0.327044 0.7470

X1^2 0.000769 0.000139 5.533049 0.0000

X1*X2 0.050328 0.190234 0.264557 0.7941 X1*(X2*D1) 0.098888 0.194456 0.508534 0.6166

X2 416.1038 1162.145 0.358048 0.7241

X2^2 -1.157362 3.689461 -0.313694 0.7570 X2*(X2*D1) 24.99463 9.680494 2.581958 0.0178

R-squared 0.947731 Mean dependent var 13736.48

Adjusted R-squared 0.921597 S.D. dependent var 36417.07

S.E. of regression 10196.96 Akaike info criterion 21.56899

Sum squared resid 2.08E+09 Schwarz criterion 22.07782

Log likelihood -323.3193 F-statistic 36.26392

Durbin-Watson stat 2.099187 Prob(F-statistic) 0.000000

nR=大于5%显著性水平下自由度为10的2χ分布临界值18.31,因此时229.38

此存在异方差。

②无交叉项:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 33.54974 Probability 0.000000

Obs*R-squared28.23481 Probability 0.000199

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/11/11 Time: 13:04

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 3470.306 22393.11 0.154972 0.8782

D1 2056518. 1653884. 1.243447 0.2262

X1 -33.61979 5.474862 -6.140756 0.0000

X1^2 0.000986 0.000142 6.961126 0.0000

X2 100.2725 229.7584 0.436426 0.6666

X2^2 0.922433 0.532694 1.731638 0.0967

X2*D1 -8034.515 7952.597 -1.010301 0.3229

(X2*D1)^2 7.599582 9.583957 0.792948 0.4359

R-squared 0.910800 Mean dependent var 13736.48

Adjusted R-squared 0.883652 S.D. dependent var 36417.07

S.E. of regression 12421.77 Akaike info criterion 21.90993

Sum squared resid 3.55E+09 Schwarz criterion 22.27999

Log likelihood -331.6038 F-statistic 33.54974

Durbin-Watson stat 2.314129 Prob(F-statistic) 0.000000 此时228.234

nR=大于5%显著性水平下自由度为7的2χ分布临界值6.35,因此存在异方差。

(2)模型异方差的修正

令z^2等于e^2,定义w1=1/sqr(z^2)作为权数,对模型进行加权最小二乘回归结果如下:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/09/11 Time: 11:47

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Weighting series: W1

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 148.0073 1.134763 130.4301 0.0000

D1 -3904.358 74.21755 -52.60695 0.0000

X1 0.239154 0.000626 382.3288 0.0000

X2 -2.289150 0.012391 -184.7442 0.0000

D1*X2 8.754422 0.181990 48.10397 0.0000

Weighted Statistics

R-squared 1.000000 Mean dependent var 1721.721

Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var 7450.192

S.E. of regression 2.669503 Akaike info criterion 4.948352

Sum squared resid 185.2824 Schwarz criterion 5.179640

Log likelihood -71.69945 F-statistic 12118677

Durbin-Watson stat 1.680378 Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.995867 Mean dependent var 1509.068

Adjusted R-squared 0.995231 S.D. dependent var 1854.239

S.E. of regression 128.0463 Sum squared resid 426292.3

Durbin-Watson stat 1.968072

Y = 148.0072628 - 3904.358476*D1 + 0.2391537329*X1 - 2.289149579*X2 + 8.754421628*D1*X2

进行加权最小二乘修正后的模型拟合度达到百分之百,同时各解释变量的t 检验值均显著提高,表面解释能力增强,整个模型的解释能力再次提高。

再对修正后的模型进行怀特检验结果如下:

①有交叉项:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.419673 Probability 0.920428

Obs*R-squared 5.376703 Probability 0.864636

Test Equation:

Dependent Variable: STD_RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/11/11 Time: 13:16

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -14.50991 19.46344 -0.745496 0.4646

D1 -353.7725 459.0784 -0.770615 0.4499

D1*X1 0.011256 0.015418 0.730048 0.4738

D1*X2 1.530325 2.196359 0.696756 0.4940

X1 -0.011778 0.014778 -0.796942 0.4348

X1^2 9.52E-09 3.99E-08 0.238439 0.8140

X1*X2 5.65E-05 5.46E-05 1.033643 0.3136 X1*(D1*X2) -5.61E-05 5.59E-05 -1.004213 0.3273

X2 0.354807 0.333852 1.062765 0.3006

X2^2 -0.001200 0.001060 -1.132281 0.2709 X2*(D1*X2) -0.001150 0.002781 -0.413440 0.6837

R-squared 0.173442 Mean dependent var 5.976852

Adjusted R-squared -0.239837 S.D. dependent var 2.630769

S.E. of regression 2.929308 Akaike info criterion 5.258832

Sum squared resid 171.6169 Schwarz criterion 5.767666

Log likelihood -70.51190 F-statistic 0.419673

Durbin-Watson stat 2.282676 Prob(F-statistic) 0.920428 此时2 5.3767

nR=小于5%显著性水平下自由度为10的2χ分布临界值18.31,因此不存在异方差。

②无交叉项:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.445943 Probability 0.862685

Obs*R-squared 3.704580 Probability 0.813106

Test Equation:

Dependent Variable: STD_RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/11/11 Time: 13:18

Sample: 1980 2010

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 5.901203 5.082464 1.161091 0.2575

