计量经济学期末实验报告(得了90多分)

1、计量经济学实验报告题目：解析中国通货膨胀问题 专业：经济学 班级：2010271 姓名：申傲 李景深 学号：20103340 20103346 计量经济学报告解析中国通货膨胀问题1、 引言1. 问题引入随着中国加入世界贸易组织，我国对外经贸活动达到了前所未有的规模进出口贸易额大幅度增加，利用外资规模不断扩大，与此相适应我国经济也获得了持续高速的增长。进出口贸易顺差高速增长。到2010年中国进出口29727.6亿美元，同比增长34.7%。其中，出口15779.3亿美元，增长31.3%；进口13948.3亿美元，增长38.7%。进出口货物贸易顺差1831.0亿美元，虽较前两年有所下降但总量还是很高

2、，外汇储备达28473.38亿美元，同时国内物价水平飙升CPI指数达到536.1是1978年的5倍多。由于进出口双顺差因素造成的通胀程度越来越重。从历史来看，通货膨胀不仅是宏观经济领域一个永恒话题，而且也是关系到社会、政治稳定的重要问题。按照诺贝尔经济学奖获得者米尔顿弗里德曼的说法，通货膨胀是一种疾病，一种危险的有时甚至会致命的疾病，如不及时制止会摧毁整个社会。长期以来，对于通货膨胀产生机制及其预测的研究吸引着经济学界的普遍关注。尽管对于消费者而言，任何原因引起的通货膨胀只是意味着日常开支的增加，然而不同原因的通货膨胀对宏观调控者来说则可能具有不同的意义。前期的专家学者针对通胀问题提出了各种观

3、点，包括： 萨缪尔森改进的菲利普斯曲线 ，描述失业和通胀的短期替代关系。这个理论是经验理论，由实证而来。刚开始我选这个题目就是因为，菲利普斯曲线和奥肯定律一样，它们引用的变量不太完美，比如，潜在GDP，自然失业率，可能在不同的国家地区和体制下会不同，不能作为普适的经济规律。 消费过低论，消费过低储蓄过高投资过度经济过热 储蓄过多论，企业和政府的高储蓄引发国民储蓄过高投资过高由于消费不足导致净出口扩大宏观经济失衡 投资过多论，依据投资增长率或投资率是否高于某一经验数据来判断我国投资率的高低。 外部冲击论，把宏观经济失衡的根源归因于外部经济的冲击，主张通过汇率调整、资本输出等对外政策来恢复宏观经济

4、均衡。 投资不足论，认为我国宏观经济失衡的根本原因在于投资不足，即没有形成高储蓄下高投资。由于投资不足形成的投资-储蓄缺口最终反映到出口方面，从而形成顺差压力增大、国际收支失衡。 需求拉动型通胀，总需求超过总供给，过量的货币追逐少量的商品。 成本推动型通胀，工资-价格螺旋上升。 结构失衡型通胀，各部门发展程度不一，都向工资率最高的部门看齐引起成本推动型通胀。2. 相关文献1、 戴书松论国际收支大量顺差影响通货膨胀的条件2、 百度百科/view/436773.htm3、 张立红国际收支巨额顺差的风险及应对策略4、 李丹玉国际收支约束下的中国经济增长研究5

5、、 苏梽芳中国通货膨胀不确定性问题研究6、 文博中国经常项目不平衡研究7、 梁峰：我国改革开放以来通货膨胀理论研究综述J，北方经济，2008年第8期。8、 伍戈：对中国通货膨胀的实证研究：从一般到特殊的建模方法J，经济研究，2009年第三期。9、 谢平：中国转型经济中的通货膨胀和货币控制J，经济研究，1994年第五期10、 刘霖，靳云汇：货币供应、通货膨胀与中国经济增长基于协整的实证分析J，统计研究，2005年第三期11、 米尔顿弗里德曼、罗斯弗里德曼：自由选择M（1979年英文版），北京商务印书馆，1982年。12、 邓宏：利率与通货膨胀率关系的实证分析J，商业周刊/中文版，2008年12月

