计量经济数据分析

1、一、数据分析的问题：影响GDP增长的主要因素二、选题缘由改革开放以来，特别是自十八届三中全会召开以来， 我国社会主义市场经济 体制已根本建立并不断完善，我国在世界中的地位越来越突出，经济的开展也十 分迅速并取得了巨大成就。但当前我国经济仍然面临着极大的考验， 即如何实现 经济的长期可持续增长，而影响经济增长的因素很多，如何高效率的提升经济的 持续增长能力成为了置关重要课题。本文那么主要从三个方面的因素来分析对经济 增长的影响。三、经济意义的分析经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上， 一个国家总产出或人均产出 水平的持续增加，即国内生产总值GDP的增加或人均国内生产总值的增加。 同时，经济增长

2、率的上下表达了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速 度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。古典经济增长理论以社会的财富增长为中心， 并且指出生产劳动是社会财富 的源泉，而现代经济增长理论那么认为知识、人力资本、技术的进步是经济增长的 主要因素，但普遍认为物质资本和劳动对经济增长具有重要奉献。 所谓物质资本， 是指长期存在的生产物资形式，例如机器设备、厂房、建筑物、交通运输设施等 固定资产的投资。但是，由于物质资本数值难以具体测量，所以本文中用“全社 会的固定资产投资总额来代替物质资本的额。同时，中国是一个人口大国，为 经济增长提供了大量的劳动力资源，所以在本文中用“年末总

3、就业人数来衡量 劳动力。而众多的消费群体同样对经济的增长发挥着不可无视的作用，在本文用“居民消费价格指数来衡量消费对经济增长的影响。综上：GDP增长的主要影响因素包括全社会固定资产投资总额 TZ、年末总 就业人数JY、居民消费价格指数P。四、数据来源：中国统计局一?中国统计年鉴?年份全社会固定资国内生产总值就业人员产投资亿元亿元万人1980 年910.904545.6242361.001981 年961.004891.5643725.001982 年1230.405323.3545295.001983 年1430.105962.6546436.001984 年1832.907208.05481

4、97.001985 年2543.209016.0449873.001986 年3120.6010275.1851282.001987 年3791.7012058.6252783.001988 年4753.8015042.8254334.001989 年4410.4016992.3255329.001990 年4517.0018667.8264749.001991 年5594.5021781.5065491.001992 年8080.1026923.4866152.00居民消费价格指数上年=100107.50102.50102.00102.00102.70109.30106.50107.3011

5、8.80118.00103.10103.40106.401993 年13072.3035333.9266808.00114.701994 年17042.1048197.8667455.00124.101995 年20019.3060793.7368065.00117.101996 年22913.5071176.5968950.00108.301997 年24941.1078973.0369820.00102.801998 年28406.2084402.2870637.0099.201999 年29854.7089677.0571394.0098.602000 年32917.7099214.55

6、72085.00100.402001 年37213.50109655.1772797.00100.702002 年43499.90120332.6973280.0099.202003 年55566.61135822.7673736.00101.202004 年70477.43159878.3474264.00103.902005 年88773.61184937.3774647.00101.802006 年109998.16216314.4374978.00101.502007 年137323.94265810.3175321.00104.802022 年172828.40314045.4375

7、564.00105.902022 年224598.77340902.8175828.0099.302022 年251683.77401512.8076105.00103.302022 年311485.13473104.0576420.00105.402022 年374694.00518942.0076704.00102.60五、数据的分析过程1初始的模型估计步骤：在主菜单上点击 Quick'Estimate Equation GDP C JY TZ PGDP国内生产总值 JY-就业人员 TZ-全社会固定资产投资P-居民消费价格指数S.E. of regressi on13201.23A

8、kaike info criterion21.92722VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C-2719.17545296.60-0.0600300.9525JY1.9160210.2580697.4244490.0000TZ1.3335640.03031643.988180.0000P-815.3575379.3138-2.1495600.0401R-squared0.992351Mean depe ndent var120245.3Depe nde nt Variable: GDPMethod: Least SquaresDate:

9、12/20/13 Time: 12:40Sample: 1980 2022In cluded observati ons: 33Adjusted R-squared0.991560 S.D. dependentvar143693.1Sum squared resid5.05E+09Schwarz criterio n22.10861Log likelihood-357.7991F-statistic1254.114Durbin-Wats on stat1.031859Prob(F-statistic)0.000000回归结果：GDP=t (-0.060030)424449) (43.98818

10、) (-2.149560)2 2R =0.992351R = 0.991560 F=1254.1142.多重共线性的检验与剔除步骤：在数据组窗口点击 View'CorrelationsGDPJYPTZGDP1.0000000.691237-0.2022020.987476JY0.6912371.000000-0.1998620.597181P-0.202202-0.1998621.000000-0.152022TZ0.9874760.597181-0.1520221.000000根据多重共线性检验，变量之间存在着线性相关的关系。可以通过重复剔除变量法剔除相关变量。具体作法：在模型估计时

