4 对当前我国财政政策和货币政策的效果的实证分析

对当前我国财政政策和货币政策的 效果的实证分析 金融 11-2 贺嘉 09114247 对当前我国财政政策和货币政策的效果的实证分析 自改革开放以来，对我国经济起着主要推动力量的是：消费，财政政策和货币政策。 而对于政府的宏观调控来说，财政政策与货币政策更能为政府所控制，从而使之成为国家 干预经济的最主要手段。当选择这两种手段时，我们的认真考虑它们的效果如何，以确定 两者用量及两者间的比例。基于此，我以下对 19781999 年间的财政政策和货币政策的 效果做实证分析。 一、实证分析 下表资料中，zc 代表居民消费，m 代表货币与准货币， g 代表财政支出， y 代表国 民生产总值。以 y 为被解释变量，其余为解释变量，进行回归分析。 年份 居民消费 zc 国民生产总值 y 货币与准货币 m 财政支出 g 1978 1759.1 3605.6 1159.1 1122.09 1979 2005.4 4073.9 1458.1 1281.79 1980 2317.7 4551.3 1842.9 1228.83 1981 2604.1 4901.4 2234.5 1138.41 1982 2867.9 5489.2 2589.8 1229.98 1983 3182.5 6076.3 3075.0 1409.52 1984 3674.5 7164.4 4146.3 1701.02 1985 4589.0 8797.1 5198.9 2004.25 1986 5175.0 10132.8 6720.9 2204.91 1987 5961.2 11784.0 8330.9 2262.18 1988 7633.1 14704.0 10990.8 2491.21 1989 8523.5 16466.0 11949.6 2823.78 1990 9113.2 18319.5 15293.7 3083.59 1991 10315.9 21280.4 19349.9 3386.62 1992 12459.8 25863.6 25402.2 3742.20 1993 15682.4 34500.6 34879.8 4642.30 1994 21230.0 47110.9 46923.5 5792.62 1995 27838.9 59404.9 60750.5 6823.72 1996 33187.9 69366.0 76094.9 7937.55 1997 36117.8 76077.2 90995.3 9233.56 1998 33682.9 78345.0 104499.0 10798.18 1999 35533.8 81911.0 119898.0 13187.67 3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/23/13 Time: 15:40 Sample: 1978 1999 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.58913 1054.423 0.011939 0.9906 ZC 1.669408 0.083670 19.95238 0.0000 M 0.167836 0.077198 2.174093 0.0433 G 0.261129 0.696097 0.375133 0.7119 R-squared 0.998933 Mean dependent var 27723.87 Adjusted R-squared 0.998755 S.D. dependent var 27544.15 S.E. of regression 971.7583 Akaike info criterion 16.75906 Sum squared resid 16997655 Schwarz criterion 16.95743 Log likelihood -180.3496 F-statistic 5617.935 Durbin-Watson stat 1.791097 Prob(F-statistic) 0.000000 1、样本回归方程 Yi=12.58913+1.669408*X1i+0.167836*X2i+0.261129*X3i R2=0.998933 F=5617.935 DW=1.791097 2.统计检验 R-squared 0.998933 Mean dependent var 27723.87 Adjusted R-squared 0.998755 S.D. dependent var 27544.15 S.E. of regression 971.7583 Akaike info criterion 16.75906 Sum squared resid 16997655 Schwarz criterion 16.95743 Log likelihood -180.3496 F-statistic 5617.935 Durbin-Watson stat 1.791097 Prob(F-statistic) 0.000000 方差分析与 F 检验 与 SSI 相对应，自由度 I-1 也被分解为两部分， 5 （I-1 ） = (k -1) + (I- k) 回归均方定义为 MSR = ，误差均方定义为 MSE = 1SRkTSE 表 1.1 方差分析表 方差来 源 平方和 自由度 均方 回归 SSR = -I 2Yyk-1 MSR = SSR / (k-1) 误差 SSE = uI-k MSE = SSE / (I-k) 总和 SSI= Y Y - I 2yI-1 H0: 1= 2 = = k-1 = 0; H1: j 不全为零 F = = F(k-1,I-k) MSER)/(1T 设检验水平为 ，则检验规则是，若 F F (k-1,I-k)，接受 H0；若 F F (k-1,I-k) , 拒绝 H0。 i 检验 H 0： j = 0, (j = 1, 2, , k-1), H 1： j 0 i = = i(I-k) )(js 21)()jjjj sVarX 判别规则：若 i i k 接受 H 0；若 i i k 拒绝 H 0。 3.散点图 怀特检验 7 首先对上式进行 OLS 回归，求残差 。 （reside）tu 做如下辅助回归式， = 0 +1 xt1 +2 xt2 + 3 xt12 +4 xt22 + 5 xt1 xt2 + vt 2tu White 检验的零假设和备择假设是 H0: ut 不存在异方差， H1: ut 存在异方差 在不存在异方差假设条件下统计量 T R 2 2(5) 其中 T 表示样本容量，R 2 是辅助回归式的 OLS 估计式的可决系数。 自由度 5 表示辅助回归式中解释变量项数。T R 2 属于 LM 统计量。 判别规则是 若 T R 2 2 (5), 接受 H0 （u t 具有同方差） 若 T R 2 2 (5), 拒绝 H0 （u t 具有异方差） Goldfeld-Quandt 检验 H0: ut 具有同方差， H1: ut 具有递增型异方差。 用两个子样本分别估计回归直线，并计算残差平方和。相对于 n2 和 n1 分别用 SSE2 和 SSE1 表式。 F 统计量是 F = = ， （