【《基于VAR模型的江苏省人口老龄化对经济的影响分析案例》1900字】

基于VAR模型的江苏省人口老龄化对经济的影响分析案例（1）影响指标的确定通过广泛阅读人口老龄化对经济社会发展影响的相关文献，得到目前对经济社会影响通常使用人均实际GDP（X1）、劳动人口比重（X2）、人均储蓄额（X3）、老龄人口抚养比（X4）、居民消费支出（X6）五项指标来确定，本文通过《江苏省统计年鉴》以及《中国统计年鉴》整理出2010-2019年以来江苏省以上评价指标的数据，统计结果如下表3-1所示。表3.2.1各影响指标时间序列数据统计表时间（年）人均实际GDP（X1）（元）劳动人口比重（X2）人均储蓄额（X3）（元）老龄人口抚养比（X4）居民消费支出（X5）（元）20105284060.57%4971815.00%1276320116229060.33%5749114.20%1472820126843660.13%6434115.26%1632920137460759.98%6799016.47%1792520148187459.81%6952316.26%1916420158799559.66%7162817.02%2055620169525959.43%7392717.83%22130201710718959.25%7518318.32%23469201811516859.01%7685118.58%25007201912360758.82%7987219.4%26697其中：劳动人口比重为：劳动适龄人口（18-65岁）/区域总人口*100%；老龄人口抚养比为：65岁老龄人口/15岁-65岁人口数量*100%；居民消费支出为：各年城镇居民消费支出与农村居民消费支出平均值。（2）结果分析1.平稳性检验建立VAR模型之前必须进行平稳性检验，将数据导入后分别对各项指标进行平稳性检验，结果统计如下表所示：表3.2.2平稳性检验结果统计表变量名称ADF结果1%显著性水平5%显著性水平10%显著性水平X1-3.61721-4.22423-3.21022-2.79893X2-3.88712-4.621762-3.51875-2.87163X3-4.10928-4.278123-3.42918-2.71761X4-4.19822-3.92123-3.12876-2.42764X5-5.13874-4.51827-3.52133-2.87199根据表中分析结果，各项指标的ADF检验在5%的显著性水平下均小于临界值，表明各个指标均为一阶单整序列，具有统计学分析的意义，可以进行下一步分析。2.确定滞后阶数将各项指标选定，通过“open”-“asVAR”进行，由于不能确定滞后阶数为几阶，本文预先选择滞后阶数为4阶，分析结果如下图所示。图3.2.1滞后阶数确定过程按照上述分析，输出一下结果。表3.2.3滞后阶数的确定结果输出统计表

LagLogLLRFPEAICSCHQ0-348.3526NA

7.74e+10

39.26140

39.50872

39.295501-236.8488

148.6716*

5914330.

29.64987

31.13382

29.854492-189.6934

36.67643

1196117.*

27.18816*

29.90874*

27.56329*根据以上结果，针对江苏省人口老龄化对经济的影响，以各统计变量后*统计量最多计算，可判定该VAR模型的滞后阶数为2阶。3.格兰杰因果检验在判定序列稳定的前提以及确定滞后阶数以后，就可以进行格兰杰因果检验。格兰杰因果检验是一种分析变量之间的因果的办法，该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫格兰杰（CliveW.J.granger所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差在时间序列情形下，两个经济变量ⅹ、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。应用在本文中，主要探究GDP的情况与人口老龄化之间的关系是怎样的？是经济的影响为人口老龄抚养比的因，还是人口老龄化抚养比反作用与人均实际的GDP。检验的过程如下：图3.2.2格兰杰因果检验过程表3.2.4格兰杰英国检验结果输出统计表

NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.

XdoesnotGrangerCauseY

8

0.461780.3686

YdoesnotGrangerCauseX

4.055210.0023上表中，Y代表人口老龄抚养比，X代表人均GDP，可以看出，在5%的显著性水平下，假设人均GDP不是人口老龄抚养比的格兰杰因的概率为0.3686>0.05；假设人口老龄抚养比不是人均GDP的格兰杰因的概率为0.0023<0.05，表明拒绝原假设，综上所述可得人口老龄化与经济发展之间有单项协整关系，人口老龄化对经济（GDP）有单项的作用，经济对人口老龄化没有影响作用。4.模型稳定性的判断按照滞后阶数为2阶的情况进行模型的稳定性判断，输出结果如下图所示。图3.2.3模型的稳定性检验结果从图4-5可以看出，该模型的特征根全部落入圆内，其中横线上的点表示特征根为正数，其余点表示为负数，表明模型通过了稳定性检验。输出建立的VAR数学模型如下所示：X1=C(1,1)*X1(-1)+C(1,2)*X1(-2)+C(1,3)*X2(-1)+C(1,4)*X2(-2)+C(1,5)*X3(-1)+C(1,6)*X3(-2)+C(1,7)*X4(-1)+C(1,8)*X4(-2)+C(1,9)*X5(-1)+C(1,10)*X5(-2)+C(1,11)X2=C(2,1)*X1(-1)+C(2,2)*X1(-2)+C(2,3)*X2(-1)+C(2,4)*X2(-2)+C(2,5)*X3(-1)+C(2,6)*X3(-2)+C(2,7)*X4(-1)+C(2,8)*X4(-2)+C(2,9)*X5(-1)+C(2,10)*X5(-2)+C(2,11)X3=C(3,1)*X1(-1)+C(3,2)*X1(-2)+C(3,3)*X2(-1)+C(3,4)*X2(-2)+C(3,5)*X3(-1)+C(3,6)*X3(-2)+C(3,7)*X4(-1)+C(3,8)*X4(-2)+C(3,9)*X5(-1)+C(3,10)*X5(-2)+C(3,11)X4=C(4,1)*X1(-1)+C(4,2)*X1(-2)+C(4,3)*X2(-1)+C(4,4)*X2(-2)+C(4,5)*X3(-1)+C(4,6)*X3(-2)+C(4,7)*X4(-1)+C(4,8)*X4(-2)+C(4,9)*X5(-1)+C(4,10)*X5(-2)+C(4,11)X5=C(5,1)*X1(-1)+C(5,2)*X1(-2)+C(5,3)*X2(-1)+C(5,4)*X2(-2)+C(5,5)*X3(-1)+C(5,6)*X3(-2)+C(5,7)*X4(-1)+C(5,8)*X4(-2)+C(5,9)*X5(-1)+C(5,10)*X5(-2)+C(5,11)5.脉冲响应分析经过以上步骤，建立江苏省人口老龄化与GDP的脉冲响应分析结果如下图所示，图3.2.4人口老龄化对GDP的脉冲响应分析结果上图图中横轴表示脉冲响应函数考察的滞后期数（年），纵轴表示变量之间在一单位标准差冲击作用下的变动程度，实线为一单位标准差冲击的脉冲影响函数，虚线表示一单位标准差冲击正负两倍置信带。在模型中将脉冲响应函数考察的滞后期数设定为10年，可以看出：在时间周期较长的跨度来看，人口老