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文本内容:
影响GDP变化的因素分析金融1班李立鹏
(11083027)李铭杰
(11083126)
1、问题的提出摘要随着__开放的逐步深入和____市场经济日益发展,各城区GDP连年攀升,地区GDP反映的是一个地区的综合经济发展水平,其中园林绿化__、城市建成区__、基本建设财政支出都有可能影响GDP的变化本文主要通过对2011年期各省的GDP和园林绿化__、城市建成区__、基本建设财政支出的变动数据进行分析,建立以2011年各省的GDP为被解释变量,以基本建设财政支出、城市建成区__、城市园林绿地__各值为解释变量的多元线性回归模型,从而找出这三个解释变量和GDP间的发展关系,并就此对如何增加GDP、促进产业经济的发展提出一些建议
二、理论综述GDP 的增长对于一个国家有着十分重要的意义,它衡量一国在过去的一年里所创造的劳动成果,而研究它的影响因素不仅可以很好的了解GDP的经济内涵,而且还有利于我们根据这些因素对GDP影响大小来制定工作的重点以更好的促进国民经济的发展
三、数据来源本文所收集的数据来源于《中国统计年鉴2011》和国家___
(一)计量经济模型的建立建立线性回归模型Y=+X1+X2+X3+以Y表示各省的GDP,X1,X2,X3分别表示基本建设财政支出、城市建成区__和城市园林绿地__,表示随机干扰项
(二)模型的估计与检验
1、最小二乘估计建立Eviewsnewworkfile启动Eviews__File/New/workfile建立workfile,在”Workfilestructuretype”中选择”Unstructured”并在”Observations”中输入”31”.__OK.在命令窗口输入“datayx1x2x3”回车,出现“Group”窗口,__输入数据,如下图所示模型的参数估计,用OLS方法估计得可见模型参数估计建立的回归方程为Y=—
3680.981+
2.950740X1+
8.056911X2+
0.004731X3t=-
2.
1532652.
8438104.
5329020.267483=
0.943236=
0.936929F=
149.5521D.W=
1.
7857612、拟合度检验由=
0.943236=
0.936929两个值都接近于1,说明模型的拟合优度好即3个解释变量的变化对GDP变化的解释程度很大,线性影响较强
3、方程显著性检验——F检验给定显著性水平α=
0.05,在自由度为(3,31-3-1)即
(327)下,由截图可知道,F统计量值为F=
149.5521,查F分布表得F
0.05
(327)=
2.96F,对应的P
0.05因此拒绝原假设,方程通过显著性检验,说明模型有意义
4、变量显著性检验——T检验给定显著性水平α=
0.05,查t分布表得自由度为31-3-1=27,临界值
(27)=
2.052,X1和X2对应的P值均小于
0.05可知X1X2都通过了t检验,但X3对应的P值大于
0.05即X3没有通过t检验,表明模型中X3在95%的置信水平下T值不显著,修正系数不高故我们对上述模型进行计量经济学的检验,并进行修正,看是否能使模型方程得到改进
四、模型的异方差性检验用怀特检验法进行检验__OLS回归结果Equation窗口的View→ResidualTests→HeteroskedastcityTestsWhite在弹出窗口的Testtype中选定WhiteOk如图结果如下图由截图可见Obs*R-squared所相应的P值为
0.
05140.05所以接受怀特检验的原假设,认为原方程序列不存在异方差,因此不需要做出修正
五、模型的序列相关性序列相关性的检验D.W检验对原始模型进行OLS回归,结果如下可见,D.W.=
1.785761在
0.05显著性水平下,n=31k=3查D.W.表得dL=
1.30,dU=
1.57,根据模型的自相关状态duD.W.4-du,又有4-dU=
2.43故
1.57D.W.
2.43,故能确定模型不存在1阶序列相关性拉格朗日乘数检验(LM)在OLS回归结果窗口,__View→ResidualTests→SerialCorrelationLMTest在弹出窗口输入“1”如图按OK,结果如下图所示由图可见Obs*R-squared相应的P值为
0.6286大于
0.05,说明模型不存在1阶序列相关性再验证模型是否存在2阶序列相关性,如下由图可见Obs*R-squared相应的P值为
0.7166大于
0.05,说明模型不存在2阶序列相关性因此,说明该模型拟合效果较好,所有变量都通过了t检验,方程也通过了F检验,而且dU=
1.57D.W.4-dU=
2.43,表明模型无自相关,即不存在序列相关性
六、随机解释变量检验逐一检验X1X2X3是否存在内生性导入上一年基本建设财政支出的数据命名为z1.首先检验x1的内生性导入上一年基本建设财政支出的数据并命名为z将X1作为被解释变量,X2X3z作为解释变量,作回归生成残差序列,命名为e加入残差作回归由图可知残差序列E对应的P指小于
0.05,因此x1有内生性,是内生变量由于X1存在内生性,所以运用工具变量法进行修正得出以下结果X1的内生性得到修正
2.检验x2的内生性导入上一年的城市建成区__数据并命名为a,x2作为被解释变量,x1x3a作为解释变量,作回归再生成残差序列,命名为e
2.加入残差作回归由图可知残差序列E2对应的P指大于
0.05,因此X2无内生性,是外生变量
3.检验X3的内生性导入上一年城市园林绿地__的数据并命名为b将x3作为被解释变量,x1x2b作为解释变量,作回归得出残差序列,并命名为e
3.加入残差作回归由图可知残差序列E3对应的P指大于
0.05,因此X3无内生性,是外生变量
七、模型的多重共线性多重共线性的检验检验简单相关系数如下图__Quick→GroupStatistics→Correlations在弹出框中输入”x1x2x3”按OK得到下图由相关系数矩阵表可以得知,表中数据X1与X2的r=
0.912385,X2与X3的r=
0.__9777,X1与X3的r=
0.832822,三个值都非常接近于1,因此说明模型具有很强的共线性下面就要对此模型进行多重共线性的修正运用逐步回归方法进行修正__Quick→Esti__teEquation在弹出窗口__的Method对应下拉列表中选择STEPLS然后按如下要求输入__确定后,得到以下结果可见,=
0.943086,代表模型的拟合优度较高,模型结果剔除了共线性高的解释变量X3,而X1与X2对应t检验的p值分别为
0.0000和
0.0069,均小于
0.05,即都通过了t检验F检验所对应的p值小于
0.05,因此拒绝原假设,通过了显著性检验,整体模型有意义即得到最后的模型为Y=-
3806.881+
2.969199X1+
8.350506X2T=-
2.
