計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

NewlycompiledonNovember23,2020NewlycompiledonNovember23,2020計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)院：班級(jí)姓名：學(xué)號(hào)：一、經(jīng)濟(jì)學(xué)理論概述1、需求是指消費(fèi)者（家庭）在某一特定時(shí)期內(nèi)，在每一價(jià)格水平時(shí)愿意而且能夠購買的某種商品量。需求是購買欲望與購買能力的統(tǒng)一。2、需求定理是說明商品本身價(jià)格與其需求量之間關(guān)系的理論。其基本內(nèi)容是：在其他條件不變的情況下，一種商品的需求量與其本身價(jià)格之間成反方向變動(dòng)，即需求量隨著商品本身價(jià)格的上升而減少，隨商品本身價(jià)格的下降而增加。3、需求量的變動(dòng)是指其他條件不變的情況下，商品本身價(jià)格變動(dòng)所引起的需求量的變動(dòng)。需求量的變動(dòng)表現(xiàn)為同一條需求曲線上的移動(dòng)。二、經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的驗(yàn)證方法在此次試驗(yàn)中，我運(yùn)用了Eviews和Excel軟件對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。1、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)——可決系數(shù)R2統(tǒng)計(jì)量回歸平方和反應(yīng)了總離差平方和中可由樣本回歸線解釋的部分，它越大，參差平方和越小，表明樣本回歸線與樣本觀測(cè)值的擬合程度越高。2、方程總體線性的顯著性檢驗(yàn)——F檢驗(yàn)（1）方程總體線性的顯著性檢驗(yàn)，旨在對(duì)模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立作出判斷。（2）給定顯著性水平α，查表得到臨界值Fα（k，n-k-1）,根據(jù)樣本求出F統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值后，可通過F＞Fα(k，n-k-1)（或F≤Fα(k，n-k-1)）來拒絕（或接受）原假設(shè)H0，以判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。3、變量的顯著性檢驗(yàn)——t檢驗(yàn)4、異方差性的檢驗(yàn)——懷特檢驗(yàn)懷特檢驗(yàn)不需要排序，對(duì)任何形式的異方差都適用。5、序列相關(guān)性的檢驗(yàn)——圖示法和回歸檢驗(yàn)法6、多重共線性的檢驗(yàn)——逐步回歸法以Y為被解釋變量，逐個(gè)引入解釋變量，構(gòu)成回歸模型，進(jìn)行模型估計(jì)。三、驗(yàn)證步驟1、確定變量（1）被解釋變量“貨幣流通量”在模型中用“Y”表示。（2）解釋變量①“貨幣貸款額”在模型中用“”表示;②“居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)”在模型中用“”表示；③把由于各種原因未考慮到和無法度量的因素歸入隨機(jī)誤差項(xiàng)，在模型中用“”。2、建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型根據(jù)各相關(guān)變量之間的關(guān)系，假定：Y=+X1+X2+3、數(shù)據(jù)描述和處理中國貨幣流通量、貸款額和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)歷史數(shù)據(jù)年度貨幣流量Y（億元）居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)P（1990年=100）貸款額X（億元）197821218501979198019811982198354198419851986198719882134198923449719901001991199243361101993199439976199519968802199719981999200020012002172782003197462004200520062007資料來源：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008）、《中國統(tǒng)計(jì)資料50年匯編》4、多元線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的初步估計(jì)與分析用Eviews軟件檢測(cè)分析：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/30/11Time:14:03Sample:19782007Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X1X2CR-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid7049108.SchwarzcriterionLoglikelihoodHannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)

普通最小二乘法估計(jì)結(jié)果如下：=－+++（－）（）（）0.996769F=回歸結(jié)果表明，在1978——2007年間，Y變化的%可由其他兩個(gè)變量的變化來解釋。根據(jù)表上F統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值可以看出，每個(gè)P值都小于5%，拒絕原假設(shè)，表明模型的線性關(guān)系在95%的置信水平下顯著成立。5、異方差檢驗(yàn)從普通最小二乘回歸得到的殘差平方項(xiàng)與X1的散點(diǎn)圖看，（圖二）上的點(diǎn)總體上呈單調(diào)遞增趨勢(shì)，存在異方差性。再進(jìn)一步地統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，采用懷特（white）檢驗(yàn)。記為對(duì)原始模型進(jìn)行普通最小二乘回歸得到的殘差平方項(xiàng)，將其與X1、X2及其平方項(xiàng)與交叉項(xiàng)進(jìn)行輔助回歸，得：HeteroskedasticityTest:WhiteF-statisticProb.F(5,24)Obs*R-squaredProb.Chi-Square(5)ScaledexplainedSSProb.Chi-Square(5)TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:12/30/11Time:14:19Sample:19782007Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1221567.X2X2^2X2*X1X1X1^2R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid+12SchwarzcriterionLoglikelihoodHannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)

