计量经济学《国内生产总值分析支出法》.docx
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计量经济学《国内生产总值分析支出法》
2008-2009第二学期
计量经济学大作业
大作业名称:
国内生产总值分析——支出法
组长:
学号:
0061755姓名:
黄文雯专业:
国际经济与贸易
成员:
学号:
0061981姓名:
于海秋专业:
经济学
学号:
姓名:
专业:
选课班级:
A01任课教师:
徐晔成绩:
评语:
本小组通过结合最终消费、资本形成总额、货物和服务净出口的支出法分析了08年的国内生产总值,通过之间的关系建立了模型,并进行了经济检验。
通过本次作业,能够很好的运用EVIEWS进行分析,总体表现不错。
教师签名:
批阅日期:
摘要
本文研究的是影响2008年国内生产总值的因素,通过对2008年最终消费、资本形成总额、货物和服务净出口资料的分析,以了解中国国内生产总值的结构、规模及演变的新特点,并探讨影响中国国内生产总值的各因素,运用Eviews软件和OLS分析法对2008年的这些数据进行分析,通过进行一系列的检验,最终找出中国国内生产总值与主要影响要素之间的关系。
关键词:
支出法国内生产总值
目录
一、引言3
二、分析国内生产总值——支出法4
1、数据采集4
2、模型的设定6
(1)设立如下回归模型:
6
(2)参数估计模型6
三、计量经济检验7
1、序列相关性检验7
(1)图示法检验7
(2)White检验法8
2、序列相关性检验10
3、多重共线性检验:
10
四、总结12
1、基础资料的缺口造成季度支出法GDP核算的范围不全11
2、支出项目分类过粗12
3、缺少与季度支出法GDP核算相配套的价格指数12
一、引言
“世界迈一步,中国跨三步”,这是对我国经济增长形象的描述。
从1978年到2001年,我国国内生产总值(GDP)剔除价格因素后年均增民9.4%,与日本和亚洲“四小龙”高速增民时期增速相当,是同期世界经济增速的3倍多,位居世界之首。
与高速增长相伴的是,我国GDP总量急剧扩张。
在1978年到2001年的23年间,我国GDP增民了25.5倍。
纵观我国GDP增民曲线,我们的目光落在这样儿个辉煌的结点:
1987年,我国GDP提前3年实现比1980年翻一番的战略目标;1995年,GDP提前5年实现了再翻一番的战略目标;2000年,GDP首破1万亿美元大关,人均GDP突破800美元;2002年,又突破10万亿元人民币,人均GDP近1000美元。
2008年GDP达30万亿人民币,人均GDP达5345美元,居当年全球第90位。
中国按季核算支出法GDP始于2000年,首先在国家一级进行,同时按现价和不变价进行核算。
2006年,国家统计局核算司总结数年试算工作经验,进一步完善了季度核算方法,使季度支出法GDP核算在核算范围、核算原则、项目分类、指标概念上都与1993年SNA的标准基本取得一致。
由于分季度基础资料不足,中国季度支出法GDP核算目前进行的是季度累计核算。
即核算期按照自年初到本季末止来确定,分别为:
一季度、一至二季度累计、一至三季度累计、一至四季度累计。
累计数的增加不完全是本季的发生数,还包括对上一季度数据的调整。
中国季度支出法GDP核算项目采用了三级分类。
第一级分类是:
最终消费支出,资本形成总额,净出口。
第二级分类是:
居民消费支出,政府消费支出,固定资本形成总额,存货增加,出口,进口。
第三级分类是将最终消费支出分为:
农村居民消费支出,城镇居民消费支出。
中国季度支出法GDP不变价核算以2000年为基期,每5年改变一次基期。
中国季度支出法GDP核算所需基础数据是综合运用多种方法收集的,主要来源于两个方面。
一是统计调查资料,包括全面调查资料和抽样调查资料;二是会计核算资料和业务核算资料。
中国季度支出法GDP核算过程分为三步:
初步核算、初步核实和最终核实。
初步核算于每季度后15日进行,所依据的基础资料是:
国家统计局有关专业的月度和季度统计资料,海关进出口统计资料,财政预算支出执行情况资料,中国对外贸易价格指数资料等。
初步核实于每季度后45日进行,在搜集更多相关资料的基础上,对初步核算数进行修订。
最终核实,根据统计年报、财政支出决算明细资料计算,并利用年度支出法国内生产总值最终核实数对全年各季度GDP初步核实数进行基准化调整,形成中国季度支出法GDP核算最终核实数。
二、分析国内生产总值——支出法
1、数据采集
数据样本应用了08年中国各省市的GDP,并包括了最终消费,资本形成总额及货物和服务净出口的统计截面数据。
