計量經(jīng)濟學Eviews操作案例集

1、PAGE PAGE 138案例分析一 關于計計量經(jīng)濟學方方法論的討論論問題：利用計計量經(jīng)濟學建建模的步驟，根根據(jù)相關的消消費理論，刻刻畫我國改革革開放以來的的邊際消費傾傾向。第一步：相關經(jīng)經(jīng)濟理論。首首先了解經(jīng)濟濟理論在這一一問題上的闡闡述，宏觀經(jīng)經(jīng)濟學中，關關于消費函數(shù)數(shù)的理論有以以下幾種：凱恩斯的絕絕對收入理論論，認為家庭庭消費在收入入中所占的比比例取決于收收入的絕對水水平。相對收入理理論，是由美美國經(jīng)濟學家家杜森貝提出出的，認為人人們的消費具具有慣性，前前期消費水平平高，會影響響下一期的消消費水平，這這告訴我們，除除了當期收入入外，前期消消費也很可能能是建立消費費函數(shù)時應該該考慮的因素素

2、。關于消費費函數(shù)的理論論還有持久收收入理論、生生命周期理論論，有興趣的的同學可以參參考相應的參參考書。毋庸庸置疑，收入入和消費之間間是正相關的的。第二步：數(shù)據(jù)獲獲得。在這個個例子中，被被解釋變量選選擇消費，用用cs表示；解解釋變量為實實際可支配收收入，用innc表示（用用GDP減去稅稅收來近似，單單位：億元）；變量均為剔剔除了價格因因素的實際年年度數(shù)據(jù)，樣樣本區(qū)間為119782002年。第三步：理論數(shù)數(shù)學模型的設設定。為了討討論的方便，我我們可以建立立下面簡單的的線性模型：第四步：理論計計量經(jīng)濟模型型的設定。根根據(jù)第三步數(shù)數(shù)學模型的形形式，可得式中：cs=CCS/P，inc=(11- t)*G

3、DP/P，其中GDPP是當年價格格的國內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)總值，CSS代表當年價價格的居民消消費值，P代表19788年為1的價格指數(shù)數(shù)，t=TAAX/GDPP代表宏觀稅稅率，TAXX是稅收總額額。ut表示除收入入以外其它影影響消費的因因素。第五步：計量經(jīng)經(jīng)濟模型的參參數(shù)估計根據(jù)最小二乘法法，可得如下下的估計結果果：常數(shù)項為正說明明，若inc為0，消費為4114.88，也也就是自發(fā)消消費?？偸杖肴胱兞康南禂?shù)數(shù) b 為邊際消費費傾向，可以以解釋為城鎮(zhèn)鎮(zhèn)居民總收入入增加1億元導致居居民消費平均均增加0.551億元。另外，根據(jù)相相對收入理論論，我們可以以得到下面的的估計結果：上述結果表明加加入消費的上上期值以后，

4、邊邊際消費傾向向的數(shù)據(jù)發(fā)生生了明顯的變變化，究竟選選擇哪一個模模型，可以在在以后的案例例討論中進行行說明。 第六步：假設檢檢驗?？梢岳胻檢驗驗和F檢驗來來見模型參數(shù)數(shù)的顯著性。例例如，在（11.2）式中中，邊際消費費傾向估計量量的標準差估估計值是0.01，從而而可以計算出出t值為155，如果給定定顯著性水平平為5%，查查表得到臨界界值t0.0025(211)=2.008，因此可可以拒絕總收收入系數(shù)為00的原假設，認認為邊際消費費傾向的估計計量是統(tǒng)計顯顯著的。第七步：預測。 如果果要對此模型型的預測功能能進行評價，可可以用197781999年的的22年數(shù)據(jù)進進行參數(shù)估計計，用200002002

5、年的的數(shù)據(jù)作為檢檢驗性數(shù)據(jù)，考考察實際值和和預測值的差差別。圖1.1將因變量量的實際值和和預測值畫在在一起進行比比較。第八步：利用模模型進行控制制或制定政策策。案例分析二 我國城市居居民家庭消費費函數(shù)一元線性性回歸模型 一、研研究的目的要要求居民消費在社會會經(jīng)濟的持續(xù)續(xù)發(fā)展中有著著重要的作用用。居民合理理的消費模式式和居民適度度的消費規(guī)模模有利于經(jīng)濟濟持續(xù)健康的的增長，而且且這也是人民民生活水平的的具體體現(xiàn)。改改革開放以來來隨著中國經(jīng)經(jīng)濟的快速發(fā)發(fā)展，人民生生活水平不斷斷提高，居民民的消費水平平也不斷增長長。但是在看看到這個整體體趨勢的同時時，還應看到到全國各地區(qū)區(qū)經(jīng)濟發(fā)展速速度不同，居居民消

6、費水平平也有明顯差差異。例如，2002年全國城市居民家庭平均每人每年消費支出為6029.88元, 最低的黑龍江省僅為人均4462.08元，最高的上海市達人均10464元，上海是黑龍江的2.35倍。為了研究全國居民消費水平及其變動的原因，需要作具體的分析。影響各地區(qū)居民消費支出有明顯差異的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就業(yè)狀況、零售物價指數(shù)、利率、居民財產(chǎn)、購物環(huán)境等等都可能對居民消費有影響。為了分析什么是影響各地區(qū)居民消費支出有明顯差異的最主要因素，并分析影響因素與消費水平的數(shù)量關系，可以建立相應的計量經(jīng)濟模型去研究。 二、模型設定定 我們研研究的對象是是各地區(qū)居民民消費的差異異。居民消

