《VAR模型对经济增长与产业结构升级关系分析案例》4400字

-PAGE１-VAR模型对经济增长与产业结构升级关系分析案例综述1.1指标选取与数据处理对于产业结构指标的选取用以下两个指标进行衡量:一产业占比，用X1表示:二是指一产业就业人数比重,用Y2表示。以上两个指标是产业高级化程度反映，即X1、Y2越小，反映程度越高。第三个关于经济增长的指标以人均GDP表示。数经过处理后命名为LNGDP、LNX1和LNY2。1.2计量分析理论和模型通过概述部分的分析，想让结果说明更加严谨和规范，减少检验过程中存在的误差问题，我们采用的是向量自回归模型和协整检验来对此理论进行分析。VAR模型即向量自回归模型由希姆斯提出，在一个含有n个方程(被释变量)的VAR模型中，每个被解释变量都对自身以及其它被解释变量的若干期滞后值归，若令滞后阶数为k，VAR（p)模型的数学公式表达如下：（1.2（1.2）其中，表由第t期观测值构成的n维列向量，是d维列向量，p是滞后阶数。n*n维矩阵中，中和，,是估计系数矩阵，是n维列向量。上述公式(1.2)还可以展开表示为：虽然，含有k个时间序列的VAR(p)模型是由k个方程构成，但是VAR(p)模型不是一般意义上的联立方程组模型。在VAR模型中每个方程都是一个向量自回归分布的滞后模型。所以，在建立模型前；先需要对数据进行平稳性检验，保证数据是平稳的。其此确定最优滞后阶数。再利用协整检验进行进一步检验，在此基础上进行格兰杰因果关系检验等方法进行后续分析。1.3实证分析1.3.1变量的平稳性检验通过收集的数据进行时间序列检验，大多数数据在没经过处理前都是非平稳的，需要进行进行处理后得到一平稳的时间序列数据。所以对数据检验的利用以下三个模型来完成:模型1：(1.3)模型2：(1.4)模型3：(1.5)其中，再检验中都是先通过最复杂的情形开始检验的，利用包含趋势项和截距项进行，观察检验结果是否拒绝原假设运用。如果拒绝原假设则说明是平稳的，如果是不拒绝原假设就说明它是非平稳的。同上再检验不含趋势项和既不含趋势项和截距项的分析得到如下表4-1的检验结果。表4-1变量ADF统计量5%临界值P值结论LNGDP-3.087119-3.5236230.0354平稳LNX1-5.930220-1.9490970.0000平稳LNY2-3.593697-3.5266090.0431平稳检验分析结果如图表第4-1项所示：经过一阶差分后，在给定的5%的临界值情况下,LNGDP、LNX1和LNY2都是相对平稳的时间序列。1.3.2构建VAR模型利用表4-2的结果可知，在第2期是可以出现明确判定结果。其模型的最好选择其就是2期表4-2VAR模型滞后期判定结果表4-3可以知道F值和决定系数都比较显著，其决定系数分别为0.999236、0.988920、0.976075变量的拟合程度较高。表4-3VAR（2）模型估计结果解释变量LNGDPLNX1LNY2LNGDP(-1)1.491142-0.2093580.049082LNGDP(-2)-0.5299140.121105-0.067082LNS1(-1)-0.2851210.630321-0.124051LNS1(-2)0.1455660.2461460.160087LNS2(-1)-0.1752830.0667391.269395LNS2(-2)0.223858-0.506142-0.448305C0.1534590.2255350.076947R-squared0.9992360.9889200.976075极大似然值=210.4077AIC=-9.239400SC=-8.361717通过图1.1中AR根图知，每组联立方程组的单位根数都是小于1，所有根都位于单位圆里面，可以明确该模型是稳定的。所建立的VAR(2)模型是稳定的。运用软件Eviews操作结果。图1.1AR根图1.3.3协整检验由于上一步的操作中已经确定了模型的最优滞后阶数为2，构建了模型。利用协整检验再进行进一步的分析；其分析结果如下4-4特征根检验注:*在给定0.05的显著水平下拒绝原假设4-5特征值检验注:*在给定0.05的显著水平下拒绝原假设从表4-4和4-5中的检验结果可知，其中P值是小于0.05的，因此在给定0.05的显著水平下，时间序列LNGDP、LNX1和LNY2之间存在协整关系。1.3.4因果关系检验格兰杰因果关系检验就是通过分析研究的各个相关变量关系来随机进行试验的,观察出各个有关变量之间对应的关系是否还存在着因果关系，进而来加以检验研究的。其公式模型如下：H0：Φq12=0.q=1,2,...,pH1：至少存在一个q使得Φq12≠0~F(P,T-2P-1)若S1大于F的临界值，则拒绝原假设：否则接受原假设：x不能引起y的格兰杰因果检验（Granger），通过Eviews软件操作得出表4-6。检验分析结果如上表中4-6所示，该分析表中显示:在小于5%的显著水平条件下,LNX1和LNGDP之间是存在着因果关系的,同时LNGDP也是影响着LNX1的，因此，可以得出:陕西省产业结构推动了济增发展，经济增长也影响着产业结构调整，也随之提高了人们的收入，使得人们的需求也发生了变化。要对一类产业进行调整。加强一产业中的各类型小产业进行发展人们所需要的产品，利用现有的技术进行调整从而使得一类产业能够带动经济增长业其提高了自身的调整格局。1.3.5脉冲响应函数通过以上几步检验，使得模型平稳。为了进一步研究经济增长与产业结构的影响。这部分内容将主要利用脉冲图分析首先根据下表和下图可以看出，LNX1所代表的产值结构对LNGDP所代表的经济增长具有持续的反向影响，LNGDP出现了先快速上升后下降，最后趋于稳定。具体看，预测一期时的第一产业值对人均GDP的影响没有并且为零，到了预测期二时又重新变化了，影响力度慢慢增强了,但到了预测期21期时，由LNX1所代表的第一产业值对LNGDP送代表的人均GDP的影响变缓变弱，并趋于稳定，第三十期达到-0.141423。由于存在连续性的负向影响。所以这跟第一产业的内部发展有关。由LNY2所代表的就业比重对LNGOP所代表的人均GDP的影响也呈现出了反向影响。预测期在第一期时，它的影响也是没有的其影响为零，总体上来说，在第预测期为五期的时候达到了0.007473。随后在第二十五期时影响慢慢变弱，最后达到了稳定。到了三十期0.180387。由此可见。