应用时间序列分析

1、国内生产总值与财政支出总额关系的分析摘要：许多文献已经论证过财政政策在实现经济长期增长中的作用，我们在前人研究的基础上从财政支出结构角度分析我国政府财政支出和国内生产总值的相关关系，研究财政支出对经济增长的促进作用。同时，尝试探讨存在财政风险和积极财政政策淡出的情况下，应该如何优化财政支出结构，积极的财政政策应怎么样淡出，以避免财政风险的扩大，并进一步提出相关的建议。我们此次是采用时间序列分析的方法分析财政支出总额对GDP的影响。关键词：国内生产总值 财政支出总额 时间序列分析一、引言财政支出与与GDPP之间的的关系一一直是经经济学界界关注的的话题。220世纪纪30年年代，凯凯恩斯提提出了财财

2、政支出出乘数理理论，认认为在有有效的需需求不足足的情况况下，增增加政府府支出，扩扩大社会会总需求求，从而而减少失失业，促促进经济济的增长长；当需需求过大大时，通通过减少少财政支支出抑制制社会总总需求，以以实现供供求平衡衡，促进进经济的的稳定和和增长。随随着新增增长理论论的出现现，一部部分经济济学家认认为政府府可以实实行一定定的财政政支出政政策和税税收政策策，促进进技术的的进步，从而可以促进经济的增长，已经有许多的文献研究了财政支出和经济增长之间的关系。国内生产总总值是指指在一定定时期内内（一个个季度或或一年），一一个国家家或地区区的经济济中所生生产出的的全部最最终产品品和劳务务的价值值，常被被

3、公认为为衡量国国家经济济状况的的最佳指指标。它它不但可可反映一一个国家家的经济济表现，更更可以反反映一国国的国力力与财富富。财政支出也也称公共共财政支支出，是是指在市市场经济济条件下下，政府府为提供供公共产产品和服服务，满满足社会会共同需需要而进进行的财财政资金金的支付付。财政政支出是是国家将将通过各各种形式式筹集上上来的财财政收入入进行分分配和使使用的过过程，它它是整个个财务分分配活动动的第二二阶段。财政支出增长的原因有经济原因、政治原因，社会性原因和国际关系等。经济增长离离不开政政府的宏宏观调控控，货币币政策和和财政政政策作为为宏观调调控的主主要手段段，货币币政策由由国家统统一实施施，对于

4、于地方政政府财政政政策的的制定与与实施是是地方政政府效能能的一种种体现。财政政策的核心是通过政府的收入和支出调节有效需求，实现一定的政策目标。它包括一是财政收入政策，即通过增税或减税及税种的选择投资和消费需求，实现收入和资金的再分配。二是财政支出政策，即通过政府预算支出的增减及财政赤字的增减影响总需求。三是财政补贴。本文应用时时间序列列分析的的相关方方法，旨旨在研究究我国财财政支出出与GDDP的关关系，以以反映我我国财政政对宏观观经济运运行的调调控。二、数据的的选取本文选取的的数据来来自中中国统计计年鉴2200991998120008年的的国内生生产总值值时间序序列和财财政支出出总额的的时间序

5、序列，记记国内生生产总值值的年度度数据序序列为Xt,记记财政支支出总额额的年度度数据序序列为Yt。详见见表1：表1 1988120008年的的国内生生产总值值和财政政支出总总额的数数据年份国内生产总总值（亿亿元）财政支出总总额（亿亿元）19814891.61175.7919825323.41212.3319835962.71366.9519847208.11642.86198590162004.251986102755.22122.011987120588.62199.351988150422.82357.241989169922.32664.91990186677.83083.5919912

6、17811.53386.621992269233.53742.21993353333.94642.31994481977.95792.621995607933.76823.721996711766.67937.5519977897339233.561998844022.3107988.1881999896777.1131877.6772000992144.6158866.520011096555.22189022.58820021203332.77220533.15520031358222.88246499.95520041598778.33284866.89920051832117.4433

7、9300.28820062119223.55404222.73320072573005.66497811.35520083006770625922.666三、数据分分析（一）时序序图首先对表11的国内内生产总总值的年年度数据据序列Xt，财政政支出总总额的年年度数据据序列Yt分别别绘制时时序图，以以观察国国内生产产总值的的年度数数据序列列Xtt和财政政支出总总额的年年度数据据序列Yt是否否平稳，通通过EVViewws软件件输出结结果如下下图所示示。图1 国内内生产总总值和财财政支出出总额的的时序图图由图1可知知，红线线代表国国内生产产总值的的年度数数据序列列Xtt的时时序图，表表明了国内内生产总