7、費費可分為城市市居民消費和和農(nóng)村居民消消費，由于各各地區(qū)的城市市與農(nóng)村人口口比例及經(jīng)濟濟結構有較大大差異，最具具有直接對比比可比性的是是城市居民消消費。而且，由由于各地區(qū)人人口和經(jīng)濟總總量不同，只只能用“城市居民每每人每年的平平均消費支出出”來比較，而而這正是可從從統(tǒng)計年鑒中中獲得數(shù)據(jù)的的變量。所以以模型的被解解釋變量Y選定為“城市居民每每人每年的平平均消費支出出”。 因為研研究的目的是是各地區(qū)城市市居民消費的的差異，并不不是城市居民民消費在不同同時間的變動動，所以應選選擇同一時期期各地區(qū)城市市居民的消費費支出來建立立模型。因此此建立的是22002年截截面數(shù)據(jù)模型型。 影響各各地區(qū)城市居居民人

8、均消費費支出有明顯顯差異的因素素有多種，但但從理論和經(jīng)經(jīng)驗分析，最最主要的影響響因素應是居居民收入，其其他因素雖然然對居民消費費也有影響，但但有的不易取取得數(shù)據(jù)，如如“居民財產(chǎn)”和“購物環(huán)境”；有的與居居民收入可能能高度相關，如如“就業(yè)狀況”、“居民財產(chǎn)”；還有的因因素在運用截截面數(shù)據(jù)時在在地區(qū)間的差差異并不大，如如“零售物價指指數(shù)”、“利率”。因此這些些其他因素可可以不列入模模型，即便它它們對居民消消費有某些影影響也可歸入入隨即擾動項項中。為了與與“城市居民人人均消費支出出”相對應，選選擇在統(tǒng)計年年鑒中可以獲獲得的“城市居民每每人每年可支支配收入”作為解釋變變量X。從2002年中中國統(tǒng)計年鑒

9、鑒中得到表表2.5的數(shù)據(jù)據(jù):表2.5 22002年中中國各地區(qū)城城市居民人均均年消費支出出和可支配收收入地 區(qū)城市居民家庭平平均每人每年年消費支出(元) YY城市居民人均年年可支配收入入(元) X北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆10284.6607191.9665069.2884710.9664859.8885342.6444973.8884462.08810464.0006042.6008713.0884736.5226631.6884549.3225596.3224504.6885608.922

10、5574.7228988.4885413.4445459.6446360.2445413.0884598.2885827.9226952.4445278.0445064.2445042.5226104.9225636.40012463.9929337.5666679.6885234.3556051.0666524.5226260.1666100.56613249.8808177.64411715.6606032.4009189.3666334.6447614.3666245.4006788.5226958.56611137.2207315.3226822.7227238.0446610.800

11、5944.0887240.5668079.1226330.8446151.4446170.5226067.4446899.644作城市居民家庭庭平均每人每每年消費支出出(Y)和城市市居民人均年年可支配收入入(X)的散點點圖，如圖22.12：圖2.12 從散點點圖可以看出出居民家庭平平均每人每年年消費支出(Y)和城市市居民人均年年可支配收入入(X)大體呈呈現(xiàn)為線性關關系，所以建建立的計量經(jīng)經(jīng)濟模型為如如下線性模型型： 三、估估計參數(shù) 假定所所建模型及隨隨機擾動項滿滿足古典假定定，可以用OOLS法估計計其參數(shù)。運運用計算機軟軟件EVieews作計量量經(jīng)濟分析十十分方便。 利用EEViewss作簡單

12、線性性回歸分析的的步驟如下： 1、建建立工作文件件首先，雙擊EVViews圖圖標，進入EEViewss主頁。在菜菜單一次點擊擊FileNewWWorkfiile，出現(xiàn)對話框框“Workffile RRange”。在“Workffile ffrequeency”中選擇數(shù)據(jù)據(jù)頻率： Annuual (年年度) Weeekly ( 周數(shù)據(jù)據(jù) ) Quarrtrly (季度) Daiily (55 day week ) ( 每每周5天日數(shù)據(jù) ) Semii Annuual (半半年) DDaily (7 daay weeek ) ( 每周7天日數(shù)據(jù) ) Montthly (月度) Unddated o

13、r irrrequllar (未未注明日期或或不規(guī)則的)在本例中是截面面數(shù)據(jù)，選擇擇“Undatted orr irreeqularr”。并在“Startt datee”中輸入開始始時間或順序序號，如“1”在“end ddate”中輸入最后后時間或順序序號，如“31”點擊“ok”出現(xiàn)“Workffile UUNTITLLED”工作框。其其中已有變量量：“c”截距項 “residd”剩余項。在“Objeccts”菜單中點擊擊“New OObjectts”，在“New OObjectts”對話框框中選“Groupp”，并在“Name for OObjectts”上定義義文件名，點點擊“OK”出現(xiàn)數(shù)

14、據(jù)編編輯窗口。若要將工作文件件存盤，點擊擊窗口上方“Save”，在“SaveAAs”對話框中給給定路徑和文文件名，再點點擊“ok”，文件即被被保存。2、輸入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)編輯窗口口中，首先按按上行鍵“”，這時對應應的“obs”字樣樣的空格會自自動上跳，在在對應列的第第二個“obs”有邊邊框的空格鍵鍵入變量名，如如“Y”，再按下行行鍵“”，對因變量量名下的列出出現(xiàn)“NA”字樣，即可可依順序輸入入響應的數(shù)據(jù)據(jù)。其他變量量的數(shù)據(jù)也可可用類似方法法輸入。也可以在EViiews命令令框直接鍵入入“data X Y ”(一元時) 或 “datta Y ”(多元時時)，回車出現(xiàn)現(xiàn)“Groupp”窗口數(shù)據(jù)據(jù)編輯框

