计量经济学课程论文私人汽车消费影响因素分析Word文件下载.docx
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二、文献综述:
目前,已经有一些学者从较多角度对这一问题进行了研究,比如GDP与私人汽车消费的影响、城市化建设对汽车的消费影响的等,从这些文献中均可以得知影响我国目前私人汽车消费的影响因素是多方面的,比如汽车价格、替代品如火车,飞机等的发展、偏好、环境、居民可支配收入、燃油价格指数、公路里程等。
这里,虽然汽车整体价格便宜,买的人就多,但汽车价格本身是个太宽泛概念,不同汽车品牌之间有不同的价格,相同品牌汽车不同型号价格也差别较大,因此不宜作为选取对象;
关于替代品的因素,由于汽车这种奢侈产品本身所具有的特殊性,其替代品对人们对私车消费的影响较小,也不好度量,所以我们在进行计量模型的建立时,也不选择这个因素作为解释变量。
而偏好、环境等虽然能够解释为什么人们会去购买汽车,但这些因素是基于超越了经济学范围的历史和心理因素,难以测算和量化,所以在计量模型的建立过程中并不采用这方面的数据。
国内生产总值反映是宏观经济环境,对汽车市场的供给和需求都有很大的影响,但是由于汽车行业只是国民经济当中的一小部分,因此虽有影响但是居民直接的可支配收入因素显著。
因为汽车是一种耐用消费品,因此有消费门槛,再考虑到我国贫富差距扩大的因素,能够消费私家汽车的主要为城镇里家庭收入相对富裕的群体,而且他们的生活环境促使他们有这个消费需求,因此认为选取我国城镇居民可支配收入作为解释变量可能会更好的解释私车消费情况。
而燃油价格指数的变化我们认为也会一定程度的影响汽车消费需求。
此外,以公路里程为代表的基础设施建设是较好的发展汽车市场的前提条件,尤其是在我国交通条件不是很发达的中西部地区,因此这里也选取它作为解释变量加以研究。
三.模型构建与计量检验
基于以上认识,选取的解释变量有:
Y汽车产量(年度,单位:
每千辆)
X1城镇居民可支配收入(年度,单位:
元)
X2燃料、动力类价格指数(年度)
X3全国公路里程(年度,单位:
每千公里)
(一)数据收集与模型构建:
年份
私人汽车拥有量Y
城镇居民可支配收入X1
燃料、动力类价格指数X2
公路总里程X3
1994
205.42
3496.2
118.2
111.78
1995
249.96
4283
115.3
115.7
1996
289.67
4838.9
103.9
118.58
1997
358.36
5160.3
101.3
122.64
1998
423.65
5425.1
95.8
127.85
1999
533.88
5854
96.7
135.17
2000
625.33
6280
105.1
140.27
2001
770.78
6859.6
99.8
169.8
2002
968.98
7702.8
97.7
176.52
2003
1219.23
8472.2
104.8
180.98
2004
1481.66
9421.6
111.4
187.07
2005
1848.07
10493
108.3
234.52
2006
2333.32
10759.5
106
255.7
2007
2876.22
11785.8
104.4
268.37
2008
3501.39
13780.8
110.5
293.02
2009
4574.91
14174.65
92.1
386.08
2010
5938.71
19109.44
109.6
400.82
数据来源:
中经网-2011经济年鉴
建立常见的多元线性方程形式:
Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+ut
(二)散点图
依次对各个解释变量做散点图如下:
发现Y与城镇居民可支配收入有近似的线性关系。
Y与燃料动力类价格指数线性关系不明显,函数关系很难判断。
Y与公路里程有近似的线性关系。
(三)多元线性回归
现在我们用线性模型对以上三个变量进行线性回归,如下:
表1Eviews的最小二乘计算结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/26/11Time:
10:
14
Sample:
19942010
Includedobservations:
17
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-3177.298
995.2332
-3.192517
0.0071
X1
0.117383
0.065473
1.792861
0.0963
X2
11.60506
9.198341
1.261647
0.2292
X3
12.90137
3.021514
4.269836
0.0009
R-squared
0.982772
Meandependentvar
1658.796
AdjustedR-squared
0.978796
S.D.dependentvar
1680.779
S.E.ofregression
244.7455
Akaikeinfocriterion
14.04064
Sumsquaredresid
778704.5
Schwarzcriterion
14.23669
Loglikelihood
-115.3454
F-statistic
247.1973
Durbin-Watsonstat
0.609553
Prob(F-statistic)
0.000000
可以看出:
燃料动力类价格指数的参数不显著,p值较大,这里还考虑了以1994年为100基准的逐年累积的燃料动力类价格指数的线性回归模型(据中经网数据:
118128.3141.3154.5153.1154.5178.3178.6178.8192210.7242.3271.1282.8341304.2353.8),都发现燃料价格指数不好拟和,同时它在模型中的分量很小,从经济意义上来说,一般能买得起私家车的人一般不会太在意油价高低,不会在买车前主要去考虑燃料费用,所以这里最后决定舍弃X2这个解释变量.