8、总值呈现现不断上上涨的指指数趋势势，因此此国内生生产总值值的年度度数据序序列XXt不平平稳；蓝蓝线代表表财政支支出总额额的年度度数据序序列YYt的时时序图，虽虽然在220022年以前前财政支支出总额额增长成成平稳趋趋势，但但在20002年年以后财财政支出出总额却却呈现指指数增长长趋势，因因此财政支出出总额的的年度数数据序列列Ytt也不不平稳，因因此两者者之间可可能存在在协整关关系。（二）单位位根检验验下面我们将将分别对我我国的国国内生产产总值的的时间序序列数据据Xt和财政政支出总总额的时时间序列列数据YYt进行单位位根检验验，通过过Eviewws软件件操作得得到结果果如下：表2 国内内生产总总

9、值时间间序列的的单位根根检验ADF TTestt Sttatiistiic 2.23305117 11% Crritiicall Vaaluee*-3.70076 55% Crritiicall Vaaluee-2.97798 110% Criiticcal Vallue-2.62290由表2可知知：国内内生产总总值的时时间序列列数据Xt的ADDF的值值为2.23005177，显然大于于在1%水平下下的临界界检验值值-3.70776，大大于在在在5%水水平下的的临界检检验值-2.997988，也大大于在110%水水平下的的临界检检验值-2.662900，因此此国内生生产总值值的时间间序列数数据

10、XXt是一个个非平稳稳序列。因因此需要要对国内生生产总值值的时间间序列数数据XXt进行行对数化化处理，即即loggx=llnXtt，,以及及将指标标趋势序序列转化化为线性性趋势序序列，通通过Evviewws软件件操作，其其国内生生产总值值对数化化序列的的时序图图见图22。表3 财财政支出出总额的的时间序序列YYt的单位位根检验验ADF TTestt Sttatiistiic 21.5565885 11% Crritiicall Vaaluee*-3.69959 55% Crritiicall Vaaluee-2.97750 110% Criiticcal Vallue-2.62265由表3可知

11、知：财政政支出总总额的时时间序列列Yt的ADDF的值值为211.5665855，显然大于于在1%水平下下的临界界检验值值-3.69559，大大于在在在5%水水平下的的临界检检验值-2.997988，也大大于在110%水水平下的的临界检检验值-2.662655，因此此财政支支出总额额的时间间序列Yt是一个个非平稳稳序列。因因此财政政支出总总额的时时间序列列Yt需要进行行对数化化处理，即即令loogy=lnYYt, 以及及将指标标趋势序序列转化化为线性性趋势序序列，通通过Evviewws软件件操作，其其国内生生产总值值对数化化序列的的时序图图见图22。图2 国国内生产产总值对对数化序序列lnny和

12、财财政支出出总额对对数化序序列lnnx的时时序图从图2观察察可知对对数化的的国内生生产总值值时间序序列llogxx和对对数化的的财政支支出总额额时间序序列llogyy指数数趋势已已基本消消除，二二者具有有明显的的长期协协整关系系，但上上述对数数序列仍仍然是非非平稳序序列。分分别对对对数化的的国内生生产总值值时间序序列llogxx 和和对数化化的财政政支出总总额时间间序列loggy序序列进行行ADFF单位根根检验（表表2和表表3），检检验结果果如下表表所示。表4 loogy序列的的单位根根检验t-StaatissticcProob.*Augmeenteed DDickkey-Fulllerr t

13、eest staatissticc2.722431161.00000Test criiticcal valluess:1% leevell-3.722407705% leevell-2.98862225由表4可知知：财政政支出总总额的对对数化的的时间序序列数据据loogy的ADDF的值值为2.72443166，显然然大于在在1%水水平下的的临界检检验值-3.77240070，大大于在55%水平平下的临临界检验验值-22.98862225，也也大于在在10%水平下下的临界界检验值值-2.63226044，因此此财政支支出总额额的对数数化的时时间序列列数据loggy是是一个非非平稳序序列。表5 l

14、oogx序列的的单位根根检验t-StaatissticcProob.*Augmeenteed DDickkey-Fulllerr teest staatissticc-0.899438830.77714Test criiticcal valluess:1% leevell-3.755294465% leevell-2.9998066410% lleveel-2.63387552由表5可知知：国内内生产总总值对数数化的时时间序列列数据loggx的的ADFF的值为为-0.89443833，显然然大于在在1%水水平下的的临界检检验值-3.77529946，大大于在在在5%水水平下的的临界检检验值-2

