基于計量經(jīng)濟學的私人汽車量影響因素分析.(精選)

1、基于計量經(jīng)濟學的私人汽車量影響因素分析（論文）姓 名：彭思威學 號： 2120150316班 級：土木工程（管理科學與工程）二。一二年十二月二十三日基于計量經(jīng)濟學的私人汽車量影響因素分析摘要 ：隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，人均收入的不斷提高，越來越多的中、高層收入者開始購買小汽車， 從而帶動我國私人汽車業(yè)的迅速發(fā)展， 使我國每年的汽車銷量高速的增長。私人的汽車擁有量自 90 年代中期開始飛速提升（據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)表明，深圳市的私人汽車擁有量更為明顯的大幅度提高） 。也正因為汽車業(yè)的發(fā)展， 從而拉動一整條產(chǎn)業(yè)鏈上的其他行業(yè)發(fā)展， 對國內(nèi)經(jīng)濟起到了巨大的推動作用。本論文運用計量經(jīng)濟學方法，從資料中采集到從1

2、995 年 2010 年 16年的時間內(nèi) （考慮到 16 年時間長度較能充分說明私人汽車量的影響分析） ， 把私人汽車擁有量及其重要影響因素的時間序列為樣本，分析了我國平均工資水平、城鄉(xiāng)居民存款、 貨幣供應量、 城鄉(xiāng)居民恩格爾系數(shù)、 物價指數(shù)和汽車產(chǎn)量對我國汽車私人擁有量的影響，并在此基礎(chǔ)上對我國汽車市場發(fā)展提出建議。關(guān)鍵字 ： 私人汽車擁有量平均工資 城鄉(xiāng)居民存款 貨幣供應量城鄉(xiāng)居民恩格爾系數(shù) 物價指數(shù) 汽車產(chǎn)量一 模型設(shè)定根據(jù)對我國私人汽車量的數(shù)據(jù)（下表1）分析，判斷可能的影響因素，從定性的分析出發(fā)，確定出決定私人汽車量的幾個因素，并設(shè)定模型。模型設(shè)定如下：Y=b 0+b 1X1+b 2X

3、2+b 3X3+b 4X4+b 5X5+b 6X6+u iY 表示私人汽車擁有量（萬輛） ， X1 表示平均工資水平（元）， X2 表示城鄉(xiāng)居民存款（億元），X3表示貨幣供應量（億元），X4表示恩格爾系數(shù)，X5表示物價指 數(shù)，X6表示汽車產(chǎn)量（萬量）。b。、bi、b2、壯、b4、b5、b6是待定系數(shù)，Ui是 隨機誤差項。表 1 為由中國統(tǒng)計局網(wǎng)站得到 1995-2010 年的有關(guān)數(shù)據(jù)：表一1 1995 2010年相關(guān)數(shù)據(jù)年份私人汽車擁有量（萬輛）平均工資水平（元）城鄉(xiāng)居民存 款（億元）貨幣供應量（億元）城鄉(xiāng)居民恩格爾系數(shù)物價指數(shù)汽車產(chǎn)量1995249.96534829662.3060750.5

4、54.3117.1145.271996289.67598038520.8076094.952.5108.3147.521997358.36644446279.8090995.350.8102.8158.251998423.65744653407.47104498.54999.2163.001999533.88831959621.83119897.947.398.6183.202000625.33933364332.38134610.344.3100.4207.002001770.781083473762.43158301.942.9100.7234.172002968.981237386910

5、.65185007.041.999.2325.1020031219.2313969103617.65221222.841.4101.2444.3920041481.6615920119555.39254107.042.5103.9509.1120051848.0718200141050.99298755.741.1101.8570.4920062333.3220856161587.30345603.5939.4101.5727.8920072876.2224721172534.19403442.239.7104.8888.8920083501.3928898217885.35475166.64

6、0.8105.9930.5920094574.9132244260771.66606225.038.799.31379.5320105938.7136539303302.50725774.0538.4103.31826.53參數(shù)估計運用最小二乘估計（OLS,對模型進行參數(shù)估計，得到 Eviews的回歸結(jié)果 如表2所示：表一2回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 20/12/12 Time: 14:17Sample: 1995 2010Included observations: 16VariableCoefficientStd.

