对中国经济增长影响因素的实证分析精品文档Word文档下载推荐.docx
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同时随着对外经济加强,进出口贸易已成为中国经济重要组成部分,所以进出口额也是值得分析的因素。
2、模型设定与参数设计
(1)数据的收集
中国经济增长影响因素模型时间序列表
年份
GDP(亿元)
CPI(%)
全社会固定资产投资总额(亿元)
一般公共预算支出(亿元)
进出口总额(亿美元)
1985
9064.6
109.3
2543.19
2004.25
696
1986
10308
106.5
3120.63
2204.91
738.5
1987
12094.2
107.3
3791.69
2262.18
826.5
1988
15095.1
111.8
4753.84
2491.21
1027.8
1989
17098.9
118
4410.38
2823.78
1116.8
1990
18824.8
103.1
4517.45
3083.59
1154.4
1991
21940.2
103.4
5594.55
3386.62
1357
1992
27082
106.4
8080.1
3742.2
1655.3
1993
35450.4
114.7
12457.88
4642.3
1957
1994
48370.3
124.1
16370.33
5792.62
2366.2
1995
60146.5
117.1
20019.26
6823.72
2808.6
1996
70538.3
108.3
22974.03
7937.55
2898.8
1997
78517.3
102.8
24941.11
9233.56
3251.6
1998
83505.7
99.2
28406.17
10798.18
3239.5
1999
88989.8
98.6
29854.71
13187.67
3606.3
2000
98562.2
100.4
32917.73
15886.5
4742.9
2001
108683.4
100.7
37213.49
18902.58
5096.5
2002
119765
43499.9
22053.15
6207.7
2003
135718.9
101.2
55566.61
24649.95
8509.9
2004
160289.7
103.9
70477.45
28486.89
11545.5
2005
184575.8
101.8
88773.62
33930.28
14219.1
2006
217246.6
101.5
109998.16
40422.73
17604.4
2007
268631
104.8
137323.94
49781.35
21765.7
2008
318736.7
105.9
172828.4
62592.66
25632.6
2009
345046.4
99.3
224598.8
76299.93
22075.4
2010
407137.8
103.3
278121.9
89874.16
29740
2011
479576.1
105.4
311485.1
109247.79
36418.6
2012
532872.1
102.6
374675.7
125952.97
38671.2
2013
583196.7
446294.09
140212.1
41589.9
2014
634043.4
102
512020.65
151785.56
43030.3
2015
676708
562000
175768
29041.4
资料来源:
中国统计年鉴、中国政府网
(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CPI(X1)消费需求;
用固定资产投资总额(X2)衡量资本投入:
用预算支出(X3)去代表政府购买X4代表进出口总额。
运用这些数据进行回归分析。
采用的模型如下:
Y=
β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μi其中,Y代表国内生产总值,X3代表预算支出,X2代表固定资产投资,X1代表消费价格指数,X4代表进出口总额,μi代表随机扰动项。
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、模型检验及修正
1.可以得到如下回归分析结果:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/20/16Time:
08:
55
Sample:
19852015
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
83300.80
48323.23
1.723825
0.0966
X1
-606.6547
443.4283
-1.368101
0.1830
X2
-0.318973
0.225021
-1.417523
0.1682
X3
4.176602
0.802216
5.206331
0.0000
X4
3.191439
0.584819
5.457142
R-squared
0.996436
Meandependentvar
189284.4
AdjustedR-squared
0.995888
S.D.dependentvar
204842.6
S.E.ofregression
13135.92
Akaikeinfocriterion
21.95078
Sumsquaredresid
4.49E+09
Schwarzcriterion
22.18207
Loglikelihood
-335.2371
Hannan-Quinncriter.
22.02617
F-statistic
1817.315
Durbin-Watsonstat
0.322178
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=833300.8-606.6547β1X1-0.318973β2X2+4.18β3X3+3.19β4X4
R²
=0.996436Ṝ=0.995888F=1817.315
从数据可以看出模型拟合优度很好。
2.多重共线性检验
1.000000
-0.288341
-0.314340
-0.324767
0.997062
0.932732
0.945955
从上面结果来看,X2,X3,X4之间存在高度相关性,分别做出与间的回归,结果如下:
09:
32
1400826.
620793.2
2.256509
0.0317
-11490.48
5878.258
-1.954742
0.0603
0.116420
0.085952
195841.6
27.27034
1.11E+12
27.36286
-420.6903
27.30050
3.821017
0.119399
0.
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