15、.99980064，也也大于在在10%水平下下的临界界检验值值-2.63887522，因此此国内生生产总值值对数化化的时间间序列数数据llogxx是一一个非平平稳序列列。因此需要进进一步对对财政支支出总额额的对数数化的时时间序列列数据loggy和和国内生生产总值值对数化化的时间间序列数数据llogxx做差分，差差分序列列分别记记为loggx和和loggy。现现分别对对二阶差差分后的的国内生生产总值值时间序序列loggx 和二阶差分分的财政政支出总总额时间间序列loggy进进行ADDF单位位根检验验，检验验结果如如下表所所示。表6 二阶差差分loggx的的单位根根检验t-Staatissticc

16、Proob.*Augmeenteed DDickkey-Fulllerr teest staatissticc-5.833891150.00001Test criiticcal valluess:1% leevell-3.733785535% leevell-2.9991877810% lleveel-2.63355442由表6可知知，二阶阶差分的的财政支支出总额额时间序序列loggy的的ADFF的值为为-5.83889155，显然然小于在在1%水水平下的的临界检检验值-3.77378853，小小于在在在5%水水平下的的临界检检验值-2.99918878，也也小于在在10%水平下下的临界界检验

17、值值-2.63555422，二阶差差分的财财政支出出总额时时间序列列loogy是一个个平稳序序列。表7 二阶差差分loggy的的单位根根检验t-StaatissticcProob.*Augmeenteed DDickkey-Fulllerr teest staatissticc-3.988163380.00055Test criiticcal valluess:1% leevell-3.722407705% leevell-2.9886222510% lleveel-2.63326004由表7可知知，二阶阶差分后后的国内内生产总总值时间间序列loggx的的ADFF的值为为-3.98116388

18、，显然然小于在在1%水水平下的的临界检检验值-3.77240070，小小于在在在5%水水平下的的临界检检验值-2.99862225，也也小于在在10%水平下下的临界界检验值值-2.63226044，二阶差差分的财财政支出出总额时时间序列列loggy是是一个平平稳序列列。（三）协整整分析1.进行协协整回归归由于国内生生产总值值时间序序列XXt和财政政支出总总额时间间序列Yt分别取取对数后后，即国国内生产产总值时时间序列列loogx和财政政支出总总额时间间序列loggx，loogx时间序序列和loggy时时间序列列都是二二阶单整整序列，因因此他们们有可能能存在协协整关系系。通过过Eviewws软件

19、件操作得得到结果果如下：表8 二阶阶差分loggy时时间序列列和二阶阶差分loggx时时间序列列的协整整结果Depenndennt VVariiablle: D(LLNY,2)Methood: Leaast SquuareesDate: 077/033/100 Timme: 20:28Samplle (adjjustted): 119833 20008Incluudedd obbserrvattionns: 26 aftter adjjusttmenntsVariaableeCoeffficiienttStd. Errrort-StaatissticcProb.C0.006662110.009

20、933332.709940990.48449D(LNXX,2)0.369900330.181170992.030073330.05335R-squuareed0.84666333MMeann deepenndennt vvar0.00776311Adjusstedd R-squuareed0.81110766SS.D. deepenndennt vvar0.05004044S.E. of reggresssioon0.47552200AAkaiike inffo ccritteriion-3.18814226Sum ssquaaredd reesidd0.54220155SSchwwarzz

21、crriteerioon-3.08846550Log llikeelihhoodd43.3558544FF-sttatiistiic4.12338777Durbiin-WWatsson staat2.61772655PProbb(F-staatissticc)0.05335022由表8可知知：R2的值大大于DWWD(LNYY,2)= 0.00066621+0.33690003* D(LLNX,2)t： (2.70094009) (2.03007333)R2=0.84666 DWW=2.61772.检验残残差序列列的平稳稳性表9 残差序序列的单单位根检检t-StaatissticcProob.*

22、Augmeenteed DDickkey-Fulllerr teest staatissticc-5.300730050.00003Test criiticcal valluess:1% leevell-3.733785535% leevell-2.9991877810% lleveel-2.63355442VariaableeCoeffficiienttStd. Errrort-StaatissticcProb.D(ET(-1)-1.111538860.21001600-5.300730050.00000C-0.000033380.01226733-2.022668840.97990R-sq