15、，在在對應的Y、X下輸入數(shù)據(jù)據(jù)。若要對數(shù)據(jù)存盤盤，點擊 “ffire/SSave AAs”，出現(xiàn)現(xiàn)“Save As”對話框，在在“Drivees”點所要存的的盤，在“Direcctoriees”點存入的路路徑（文件名名），在“Fire Name”對所存文件件命名，或點點已存的文件件名，再點“ok”。若要讀取已存盤盤數(shù)據(jù)，點擊擊“fire/Open”，在對話框的“Drives”點所存的磁盤名，在“Directories”點文件路徑，在“Fire Name”點文件名，點擊“ok”即可。 3、估計參數(shù) 方法一一：在EViiews主頁頁界面點擊“Quickk”菜單，點擊擊“Estimmate EEqu

16、atiion”，出現(xiàn)“Equattion sspecifficatiion”對話框，選選OLS估計，即即選擊“Leastt Squaares”，鍵鍵入“Y C XX”，點“ok”或按回車，即即出現(xiàn)如表22.6那樣的的回歸結果。 表2.6 在本例例中，參數(shù)估估計的結果為為： （287.22649） (0.00369288) t=(0.9825220) (20.544026) F=4211.90233 df=29方法二：在EVViews命命令框中直接接鍵入“LS Y C X”，按回車，即即出現(xiàn)回歸結結果。若要顯示回歸結結果的圖形，在在“Equattion”框中，點擊擊“Residds”，即出現(xiàn)剩剩

17、余項（Reesiduaal）、實際際值（Acttual）、擬擬合值（Fiitted）的的圖形，如圖圖2.13所示示。 圖2.13 四、模模型檢驗1、經(jīng)濟意義檢檢驗所估計的參數(shù)，說說明城市居民民人均年可支支配收入每相相差1元，可導致致居民消費支支出相差0.7585111元。這與與經(jīng)濟學中邊邊際消費傾向向的意義相符符。2、擬合優(yōu)度和和統(tǒng)計檢驗用EViewss得出回歸模模型參數(shù)估計計結果的同時時，已經(jīng)給出出了用于模型型檢驗的相關關數(shù)據(jù)。擬合優(yōu)度的度量量：由表2.6中可以看看出，本例中中可決系數(shù)為為0.9355685，說說明所建模型型整體上對樣樣本數(shù)據(jù)擬合合較好，即解解釋變量“城市居民人人均年可支配配

18、收入”對被解釋變量“城市居民人人均年消費支支出”的絕大部分分差異作出了了解釋。對回歸系數(shù)的tt檢驗：針對對和，由表2.66中還可以看看出，估計的的回歸系數(shù)的的標準誤差和和t值分別為：，；的標準誤差差和t值分別為：，。取，查t分布表得自自由度為的臨臨界值。因為為，所以不能能拒絕；因為為，所以應拒拒絕。這表明明，城市人均均年可支配收收入對人均年年消費支出有有顯著影響。 五、回回歸預測 由表22.5中可看看出，20002年中國西西部地區(qū)城市市居民人均年年可支配收入入除了西藏外外均在80000以下，人人均消費支出出也都在70000元以下下。在西部大大開發(fā)的推動動下，如果西西部地區(qū)的城城市居民人均均年可

19、支配收收入第一步爭爭取達到10000美元(按現(xiàn)有匯率率即人民幣88270元)，第二步再再爭取達到11500美元元(即人民幣122405元)，利用所估估計的模型可可預測這時城城市居民可能能達到的人均均年消費支出出水平?？梢砸宰⒁獾剑@這里的預測是是利用截面數(shù)數(shù)據(jù)模型對被被解釋變量在在不同空間狀狀況的空間預預測。 用EVViews作作回歸預測，首首先在“Workffile”窗口點擊“Rangee”，出現(xiàn)“Changge Worrkfilee Rangge”窗口，將“End ddata”由由“31”改為“33”，點“OK”，將“Workffile”中的“Rangee”擴展為133。在“Workffi

20、le”窗口點擊“sampll”，將“sampll”窗口中的的“1 31”改為“1 33”，點“OK”，將樣本區(qū)區(qū)也改為133。 為了輸輸入，在EViewws命令框鍵鍵入dataa x /回回車, 在XX數(shù)據(jù)表中的的“32”位置輸入“8270”，在“33”的位置輸入入“124055”，將數(shù)據(jù)表表最小化。 然后在在“E”框中，點擊擊“Foreccast”，得對話框框。在對話框框中的“Foreccast nname”(預測值序序列名)鍵入入“”， 回車即即得到模型估估計值及標準準誤差的圖形形。雙擊“Workffile”窗口中出現(xiàn)現(xiàn)的“”，在“”數(shù)據(jù)表中的的“32”位置出現(xiàn)預預測值，在“33”位置出現(xiàn)

21、。這這是當和時人均消費費支出的點預預測值。 為了作作區(qū)間預測，在在X和Y的數(shù)據(jù)表中中，點擊“View”選選“Descrriptivve StaatsCmmmon SSamplee”，則得到到X和Y的描述統(tǒng)計計結果，見表表2.7: 表22.7 根據(jù)據(jù)表2.7的數(shù)據(jù)可計計算: 取,平均值置信信度95%的預測測區(qū)間為： 時 時 即是說說，當元時，平均值值置信度955%的預測區(qū)區(qū)間為（63393.033，6717.23）元。當元時，平均值值置信度955%的預測區(qū)區(qū)間為（92292.333，100900.83）元元。個別值置信度995%的預測測區(qū)間為：時 時 即是說，當?shù)谝灰徊綍r，個別值置置信度95%的

