计量经济学课程论文例文

1、居民储蓄影响因素分析摘要：近年来，我国采取了多次利率政策，然而都没有达到应有的效果，为何在西方的“灵丹妙药”在中国却失效了呢？本文透过中西方经济学者的观点，以天津市的有关数据为例进行建立多元回归模型，并通过异方差、序列相关、多重共线性的检验与修正，深入分析了居民储蓄的影响因素，从而得出利率对居民储蓄的作用必须建立在一定的条件上的结论。之后进行了虚拟变量引入、联立方程等一系列的检验与分析，在进一步了解相关影响因素特点的同时，也熟练掌握了计量经济学的分析工具与方法，并进一步加深了对计量经济学相关思想的理解。关键字：居民储蓄，影响因素，回归分析研究主题：以柳州市数据为例，研究影响城镇居民储蓄的因素，

2、初步考虑影响因素可能有城镇居民可支配收入、消费者物价指数（CPI）、银行定期一年存款利率。数据类型：时间序列数据数据频度：年起止时间：1992-2006年主要研究方法：多元线性回归、异方差、序列相关、多重共线性的检验与修正、虚拟变量引入、联立方程等。1 模型的提出根据我国经济状况及发展趋势来看，居民储蓄每年都大幅度递增，究其原因，我们认为，居民储蓄主要受以下因素的影响。一、个人可支配收入(R)我们知道，居民储蓄是居民把可支配收入中暂时不用于消费的部分存入银行或购买有价证券，故个人可支配收入是储蓄之源泉。我国从改革开放以来，个人可支配收入以17.8%的平均速度增长，这就为储蓄的增加提供了基础。根

3、据研究表明，人均收入较低的国家，储蓄率一般较低，部分原因就是生存需要限制了储蓄能力。中等收入的国家，特别是亚洲新兴的工业化国家，随着收入的增长，储蓄率有大幅度上升的趋势。而一些人均收入水平较高的国家，如加拿大、英国和美国，储蓄率平稳，甚至有所下降(国际货币基金组织编，1995)故而可知，个人可支配收入在储蓄中的影响非常重要。二、通货膨胀率(P)通货膨胀是指整体物价水平的上升，通货膨胀率则是这种水平的具体体现。通货膨胀率主要受收入水平的影响，并进而影响储蓄水平。通货膨胀率越高，实际收入水平越低，并且实际利率也会越低，故储蓄也会下降。我国数次采用利率政策，一定程度上是由于其效果被通货膨胀抵销了。三

4、、利率(I)利率的升降直接影响到存款的收益，因此利率理论上应该对居民储蓄有着重要的影响。提高利率会促使人们将收入存入银行储蓄起来，相反降低利率则有利于促进投资与消费。四、其他当然，影响储蓄的因素很多，也很复杂，本文也不可能把它们一一列举出来，它们都会对储蓄都会产生一定的影响。如，文化、城乡居民储蓄的心态、人口老龄化等等。但相对来说，其影响比较稳定，不容易变化，为了研究方便，所以在模型中，它们被视为参数和误差部分。2 数据及来源我们小组选取了天津市的数据为例，来对该问题进行回归分析与建模。一、居民储蓄（S）我们以在国家统计局的国家统计数据库找到的“按城市分城乡居民储蓄年末余额年度统计（天津市）”

5、的数据为居民储蓄数据来源，具体如表1所示。（国家统计局、国家统计数据库官方网址如下：国家统计局国家统计数据库）二、个人可支配收入(R)个人可支配收入的数据来源同样是国家统计局的国家统计数据库，具体如表2所示。三、通货膨胀率(P)我们以消费者物价指数CPI来代表通货膨胀率，国家统计局的国家统计数据库中有天津市1986年至2007年的CPI数据，各年数据是以上一年的数据为100%，因此需要调整为绝对数据。由于个人可支配收入数据只有1992年至2006年的，故只计算1992年到2006年CPI的绝对数据，即以1992年的CPI为100%，计算出各年的CPI绝对数据如表3第三列所示。表1 柳州市城乡居

6、民储蓄年末余额年度统计 表2 柳州市城镇居民可支配收入年份金额（单位：万元）199220841441994年31306821995年39981521996年59807241997年39981521998年84848321999年102479242000年117239972001年128495372002年148638002003年182532002004年211697002005年246241002006年28110200年份金额（单位: 元）1992年2238.381993年2769.261994年3982.131995年4929.531996年5967.71199

7、7年6608.391998年7110.541999年7649.832000年8140.52001年8958.72002年9337.562003年10312.912004年11467.162005年12638.552006年14283.09 表3 居民消费价格指数(CPI)年度统计年份环比数据（单位：%）绝对数据（单位：%）上期=1001992年为100%1992年111.41001993年117.6117.61994年124145.8241995年115.3168.13511996年109183.26721997年103.1188.94851998年99.5188.00381999年98.91

8、85.93572000年99.6185.1922001年101.2187.41432002年99.6186.66462003年101188.53132004年102.3192.86752005年101.5195.76052006年101.5198.6969四、利率(I)表4是从中国人民银行网站得到的历史存款利率统计表。（中国人民银行官方网站网址为：）表4 中国人民银行金融机构人民币存款基准利率调整时间活期存款定    期     存    款三个月半年一年二年三年五年2.886.37.7410.

