我國財政支出與經(jīng)濟增長計量分析-在線瀏覽
2024-08-09 14:05本頁面
【正文】 經(jīng)濟體中，會再很大程度上拉動總產(chǎn)出的增加。數(shù)據(jù)在圖中顯示出很明顯的相同趨勢和季節(jié)波動（圖3）。圖3 財政支出和GDP的季節(jié)波動 平穩(wěn)性檢驗VAR模型要求所要研究的變量要具有協(xié)整關系，要有協(xié)整關系則變量之間必須是同期單整，所以首先對財政支出、GDP的對數(shù)時間序列做單位根檢驗，這里使用的是ADF檢驗法，結果如下表1。單位根檢驗的結果顯示，財政支出和GDP取對數(shù)后的原序列表現(xiàn)不平穩(wěn)，而經(jīng)過一階差分后在5%的水平上顯著平穩(wěn)。 協(xié)整檢驗本文使用Johansen多變量系統(tǒng)極大似然估計法對多變量時間序列進行協(xié)整檢驗。為了保持合理的自由度使模型參數(shù)具有較強的解釋力，同時又要消除誤差項的自相關，因此無約束VAR模型的最佳滯后階數(shù)通過對應的LR值、AIC值、SC值等確定，經(jīng)檢驗表明無約束VAR模型的最佳滯后階數(shù)為2（檢驗過程見表3）。協(xié)整檢驗結果如表2所示。實際軟件檢驗結果是存在兩個協(xié)整向量。協(xié)整方程如下lngdp=+ ()從協(xié)整方程可以看出GDP受財政支出變動影響顯著，從長期反映出財政支出每增長1個百分點，財政支出從長期對經(jīng)濟的拉動作用非常強勁。 VAR模型的構建（1） VAR模型傳統(tǒng)經(jīng)濟計量方法是一經(jīng)濟理論為基礎來描述變量關系的模型，VAR（向量自回歸）是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立模型，VAR模型把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構造模型，1980年西姆斯（）將VAR模型引入到經(jīng)濟學中，推動了經(jīng)濟系統(tǒng)動態(tài)性分析的廣泛應用。最一般的VAR模型數(shù)學表達式為： t=1,2,3,….,T 其中是k維內(nèi)生變量向量，是d維外生變量向量，p是之后階數(shù)，k*k維矩陣和k*d維矩陣是待估計的參數(shù)矩陣。模型（1）中內(nèi)生變量有p階滯后，所以可稱其為一個VAR（p）模型。該模型的最佳滯后階數(shù)通過對應的LR值、AIC值、SC值等確定，經(jīng)檢驗表明無約束VAR模型的最佳滯后階數(shù)為2（見表3），且被估計的VAR模型的所有根的模都小于1并位于單位圓內(nèi)，所以VAR（2）模型是穩(wěn)定的。LagLogLLRFPEAICSCHQ02 * *3lngdplncz=+ + +e1te2t (1)（2）Granger因果檢驗Granger（1969）解決了x是否引起y的問題，主要看現(xiàn)在的y能夠在多大程度上被過去的x解釋，加入x的滯后值是否使解釋程度提高。一個變量如果受其他變量的滯后影響，則稱他們具有Granger因果關系。表4 granger因果關系檢驗結果原假設χ2統(tǒng)計量 自由度P值lngdp不是lncz的granger原因lncz不是lngdp的granger原因 2即lngdp是lncz的granger原因，而lncz不是lngdp的granger原因?？山?jīng)濟增長受到財政支出的滯后影響卻不明顯，這一點與現(xiàn)實情況相左。在下列各圖中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，這里選擇滯后10期（單位：季度），縱軸表示響應變量的響應波動，實線表示脈沖響應函數(shù)，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。這說明lngdp在受到正
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