D1 -395.6681 375.3748 -1.054062 0.3028

X1 -0.000297 0.001243 -0.238750 0.8134

X1^2 7.81E-09 3.21E-08 0.242915 0.8102

X2 0.009434 0.052147 0.180902 0.8580

X2^2 -2.45E-05 0.000121 -0.202431 0.8414

D1*X2 1.970475 1.804965 1.091697 0.2863

(D1*X2)^2 -0.002431 0.002175 -1.117772 0.2752

R-squared 0.119503 Mean dependent var 5.976852

Adjusted R-squared -0.148475 S.D. dependent var 2.630769

S.E. of regression 2.819315 Akaike info criterion 5.128501

Sum squared resid 182.8163 Schwarz criterion 5.498562

Log likelihood -71.49176 F-statistic 0.445943

Durbin-Watson stat 2.328660 Prob(F-statistic) 0.862685

nR=小于5%显著性水平下自由度为7的2χ分布临界值6.35,因此此时2 3.7046

不存在异方差。

通过对模型进行加权最小二乘回归,修正了异方差,使模型通过了怀特检验。并且再次提高了拟合优度以及各解释变量的t检验值。使整个模型的解释能力明显提高。

3.4. 自相关检验

首先利用EVIEWS软件作出残差序列与时间以及滞后一期的残差散点图,如图6和图7所示:

图6 残差序列与时间残差散点图

图7 残差序列与滞后一期的残差散点图

其次进行D.W .检验和LM 检验

①D.W .检验:模型D.W.值等于1.68,临界值上下限分别为1.30和1.57,

..4U L d DW d <<,因此不存在自相关。

②LM 检验:利用EVIEWS 软件对模型进行LM 检验,得到结果如下:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared

3.843634 Probability

0.049935

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/11/11 Time: 13:30

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic Prob.

计量检测论文计量检定论文

计量检测论文计量检定论文 规范计量认证管理全面提高检测能力与管理水平计量认证的实质是对实验室一种法定认可活动,是对实验室从事检测能力的评价和承认。自1994年通过实验室计量认证工作以来, 随着质量管理体系的推进和运行,逐步增强了全员的质量意识与管理意识,明确了各项管理职责和工作程序。明确了不符合工作的控制要求,为客户提供了“公正、准确、规范、满意”的服务,促进了实验室全方位的规范管理。笔者结合计量认证管理工作实践,浅谈计量认证工作规范化管理的重要作用。 1 计量认证在实验室质量控制中的重要作用 药品检验是由国家设立的具有第三方公正性质的质量检验 机构,也是国家对药品质量实施技术监督的法定机构。按《计量法》及《计量法实施细则》的规定,为社会提供公证数据的产品质量检验机构,必须经省级以上人民政府计量行政部门对其计量检定测试的能力和可靠性考核合格,目的是要监督考核质检机构计量检测工作质量,促进质检机构提供可靠的检验数据,保证计量检测数据一致、准确, 保护国家、消费者和生产者的利益,提高质检机构工作质量。树立药品检测工作的信誉。因此,只有取得计量认证资格,检测机构才能迈进开展法定检验业务的门槛,为社会从事药品检测服务:只有取得计量 认证资格,对社会提供检测数据才具有较强的法律效力:只有取得计

量认证资格,才能保证各项检验数据的计量标准的量值准确可靠,达到量值全国统一,使量值可溯源到国家和国际基准。 2 加强规范管理是生存和发展的需要 本所主要承担省食品药品监督管理局下达的药品质量抽验计划和市食品药品监督管理局实施方案核定的药品抽验任务,同时还承担着为行政监督提供科学依据的职能。实验室的检测结果。检验数据是否准确,能否溯源到国家基准,出具的报告是否有法律效力,是否得到社会的认可,直接涉及到实验室的生存和发展。依据《实验室资质认定评审准则》,其质量管理体系中《质量手册》和《程序文件》先后进行了四次改版,尤其是2007年最新版的推出和运行,各项管理不仅更结合工作实际,同时促进了业务管理水平又上了一个新的台阶。通过取得计量认证(复审)资格到现在的16年间,在完成各种药品检验几万次的情况下,无一例检验质量纠纷、无一例客户投诉,保障了人民群众用药安全。通过规范化的管理,使我所的工作杜绝了随意性和盲目性:通过规范化的管理,使各项工作达到标准化、规范化、制度化:通过规范化的管理,为单位的生存和发展奠定了坚实基础。 3 加强规范管理是促进各项工作有效运行的需要 《质量手册》是计量认证实施管理体系的灵魂,质量体系的运行就是执行质量手册文件、贯彻质量方针、实现质量目标、保持质

计量经济学论文12篇

计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析,得到关于中国商品进口额的函数,并用计量经济学的方法,对模型进行检验,探究其增长的规律性,从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来,随着经济的发展,人们生活水平的不断提高,人民日益增长的物质文化需要不断提高,中国的商品进口额发生了很大的变化,进口数额不断上升,从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多,这里选取教材课后练习中的数据,研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系,商品进口额与居民消费价格指数的数量关系,对于探究中国商品进口额增长的规律性,预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容,一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响,影响对外贸易发展的因素有很多,从大的方面来说,主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况,还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示,对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里,对中国商品进口额的研究,主要选取国内生产总值和居民消费价格指数,国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展,居民的生活水平得到了提高,居民对国外商品的需求也增大,所以,对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量,用Y表示,选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量,分别用X1、X2表示。所以,模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格