6、。13、 刘元春:中国通货膨胀成因的近期研究及其缺陷J，经济学动态，2008年第十期。14、 王兆旭：我国通货膨胀的形成机制J，金融理论与实践，2010年第4期。15、 王海龙、宋建江、胡国：人民币升值压力、货币失衡与资产价格波动J，金融研究,2007年第4期。2、 理论分析与研究思路理论性描述针对以上提出个各种理论选择相对应的指标首先由于部分指标数据缺失只好舍弃，最后剩下13个指标。分别是被解释变量，消费价格指数（CPI）；解释变量：货币供给M2同比增速（M2），GDP同比增速（GDP），消费支出同比增速（CUM，consum），人民币储蓄存款额增速（SSTORE，save or store

7、），财政支出同比增速（FIS，Fiscal spending），税收同比增速（TAX），货物净出口增速（NX），人民币对美元直接标价汇率同比增速（ER，exchange rate），外汇储备同比增速（ESTORE，exchange store），平均工资增速（WAGE），房地产增加值同比增速（REI，real estate investment），固定资产投资增速（FAI, fixed asset investment）。用这些指标对通胀率进行回归，通过计量经济学的方法求出解释变量对被解释变量的影响程度初步判断中国通胀更符合以上的哪一种理论。变量引入原因：消费价格指数（CPI） 较GDP折算指

8、数和PPI更能反映大部分国民生活的价格水平货币供给M2同比增速（M2）， 直接影响货币存量GDP同比增速（GDP）， 实际GDP增速超过潜在GDP时会存在通胀消费支出同比增速（CUM）， 验证消费过低论人民币储蓄存款额增速（SSTORE）， 验证储蓄过多论财政支出同比增速（FIS）， 直接或间接影响国民可支配收入税收同比增速（TAX）， 直接或间接影响国民可支配收入货物净出口增速（NX）， 绝对量的商品输出人民币对美元汇率同比增速（ER）， 汇率变动影响本国货币购买力外汇储备同比增速（ESTORE）， 外汇储备反映对外输出的未被国民利用的价值平均工资增速（WAGE）， 成本推动型通胀房地产增加

9、值同比增速（REI）， 房地产对价格的影响固定资产投资增速（FAI）。 投资对价格的影响，验证投资过多论和投资过少论3、 数据及处理的说明1. 数据的来源原始数据来源于中国统计年鉴，部分缺失的数据来源于百度文库。2. 对数据所作的加工处理先将数据换算成1978年为基期的实际数据，再将数据指数化（包括定基指数和环比指数）4、 计量经济模型与估计方法1. 模型介绍CPI=C(1)*WAGE+C(2)*ER+C(3)*GDP+UiCPI指的是cpi环比增长率，WAGE指的是平均实际工资环比增长率，ER为人民币对美元直接标价汇率环比增长率，GDP指的是实际GDP环比增长比率。2. 推断方法详见过程由于

10、CPI指数是无量纲量，没有单位，并且表示一个增长速度。所以将其他一些查到的本来不是指数的指标换算成1978年为基期的同比增速。这些变量肯定存在替代性，数据输入后首先进行了相关性检验可以看出消费支出增速与人民币储蓄存款增速是完全正相关的。并且多重共线性明显。相关系数在0.8以上的很多。通过最小二乘估计，验证了消费支出增速与人民币储蓄存款增速是完全正相关，当两个变量同时存在的时候即完全共线时，系数矩阵为非满秩矩阵，行列式的值等于0，矩阵的逆不存在，系数无法估计。？经检查数据在粘贴时选择了粘贴公式而不是数值导致SSTORE和CUM两列数据完全相同。以下为修改后的相关图：上图较前一张图有部分单元格相关

11、系数改变，总体上多重共线性比较严重。对每个时间序列变量进行平稳性检验（大前提），ADF单位根检验。CPI水平值下单位根检验接受H0存在单位根CPI一阶差分下单位根检验拒绝H0不存在单位根重复以上过程，经过单位根检验（ADF）发现，所有的变量都是非平稳的。其中：消费价格指数（CPI） 为一阶单整I（1）货币供给M2同比增速（M2）， 为五阶单整I（5）GDP同比增速（GDP）， 为二阶单整I（2）消费支出同比增速（CUM，consum）， 为二阶单整I（2）人民币储蓄存款额增速（SSTORE，save or store）， 为四阶单整I（4）财政支出同比增速（FIS，Fiscal spendin