23、uuareed0.56114699MMeann deepenndennt vvar0.00226144Adjusstedd R-squuareed0.54115366SS.D. deepenndennt vvar0.09116055S.E. of reggresssioon0.06220266AAkaiike inffo ccritteriion-2.64428881Sum ssquaaredd reesidd0.08446388SSchwwarzz crriteerioon-2.54447110Log llikeelihhoodd33.7114577FF-sttatiistiic28.166

24、7488Durbiin-WWatsson staat2.12771766PProbb(F-staatissticc)0.00000255由表9可知知：一阶阶残差序序列ETT的ADDF的值值为-55.30073005，显显然小于于在1%水平下下的临界界检验值值-3.73778533，小于于在5%水平下下的临界界检验值值-2.99118788，也小小于在110%水水平下的的临界检检验值-2.66387752，因因此一阶阶差分的的et的的时间序序列是一一个平稳稳序列。因因此ett的表达达式如下下：D（et）=-0.00003388-1.11553866*D(EET(-1) DDW=22.1227 （

25、-2.02667） (-5.30773) 即EG=-5.330733，3.检验LLNY时时间序列列与国内生生产总值值X时间序序列间是是否存在在协整关关系由于EG=-5.330733，查协协整检验验的EGGH或AAFG临临界值表表（根据据N=22,a=0.005，TT=288）可知知，EGG小于临临界值，因因而我们们接受eet是平平稳的原原假设，这这意味着着两变量量是协整整的，或或者说两两变量存存在长期期的协整整关系。（四）建立立ECMM模型由前面的分分析可知知，二阶阶差分后后的国内内生产总总值时间间序列loggx是是一个平平稳序列列，二阶阶差分的的财政支支出总额额时间序序列loggy是是一个平

26、平稳序列列，一阶阶差分的的残差序序列ett的是一一个平稳稳序列。于于是对二二阶差分分的财政政支出总总额时间间序列loggy作作为因变变量，二二阶差分分后的国国内生产产总值时时间序列列loggx和和一阶差差分的残残差序列列et作作为自变变量进行行回归估估计，通通过Evviewws软件件操作得得到结果果如下：表10 ECCM模型型结果Depenndennt VVariiablle: D(LLNY,2)Methood: Leaast SquuareesDate: 077/033/100 Timme: 20:38Samplle (adjjustted): 119844 20008Incluudedd

27、obbserrvattionns: 25 aftter adjjusttmenntsVariaableeCoeffficiienttStd. Errrort-StaatissticcProb.C0.004461550.007727662.634425880.53225D(LNXX,2)0.340003550.139970332.433398000.02335D(ET)0.473381440.122281993.857781110.00009R-squuareed0.88660833MMeann deepenndennt vvar0.00443599Adjusstedd R-squuareed0

28、.83993644SS.D. deepenndennt vvar0.04885433S.E. of reggresssioon0.03663477AAkaiike inffo ccritteriion-3.67792334Sum ssquaaredd reesidd0.02990655SSchwwarzz crriteerioon-3.53329669Log llikeelihhoodd48.9990433FF-sttatiistiic10.4004255Durbiin-WWatsson staat2.31550777PProbb(F-staatissticc)0.00006600由表10可可

29、知，我我们可以以写成标标准的EECM回回归模型型结果如如下：D(LNYY,2)= 0.00046615 +0.34000355* D(LLNX,2) +0.47338144* D(EET) t： (2.6634) (2.4344) (3.8558)R2= 00.88600 DWW=2.3155ECM回归归方程的的回归系系数通过过了显著著性检验验，误差差修正系系数为正正，符合合正向修修正机制制。回归归结果表表明国内内生产总总值的短短期变动动对财政政支出总总额存在在正向影影响。此外，由由于短期期调整系系数是显显著的，因因此它表表明每年年发生的的财政支支出总额额于其长长期均衡衡值的偏偏差中的的47.