如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析

Eviews7.2 金融论文计量教学 根据我以往写论文所用到的检验方法,特别总结出这篇《如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析》,其中有基本操作、单位根检验、VAR模型估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解。希望能够帮助有这方面需求的同学们排难解疑。 关键词:单位根 VAR Granger 脉冲响应方差分解 目录 一、录入数据 (2) 二、取对数 (7) 三、单位根检验 (8) 四、VAR模型 (13) 五、格兰杰因果关系检验 (18) 六、脉冲响应 (20) 七、方差分解 (22)

一、录入数据 写金融类论文,常常会用到股市的日数据,而股市是一周5天制的时间序列数据,因此,一般按照(很多事实证明一般都是错的)下面这样创建文件,File—New--Workfile如图1-1 图1-1 然后录入数据:打开Quick—Empty Group,从Excel文档直接复制粘贴到下面数据录入窗口,如图1-2

图1-2 再然后,我们会发现,数据和样本区间不一致,如下图1-3: 图1-3 相信不少同学在这里就抓狂了,尼玛这EViews咋这么难啊!!!

这是因为股市日数据属于不规则类型的时间序列数据即非规范日期数据,关于这类数据如何导入到EViews软件中的问题,相信很多写论文的同学们遇到过,下面将为同学们介绍正确的导入不规则时间序列数据的方法。 首先,创建一个新的Excel文档,把想录入的数据依列排好,注意A列就是数据的日期,后面才是选用的样本数据,而第一行是各数据的英文缩写。如下图1-4所示: 图1-4 然后保存文档,例如:另存为:桌面/Book1.xlsx(注意关闭该Excel 文档,文档处于打开状态将影响下面的导入数据步骤) 其次,打开EViews点击左上角的File—Open—Foreign Data as

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。

完善实验室建设计量工作措施论文

完善实验室建设计量工 作措施论文 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

浅谈完善实验室建设计量工作的几点措施摘要:计量检定规程是对计量器具的计量性能、检定项目、检定条件、检定方法、检定周期以及检定数据处理等所做的技术规定。计量检定规程属于计量技术规范,它是进行计量检定、评定计量器具的性能、判断计量器具是否合格的技术性文件,其主要作用在于统一测量方法,确保计量器具量值的准确一致,使全国的量值能在一定的范围内溯源到计量基准,是计量检定人员执行检定任务重要的法定依据。 关键词:计量检定措施 一、加强计量检定人员的素质培养,提高检测能力 计量检定是一项技术性极强的工作,量值能否传递准确一致,检定结果是否合理有效,能否有效发挥计量保证作 用,很大程度上取决于计量人员的水平,没有过硬的技术队伍,搞好计量检定工作只是一句空话。打铁还要自身硬,如果计量检定机构的工作连自己都不能信服,那么它也就失去了存在的价值,所以计量工作的每一个环节都需要有技术精湛的专业计量工作者来完成,在计量工作中,每一个微小的差错都有可能对整个工作产生重大影响,这就需要我们每一个计量工作者刻苦加强业务学习,通过督导、培训等有效措施,改进检定测试技术,改变服务方式提升检定人员的整体素质定期或不定期的进行计划培训,不断提高技术水平。同时根据单位计量检测体系的变化和发展及时调整检定人员,并相应考虑对人员提出新的要求,逐渐组成一支法制观念强、技术业务精、工作效率高的计量检定队伍。

二、严格控制计量检定工作的环境,加强标准计检器具的使用、维修和保养等管理 在量值传递过程中,作为计量检定依据的检定规程对计量检定的环境条件做了明确规定,要求检定工作的环境条件必须满足测量的需要,应配备相应的设施对环境条件进行监控、记录,对可能影响计量准确度的各因素进行控制,必要时应行适当的、合理的验证。一般要求环境温度在20℃± 0.5℃ ,环境湿度在50%~60%,含尘量小于0.2mg/m3,计量工作室一定要做到防尘、防震、防腐蚀、防污染及防噪声等。达不到要求的环境条件会给检定工作带来许多不利因素,将直接影响测 量值的准确性、可靠性和有效性。为此,我们应加强对计量室的管理,按照“6s活动”(整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全)现场管理办法,加强计量室环境的 日常管理。计量室应配有温控设备和消防设备以及环境监测必需的温湿度计,并 做好环境条件的监控记录。 标准计检器具的正确使用、维修和保养正确操作、及时维修、科学精心保养,能保持计量器具精度,延长其使用寿命。因此,保证计量器具的正确使用、维修、保养是一项重要工作。 三、严格实施计量检定规程,确保计量检定的真实性、完整性、可靠性 计量检定规程是对计量器具的计量性能、检定项目、检定条件、检定方法、 检定周期以及检定数据处理等所做的技术规定。计量检定规程属于计量技术规范,它是进行计量检定、评定计量器具的性能、判断计量器具是否合格的技术性文件,其主要作用在于统一测量方法,确保计量器具量值的准确一致,使全国的量值能在一定的范围内溯源到计量基准,是计量检定人员执行检定任务重要的法定依据。

