計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上目錄1、 續(xù)論11.1、中國(guó)汽車(chē)業(yè)簡(jiǎn)介 11.2、課題的意義 12、 影響中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)量的要素及模型的建立2 2.1、影響中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)量的要素 22.2、模型的建立 23、 回歸模型的檢驗(yàn)和修正53.1、經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)及顯著性檢驗(yàn) 53.2、多重共線性 73.3、異方差性173.4、序列相關(guān)性203.5、滯后變量模型213.6、模型的檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)244、 結(jié)論 265、 參考文獻(xiàn) 271.緒論1.1中國(guó)汽車(chē)業(yè)簡(jiǎn)介 汽車(chē)產(chǎn)業(yè)是資本、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，又是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，具有很大的前后關(guān)聯(lián)度和很強(qiáng)的波及效果。對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)有很強(qiáng)的帶動(dòng)作用。 中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)在中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中起著越來(lái)越

2、重要的作用。據(jù)機(jī)械部預(yù)測(cè)，汽車(chē)工業(yè)正以每年14的速度增長(zhǎng)，僅次于電子工業(yè)15的增長(zhǎng)率而遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它產(chǎn)業(yè)。1997年，汽車(chē)稅收達(dá)200億元，占全國(guó)稅收總額的5.0。在國(guó)家支柱工業(yè)中名列第二。同時(shí)，可解決7.5的就業(yè)人數(shù)。 汽車(chē)工業(yè)反映了制造業(yè)的整體技術(shù)水平。中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度與發(fā)達(dá)國(guó)家相比差距較大。 美國(guó)的汽車(chē)制造、經(jīng)銷與零部件領(lǐng)域直接提供200萬(wàn)人的工作崗位，并使1300萬(wàn)人以上的人們工作于相關(guān)產(chǎn)業(yè)中， 美國(guó)汽車(chē)工業(yè)提供了17的工作崗位。中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)在中國(guó)影響系數(shù)較大的前10個(gè)部門(mén)中位居第二，中國(guó)汽車(chē)工業(yè)對(duì)其它產(chǎn)業(yè)發(fā)展的帶動(dòng)作用很強(qiáng)，高于全國(guó)平均水平22.8。 中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)可以粗略地分為兩大體

3、系：“純粹”的中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)和在華的國(guó)際汽車(chē)集團(tuán)。中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)主要具備以下幾方面的優(yōu)勢(shì)： 1.中國(guó)將成為21世紀(jì)最大的汽車(chē)消費(fèi)國(guó)。2.建立了一個(gè)比較完整的汽車(chē)工業(yè)體系，部分產(chǎn)品已達(dá)到90年代的國(guó)際水平。3.桑塔納、捷達(dá)、奧迪、別克零部件的國(guó)產(chǎn)化率已達(dá)到相當(dāng)?shù)某潭?，顯示出后發(fā)優(yōu)勢(shì)的作用。4.勞動(dòng)力成本低是中國(guó)在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中的比較優(yōu)勢(shì)。中國(guó)汽車(chē)工業(yè)的劣勢(shì)有下列幾個(gè)方面：1.技術(shù)至少落后10年以上。按技術(shù)來(lái)源可分為四類：全部引進(jìn)；測(cè)繪仿制；基本仿制和部分引進(jìn)；參照國(guó)外車(chē)型自行設(shè)計(jì)。引進(jìn)技術(shù)產(chǎn)品達(dá)到80年代水平的占30；進(jìn)行開(kāi)發(fā)的換代產(chǎn)品達(dá)到80年代水平的占30；技術(shù)落后的占402。2.開(kāi)發(fā)能力差。還不具

