基于協(xié)整的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的實(shí)證研究

基于協(xié)整的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的實(shí)證研究

0eviews軟件的應(yīng)用濟(jì)本研究是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，它已成為一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)科。經(jīng)濟(jì)學(xué)家克萊文在《a文本》的序言中寫道：“會(huì)計(jì)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中發(fā)揮著最重要的作用?！眱晌唤?jīng)濟(jì)學(xué)家杰出爾夫韋恩格爾（j.f.engo）和英國克萊夫w.j.granham（cli.w.j.grango）為研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方法做出了重要貢獻(xiàn)，這表明計(jì)數(shù)是經(jīng)濟(jì)學(xué)科中最重要的地位。在中國，隨著更廣泛的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的計(jì)量研究，儀器數(shù)量的研究深深融入和廣泛使用。環(huán)境分析軟件是一種有效的分析工具，用于研究社會(huì)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律。這是一個(gè)特別的用來處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的軟件包。計(jì)量研究的核心是結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和政治評(píng)估。環(huán)境評(píng)估是經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的一個(gè)有效分析工具，它的作用是社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析、建模和預(yù)測(cè)。1模型中變量的代表性經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的有效性既取決于經(jīng)濟(jì)模型是否真實(shí)的反應(yīng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)現(xiàn)象,還取決于模型中變量的代表指標(biāo)是否符合經(jīng)濟(jì)模型的要求,他要求模型中數(shù)據(jù)具有準(zhǔn)確性和以獲取性.數(shù)據(jù)來源于浙江省金華市1995-2009年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X)和人均消費(fèi)支出(Y).見表1:2eviews軟件在我國我國中小企業(yè)中應(yīng)用的特點(diǎn)通過軟件做出的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費(fèi)支出關(guān)系的散點(diǎn)圖,下面是散點(diǎn)圖:由圖1看出,金華市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和支出建立的模型存在著一元線性關(guān)系,一元線性模型的一般形式為:Y=β0+β1X+μ(1)用最小二乘法(OLS)來進(jìn)行線性回歸分析.首先,假定隨機(jī)干擾項(xiàng)μ是正態(tài)的,因?yàn)椴荒苤苯拥挠^察真實(shí)的誤差項(xiàng)μi,通常只能用μi的近似值——?dú)埐頴i來檢驗(yàn)μi的正態(tài)性.在Eviews軟件中用Jarque—Bera(雅克一貝拉)檢驗(yàn)作正態(tài)性檢驗(yàn),Jarque—Bera簡(jiǎn)稱JB檢驗(yàn).它是檢驗(yàn)一組樣本是否能夠認(rèn)為來自正態(tài)總體的一種方法.JB統(tǒng)計(jì)量:JB=n6[S2+(K?3)42](2)JB=n6[S2+(Κ-3)42](2)其中,S為偏度,K為峰度,n為樣本容量.在正態(tài)分布的假定下,JB統(tǒng)計(jì)量服從自由度為2的χ2分布,表示為:JBasy～χ2(2)其中,asy表示漸近的.由(2)式看出,如果變量不服從正態(tài)變量,則JB統(tǒng)計(jì)量將為一個(gè)逐漸增大的值;如果變量服從正態(tài)分布,則S為零.K為3,因而JB統(tǒng)計(jì)量的值為零.但通過分布表查找JB統(tǒng)計(jì)量的值.給定顯著性水平α=0.05,由表現(xiàn)實(shí)χ2(2)=5.99147,如果(2)式的計(jì)算結(jié)果超過臨界χ2(2)=5.99147,則拒絕正態(tài)分布的假設(shè);否則就接受原假設(shè).運(yùn)用EViews軟件分析結(jié)果如下:從表中可以發(fā)現(xiàn),偏度系數(shù)S=0.467247,峰度系數(shù)為K=1.906036,JB統(tǒng)計(jì)量=1.293773,當(dāng)顯著性水平a=0.05,χ2(2)=5.99147,而JB=1.293773<χ2(2)=5.99147,這表明JB統(tǒng)計(jì)量不顯著.因此不能拒絕零假設(shè),可以認(rèn)為樣本來正態(tài)分布,所以該模型滿足最小二乘的基本假設(shè),把數(shù)據(jù)用EViews軟件進(jìn)行回歸分析結(jié)果如下:由圖2我們得到計(jì)算結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)格式如下:Yi=-2773.968+1.623892Xis=(766.9513)(0.075961)t=(-3.616877)(21.37804)R2=0.972342F=457.0204DW=1.929290S.E=960.6590下面是簡(jiǎn)單介紹統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)指標(biāo),t一檢驗(yàn)是回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn);R2為擬合優(yōu)度檢驗(yàn),其作用是檢驗(yàn)變量間的線性相關(guān)程度和回歸模型對(duì)觀測(cè)值的擬合程度;F一檢驗(yàn)是總體回歸線的顯著性檢驗(yàn).通常R2越接近1,表示數(shù)據(jù)擬合度越好,F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)就是用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)出來的系數(shù),F檢驗(yàn)是方程顯著性檢驗(yàn),T檢驗(yàn)是變量顯著性檢驗(yàn).3模型試驗(yàn)和預(yù)測(cè)3.1計(jì)算自變量的擬合程度擬合優(yōu)度(GoodnessofFit)是利用線性回歸模型對(duì)y的變動(dòng)進(jìn)行解釋的效果如何,可以通過R2統(tǒng)計(jì)量來衡量,它刻畫吧自變量所能夠解釋人因變量的波動(dòng).R2的取值范圍是.R2值較大表明模型對(duì)因變量擬合人較好,因變量的真實(shí)值距離擬合值更近.反之,R的值越接近0,說明線性回歸中自變量和因變量的擬合程度越差.在本模型中,R2=0.972342,這說明居民消費(fèi)的波動(dòng)可以由可支配收入解釋97.23%,因此該模型的擬合程度較高.3.2均等性收入?yún)?shù)β1,樣本數(shù)據(jù)t統(tǒng)計(jì)量為21.37804,當(dāng)給定α=0.05,然后查t分布表,在自由度為n-2=13情況下,臨界值t0.025(13)=2.16037,因?yàn)閠=21.37804>t0.025(13)=2.16037,因此拒接H0:β1,表明金華市城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入對(duì)人均消費(fèi)支出影響顯著.3.3均絕對(duì)百分誤差及預(yù)測(cè)通過EViews軟件計(jì)算出樣本估計(jì)期內(nèi)的被解釋變量的擬合值,圖3顯示是關(guān)于預(yù)測(cè)值(YF)與真實(shí)值(Y)之間的偏差程度的模型預(yù)測(cè)圖.然后顯示出模型的擬合圖和殘差圖:平均絕對(duì)百分誤差(MeanAbspercentError)=6.19<15,TIC=0.032.表明該模型預(yù)測(cè)精度較高,預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想.如果給出2010和2011年的人均可支配收入分別為25029元和27225元.可以通過Eviews預(yù)測(cè)2010年和2011年居民人均消費(fèi)支出的預(yù)測(cè)值(給定顯著性水平α=0.05).通過利用模型的進(jìn)行預(yù)測(cè),得出人均消費(fèi)支出的預(yù)測(cè)值Y?2010=16892.74?Y?2011=18226.81.Y^2010=16892.74?Y^2011=18226.81.4eviews軟件分