计量经济学期末报告.docx
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计量经济学期末报告
计量经济学实验报告
我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析
XX学院
XX专业
小组成员:
(姓名及学号)
我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析
一.研究的目的要求
1.研究的背景
居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素,它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。
目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下,形成了储蓄的超常增长,主要呈现以下特点:
(1)储蓄率世界之冠;
(2)储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度;(3)城乡之间差别大;(4)不同收入阶层分布不均匀;(5)不同地区分布极不平均。
我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金,保证金融机构的稳健运行,还能为国家提供了物质基础;此外,面对世界的日益发展,高储蓄额还能帮助我国进一步改革。
但是,在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。
这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。
2013年6月余额宝正式上线,在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。
截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元,截止2014年4月,居民人民币存款减少1.23万亿元。
余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程,对未来我国储蓄额有着重大影响。
为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向,所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。
2.影响因素的分析
为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因,分析居民储蓄余额增长规律,预测中国储蓄余额的增长趋势,需要建立计量经济模型。
通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。
(1)收入水平。
根据经济理论可以认为,收入水平是影响储蓄的最主要因素。
(2)利率水平。
利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。
理论上认为,利率越高,居民消费的机会成本越高,所以会减少消费增加储蓄;反之,利率越低消费成本越低,居民会增加消费减少储蓄。
(3)物价水平。
物价水平会影响消费和储蓄。
物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。
而且物价水平也决定了实际利率,物价水平越高,实际利率越低;物价水平越低,实际利率越高。
(4)其他投资渠道的发达程度。
储蓄是居民的一种投资行为,我国居民除了银行存款外还有其他投资渠道,比如债券、股票、房地产、古董等,所以结余的货币就不会仅局限于银行存单这一种形式。
而且,其他投资渠道越多,发展程度越高,结余货币的投资就越会分流。
2.根据时间数据建模并分析
1.1模型的参数设定和意义
ln(Yt)=C+β1×ln(X1)+β2×X2+β3×X3+β4×X4+μ
在以上模型中:
C度量了截距,但本身截距没有真正的经济意义
β1度量了居民可支配收入变动1%时,储蓄存款平均变动百分之几,即β1是储蓄存款的收入弹性。
β2度量了当利率绝对变动一个单位,其实也就是1%时,储蓄存款平均变动的相对量,β2
是储蓄存款的利率弹性。
这里对利率不取对数主要是因为我们所用的利率就是百分率的形式。
β3度量了当居民消费价格指数绝对变动一个单位,也就是1%时,储蓄存款平均变动的相对量。
同理因为居民消费价格指数是比率,所以不取对数。
β4度量了证券市场A股筹资额变动一个单位,储蓄存款平均变动的相对量。
μ是误差项。
1.2变量和数据的选取
(1)居民储蓄存款Yt:
居民储蓄存款Yt是指居民在一定时期内可支配的货币收入减去即期消费、投资和居民手持现金后存入银行等金融机构的个人存款。
数据选取以《中国统计年鉴2013》、《中国2012统计公报》年末统计的居民储蓄存款余额为准。
(2)收入因素X1:
收入是居民储蓄的决定性因素。
收入因素最合适的代表就是居民可支配收入。
根据《中国统计年鉴2013》、《中国2012统计公报》,将城镇居民人均可支配收入乘以城镇人口、乡村家庭人均纯收入乘以农业人口后得出此项数据。
(3)银行存款利率X2:
本文采用一年期存款利率水平做为指标,相关数据通过查阅网上公布的一年期数据为准。
其中有的年份一年中利率会有调整,本文运用加权平均求出平均一年期存款利率。
(4)居民消费价格指数X3:
通过统计网站搜索查到全国居民消费价格指数,本文用它作为衡量物价水平的指标。
(5)其他投资渠道的发达程度X4:
由于相关数据的不可得性,本文采用A股筹资额作为为其他投资渠道发达程度的衡量指标。
表一全国城乡居民储蓄模型数据表
年份
居民储蓄存款余额(亿元)
居民收入
(亿元)
居民消费价格指数
银行存款利率
上证A股筹资额(亿元)
1991
9241.60
11302.56
223.8
7.93
5
1992
11759.40
13184.27
238.1
7.56
50
1993
15203.50
16415.31
273.1
9.54
276.41
1994
21518.80
22407.82
339
10.98
99.78
1995
29662.30
28624.88