计量经济学论文

计量经济学论文题目:我国财政收入和国民生产总值的关系 姓名:XXX 学号:XXX 专业:XXX 科目:计量经济学

2.13 我国1978~1997年财政收入Y和国民生产总值(GNP)X的统计资料如表1所示(单位:亿元)。 表1 年份财政收入GNP 年份财政收入GNP 1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14923.3 1979 1146.38 4038.2 1989 2664.90 16917.8 1980 1159.93 4517.8 1990 2937.10 18589.4 1981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.5 1982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.9 1983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.5 1984 1642.86 7206.7 1994 5218.10 46670.0 1985 2004.82 8989.1 1995 6242.20 57494.9 1986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.5 1987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5 (1)建立财政收入的一元线性回归模型,并解释斜率系数的经济含义; (2)若1998年国民生产总值为78017.8亿元,求1998年财政收入的预测值。 答案: (1)利用软件建立一元线性回归模型,运行结果如下:

根据运行结果可知: y=858.48+0.1000x t= (46.02) 2R =0.9916 F=2118 S.E=208.7 其中斜率系数为0.1000,表示国民生产总值(GNP )与财政收入成正比,财政收入(x )每增加一个单位,国民生产总值(y )将增加0.1各单位。 (2)根据回归方程可知, 当x=78017.8时,y=858.48+0.1000 78017.8=78876.28 所以1998年的财政收入预测值为78876.3亿元。 2.15 表3是某类商品销售量Y 与该商品价格1X 和售后服务费用2X 的历史统计资料。 (1)建立Y 关于1X 和2X 的回归模型; (2)对所建立的模型进行统计检验; (3)解释模型估计结果的经济含义。 表3 时期 销售量(万件) 价格(元/件) 售后服务费(万元) 1 55 100 5.5 2 70 90 6.3 3 90 80 7.2 4 100 70 7.0 5 90 70 6.3 6 105 70 7.4 7 80 65 5.6 8 110 60 7.2 9 125 60 7.5 10 115 55 6.9 11 130 55 7.2 12 130 50 6.5 答案: (1)利用软件建立回归模型,运行结果如下: (a )线性模型

计量期末论文

计量期末论文 题目: 预期收入对居民个人消费的影响专业:劳动与社会保障 组长:陈灵41030025 组员:黄金玉41030024 刘智慧41030027 陈晓41030029 汪霖宜41030030

预期收入对居民个人消费的影响 一、选题意义 在以人为本,进一步加快发展和转型步伐,壮大经济总量,做大“蛋糕”,做好“蛋糕”,分好“蛋糕”,实施城乡居民收入倍增计划,努力使改革发展成果更多更好地惠及人民群众,不断提高人民的幸福指数的今天,居民消费水平日益被人关注。 随着我国经济的快速增长,人们的收入状况有了很大改善,消费支出也随之上升。但由于近两年来的通货膨胀状况的出现,CPI的上涨,居民的生活质量也难免有所下降。 发展经济就应该紧紧抓住消费,而消费水平的高低受多种因素的制约,只有正确捕捉到影响我国居民消费水平的主要因素,才能从根本上改善不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。一个国家居民的消费状况从侧面反映了该国的整体经济水平以及社会福利的大小,体现着一个国家的质量。现实中有许多因素影响着居民的消费水平,如收入水平、物价水平(CPI)、GDP、利率水平、储蓄率、消费者偏好、社会文化等等。 而我们小组主要研究对象为预期收入对个人居民消费的影响,因为收入影响消费这个是众人皆知的事实,我们想通过数据探究和证明预期收入是否影响个人居民消费以及它影响的大小。当经济增长带来收入的预期增长时,例如国家决定增长工资收入时,我们可以估计此时消费受到的影响,从而考察整个国民经济变化过程。 二、影响消费的因素 我们首要考虑到的消费影响因素有收入水平、物价水平(CPI)、GDP、利率水平、储蓄率、PPI、PMI。 收入是指某一个体,包括个人或者企业在销售商品、提供劳务及转让资产使用权等日常活动中所形成的经济利益的总流入。居民个人收入对消费水平影响较大。一般的,个人收入水平较高,他就会因为收入较高而增加消费,消费水平也就相应较高。二者呈现正相关关系。所以我们考虑第一个解释变量为个人实际收入水平。

计量经济学论文相关论文总结

计量经济学论文 15130322 张佳伟 GDP与CPI和贷款总额的关系 摘要:众所周知,GDP作为一个比较有说服性的统计指标,可以在一定程度上反映一个国家的经济状况,今天我所要研究的,是GDP和居民消费指数和贷款总额之间的关系。改革开放以来,CPI 涨幅与GDP 增幅经历了几轮波动,1997年之前的几轮经济高增长,物价都出现了明显的高涨幅;1998-2008 GDP连续11 年保持两位数增长,但物价涨幅却保持低位运行,经济运行从高增长高物价向高增长低物价转变,反映了CPI涨幅与GDP 增速相关关系随着改革的深入发展发生了一些变化。另外,贷款总额既然作为一个经济指标,其对于国民生产总值的必然会存在一定的影响,至于这个影响程度的大小,如果要具体形象的反映出来,就必须要借助计量经济学的办法,去分析CPI和贷款额这两者对于国民生产总值GDP的影响。 通过计量经济学的手段可以知道,居民消费指数CPI对于国民生产总值GDP的影响要远远大于贷款总额对于国民生产总值的影响。 下面我们就通过计量经济学的办法对于他们三者之间的关系进行一个形象的测算和研究。 为了确定这三个变量之间的关系,决定运用eviews软件对相关的变量进行分析。确定最为合理的方程以及进行变量的显著性检验、异方差检验和多重共线性检验和自相关检验。(为了更加精确的进行变量之间关系数据的测算,使用了eviews8.0版本进行实证分析)

