《计量经济学》课程论文例文文档格式.docx
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四、其他
当然,影响储蓄的因素很多,也很复杂,本文也不可能把它们一一列举出来,它们都会对储蓄都会产生一定的影响。
如,文化、城乡居民储蓄的心态、人口老龄化等等。
但相对来说,其影响比较稳定,不容易变化,为了研究方便,所以在模型中,它们被视为参数和误差部分。
2数据及来源
我们小组选取了天津市的数据为例,来对该问题进行回归分析与建模。
一、居民储蓄(S)
我们以在国家统计局的国家统计数据库找到的“按城市分——城乡居民储蓄年末余额年度统计(天津市)”的数据为居民储蓄数据来源,具体如表1所示。
二、个人可支配收入(R)
个人可支配收入的数据来源同样是国家统计局的国家统计数据库,具体如表2所示。
三、通货膨胀率(P)
我们以消费者物价指数CPI来代表通货膨胀率,国家统计局的国家统计数据库中有天津市1986年至2007年的CPI数据,各年数据是以上一年的数据为100%,因此需要调整为绝对数据。
由于个人可支配收入数据只有1992年至2006年的,故只计算1992年到2006年CPI的绝对数据,即以1992年的CPI为100%,计算出各年的CPI绝对数据如表3第三列所示。
表1天津市城乡居民储蓄年末余额年度统计表2天津市城镇居民可支配收入
年份
金额(单位:
万元)
1992年
1588093
1993年
2084144
1994年
3130682
1995年
3998152
1996年
5980724
1997年
1998年
8484832
1999年
10247924
2000年
11723997
2001年
12849537
2002年
14863800
2003年
18253200
2004年
21169700
2005年
24624100
2006年
28110200
金额(单位:
元)
2238.38
2769.26
3982.13
4929.53
5967.71
6608.39
7110.54
7649.83
8140.5
8958.7
9337.56
10312.91
11467.16
12638.55
14283.09
表3居民消费价格指数(CPI)年度统计
环比数据(单位:
%)
绝对数据(单位:
上期=100
1992年为100%
111.4
100
117.6
124
145.824
115.3
168.1351
109
183.2672
103.1
188.9485
99.5
188.0038
98.9
185.9357
99.6
185.192
101.2
187.4143
186.6646
101
188.5313
102.3
192.8675
101.5
195.7605
198.6969
四、利率(I)
表4是从中国人民银行网站得到的历史存款利率统计表。
表4中国人民银行金融机构人民币存款基准利率
调整时间
活期存款
定
期
存
款
三个月
半年
一年
二年
三年
五年
1990.04.15
2.88
6.3
7.74
10.08
10.98
11.88
13.68
1990.08.21
2.16
4.32
6.48
8.64
9.36
11.52
1991.04.21
1.8
3.24
5.4
7.56
7.92
8.28
9
1993.05.15
4.86
7.2
9.18
9.9
10.8
12.06
1993.07.11
3.15
6.66
11.7
12.24
13.86
1996.05.01
2.97
1996.08.23
1.98
3.33
7.47
1997.10.23
1.71
4.14
5.67
5.94
6.21
1998.03.25
5.22
5.58
1998.07.01
1.44
2.79
3.96
4.77
4.95
1998.12.07
3.78
4.5
1999.06.10
0.99
2.25
2.43
2.7
2002.02.21
0.72
1.89
2.52
2004.10.29
2.07
3.6
2006.08.19
3.06
3.69
2007.03.18
4.41
2007.05.19
2.61
2007.07.21
0.81
2.34
4.68
2007.08.22
4.23
5.49
2007.09.15
3.42
3.87
5.76
2007.12.21
5.85
2008.10.09
3.51
5.13
2008.10.30
2008.11.27
0.36