3558372.
9167156.074628=
0.943086=
0.939021DW=
1.788833F=
231.9848
八、新模型的再次检验
1、异方差检验得出以下结果由图可见Obs*R-squared相应的P值为
0.0614大于
0.05,所以接受同方差性的原假设,模型不存在异方差性
2、序列相关检验可见,D.W.=
1.788833,在
0.05显著性水平下,n=31k=2查D.W.表得dL=
1.36,dU=
1.50,由于4-dU=
2.50,duD.W.4-du,又有
1.50D.W.
2.50,故能确定模型不存在1阶序列相关性再进行拉格朗日乘数检验(LM)在OLS回归结果窗口,__View→ResidualTests→SerialCorrelationLMTest在弹出窗口输入“1”如图按OK,结果如下图所示由图可见Obs*R-squared相应的P值为
0.6431大于
0.05,说明模型不存在序列相关性再验证模型是否存在2阶序列相关性结果如下由图可见Obs*R-squared相应的P值为
0.8078大于
0.05,说明模型不存在序列相关性因此,说明该模型拟合效果较好,所有变量都通过了t检验,方程也通过了F检验,而且dU=
1.50D.W.4-dU=
2.50,表明模型无自相关,即不存在序列相关性此时,所有参数的t值都已经比较显著,且F值也有了一定的增加,故不再删除变量,选择此模型为修正后的模型可见经过异方差性、序列相关性以及多重共线性检验,可以得出最后的模型为Y=—
3806.881+
2.969199X1+
8.350506X2t=-
2.
3558372.
9167156.074628=
0.943086=
0.939021F=
231.9848
九、预测导入数据Y为GDP,X1为基本建设财政支出,X2为城市建成区__样本数据为31,则导入32个数据假定X1为基本建设财政支出的第32个数据为1000,X2为城市建成区__第32个数据为
2000.作回归,预测由以上的预测可以得出,若某地区某年的基本建设财政支出为1000万元,城市建成区__为2000平方公里,那么该地区该年的GDP为1___
3.11亿元经济意义在城市建成区__不变的情况下,某地区基本建设财政支出每增加1亿元,GDP增加
2.969199亿元,在基本建设财政支出不变的情况下,某地区城市建成区__每增加1平方公里,GDP增加
8.350506亿元
十、结论从模型方程中可看出城市园林绿化__与GDP关联不紧密,而基本建设的财政支出及城市建成区__更为直接的影响了GDP具体来说,其中城市建成区__对GDP影响最大,城市建成区__每增加一个单位,GDP平均增加
8.350506个单位,可见城市建成区面对GDP影响是非常显著的;而基本建设的财政支出对GDP影响相对较少,但仍然有很大贡献城市园林绿化__与GDP关联不大因此,要想提高对GDP的增长,应提高城市建设的规模,合理扩大城市建成区__;同时要充分认识到基本建设是国民经济运行的重要环节是提高GDP扩大社会生产规模、推进技术进步、增强综合国力的重要手段两者都不可忽略当然影响GDP的因素还有很多很多,所以在这次研究范围外的其他因素也不容忽视综上所述,我们采用截面数据拟合的模型能成功的反映GDP与所研究解释变量之间的数量关系,是一个成功的模型
十一、政策建议
1.合理配置基本建设支出,调整基本建设支出结构,加大对国民经济及基础作用的基础设施建设的投资
2.有效控制基本建设投资规模,保持经济稳定
3.合理扩大城市建成区__,提高城市规模质量,提高城市化,促进GDP的增长
4.__应该制定可行性发展规划,协调城市园林建设与国家经济建设的关系,从而也使绿化产业也可以为提高GDP做贡献____1.《中国统计年鉴》
2.顾俊杰《中国基本建设支出和GDP之间关系的调整分析》
3.张明旭《中国建成区__与国内生产总值之间的关系分析》。