11、，依次添加变量 JY、TZ、P做模型估计，如果添加的那个变 量模型估计不显著那么予以剔除。最后经检验模型估计应剔除变量：P-居民消费价 格指数。剔除P后，修正多重共线性后的模型估计，如下：Depe nde nt Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 12:41Sample: 1980 2022In cluded observati ons: 33VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C-94068.6016597.24-5.6677240.0000TZ1.3362720

12、.03206641.672570.0000JY1.9923490.2706007.3627080.0000R-squared0.991132Mean depe ndent var120245.3Adjusted R-squared0.990541S.D. dependent var143693.1S.E. of regressi on13975.15Akaike info criterion22.01446Sum squared resid5.86E+09Schwarz criteri on22.15050Log likelihood-360.2385F-statistic1676.526Du

13、rbi n-Watson stat0.651113 Prob(F-statistic)0.000000回归结果： GDP=)4068.60+1.992349JY+1.336272TZt= ( -5.667724)(7.362708) (41.67257)2R =0.9911322R =0.990541F=1676.526检验法3.模型的异方差性检验怀特White步骤：在方程窗口点击 View'Residual Test'White HeteroskedasticityWhite Heteroskedasticity Test:F-statistic1.426641Probabi

14、lity0.251112Obs*R-squared5.586942Probability0.232192Test Equati on:Depe nde nt Variable: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 12:42Sample: 1980 2022In cluded observati ons: 33VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C-1.20E+092.32E+09-0.5159440.6099TZ829.84612621.5410.3165490.7539TZ

15、A20.0001750.0064730.0270300.9786JY42503.6182844.810.5130510.6119JYA2-0.3314330.721727-0.4592230.6496R-squared0.169301Mean depe ndent var1.78E+08Adjusted R-squared0.050630S.D.dependent var2.27E+08S.E. of regressi on2.21E+08Akaike info criterion41.40418Sum squared resid1.37E+18Schwarz criteri on41.630

16、92Log likelihood-678.1689F-statistic1.426641Durbin-Wats on stat0.946714Prob(F-statistic)0.251112取显著性水平a =0.05时，那么自由度模型中变量个数为2的卡方值约为5.99 o从模型估计结果中得到：R-squared*N=0.169301*33=5.586933<5.99所以估计模型不存在异方差性。4.序列相关性的检验与剔除从修正多重共线性后的模型估计结果中可以看到：D-W检验的结果为0.651113。一般来讲D-W检验值接近2时那么认为不存在序列相关性，所以修正后 的模型存在序列相关性。又

17、由于D-W检验存在局限性，它只能检验是否存在一阶 自相关性。故本文通过依次迭代法来消除序列相关性。步骤：在 Estimate Equation窗口中依次输入 GDP C TZ JY AR(1)、GDP C TZ JY AR(1) AR(2) 、GDP C TZ JY AR(1) AR(2) AR(3)三次迭代结果如下：1. 在 Estimate Equation窗口中输入 GDP C TZ JY AR(1)进行回归Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 12/25/13 Time: 15:09Sample (adjusted): 19

18、81 2022Included observations: 32 after adjustmentsConvergence achieved after 197 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C3478155.1.32E+080.0263760.9791TZ0.9843690.2175414.5249740.0001JY-0.8466591.165559-0.7263970.4736AR(1)0.9982860.06654215.002290.0000R-squared0.996147Mean dependent var12386

19、1.0Adjusted R-squared0.995734S.D. dependent var144459.1S.E. of regression9435.520Akaike info criterion21.25882Sum squared resid2.49E+09Schwarz criterion21.44204Log likelihood-336.1411Hannan-Quinn criter.21.31955F-statistic2412.805Durbin-Watson stat2.412638Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots1.

20、002. 在Estimate Equation 窗口 中输入 GDP C TZ JY AR(1) AR(2)进行回归Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 12/25/13 Time: 15:09Sample (adjusted): 1982 2022Included observations: 31 after adjustmentsConvergence achieved after 263 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C5050443.2.33E+080.0216

21、910.9829TZ1.0474650.1622726.4550100.0000个人收集整理仅供参考学习JY-1.0110401.139278-0.8874400.3830AR(1)0.6639280.2100563.1607230.0040AR(2)0.3345960.2060761.6236570.1165R-squared0.996422Mean dependent var127698.7Adjusted R-squared0.995871S.D. dependent var145179.4S.E. of regression9328.274Akaike info criterion21

22、.26618Sum squared resid2.26E+09Schwarz criterion21.49747Log likelihood-324.6258Hannan-Quinn criter.21.34157F-statistic1810.138Durbin-Watson stat2.233278Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots1.00-.333.在 Estimate Equation 窗口 中输入 GDP C TZ JY AR(1) AR(2) AR(3)进行回归Dependent Variable: GDPMethod: Least

23、 SquaresDate: 12/25/13 Time: 15:10Sample (adjusted): 1983 2022Included observations: 30 after adjustmentsConvergence achieved after 437 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C3818035.749199700.0509620.9598TZ1.0987010.08832412.439500.0000JY-1.2924570.875796-1.4757510.1530AR(1)0.4058740.18716