2008.12.23
我们选取了其中一年定期存款的利率代表存款利率水平。
故将一年定期存款的利率调整历史摘出,如表5所示。
并进一步根据表5的调整时间,计算得出按时间计算的年平均利率,如表6所示。
表5一年期定期存款利率调整历史表6按时间计算的年平均利率
利率(单位:
年平均利率(单位:
1992
1993
9.39
1994
1995
1996
9.21
1997
7.17
1998
5.025
1999
3.015
2000
2001
2002
2.025
2003
2004
2005
2006
五、数据汇总
将以上数据汇总,得到如表7所示的全部数据结果。
表7数据汇总表
城镇居民储蓄
可支配收入
CPI
年平均利率
S
R
P
I
3建模与分析
最小二乘回归结果如下
可以看出,利率的回归结果并不好。
下面我们将对该模型进行异方差、序列相关、多重共线性等检验。
3.1异方差检验与修正
一、先用图示法进行检验
(a)用被解释变量S与解释变量R,P,I分别作散点图如下:
S与R
S与P
S与I
由以上散点图知,异方差表现的并不明显。
(b)用各个解释变量与残差平方(E表示残差平方,即E=resid^2)的散点图观察异方差性
R与E
P与E
I与E
由以上几个图也可以看出大部分点落在一条斜率为零的直线附近,异方差性并不明显。
2怀特检验
检验结果如下
由图知,nR2=12.43922,由怀特检验值,在α=0.05的情况下,查χ2分布表,可知临界值χ20.05(9)=16.9190,进行比较发现nR2=12.43922<
χ20.05(9)=16.9190,所以接受原假设,表明原模型在所取α水平下,不存在异方差。
3.2序列相关性检验
1图示法检验,用残差e与其滞后一阶序列e01的自相关图进行观察,自相关图如下。
由图知,残差及其滞后一期值大多在原点附近,序列相关性并不显著。
2解析法检验
(a)回归检验法
以回归残差et作为被解释变量,选取其滞后一期值et-1作为解释变量,建立模型et=ρet-1+εt,如果ρ不显著为0,则认为随机误差项之间存在序列相关性。
对该式子进行最小二乘估计,结果如下:
由表中结果可以判断,随机误差项之间并不存在显著的相关关系,原模型的序列相关性并不显著。
(b)DW检验
由之前的结果知DW值为2.4694,可能存在较弱的负相关关系。
(c)拉格朗日乘数检验
检验结果如下:
由图中值可知,右上角的P值远大于0.05的水平,可以接受不存在序列相关性这个原假设,即可以认为序列不相关。
由以上方法检验结果可知,序列相关性并不显著,即便有,也是较弱的相关性。
3.3多重共线性检验与修正
1多重共线性的检验
(a)解释变量间的相关系数如下:
由表中结果可知,三者之间存在着一定的相关性,所以原模型可能存在多重共线性。
(b)由最小二乘回归的结果中可知,R2与F值均很高,但是参数I的t检验值并不显著,因此认为存在多重共线性。
5结论
从单方程回归分析的结果来看,结论似乎表明居民储蓄的重要影响因素是居民收入与消费者物价指数,而存款利率不能够被接受为解释变量。
实际上,我们参考了一些文献,发现在西方经济理论里,利率通常和储蓄成正比。
因为利率的升降直接影响到存款的收益,所以西方国家能够轻松利用货币政策来调节居民储蓄。
然而,从我国的利率政策可以看出,我国居民储蓄与利率存在弱化现象,即利率的下降并不一定能降低居民的储蓄存款。
为什么在西方百试百灵的政策工具在我国却失灵了呢?
可能的原因包括如下几点:
首先,西方国家都是成熟的市场经济国家,居民的消费都具有经济学家所说的理性。
当人们预期到利率的下降会降低他们的收入时,他们会迅速地转移资金,投向更为有利的投资对象。
其次,西方国家存在比较完善的社会保障制度。
这就使得人们可以放心消费,放心投资,因为他们都有最后一道防线——比较完善和健全的社会保障。
其三,西方国家的消费理念和我们不一样,他们都已经习惯了贷款消费,并且有良好的信用体系给予保障。
可见,利率对储蓄的影响很大,但是是有条件的,只有满足了相关条件,它才能发挥出作用来。
从联立方程模型分析结果来看,综合两种估计方法并进行对比,可以得出结论,从模型估计的性质来看,系统估计方法的参数具有良好的统计特性,优于单方程估计方法。
参考文献
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武汉大学出版社,2008
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