22、預測區(qū)間間為（56994.81，7415.45）元。當?shù)诙綍r，個別值置置信度95%的預測區(qū)間間為（87557.09，106266.07）元元。在“E”框中，點點擊“Foreccast”可得預測值及及標準誤差的的圖形如圖22.14：圖2.14案例分析三 建筑行業(yè)業(yè)工資差異制制度因素的分分析一元線性性回歸模型一、引言我國目前正處在在由計劃經(jīng)濟濟向市場經(jīng)濟濟過渡的體制制轉型時期。在在這一時期，各各行業(yè)之間的的職工工資差差異在日趨擴擴大的同時，呈呈現(xiàn)出與計劃劃經(jīng)濟時期完完全不同的特特征。本文試試圖通過考察察體制轉型時時期行業(yè)（以以建筑業(yè)為例例）工資，以以及行業(yè)壟斷斷程度，提出出基于體制轉轉型這一特

23、定定時期的行業(yè)業(yè)工資決定假假說：行業(yè)相相對工資差異異的擴大是由由于行業(yè)壟斷斷程度的擴大大引致的，并并用回歸方法法分析對這一一假說進行驗驗證。二、數(shù)據(jù)定義與與經(jīng)濟理論假假說（一）數(shù)據(jù)定義義1建筑業(yè)工資資水平建筑業(yè)相對工資資水平定義為為建筑業(yè)平均均工資與全社社會平均工資資之比。本文文之所以采用用的是相對工工資水平的概概念，而沒有有采用絕對水水平，因為我我們更關注改改革開放200多年來，建建筑行業(yè)的工工資相對于整整個行業(yè)的變變化，而不關關心建筑業(yè)自自身工資的發(fā)發(fā)展趨勢。部部分年份建筑筑業(yè)相對工資資水平的時序序數(shù)據(jù)見表11。表1 部分年份建建筑業(yè)相對工工資水平時序序數(shù)據(jù)年份建筑業(yè)平均工資資(元)全社會

24、平均工資資(元)建筑業(yè)相對工資資(%)1978714615116.11980855762112.2198513621148118.6198921661935111.9199023842140111.4199126492340113.2199230662711113.1199337793371112.1199448944538107.8199557855500105.2199662496210100.6199766556470102.919987456747999.719997982834695.620008735937193.2200194841087087.22002102791242282

25、.7資料來源：中中國統(tǒng)計年鑒鑒（20004）第158頁。2壟斷程度在西方國家，人人們通常用一一個行業(yè)中最最大的幾家廠廠商的銷售收收入的份額表表示一個行業(yè)業(yè)的壟斷程度度。然而這種種方法在我國國目前的情況況下并不完全全適用，因為為目前影響（甚甚至決定）我我國行業(yè)職工工工資水平的的并不是一般般意義上的壟壟斷，而是是體制轉型時時期一種特有有的壟斷，它它并不是針對對企業(yè)的規(guī)模模而言的，而而是針對所有有制結構或國國有經(jīng)濟成分分對行業(yè)的控控制程度而言言的，即所所謂“所有制壟斷斷”或“行政壟斷”。在傳統(tǒng)的計劃經(jīng)經(jīng)濟體制下，我我國經(jīng)濟屬于于典型的二元元經(jīng)濟模式。如如果撇開農(nóng)村村經(jīng)濟這一“元”而不論，城城市經(jīng)濟這

26、一一“元”的大多數(shù)行行業(yè)基本上都都是由國有經(jīng)經(jīng)濟控制的，各各行業(yè)間在這這一點上沒有有顯著性的差差別。然而，隨隨著計劃經(jīng)濟濟體制向市場場經(jīng)濟體制的的過渡，這種種國有經(jīng)濟一一統(tǒng)天下的格格局逐步被打打破，呈現(xiàn)出出所有制日趨趨多元化的的的趨勢。但是是，不同行業(yè)業(yè)所有制多元元化的進程并并不一致，由由此產(chǎn)生了不不同行業(yè)間所所有制結構的的差異。建筑筑業(yè)相對于電電力、金融、房房地產(chǎn)等行業(yè)業(yè)，其非國有有經(jīng)濟成分進進入的門檻相相對較低，競競爭較為激烈烈，因此所有有制多元化進進展較快。因因此，在體制制轉型時期，我我國建筑行業(yè)業(yè)的壟斷程度度的絕對水平平可以在建筑筑行業(yè)的國有有化程度上得得到大致的體體現(xiàn)。為了獲獲取資料

27、的方方便，本文將將建筑業(yè)國有有化程度用建建筑業(yè)國有單單位職工人數(shù)數(shù)占建筑業(yè)全全部就業(yè)人數(shù)數(shù)的比重來表表示。由于不管什么行行業(yè)，所有制制結構多元化化、國有經(jīng)濟濟比重下降是是一個總的趨趨勢，而且決決定相對工資資高低的不是是個行業(yè)壟斷斷程度的絕對對數(shù)，而是行行業(yè)壟斷程度度與其他行業(yè)業(yè)壟斷程度或或社會平均水水平相比較的的相對水平，所所以引入相對對壟斷程度的的概念：相對壟斷程度=行業(yè)所有制制壟斷度的絕絕對數(shù)/全社會所有有制壟斷度的的平均數(shù)改革開放以來部部分年份建筑筑業(yè)相對壟斷斷度的時序數(shù)數(shù)據(jù)見表2。表2 部部分年份建筑筑業(yè)相對壟斷斷度的時序數(shù)數(shù)據(jù)年份建筑業(yè)國有位職工人數(shù)建筑業(yè)就業(yè)人數(shù)建筑業(yè)國有化程度全社

