出口贸易影响因素的计量经济分析计量经济学论文Word下载.docx
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利用EViews软件,生成Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6等数据,采用这些数据对模型进行OLS回归,记过如下表所示:
为估计模型参数,搜集了1982-2011的统计数据,如表1所示:
出口总额
GDP
全国固定资产投资
居民消费水平
关税
城乡居民储蓄
第三产业就业人数
1982
5,
1,
288
6,
1983
316
1984
7,
361
1985
9,
2,
446
8,
1986
10,
3,
497
1987
12,
565
1988
15,
4,
714
1989
16,
788
1990
18,
833
11,
1991
21,
932
1992
26,
1,116
13,
1993
35,
1,393
14,
1994
48,
17,
1,833
1995
60,
20,
2,355
29,
1996
71,
22,
2,789
38,
1997
78,
24,
3,002
46,
1998
84,
28,
3,159
53,
1999
89,
3,346
59,
19,
2000
99,
32,
3,632
64,
2001
109,
37,
3,887
73,
2002
120,
43,
4,144
86,
2003
36,
135,
55,
4,475
103,
2004
49,
159,
70,
5,032
119,
2005
62,
184,
88,
5,596
141,
23,
2006
77,
216,
6,299
161,
2007
93,
265,
137,
7,310
172,
2008
100,
314,
8,430
217,
25,
2009
82,
340,
224,
9,283
260,
2010
107,
401,
251,
10,522
303,
2011
123,
473,
311,
12,570
343,
27,
数据来源:
国家统计局网站
利用EViews软件,生成Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6等数据,采用这些数据对模型进行OLS回归,记过如下表2所示:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/17/13Time:
09:
25
Sample:
19822011
Includedobservations:
30
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X2
X3
X4
X5
X6
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
+08
Schwarzcriterion
Loglikelihood
Hannan-Quinncriter.
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
由此可见该模型
=,
=,可决系数很高,F检验值,明显显着。
但是当α=时,tα/2(n-k)=(30-6)=,不仅X4、X5、X6的系数t检验不显着,这表明可能存在严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数,得相关系数矩阵:
表3相关系数矩阵
由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在严重多重共线性。
四、修正多重共线性
采用逐步回归的办法,去检验和解决多重共线性问题。
分别作Y对X1、X2、X3、X4、X5、X6的一元回归,结果如下:
表4一元回归估计结果
变量x1x2x3x4x5x6
参数估计值
T统计变量
其中,加入X1的方程
最大,以X1为基础,顺次加入其它变量逐步回归。
结果如下表5所示。
变量
X1,x2
X1,x3
X1,x4
X1,x5
X1,x6
经比较,新加入X2的方程
=,改进最大,而且各参数的t检验显着,选择保留X2,再加入其它新变量逐步回归,结果如下所示:
表6加入新变量的回归结果
X1,x2,x3
X1,x2,x4
X1,x2,x5
X1,x2,x6
经比较,新加入X3的方程
=,改进最大,而且各参数的t检验显着,选择保留X3,再加入其它新变量逐步回归,结果如下所示:
表7加入新变量的回归结果
X1,x2,x3,x4
()
X1,x2,x3,x5
X1,x2,x3,x6
在X1、X2、X3的基础上加入后的方程
有所下降,且X4参数的t检验不显着。
加入X5时,
也有所下降,且X5参数的t检验不显着。
加入X6后,
也有下降,X6参数的t检验不显着。
从相关系数也可以看出,X4、X5、X6与其他变量高度相关,这说明主要是X4、X5、X6引起了多重共线性,予以剔除。
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为
Y1=+
=
=F=DW=SE=
五、异方差检验及修正
(一)检验异方差
根据以上结果,进行White检验,得表8
HeteroskedasticityTest:
White
Prob.F(9,20)
Obs*R-squared
Prob.Chi-Square(9)
ScaledexplainedSS
TestEquation:
RESID^2
11:
44
-3059484.
X1^2
X1*X2
X1*X3
X2^2
X2*X3
X3^2
+15
从表8可知n
=,有White检验知,在α=下,查
分布表,得临界值
(9)=,同时X和
的t检验值也显着。
比较计算的
的统计量与临界值,因为n
=>
(9)=,所以拒绝原假设,不拒绝备择假设,表明模型存在异方差。
(二)异方差性修正
在运用加权最小二乘法估计的过程中,我们分别选用了权数W1t=
W2t=
W3t=
。
经估计检验发现用权数W1t的效果最好。
得结果为下表9
21:
37
Weightingseries:
W1
WeightedStatistics
UnweightedStatistics
估计结果如下:
Yt=+()()()()
=F=DW=
括号中为t统计计量值。
可以看出运用加权最小二乘法消除异方差后,参数的t检验均显着,F检验也显着。
六、自相关检验
样本量为30、解释变量数为6,查DW统计表可知dL=,du=,模型中DW=<
dL,显然模型中有自相关。
这点从下面的残差图中也可以看出,在下图中,残差的变动系统有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项存在一阶正相关,模型中t统计量和F统计量的结论不可信,需要采取不求措施。
选用广义差分法解决自相关问题,得如下结果:
*Y(-1)
12/18/13Time:
22:
02
Sample(adjusted):
19832011
29afteradjustments
*X1(-1)
*X2(-1)
*X3(-1)
由上表可得回归方程为
Yt=+()()()()
其中
=,
=
由于使用了广义差分数据,样本容量减少了1个,为29个。
查1%显着水平的DW统计表可知dL=,du=,模型中的DW=>
du,说明在1%显着水平下广义差分模型中已无自相关,不必再进行迭代。
同时可见,可决系数
、t、F统计量也均达到理想水平。
由差分方程式有
由此,得到最终的中国出口贸易模型为
Yt=+七、模型分析
模型的数学表达式为:
从参数的系数可以看出:
GDP与出口总额之间存在显着正相关关系,GDP每增长1亿元,进出口总额将增加亿元;
全国固定资产投资与出口总额之间存在显着负相关关系,固定资产投资每增长1亿元,出口总额将会减少亿元。
居民消费水平与出口总额存在显着负相关关系,居民消费水平每增长1亿元,出口总额将会减少亿元。
由我国进出口贸易影响因素的研究分析,可以看出,我国出口贸易一直都是处在高速发展阶段,GDP的增长带动着出口贸易的增长,全国固定资产投资的增加,极大的拉动了内需,使得出口贸易额下降。
我国人民生活水平的提高,也使得内需增加,出口贸易额下降。
当全国固定资产增加或人民生活水平提高时,我们应该加大生产,保持出口额。
另外,也应该调整国内的产业结构,大力发展高新技术产业,以及能够吸纳劳动力的轻工业和服务业,促进第三产业发展。
参考文献
庞皓:
《计量经济学》(第二版),科学出版社
何泽,影响中国进出口总额的因素分析[J],商场现代化,
姚丽芳,中国外贸进出口影响因素实证分析[J],统计研究,
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- 出口贸易 影响 因素 计量 经济 分析 经济学论文