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计量经济学我国汽车私人拥有量影响因素分析姓 名： 学 号： 班 级： 二一二年六月十日我国汽车私人拥有量影响因素分析摘要：从九十年代初期开始，我国才算是真正上的对外开放，也正是从这个时期开始，我国的汽车市场开始蓬勃的发展，汽车销量每年以高速增长，私人的汽车拥有量自90年代中期开始飞速提升。也正因为汽车产业的发展，拉动一跳产业链上的其他行业发展，对国内经济起到了巨大的推动作用。本文将采用计量经济学方法，根据我国1995年-2010年的私人汽车拥有量及其重要影响因素的时间序列为样本，分析了国内平均工资水平、城乡居民存款、货币供应量、城乡居民恩格尔系数、物价指数和汽车产量对我国汽车私人拥有量的影响。并在此基础上对我国汽车市场发展提出建议。关键字：私人汽车拥有量 平均工资 城乡居民存款 货币供应量 城乡居民恩格尔系数 物价指数 汽车产量一 模型设定Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b5X6+uiY表示私人汽车拥有量（万辆），X1表示平均工资水平（元），X2表示城乡居民存款（亿元），X3表示货币供应量（亿元），X4表示恩格尔系数，X5表示物价指数，X6表示汽车产量（万量）。表1为由中国统计局网站得到1995-2010年的有关数据表-1 19952010年相关数据年份私人汽车拥有量（万辆）平均工资水平（元）城乡居民存款（亿元）货币供应量（亿元）城乡居民恩格尔系数物价指数汽车产量1995249.96534829662.360750.554.3117.1145.271996289.67598038520.876094.952.5108.3147.521997358.36644446279.890995.350.8102.8158.251998423.65744653407.47104498.54999.2163.001999533.88831959621.83119897.947.398.6183.202000625.33933364332.38134610.344.3100.4207.002001770.781083473762.43158301.942.9100.7234.172002968.981237386910.6518500741.999.2325.1020031219.2313969103617.65221222.841.4101.2444.3920041481.6615920119555.3925410742.5103.9509.1120051848.0718200141050.99298755.741.1101.8570.4920062333.3220856161587.3345603.5939.4101.5727.8920072876.2224721172534.19403442.239.7104.8888.8920083501.3928898217885.35475166.640.8105.9930.5920094574.9132244260771.6660622538.799.31379.5320105938.7136539303302.5725774.0538.4103.31826.53二 参数估计Eviews的回归结果如表2所示。表2 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/11/12 Time: 14:17Sample: 1995 2010Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-1831.258574.6463-3.1867580.0111X1-0.0022990.040145-0.0572690.9556X2-0.0069850.005869-1.1901440.2644X30.0112860.0049312.2885970.0479X426.8835210.088852.6646770.0258X50.9438017.8759800.1198330.9072X60.3163040.7756040.4078170.6929R-squared0.998995Mean dependent var1749.632Adjusted R-squared0.998325S.D. dependent var1692.257S.E. of regression69.25385Akaike info criterion11.61307Sum squared resid43164.86Schwarz criterion11.95108Log likelihood-85.90456F-statistic1491.242Durbin-Watson stat2.396327Prob(F-statistic)0.000000Y=-1831.26-0.002*X11-0.01*X2+0.01*X3+26.88*X4+0.94*X5+0.32*X6+ui(-3.19) (-0.06) (-1.19) (2.29) (2.66) (0.12) (0.41)0.96 0.26 0.05 0.03 0.91 0.69R2=0.998 F=1491.24 n=16 DW=2.40 (括号内为T统计值,方括号为P值)三 模型检验一， 经济意义检测X1代表平均工资水平，由于私人汽车拥有量上涨，X1的值应该为增长趋势，因而符号不对，与现实经济意义不符二， 统计推断检测R=0.998拟合度非常好，F检验也很显著，5个变量的T检验都不是很显著三， P值检测X1，X2，X5，X6的P值均大于0.05可见其对于Y值的相关性不显著。