1、确定变量 我们确定“GDP ”为被解释变量,“CPI ”和“贷款总额”为解释变量。 2、建立模型 Y=0β+1βP+2βX+c (c 为随机扰动项) 3、数据处理 此为1992-2008年度的GDP 、CPI 以及贷款额的数据。 年度 GDP (Y ) 居民消费指数(P ) 贷款额(X ) 1992 26923.5 282 26322.9 1993 35333.9 305.8 32943.1 1994 48197.9 320 39976 1995 60793.7 345.1 50544.1 1996 71176.6 377.6 61156.6 1997 78973 394.6 74914.1 1998 84402.3 417.8 86524.1 1999 89677.1 452.3 93734.3 2000 99214.6 491 99371.1 2001 109655.2 521.2 112315 2002 120332.7 557.6 131294 2003 135822.8 596.9 158996 2004 159878.3 645.3 178198 2005 183217.4 698.2 194690 2006 211923.5 766.4 225347.2 2007 257305.6 849.9 261691 2008 300670 926.4 303468 (数据来自人民网) 4、建立多元回归线性模型 (1)建立工作文件:启动EViews ,点击File\New\Workfile ,在对话框“Workfile

《计量经济学》期末论文

《计量经济学》期末论文 我国居民消费水平的影响因素分析 经济学院 09级国际经济与贸易2班 晋兆晖 290508210

我国居民消费水平的影响因素分析 内容摘要:改革开放以来,随着我国经济的飞速发展,人民生活水平不断提高,居民消费水平也不断增长。消费作为拉动经济发展的重要因素,具有较高的研究价值。本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。虽然各地区的经济消费结构会有所差异,但总体还是有绝大部分相似之处的。分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 关键词:计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄 一、选题背景 消费是经济活动的终点,一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。但另一方面,消费又是经济活动的起点,是拉动经济增长的动力。一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系,这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。 随着改革开放以来中国经济高速增长,居民生活水平与消费水平也随之不断提升,我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费,但是居民存款额依然居高不下,居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管是从宏观还是微观来分析,居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展,所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的,而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针,这有重大的现实意义。 二、变量的选择分析 根据传统的凯恩斯消费理论,消费需求是个人可支配收入的函数,收入水平的高低直接影响居民的消费水平,可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备,这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。 居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素,居民储蓄越多,最终消费就越少,储蓄越少,最终消费支出就越多。 物价水平对消费者的消费倾向会有影响,即影响到居民的消费支出,当居民的收入不变时,若物价上涨,则消费支出增加;反之,居民收入不变,若物价下跌,则消费支出减少。对于物价水平,选择通货膨胀率来反映。 恩格尔系数作为衡量一个国家和地区人民生活水平状况的指标,也是需要被列

计量经济学期末论文2.(精选)

安徽省居民最终消费的影响因素分析 08金融一班 高璐 200824066

摘要:自2008年全球性的金融危机以来,我国经济增长速度受到多种因素综合影响,消费是拉动经济发展的重要因素之一,近期由于经济的不稳定,消费也同时出现变化。通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响安徽省的城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,为本地政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求能成为引领全省经济健康、快速、持续的发展。 关键字:最终消费人均可支配收入价格消费指数 一. 问题的提出 改革开放前,中国上至中央,下至各级政府,由于人才的匮乏,资金的短缺,观念的保守,我们对各种经济的决策大都是依据历史的数据,凭借个人经验作出决策,无法切中要害,导致最后的指导行动的措施对经济、社会发展的推动作用成效不大,延误了国家发展机遇。改革开放以来,随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。所以国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费,增加居民投资的作用,但是居民存款额依然居高不下,居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管从宏观还是微观来分析,我国居民最终消费支出都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展,所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的,而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。最后得到的收益不仅仅是最终的最佳模型以及结论,还有通过建模自身感触到的:任何一个结论的得出都需要实际操作与理论的结合、严谨的思考。 二.变量的选择分析 通过研究以前学者对影响因素的选取并且根据西方经济学理论,我认为居民的最终消费支出主要受居民储蓄,可支配收入、工资水平、消费者支出、恩格尔系数、通货膨胀率、收入分配、居民贫富情况的影响。居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素,居民储蓄越多,最终消费就越少,储蓄越少,最终消费支出就越多;居民可支配收入是决定储蓄水平的一个因子,居民可支配收入增加,直接性的居民储蓄会随之上升,当可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备,这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。物价水平对消费者的消费倾向会有影响,即影响到居民的消费支出,当居民的收入不变时,若物价上涨,则消费支出增加;反之,居民收入不变,若物价下跌,则消费支出减少。对于物价水平,我们选择价格指数来反映即,居民消费价格指数。在西方经济学中,凯恩斯认为,收入分配的均等化程度越高,社会的平均消费倾向就会越高,社会的储蓄倾向就会越低,消费率越高。所以把收入分配这一项也选入作为解释变量,在经济学中有一个概念——基尼系数——定量测定收入分配差异程度,国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标,0.2到0.4之间都定义为分配合理,0.4作为收入分配差距的警戒线,超过的话表示收入分配差距较大,基尼系数越大表示收入分配差距越大,但是由于基尼系数的数据无法完整的找到,所以只好放弃。恩格尔系数是衡量一个国家和地区人民生活水平的状况,一个国家或家庭生活越贫困,家庭消费支出占总支出的比例越大,恩格尔系数就越大;反之,生活越富裕,最终消费支出占总支出的比例越小,恩格尔系数就越小。这一项也是需要被列为影响因素的,而在每年的财政收入中,税收始终占据最大的比例,而税收对个人的影响也主要体现在消费上,由于没