12、g）， 为三阶单整I（3）税收同比增速（TAX）， 为二阶单整I（2）货物净出口增速（NX） 为一阶单整I（1）人民币对美元直接标价汇率同比增速（ER，exchange rate）， 为一阶单整I（1）外汇储备同比增速（ESTORE，exchange store）， 为二阶单整I（2）平均工资增速（WAGE）， 为二阶单整I（2）房地产增加值同比增速（REI，real estate investment）， 为二阶单整I（2）固定资产投资增速（FAI, fixed asset investment） 为二阶单整I（2）鉴于这种情况，只好变换指数类型了，就将上面的同比增长速度换算成了环比增长率，

13、再对各个指标进行相关性检验得到下面的图，可见消费支出增速与人民币储蓄存款增速完全共线性仍然存在，但其他变量间的共线性有较大幅度的减弱。环比增长率相关性检验再次进行平稳性检验得：拒绝H0：存在单位根。此时的CPI为白噪声即零阶单整I（0），为平稳序列。重复操作得到以下结果：消费价格指数环比增长率（CPI） 为零阶单整I（0）货币供给M2环比比增长率（M2） 为一阶单整I（1）GDP环比增长率（GDP） 为零阶单整I（0）消费支出环比增长率（CUM） 为零阶单整I（0）人民币储蓄存款额环比增长率（SSTORE） 为一阶单整I（1）财政支出环比增长率（FIS） 为一阶单整I（1）税收环比增长率（TA

14、X） 为零阶单整I（0）货物净出口环比增长率（NX） 为零阶单整I（0）人民币对美元汇率环比增长率（ER） 为零阶单整I（0）外汇储备环比增长率（ESTORE） 为零阶单整I（0）平均工资环比增长率（WAGE） 为零阶单整I（0）房地产增加值环比增长率（REI） 为零阶单整I（0）固定资产投资环比增长率（FAI） 为零阶单整I（0）水平值下的单位根检验接受H0一阶差分时的单位根检验拒绝H0财政支出环比增长率（FIS）在水平值下的单位根检验检验接受H0假设即存在单位根，在一阶差分时拒绝H0，说明FIS存在一阶单位根，但不算很严重。货币供给M2环比比增长率（M2）和人民币储蓄存款额环比增长率（SS

15、TORE）的情况也是一样的。尽管FIS、M2和SSTORE的非平稳性不是很严重这里还是对其进行一阶差分：输入命令“genr dFIS=d(FIS)”、“genr dM2=d(M2)”和“genr dSSTORE=d(SSTORE)”生成新的序列dFIS、dM2和dSSTORE。其经济意义为当年环比增长率较上年环比增长率的差值。#接下来是对多重共线性的检验，其实也是起初确定模型重要解释变量的过程。# 差分后的变量进行普通最小二乘回归，输入命令“ls cpi c cum er estore fai dfisgdp dm2 nx rei dsstore tax wage ”得到下图：可见很少的变量通

16、过了t检验并且F检验是通过的，可能是存在多重共线性。下面进行逐步回归：各个解释变量对被解释变量依次单独回归输入“ls cpi c cum” * “ls cpi c wage” 得出下表：变量 R2CUM 0.049051 DFIS 0.006013DM2 0.042048DSSTORE 0.043344ER 0.154404ESTORE 0.003722FAI 0.090644GDP 0.045627NX 0.011354REI 0.041838TAX 0.013440WAGE 0.294534按R2由大到小排序为：WAGE ER FAI CUM GDP DSSTORE DM2 REI TAX

17、 NX DFIS ESTORE1.首先用WAGE对CPI进行回归Included observations: 32 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.1038900.0166996.2211720.0000WAGE-0.6244260.176438-3.5390770.0013R-squared0.294534Mean dependent var0.055657t检验通过，R2为0.294534。2.加入ERCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0903450.016868

18、5.3561000.0000WAGE-0.5715610.167742-3.4073840.0019ER0.1759860.0796612.2091730.0352R-squared0.396155Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.354511S.D. dependent var0.063938ER通过t 检验，R2有所上升。3.加入FAICoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0934110.0182965.1054720.0000WAGE-0.5347830.187115-2.8580440.

