私家车需求量的决定.docx
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私家车需求量的决定
一、研究主题——私家车需求量的决定
二、理论模型设计——变量选择
1.私家车需求量
Y:
采用替代指标万人私人载客汽车拥有量(辆)。
2.私家车需求量决定因素
X1:
轿车产量(万辆)
X2:
燃料零售价格指数(环比)(%)(居民消费车用燃料及零配件价格指数和车辆使用及维修费价格指数)
X3:
高速公路(万公里)
X4:
公路里程(万公里)
X5:
城镇居民家庭人均可支配收入(1990年价)(元)
三、数据收集
数据表
年份
每万人私人载客汽车拥有量(辆)
轿车产量(万辆)
燃料零售价格指数(环比)
高速公路里程(万公里)
公路里程(万公里)
城镇居民家庭人均可支配收入(1990年价)X4(元)
Y
x1
x2
x3
x4
X5
1990
2.105254
3.5
108.2
0.05
102.83
1510.2
1991
2.621241
6.87
115.6
0.06
104.11
1618.231
1992
3.565729
16.17
114.6
0.07
105.67
1775.474
1993
5.049908
22.29
135
0.11
108.35
1944.877
1994
6.559866
26.87
115.1
0.16
111.78
2110.268
1995
9.42446
33.7
107.4
0.21
115.7
2213.282
1996
11.68732
38.29
105
0.34
118.58
2298.322
1997
15.47166
48.6
107.3
0.48
122.64
2377.229
1998
18.48735
50.71
96.1
0.87
127.85
2514.347
1999
24.17519
57.1
100.4
1.16
135.17
2748.715
2000
28.80554
60.7
117.7
1.63
167.98
2925.22
2001
36.81462
70.36
102.4
1.94
169.8
3173.226
2002
48.5594
109.2
102
2.51
176.52
3599.288
2003
65.45644
207.08
109.3317
2.97
180.98
3923.297
2004
82.29154
227.63
112.3848
3.43
187.07
4223.738
2005
105.8403
277.01
115.4052
4.1
334.52
4630.185
2006
138.7291
386.94
112.3686
4.5339
345.6999
5112.826
2007
175.352
479.78
104.2213
5.3913
358.3715
5735.472
2008
216.9018
503.81
116.0275
6.0302
373.0164
6217.087
2009
285.3754
748.48
92.72342
6.5055
386.0823
6828.031
2010
372.0983
957.59
112.3142
7.4113
400.8229
7361.263
2011
462.943
1012.67
111.1127
8.4946
410.6387
7979.188
数据来源:
1991年至2012年各年《中国统计年鉴》。
四、数据关系分析
(一)散点图
1.X——Y
Scatx1yscatx2y
scatx3yscatx4y
Scatx4yscatx5y
2.LX——LY
Scatlx1lyscatlx2ly
scatlx3lyScatlx4ly
scatlx5ly
3.虚变量设定
拟在模型中引入关于X4的虚变量,假设分为两段,并且它们的截距和斜率都不同。
4.y与x1x3x4x5呈正相关,与x2负相关。
(二)相关系数矩阵
1.Quick——groupstatistic——corralations,输入yx1x2x3x4x5
Y
X1
X2
X3
X4
X5
Y
1
0.9935156777141571
-0.09883442612541426
0.9513922106630371
0.9031417333758355
0.9548246824277992
X1
0.9935156777141571
1
-0.1133923235943444
0.9596793841446222
0.9209765793023861
0.9651646189623226
X2
-0.09883442612541426
-0.1133923235943444
1
-0.134********61363
.0999********
-0.155********27715
X3
0.9513922106630371
0.9596793841446222
-0.134********61363
1
0.969440537108719
0.9967806455764033
X4
0.9031417333758355
0.9209765793023861
.0999********
0.969440537108719
1
0.9670155388887668
X5
0.9548246824277992
0.9651646189623226
-0.155********27715
0.9967806455764033
0.9670155388887668
1
2.Quick——groupstatistic——corralations,输入lylx1lx2lx3lx4lx5
LY
LX1
LX2
LX3
LX4
LX5
LY
1
0.9882849673848304
-0.2357667749183553
0.9777973952606565
0.950318134888162
0.9930504903202279
LX1
0.9882849673848304
1
-0.187********01394
0.954799063961107
0.9343396076887794
0.9843591481754981
LX2