4、備獨(dú)立的開(kāi)發(fā)能力。3.產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不合理。早期以發(fā)展中型載重汽車(chē)為主，“缺重少輕，轎車(chē)幾乎空白”，到目前轎車(chē)缺口依然很大。4.規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益低。全部產(chǎn)量不及通用公司的五分之一。5.零部件工業(yè)發(fā)展滯后，發(fā)動(dòng)機(jī)和電子件最為薄弱。1.2課題的意義 我國(guó)正處于全面建設(shè)小康社會(huì)的重要戰(zhàn)略機(jī)遇期，大力發(fā)展汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，全面推進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門(mén)持續(xù)健康發(fā)展，使我們當(dāng)前面臨的重大任務(wù) 。因此通過(guò)建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，研究汽車(chē)產(chǎn)量和相關(guān)因素的依存度，對(duì)于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速健康發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。2影響中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)量的要素及模型的建立2.1影響中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)量的要素為了應(yīng)對(duì)入世后更為激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，在更高層次上發(fā)展我

5、國(guó)的民族汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，切實(shí)把握我國(guó)汽車(chē)產(chǎn)量的影響因素是當(dāng)務(wù)之急。而影響到汽車(chē)產(chǎn)量的因素是多方面的。主要包括包括成品鋼產(chǎn)量、石油消費(fèi)總量、鐵路運(yùn)輸量、私人汽車(chē)擁有量、公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度等因素的影響。2.2模型的建立 根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)量的模型，影響汽車(chē)產(chǎn)量的要素包括成品鋼產(chǎn)量、石油消費(fèi)總量、鐵路運(yùn)輸量、私人汽車(chē)擁有量、公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度。因此建立以下模型： 其中Y是汽車(chē)總產(chǎn)量（萬(wàn)輛） 是成品鋼產(chǎn)量（萬(wàn)噸） 是公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度（萬(wàn)公里） 是石油消費(fèi)總量（萬(wàn)噸） 是私人汽車(chē)擁有量（萬(wàn)輛） 是鐵路總運(yùn)量（萬(wàn)噸）是常數(shù)項(xiàng)，（i=1、2、3、4、5）是待估參數(shù)，u是隨機(jī)干擾項(xiàng)。具體數(shù)據(jù)如下表1：年份YX1

6、X2X3X4X5199051.46635102.8316384.69881.62199171.427100104.1117746.89396.041992106.678094105.6719104.75118.041993129.858956108.3521110.726155.271994136.699261111.7821356.238205.421995145.279535.99115.722955.8249.961996147.5210124.06118.5825280.904289.671997158.2510894.17122.6427725.436358.361998163115

7、59127.8528326.272423.651999183.212426135.1730222.335533.88200020712850140.2732307.882625.332001234.1715163.44169.832788.508770.782002325.118236.61176.5235553.113968.982003444.3922233.6180.9838963.9041219.232004509.1128291.09187.0745466.1281481.662005570.4935323.98334.5246727.4061848.072006727.894191

8、4.85345.699949924.4682333.322007888.8948928.8358.371552735.5042876.222008930.5950305.75373.016453334.9843501.3920091379.5357218.23386.082354889.8134574.91通過(guò)Eviews得到上述數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖如下圖：應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)Eviews軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)得到模型的回歸結(jié)果如下表2：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/11 Time: 14:04Sample: 1990 20

9、09Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.0.2.0.0409X2-0.0.-2.0.0390X30.0.0.0.8571X40.0.4.0.0002X5-0.0.-1.0.2509C295.5612170.67951.0.1053R-squared0. Mean dependent var375.5215Adjusted R-squared0. S.D. dependent var358.1339S.E. of regression33.82194 Akaike info crit

10、erion10.12342Sum squared resid16014.93 Schwarz criterion10.42214Log likelihood-95.23421 F-statistic423.2665Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.根據(jù)Eviews結(jié)果得到估計(jì)模型結(jié)果如下： (1.) (2.)(-2.) (0.) (4.) (-1.)=0. =0. F-statistic=423.226 D-W=1.在利用最小二乘估計(jì)進(jìn)行多元函數(shù)回歸時(shí)，需要滿足以下假設(shè)條件：（1） 回歸模型是正確設(shè)定的。（2） 解釋變量、.是非隨機(jī)變量的或是固定的