(单位:
亿元)
地区
GDP
最终消费
资本形成总额
货物和服务净出口
北京
9353.32
5082.80
4558.27
-287.75
天津
5050.40
2064.39
2922.47
63.54
河北
13709.50
5915.20
6761.26
1033.04
山西
5730.99
2586.56
3204.43
-60.00
内蒙古
6091.12
2631.52
4494.40
-1034.80
辽宁
11023.49
4583.20
6336.85
103.44
吉林
5601.14
2588.42
3880.04
-867.32
黑龙江
7065.00
3514.32
3036.93
513.75
上海
12188.85
6016.31
5568.49
604.05
江苏
25741.15
10817.13
12371.23
2552.79
浙江
18780.44
8652.34
8512.00
1616.10
安徽
7364.18
3981.46
3419.71
-36.99
福建
9339.51
4269.36
4704.56
365.59
江西
5500.25
2793.45
2766.96
-60.16
山东
25965.91
11239.14
12607.51
2119.26
河南
15012.46
6831.27
8366.37
-185.18
湖北
9550.04
4999.66
4450.25
100.13
湖南
9200.00
5333.98
4034.75
-168.73
广东
31084.40
15166.71
11148.88
4768.81
广西
5955.65
3283.21
3034.53
-362.09
海南
1223.28
653.69
558.42
11.17
重庆
4303.84
2460.49
2679.18
-835.83
四川
10505.30
5671.56
5185.46
-351.72
贵州
2741.90
2134.39
1421.01
-813.50
云南
4741.31
2908.08
2666.73
-833.50
西藏
342.19
241.08
272.50
-171.39
陕西
5465.79
2471.16
3329.79
-335.16
甘肃
2702.40
1615.37
1322.52
-235.49
青海
783.61
509.45
496.71
-222.55
宁夏
889.20
527.94
654.31
-293.05
新疆
3523.16
1930.76
2089.83
-497.43
注:
表中数据来自2008年《中国统计年鉴》
2、模型的设定
利用上面的的样本数据,设立回归模型、参数估计模型
(1)设立如下回归模型:
GDP总额
最终消费
资本形成总额
货物和服务净出口
随机扰动项
、
、
待估参数
(2)参数估计模型
假设模型中随机误差项
满足古典假设,运用OLS方法估计模型的参数
输入命令LSYCX1X2X3
由上可知,估计的模型为:
Y=9.15E-12+1.000000X1+1.000000X2+1.000000X3
=1.000000
=1.000000F=5.05E+30
⑴F检验
由上可知F=5.05E+30在置信度为95%的情况下,
(k,n-k-1)=
(3,27)=5.05E+30F=5.05E+30>2.96,所以通过F检验。
可知该方程总体上的线性关系是显著成立的,最终消费,资本形成总额及货物和服务净出口对GDP有显著影响。
⑵T检验
给定显著性水平
,查t分布表得
=
=2.052
由上可知:
=4.22E+14,
=5.25E+14,
=2.86E+14
所得T值均远大于2.052这临界值,由此可知最终消费,资本形成总额及货物和服务净出口对GDP有显著影响。
⑶经济意义检验
由回归估计结果可以看出,最终消费、资本形成总额、净出口与GDP的增长线性正相关,这与现实中GDP随最终消费、资本形成总额、净出口的增加而增长是相符的。
所以该模型是具有经济意义的。
线性正相关,这与现实中GDP随最终消费、资本形成总额、净出口的增加而增长是相符的。
所以该模型是具有经济意义的。
三、计量经济检验
1、序列相关性检验
(1)图示法检验
在命令框中输入命令SCATX1X2X3Y
从图中可以看出,GDP随最终消费X1,资本形成总额X2及货物和服务净出口X3的增加而增加,同时离散程度也逐步扩大,这说明变量之间可能存在递增的异方差.
