GDP增长与经济开放度指标之间的关系

1、.：.；GDP增长与经济开放度目的之间的关系一、数据来源及阐明本文采用的数据来源于(2021) 、1985- 2021 年，分别从货物贸易开放度和效力贸易开放度、投资开放度来反映经济增长和各开放度目的之间的关系。模型中涉及的变量主要有: 直接投资开放度对数、货物贸易开放度对数、效力贸易开放度对数和经济增长目的。分别由直接投资总额、货物贸易总额、效力贸易总额与GDP 的比值得到。(1) 国内消费总值(GDP)的自然对数值。(2) 商品贸易总额与GDP比值(商品贸易开放度)的自然对数值。(3) 效力贸易总额与GDP比值(效力贸易开放度)的自然对数值。(4) 直接投资总额与GDP比值(直接投资开放度

2、)的自然对数值。二、熟习eviews的运用 建立多元线性回归知道这个模型不合理，目的是练习一下eviews的运用。Estimation Command:=LS LNGDP LNGOOD LNINV LNSERV CEstimation Equation:=LNGDP = C(1)*LNGOOD + C(2)*LNINV + C(3)*LNSERV + C(4)Substituted Coefficients:=LNGDP = 0.7700874018*LNGOOD + 0.02062217682*LNINV + 1.678423*LNSERV + 16.974928961高拟合优度。为0.89

3、9795，调整的为0.878322。2从各变量t检验的p 值看：lnserv和常数项都有较小的p值，较大的t统计量，变量显著性显著；而lngood和lninv那么不显著。设显著程度为95%，接受前两个变量的显著性假设，回绝后两个变量的显著性假设。3方程线性显著。从F检验的结果看，F统计量大，对应P值几乎为零，在95%的置信度下经过方程线性关系成立的假设。4序列相关性难以判别。从DW值=1.245111的检验结果看，方程存在序列相关性的不完全正相关性。从图中的信息看，模型有着高拟合优度，部分变量不显著的特点，所以存在多重共线性的能够性很大。用相关系数法检验的结果见以下图，结果阐明，lngood，

4、lnserv和lninv之间都存在着较高的相关性，而lngood和lnserv之间的相关性较弱。以上结果与实际相符，由于经济活动的继起性，经济变量之间通常存在较强的联络。投资的添加本身就会带动货物贸易与效力贸易，我们需求修正模型的设定方式。三、3个计量经济学分析角度熟习eviews的运用之后，挑选三个较合理的计量经济学模型，从不同角度对数据逐个进展分析：滞后变量模型、随即时间序列分析模型、向量自回归模型。1、滞后变量模型经济变量不仅遭到同期各种要素的影响，而且也遭到过去某些时期的各种要素的影响，因此我们选择滞后变量模型来处理问题。利用滞后变量模型分别调查货物贸易开放度、效力贸易开放度、投资开放

5、度对GDP增长的滞后影响期数及影响力度。经过模型的估计结果考量货物贸易开放度、效力贸易开放度、投资开放度对GDP增长的重要性。2、随机时间序列分析模型首先用ADF检验各时间序列数据的平稳性，算出来的检验统计量都大于各临界值，接受原假设，可以以为序列在这些显著性程度下都是非平稳的。不能经过ADF检验。时间序列数据不平稳，对这个变量做一阶差分，然后验证其平稳性。 算出来的检验统计量都小于各临界值，回绝原假设，可以以为这些时间序列的一阶差分在这些显著性程度下都是平稳的，经过ADF检验。时间序列数据平稳了，察看它的偏相关与自相关图，选择适宜的模型，建立时间序列自回归模型。下面给出残差序列的自相关系数和偏相关系数，相关图如下：虚线之间的区域是自相关中正负两倍与估计规范差所加成的。假设相关值在这个区域内，那么在显著程度为5%的情形下与零没有显著区别。除3阶外，各阶滞后的Q统计量的p值都大于5%，阐明在5%的显著程度下，接受原假设，残差序列不存在序列相关性。3、向量自回归模型向量自回归模型不带有任何事先约束条件，将每个变量均视为内生变量，避开了构造建模方法中需求对系统中每个内生变量关于一切变量滞后值函数的建模问题，它突出的一个中心问题是“让数据本人说话。运用滞后期数确实定、脉冲影响函数、方差分析及向量自回归模型的估计结果分析得到个经济开放度目的对GDP增长的影响。四、3