计量经济学大作业

1、2012-2013年第1学期计量经济学大作业论文名称： 中国货币流通量、货款额 和居民消费水平指数分析 学号： 0103341 姓名： 魏灵慧 专业： 10计2 学号： 0103323 姓名： 苗江娜 专业： 10计2 学号： 0103353 姓名： 黄君 专业： 10计2 选课班级： B01 任课老师： 齐亚伟 评语： 教师签名： 批阅日期： 一、摘要经济与货币流通量是相辅相成密不可分的，经济的发展必然会带来货币流通量的增加，进而也会带来消费的增加。而一个国家贷款额的多少和居民消费水平指数的大小往往能够在某种程度上反映该国家经济的发展水平。因此，经济将货币流通量、贷款额和居民消费水平指数紧密

2、地联系起来。计量经济学可以帮助我们通过建立多元线性模型来反应货币流通量、贷款额和居民消费水平指数三者之间的关系。我们可以通过进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验等多种检验方法最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。最后通过对模型的进一步分析，我们可以得出货币流通量、货款额和居民消费水平指数三者之间的关系，即贷款额与居民消费水平指数的增加均会导致货币流通量的增加。关键字：货币流通量，贷款额，居民消费水平指数，多元线性模型AbstractEconomic and monetary circulation is complementary to close

3、, the development of economy will inevitably bring about the increase of monetary circulation, and also can bring consumption increase. A national loan amount how many and dweller consumption level index size tend to a certain extent reflects the development level of national economy. Thus, the econ

4、omy will the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index closely linked.Econometrics can help us through the establishment of multiple linear models to response the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index of the rela

5、tionship between the three. We can through the goodness-of-fit testing ,and F inspection, significant inspection, heteroscedastic inspection , the inspection and multiple linear correlation of inspection to determine the final model, makes the establishment of the model to achieve the optimal result

6、.Based on further analysis of the model, we can conclude that the amount of money in circulation, the amount of goods and dweller consumption level index of the relationship between the three, namely, the loan amount and consumption level of exponential increase will lead to the increase of the amou

7、nt of money in circulation.Key words: The amount of money in circulation, the loan amount dweller consumption level index, multivariate linear model二、引言经济的发展，必然会带来一系列的改变，而货币流通量的变化则是最直接、最深刻地体现了这一点。下面我们将通过建立多元线性回归模型来分析货币流通量、货款额和居民消费水平指数三者之间的关系。在此次试验中，我们运用了Eviews软件对相关数据进行处理，并通过进行如下几种检验来最终确定模型。1、拟合优度检验可

8、决系数R2统计量回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，残差平方和越小，表明样本回归线和样本观测值的拟合程度越高。2、方程总体线性的显著性检验F检验（1）方程总体线性的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出的判断。（2）给定显著性水平，查表得到临界值F(k，n-k-1)，根据样本求出F统计量的书之后，可通过比较来判断是拒绝还是接受原假设，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。3、变量的显著性检验t检验4、异方差的检验怀特检验5、多重共线性的检验逐步回归法以y为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。三、实证

9、分析1、确定变量“货币流通量”为被解释变量，而“货币贷款额”和“居民消费水平指数”为解释变量。2、建立计量经济学中的模型我们建立多元线性回归模型3、数据描述和处理表1 中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数历史数据中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数历史数据年度货币流通量Y（亿元）居民消费水平指数P贷款额X（亿元）1992433628226322.919935864.7305.832943.119947288.63203997619957885.3345.150544.119968802377.661156.6199710177.6394.674914.1199811204.2417.8

10、86524.1199913455.5452.393734.3200014652.6549199371.1200115688.8521.2112315200217278.43557.6131294200319746.23596.9158996200421468.49645.3178198200524032.82698.2194690200627072.62766.4225347.2200730334.32849.9261691200834218.96926.4303468200938245.971022399685201044628.21106.1479196201150748.471211.1

11、547946.69064、多元线性回归模型（1）建立工作文件：启动EViews，点击FileNewWorkfile，在对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度)，并在“Start date”中输入开始时间“1992”，在“end date”中输入最后时间“2011”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”截距项 “resid”剩余项。如图41所示：图41 工作文件的建立（2）输入数据：在命令窗口输入：“data Y P X”回车后出现“Group”窗口数据编辑框，在对应空格中输

12、入相应的数据，如图42所示：图42 数据的输入（3）对中国货币流量Y和居民消费水平指数P画散点图，考察两者之间的相关关系。输入命令：Scat P Y，如图43所示：图43中国货币流通量与居民消费水平指数散点图从图43中可以看出中国货币流通量Y与居民消费水平指数P大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：输入命令：LS Y C P，如图44所示：图44中国货币流通量与居民消费水平指数的EViews结果（4）对中国货币流量Y和贷款额X画散点图，考察两者之间的相关关系。输入命令：Scat X Y，如图45所示：图45中国货币流通量与贷款额散点图从图45中可以看出中国货币流通量Y与贷款额X大体呈现为线