28、會國有單位位職工人數(shù)全社會職工人數(shù)數(shù)全社會國有化程程度建筑業(yè)國有化相相對程度萬人萬人%萬人萬人%(1)(2)(3)=(1)/(2)(4)(5)(6)=(4)/(5)(7)=(3)/(6)197844785452.3 74514015218.6 282.1 198047599347.8 80194236118.9 252.7 1985545203526.8 89904987318.0 148.6 1989541240722.5 101095532918.3 123.0 1990538242422.2 103466474916.0 138.9 1991557248222.4 10664654911

29、6.3 137.8 1992577266021.7 108896615216.5 131.8 1993663305021.7 109206680816.3 133.0 1994629318819.7 108906745516.1 122.2 1995605332218.2 109556806516.1 113.2 1996595340817.5 109496895015.9 109.9 1997577344916.7 107666982015.4 108.5 1998444332713.3 88097063712.5 107.0 1999399341211.7 83367139411.7 10

30、0.2 2000372355210.5 78787208510.9 95.8 200133636699.2 74097302510.1 90.3 200230238937.8 6924737409.4 82.6 資料來源：中中國統(tǒng)計年鑒鑒（20004）第127頁和第第128頁。（二）體制轉型型期行業(yè)工資資決定假說從表1的數(shù)據(jù)看看出，經(jīng)過220多年，作作為具有高勞勞動強度、艱艱苦、危險等等特征的傳統(tǒng)統(tǒng)高工資行業(yè)業(yè)之一建筑業(yè)逐漸漸被擠出高工工資行業(yè)的行行列，在市場場經(jīng)濟下建筑筑業(yè)具有進入入門檻低、競競爭激烈的特特征，其工資資相對水平逐逐年下降，22003年建筑筑業(yè)工資只相相當于全國平平均工資的88

31、2%。而一一些原來工資資并不太高，但但壟斷程度至至今仍保持較較高水平的行行業(yè)，如金融融保險業(yè)、房房地產(chǎn)業(yè)等則則陸續(xù)進入最最高工資行列列?；谏鲜鍪鍪聦?，我們們提出如下關關于體制轉型型這一特定時時期行業(yè)決定定的假說：從從總體上看，我我國行業(yè)相對對工資差異的的擴大是由于于行業(yè)壟斷程程度差異的擴擴大引致的；建筑業(yè)相對對工資水平已已經(jīng)逐漸地不不再取決于該該行業(yè)的拉動動強度及艱苦苦危險程度，而而是主要取決決于行業(yè)的壟壟斷程度。即即建筑業(yè)相對對工資水平的的變化，可以以由該行業(yè)壟壟斷程度的相相對變化所解解釋。三、模型設定、估估計與檢驗將我國建筑業(yè)11978年至至2002年的的主要17個年份的的工資相對水水平

32、與其壟斷斷相對程度，建建立一元計量量模型，理論論模型如下： 其中Y表示建筑筑業(yè)工資相對對水平，X表示建筑業(yè)業(yè)相對國有化化程度。根據(jù)據(jù)體制轉型期期行業(yè)工資決決定假說，總總體參數(shù)應該該大于0，相對國有有化程度越高高，行業(yè)壟斷斷程度越高，工工資相對水平平就越高。利用計量經(jīng)濟分分析軟件Evviews進進行估計，結結果如下：Dependeent Vaariablle: 建筑業(yè)工資資相對水平YYMethod: Leasst SquuaresSample: 1 177Includeed obsservattions: 17VariablleCoefficcientStd. Errrort-Statiisti

33、cProb. C2.939988411.7821180.24952280.8063建筑業(yè)相對國有有化程度X1.31108880.15087728.69006690.0000R-squarred0.8342886 Meaan deppendennt varr104.91118Adjusteed R-ssquareed0.8232338 S.DD. deppendennt varr10.407886S.E. off regrressioon4.3757883 Akaaike iinfo ccriterrion5.9001779Sum squuared residd287.21221 Schhwar

34、z criteerion5.9982004Log likkelihoood-48.151152 F-sstatisstic75.517331Durbin-Watsoon staat0.9306556 Proob(F-sstatisstic)0.0000000以上估計結果發(fā)發(fā)現(xiàn)，可決系系數(shù)為0.88342866，修正的可可決系數(shù)為00.8232238，說明明模型擬合優(yōu)優(yōu)度較高。建建筑業(yè)相對國國有化程度對對建筑業(yè)工資資相對水平的的回歸系數(shù)為為1.3111088，t值達到8.66900699，通過了變變量的統(tǒng)計檢檢驗；并且該該回歸系數(shù)大大于0，與理論模模型總體參數(shù)數(shù)的預期符號號相一致，因因此通過了經(jīng)

35、經(jīng)濟意義檢驗驗。但截距項項系數(shù)2.99399844，t值只有0.22495288，未通過統(tǒng)統(tǒng)計檢驗，說說明建筑業(yè)相相對國有化程程度對建筑業(yè)業(yè)工資相對水水平的總體回回歸直線是通通過原點的。因因此理論線性性模型應設定定為通過原點點的回歸直線線模型，具體體形式如下： 再利用計量經(jīng)濟濟分析軟件EEviewss進行估計，結結果如下：Dependeent Vaariablle: 建筑筑業(yè)工資相對對水平Method: Leasst SquuaresSample: 1 177Includeed obsservattions: 17VariablleCoefficcientStd. Errrort-Statii

36、sticProb. 建筑業(yè)相對國有有化程度1.34858820.0131886102.277700.0000R-squarred0.8335998 Meaan deppendennt varr104.91118Adjusteed R-ssquareed0.8335998 S.DD. deppendennt varr10.407886S.E. off regrressioon4.2456118 Akaaike iinfo ccriterrion5.7866774Sum squuared residd288.40443 Schhwarz criteerion5.8356887Log likkeli