7、 Errort-StatisticProb.C-1831.258574.6463-3.1867580.0111X1-0.0022990.040145-0.0572690.9556X2-0.0069850.005869-1.1901440.2644X30.0112860.0049312.2885970.0479X426.8835210.088852.6646770.0258X50.9438017.8759800.1198330.9072R-squared0.998995Mean dependent var1749.632Adjusted R-squared0.998325S.D. depende

8、nt var1692.257S.E. of regression69.25385Akaike info criterion11.61307Sum squared resid43164.86Schwarz criterion11.95108Log likelihood-85.90456F-statistic1491.242Durbin-Watson stat2.396327Prob(F-statistic)0.000000X60.3163040.7756040.4078170.6929從回歸結(jié)果可得出，系數(shù) d、b、b2、b3、b4、b5、b6分別為：-1831.258、-0.002299、-0

9、.006985、0.011286、26.88352、0.943801、0.316304?；貧w方程如下：Y=-1831.26-0.002*X 1-0.01*X 2+0.01*X 3+26.88*X 4+0.94*X 5+0.32*X 6+u i(-3.19) (-0.06) (-1.19) (2.29) (2.66) (0.12) (0.41)0.96 0.26 0.05 0.03 0.91 0.69R2=0.998 F=1491.24 n=16 DW=2.40(括號內(nèi)為T統(tǒng)計值，方括號為P值)三.模型檢驗根據(jù)Eviews的結(jié)果，我們對模型進行必要的檢驗，通過檢驗把不符合的因 素去掉。（一）經(jīng)濟

10、意義檢測X1代表平均工資水平，由于私人汽車擁有量上漲，X1的值應該為增長趨勢， 因而符號不對，與現(xiàn)實經(jīng)濟意義不符，故不把 X1考慮入模型。（二）統(tǒng)計推斷檢測R=0.998 擬合度非常好，F(xiàn)檢驗也很顯著，5個變量的t檢驗都不是很顯著。（三）P值檢測X1、X2、X5、X6的P值均大于0.05,可見其對于Y值的相關(guān)性不顯著。X3 和X4的P值小于等于0.05,所以其對于Y的相關(guān)性較顯著，由此去掉 X1、X2、 X5、X6,留下X3、X4對其進行模型修正。word.再次運用最小二乘估計(OLS,對模型進行參數(shù)估計，得到 Eviews的回歸結(jié)果如表3所示：表一3回歸結(jié)果Dependent Variabl

11、e: YMethod: Least SquaresDate: 22/12/12 Time: 19:01Sample: 1995 2010Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2352.890305.1361-7.7109530.0000X30.0092480.00015858.440020.0000X437.219676.1376806.0641270.0000R-squared0.998264Mean dependent var1749.632Adjusted R-squared0.99

12、7997S.D. dependent var1692.257S.E. of regression75.74329Akaike info criterion11.65994Sum squared resid74581.60Schwarz criterion11.80480Log likelihood-90.27950F-statistic3737.237Durbin-Watson stat1.533470Prob(F-statistic)0.000000從回歸結(jié)果可得出，系數(shù) A、b3、b4分別為：-2352.89、0.01、37.22?；貧w方程如下：Y=-2352.89+0.01*X 3+37

13、.22*X 4(58.44)(6.06)0 0R=0.998 F=3737.24 n=16 DW=1.53(括號內(nèi)為T統(tǒng)計值，方括號為P值)可以看出Y關(guān)于X3, X4的模型，擬合度非常好，F(xiàn)檢驗也很顯著，t檢驗結(jié) 果也很顯著，并且P值都等于0,說明對于Y的相關(guān)性很顯著。由上可確定，修正后的模型Y=-2352.89+0.01*X 3+37.22*X 4四.多重共線性檢驗由于模型的多元性，故需對模型進行多重共線性檢驗。首先得出相關(guān)系數(shù)矩陣，相關(guān)系數(shù)矩陣表如下：表4 相關(guān)系數(shù)矩陣YX1X2X3X4X5X60.984690470.99144670.9966706-0.736299-0.1060790.

