最新河北省GDP影响因素分析

1、学号： 河北联合大学金融计量经济学课程设计学 院：河北联合大学经济学院系：金融系专 业：金融学班 级：姓 名：指导教师：河北省GDP的影响因素分析报告摘要：国内生产总值(GDP)指按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。相对于一个地区来说，则称为地区生产总值或地区GDP。一直以来GDP是衡量一个国家或地区经济最核心的指标，虽然这种指标并非完美无缺，但在很大程度上能反映一个地区的发展情况，尤其是GDP总量是衡量一个地区经济规模最有效地指标。研究影响GDP的相关因素并分析则显得格为重要。关键词：国内生产总值；地区GDP；经济；指标Factors Hebei G

2、DP analysis reportSummary：Gross domestic product (GDP) refers to a country at market prices (or region) the final results of all resident units in a given period of production activities. Relative to a region, the region known as the region's GDP or GDP.GDP is a measure has been the core of the

3、economic indicators of a country or region, although this indicator is not perfect, but to a large extent reflect developments in a region, especially the GDP is a measure of a region's most efficient economies of scale ground targets.Related factors affecting GDP and analyze it appears importan

4、t grid.Keywords: GDP, regional GDP, economic, indicators1、前言河北省是中国北方重要的沿海省份，是环渤海经济圈的重要组成部分，河北历史悠久，文化灿烂，在区位、资源、交通、通信、产业、市场等方面具有独特优势,拥有良好的发展环境，巨大的发展潜力和广阔的发展前景。改革开放以来,河北省经济发展较快，人民生活总体上达到了小康水平。尤其近几年河北省GDP的增长令人关注， 2013年河北全省生产总值比上年增长8.2%，全年城镇居民家庭人均总收入24143元，比上年增长10.2%。其中，城镇居民人均可支配收入22580元，增长9.9%。农村居民人均纯收入

5、9102元，增长12.6%，快于城镇居民人均可支配收入。为了使经济稳定发展，确切关注GDP的影响因素是必要的。而对于GDP来说，其实影响因素有很多，在这里就以下四个变量为影响因素进行分析。分别是，居民消费支出、经营单位所在地出口总额、全社会固定资产投资、年末常住人口数。2、变量的选择和模型的建立在此，我们将“GDP”设为因变量，把“居民消费”、“经营单位所在地进出口总额”、“全社会固定资产投资”、“年末常住人口数”设为自变量。国内生产总值：是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果（简称GDP）。居民消费支出：指常住住户在一定时期内对于货物和服务的全部最终消费支出。居民消费

6、支出除了直接以货币形式购买的货物和服务的消费支出外，还包括以其他方式获得的货物和服务的消费支出，即所谓的虚拟消费支出。居民虚拟消费支出包括如下几种类型：单位以实物报酬及实物转移的形式提供给劳动者的货物和服务；住户生产并由本住户消费了的货物和服务，其中的服务仅指住户的自有住房服务和付酬的家庭雇员提供的家庭和个人服务；金融机构提供的金融媒介服务。经营单位所在地进出口总额：是指商品经营单位所在地进出口额指在所在地海关注册登记的有进出口经营权的企业实际出口额。全社会固定资产投资：指以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称。该指标是反映固定资产投资规模、结构和

7、发展速度的综合性指标，又是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。年末人口数:指每年12月31日24时的人口数。被解释变量：Y 河北省生产总值GDP(亿元) 解释变量一：X1 居民消费（亿元）解释变量二：X2 经营单位所在地出口总额(亿美元)解释变量三：X3 全社会固定资产投资(亿元)解释变量四：X4 年末常住人口(万人)将变量的数学形式确定为：一共有四个解释变量，是常数，（i=1、2、3、4）是解释变量的偏回归系数，为随机误差项，用来表示解释变量以外的其他因素的干扰。3、 数据来源与分析 数据来源：中华人民共和国国家统计局数据库（由于国家统计局注明：2004年及以后年份地区生产总值数据执行国民