37、hoood-48.186673 Durrbin-WWatsonn statt0.9517002以上估計結果發(fā)發(fā)現(xiàn)，修正的的可決系數(shù)為為0.8333598，高高于帶截距項項模型的修正正可決系數(shù)，說說明去掉截距距項的模型擬擬合優(yōu)度有了了進一步改善善。建筑業(yè)相相對國有化程程度對建筑業(yè)業(yè)工資相對水水平的回歸系系數(shù)為1.33485822，t值高達1022.27700，通過了變變量的統(tǒng)計檢檢驗。但該模模型的DW值很低，只只有0.9551702，說說明模型的隨隨機誤差項之之間存在正自自相關，因此此還需要處理理模型的自相相關問題。我們在模型中引引入AR（1）來處理自自相關。估計計結果如下：Dependeent

38、 Vaariablle: 建筑筑業(yè)工資相對對水平Method: Leasst SquuaresSample(adjussted): 2 177Includeed obsservattions: 16 aafter adjussting endpoointsConverggence achieeved aafter 4 iteeratioonsVariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb. 建筑業(yè)相對國有有化程度1.36013340.020844665.2461160.0000AR(1)0.42674430.20850052.04668830.

39、0599R-squarred0.8891110 Meaan deppendennt varr104.21225Adjusteed R-ssquareed0.8811990 S.DD. deppendennt varr10.328553S.E. off regrressioon3.5601226 Akaaike iinfo ccriterrion5.4939337Sum squuared residd177.44229 Schhwarz criteerion5.5905111Log likkelihoood-41.951150 Durrbin-WWatsonn statt1.9311114Inv

40、erteed AR Rootss .43經(jīng)過處理，DWW值已達到1.9311114，很接近近2這個理想水水平，因此正正自相關問題題已得到較圓圓滿的解決。同同時模型修正正的可決系數(shù)數(shù)0.8811190，又又得以進一步步提高。四、結果分析1本文驗證了了我們提出的的關于體制轉轉型時期行業(yè)業(yè)決定的假說說，我國建筑筑業(yè)相對工資資差異的擴大大主要是由于于該行業(yè)壟斷斷程度差異的的擴大引致的的。2建筑業(yè)相對對國有化程度度每下降1個百分點，建建筑業(yè)工資相相對水平將會會平均下降11.3601134個百分分點。 案例分析四四 中國稅收收增長的分析析多元線性性回歸模型的的應用一、研究的目的的要求改革開放以來，隨隨著經(jīng)

41、濟體制制改革的深化化和經(jīng)濟的快快速增長，中中國的財政收收支狀況發(fā)生生很大變化，中中央和地方的的稅收收入11978年為為519.228億元，到到2002年已已增長到177636.445億元，25年間增長長了33倍，平均均每年增長 %。為了了研究影響中中國稅收收入入增長的主要要原因，分析析中央和地方方稅收收入的的增長規(guī)律，預預測中國稅收收未來的增長長趨勢，需要要建立計量經(jīng)經(jīng)濟模型。 影響中國稅收收收入增長的因因素很多，但但據(jù)分析主要要的因素可能能有：（1）從宏觀經(jīng)經(jīng)濟看，經(jīng)濟濟整體增長是是稅收增長的的基本源泉。（2）公共財政的需求，稅收收入是財政收入的主體，社會經(jīng)濟的發(fā)展和社會保障的完善等都對公共

42、財政提出要求，因此對預算支出所表現(xiàn)的公共財政的需求對當年的稅收收入可能會有一定的影響。（3）物價水平。我國的稅制結構以流轉稅為主，以現(xiàn)行價格計算的GDP等指標和經(jīng)營者的收入水平都與物價水平有關。（4）稅收政策因素。我國自1978年以來經(jīng)歷了兩次大的稅制改革，一次是1984-1985年的國有企業(yè)利改稅，另一次是1994年的全國范圍內(nèi)的新稅制改革。稅制改革對稅收會產(chǎn)生影響，特別是1985年稅收陡增215.42%。但是第二次稅制改革對稅收增長速度的影響不是非常大。因此，可以從以上幾個方面，分析各種因素對中國稅收增長的具體影響。 二、模模型設定為了全面反映中中國稅收增長長的全貌，選選擇包括中央央和地方

43、稅收收的“國家財政收收入”中的“各項稅收”（簡稱“稅收收入”）作為被解釋釋變量，以反反映國家稅收收的增長；選選擇“國內(nèi)生產(chǎn)總總值（GDPP）”作為經(jīng)濟整整體增長水平平的代表；選選擇中央和地地方“財政支出”作為公共財財政需求的代代表；選擇“商品零售物物價指數(shù)”作為物價水水平的代表。由由于財稅體制制的改革難以以量化，而且且1985年以以后財稅體制制改革對稅收收增長影響不不是很大，可可暫不考慮稅稅制改革對稅稅收增長的影影響。所以解解釋變量設定定為可觀測的的“國內(nèi)生產(chǎn)總總值”、“財政支出”、“商品零售物物價指數(shù)”等變量。從中中國統(tǒng)計年鑒鑒收集到以以下數(shù)據(jù)（見見表3.3）： 表3.3 中國稅稅收收入及相

44、相關數(shù)據(jù)年份 稅收收入（億元元）（Y） 國內(nèi)生產(chǎn)總總值（億元）（X2）財政支出（億元元）（X3）商品零售價格指指數(shù)（%）（X4）1978 5199.283624.11122.099100.71979 5377.824038.21281.799102.01980 5711.704517.81228.833106.01981 6299.894862.41138.411102.41982 7000.025294.71229.988101.91983775.595934.51409.522101.51984947.357171.01701.022102.819852040.7998964.42004.

