计量经济学课程论文.doc

精品文档HUNAN UNIVERSITY论文题目 计量经济学课程论文 学生姓名汤义成学生学号 20101910113专业班级 统计一班学院名称 金融与统计学院2013 年1 月 9 日 12欢迎下载12欢迎下载。 我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析 论文1、 问题的提出随着经济的增长，私家车保有量一路增长。诚然，私家车不仅给出行带来了极大方便，而且它的消费带动了整个行业的发展和GDP的增长，但随之而来的拥堵问题、污染问题及安全问题已经对我们的生活造成困扰。资料显示，北京机动车保有量2003年8月、2007年5月，先后突破200万、300万大关，分别用时6年半和3年零9个月，而东京这一过程分别用时5年和10年;而从300万辆到400万辆，北京仅用2年零7个月，而东京实现这一变化却用12年时间。近些年来，北京市私家车（大部分为家庭自用如出行、上班、旅游）的销售呈较好态势，逐渐占据汽车消费市场的主导地位，成为拉动内需、促进就业、提高经济增长的主力；私家车快速增长的势头导致它的增长速度大大快于道路建设速度，加之私家车已成为了城市交通的主要扮演者，这必将导致交通堵塞加剧，污染严重等现象，或者说私家车的高增长增加了北京市拥堵的负担。所以说，私人汽车市场已成为消费者、汽车制造商、原料供应商和政府共同关注的对象。以往知名学者的研究，对私家车的拥有量的分析在一定程度上能够反映汽车行业的发展状况及发展的前景，但本文将主要从北京拥堵角度考虑此问题，建立合理的计量经济学模型，就影响北京市私家车保有量的因素进行分析，试图从这些影响因素中找到控制私家车数量的方法，为有关部门解决私家车带来的问题提供某些建议和参考。2、 理论综述 当今理论界对轿车工业的研究一般可以分为如下几类。一类是从国家政策对工业轿车的产业进行分析，主要涉及到关税结构、国产化率、进入壁垒等具体产业政策；另一类是对中国加入WTO的应对策略进行的讨论；还有一类是以经济学为基础，利用统计分析，研究轿车市场的市场结构、用户组成、供给状况等方面。三、模型设定由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型（对参数线性），这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。1、 变量选择（1） 人均可支配收入（2） 公路里程（3）原材料、燃料及动力购进价的指数（4） 居民消费价格指数2、 模型选取对于人均可支配收入、公路里程和其他交通运营数这些指标，我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量得影响，而且对数变换后能够减少异方差对模型的影响，所以采用对数模型。四、数据的收集1、数据的来源及处理本文选择了2011年中国统计年鉴中1991年至2010年共20年的相关数据，并对其进行了处理：Y表示私人汽车拥有量（万辆）； 表示人均可支配收入（元）；表示公路里程（万公里）；表示原材料、燃料及动力购进价格指数（%）；表示居民消费价格指数（%）；为随机扰动项。然后，把上述数据进行对数变换得到各变量的增量：lnY、ln、ln、ln、 ln。年份Y199196.041700.6104.11109.1103.41992118.202026.6105.67121.1110.11993155.772577.4108.35163.6126.21994205.423496.2111.78193.4156.61995249.964283.0115.70222.9183.41996289.674838.9118.58231.6198.61997358.365160.3122.64234.6204.21998423.655425.1127.85224.7202.51999533.885854.0135.17217.3199.72000625.336280.0140.27228.4200.52001770.786859.6169.80227.9201.92002968.987702.8176.52222.7200.320031219.238472.2180.98233.4202.720041481.669421.6187.07260.0210.620051848.0710493.0334.52281.6214.420062333.3211759.5345.70298.5217.620072876.2213785.8358.37311.6228.120083501.3915780.8373.02344.3241.620094574.9117174.7386.08317.1239.920105938.7119109.4400.82347.54247.8 2、模型设定基于以上数据，建立的多元线性回归模型可表示为：五、模型的估计与调整1、模型回归结果根据表1中提供的数据，利用统计软件EVIEWS6对上述所设定的模型进行最小二乘估计。