宏观经济学实验指导手册模板

从上述公式能够看出,当政府支出G变动时,国民收入变动量△Y=△G/1－b;当税收T变动时国民收入变动量为△Y=b△T/1-b,其中1/1-b为政府支出乘数,b/1-b为税收乘数。1.3.5根据IS-LM模型和财政政策的相关理论知识,选取GDP增长率GDPR为被解释变量,财政收入增长率和财政支出增长率为解释变量建立普通线性模型和双对数模型;对数据进行处理;对变量进行单位根检验;采用EViews5.1对模型进行估计;对结果进行分析、解释。1.3.6实验DependentVariable:GDPRMethod:LeastSquaresDate:05/21Sample:1978Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

TER0.5552290.0569479.7499350.0000R-squared-2.077143

Meandependentvar10.04286AdjustedR-squared-2.077143

S.D.dependentvar2.846248S.E.ofregression4.992827

Akaikeinfocriterion6.088943Sumsquaredresid673.0647

Schwarzcriterion6.136521Loglikelihood-84.24520

Durbin-Watsonstat0.8160441.4实验四:货币供给变动对中国经济波动的影响1.4.1实验目的1.理解和掌握货币供给的变动对宏观经济波动的影响;2.经过实验了解不同的经济环境下政府货币政策的选择方案和效果。1.4.2实验设备硬件:PC机软件:Eviews5.1WindowsXP1.4.3实验内容以凯恩斯理论、IS-LM模型和货币政策理论为基础,建立VAR模型,并采用中国1979-货币供给量、投资和GDP的数据考察货币供给量变动对经济波动的影响,验证中国货币政策的效果。1.4.4实验原理1.凯恩斯模型凯恩斯认为货币当局经过改变货币供给量影响人们的灵活偏好即货币需求,进而影响利率、影响真实经济的波动。货币需求函数为:在凯恩斯模型中,金融市场只有长期债券和现金两种金融资产,且能够相互替换。在这一假定条件下,凯恩斯关于货币供给变动对真实经济的影响过程具体为:2.IS-LM模型IS-LM斯模型中货币供给变动对真实经济的影响如下图:①货币供给增加,使LM右移LM①货币供给增加,使LM右移LM1,利率下降;②利率下降引起投资需求增加,收入增加;③收入增加使L1增加,L2减少,利率上升;④IS、LM曲线来回激动,最后达到均衡。货币供给增加对经济的影响过程:1.4.5实验步骤1.选择变量;2.做Granger因果检验,验证是否内生变量;3.进行ADF平稳性和Johansen协整性检验,确保OLS估计的有效性;4.确定VAR计量模型并进行估计;5.对VAR模型滞后结构的检验,确保VAR模型的稳定性;6.产生脉冲响应函数,观察货币供给量的变动如何影响收入增长;7.方差分解,定量地把握GDP增长1%中,货币供给变动对GDP增长的贡献度。1.4.6实验结果

VectorAutoregressionEstimates

Date:05/26/07Time:17:18

Sample(adjusted):1981

Includedobservations:25afteradjustments

t-statisticsin[]LNRM2LNRILNRGDPLNRM2(-1)

1.193989

0.783557

0.491354[6.67879][2.38540][2.42043]LNRM2(-2)-0.268918-0.401911-0.279675[-1.80012][-1.46422][-1.64868]LNRI(-1)-0.148997

0.677755

0.403416[-0.97484][2.41337][2.32440]LNRI(-2)-0.493618-0.484572-0.154302[-2.83962][-1.51713][-0.78171]LNRGDP(-1)

1.005499

0.746780

0.640986[4.05924][1.64078][2.27884]LNRGDP(-2)-0.139662-0.551167-0.346810[-0.68090][-1.46244][-1.48900]C-1.892942

1.290623

2.438863[-2.40792][0.89351][2.73208]

R-squared

0.999081

0.991729

0.995626

Adj.R-squared

0.998775

0.988971

0.994168

Sumsq.resids

0.017873

0.060341

0.023046

S.E.equation

0.031511

0.057899

0.035782

F-statistic

3261.257

359.6947

682.8632

Loglikelihood

55.06824

39.85931

51.89074

AkaikeAIC-3.845459-2.628745-3.591259

Schwarz-3.504174-2.287459-3.249974

Meandependent

8.955200

8.067200

8.995600

S.D.dependent

0.900172

0.551328

0.468545

Determinantresidcovariance(dofadj.)

2.72E-09