計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文-用計(jì)量方法驗(yàn)證我國私人汽車消費(fèi)影響因素分析(參考版)
2025-06-11 05:42本頁面
【正文】 最后，雖然模型的擬和程度很好，. 希望老師包涵指正。其次是由于做這種汽車消費(fèi)量模型，最好的數(shù)據(jù)是微觀的數(shù)據(jù)，但是微觀數(shù)據(jù)無法找到，所以只有用建立國家宏觀的消費(fèi)模型，并且用宏觀的數(shù)據(jù)來進(jìn)行估計(jì)，所以模型和數(shù)據(jù)自身存在一些問題。五、局限性分析但是由于學(xué)識(shí)能力有限，還有很多不足。 我們認(rèn)為我國汽車生產(chǎn)廠家只有充分把握影響汽車消費(fèi)的主要因素，緊跟經(jīng)濟(jì)增長和居民可支配收入的變化，在道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的大潮中抓住機(jī)遇，腳踏實(shí)地，才能在以后的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中生存下去。但是目前中國的汽車企業(yè)仍然處于產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一、產(chǎn)品質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)力弱的局面。此外，全國公路的建設(shè)無疑對(duì)居民家用汽車消費(fèi)產(chǎn)生較大影響。另外，分析得出燃油價(jià)格指數(shù)對(duì)我國汽車占有量之間線性關(guān)系很不明顯，對(duì)此變量予以刪除。四、結(jié)論分析最終結(jié)果為：Y = + *X1+ *X2這說明，在其他因素不變地情況下，城鎮(zhèn)居民可支配收入是影響私家汽車消費(fèi)的主要因素，汽車消費(fèi)當(dāng)城鎮(zhèn)人均可支配收入每增加一元。為了驗(yàn)證上面廣義差分結(jié)果，我們同時(shí)做了科克倫奧克特迭代法，結(jié)果如下：表 12 科克倫奧克特迭代結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/11 Time: 15:11Sample(adjusted): 1995 2010Included observations: 16 after adjusting endpointsConvergence achieved after 8 iterationsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1X2AR(1)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)Inverted AR Roots .76 發(fā)現(xiàn)，無論是p值、t值，還是DW值效果都很理想，已沒有自相關(guān)。（3）自相關(guān)進(jìn)行修正：采用廣義差分法，對(duì)e=resid進(jìn)行一階自回歸操作，得到廣義差分方程輸出結(jié)果：表 10 et滯后一期自回歸結(jié)果Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 12/26/11 Time: 19:39Sample(adjusted): 1995 2010Included observations: 16 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. E(1)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood DurbinWatson stat從而可得回歸方程為： = 由上式可知ρ=，對(duì)原模型進(jìn)行廣義差分，得到廣義差分方程Yt – =β0 () + β1(X1t – ) +β2(X2t – ) + ut再對(duì)上式進(jìn)行廣義差分回歸，得輸出結(jié)果：表 11 廣義差分方程輸出結(jié)果Dependent Variable: *Y(1)Method: Least SquaresDate: 12/26/11 Time: 20:01Sample(adjusted): 1995 2010Included observations: 16 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C*X1(1)*X2(1)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)由上表可得到回歸方程為Y = + *X1 + *X2 SE = () () ()T = () () () = F = df = 13 DW = 查5%顯著性水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知Dl = Du = ，模型中2DW=Du說明廣義差分模型中已經(jīng)無自相關(guān)，不必再進(jìn)行迭代。（七）自相關(guān)性檢驗(yàn)（1） 殘差圖：殘差的變動(dòng)連續(xù)為正和連續(xù)為負(fù)，表明殘差相存在一階正自相關(guān)?；蛘哒f模型可能存在不明顯的異方差。接下來我們通過加權(quán)最小二乘法修正異方差，然后與之前的回歸結(jié)果進(jìn)行對(duì)比以最終確定異方差存不存在：（3）修正異方差：運(yùn)用加權(quán)最小二乘法,分別選用權(quán)數(shù)= 1/x1, = 1/x1^2, = sqr(x1) = 1/x2, = 1/x
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