45、255108.819862090.73310202.222204.911106.019872140.36611962.552262.188107.319882390.47714928.332491.211118.519892727.40016909.222823.788117.819902821.86618547.993083.599102.119912990.17721617.883386.622102.919923296.91126638.113742.200105.419934255.30034634.444642.300113.219945126.88846759.445792.622

46、121.719956038.04458478.116823.722114.819966909.82267884.667937.555106.119978234.04474462.669233.566100.819989262.80078345.2210798.11897.4199910682.55882067.5513187.66797.0200012581.55189468.1115886.55098.5200115301.33897314.8818902.55899.2200217636.445104790.622053.11598.7設定的線性回歸歸模型為： 三、估估計參數(shù) 利用EEVi

47、ewss估計模型的的參數(shù)，方法法是：1、建立工作文文件：啟動EEViewss，點擊FilleNewwWorkkfile，在在對話框“Workffile RRange”。在“Workffile ffrequeency”中選擇“Annuaal” (年度)，并在“Startt datee”中輸入開始始時間“1978”，在“end ddate”中輸入最后后時間“2002”，點擊“ok”，出現(xiàn)“Workffile UUNTITLLED”工作框。其其中已有變量量：“c”截距項 “residd”剩余項。在在“Objeccts”菜單中點擊擊“New OObjectts”，在“New OObjectts”對話框

48、框中選“Groupp”，并在“Name for OObjectts”上定義義文件名，點點擊“OK”出現(xiàn)數(shù)據(jù)編編輯窗口。2、輸入數(shù)據(jù)：點擊“Quik”下拉菜單中中的“Emptyy Grouup”，出現(xiàn)“Groupp”窗口數(shù)據(jù)據(jù)編輯框，點點第一列與“obs”對應的格，在在命令欄輸入入“Y”，點下行鍵鍵“”，即將該序序列命名為YY，并依此輸輸入Y的數(shù)據(jù)。用用同樣方法在在對應的列命命名X2、X3、X4，并輸入相相應的數(shù)據(jù)?；蚧蛘咴贓Viiews命令令框直接鍵入入“dataa Y X3 X4 ”，回車出出現(xiàn)“Groupp”窗口數(shù)據(jù)據(jù)編輯框，在在對應的Y、X2、X3、X4下輸入響應應的數(shù)據(jù)。3、估計參數(shù)：

49、點擊“Procss“下拉菜單中中的“Make Equattion”，在出現(xiàn)的的對話框的“Equattion SSpecifficatiion”欄中鍵入“Y C X2 X3 X4”，在“Estimmationn Setttings”欄中選擇“Leastt Sqarres”(最小二乘法法)，點“ok”，即出現(xiàn)回回歸結果： 表3.4 根據(jù)表3.4中中數(shù)據(jù)，模型型估計的結果果為： (9440.61228) (0.00056) (0.03332) (8.73663) t= (-2.74559) (3.99566) (21.11247) (2.74449) FF=27177.238 df=21 四、模模型

50、檢驗1、經(jīng)濟意義檢檢驗模型估計結果說說明，在假定定其它變量不不變的情況下下，當年GDDP每增長1億元，稅收收收入就會增增長0.022207億元元；在假定其其它變量不變變的情況下，當當年財政支出出每增長1億元，稅收收收入會增長長0.70221億元；在在假定其它變變量不變的情情況下，當年年零售商品物物價指數(shù)上漲漲一個百分點點，稅收收入入就會增長223.98554億元。這這與理論分析析和經(jīng)驗判斷斷相一致。2、統(tǒng)計檢驗（1）擬合優(yōu)度度：由表3.4中數(shù)據(jù)可可以得到： ，修正的可可決系數(shù)為，這這說明模型對對樣本的擬合合很好。（2）F檢驗：針對，給定顯著性性水平，在FF分布表中查查出自由度為為k-1=33和

51、n-k=221的臨界值值。由表3.44中得到F=27177.238，由由于F=27717.2338，應拒拒絕原假設，說說明回歸方程程顯著，即“國內(nèi)生產(chǎn)總總值”、“財政支出”、“商品零售物物價指數(shù)”等變量聯(lián)合合起來確實對對“稅收收入”有顯著影響響。（3）t 檢驗驗：分別針對對：，給定顯著著性水平，查查t分布表得自自由度為n-k=21臨臨界值。由表表3.4中數(shù)據(jù)據(jù)可得，與、對應的t統(tǒng)計量分別別為-2.77459、3.95666、21.12247、2.74449，其絕對對值均大于，這這說明分別都都應當拒絕：，也就是說說，當在其它它解釋變量不不變的情況下下，解釋變量量“國內(nèi)生產(chǎn)總總值”（）、“財政支出

52、”（）、“商品零售物物價指數(shù)”（）分別對被解解釋變量“稅收收入”Y都有顯著的的影響。案例分析五 中國A股新新股抑價率多多因素回歸分分析1、新股的抑價價發(fā)行IPO抑價是指指發(fā)行定價存存在著低估現(xiàn)現(xiàn)象，即新股股發(fā)行定價低低于新股的市市場價值，表表現(xiàn)為新股發(fā)發(fā)行價格明顯顯低于新股上上市首日收盤盤價格，上市市首日就能獲獲得顯著的超超額回報。市場化的發(fā)行制制度下，新股股發(fā)行的定價價過程是發(fā)行行企業(yè)、承銷銷商和投資者者之間多次談談判的結果。一一個有效的IIPO 市場場是不應該存存在超常收益益率的。但國國外許多學者者研究發(fā)現(xiàn)，在在一些發(fā)行市市場化的市場場中，盡管承承銷商通過努努力平衡對發(fā)發(fā)行股票的供供給和需