8、经济行业分类（GB/T4754-2002）,2004年以前地区生产总值数据执行国民经济行业分类（GB/T4754-1994），本文选取19944年至2013年间数据进行分析。数据表如下：表3.1 数据图年份河北省GDP（亿元）Y居民消费（亿元）X1出口总额(亿美元)X2固定资本投资（亿元）X3年末常住人口（万人）X419942,187.49839.9723709.19638819952,849.521,081.0929939.32643719963,452.971,243.31311,187.70648419973,953.781,399.02321,469.99652519984,256.0

9、11,415.78311,591.76656919994,514.191,523.64311,770.47661420005,043.961,682.76371,816.79667420015,516.761,838.17401,912.53669920026,018.282,069.65462,020.38673520036,921.292,208.73592,477.98676920048,477.632,551.44933,218.766,809200510,012.112,916.001094,139.696,851200611,467.603,385.051285,470.246,8

10、98200713,607.323,921.631706,884.686,943200816,011.974,526.792408,866.566,989200917,235.485,043.3515712,269.807,034201020,394.265,731.4422615,083.407,194201124,515.766,892.6628616,389.337,241201226,575.017,808.3929619,661.287,288201328,301.418,448.0631023,194.237,333绘制各自变量与因变量散点图，如下GDP与居民消费 GDP与经营单位所

11、在地出口总额GDP与固定资本投资 GDP与年末常住人口 Y与各变量的线性图根据数据利用eviews得出回归结果，如下图：表3.2 OLS回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/31/14 Time: 13:18Sample: 1994 2013Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-24180.187730.898-3.1277320.0069X11.9594680.4917993.9842890.0012X215.92

12、7163.3776474.7154610.0003X30.1668820.0996871.6740560.1148X43.7726901.2401773.0420570.0082R-squared0.999089 Mean dependent var11065.64Adjusted R-squared0.998847 S.D. dependent var8386.568S.E. of regression284.8140 Akaike info criterion14.35387Sum squared resid1216786. Schwarz criterion14.60280Log lik

13、elihood-138.5387 F-statistic4114.753Durbin-Watson stat1.692372 Prob(F-statistic)0.000000由此可见，该模型的R2=0.999089，R2=0.998847,可决系数很高，F检验值4114.753明显显著。4、多重共线性检验（1）当=0.05时，t2(n-k)=t0.025(20-5)=2.131，可见X3的系数t检验不显著，这表明可能存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数，选择X1、X2、X3、X4数据，得相关细数矩阵表4.1 各变量间相关系数图 变量X1X2X3X4X1 1.000000 0.975973

14、 0.989501 0.966636X2 0.975973 1.000000 0.952537 0.948661X3 0.989501 0.952537 1.000000 0.931679X4 0.966636 0.948661 0.931679 1.000000由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。（2）修正多重共线性采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性的问题。分别做Y对X1、X2、X3、X4的一元回归，如下：表4.2 一元回归估计结果变量X1X2X3X4参数估计值3.57503380.991181.18520428.24782t统计量7

15、9.3210822.4485424.4016117.33809R20.9971470.9655130.9706570.943505R20.9969890.9635970.9690270.940366其中，加入X1的方程R2最大，以X1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。结果如下表所示。表4.3 加入新变量的回归结果变量X1X2X3X4R2X1,X22.98438413.933180.998328X1,X34.061686-0.1652580.997252X1,X43.2540882.6969940.997442经比较，加入X2的方程R2=0.998328，改进最大，且各参数的t检验显著，选择保留

16、X2，再加入其他新变量逐步回归，结果如下表：表4.4 又加入新变量的回归结果变量X1X2X3X4R2X1,X2，X33.152058（8.621597）13.08249（3.273859）-0.044693（-0.508285）0.998252X1,X2,X42.738681(16.35234)13.20472(4.228662)2.324214(2.480002)0.998717在X1，X2的基础加入X3后的方程R2有所下降，且X3的参数的t检验变得不显著。加入X4后，R2有所上升，且参数的t检验显著。保留X4，去掉X3。得到最后修正多重共线性影响后的回归结果为：表4.5 修正后的模型回归结

17、果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-15471.306032.197-2.5647870.0208X12.7386810.16747916.352340.0000X213.204723.1226714.2286620.0006X42.3242140.9371822.4800020.0246R-squared0.998919 Mean dependent var11065.64Adjusted R-squared0.998717 S.D. dependent var8386.568S.E. of regression300.4287