结果如下：2、 回归结果的检验（1） 拟合优度及模型估计效果检验从回归得出的结果来看，该模型可决系数=0.998810，该模型的解释变量解释了1991到2010年间全国私人汽车拥有量变异的99.9。因此样本拟合效果较好，整个F值为3148.799，表明整个模型估计效果显著。（2） 回归系数的显著检验（t检验）从回归结果来看，此模型中的变量和参数的t值在5%的置信水平下，时，2.12，ln、ln的统计值显著，即在95%的置信系数下，可认为全国的私人汽车拥有量的增量lnY与全国的人均可支配收入的增量ln，还有原材料、燃料及动力购进价格指数的增量ln 之间都存在显著的线性相关关系。但是ln 的t值不显著，而且X4这个解释变量符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。（3）变量的多重共线性检验用EVIEWS计算解释变量之间的简单相关系数 由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。同时也证明了，虽然整体上拟合较好，但不能分解出各个解释变量对Y独立影响。利用逐步回归法进行修正。l 运用OLS方法逐一求Y对各解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程，EVIEWS过程如下：变量X1X2X3X4参数估计1.7855082.3387293.6948644.306234t统计量26.8145113.194999.0602146.9650150.9755770.9063030.8201570.729370从上述结果可以看出Y对X1的线性关系强，拟合程度好，即：l 逐步回归，将其余解释变量逐一代入上式：再次依据调整后的可决系数最大原则，选取调整后可决系数最大所对应的解释变量作为新进入模型的候选变量。调整后的可决系数若是大于上一步的调整后可决系数，则将候选变量加入模型，若是小于，则将停止逐步回归。经比较，在X1的基础上加入X4后可决系数最大，但是参数为-1.934154，是负值不合理故X3作为第二个解释变量进入回归模型。l 继续逐步回归：在X1、X3的基础上加入X2后的方程参数为0.461223，且t检验显著，F值为0.997496可决系数也显著。最后修正严重多重共线性影响后得到的模型为：(4)异方差性的检验时间序列模型也可能存在异方差。我们运用white检验来验证该模型是否存在异方差。得到如下结果：由white检验知道，在0.05的显著水平下，自由度为4的开方临界值为14.86，n的值大于Obs*R-squared 的值，所以接受原假设，即认为该模型不存在异方差性。（6）自相关检验根据回归结果可知D.W.=2.080786，且样本容量为20，有三个解释变量的条件下，给定显著水平=0.05.查D.W.表得=1.10，d=1.54,这时有D.W.dU,这表明模型中不存在自相关。而且此时R-squared为0.997496，且t、f统计量也均达到理想水平。六、本文的结论由上表可得最终的私人汽车拥有量的模型为：（-17.44645）（16.69633） （-6.904483） （5.398387）=0.997496 =0.997027 F=2124.844模型的主要经济意义解释如下：1、 收入是影响私家汽车拥有量的重要因素由上述的回归模型的各变量的系数的经济意义来看，lnX1的系数2.047129大于1，表明私家车的拥有量相对于收入来说是富有弹性的。即是说，在19912010年间，在其它解释变持不变的条件下，随着人均可支配收入的增加引起的全国的私家车拥有量的增长幅度大于全国的人均可支配收入的增长幅度。同时，该弹性系数大于其它变量的弹性系数，故而收入是影响私家车拥有量的最重要的因素。2、 公路里程对私家车拥有量有一定影响公路里程lnX2的系数0.461223，小于1，表明在19912010年间，在其它解释变持不变的条件下，随着公路里程数的增加引起的全国的私家车拥有量的增长幅度小于全国的公路里程数的增长幅度。该弹性系数没有全国人均可支配收入变量的弹性系数大，但是其影响为正，说明公路里程数的增加有助于增加私家车拥有量。3、 全国原材料、燃料及动力购进价格指数影响显著全国原材料、燃料及动力购进价格指数lnX3的9，系数符号符合预期结果，系数-1.35043，绝对值大于1，富有弹性，表明全国原材料、燃料及动力购进价格指数在19912010年间的增加，对全国的私家车拥有量的减少影响显著。七、政策建议从以上分析可见，全国私人汽车拥有量与人均可支配收入、公路里程和全国原材料、燃料及动力购进价格指数存在着一定