税收计量经济学论文

我国税收增长的影响因素分析

摘要 本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上,对影响我国自1988年至2007年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后,收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。 【关键词】:国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量思考 一、研究的目的要求 税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。取得财政收入的手段有多种多样,如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等,而税收则由政府征收,取自于民、用之于民。经济是税收的源泉,经济决定税收,而税收又反作用于经济,这是税收与经济的一般原理。这几年来,中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要,对研究我国税收增长规律,制定经济政策有着重要意义。。 改革开放以来,中国经济高速增长,1978-2008年的31年间,国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元,一跃成为世界第二大经济体。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长,中国的财政收支状况也发生了很大的变化,中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元,到2008年已增长到54223.79亿元,31年间平均每年增长16.76%。税收作为财政收入的重要组成部分,在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因,分析中央和地方税收收入的增长规律,以及预测中国税收未来的增长趋势,我们需要建立计量经济模型进行实证分析。

金融工程期末论文

本科期末作业 (2011届) 题目:市场新信息对股价影响的实证 分院: 金融学 专业: 班级: 姓名: 学号: 任课老师: 2014年6月完成时间:

市场新信息对股价影响的实证(或案例) 金融工程这门课是这学期刚刚接触的一门课程,对于里面的内容作为一个金融方面的学生,有些并不是完全陌生的。虽然是作为一门专选课来进行学习,但是通过老师的认真尽职,风趣的讲课方式使我们对书面上各个方面的内容有了一个更加全面的理解。那通过一个学期对金融工程的学习和理解,我现在以市场新信息对股价的影响作为一个课题进行研究实证。 股票价格的变动及变动趋势一直是资本市场备受关注的问题,它影响着股票市场的稳定及投资者的策略。股价的变动主要受市场哪些信息的影响,会产生什么样的影响。这个问题的分析,有助于我们进一步了解股票市场的一般规律,为更好地完善资本市场提供参考意见。 影响股价的因素有多重多样的,如果市场发布的信息是以这些影响因素为基础的,那这些因素必然影响到股价的波动。那么,本文结合我国股市波动的实例,将这些因素大致的分为这三点:(1)股票的内在价值,比如增股,分股,重组股票以及配股等;(2)股价随投资者对各种因素的信息预期的变化而波动,比如一种新信息的出现,是利好消息会增加股民的信心;(3)股价波动是诸因素形成合力作用的结果。现在就这几个方面分析这些因素市场新信息的发布对股价有何影响。 首先,从大的方面分析,国家的宏观经济政策信息的发布将对股价产生什么影响?国家的重大经济政策,如产业政策、税收政策、货币政策。国家重点扶持、发展的产业,其股票价格会被推高,而国家限制的产业,股票价格会受到不利的影响,例如政治对深灰公用事业的产品和劳务进行限价,包括交通运输、煤气、水电等,这样就会直接影响公用事业的盈利水准,导致公用事业公司股价下跌;国家货币政策的改变,会引起市场利率发生变化,从而引起股价变化;税收政策方面,能够享受国家减税免税优惠的股份公司,其股票价格会出现上升趋势,从而调高个人所得税,由于影响社会消费水准下跌,引起商品的滞销,从而对公司生产规模造成影响,导致盈利下降,股价下跌。这些政治因素对股票市场本身产生的影响,即通过公司盈利和市场利率产生一定的影响,进而引起股票价格的变动。下面从利率调整和股指期货的推出对股价影响来进行具体分析。 为什么利率的升降与股价的变化呈反向运动的关系呢?这主要有3个原因:①利率的上升,不仅会增加公司的借款成本,而且还会使公司难以获得必需的资金,这样,公司就不得不消减生产规模,而生产规模的缩小又势必会减少公司的未来利润。因此,股票价格就会下跌。反之,股票价格就会上涨。②利率上升时,投资者评估股票价格所用的折现率也会上升,股票值因此会下降,从而,也会使股票价格相应下降;反之,利率下降股票价格则会上升。 ③利率上升时,一部分资金从投向股市转向银行储蓄和购买债券,从而会减少市场上的股票需求,使股票价格出现下跌。反这,利率下降时,储蓄的获利能力降低,一部分资金又可能从银行和债券市场流向股市,从而,增大了股票需求,使股票价格上升。既然利率与股价运动呈反方向变化是一种一般情形,那么投资者就应密切关注利率的升降,并对利率的走向进行必要的预测,以便在利率变动之前,抢先一步对股票买卖进行决策。对利率的升降走向进行预测,应侧重注意如下几个因素的变化情况:①贷款利率的变化情况。由于贷款的资金是由存款来供应的,因此,根据贷款利率的下调可以推测出存款利率必将出现下降。②市场的景气动向。如果市场兴旺,物价上涨,国家就有可能采取措施来提高利率水准,以吸引居民存款的方式来减轻市场压力。相反的,如果市场疲软,国家就有可能用降低利率水准的方法启动市场。③资金市场的松紧状况和国际金融市场的利率水准。国际金融市场的利率水准,往往也能影响国内利率水准的升降和股市行情的涨跌。在一个开放的市场体系中,金钱是没有国界的,如果海外利率水准低,一方面会对国内的利率水准产生影响,另一方面,也会吸引海外资金进人国内股市,拉升股票价格上扬。反之,如果海外水准上升,则会发生与上述相反的情形。