19、0080ER0.1748500.0807882.1643000.0391FAI-0.0386850.082141-0.4709520.6413R-squared0.400901Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.336712S.D. dependent var0.063938FAI未通过t检验，并且R2*有所下降，故舍弃。4.加入CUMIncluded observations: 32 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.1023130.0300233.4078

20、480.0020WAGE-0.5520110.174714-3.1595160.0038ER0.1732390.0809322.1405640.0412CUM-0.1731720.357112-0.4849220.6315R-squared0.401184Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.337026S.D. dependent var0.063938同理，舍弃。5.加入GDPIncluded observations: 32 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C

21、0.0284860.0328040.8683740.3926WAGE-0.6472610.161948-3.9967310.0004ER0.1563050.0756332.0666180.0481GDP0.6912450.3206512.1557530.0398R-squared0.482111Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.426623S.D. dependent var0.063938GDP通过t检验，并且R2*有所增大。6.加入DSSTOREIncluded observations: 31 after adjustmentsC

22、oefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0299150.0321790.9296530.3611WAGE-0.7157280.159190-4.4960520.0001ER0.1146860.0754761.5195080.1407GDP0.7726220.3149802.4529250.0212DSSTORE0.2530090.1242282.0366410.0520R-squared0.550873Mean dependent var0.056807Adjusted R-squared0.481776S.D. dependent var0.064657

23、R2*有明显上升，但t检验在临界值附近，他的加入使得ER不显著，D可能存在多重共线性。Included observations: 31 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0337090.0328501.0261240.3139WAGE-0.7664090.159385-4.8085380.0001GDP0.8404160.3192722.6322830.0139DSSTORE0.3012320.1229832.4493820.0211R-squared0.510988Mean dependent var0.056

24、807Adjusted R-squared0.456654S.D. dependent var0.0646577.加入DM2Included observations: 31 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0268360.0359110.7472750.4616WAGE-0.6196100.181011-3.4230430.0021ER0.1578610.0788812.0012520.0559GDP0.6891770.3359132.0516530.0504DM2-0.0929930.224077-0.415

25、0030.6815R-squared0.482648Mean dependent var0.056807Adjusted R-squared0.403056S.D. dependent var0.064657变换多种组合DM2仍不显著，故舍弃。8.加入REIIncluded observations: 32 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0278350.0343130.8112150.4243WAGE-0.6481210.165224-3.9226870.0005ER0.1575580.0784802.0076

26、320.0548GDP0.7103310.3993991.7785020.0866REI-0.0104340.125753-0.0829690.9345R-squared0.482243Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.405539S.D. dependent var0.063938变换多种变量组合，REI仍不显著。9.加入TAXIncluded observations: 32 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0238110.0329630.722348

27、0.4763WAGE-0.6226910.162914-3.8221960.0007ER0.1656490.0758422.1841400.0378GDP0.7843430.3305902.3725570.0250TAX-0.0597330.054478-1.0964470.2826R-squared0.504188Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.430734S.D. dependent var0.063938相对于第5步，R2*有所提高，但t检验未通过，故舍弃。10.加入NXIncluded observations: 32 aft

28、er adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0366080.0319291.1465160.2616WAGE-0.6999850.158797-4.4080490.0001ER0.1643500.0730012.2513380.0327GDP0.6730710.3090682.1777440.0383NX0.0002840.0001591.7807220.0862R-squared0.536542Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.467881S.D. dependent v

29、ar0.063938R2*有所提高，但t检验未通过，t在拒绝边缘。暂且舍弃。11.加入DFISIncluded observations: 31 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0326610.0345650.9449180.3534WAGE-0.6602540.167921-3.9319390.0006ER0.1466070.0791411.8524780.0753GDP0.6706610.3331922.0128390.0546DFIS-0.0804890.140898-0.5712560.5727R-squ

30、ared0.485677Mean dependent var0.056807Adjusted R-squared0.406550S.D. dependent var0.064657R2*较第5步有所下降且t检验不通过，故舍弃。12.加入ESTOREIncluded observations: 32 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0281930.0331910.8494210.4031WAGE-0.6536340.164187-3.9810370.0005ER0.1550430.0765462.0254930.0

31、528GDP0.6872530.3244672.1181000.0435ESTORE0.0046800.0078330.5974270.5552R-squared0.488868Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.413145S.D. dependent var0.063938R2*下降，t检验不通过，舍弃。经过以上逐步回归最终确立了三个显著的解释变量即WAGE、RE和GDP。其回归结果为Dependent Variable: CPIMethod: Least SquaresDate: 12/18/12 Time: 02:34Sample

32、 (adjusted): 1979 2010Included observations: 32 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0284860.0328040.8683740.3926WAGE-0.6472610.161948-3.9967310.0004ER0.1563050.0756332.0666180.0481GDP0.6912450.3206512.1557530.0398R-squared0.482111Mean dependent var0.055657Adjusted R-squared0.426

