eviews分析 影响我国私人汽车拥有量的因素

1、影响我国私人汽车拥有量的因素 汽车产业是国民经济的支柱产业，改革开放以来我国汽车产量呈持续上升的趋势。入世以后，更多的外国汽车企业进军中国汽车市场，并以很大的优势占领大部分市场，我国汽车企业面临着极大的挑战。在这场战争中可以说百姓是受益的，从近几年我国的汽车消费发展变化来看，汽车消费逐渐成为消费热点。2009年私人汽车拥有量已达到4574.91万辆，与1990年的81.62万辆相比，增长倍数达到了惊人的55倍。然而，随着私人汽车数量的增加，我们又面临了很多问题，如能源的过度损耗，环境污染等。影响我国私人汽车数量的因素很多，因此，我们提取了国民生产总值，城镇居民家庭人均可支配收入，总人口，平均每

2、人生活消费能源液化石油，原油产量，汽车产量，公路里程，这七个影响因素的时间序列数据来进行分析，希望通过建立一个合适的经济模型来从理论上找出影响私人汽车拥有量的主要原因。 1.确定变量及建立模型：=私人汽车拥有量（单位：万辆）=国民生产总值 （单位：亿元）=城镇居民家庭人均可支配收入（单位：元）=总人口（单位：万人）=平均每人生活消费能源液化石油（单位：千克）=原油产量（单位：公斤）=汽车产量（单位：万辆）=公路里程（单位：万公里）2.数据源：3.模型估计与检验：3.1模型的估计：运用Eviews对19902009年的数据进行多元回归分析结果如下：（a=0.05）估计方程为：Y=-2361.21

3、2+0.09502X1-0.56771X2+0.012724X3-73.00424X4+6.586160X5 +2.086982X6-0.035152X7由回归结果可知，该检验的=0.998603，=0.997788，拟合度很高，F统计量的检验结果为1225.575，结果显示：初步可以看出模型的拟合结果相当好，但部分参数t值不显著，而X2，X4，X7的系数是负的，与现实相矛盾。怀疑该模型各解释变量之间可能存在多重共线性，于是对该模型进行多重共线性检验。3.2模型的检验及修正：3.2.1经济意义检验当我国国民生产总值每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加0.00779个单位，与实际相符；当城镇居

4、民家庭人均可支配收入每增加1单位，我国的私有汽车拥有量就减少0.56771个单位，与实际不符；当我国总人口每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加0.012724个单位，与实际相符；当我国平均每人生活消费能源液化石油每增加1单位，我国私人汽车拥有量就减少73.00424个。单位，与实际相符；当我国原油产量每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加6.586160个单位，与实际相符；当我国汽车产量每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加2.086982个单位；当我国公路里程每增加1单位，我国私人汽车拥有量就减少0.035152个单位，与实际不符。3.2.2 多重共线性3.2.2.1 多重共线性检验各解释

5、变量的相关系数的矩阵10.986140.970100.815720.857230.911220.995170.950850.9861410.995100.886300.917730.955840.976640.958200.970100.9951010.925930.947370.965510.962570.947420.815720.886300.9259310.976900.921960.811560.827630.857230.917730.947370.9769010.964010.859230.870650.911220.955840.965510.921960.9640110.90

6、2080.941180.995170.976640.962570.811560.859230.9020810.941750.950850.958200.947420.827630.870650.941180.941751由相关系数矩阵可以看出各种解释变量之间相关系数较高，证实各解释变量之间确实存在着多重共线性。3.2.2.2 消除多重共线性由Frisch综合分析法进行。分别求出Y对X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7的回归方程，Eviews计算输出结果如下：变量X1X2X3X4X5X6X7参数估计值0.0130320.2687450.174952307.606158.79493.54772

7、911.67382T的统计量25.2191316.958255.9829497.0630559.38545743.0115113.028630.9724790.9410960.6654010.7348540.8303280.9903640.9041250.970950.9378240.6468120.7201220.8209010.9898290.898799由结果可知，X6的与最大，以X6为基础，顺序引入其他变量进行逐步回归：引入X1，有所提高，t值显著性都很强。则引入X1。以X6，X1为基础，再引入X2，有所提高，t值显著性都很强，但X2不符合经济意义，所以剔除X2。再引入X3，有所提高，

8、t值显著性都很强，但X3不符合经济意义，所以剔除X3。再引入X4，有所提高，t值显著性都很强，X4符合经济意义，所以引入X4。以X6，X1，X4为基础，再引入X5，有所提高，t<2.05不显著，所以剔除X5。再引入X7，有所提高，t值显著性都很强，X4符合经济意义，所以引入X7。最终剔除X2，X3，X5，而引入X1，X4，X6，X7。估计方程修正为：Y=-178.3739+0.007779X1-61.63984X4+1.977502X6+0.171549X7T (-4.202673) (8.155344) (-6.250812) (10.90032) (0.404745)=0.99855

9、2，=0.998166，F=2586.619，DW=0.843730经济意义检验：由于其经济解释是：当我国国民生产总值每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加0.00779个单位；当我国平均每人生活消费能源液化石油每增加1单位，我国私人汽车拥有量就减少61.63984个单位；当我国汽车产量每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加1.977502个单位；当我国公路里程每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加0.171549个单位。这只是初步的的结论，由结果看出有部分数据与实际不相符，对模型作进一步的修正。3.2.3.1 自相关性检验DW检验模型为：Y=-178.3739+0.007779X1-61.6

10、3984X4+1.977502X6+0.171549X7T (-4.202673) (8.155344) (-6.250812) (10.90032) (0.404745)=0.998552，=0.998166，F=2586.619，DW=0.843730从模型来看，没有违背D-W检验假设条件，因此可以用D-W来检验模型是否存在自相关。根据上数据可知，DW=0.843730，给定的显著性水平a=0.05，k=5，n=20，查表可得：dl=0.9，du=1.83 0<DW<dl 故，模型正自相关，则消除自相关。用迭代法进行自相关修正 如下：迭代法后，DW=1.648768，dl=0.

11、9，du=1.83 ，0<DW<dl ，仍存在自相关，进行第二次迭代，如下：迭代法后，DW=1.979836，dl=0.9，du=1.83 ，du<DW<du-4 消除了自相关，修正的模型为：Y=-1.964144+0.008626X1-59.86632X4+1.862262X6-0.157283X7T (-3.615352) (8.387144) (-4.623077) (14.24153) (-0.393270)=0.999357， =0.999007，F=2850.758，DW=1.979836经济现象解释：当我国国民生产总值每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加

12、0.008626个单位；当我国平均每人生活消费能源液化石油每增加1单位，我国私人汽车拥有量就减少59.86632个单位；当我国汽车产量每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加1.862262个单位；当我国公路里程每增加1单位，我国私人汽车拥有量就减少0.157283个单位。（可能属于误差造成的，由于数据选择上不符合n=3k+1）4. 结论：由以上结论可知，我国私家车拥有量与我国国民生产总值，平均每人生活消费液化石油，汽车产量，公路里程等存在着一定的函数关系。我国的国民生产总值，汽车产量和公路里程对私家车拥有量有一定的促进作用，它们保持每年持续增长，从而使得我国的私人汽车拥有量不断增加。而平均每人生活消费液化石油对私