怎样写计量实证论文

怎样写计量实证论文 实证, 论文, 计量, 分享 我也想创建词条赚积分 学习计量经济学的最后目的是为进行实证研究,但对初学计量经济学的人而言,要写一篇有实证研究的报告或论文时常有不知如何着手的感觉,这里我便对实证研究的规划以 及论文的写作做一些粗浅的建议。 前期规划: 1. 广泛收集参考文献,决定计划的目的和范畴: ·决定所要解释的现象是什么? ·决定所要检验的假设或理论是什么? ·决定所要预测的趋势是什么? ·决定所要评估的政策是什么? 2. 建构实证计量模型; ·除研读相关经济理论之外,应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型: §确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系(causality); §厘清各模型的异同及优缺点,思考改进文献中现存模型的可能; §最后决定实证计量模型雏形; ·初步调查是否有相关的资料,若无则实证模型设计的再好也无用。 3. 收集相关资料;

·对资料的精确性一定要严格查核,对错假漏资料要仔细修正; ·使用电子表格软件对资料列表绘图,以验证资料的逻辑合理性,对不合理的数值要有所处理; ·不论要用的是横断面资料或是时间数列,资料数目越多越好,追踪资料(Panel Dat a)尤佳; ·对数据数值作一些整理,表列各种基本统计量(样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等)、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。 计量方法的执行: 1. 计量方法不应太简单(例如只做到最简单的OLS),但也不必过于复杂,应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法,则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度,而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值,以了解资料中所包含的真正信息。 2. 除了估计值以及对应的t 检定外外,也可做一些F 检定之对多个系数的假设检定。 3. 回归模型的设定,尤其是解释变量的取舍,可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定,以经济理论上的考量最为重要,不能单只为了提高模型的配适,而盲目的做一些不合理的变量转换。 4. 选取解释变量时,应有如下的考量: ·解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确,也就是说,解释变量是原因在先,应变量是结果在后,有一定的先后顺序。尤其要注意,有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的,或是因果关系不很明确(也就是说,相对于应变量而言,这些变量是内生的),则在选取这些变量作为解释变量时,便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因; ·要注意解释变量的同构型,不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量(包括相同变量的不同转换、或是几个变量间的各种交乘项)放进回归式内,造成严重的线

计量论文应该怎么写

文/钟经樊(台湾中央研究院经济研究所) 学习计量经济学的最后目的是为进行实证研究,但对初学计量经济学的人而言,要写一篇有实证研究的报告或论文时常有不知如何着手的感觉,这里我便对实证研究的规划以及论文的写作做一些粗浅的建议。 一、前期规划: 1. 广泛收集参考文献,决定计划的目的和范畴: * 决定所要解释的现象是什么 *决定所要检验的假设或理论是什么 *决定所要预测的趋势是什么 *决定所要评估的政策是什么 2.建构实证计量模型; * 除研读相关经济理论之外,应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型: * 确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系(causality); * 理清各模型的异同及优缺点,思考改进文献中现存模型的可能; * 最后决定实证计量模型雏形;

* 初步调查是否有相关的资料,若无则实证模型设计的再好也无用。 3.收集相关资料; * 对数据的精确性一定要严格查核,对错假漏数据要仔细修正; * 使用电子表格软件对数据列表绘图,以验证数据的逻辑合理性,对不合理的数值要有所处理; * 不论要用的是横断面数据或是时间数列,数据数目越多越好,面板数据(Panel Data)尤佳; * 对资料数值作一些整理,表列各种基本统计量(样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等)、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。 二、计量方法的执行 1.计量方法不应太简单(例如只做到最简单的OLS),但也不必过于复杂,应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法,则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度,而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值,以了解数据中所包含的真正信息。 2.除了估计值以及对应的 t检定外外,也可做一些 F检定之对多个系数 的假设检定。

计量经济学期末论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出

分数:______ 计量经济学课程论文 中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府 支出 系别:国贸系 班级:国本五 学号: 2012016533 姓名:张璐 指导老师:岁磊

【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标,是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义,它直接反映了人民的收入和生活水平,而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系,因此,本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。 【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出 具体数据如下: 图1数据收集 注: Y:人均国内生产总值GDP(平均每年每人)(单位:元) X1:居民消费水平(单位:亿元) X2:国家税收(单位:亿元) X3:政府支出(单位:亿元)

由此,我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图,如下: 图2 Y与X1 图3 Y与X2

图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系,从而建立数学模型: 建立三元线性回归模型: 在eviews7 命令框中输入:LS Y C X1 X2 X3回车 所以我们得到以下结果:Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中,我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法,所以对模型的平稳性暂时不作考虑。