短期内，影响小，但是长期内就业结构和人均GDP是不存在因果关系。表4-7LNGDP脉冲响应结果预测期LNGDPLNX1LNY210.0514770.0000000.00000020.074428-0.013953-0.00653830.086198-0.021269-0.01040840.091882-0.033874-0.00494450.096106-0.0492970.00747360.100661-0.0663700.02425170.106097-0.0837240.04317280.112295-0.1005410.06278690.118917-0.1163410.082198100.125591-0.1308700.100879110.132004-0.1440020.118510120.137910-0.1556750.134892130.143131-0.1658640.149895140.147547-0.1745620.163431150.151076-0.1817780.175440160.153672-0.1875290.185887170.155313-0.1918410.194753180.155996-0.1947500.202036190.155733-0.1962990.207748200.154550-0.1965360.211915210.152481-0.1955190.214572220.149568-0.1933080.215764230.14586-0.1899710.215545240.141408-0.1855790.213976250.136271-0.1802070.211126260.130509-0.1739320.207069270.124182-0.1668330.201882280.117356-0.1589940.195649290.110094-0.1504960.188454300.102461-0.1414230.180387 图1.2LNGDP脉冲图根据由下表和下图可知，随着以LNGDP为代表的经济变化对LNX1所代表的第一产业产值的影响是不断变化的，长期是在下降的而在短期内出现出波动上升变化。在预测期为1期时，LNX1产值结构受到LNGDP的影响后，它的变动值为0.006034，后期增长了，并在第13期时达到最大值-0.054496，随后逐步下降，说明随着陕西省经济的增长，促进了产业结构不断升级。但在第三十期达-0.013235。由此可知，人均GDP的冲击对产业结构有持续的显著负向影响。而LNY2所代表的就业结构变动对LNX1所代表的产值结构变动在短期内有着负向影响，在第四期的时候达到负向的最小值-0.027167。而从长期来看，呈现先下降后上升的趋势影响几乎为0。这说明一类产业的劳动力明显改变了，不在以传统的形式存在而时以新的一种形式存在着。这种新形势下发展促使往后的变化趋势不显现了。表4-8LNS1脉冲响应结果预测期LNGDPLNX1LNY210.0060340.0577010.0000002-0.0067410.0354190.0024893-0.0134630.044980-0.0127814-0.0217630.051181-0.0271675-0.0295300.057668-0.0398016-0.0364650.062593-0.0498287-0.0421900.066348-0.0577088-0.0466680.069098-0.0638899-0.0499870.071050-0.06874910-0.0522890.072334-0.07254511-0.0537230.073032-0.07544412-0.0544220.073199-0.07755513-0.0544960.072874-0.07895614-0.0540370.072088-0.07970515-0.0531200.070871-0.07984916-0.0518040.069252-0.07943217-0.0501440.067262-0.07849318-0.0481840.064930-0.07707119-0.0459640.062288-0.07520420-0.0435210.059367-0.07292721-0.0408880.056197-0.07027922-0.0380960.052812-0.06729423-0.0351740.049241-0.06400924-0.032150.045517-0.0604625-0.0290490.04167-0.05668226-0.0258980.03773-0.05271127-0.0227190.033727-0.04858128-0.0195350.029688-0.04432529-0.0163670.025641-0.03997730-0.0132350.021611-0.035569图1.3LNS1脉冲响应曲线图现在根据下表和下图可知，LNGDP所代表的人均对就业结构存在着负向影响。就业结构受到LNGDP的一个影响后，即变动值为0.003487，随后明显出现了快速下减并逐步趋于平稳，在预测期第三十期的变化值为-0.022333。二者间是负向影响，所以也意味着随着人均收入的变动对一类产业中就业比重变动产生了负影响，一类产业从业人数下降，二类和三类产业人数会出现增长且二类、三类的产业内部结构变得合理的规划。LNX1所代表的产值结构的变动对LNY2所代表的就业结构的影响趋势是先降后升的。当受到产值波动的影响后，就业的变动值为-0.014258，在第六期中最小值为-0.004694。从长时间发展来看，LNX1产值的变化对LNY2就业有着积极影响且影响效果好，陕西省政策要求实施到位，方案合理科学有效的调整了产业结构升级。