11、，且各之間不存在嚴(yán)格的線性相關(guān)性（無(wú)完全多重共線性）。（3） 各解釋變量在所抽取的樣本中具有變異性，而且隨著樣本容量的無(wú)限增加，各解釋變量的樣本方差趨于一個(gè)非零的常數(shù)，即n+時(shí)， (4)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有條件零均值、同方差及不序列相關(guān)性 ij3回歸模型的檢驗(yàn)和修正3.1經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)及顯著性檢驗(yàn) 根據(jù)參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)以及參數(shù)估計(jì)量大小的檢驗(yàn)，在經(jīng)濟(jì)意義上是合理的。即由于成品鋼產(chǎn)量、石油消費(fèi)總量、私人汽車(chē)擁有量的系數(shù)為正，而公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度、鐵路運(yùn)輸量的系數(shù)為負(fù)，所以汽車(chē)生產(chǎn)總量隨著成品鋼產(chǎn)量、石油消費(fèi)總量、私人汽車(chē)擁有量的增加而增長(zhǎng)，成正比例關(guān)系，隨公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度、鐵路運(yùn)輸量的增加而減少。3.1

12、.1擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 在經(jīng)濟(jì)學(xué)中用可決系數(shù)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度，完全擬合情況為,則可決系數(shù)越接近1，模型的擬合優(yōu)度越好。在上節(jié)中用Eviews軟件得到模型的可決系數(shù)=0.，說(shuō)明模型你過(guò)得擬合優(yōu)度很好。3.1.2對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行T檢驗(yàn)1 對(duì)進(jìn)行檢驗(yàn)：提出原假設(shè)：;備擇假設(shè)：.T=2.假定顯著水平，查t 分布表中自由度為14（n-k-1=20-5-1=14;n為選取數(shù)據(jù)組數(shù)，k為變量的個(gè)數(shù)），的臨界值，得到1.761。顯然，T=2.1.761,故拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè).，即是顯著的。2 對(duì)進(jìn)行檢驗(yàn)：提出原假設(shè)：;備擇假設(shè)：。T=-2.假定顯著水平，查t 分布表中自由度為14（n-k-1=20-5-1=

13、14;n為選取數(shù)據(jù)組數(shù)，k為變量的個(gè)數(shù)），的臨界值，得到1.761。顯然T=-2.1.761,故接受原假設(shè)，拒絕備擇假設(shè)，即不顯著。3 對(duì)進(jìn)行檢驗(yàn)：提出原假設(shè)：;備擇假設(shè)：。T=0.假定顯著水平，查t 分布表中自由度為14（n-k-1=20-5-1=14;n為選取數(shù)據(jù)組數(shù)，k為變量的個(gè)數(shù)），的臨界值，得到1.761。T=0.1.761,故拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè).，即是顯著的。5 對(duì)進(jìn)行檢驗(yàn)：提出原假設(shè)：;備擇假設(shè)：。T=-1.假定顯著水平，查t 分布表中自由度為14（n-k-1=20-5-1=14;n為選取數(shù)據(jù)組數(shù)，k為變量的個(gè)數(shù)），的臨界值，得到1.761。T=-1.1.761，故接受原假

14、設(shè)，拒絕備擇假設(shè)，即不顯著。3.1.3對(duì)方程進(jìn)行F檢驗(yàn)根據(jù)Eviews表得到F-statistic=423.226在假定顯著水平，查自由度為5和自由度為14的F分布表，得臨界值,則拒絕原假設(shè)，存在異方差性。 對(duì)選定的20組樣本進(jìn)行G-Q檢驗(yàn)：1） 將樣本出去中間部分，并分為觀測(cè)值一個(gè)較大和一個(gè)較小的樣本，如圖13,14。 圖13：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/11 Time: 22:51Sample: 1990 1996Included observations: 7VariableCoefficientStd. E