-0.2357667749183553
-0.187********01394
1
-0.2894054452379764
-0.1243529949084112
-0.1923684558647352
LX3
0.9777973952606565
0.954799063961107
-0.2894054452379764
1
0.8946384052851114
0.9503120385162616
LX4
0.950318134888162
0.9343396076887794
-0.1243529949084112
0.8946384052851114
1
0.9699042418481221
LX5
0.9930504903202279
0.9843591481754981
-0.1923684558647352
0.9503120385162616
0.9699042418481221
1
五、理论模型设计
1.模型数学形式
2.模型参数理论预期值
其中
、
、
,
,
、
之和大于0。
六、模型参数估计与模型选择
(一)模型1:
原始模型
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Sample:
19902011
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-6.368075
2.523504
-2.523505
0.0243
LX1
0.165546
0.079759
2.075585
0.0568
LX2
-0.052229
0.191691
-0.272462
0.7892
LX3
0.420861
0.051977
8.097029
0.0000
LX4
-0.312887
0.415931
-0.752258
0.4644
LX4*DD
1.362744
0.614544
2.217489
0.0436
DD
-7.697504
3.655454
-2.105759
0.0538
LX5
1.341650
0.502888
2.667893
0.0184
R-squared
0.999309
Meandependentvar
3.514327
AdjustedR-squared
0.998964
S.D.dependentvar
1.654134
S.E.ofregression
0.053236
Akaikeinfocriterion
-2.752884
Sumsquaredresid
0.039677
Schwarzcriterion
-2.356141
Loglikelihood
38.28172
Hannan-Quinncriter.
-2.659423
F-statistic
2894.378
Durbin-Watsonstat
1.875448
Prob(F-statistic)
0.000000
参数估计量的符号都符合经济理论预期。
(二)模型2:
删掉LX2的回归模型
1.删掉LX2依据
#考虑到X2检验统计不显著,
#与其他解释变量的相关系数不大,且与应变量相关系数不大。
#利用多重共线性的判定系数检验法,发现辅助回归模型的可决系数不高。
DependentVariable:
LX2
Method:
LeastSquares
Sample:
19902011
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
5.527207
1.783203
3.099596
0.0065
LX1
0.071836
0.070584
1.017746
0.3231
LX3
-0.050074
0.034513
-1.450850
0.1650
LX4
0.157348
0.154474
1.018606
0.3227
LX5
-0.243820
0.325846
-0.748268
0.4645
R-squared
0.222100
Meandependentvar
4.694402
AdjustedR-squared
0.039065
S.D.dependentvar
0.079215
S.E.ofregression
0.077652
Akaikeinfocriterion
-2.076430
Sumsquaredresid
0.102508
Schwarzcriterion
-1.828466
Loglikelihood
27.84073
Hannan-Quinncriter.
-2.018017
F-statistic
1.213428
Durbin-Watsonstat
2.200711
Prob(F-statistic)
0.341528
2.参数估计
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Sample:
19902011
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-6.590910
2.312453
-2.850181
0.0122
LX1
0.157084
0.071160
2.207478
0.0433
LX3
0.428353
0.042727
10.02540
0.0000
LX4
-0.365268
0.357272
-1.022381
0.3228
LX4*DD
1.366046
0.595162
2.295251
0.0366
DD
-7.690685
3.540772
-2.172036
0.0463
LX5
1.376243
0.471342
2.919840
0.0106
R-squared
0.999306
Meandependentvar
3.514327
AdjustedR-squared
0.999028
S.D.dependentvar
1.654134
S.E.ofregression
0.051567
Akaikeinfocriterion
-2.838505
Sumsquaredresid
0.039887
Schwarzcriterion
-2.491355
Loglikelihood
38.22355
Hannan-Quinncriter.