(2)White检验法
在方程窗口上点击View\ResidualTest\WhiteHeteroskedastcity,检验结果如下图:
F=294.4234Obs*R-squared=30.75625查分布表得:
=7.81 调整异方差性 估计模型参数(加权最小二乘法) 首先对原模型进行估计后,保留残差。 在EViews命令框中直接键入“genre=resid”,按回车,则将残差保存在变量e中。 然后,在EViews命令框中直接键入“genrw1=1/abs(e)”,按回车,再在EViews命令框中直接键入“ls(w=w1)YCX1X2X3”,按回车,即出现回归结果。 参数估计的结果为: D.W.=1.536725 可以看出,采用加权最小二乘法估计的结果与不采用加权最小二乘法估计的结果有较大区别。 现在再对模型进行White检验,如图所示: 对应的White检验显示,P值较大,所以接收不存在异方差的原假设,即认为已经消除了回归模型的异方差性。 2、序列相关性检验 杜宾——瓦森检验法: 由上面估计参数的数据可知: D.W.=1.187853 在5%的显著性水平下,n=31,k=4(含常数项),查表可得 =1.65, =1.23,由于 ,由此可判断该模型不存在自相关。 3、多重共线性检验: 在上面的分析中,该模型通过了F检验和T检验,其t值均远大于临界值,所以该模型不存在多重共线性 检验简单相关系数,输入命令corX1X2X3 由相关系数矩阵来看,各解释变量相互之间的相关系数较高,证明可能存在多重共线性,但其通过了T检验,所以该模型应该是不存在多重共线性的. 采用逐步回归的办法,去检验或消除其多重共线性。 分别作Y对X1、X2,X3的一元回归找出最简单的回归形式。 将X1,X2,X3按 的大小排序: X1 X2 X3 0.98059 0.947069 0.757882 所以按 的大小顺序将变量排列为: X1X2X3 以X1为基础,顺次加入其他变量逐步回归,首先加入变量X2进行回归: 输入命令LSYCX1X2 Y=-1016.506+1.457442X1+0.8294122X2 =(15.38989) =(8.472298) =0.994204 当取 时, =2.048,X2参数的 检验显著,所以X1与X2间不存在多重共线性。 加入X3进行回归,输入命令LSYCX1X2X3 Y=9.15E-12+1.000000X1+1.000000X2+1.000000X3 =(4.22E+14) =(5.25E+14) =(2.86E+14) 由于 >2.048,则X3参数的 检验显著,所以三者间不存在多重共线性,仍为原来所估计的模型。 四、总结 在中国季度支出法GDP核算的实践中,存在许多问题。 其中根本问题是,基础资料缺口大,没有与支出法GDP核算相配套的统计调查制度。 季度核算只能在现有资料的条件下进行。 具体问题表现在以下几个方面: 1、基础资料的缺口造成季度支出法GDP核算的范围不全。 季度支出法GDP核算需要大量的基础资料。 但在现实工作中还存在许多缺口。 如: 测算居民自有住房虚拟消费支出的资料,金融服务消费、保险服务消费资料都不全,只能用相关指标推算。 计算季度政府消费支出的财政支出资料,只反映财政预算内支出情况,未包括政府其他项目的支出,资料覆盖范围小,计算政府消费的依据不足。 同时,现行财政支出科目分类混杂,同一种功能的支出分散在不同类科目中,难于将财政行政事业费支出数据调整为国民经济核算所需资料,不利于政府消费支出的计算。 固定资本形成核算中存在的问题是,计算50万元以下固定资产投资完成额、商品房销售增值、购置旧建筑物的价值、旧设备的价值和与土地有关的费用资料依据不充分。 计算存货增加的基础资料也很缺乏。 季度支出法GDP核算现有的基础资料报告期口径不一,如固定资产投资统计和国际收支统计都是自年初累计方式,没有分季度口径的数据,受其影响,目前还不能进行分季度支出法GDP核算。 2、支出项目分类过粗 季度支出法GDP核算在分类上与国际标准存在明显差距。 季度居民消费支出的分类只区分为城镇居民消费支出和农村居民消费支出。 政府消费支出也只有一种分类,没有按联合国1993年SNA的标准做更细的分类。 固定资本形成分类受我国固定资产投资统计方式的影响,没有按国际标准的资产类型进行分类。 净出口只区分了货物和服务,没有进行更为详细的分类。 3、缺少与季度支出法GDP核算相配套的价格指数 在中国不变价季度支出法GDP核算中,与支出项目分类相配套的价格指数非常缺乏。 在测算不变价居民消费支出时,缺少居民消费支出中某些服务项目价格指数。 如: 在居民消费支出缩减指数中,缺少反映居民对金融服务、保险服务消费,自产自用和自有住房价格水平变化的指数。 影响了居民消费支出缩减指数的准确性,以致影响支出法GDP缩减指数。 政府消费支出缩减指数,也只是通过居民消费价格指数和固定资产投资价格指数的加权平均获得,没有全面反映政府消费支出价格水平变化的全貌。 如: 政府消费支出中的工资性支出价格水平变化就没能反映,而这部分的变化是比较大的。 目前中国还没有编制进出口服务价格指数。 针对以上问题,要改进中国季度支出法GDP核算,提高核算质量,如实反映经济增长情况,就必须要补充基础资料缺口,改进现行的统计调查体系,完善统计方法制度,建立与中国季度支出法GDP核算相配套的价格指数体系的基本框架,建立一套与季度支出法GDP核算相配套的统计资料收集系统。 参考资料: 《2008年中国统计年鉴》中经网统计数据库
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