若不考虑单位根检验,直接用我们在前几章学习的方法进行检验,结果如下: 1.拟合优度:我们由表可知,,修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验::,给定显著性水平,在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设,说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验:对于C、X1、X2的系数,t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验,而X3的系数的t统计量为-2.033472,在df=12、α=0.05的情况下,t统计量应大于2.179,显然X3的系数不能通过T检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验,在命令框中输入:COR X1 X2 X3回车得到以下结果: 可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正: 模型的回归结果为: 模型的回归结果为:

金融统计论文

学生姓名:何雨芹 学号:41108065 学校:西南财经大学 课程:金融统计分析

我国银行间同业拆借市场利率风险度量——基于VaR模型的实证研究 摘要 本文利用VaR模型通过2013年1月4日至2014年10月30日我国银行间 同业拆借市场每日加权平均利率进行实证研究,建立了基于GARCH模型的我国银行间同业拆借市场利率风险测度GARCH族模型(GARCH(1,1)/TARCH(1,1)/EGARCH(1,1)),得出以下结论: t分布不适合描述我国银行间同业拆借利率 序列的分布状况,广义误差分布能较好刻画我国银行间同业拆借利率序列的分布;根据样本数据,现阶段我国银行间同业拆借利率风险也较低。 关键词:VaR模型同业市场拆借利率GARCH族模型

一、文献综述 同业拆借市场是金融机构之间进行短期、临时性头寸调剂的市场,是货币市场的重要组成部分。1996年以来, 我国银行同业拆借市场在中国人民银行的监督管理下稳步发展, 目前已形成全国统一的银行同业拆借市场格局,生成了全国统一的中国银行间同业拆借利率(China inter -bank offered rate,CHIBOR),它是我国货币市场最早市场化的利率,也是目前唯一直接的市场利率,能够十分灵敏的反应市场上货币资金的供求状况,因此可视为我国货币市场上的基准利率。 随着利率市场化的深人,利率结构体系的完善和合理,我国金融市场的成熟,金融衍生工具的丰富,各商业银行在利率风险管理方面经验的逐渐成熟。商业银行可以逐步向先进的利率风险度量模型演进。从而跟国际先进风险管理水平接轨,增强自身的市场竞争力和抵御风险的能力。而银行间同业拆借是我国利率市场化改革的前沿阵地,银行间同业拆借市场利率市场化改革始于1996年,同业拆借利率市场化程度已经较高,具备了运用VaR模型的客观条件。再加上VaR模型已经是一个比较成熟的模型,用它来研究我国银行间同业拆借市场应当是有一定研究价值的。 VaR模型源自马科维兹于1952 年创立的基本均值—方差模型,蒂尔.古尔迪曼被视为“风险价值”这一术语的创立者,该理论一经提出就迅速得到学者的关注。国外已有很成熟的关于V aR的理论研究和实证研究,Jeremy Berkowitz(1999)提出了新的评价VaR的方法,Tean-Philippe Bouchaud和Marc Poters(1999)提出了如何利用金融资产波动的正态性去简化计算复杂的非线性组合VaR;大部分学者在计算风险价值VaR值时,都以金融时间序列数据服从正态分布和无条件方差为假设前提,但是大量的实证研究表明,金融时间序列数据并不严格符合这一假定,为了解决这一问题,随着研究的不断深入,又有学者提出了半参数模型和广义条件异方差模型(GARCH模型)等模型,大大丰富了VaR的计算方法。Kees Koedijk(2001)将V aR风险管理模型应用于资产组合选择和资本资产定价,并指出由于资产组合收益率呈现出尖峰肥尾的特征,这会导致传统的均值-方差模型存在低估风险资产组合所面临的风险,可能会导致投资风险。 在国内,近几年关于VaR的实证研究已经越来越丰富和深入,早在2000年初,国内就有学者王春峰、万海辉和李刚指出用蒙特卡洛模拟法计算VaR值所存在的缺陷,并提出基于马尔科夫链蒙特卡洛的计算方法。之后也有一批学者相继提出了对VaR计算方法的改进,同时,VaR方法的应用研究开始受到重视。杜海涛(2000)在《VaR方法在证券风险管理中的应用》一文中在市场指数风险度量、单个证券的风险度量、基金管理人员绩效评价及确定配股价格等方面运用了VaR方法。他认为沪深两市的指数。单个证券、投资基金的收益都服从正态分布,在这一前提下去计算资产的VaR值并进行模型检验,得出了较好的结果。以他的研究为代表,早期的关于VaR的实证研究多集中在证券市场。迄今为止,将VaR方法运用于银行间同业拆借市场的研究还不太丰富,但就我刚才所说,在我国面临重大金融市场改革的前提下,银行间的同业市场越来越重要,对它进行风险度量分析时非常必要的。 现有研究下,郑尧天和杜子平(2007)选择隔夜拆借利率为研究对象并分别用组合正态VaR方法和蒙特卡罗模拟法对其进行建模,经后验区间检验发现蒙特卡罗模拟法的估计结果更为理想;冯科和王德全(2009)以2002年6月4日至2009年3月31日期间我国银行同业拆借利率为研究对象分别建立了隔夜拆借和7天拆借品种的预测模型,并度量了其利率风险。得出通过选择适当滞后阶数的ARMA-GARCH类模型,可以有效地刻画同业拆借利率的动态特性:t-分布和g-分布下的模型能更好地捕捉同业拆借利率序列的尖峰厚尾性,同业拆借利率存在显著的自相关性、风险溢价效应和波动的反杠杆效应,即利率上升时的波动更

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