24、82.1684990.0403AR(2)0.0142620.2047690.0696470.9451AR(3)0.5766990.1942862.9682980.0067R-squared0.997377Mean dependent var131777.9Adjusted R-squared0.996831S.D. dependent var145843.2S.E. of regression8210.126Akaike info criterion21.04098Sum squared resid1.62E+09Schwarz criterion21.32122Log likelihood-

25、309.6147Hannan-Quinn criter.21.13063F-statistic1825.408Durbin-Watson stat1.912291Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots1.00-.30+.70i通过以上三次迭代的结果比拟可以看出第三次迭代结果比拟令人满意，并且已不存在自相关性。步骤：在方程窗口点击 View'Residual TestCorrelogram-Q-statistics高阶自相关性检验结果如下：AutocorrelationPartial CofrelationAC PAC Q Stat Prob

26、| 11i匚11 -0.127 -0.127 0.5370> 01-匚12 -0.111 -0 129 0.9570i'1 t3 G 176 0.147 2.0429i1 111 14 0.010 0.040 2.0463 0.153I 11115 -0 047 *0 006 2 1314 0.344i1 111 16 0.065 0.039 2.2993 0.513i 111 7 -0 047 -0.050 2 3907 0.664i 11 113 -0 口旳工 038 2 门-C r4»i 11i L19 -0.031 -0.082 2.7775 0.83611 1

27、11 110 0 051 0.034 2.9026 0.S94111111 0 061 0 102 3 0994 0 92&1 1111 112 -0.018 0.034 3.1070 0.9601 11'1I13 -0 047 -0.044 3.2323 0 9751 11'C14 -0 051 -0 100 3.3910 0 9841 1115 -0.024 -0 072 3 4283 0.99211L16 0.071 0 051 3.7752 0 993Date: 12/27/13 Tims 11:56Sainpfe： 19S3 2022Included obse

28、n/ations- 30Q-statistic probabilities adjusted for 3 ARMA tarm(s)6.时间序列的平稳性检验(1)稳性检验一图示法步骤：在数据组中点击 ViewGraphLine从以下三个图中可以看出三个变量均为非平稳时间序列除时间序列的非平稳性 单位根检验法步骤：由于三个因素都存在非平稳性，故通过变量差分法剔除非平稳性，即通过一次差分、二次差分、三次差分 .直到时间序列通过单位根检验。经检验ddgdp二次差分、djy 一次差分、ddtz 二次差分通过了单位根检验，最终检验 结果如下：1.对GDP进行二次差分后，进行单位根检验结果：ADF Test

29、 Statistic-5.8206091% Critical Value*-3.66615% Critical Value-2.9627-2.620010% Critical Value*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augme nted Dickey-Fuller Test Equati onDepe nde nt Variable: D(DDGDP)Method: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 13:56Sample(adjusted): 198

30、3 2022In cluded observati ons: 30 after adjusti ng en dpo intsVariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.DDGDP(-1)-1.2505430.214847-5.8206090.0000C2121.2051865.2141.1372440.2651R-squared0.547508Mean depe ndent var-848.6383Adjusted R-squared0.531347S.D. dependent var14354.06S.E. of regressi on9826

31、.532Akaike info criterion21.28790个人收集整理仅供参考学习Sum squared resid2.70E+09Schwarz criterio n21.38131Log likelihood-317.3185F-statistic33.87949Durbin-Wats on stat2.073646Prob(F-statistic)0.000003通过检验结果分析 ADF Test Statistic=-5.820609<-2.6200(10% Critical Value)，通过了 单位根检验。2.对JY进行一次差分后，进行单位根检验结果:ADF Test

32、 Statistic-5.0700261% Critical ValueMacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augme nted Dickey-Fuller Test Equati on-3.65765% Critical Value-2.959110% Critical Value-2.6181*MacK innon critical values for reject ion of hypothesis of a un it root.Augme nted Dickey-Fuller Te

33、st Equati onDepe ndent Variable: D(DJY)Method: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 13:59Sample(adjusted): 1982 2022In cluded observati ons: 31 after adjusti ng en dpo intsVariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.DJY(-1)-0.9433260.186059-5.0700260.0000C1001.572358.79602.7914810.0092R-squared0.4698

34、86Mean depe ndent var-34.83871Adjusted R-squared0.451606S.D.dependent var2216.984S.E. of regressi on1641.757Akaike info criteri on17.70726Sum squared resid78165649Schwarz criteri on17.79978Log likelihood-272.4626F-statistic25.70517Durbin-Wats on stat2.004825Prob(F-statistic)0.000021通过检验结果分析 ADF Test Statistic=-5.070026 <-2.6181 (10% Critical Value)，通过了 单位 根检验。3. 对TZ进行二次差分后，进行单位根检验结果:ADF Test Statistic-10.861071% Critical Value*-3.66615% Critical Value-2.962710% Critical Value-2.6200Depe nde nt Variable: D(DDTZ) Method: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 14:01 Sample(adjusted): 1983 202