33、623S.D. dependent var0.063938S.E. of regression0.048415Akaike info criterion-3.101555Sum squared resid0.065632Schwarz criterion-2.918338Log likelihood53.62488Hannan-Quinn criter.-3.040824F-statistic8.688562Durbin-Watson stat1.005886Prob(F-statistic)0.000311CPI = 0.0284863178311 - 0.647260753985*WAGE

34、 + 0.156304555623*ER + 0.691244714423*GDPCPI = 0.0285 - 0.6473*WAGE + 0.1563*ER + 0.6912*GDP#自相关的检验#N=32,K=3,查表得DL=1.24，DU=1.65。D.W=1.005886DL，初步判断存在自相关。从残差图也可看出，残差出现连续为正或连续为负值，可能存在自相关。有Q统计量和相关图可知存在一阶自相关。自相关的消除：使用广义差分法消除自相关。输入命令“ls cpi c wage er gdp AR(1)”AR（1）指的是随机误差项的一阶自回归。经过20次迭代后收敛自相关已自动消除不需要再检验

35、，但是此时t检验出现不显著，此时我先舍弃了C进行回归得出解释变量t检验显著并且不存在自相关。但是通过残差图隐约感觉存在方差逐渐缩小的趋势即存在异方差。如下图#异方差的检验#利用怀特检验nR2的P值小于0.05，拒绝零假设即辅助回归中存在至少一个系数不为零使得随机误差项存在异方差。#异方差的消除#采用加权最小二乘法估计，对命令“ls cpi wage er gdp ar(1)”产生的残差导出，输入“genr e2=resid2”并去权重为w，输入命令“genr w=1/e2”经过多次试算最终选定的权重为(w=w1.8529)。输入命令“ls(w=w1.8529) cpi er gdp”得到以下回

36、归结果经过怀特检验再次检验nR2的P值大于0.05，已不存在异方差。最终得出结果Dependent Variable: CPIMethod: Least SquaresDate: 12/18/12 Time: 03:49Sample (adjusted): 1980 2010Included observations: 31 after adjustmentsWeighting series: W1.8529CoefficientStd. Errort-StatisticProb.WAGE-0.4244320.004935-86.009510.0000ER0.1231500.00234852.

37、438970.0000GDP0.6180890.00648195.372510.0000Weighted StatisticsR-squared0.999978Mean dependent var0.071563Adjusted R-squared0.999976S.D. dependent var0.379782S.E. of regression0.000524Akaike info criterion-12.17807Sum squared resid7.69E-06Schwarz criterion-12.03929Log likelihood191.7600Hannan-Quinn

38、criter.-12.13283Durbin-Watson stat1.873614Unweighted StatisticsR-squared0.327352Mean dependent var0.056807Adjusted R-squared0.279306S.D. dependent var0.064657S.E. of regression0.054890Sum squared resid0.084361Durbin-Watson stat0.737568CPI = -0.424431949813*WAGE + 0.123150216962*ER + 0.618089066205*G

39、DPCPI = -0.4244*WAGE + 0.1232*ER + 0.6181*GDP5、 计量结果分析1. 回归分析计算的结果CPI = -0.4244*WAGE + 0.1232*ER + 0.6181*GDP2. 计和假设检验结果经济意义的解释CPI指的是cpi环比增长率，WAGE指的是平均实际工资环比增长率，ER为人民币对美元直接标价汇率环比增长率，GDP指的是实际GDP环比增长比率。b1=-0.42440,表示汇率的环比增长率会促使通胀率的增长，汇率上升导致本币贬值，购买力下降即通胀加剧，汇率环比增长率每增加一个百分点，cpi指数即通胀率的环比增长率会增加0.1232个百分点。b3=0.61810,表示实际GDP环比增长率会拉动通胀率的环比增长率，实际GDP环比增长率每增加一个百分比，cpi指数即通胀率的环比增长率会增加0.6181个百分点。6、 结论1. 结论和观点通过最终的表达式可看出，工资、汇率、国内生产总值对通胀的影响是重要的，并且GDP的影响最大。由此可知，至少在所查数据无误的前提下需求拉动型，成本推动型通胀和外部冲击和进出口贸易双顺差引发国内宏观经济失衡论是符合中国国情的。前文所提理论，有一个共同点：有效商品相对与货币稀缺，即过多的货币追逐少量的有效商品。这也是最浅显的特征。我发现很多国内厂