-2.756726
F-statistic
3598.877
Durbin-Watsonstat
1.846453
Prob(F-statistic)
0.000000
3.模型评价
#采用赤池或施瓦茨准则,显示删掉LX2是合适的。
赤池或施瓦茨准则
删前
删后
Akaikeinfocriterion
-2.752884
-2.838505
Schwarzcriterion
-2.356141
-2.491355
#查看校正可决系数,也显示删掉LX2是合适的。
校正可决系数
删前
删后
AdjustedR-squared
0.998964
0.999028
(三)模型3:
删掉LX2和LX4的模型
1.删掉LX4依据
#LX4项统计不显著
2.参数估计
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Sample:
19902011
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-5.533921
2.071400
-2.671585
0.0167
LX1
0.211832
0.046930
4.513823
0.0004
LX3
0.417722
0.041501
10.06541
0.0000
LX4*DD
1.699052
0.498827
3.406093
0.0036
DD
-9.801601
2.880532
-3.402706
0.0036
LX5
0.985833
0.276694
3.562899
0.0026
R-squared
0.999257
Meandependentvar
3.514327
AdjustedR-squared
0.999025
S.D.dependentvar
1.654134
S.E.ofregression
0.051640
Akaikeinfocriterion
-2.862050
Sumsquaredresid
0.042667
Schwarzcriterion
-2.564493
Loglikelihood
37.48255
Hannan-Quinncriter.
-2.791955
F-statistic
4306.261
Durbin-Watsonstat
1.716629
Prob(F-statistic)
0.000000
3.模型评价
#采用赤池或施瓦茨准则,显示删掉LX4是合适的。
赤池或施瓦茨准则
删前
删后
Akaikeinfocriterion
-2.838505
-2.862050
Schwarzcriterion
-2.491355
-2.564493
#查看校正可决系数,也显示删掉LX5是合适的。
校正可决系数
删前
删后
AdjustedR-squared
0.999028
0.999025
#所有解释变量估计值的符号符合经济意义。
#所有及时变量估计量都统计显著。
#方程整体线性关系显著。
(四)对LX2和LX4联合为零的统计检验——受约束回归
方法1:
模型
残差平方和RSS
可决系数
F统计量
(U)模型1
0.039677
0.999309
(R)模型3
0.042667
0.999257
方法2:
最大似然比检验(LR)
模型
对数似然函数
卡方统计量
临界值
(U)模型1
38.28172
(R)模型3
37.4825
结论:
接受原假设:
LX2和LX4联合为零,因此在模型1中同时删掉LX2和LX4是合适的。
(五)考察2005年前后X4对Y的影响是否有差异——邹氏参数稳定性检验
smpl19902004
lslyclx4
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Sample:
19902004
Includedobservations:
15
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-21.56348
2.221005
-9.708885
0.0000
LX4
4.951395
0.454087
10.90406
0.0000
R-squared
0.901439
Meandependentvar
2.630929
AdjustedR-squared
0.893858
S.D.dependentvar
1.164159
S.E.ofregression
0.379277
Akaikeinfocriterion
1.022466
Sumsquaredresid
1.870063
Schwarzcriterion
1.116872
Loglikelihood
-5.668493
Hannan-Quinncriter.
1.021460
F-statistic
118.8984
Durbin-Watsonstat
0.583373
Prob(F-statistic)
0.000000
smpl20052011
lslyclx4
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Sample:
20052011
Includedobservations:
7
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-35.85454
1.080021
-33.19801
0.0000
LX4
6.971803
0.182473
38.20740
0.0000
R-squared
0.996587
Meandependentvar
5.407323
AdjustedR-squared
0.995904
S.D.dependentvar
0.531619
S.E.ofregression
0.034024
Akaikeinfocriterion
-3.688540
Sumsquaredresid
0.005788
Schwarzcriterion
-3.703994
Loglikelihood
14.90989
Hannan-Quinncriter.
-3.879552
F-statistic
1459.805
Durbin-Watsonstat
1.744859
Prob(F-statistic)
0.000000
smpl19902011
lslyclx4
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Sample:
19902011
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- 私家车 需求量 决定