表4-9LNS2脉冲响应结果预测期LNGDPLNS1LNS210.003487-0.0142580.03729920.006205-0.0252570.04734730.008315-0.0215110.04275140.007602-0.0160000.03495450.005195-0.0100520.02698460.001919-0.0046940.0198707-0.0016040.0000640.0136258-0.0050450.0043190.0080619-0.0082550.0081850.00299810-0.0111840.011735-0.00168511-0.0138240.015010-0.00605312-0.0161870.018023-0.01013313-0.0182860.020780-0.01393514-0.0201330.023278-0.01745915-0.0217400.025516-0.02070116-0.0231140.027490-0.02365817-0.0242640.029202-0.02632518-0.0251970.030651-0.02870019-0.0259190.031840-0.03078420-0.0264380.032774-0.03257521-0.0267620.033457-0.03407822-0.0268970.033898-0.03529523-0.0268530.034104-0.03623324-0.0266380.034084-0.03689725-0.0262630.033848-0.03729826-0.0257360.033408-0.03744327-0.0250690.032776-0.03734428-0.0242720.031964-0.03701229-0.0233560.030986-0.03645930-0.0223330.029854-0.035700图1.4LNS1脉冲响应曲线图1.3.6方差分解为了更好的说明三个变量间的关系，利用产业结构和就业结构更能体现出快经济的发展变化的趋势利用此方法进行有序合理的检验如下。下表对LNGDP分析，总体从一期到十五期中是关于LNGDP所代表的人均与LNY2所代表的就业及LNX1所代表的产值进行分析，其中LNGDP人均对其自身的影响从一期的100%到十五期的37.72%都是在下降的。其次对LNX1产值从零到了36.52%是不断上涨的，对LNY2就业的影响从零到25.76也是不断上升的。其表明了产业结构和就业更加有说服力的体现了加快经济发展变化趋势。表4-10LNGDP方差分解结果预测期SELNGDPLNX1LNY210.051477100.0000000.0000000.00000020.09179897.1826302.3101440.50722730.12813195.1386503.9411780.92017740.16134492.4322306.8935540.67421550.19430488.19723011.1899900.61278360.22995682.13098016.3193801.54963670.27020371.90392021.4208203.67526080.31570767.51983025.8329106.64726390.36620160.72817029.2930809.978756100.42092851.86604031.83769013.296270110.47894349.97542033.63175016.392830120.53929245.95575031.85859019.185660130.60108442.66306035.67435021.662600140.66351639.95708036.19825023.844670150.72587937.71805036.51686025.765090如下表中可以知道在一期到十五期中，LNGDP人均对LNX1产值的影响较大一期到十五期是呈现出持续增长的趋势，而LNX1产值对其自身的影响从一期98.91%到十五期的43.8%是在持续下降。重点来说，LNGDP人均对LNX1产值结构的变动，从1期的1.08%到15期的18.81%是在上涨的，这与因果关系检验结构相一致。LNY2就业结构对LNX1产值在一期的0到十五期的37.39%显出上升的趋势，之后期又开始下降。这说明陕西省LNGDP人均的上升促进了LNX1产值的升级，实行了产业的优化。而就业结构对产业结构的影响，但随着时间的推移不断增强。表4-11LNX1方差分解结果预测期SELNGDPLNX1LNY210.0514771.08168598.9183200.00000020.0917981.75196498.1154000.13263230.1281313.73732893.8542702.40840640.1613446.77716881.8740108.34882650.1943049.66074075.37654011.96272060.22995612.05117067.54731020.40152070.27020313.92054061.57828021.50118080.31570715.34923057.08194027.56882090.36620116.42405053.65957029.916370100.42092817.22112051.00948031.769410110.47894317.80260048.91972033.277680120.53929218.21789047.24318031.538940130.60108418.50555045.87688035.617570140.66351618.69541041.74770036.556890150.72587918.81041043.80286037.386730如下表4-12可知，在就业结构的变化过程中，59.66%-86.59%是LNY2就业对自身的影响从一期的86.59%到十五期的59.66%随着时间线的发展可以看出它是不断下降，而LNGDP人均和LNX1产值影响加大，LNGDP的增长一期的0.76%到15期的13.68%是在上涨的，说明了根据数据的推移发现产业结构的变动对就业结构变动影响较大的，呈现出不断增强的态势。同时，可以看出人均GDP对就业结构的影响随着时间的推移而不断加强呈现出不断增强的态势。这也说明陕西省经济的吸纳了很多就业者。表4-12LNY2方差分解结果预测期SELNGDPLNX1LNY210.0514770.75695912.65358086.58946020.0917981.11967418.59149080.28883030.1281311.74027818.94078079.31894040.