396.9
10.98
85.51
1996
38520.84
34439.25
429.9
9.21
294.34
1997
46279.80
37950.7
441.9
7.17
825.92
1998
53407.47
40550.43
438.4
5.02
778.02
1999
59621.80
43743.03
432.2
2.89
893.6
2000
64332.40
47044.78
434
2.25
1527.03
2001
73762.40
51797.77
437
2.25
1182.13
2002
86910.60
58046.64
433.5
1.98
779.75
2003
103617.30
64525.86
438.7
1.98
819.56
2004
119555.40
73373.29
455.8
2.07
835.71
2005
141051.00
83246.58
464
2.25
338.13
2006
161587.30
94310.63
471
2.36
2463.7
2007
172534.20
111980.11
493.6
3.15
7722.99
2008
217885.00
130082.07
522.72
3.94
3457.75
2009
260772.00
146323.11
519.06
2.25
5004.9
2010
303302.00
167712.44
536.13
3.6
9606.31
2011
342635.89
196469.49
564.94
3.5
5073.07
2012
399511.00
225703.14
578.66
3.25
3127.54
1.3ADF检验
根据模型的设定形式,本文采用ADF检验来对居民储蓄余额的对数ln(Y)居民可支配收入的对数ln(X1)、利率X2、居民消费价格指数X3和证券市场A股筹资额X4做单位根检验。
运用Eviews软件得到以下检验结果:
可见,残差项本身是平稳的,其存在单位根的概率很小。
进一步说明居民储蓄存款的对数ln(Yt)、居民可支配收入的对数ln(X1)、利率X3、居民消费价格指数X2和证券市场A股筹资额X4存在着长期稳定的关系。
建立的回归模型不存在伪回归的问题。
2.用最小二乘法估计模型
Ln(
t)=-1.662+1.175×ln(X1)-0.028×X2+0.00048×X3-7.51E-06×X4+μ
(-3.590)(20.837)(-6.174)(1.169)(5.78E-06)
=0.9987
=0.9984F=3364.765D.W.=1.111978
上式中,括号内数值为t检验值。
从回归方程的各项数据可以看出,该回归方程对我国城镇居民储蓄行为具有较强的解释能力,即居民储蓄中99.8%的部分都可以从该回归方程中得到说明。
取显着性水平为0.1,即置信区间为90%,由于模型的F检验值大于F的统计量临界值,所以认为该回归方程显着性成立,拟合优度较好。
分析t检验值值我们可以得出,在给定显着性水平下,lnX1和X2对居民储蓄的影响显着,而X3、X4对居民储蓄影响不显着。
3.计量经济学检验
3.1异方差的检验
检验异方差的核心问题是判断随机误差项的方差和解释观测值之间的相关性。
利用White的一般异方差检验,在Eviews上可以直接进行White的一般异方差检验。
其中,F值为辅助回归模型的F统计量。
取显着水平为0.05,n
=20.362<
(14)=23.7,不拒绝同方差原假设,不存在异方差。
3.2自相关的检验
(1)取最大滞后期为1
LM=(n-1)×
=21×0.1059=2..2239小于显着性水平为5%自由度为1的
分布的临界值
(1)=3.84,表明不拒绝约束条件,表明原模型可能不存在1阶序列相关性。
(2)取最大滞后期为2:
LM=(n-2)×
=20×0.1888=.3.776小于显着性水平为5%自由度为1的
分布的临界值
(2)=5.99,表明不拒绝约束条件,表明原模型可能不存在2阶序列相关性。
3.3多重共线性检验简单相关系数
3.3.1偏相关系数举证
运用用最小二乘法回归得到的模型中,
较大且接近于1,而且F=3364.765大于大于5%显着性水平下F统计量的临界值,故我国居民储蓄余额的对数与上述解释变量直接总体线性关系显着。
但由于其中X3、X4前参数未能通过t检验,顾认为解释变量之间粗在多重共线性。
进一步选择CovarianceAnalysis的Correlation,得到变量之间的偏相关系数矩阵,观察偏相关系数。
可以发现,lnX1与X3的相关系数都在0.9以上,但输出结果中,解释变量中的X3、X4的回归系数却无法通过显着性检验。
认为解释变量之间存在多重共线性。
3.3.2逐步回归法克服多重共线性
分别作Ln(Yt)与lnX1、X2、X3、X4的回归分析如下:
通过Eviews的分析结果按
的大小排序决定放入模型的解释变量,即lnX1、X3、X2、X4并在每个解释变量加入的时候关注其T检验的结果决定是否要剔除,再具体依据模型境况分析解决。
(1)初始模型中加入lnX1解释变量后,拟合优度高,lnX1参数通过t统计检验。
(2)引入X3,拟合度稍微提高,但X3未能通过显着性检验。
(3)去掉X3,引入X2模型拟合度进一步提高,lnX1,X2都能通过t检验。
(4)继续加入X4,模型拟合度稍有提高,X4能够通过在显着性水平为10%下的t统计量检验。
通过以上检验,可以明白物价水平X3和居民的可支配收入X1的相关性很高。
结合我国实际情况,这是因为经济发展导致国民收入增加的同时也使货币的需求量也随之增加,使得物价水平提高,属于正常现象。
但是,考虑到X3的回归系数并不显着,未能通过t统计检验,我们通过逐步回归法最终去除X3解释变量,得到以下最终的模型:
Ln(
t)=-2.1267+1.236×ln(X1)-0.0263×X2-1.01E-05×X4
(-8.88)(58.2099)(-6.0713)(-1.882)
D.W.=1.035728
4.经济意义的检验:
LnX1的系数为正,说明居民的收入对居民储蓄有着明显的正影响作用。
收入也是影响中国居民储蓄的诸多因素中最重要的决定因素。
利率X2的系数为负,与储蓄存款呈反
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