计量经济学-研究货币供应量与GDP之间的关系

计量经济学期末论文研究货币供应量与GDP之间的关系一、研究背景近年来，随着我国经济的发展，国内生产总值不断增长，且速度迅猛，在我们日常的生活中，每个人都能切身的体会到物价在不断上涨，东西越来越贵了，产生这种现象的原因是复杂多变的，就其主要原因，进行分析，通过货币供应量与GDP的回归模型，来探究货币供应量是否与GDP的增长有密切关系。二、指标选取和数据搜集为了研究二者之间的关系，在本次实验中，取了1990—2012年间货币供应量与GDP的数据，选取数据如下图所示：货币供应量与GDP总额数据表（单位：亿元）年份货币供应量（GDP）199015293.418667.8199119349.921781.5199225402.226923.5199334879.835333.9199446923.548197.9199560750.560793.7199676094.971176.6199790995.3789731998104498.584402.31999119897.989677.12000134610.399214.62001158301.9109655.22002185007120332.72003221222.8135822.82004254107159878.32005298755.7184937.42006345603.6216314.42007403442.2265810.32008475166.6314045.42009606225340902.82010725851.8401512.820118515904731042012974159.5518942.1三、实验过程（一）模型设定为了研究货币供应量与GDP之间的关系，选择“货币供应量”（用Y表示）为解释变量，“国内生产总值”（用X来表示）为被解释变量。1990--2012年货币供应量与GDP年份Y货币供应量X（GDP）199015293.418667.8199119349.921781.5199225402.226923.5199334879.835333.9199446923.548197.9199560750.560793.7199676094.971176.6199790995.3789731998104498.584402.31999119897.989677.12000134610.399214.62001158301.9109655.22002185007120332.72003221222.8135822.82004254107159878.32005298755.7184937.42006345603.6216314.42007403442.2265810.32008475166.6314045.42009606225340902.82010725851.8401512.820118515904731042012974159.5518942.1做出的Y货币供应量与X(GDP)的散点图，如下所示：从中可以看出，参数估计Y货币供应量与X(GDP)大体上呈现为线性关系，为研究二者变动数量规律，可以建立如下简单线性回归模型：（二）参数估计回归结果Yt=-45858.19+1.878771Xt(7819.759)(0.035179)t=(-5.864399)(53.40666)R2=0.992691F=2852.271余值项、实际值、拟合值的图形（三）模型检验1.经济意义检验所估计的参数β22.统计意义检验（1）拟合优度检验又回归结果得出：可决系数为0.992691，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量X对被解释变量Y的绝大部分差异做了解释。（2）T检验对回归系数的t检验：针对H0:β2=0,由回归结果图可看出，估计的回归系数β2的标准误差和t值分别为Se(β2)=0.35179,t(β2)=53.40666,取显著性水平α=0.05，自由度为n-2=23-2=21,查t分布（3）F检验针对H0:β2=0,给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出k-1=1,和n-k=21的临界值Fα(1,21)=9.83，由于3．计量经济学检验（1）异方差检验nR2=3.831225<X(2)自相关检验：在检测回归模型是否存在自相关性，常用的方法有（1）、图示检验法（2）、DW检验法，在本次实验中，我们采用了图示法这一直观诊断发，对给定的回归模型直接利用普通最小二乘法估计其参数，求出残差项et,以et,作为随机扰动项ui的估计值，再描绘et,的散点图，根据散点图来判断et,的相关性，按照时间顺序绘制回归残差项et的图形，根据残差图可知，存在自相关(3)CO迭代法经图表明，经过调整后的样本共包括22个观测值，迭代8次后瘦脸，AR(1)前面的系数0.6，即ρ的估计值。则原模型估计结果为：Y=-56174.26+1.928647x（-3.069537）（27.17361）括号中的数值为t值。4．根据模型类型，对模型进行短期预测如