9、0810.9811.8813.682.164.326.488.649.3610.0811.521.83.245.47.567.928.2892.164.867.29.189.910.812.063.156.66910.9811.712.2413.862.974.867.29.189.910.812.061.983.335.47.477.928.2891.712.884.145.675.946.216.661.712.884.145.225.586.216.661.442.793.964.774.864.955.221.442.793.333.783.964.144.50.991.982.162

10、.252.432.72.880.721.711.891.982.252.522.790.721.712.072.252.73.243.60.721.82.252.523.063.694.140.721.982.432.793.333.964.410.722.072.613.063.694.414.950.812.342.883.333.964.685.220.812.613.153.64.234.955.490.812.883.423.874.55.225.760.723.333.784.144.685.45.850.723.153.513.874.415.135.580.722.883.24

11、3.64.144.775.130.361.982.252.523.063.63.870.361.711.982.252.793.333.6我们选取了其中一年定期存款的利率代表存款利率水平。故将一年定期存款的利率调整历史摘出，如表5所示。并进一步根据表5的调整时间，计算得出按时间计算的年平均利率，如表6所示。表5 一年期定期存款利率调整历史 表6 按时间计算的年平均利率调整时间利率（单位：%）10.088.647.569.1810.989.187.475.675.224.773.782.251.982.252.522.793.063.333.63.874.143.873.62.522.25年份年

12、平均利率（单位：%）19927.5619939.39199410.98199510.9819969.2119977.1719985.02519993.01520002.2520012.2520022.02520031.9820042.02520052.2520062.34五、数据汇总将以上数据汇总，得到如表7所示的全部数据结果。表7 数据汇总表年份城镇居民储蓄可支配收入CPI年平均利率SRPI199215880932238.381007.56199320841442769.26117.69.39199431306823982.13145.82410.98199539981524929.5316

13、8.135110.98199659807245967.71183.26729.21199739981526608.39188.94857.17199884848327110.54188.00385.0251999102479247649.83185.93573.0152000117239978140.5185.1922.252001128495378958.7187.41432.252002148638009337.56186.66462.02520031825320010312.91188.53131.9820042116970011467.16192.86752.0252005246241

14、0012638.55195.76052.2520062811020014283.09198.69692.343 建模与分析最小二乘回归结果如下可以看出，利率的回归结果并不好。下面我们将对该模型进行异方差、序列相关、多重共线性等检验与修正，以期对模型予以改进。3.1 异方差检验与修正一、先用图示法进行检验（a）用被解释变量S与解释变量R,P,I分别作散点图如下：S与RS与PS与I由以上散点图知，异方差表现的并不明显。（b）用各个解释变量与残差平方（E表示残差平方，即E=resid2）的散点图观察异方差性 R与EP与EI与E由以上几个图也可以看出大部分点落在一条斜率为零的直线附近，异方差性并不明显

15、。2 怀特检验检验结果如下由图知， n R2=12.43922,由怀特检验值，在=0.05的情况下，查2分布表，可知临界值20.05（9）= 16.9190 ，进行比较发现n R2=12.43922<20.05（9）=16.9190,所以接受原假设，表明原模型在所取水平下，不存在异方差。3 异方差的修正（WLS）选用权数w=1/abs(resid)来进行修正，修正后的结果如下所示。可以看出，与修正前的最小二乘结果相比，本结果中的解释变量I的P值有明显的改善。3.2 序列相关性检验1图示法检验，用残差e与其滞后一阶序列e01的自相关图进行观察，自相关图如下。由图知，残差及其滞后一期值大多在

16、原点附近，序列相关性并不显著。2 解析法检验(a) 回归检验法以回归残差et作为被解释变量，选取其滞后一期值et-1作为解释变量，建立模型et=et-1+t ,如果不显著为0，则认为随机误差项之间存在序列相关性。对该式子进行最小二乘估计，结果如下：由表中结果可以判断，随机误差项之间并不存在显著的相关关系，原模型的序列相关性并不显著。(b) DW检验由之前的结果知DW值为2.4694，可能存在较弱的负相关关系。(c) 拉格朗日乘数检验检验结果如下：由图中值可知，右上角的P值远大于0.05的水平，可以接受不存在序列相关性这个原假设，即可以认为序列不相关。由以上方法检验结果可知，序列相关性并不显著，即便有，也是较弱的相关性。现在我们仍对其进行序列相关性的修正，从修正的效果来决定是否保留修正结果。运用一阶差分法进行修正后，可以得到其中一种相对较好的修正结果如下，然而DW值相对原来却有所增大。经过多种不同的差分模型，结果发现对DW值并没有明显的改善，甚至导致DW值增大，所以不需要对原模型进行进一步的修正。参考文献1 厉以宁中国宏观经济的实证分析M北京：北京大学出版社，19922