我国进出口贸易总额的实证分析文档格式.docx
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我调查的是采用1998-2008年的进出口总额等相关数据,运用多元回归等方法建立模型进行计量经济学检验,研究国内价格指数、人民币汇率、中国GDP增长率、美国GDP总额对我国进出口总额的影响。
从中国统计年鉴中调查的数据如下
年份
我国进出口贸易总额(亿元)Y
中国国内价格指数X1
人民币汇率X2
中国GDP增长率(%)X3
美国GDP总额X4
1998
26849.7
99.2
827.91
7.8
8747
1999
29896.2
98.6
827.83
7.1
9268.4
2000
39273.2
100.4
827.84
8
9817
2001
42183.6
100.7
827.70
7.5
10128
2002
51378.2
8.3
10469.6
2003
70483.5
101.2
9.5
10960.8
2004
95539.1
103.9
827.68
10.1
11685.9
2005
116921.8
101.8
819.17
10.4
12421.9
2006
140971.4
101.5
797.18
11.6
13178.4
2007
166740.2
104.8
760.40
13
13807.5
2008
179921.5
105.6
694.51
9
14264.6
一、建立模型:
设模型中有四个解释变量:
中国国内价格指数—X1人民币汇率—X2
中国GDP增长率—X3美国GDP总额—X4
被解释变量:
我国进出口贸易总额—Y
1、运用Eviews软件绘制Y于X1、Y与X2、Y与X3、Y与X4的相关图形:
由以上散点图可知,Y与X1、X2、X3、X4有明显的线性相关性,期中Y与X1、X3、X4呈正相关关系,Y与X2呈负相关关系。
2、因为被解释变量与解释变量之间呈线性相关关系,建立多元线性回归模型。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/06/11Time:
15:
44
Sample:
19982008
Includedobservations:
11
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
36268.86
201444.8
0.180044
0.0086
X4
19.77367
3.424141
5.774782
0.0012
X3
5465.975
2201.284
2.483084
0.0476
X2
-307.0688
96.68028
-3.176127
0.0192
X1
230.6742
1692.828
0.136266
0.0961
R-squared
0.993486
Meandependentvar
87287.13
AdjustedR-squared
0.989144
S.D.dependentvar
56196.18
S.E.ofregression
5855.167
Akaikeinfocriterion
20.49099
Sumsquaredresid
2.06E+08
Schwarzcriterion
20.67185
Loglikelihood
-107.7005
Hannan-Quinncriter.
20.37698
F-statistic
228.7899
Durbin-Watsonstat
1.024501
Prob(F-statistic)
0.000001
多元线性回归模型为:
Yi=β0+β1*X1i+β2*X2i+β3*X3i+β4*X4i+υi
由上表数据可知:
得到拟合方程为
Y=36268.86+230.6742*X1i--307.0688*X2i+5465.975*X3i+19.77367*X4i
t=0.1800445.7747822.483084-3.1761270.136266
R2=0.993486R2ˉ=0.989144
F=228.7899DW=1.024501
由上述结果可知:
t统计量大都比较大,R2=0.993486,所以拟合程度相当高,F=228.7899,F值很大,整个方程是高度显著的,所以估计的结果是可信的。
但是DW=1.024501,DW偏大,在2左右附近,可知不存在自相关性。
二、进行计量经济学模型检验
1、多重共线性检验
相关系数矩阵
1.000000
-0.769054
0.654809
0.870593
-0.369293
-0.781493
0.792897
X1与X4的相关系数为
0.870593,远远大于0.75,说明两者存在高度线性相关性,该模型存在多重共线性。
解决办法:
逐步回归方法
对Y分别于X1、X2、X3、X4建立一元线性回归模型(如下表)
①、Y对于X1
14:
22
t-Statistic
Prob.
-2061542.
388859.6
-5.301508
0.0005
21163.15
3828.838
5.527304
0.0004
0.772446
0.747162
28257.10
23.49904
7.19E+09
23.57139
-127.2447
23.45344
30.55109
1.606178
0.000367
Y=-2061542+21163.15*X1i
t=-5.3015085.527304
R2=0.772446DW=1.606178
②、Y对于X2
25
961314.4
203257.9
4.729530
0.0011
-1084.448
251.8734
-4.305526
0.0020
0.673174
0.636859
33864.46
23.86109
1.03E+10
23.93343
-129.2360
23.81548
18.53755
0.477031
0.001975
Y=961314.4--1084.448*X2i
t=4.729530-4.305526
R2=0.673174DW=0.477031
③、Y对于X3
28
-137666.8
58538.46
-2.351733
0.0432
24188.59
6184.975
3.910864
0.0036
0.629551
0.588390
36053.68
23.98637
1.17E+10
24.05872
-129.9250
23.94077
15.29485
1.151081
0.003560
Y=-137666.8+24188.59*X3i
t=-2.3517333.910864
R2=0.629551DW=1.151081
④Y对于X4
29
-250055.0
15798.72
-15.82754
0.0000
29.74581
1.376157
21.61513
0.981101
0.979001
8143.402
21.01077
5.97E+08
21.08311
-113.5592
20.96517
467.2137
0.552267
0.000000
Y=-250055.0+29.74581*X4i
t=-15.8275421.61513
R2=0.181101DW=0.552267
由上表可知:
R2依次从高到底排列知,解释变量的重要程度依次为美国GDP、国内价格指数、人民币汇率、中国GDP增长率。
Y与X4线性相关性最强,所以以Y=-250055.0+29.74581*X4i为基本模型,在该模型中分别加入X1、X2、X3建立二元回归模型,回归结果分别为:
ⅰ、
22:
01
-397049.9
2.6420.0
-1.923505
0.0906
27.95700
2.8.6398
9.719446
1647.504
2.06.356
0.714332
0.4953
0.982234
0.977793
8374.434
21.13076
5.61E+08
21.23927
-113.2192
21.06235
221.1504
0.494100
02
-91356.90
8.366.82
-1.033837
0.3315
26.94846
1.9.7633
13.69587
-157.5425
86.6.047
-1.819187
0.1064
0.986631
0.983289
7264.513
20.84639
4.22E+08
20.95491
-111.6552
20.77799
295.2062
0.818054
ⅲ、
03
t-Stat
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- 我国 进出口贸易 总额 实证 分析