14、9962982Y196646592218643964616508664052234211062779188904480.9846900.99621680.9936005-0.812442-0.1440470.9733702X147966465910119738381377337835750459456838381534920290.9914460.996216800.9981317-0.79835-0.1639890.9831889X2722186439119738317496861735055485431208225186604540.9966700.993600580.9981317-0.

15、782537-0.1502530.9913813X3664616508137733774968617168159706530778776706725625-0.736299-0.8124428-0.798353-0.7825370.5066336-0.724434X4664052234357504590554854681597065190626273257469929-0.106079-0.1440474-0.163989-0.1502530.5066336-0.096884X5211062779568383813120822530778776790626273111865077010.996

16、2980.973370250.98318890.9913813-0.724434-0.096884X62188904483492029186604540672562525746992911865077011可以看出，解釋變量之間相關(guān)系數(shù)很大，很可能存在共線性，將解釋變量逐 步帶入回歸方程，重新回歸修正。先帶入X3得此模型Y=-512.94+0.01*X 3R2=0.993 F=2092 P=0 T檢驗顯著再帶入X6得模型Y=-342.52+0.004*X3+1.64*X6R 2=0.997 F=2389 P3=0.0004 P6=0.0008 T 檢驗不顯著擬合度上升F值增加，可以保留，再帶入

17、 X2得模型Y=-325-0.005*X 2+0.007*X 3+1.34*X 6R 2=0.997 F=1513.14 P2=0.57 P3=0.15 P6=0.06 T 檢驗不顯著由于F值下降，P值相關(guān)性不顯著，所以X2去掉，再加入X1得模型Y=-341.71-0.0006*X 1+0.004*X 3+1.63*X 6R 2=0.997 F=1470.36 P1=0.99P3=0.19 P6=0.03 T 檢驗不顯著F值下降，P值相關(guān)性不顯著，去掉X1,再加入X5得模型Y=-1237.58+0.005*X 3+8.37*X 5+1.40*X 6R 2=0.998 F=1746 P3=0.0

18、002 P5=0.16 P6=0.004 T 檢驗不顯著F值下降，X5關(guān)于Y的相關(guān)性不顯著，則去掉X5,再加入X4,得模型Y=-1759.73+0.01*X 3+26.92*X 4+0.81*X 6R 2=0.999 F=3435.05 P3=0 P4=0.002 P6=0.03 T 檢驗不顯著F 值上升，并且關(guān)于 Y 的相關(guān)性顯著，則予以保留最終修正后的模型為 Y=-1759.73+0.01*X 3+26.92*X 4+0.81*X 6R2=0.999F=3435.05五 懷特檢驗由于之前檢驗X6帶入模型，影響P值增加，隨然在顯著范圍內(nèi)，但是t檢驗卻不顯著，因而這里帶入模型為 P 值修正后的模型Y=-2352.89+0.01*X 3+37.22*X 4（58.44 ）（6.06 ）0 0R 2=0.998 F=3737.24 n=16 DW=1.53（ 括號內(nèi)為 T 統(tǒng)計值 , 方括號為 P 值 ）懷特檢驗如下:表4懷特檢驗White Heteroskedasticity Test:F-statistic8.913501Probability0.001841Obs*R-squared12.22755Probability0.015737由表口看出,nR2=8.91 ,由White檢驗知，在0.05下，查X2分布表，得臨界