X3和X4的P值小于等于0.05 所以其对于Y的相关性较显著 由此去掉X1，X2，X5，X6留下X3，X4对其进行模型修正Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/11/12 Time: 19:01Sample: 1995 2010Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2352.890305.1361-7.7109530.0000X30.0092480.00015858.440020.0000X437.219676.1376806.0641270.0000R-squared0.998264Mean dependent var1749.632Adjusted R-squared0.997997S.D. dependent var1692.257S.E. of regression75.74329Akaike info criterion11.65994Sum squared resid74581.60Schwarz criterion11.80480Log likelihood-90.27950F-statistic3737.237Durbin-Watson stat1.533470Prob(F-statistic)0.000000Y=-2352.89+0.01*X3+37.22*X4（58.44） （6.06）0 0R2=0.998 F=3737.24 n=16 DW=1.53(括号内为T统计值,方括号为P值)可以看出Y关于X3，X4的模型，拟合度非常好 F检验也很显著 T检验结果也很显著 并且P值都等于0 说明对于Y的相关性很显著 由上可确定 修正后的模型Y=-2352.89+0.01*X3+37.22*X4 四， 多重共线性检验相关系数矩阵YX1X2X3X4X5X6Y10.9846904796646590.9914467221864390.996670664616508-0.736299664052234-0.1060792110627790.996298218890448X10.98469047966465910.9962168011973830.993600581377337-0.812442835750459-0.1440474568383810.973370253492029X20.9914467221864390.99621680119738310.998131774968617-0.79835350554854-0.163989312082250.983188918660454X30.9966706646165080.9936005813773370.9981317749686171-0.782537681597065-0.1502533077877670.991381306725625X4-0.736299664052234-0.812442835750459-0.79835350554854-0.78253768159706510.506633690626273-0.724434257469929X5-0.106079211062779-0.144047456838381-0.16398931208225-0.1502533077877670.5066336906262731-0.0968841186507701X60.9962982188904480.9733702534920290.9831889186604540.991381306725625-0.724434257469929-0.09688411865077011由上可以看出解释变量之间相关系数很大，很可能存在共线性将解释变量逐步带入回归方程，重新回归修正先带入X3得此模型 Y=-512.94+0.01*X3 R2=0.993 F=2092 P=0 T检验显著再带入X6 得模型 Y=-342.52+0.004*X3+1.64*X6R2=0.997 F=2389 P3=0.0004 P6=0.0008 T检验不显著拟合度上升 F值增加 可以保留 再带入X2得模型Y=-325-0.005*X2+0.007*X3+1.34*X6R2=0.997 F=1513.14 P2=0.57 P3=0.15 P6=0.06 T检验不显著由于F值下降 P值相关性不显著 所以X2去掉 再加入X1得模型 Y=-341.71-0.0006*X1+0.004*X3+1.63*X6R2=0.997 F=1470.36 P1=0.99 P3=0.19 P6=0.03 T检验不显著F值下降 P值相关性不显著 去掉X1 再加入X5 得模型 Y=-1237.58+0.005*X3+8.37*X5+1.40*X6 R2=0.998 F=1746 P3=0.0002 P5=0.16 P6=0.004 T检验不显著 F值下降 X5关于Y的相关性不显著 则去掉X5 再加入X4 得模型 Y=-1759.73+0.01*X3+26.92*X4+0.81*X6 R2=0.999 F=3435.05 P3=0 P4=0.002 P6=0.03 T检验不显著 F值上升 并且关于Y的相关性显著 则予以保留 则最终修正后的模型为 Y=-1759.73+0.01*X3+26.92*X4+0.81*X6 R2=0.999 F=3435.05五， 怀特检验由于之前检验X6带入模型 影响P值增加 随然在显著范围内，但是T检验却不显著 因而这里带入模型为P值修正后的模型Y=-2352.89+0.01*X3+37.22*X4（58.44） （6.06）0 0R2=0.998 F=3737.24 n=16 DW=1.53(括号内为T统计值,方括号为P值)White Heteroskedasticity Test:F-statistic8.913501Probability0.001841Obs*R-squared12.22755Probability0.015737由表可看出，nR2=8.91 ，由White检验知，在下，查X2分布表，得临界值X20.05(2)=5.99，因为nR2=8.91 X20.05(2)=5.99，表明模型有异方差。总 结我国的货币供给量对私人汽车拥有量有直接的影响，可见我国要想保持汽车市场稳定增长，保持健康的货币供给量增长是必须的，但同时也存在通货膨胀的问题，究其原因是因为近几年来汽车市场降价频频，而货币供给量的增加只是解决了居民在购买汽车时购买能力的问题，没有对汽车市场的实质增长有很大的