我国居民储蓄影响因素的实证分析Word文档下载推荐.docx
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Y代表城镇居民储蓄额
X1代表城镇居民可支配收入
X2代表一年期储蓄利率
X3代表居民消费价格指数
X4代表股票筹资额
X5代表城镇居民的恩格尔系数。
X6代表居民基尼系数
基于以上数据,初步建立模型
Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C4*X4+C5*X5+C6*X6+
三数据的收集
本文收集了我国1991-2008年城镇居民有关居民储蓄的相关数据
年份
城镇居民存款额(亿元)Y
城镇居民人均可支配收入(元)X1
一年期存款名义利率X2
居民消费物价(CPI)X3
股票筹资额(亿元)X4
城镇居民家庭恩格尔系数(%)X5
基尼系数X6
1991
6790.9
1700.6
7.65
100
5.00
53.8
0.32
1992
8678.1
2026.6
106.4
94.09
53.0
0.34
1993
11627.3
2577.4
10.98
122
375.47
50.3
0.36
1994
16702.8
3496.2
151.4
326.78
50.0
1995
23466.7
4283.0
177.3
150.32
50.1
0.35
1996
38520.8
4838.9
7.47
192
425.08
48.8
0.38
1997
46289.8
5160.3
5.67
197.4
1293.82
46.6
1998
53407.5
5425.1
3.78
195.8
841.52
44.7
0.39
1999
59621.8
5854.0
2.25
193
944.56
42.1
0.4
2000
64332.4
6280.0
193.8
2103.24
39.4
0.44
2001
71188.7
6859.6
195.1
1252.34
38.2
0.45
2002
86910.7
7702.8
1.98
193.6
961.75
37.7
2003
103617.7
8472.2
195.9
1357.75
37.1
0.47
2004
119555.4
9421.6
203.5
1510.94
2005
141050.99
10493.0
209.4
1882.51
36.7
0.49
2006
161587.3
11759.5
2.52
212.56
5594.29
35.8
0.5
2007
172616.1
13785.8
4.14
222.76
8680.17
36.3
2008
217885.4
15780.8
223.65
3852.21
37.9
0.469
注:
以上数据来源各年份中国统计年鉴,其中一年期存款名义利率以每年中国人民银行公布的12月31号的利率计算
居民消费物价指数以1991年的作为100,其他年份以此为基础计算。
四模型的估计与调整
用最小二乘法,利用Eviews软件可得估计结果如下:
报告形式:
Y=-231749.0055+16.42993689*X1-2379.358184*X2-179.2068309*X3-1.173736816*X4+2888.496473*X5+280128.5968*X6
(90116.06)(0.709842)(645.4535)(53.46934)(0.761909)(1081.343)(107460.9)
T=(-2.571673)(23.14590)(-3.686335)(-3.351581)(-1.540521)(2.671212)(2.606795)
R2=0.997470
0.996090F=722.7352S.E=3916.876D.W=2.207394
统计检验:
判定系数:
R2=0.997470接近于1,表明模型对样本数据拟合优度高。
F检验:
F=722.7352,大于临界值3.09,其P值0.000000也明显小于
说明价格和售后服务对销售量Y有显著影响,模型线性关系显著
T检验:
股票筹资额(X4)的t值小于2,表明股票筹资额对城镇居民储蓄(Y)没有显著影响,其他各参数的t值的绝对值均大于2,表明其他各参数对城镇居民储蓄(Y)有显著影响。
但由于本题中Std.Error过大,可能存在多重共线性,现对其进行计量经济检验:
计量经济检验:
多重共线性检验:
由于选择的影响因素过多,所以估计模型之前,应先分析各个因素与被解释变量之间的关系,以及因素之间的相关程度,利用COR命令进行相关系数检验,得相关系数矩阵为:
通过计算表明,各解释变量都与被解释变量居民储蓄存款额高度相关,且解释变量之间也是两两高度相关的。
先按照逐步回归原理建立回归模型。
1)建立一元回归模型
根据理论分析,城镇居民可支配收入应是居民储蓄的主要影响因素,相关系数检验也表明,城镇居民可支配收入与居民储蓄额的相关性最强。
所以,以Y=a+bX+
作为最基本的模型
2)将其余的变量逐个引入模型,估计结果列入下表(第二行为t检验值)
模型
x1
x2
x3
x4
x5
x6
ˉR2
R2
y=f(x1)
36.56426
0.987435
0.988174
y=f(x1,x2)
15.09752
27.118
-874.296
-1.3487
0.988047
0.989043
y=f(x1,x3)
16.8958
26.647
-170.4595
-2.520838
0.990586
0.991693
y=f(x1,x4)
16.07959
22.02354
-1.079162
-0.83143
0.987188
0.988695
y=f(x1,x5)
15.54760
18.61176
-35.55132
-0.68832
0.986601
0.988178
y=f(x1,x6)
15.12452
15.75835
36007.91
0.55200
0.986864
0.988409
y=f(x1,x3,x2)
16.48658