13、性关系，所以建立如下线性模型：输入命令：LS Y C X，如图46所示： 图46中国货币流通量与居民消费水平指数的EViews结果（5）由于以上散点图都呈现线性关系，所以可以建立以下线性回归方程：接着建立散点图考察中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数之间的相关关系。输入命令：LS Y C P X，如图47所示：图47中国货币流通量二元模型EViews结果在中国货币流通量Y与居民消费水平指数P的一元模型中： 在中国货币流通量Y与贷款额X的一元模型中： 在中国货币流通量Y与居民消费水平指数P、贷款额X的二元模型中： 模型参数估计所建立的回归方程为：（6）模型检验 经济意义检验中国货币流通量Y与

14、居民消费水平指数P、贷款额X均成正相关，即当贷款额不变时，居民消费水平指数增加1单位，中国货币流通量增加35.5132单位；当居民消费水平指数不变时，贷款额增加1单位，中国货币流通量增加0.02258单位，这符合经济现实意义。 拟合优度检验由与1十分接近，说明其拟合优度很好。 检验针对，给定显著性水平，在分布表中查出自由度为2和17的临界值。由于，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即认为居民消费水平指数（P）和贷款额（X）对中国货币流通量（Y）有显著影响。 检验分别针对，给定显著性水平，查分布表得自由度为17临界值。对应的统计量分别为，所以通过显著性检验。5、异方差检验（1）参数估计 输入命令：

15、data Y P X，LS Y C P X，如图51所示：图51中国货币流通量二元模型EViews结果估计结果为：括号内为t统计量值。回归结果表明，在1992-2011年间，Y变化的99.83%可由其他两个变量的变化来解释。根据上图F统计量对应的P值可以看出，每个P值都小于5%，拒绝原假设，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。（2）检验异方差性：图形分析检验A、观察货币流量（Y）与居民消费水平指数（P）与贷款额（X）的相关图。输入命令：SCAT P Y，如图52所示：图52 中国货币流通量一元模型相关图从上图中可以看出，随着居民消费水平指数与贷款额的增加，货币流量的平均水平不断提高

16、，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间存在递增的异方差性。B.残差分析首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。在方程窗口中点击“Resids”按钮就可以得到模型的残差分布图。输入命令：SORT PLS Y C P，如图53所示：图53 中国货币流通量二元模型残差分布图上图显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。Goldfeld-Quant检验A.解释变量排序（SORT X）并分成两部分（分别有1到8共8个样本和13到20共8个样本）：B. 利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为。C. 利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为。D. 计算F统计量

17、：取时，查F分布表得,，所以存在异方差性。White检验A. 建立回归模型：输入命令：LS Y C P X，如图54所示：图54 中国货币流通量二元模型回归结果图B. 在方程窗口上点击ViewResidualTestWhite Heteroskedastcity，检验结果如图55所示：图55 White检验结果其中值为辅助回归模型的统计量值。取显著水平，由于,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。反之，则认为不存在异方差性，这里的0.0006=1.54，所以认为非自相关。7、多重共线性检验（1）用最小二乘法拟合参数模型输入命令：LS Y C

18、 P X，如图71所示：图71中国货币流通量二元模型EViews结果利用Eviews软件，采用最小二乘法得到各参数数据，将参数全部考虑进来，得到的参数拟合模型为：（2）用不显著系数法检验常数项、P和X的概率分别为0、0和0.0004，但是拟合优度。因此根据不显著系数法可知，拟合优度个不大，然而模型中的参数估计值检验却并不显著。也就是说变量间有可能存在较严重的多重共线性。同时通过计算相关系数可知，X和P之间的相关系数为0.985258，因此可以说P和X之间存在较强的相关性。如图72所示：图72 相关矩阵图（3）用逐步回归法寻找最优方程。首先找到最简单的回归形式，分别作Y与P和X间的回归。先做Y与

19、P间的回归，输入命令：LS Y C P， 如图73所示：图73 Y与P的回归结果 参数拟合模型为： （-19.51016） （70.85789） D.W.=0.929693再做Y与X间的回归，输入命令：LS Y C X，如图74所示：图74 Y与X的回归结果 参数拟合模型为： （7.304778）（31.32697） D.W.=0.426040由以上4个方程的解以及经济理论和统计检验可知，居民消费水平指数P是最重要的解释变量（t检验量为70.85789最大），从而得出最优简单回归方程Y=f（X）。（4）将P引入Y=f（X）中，并计算其结果，如图75所示：图75 最优简单回归方程的回归结果 C X P D.W.Y=f（X） 4730.693 0.087827 0.980988 0.426040T值 7.304778 31.32697 Y=f（P，X） -5479.070 0.022581 35.51317 0.998131 1.579289T值 -6.699211 4.394292 12.88693因此通过分析结果可知：在最优简单回归方程Y=f（X）中引入变量P，使得由0