计量经济学期末课程论文范文.doc
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中国经济增长影响因素实证分析
摘要:
改革开放以来,我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展,经济增长速度更是举世瞩目。
本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980~2010年中国经济增长因素进行研究,分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响,建立计量模型,寻求这些变量与中国国民产出的数量关系,进行定量分析,对模型进行检验。
关键词:
消费、投资、经济增长、劳动力,实证分析
一、文献综述
(一)经济增长理论
经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。
在实际核算中,常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示,即以国民生产总值和国内生产总值的(GDP)的增长来计算。
经济增长是经济学研究的永恒主题。
古典经济增长理论以社会财富的增长为中心,指出生产劳动是财富增长的源泉。
现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。
(二)影响因素的分析
从古典增长理论到新增长理论,都重视物质资本和劳动的贡献。
物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而,由于资本服务流量难以测度,在这里我们用全社会固定资产投资总额(亿元)来衡量物质资本。
中国拥有全世界近1/4的人口,为经济增长提供了丰富的劳动力资源。
因此本文用总就业人数(万人)来衡量劳动力。
居民消费需求也是经济增长的主导因素。
经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。
在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。
但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。
因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析,可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。
二、数据收集与模型的建立
(一)数据收集
表2.1中国经济增长影响因素模型时间序列表
年份
国内生产总值(现价)
年末从业人员数
全社会固定资产投资总额
居民消费价格指数(上年=100)
1980
4545.6
42361
910.9
107.5
1981
4891.6
43725
961
102.5
1982
5323.4
45295
1230.4
102
1983
5962.7
46436
1430.1
102
1984
7208.1
48197
1832.9
102.7
1985
9016
49873
2543.2
109.3
1986
10275.2
51282
3120.6
106.5
1987
12058.6
52783
3791.7
107.3
1988
15042.8
54334
4753.8
118.8
1989
16992.3
55329
4410.4
118
1990
18667.8
64749
4517
103.1
1991
21781.5
65491
5594.5
103.4
1992
26923.5
66152
8080.1
106.4
1993
35333.9
66808
13072.3
114.7
1994
48197.9
67455
17042.1
124.1
1995
60793.7
68065
20019.3
117.1
1996
71176.6
68950
22913.5
108.3
1997
78973
69820
24941.1
102.8
1998
84402.3
70637
28406.2
99.2
1999
89677.1
71394
29854.7
98.6
2000
99214.6
72085
32917.7
100.4
2001
109655.2
73025
37213.5
100.7
2002
120332.7
73740
43499.9
99.2
2003
135822.8
74432
55566.6
101.2
2004
159878.3
75200
70477.4
103.9
2005
184937.4
75825
88773.6
101.8
2006
216314.4
76400
109998.2
101.5
2007
265810.3
76990
137323.9
104.8
2008
314045.4
77480
172828.4
105.9
2009
340903
77995
224598.8
99.3
资料来源:
中经网统计数据库。
(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;用总就业人员数(x1)衡量劳动力;用固定资产投资总额(x2)衡量资本投入:
用价格指数(x3)去代表消费需求。
运用这些数据进行回归分析。
采用的模型如下:
y=β1+β2x1+β3x2+β4x3+ui
其中,y代表国内生产总值,x1代表社会就业人数,x2代表固定资产投资,x3代表消费价格指数,ui代表随机扰动项。
我们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、模型估计和检验
(一)模型初始估计
表3.1模型初始估计结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/11Time:
16:
33
Sample(adjusted):
19802009
Includedobservations:
30afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-16197.47
41510.11
-0.390205
0.6996
X1
1.683972
0.256065
6.576336
0.0000
X2
1.420445
0.054886
25.87979
0.0000
X3
-580.7369
355.4395
-1.633856
0.1143
R-squared
0.985665
Meandependentvar
85805.26
AdjustedR-squared
0.984011
S.D.dependentvar
95097.07
S.E.ofregression
12024.95
Akaikeinfocriterion
21.75092
Sumsquaredresid
3.76E+09
Schwarzcriterion
21.93775
Loglikelihood
-322.2638
F-statistic
595.9008
Durbin-Watsonstat
0.968679
Prob(F-statistic)
0.000000
(二)多重共线性检验
表3.2相关系数矩阵
X1
X2
X3
X1
1.000000
0.665094
-0.219318
X2
0.665094
1.000000
-0.291137
X3
-0.219318
-0.291137
1.000000
根据多重共线性检验,解释变量之间存在着线性相关。
通过采用剔除变量法,多重共线性的修正结果如下:
剔除X3。
.
表3.3修正多重共线性后的模型
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/11Time:
16:
40
Sample(adjusted):
19802009
Includedobservations:
30afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-79282.79
15704.05
-5.048555
0.0000
X1
1.699013
0.263693
6.443158
0.0000
X2
1.438325
0.055422
25.95222
0.0000
R-squared
0.984193
Meandependentvar
85805.26
AdjustedR-squared
0.983022
S.D.dependentvar
95097.07
S.E.ofregression
12391.14
Akaikeinfocriterion
21.78199
Sumsquaredresid
4.15E+09
Schwarzcriterion
21.92211
Loglikelihood
-323.7299
F-statistic
840.5434
Durbin-Watsonstat
0.689221
Prob(F-statistic)
0.000000
(三)异方差检验
表3.4ARCH检验
ARCHTest:
F-statistic
5.690752
Probability
0.024334
Obs*R-squared
5.048272
Probability
0.024651
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/11Time:
16:
44
Sample(adjusted):
19812009
Includedobservations:
29afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
49385817
56010198
0.881729
0.3857
RESID^2(-1)
0.899098
0.376897
2.385530
0.0243
R-squared
0.174078
Meandependentvar
1.39E+08
AdjustedR-squared
0.143489
S.D.dependentvar
2.41E+08
S.E.ofregression
2.23E+08
Akaikeinfocriterion
41.35408
Sumsquaredresid
1.35E+18
Schwarzcriterion
41.44838
Loglikelihood
-597.6342
F-statistic
5.690752
Durbin-Watsonstat
1.336249
Prob(F-statistic)
0.024334
从上表可以得到数据:
(n-p)R2=5.048272,查表得χ2(p)=5.9915,(n-p)R2=5.048272<χ2(p)=5.9915,则接受原假设,不存在异方差。
(四)序列相关检验
已知:
DW=0.689221,查表得dL=1.270,dU=1.563。
由此可知,存在相关性。
修正如下:
表3.5修正序列相关后的模型
DependentV
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