澳大利亚GDP影响因素分析.ppt

a澳大澳大利亚GDP影响因素分析 计量经济学作业 小组成员 吕嘉焕112333071111莫雪萱112333071116唐艳君112333071124李冬燕112333071140臧昀辉112333071145 国内生产总值 GrossDomesticProduct 简称GDP 是指在一定时期内 一个季度或一年 一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值 被公认为衡量国家经济状况的最佳指标 它不但可反映一个国家的经济表现 还可以反映一国的国力与财富 从支出法来看 国内生产总值包括一个国家 或地区 所有常住单位在一定时期内用于最终消费 资本形成总额 以及货物和服务的净出口总额 它反映本期生产的国内生产总值的使用及构成 而有推论 人口自然增长率只要降低几个千分点便会明显促进人均GDP的增长 故本文主要以人口增长率 最终消费支出 资本形成总额 货物与服务净出口为解释变量对澳大利亚GDP的影响做研究分析 一 研究目的 为了分析人口增长率 最终消费支出 资本形成总额 货物与服务净出口对澳大利亚GDP的影响 选择 澳大利亚GDP 用Y表示 选择最终消费支出 消费 资本形成总额 投资 货物与服务净出口 净出口 人口增长率为解释变量 分别用X1 X2 X3 X4表示 假定GDP与最终消费支出 资本形成总额 货物与服务净出口 人口增长率之间满足线性约束 则理论模型设定为 Y 1 2X1 3X2 4X3 5X4其中Y表示澳大利亚GDP X1表示最终消费支出 X2表示资本形成总额 X3表示货物与服务净出口 X4表示人口增长率 由世界银行得到的澳大利亚1990年 2012年的有关数据 二 模型设定 三 估计参数 1 建立工作文件首先 双击EViews图标 进入EViews主页 在菜单中依次点击File New Workfile 出现对话框 WorkfileRange 在 WorkfileFrequency 中选择 Annual 并在 Startdate 中输入开始时间 1990 在 enddate 中输入最后时间 2012 点击 OK 出现未命名文件的 WorkfileUNTITLED 工作框 其中 已有对象 c 为截距项 resid 为剩余项 2 输入数据 在EViews命令框中直接输入 datayx1x2x3x4 后回车 出现 Group 窗口数据编辑框 再从原来准备好的数据表中将对应数据粘贴到EViews的数据表中 3 估计参数 在EViews命令框中直接输入 lsycx1x2x3x4 按回车 即出现回归结果 可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为 Y1 193 0939 0 971477X1 0 982839X2 0 889458X3 7 583982X4 56 714920 0393730 0887270 05478615 46381 t 3 418922 24 67377 11 07708 16 23506 0 490434 R 2 0 999852F 30445 41n 23最后 若要显示回归结果的图形 在 Equation 框中 点击 resid 即出现剩余项 Residual 实际项 Actual 拟合项 Fitted 的图形 结果如图所示 四 模型检验 1 经济意义检验由回归结果得 所估计的参数 1 193 9039 2 0 971477 3 0 982839 4 0 889458 说明消费每增加1亿美元 可导致GDP提高0 971477亿美元 投资每增加1亿美元 可导致GDP提高0 982839亿美元 净出口每增加1亿美元GDP提高0 889458 这与GDP与消费 投资 净出口经济意义相符合 然后 5 7 583982 说明人口增长率每增加1个百分比 可导致GDP提高7 582982 这与最初设定的行为方式不相符合 2 拟合优度和统计检验 用EViews得出回归模型参数估计结果的同时 已经给出了用于模型检验的相关数据 1 拟合优度的度量 由回归结果可以看出 可决系数为0 999852 说明所建模型整体上对样本数据拟合较好 即解释变量 GDP 对被解释变量 消费 投资 进出口 人口增长率 的绝大部分差异作出了解释 2 P值检验 依据P 0 05 不通过检验 故人口增长率 X4 对 GDP Y的影响不显著 3 对回归系数的t检验 分别针对H0 j 0 j 1 2 3 4 5 给定显著水平 0 05 查t分布表可得自由度为n k 23 5 18的临界值 t 2 n k t0 025 18 2 101 由回归结果数据可得 与 1 2 3 4对应的t统计量分别为3 418922 24 27377 11 07708 16 23506 其绝对值均大于2 101 这说明在显著水平 0 05下 分别应当拒绝H0 j 0 j 1 2 3 4 也就是说 当在其他解释变量不变的情况下 解释变量 消费 X1 投资 X2 净出口 X3 分别对被解释变量 GDP Y都有显著影响 人口增长率 X4 所对应的t统计量为0 490434 表明在 0 05下 人口增长率 X4 对 GDP Y的影响不显著 3 异方差检验 根据White检验结果得 P 0 005故不存在异方差 由此可见 该模型R 2 0 999852 修正后的可决系数为0 99819 很高 F检验值30445 41 明显显著 但当 0 05时 t n k 2 101 X4的系数t检验不显著 表明很可能存在多重共线性计算各解释变量的相关系数 得相关系数矩阵由相关系数阵可以看出 各解释变量相互之间的相关系数较高 证实存在多重共线性 2 多重共线性检验 修正多重共线性 采用逐步回归法 第一步 分别对X1 X2 X X4做一元回归 经比较的X1的R 2 且P小于0 05 故保留X1 第二步 以X1为基础 分别加入X2 X3 X4逐步回归 比较加入X3的方程 改进最大 且各参数的t检验都显著 P值均小于 0 05 故可保留X3 第三步 以X1 X3为基础 分别加入X2 X4逐步回归 比较得出加入X2的方程 改进最大 且各参数的t检验都显著 P值均为0 小于 0 05 故可保留X2 且 人口增长率X4均未通过经济意义 t检验 P检验 多重共线性检验 故排除X4 最后修正多重共线性影响后的结果为 最后修正的回归结果为 Y 204 6615 0 970798X1 0 885390X3 0 984054X2 51 24546 0 038554 0 053061 0 086952 t 3 993750 25 18016 16 68618 11 32373 R 2 0 999850F 42283 99n 23这说明 在其他因素不变的情况下 当最终消费支出每增加一亿美元 资本形成总额和货物与贸易净出口分别增加一亿美元时 GDP将分别增加0 970798 0 885390 0 984054亿美元 五总结 经过经济意义的检验 t检验 P值检验 被解释变量人口增长率 X4 均为通过检验 对GDP影响不显著