（“X12”表示“X12”；“X22”表示“X22”；“X3”表示“X1×X2”=++（）+懷特統(tǒng)計(jì)量nR=30×=,該值大于5%顯著水平下、自由度為5的分布的相應(yīng)臨界值=，因此，拒絕同方差的原假設(shè)，存在異方差性。6、序列相關(guān)檢驗(yàn)建立殘差項(xiàng)與與（圖一）以及時(shí)間t（圖二）的關(guān)系圖，圖一顯示隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階正序列相關(guān)性。（圖一）（圖二）再用回歸檢驗(yàn)法對(duì)該模型進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)，以為被解釋變量，以、為解釋變量，建立如下方程：=+………………①=++………………②對(duì)上面的模型，用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得:：Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statisticProb.F(1,26)Obs*R-squaredProb.Chi-Square(1)TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:12/30/11Time:14:33Sample:19782007Includedobservations:30Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X2X1CRESID(-1)R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid5180974.SchwarzcriterionLoglikelihoodHannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)=+（）（）0.232707F=由分析結(jié)果可以看出，該模型擬合優(yōu)度不高。在5%的顯著性水平下>(28),所以變量通過顯著性檢驗(yàn)。與相關(guān)，存在序列相關(guān)性。②式：Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statisticProb.F(2,25)Obs*R-squaredProb.Chi-Square(2)TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:12/30/11Time:14:39Sample:19782007Includedobservations:30Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X2X1CRESID(-1)RESID(-2)R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid3418872.SchwarzcriterionLoglikelihoodHannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)

=（）（）（）0.491329F=由分析結(jié)果可以看出，該模型的擬合優(yōu)度不高。在5%的顯著性水平下>(27),>(27)，變量，通過顯著性檢驗(yàn)，所以與相關(guān)，存在序列相關(guān)性，而與相關(guān)，存在序列相關(guān)性。7、多重共線性檢驗(yàn)由于r=接近1。因此與間存在較高的相關(guān)性。再用逐步回歸法尋找最優(yōu)方程。首先找出最簡單的回歸形式，分別作y與x1、x2間的回歸，得：（1）=+（）（）R2=.=（2）=－+（－）（）R2=.=可見，貨幣流量受貸款額的影響較大，因此選（1）作為初始的回歸模型。再將X2導(dǎo)入初始的回歸模型，得：CX1X2.Y=f(X1)t值Y=f(X1，X2)t值=－+++（－）（）（）0.996769F=初始模型導(dǎo)入X2后，模型的擬合優(yōu)度提高，且參數(shù)的符號(hào)合理，變量也通過了t檢驗(yàn)。因此最優(yōu)方程是Y=f(X1,X2)，擬合結(jié)果如下：Y=－+++8、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的最終確定經(jīng)過一系列的檢驗(yàn)和分析，最終的模型為：lnY=+X1+X2+模型的變量顯著性成立，且存在異方差性、存在較高的多重共線性。9、檢驗(yàn)結(jié)果分析從以上的分析和檢驗(yàn)中可得出，貸款額每增加一個(gè)單位，貨幣流通量就增加個(gè)單位；居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)每增加一個(gè)單位，貨幣流通量增加個(gè)單位。進(jìn)而得出，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的增加對(duì)貨幣流通量的作用大于貸款額增加對(duì)貨幣流通量的作用。四、結(jié)論（1）由于各種原因，得出的模型仍然存在有諸多問題，比如存在序列共線性，并未對(duì)其進(jìn)行修正，留待以后進(jìn)行進(jìn)一步的研究。（2）從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來看，根據(jù)已知的貸款額和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)而建立的貨幣流通量的模型，其通過了變量的顯著性檢驗(yàn)、且