對我國gdp影響因素的分析-wenkub
2023-07-11 23:52:56 本頁面
【正文】 摘要：運用19872012年我國城鎮(zhèn)、農村人均收入，恩格爾系數(shù)以及就業(yè)人數(shù)的數(shù)據，先對GDP進行繪制相關圖，單位根檢驗，在建立了古典線性回歸模型，通過OLS回歸、多重共線性分析、懷特異方差檢驗、對變量進行單位根檢驗、Johansen協(xié)整檢驗、RESET檢驗、Chow穩(wěn)定性檢驗等實證分析了城鎮(zhèn)、農村人均收入、恩格爾系數(shù)以及就業(yè)人數(shù)對我國GDP影響。由此可見，GDP作為現(xiàn)代國民經濟核算體系的核心指標，它的總量可以反映一個國家和地區(qū)的經濟發(fā)展及人民的生活水平，其結構可反映社會生產與使用，投資與消費之間的比例關系及宏觀經濟效益，對于經濟研究、經濟管理都具有十分重要的意義。數(shù)據收集（數(shù)據來自《中國統(tǒng)計年鑒》中國國家統(tǒng)計局網站）：數(shù)據基于全國范圍內各年年末的數(shù)據統(tǒng)計，樣本數(shù)據如圖1：圖1數(shù)據匯總整理，其中：gdp：國內生產總值，tc：城鎮(zhèn)居民人均收入， cc：農村居民人均收入， te：城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)， ce：農村居民恩格爾系數(shù)，tw：城鎮(zhèn)居民就業(yè)人數(shù)，cw：農村居民就業(yè)人數(shù)。PAC 是估計的偏相關系數(shù)值，QStat表示的是Q統(tǒng)計量的值，Prob是Q統(tǒng)計量的伴隨概率。圖5中的是GDP序列進行ADF方法下的單位根檢驗。而prob欄，顯示的信息是接受原假設的把握程度或是拒絕原假設犯錯的概率，此處，是1，表示有100%的把握接受原假設，即原序列具有單位根，是非平穩(wěn)的。由圖6所示回歸結果可知：，所以數(shù)據的擬合優(yōu)度較好。方程總體線性的顯著性檢驗統(tǒng)計量F=，概率prob.=，表明模型的線性關系在99%的置信水平下顯著成立。3 對變量GDP TC CC TW CW進行單位根檢驗圖10（多變量的單位根檢驗）由圖10知對變量GDP TC CC TW CW進行單位根檢驗，檢驗結果，則接受原假設H0，即存在單位根，序列組為隨機游走，是不穩(wěn)定的。Johansen協(xié)整檢驗是按照協(xié)整關系的個數(shù)從0到K1順序進行的，直到拒絕相應的原假設為止。由于協(xié)整矢量并不唯一，因此一般情況下Eviews都會強加一個正規(guī)化約束限制。圖14（續(xù)圖13）圖15（續(xù)圖14）圖16（續(xù)圖15）5 殘差檢驗（1）殘差自相關Q檢驗圖17（殘差擬合表）圖18（殘差自相關的Q檢驗）從圖18中可以看到一直滯后到12階，所以不可以拒絕原假設，認為模型回歸的殘差序列不存在自相關。JB統(tǒng)計量（JarqueBera） =，其概率probability=，表明在99%以上的置信水平下，接受原假設H0：序列服從正態(tài)分布。（4）殘差異方差檢驗圖21（殘差異方差檢驗）在圖21中，Heteroskedasticity，即懷特異方差檢驗，主要用于檢驗殘差序列是否存在異方差，F(xiàn)statistic是輔助方程整體顯著性的F統(tǒng)計量；Obs*Rsquared是懷特檢驗的統(tǒng)計量NR2，通過比較Obs*，因此接受懷特檢驗原假設，認為原方程的的殘差序列不存在異方差。（1） Chow突變點檢驗根據回
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