30、38%（0.47338）是是被修正正的。（五）模型型预测通过Eviiewss软件对对ECMM模型的的表达式式进行预预测结果果，详见见表122：表11 预测测结果年份2009预测值638399.377由表11可可知，通通过Eviewws软件件对ECCM模型型的表达达式进行行预测，预预测20009年年我国的的财政支支出总额额为638399.377亿元。（六）ARRMA模模型为了比较EECM模模型与ARMAA模型的的拟合效效果，应应该建立立了单一一变量的的财政支支出总额额的ARRIMAA时间序序列模型型。1.模型的的建立于于识别我们确定是是用ARR(P)模型还还是MAA（q）模模型，或或者是AARM

31、AA(p,q)模模型对财财政支出出总额平平稳的时时间序列列loogy进行估估计，首首先对财财政支出出总额平平稳的时时间序列列loogy坐自相相关图和和偏自相相关图，图图形如下下所示。图3 loogy的自相相关图和和偏自相相关图由图3可知知，由于于自相关关图滞后后K=33之后都都在随机机区间内内，从偏偏自相关关图可以以看出KK=1之之后都在在随机区区间内。于于是我们们认为财财政支出出总额时时间序列列loogy应该建建立ARRMA(1,33)模型型，下面面对ARRMA(1,33)模型型进行参参数估计计，得到到结果如如下表所所示。表12 ARRMA(1,33)模型型参数估估计Depenndennt

32、VVariiablle: D(LLNY,2)Methood: Leaast SquuareesDate: 077/044/100 Timme: 20:02Samplle (adjjustted): 119844 20008Incluudedd obbserrvattionns: 25 aftter adjjusttmenntsConveergeencee acchieevedd affterr 311 itteraatioonsBackccastt: 119811 19983VariaableeCoeffficiienttStd. Errrort-StaatissticcProb.C0.004

33、400110.001176332.270013110.03444AR(1)-0.622563380.11665499-5.366800070.00000MA(1)0.965529440.114411448.459901990.00000MA(2)-0.899460040.09225811-9.666295570.00000MA(3)-0.966907770.12553388-7.733168820.00000R-squuareed0.70114177MMeann deepenndennt vvar0.00443599Adjusstedd R-squuareed0.64117011SS.D. d

34、eepenndennt vvar0.04885433S.E. of reggresssioon0.02990577AAkaiike inffo ccritteriion-4.06622448Sum ssquaaredd reesidd0.01668866SSchwwarzz crriteerioon-3.81184773Log llikeelihhoodd55.7778100FF-sttatiistiic11.7445788Durbiin-WWatsson staat1.87332066PProbb(F-staatissticc)0.00000455Inverrtedd ARR Roootss

35、-.663Inverrtedd MAA Roootss.997-.977-.223i-.997+.23ii由表12可可知，AARMAA(1,3)模模型参数数估计所所得到的的结果表表达式为为：D(LNYY,2)=0.00040001-0.66256638*D(LLNY,2)tt-1-0.99652294*Ut-1+0.89946004*UUt-22+0.96990777*Utt-3 2.ARMMA(11,3)模型的的检验现在对求得得的模型型的残差差序列进进行白噪噪声检验验，如果果残差序序列不是是白噪声声序列，则则需要对对ARMMA(11,3)模型进进行进一一步改进进，如果果是白噪噪声过程程，则接

36、接收估计计得到的的模型，AARMAA(1,3)模模型的残残差序列列检验结结果如下下图所示示。图4 ARRMA(1,33)模型型的残差差序列检检验由图4可知知，ARRMA(1,33)模型型的残差差序列是是白噪声声序列，接接收ARRMA(1,33)模型型。3模型的的预测由于财政支支出总额额时间序序列二阶阶差分后后事平稳稳序列，因因此我们们最终确确定ARRIMAA(1,2,33)模型型，现在在用该模模型做预预测，预预测结果果如下表表所示。表13 AARIMMA(11,2,4)模模型预测测结果年份2010预测值644399.377由表13可可知，通通过Eviewws软件件对ARRIMAA(1,2,44

37、)模型型的表达达式进行行预测，预预测20009年年我国的的财政支支出总额额为6444399.377亿元。由表11和和表133的预测测结果相相比较，我我们发现现ECMM模型比比ARIIMA(1,22,3)模型预预测结果果更为合合理，因因此我们们建立的的ECMM模型比比ARIIMA(1,22,3)模型更更优，因因此在对对我国的的财政支支出总额额我们应应该采用用ECMM模型来来预测我我国财政政支出的的增长状状况对我我国经济济发展水水平的影影响。三、结论与与对策（一）结论论首先，根据据协整检检验，我我国的财财政支出出与GDDP都具具有非平平稳性的的特征，但但它们却却具有长长期稳定定的协整整关系。就就长期而而言，我我国的财财政支出出与GDDP之间间具有统统计上的的高度相相关性。其次，总结结各个分分析结果果，可以以看出GGDP的的变化决决定着财财政支出出的变