此时我们的模型变为只含有收入和公路里程的模型:
Y=β0+β1x1+β2x2+ut
重新做关于只有城镇居民可支配收入和公路里程的新的回归(这里以x3公路里程取代原来的x2燃油价格指数作为新的x2)。
(四)单位根和协整性检验
本文在研究经济增长问题时大量运用了时间序列数据。
由于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。
现对城镇居民可支配收入X1进行单位根检验,结果如下:
表2X1的单位根检验结果
ADFTestStatistic
2.821993
1%CriticalValue*
-4.0113
5%CriticalValue
-3.1003
10%CriticalValue
-2.6927
*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.
AugmentedDickey-FullerTestEquation
D(X1)
12/27/11Time:
19:
12
Sample(adjusted):
19972010
14afteradjustingendpoints
X1(-1)
0.326396
0.115661
2.821993
0.0181
D(X1(-1))
-1.662254
0.584577
-2.843514
0.0174
D(X1(-2))
0.477317
0.666736
0.715901
0.4904
-978.0422
582.7585
-1.678298
0.1242
0.731993
1019.324
0.651591
1218.205
719.0598
16.22872
5170470.
16.41131
-109.6011
9.104160
1.922238
0.003298
在1%、5%、10%三个显著性水平下,单位根检验没有通过,所以不能拒绝原假设,说明城镇居民可支配收入X1的时间序列数据存在单位根,是非平稳的。
通过同样的方法,可以知道Y和X2的时间序列数据也存在非平稳性。
而且发现它们均是二阶单整的。
这样,只要模型通过协整检验,就可以避免伪回归并且可以用来对实际问题进行研究。
接着依次做Y关于X1和X2的OLS回归,然后对各自残差序列做单位根检验,结果如下:
表3Y对X1回归后的残差单位根检验结果
-8.805722
-2.7570
-1.9677
-1.6285
D(ET,3)
18:
04
D(ET(-1),2)
-2.257887
0.256411
0.0000
0.853585
-111.8687
826.4793
316.2455
14.41966
1300146.
14.46531
-99.93765
Durbin-Watsonstat
2.724051
发现Y对X1存在二阶协整。
用同样方法得到Y对X2的OLS回归后的残差单位根检验,如下:
表4Y对X2的OLS回归后的残差单位根检验
-5.173112
D(ET2,3)
07
D(ET2(-1),2)
-1.908242
0.368877
0.0002
0.666136
120.7321
861.7517
497.9284
15.32754
3223125.
15.37319
-106.2928
2.261235
发现Y对X2同样存在二阶协整,可以进行回归了。
(五)最小二乘法回归
表5Eviews的最小二乘计算结果
26
-1935.602
150.9650
-12.82153
0.144167
0.063231
2.280013
0.0388
11.61589
2.904035
3.999914
0.0013
0.980663
0.977900
249.8644
14.03850
874051.1
14.18554
-116.3272
354.9951
0.648950
在5%的显著性水平下,p值都得到通过。
查表得t值为2.110,X1的t值略大于2.110,算通过检验,X2的t值较明显地大于2.110,也通过检验。
模型结果:
Y=-1935.602+0.144167*X1+11.61589*X2
(150.9650)(0.063231)(2.904035)
t=(-12.82153)(2.280013)(3.999914)
R^2=0.980663
F=354.9951DW=0.648950
t检验通过并且可决系数和修正后的可决系数均很理想。
(六)异方差性分析检验
先检查图形,令e2=resid^2
可能存在异方差性.
(1)G-Q检验,
排序后(数据是递增的,实际不需要排序),去掉中间数据3个,先做1994到2000年的回归得:
表6异方差的G-Q检验回归结果1:
11:
16
19942000
7
-1548.670
82.03339
-18.87854
-0.016814
0.012430
-1.352776
0.2475
16.19416
1.127360
14.36467
0.0001
0.998218
383.7529
0.997327
153.6712
7.944596
7.280388
252.4664
7.257207
-22.48136
1120.438
2.297611
0.000003
再做2004到2010年的回归得:
表7异方差的G-Q检验回归结果2:
29
20042010
-2931.691
252.2046
-11.62426
0.0003
0.257033
0.045813
5.610520
0.0050
9.905927
1.918349
5.163777
0.0067
0.993758
3222.040
0.990638
1587.174
153.5734
13.20376
9433.914
13.18058
-43.21316
318.4337
2.464979
0.000039
得到F统计量F=9433.914/252.4664=37.367在5%的显著水平下,分子分母自由度均为5(7-2)查临界值F(5,5)=5.05小于37.367,说明存在异方差.
(2
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