18、Akaike info criterion14.42515Sum squared resid1444119. Schwarz criterion14.62430Log likelihood-140.2515 F-statistic4930.017Durbin-Watson stat1.147084 Prob(F-statistic)0.000000则得到模型公式如下： = -15471.30 + 2.738681 X1 + 13.20472 X2+ 2.324214X4 t = (-2.564787) (16.35234) (4.228662) (2.480002)R2=0.998919 R2

19、=0.998717 F=4930.017 DW=1.1470845、检验自相关对样本量为20、三个解释变量的模型、1%显著水平，查DW统计表克制，DL=0.773，DU=1.411。模型中4-DU>DW>DU,说明模型选择较好，无自相关性，无需进行自相关处理。6、检验模型的异方差要检验模型中是否有异方差，需要了解随机误差项的概率分布，由于随机误差很难直接观测，只能对随机误差的分布特征进行某种推测，本文采用戈德菲尔德-夸特检验方法，此检验的基本思想是将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算比较两个回归的剩余平方和是否明显显著，以此来判断是否存在异方差。1.排序：将解释变量

20、的取值按从小到大排序。2.数据分组：将排列在中间的约1/4的观察值删除掉，记为c，再将剩余的分为两个部分，每部分观察值的个数为（n-c）/2=8。3.提出假设:4.构造F统计量：分别对上述两个部分的观察值求回归模型，由此得到的两个部分的残差平方为和 。为前一部分样本回归产生的残差平方和见图6.1，为后一部分样本回归产生的残差平方和见图6.2。表6.1 前一部分样本回归结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-15340.378870.391-1.7293900.1588X12.9451440.6676284.4113590.0116X2

21、-21.8974017.96973-1.2185720.2900X42.4354471.4426641.6881600.1667R-squared0.997970 Mean dependent var3971.835Adjusted R-squared0.996447 S.D. dependent var1109.966S.E. of regression66.16267 Akaike info criterion11.52896Sum squared resid17510.00 Schwarz criterion11.56868Log likelihood-42.11585 F-statis

22、tic655.3715Durbin-Watson stat2.973703 Prob(F-statistic)0.000008表 6.2 后一部分样本回归结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-64805.4924844.70-2.6084230.0595X12.1938700.3639546.0278800.0038X28.2846264.4670661.8546010.1373X49.8585203.7639962.6191630.0589R-squared0.998252 Mean dependent var19763.60Ad

23、justed R-squared0.996942 S.D. dependent var6204.374S.E. of regression343.1117 Akaike info criterion14.82084Sum squared resid470902.5 Schwarz criterion14.86056Log likelihood-55.28337 F-statistic761.6266Durbin-Watson stat2.274250 Prob(F-statistic)0.000006它们的自由度均为， k为参数的个数。在原假设成立的条件下，因和自由度均为，分布，可导出：4.

24、判断：给定显著性水平，查 F分布表得临界值 计算统计量。则接受原假设，即模型中的随机误差不存在异方差。7、模型的最终确立由以上分析检验最终确定的解释变量为： X1 居民消费（亿元）、X2 经营单位所在地出口总额(亿美元)、X4 年末常住人口(万人)。舍掉的解释变量并不是对河北省国内生产总值没有影响，而是在此模型中并没有显著性影响。得到最终确立的模型如下： Y = -15471.30 + 2.738681 X1 + 13.20472 X2+ 2.324214X4 t = (-2.564787) (16.35234) (4.228662) (2.480002)R2=0.998919 R2=0.99

25、8717 F=4930.017 DW=1.147084经过处理，此时的模型已不存在自相关和异方差，T检验和F检验均合格（即不存在多重共线性），经济意义也合理，预测结果也比较合理。得出以下结论：河北省的国内生产总值受居民消费、经营单位所在地出口总额、年末常住人口影响较为显著，受全社会固定资产投资的影响不显著。参考文献1 庞皓. 计量经济学（第二版）M. 科学出版社, 2012.2 石贤光.河南省能源消费对经济增长影响的实证研究J.濮阳职业技术学院学报,2011年04期3 李国平.陈安平.中国地区经济增长的动态关系研究J.当代经济科学,2004年02期4 卢二坡.张焕明.基于稳健主成分回归的统计数据可靠性评估方法J.统计研究