32.24045
-233.1923
-4.144054
-1555.174
0.994248
0.995263
y=f(x1,x3,x4)
17.80440
21.17572
-190.4423
-2.891046
-1.689108
-1.558420
0.991404
0.992921
y=f(x1,x3,x5)
16.31378
22.77023
-224.5384
-3.043729
-723.5720
-1.531847
0.991361
0.992886
y=f(x1,x3,x6)
15.96555
19.61698
-203.8396
-3.082513
93303.34
1.686331
0.991616
0.993096
y=f(x1,x3,x2,x4)
17.09145
23.68849
-1417.797
-2.912781
-240.1595
-4.300250
-1.057342
-1.172975
0.994399
0.995717
y=f(x1,x3,x2,x5)
16.72856
27.26386
-1946.986
-2.711620
-216.9362
-3.541938
428.9453
0.742113
0.994058
0.995456
y=f(x1,x3,x2,x6)
16.38938
22.77678
-1485.636
-2.451016
-235.1522
-3.977066
11583.78
0.199648
0.993825
0.995278
y=f(x1,x3,x2,x4,x5)
17.24424
22.02129
-1744.244
-2.355497
-226.5254
-3.673219
-0.982486
-1.052966
346.7425
0.596933
0.994107
0.995840
y=f(x1,x3,x2,x4,x6)
16.93647
20.00040
-1275.643
-2.047455
-244.3358
-4.157797
-1.115343
-1.181054
22424.81
0.387357
0.994007
0.995770
经过以上的逐步引入检验过程,最终确定居民储蓄存款函数为
(9884.014)(0.721509)(55.84779)(486.7502)(0.901419)
T=(23.68849)(-4.300250)(-2.912781)(-1.172975)
R2=0.995717
0.994399F=755.4960S.E=4687.855D.W=1.393262
R2=0.995717接近于1,表明模型对样本数据拟合优度高。
F=755.4960,大于临界值3.09,其P值0.000000也明显小于
说明各个解释变量对居民储蓄存款Y有显著影响,模型线性关系显著
计量经济学检验:
1)自相关检验:
给定显著性水平0.05,查DW表,当n=18,k=4时,得下限值dL=0.820,上限值dU=1.872
因为DW统计量为1.393262位于dL=0.820dU=1.872之间所以无法判断是否存在自相关性。
偏相关系数检验:
从上图中可以看出,我国城镇居民储蓄存款模型不存在一阶、二阶、三阶、四阶、五阶的自相关性
作异方差的White检验如下表所示。
检验知Obs*R-squared=11.41227,表明不存在异方差性。
从White检验知Obs*R-squared=11.41227,明显大于自由度为4,显著性水平为为0.05的
2值为11.071表明不存在异方差性。
所以本文的最终模型估计结果为:
(9884.014)(0.721509)(55.84779)(486.7502)(0.901419)
R2=0.995717
0.994399F=755.4960S.E=4687.855D.W=1.393262
该模型表示,当利率变动1%时,城镇居民储蓄率会随之变动1417.796608元,并且是利率上升,城镇居民储蓄率上升;
利率下降,城镇居民储蓄率也下降。
当居民人消费物价指数上升一个点,城镇居民储蓄下降240.1595元。
当股票筹资额增加一亿元,居民存款储蓄下降1.05734215亿元
四本文的结论与建议
在中国,大部分老百姓是有有钱不敢花的观念,有钱都往银行存,这也是导致中国储蓄率居高不下的首要原因。
高储蓄率虽然为银行提供了充足的贷款资金,但同时也隐藏着巨大的隐患,高储蓄率表明居民消费不多,需求也随着下降,导致国内内需不足。
从宏观角度看,居民可支配收入中扣除投资部分后的支出结构由消费和储蓄两部分组成,消费指当期消费,储蓄指未来消费,两者之间此消彼长。
居民储蓄额过高必然导致消费的不足,对经济发展很不利。
从模型看出利率对储蓄率的影响很大,表示若想要降低储蓄率一项很有效的措施就是降低银行的存款利率,这样居民手头有余钱就会更趋向于投资或消费,增加投资或消费需求。
提供多样化金融工具,规范股票市场,积极引导民间投资,给予无息贷款等都是帮助中层阶级居民赚取利润,增加收入的可行方法,而且这在增加居民收入提高机会的同时还给居民提供了很好的投资渠道及信息。
上述降低利率和缩小收入分配差距的方法是能帮助降低储蓄率,但这些都只是最终解决过高储蓄率的暂时手段,能根本解决问题的是完善中国对居民的保障机制。
我国居民不敢花钱的一个根本原因就是中国的社会保障机制不够完善。
住房,医疗,教育方面的保障需要不断改革完善,现在很少中国居民可以买得起房,医疗费用也很高,教育方面只是九年义务教育费用很少,而高中大学的学费对于一个工薪阶层的家庭承担起来是比较沉重的。
当有福利保证时,居民担子就会减轻很多。
中国人的传统观念还是身边留点钱养老,提前消费的观点还没有形成,那是因为在中国生存凡事都得靠自己,政府给予的保障不够全面,所以说完善中国的社保机制,控制住房,医疗,教育费用,降低居民的支出预期,这是降低居民储蓄最根本的方法。
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- 我国 居民 储蓄 影响 因素 实证 分析