15、rrort-StatisticProb. X40.0.4.0.0073C40.3699818.099512.0.0761R-squared0. Mean dependent var112.6886Adjusted R-squared0. S.D. dependent var37.94946S.E. of regression18.99600 Akaike info criterion8.Sum squared resid1804.240 Schwarz criterion8.Log likelihood-29.36452 F-statistic18.94629Durbin-Watson sta

16、t0. Prob(F-statistic)0.圖14：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/11 Time: 22:52Sample: 2003 2009Included observations: 7VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X40.0.13.924720.0000C98.2434753.272841.0.1245R-squared0. Mean dependent var778.6986Adjusted R-squared0. S.D. dependent

17、 var323.1574S.E. of regression56.12738 Akaike info criterion11.12808Sum squared resid15751.41 Schwarz criterion11.11263Log likelihood-36.94828 F-statistic193.8978Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.有上兩個(gè)表可以得到：統(tǒng)計(jì)量，=15751.41/1804.240=8.7302=3.79=則拒絕同方差假設(shè)，表明存在異方差性。3.3.3模型的異方差性修正用加權(quán)最小二乘法修正如下表15：Depen

18、dent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/11 Time: 22:57Sample: 1990 2009Included observations: 20Weighting series: WVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C59.246440.282.34840.0000X40.0.472.11080.0000Weighted StatisticsR-squared1. Mean dependent var162.0768Adjusted R-squared1. S.D. de

19、pendent var694.5146S.E. of regression0. Akaike info criterion-1.Sum squared resid0. Schwarz criterion-1.Log likelihood15.78828 F-statistic.6Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.Unweighted StatisticsR-squared0. Mean dependent var375.5215Adjusted R-squared0. S.D. dependent var358.1339S.E. of regres

20、sion36.42201 Sum squared resid23878.14Durbin-Watson stat2.有上表可知加權(quán)后的模型為：，加權(quán)后的擬合優(yōu)度更好。3.4序列相關(guān)性3.4.1序列相關(guān)性概念 對(duì)于模型，隨機(jī)項(xiàng)互不相關(guān)的基本假設(shè)Cov(i ,j)=0，ij, i,j=1,2, ,n。如果對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是不相關(guān)的，而是存在某種相關(guān)性，則認(rèn)為出現(xiàn)了序列相關(guān)性。3.4.2實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中的序列相關(guān)性問(wèn)題 產(chǎn)生序列相關(guān)性的原因：（1） 經(jīng)濟(jì)變量固有的慣性：自相關(guān)現(xiàn)象大多出現(xiàn)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間數(shù)據(jù)都有一個(gè)明顯的特點(diǎn):慣性，表現(xiàn)在時(shí)間序列不同時(shí)間的前后關(guān)聯(lián)上

21、。（2） 模型設(shè)定的偏誤 ：一，模型中遺漏了顯著的變量。主要表現(xiàn)在模型中丟掉了重要的解釋變量。這種誤差存在于隨機(jī)誤差項(xiàng)中，從而帶來(lái)了自相關(guān)。 二，不正確的函數(shù)形式。（3） 數(shù)據(jù)的“編造”：在實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中，有些數(shù)據(jù)是通過(guò)已知數(shù)據(jù)生成的。因此，新生成的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)間就有了內(nèi)在的聯(lián)系，表現(xiàn)出序列相關(guān)性。 序列相關(guān)性的后果：（1） 參數(shù)估計(jì)量非有效（2） 變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義（3） 模型的預(yù)測(cè)失效3.4.3序列相關(guān)性的檢驗(yàn) 檢驗(yàn)方法：（1） 圖示法（2） 回歸檢驗(yàn)法 （3） 杜賓-瓦森（Durbin-Watson）檢驗(yàn)法 （4） 拉格朗日乘數(shù)（Lagrange multiplier）檢驗(yàn) 下面用D-W檢驗(yàn)： 該方法的假設(shè)條件是：（1） 解釋變量非隨機(jī)（2） 隨機(jī)干擾項(xiàng)為一階自回歸形式：（3） 回歸模型中不應(yīng)含有滯后變量作為解釋變量，即不應(yīng)