53、求來來得到最佳發(fā)發(fā)行價格。但但首日收益率率(即新股上上市首日收盤盤價相對于發(fā)發(fā)行價的收益益率) 仍然然顯著為正，即即存在著顯著著的新股發(fā)行行抑價現(xiàn)象。發(fā)發(fā)行是證券市市場運行的基基礎，而首次次公開發(fā)行（IInitiaal Pubblic OOfferiing縮寫為為IPO）是是股份公司由由少數(shù)人持股股向公眾持股股轉變的重要要步驟。發(fā)行行定價是發(fā)行行業(yè)務中的核核心環(huán)節(jié)，定定價是否合理理不僅關系到到發(fā)行人、投投資者以及承承銷商的切身身利益，而且且關系到發(fā)行行市場的監(jiān)管管乃至證券市市場資源配置置功能的發(fā)揮揮。IPO抑抑價率是衡量量新股發(fā)行定定價是否合理理的重要指標標。如果IPPO抑價率小小于0，即新新

54、股上市首日日就跌破發(fā)行行價，說明定定價過高；如如果IPO抑抑價率顯著大大于0，即上上市首日就獲獲得顯著的超超額收益，就就說明新股存存在定價過低低的現(xiàn)象。從從各國的發(fā)行行實踐看，新新股發(fā)行定價價適度低于二二級市場上市市價格是普遍遍存在的，這這是由于股票票市場IPOO發(fā)行中特有有的信息不對對稱和信息不不確定性等多多種因素造成成的。2、中國IPOO抑價率多因因素模型分析析多變量回歸分析析含義多變量回歸分析析是指因變量量依賴兩個或或者更多個解解釋變量或回回歸元的模型型的分析。最最為簡單的多多元回歸模型型，是含有一一個因變量和和兩個解釋變變量的三變量量回歸模型。 （1）在方程（1）中中，是截距項項，它代

55、表了了2和3均為零零時的Y的均均值，給出了了所有未被包包含到模型中中來的變量對對Y的影響。系系數(shù)和被稱為偏回回歸系數(shù)，度度量著2的單單位變化對YY均值的直接接或者凈影響響， 度量著著3的單位變變化對Y均值值的直接或者者凈影響。（2）中國IPPO抑價率多多因素回歸模模型在股票發(fā)行初級級市場中，針針對IPO的的超額收益率率，設定新股股抑價率為AAR=Pt-P0/P00，構建多因因素回歸模型型，跟前文相相對應，我們們先設定兩個個回歸元的回回歸模型，假假定AR跟股股票的發(fā)行規(guī)規(guī)模有關，在在本例中我們們用其發(fā)行規(guī)規(guī)模的對數(shù)值值來替代設定定為LGIPPO，除此之之外還有股票票的中簽率有有關，則設定定一個簡

56、單的的三變量回歸歸模型為 （2）在本例中我們用用的數(shù)據(jù)主要要是19999年1月22002年66月120只只上海證券交交易所上市的的新股數(shù)據(jù)。則則在evieews中回歸歸得到下面數(shù)數(shù)據(jù)：VariablleCoefficcientStd。 Errrort-StatiisticProb。 C4.68339940.92297715.07425570.0000LOGIPO-0.37444510.1085445-3.44977240.0008RAT-0.36533810.1237554-2.95244680.0038R-squarred0.2298002 Meaan deppendennt varr1.2

57、707335Adjusteed R-ssquareed0.2166336 S.DD. deppendennt varr0.8155447S.E. off regrressioon0.7218223 Akaaike iinfo ccriterrion2.2106110Sum squuared residd60.960339 Schhwarz criteerion2.2802997Log likkelihoood-129.63366 F-sstatisstic17.454551Durbin-Watsoon staat1.7556779 Proob(F-sstatisstic)0.0000000因為

58、新股超額收收益不僅只是是跟上述兩個個因素有關，僅僅以此來說明明多因素回歸歸模型中結果果的分析。在在本例中，RR或者調(diào)整的的R比較小的的原因是模型型因素缺少，后后面會有比較較全面的多因因素回歸模型型。從結果中中可以看到超超額收益率和和股本的發(fā)行行規(guī)模有負的的相關關系，和和中簽率有負負的相關關系系。t值均大于2，F(xiàn)值也比較顯顯著。進一步步，我們來看看一個比較復復雜的多因素素回歸模型如如下： (33)其中，LOGIIPO為IPPO發(fā)行額的的對數(shù)值。RRAT為中簽簽率的1000倍，E為收收益率，PEE為IPO發(fā)發(fā)行市盈率，TT為公司發(fā)布布上市時間，PP2是IPOO的上市價格格，I1 是是發(fā)行時的市市場

59、指數(shù)，II2是上市是是的市場指數(shù)數(shù)，P1是發(fā)發(fā)行價格。模模型回歸結果果如下：VariablleCoefficcientStd。 Errrort-StatiisticProb。 C2.37259930.63086673.76084430.0003P1-0.21599500.0179887-12.0055940.0000P20.09406650.008844510.6344410.0000I10.00015570.00041150.37887730.7055I20.00038830.00041100.93264480.3530PE-0.00611370.0054113-1.13388090.259

60、3LOGIPO-0.20711570.0718443-2.88344780.0047RAT-0.01266360.0763883-0.16544240.8689T-0.00255510.0019553-1.30600900.1942E0.22310010.26906620.82918820.4088R-squarred0.7787448 Meaan deppendennt varr1.2707335Adjusteed R-ssquareed0.7606446 S.DD. deppendennt varr0.8155447S.E. off regrressioon0.3989997 Akaaik