对我国GDP影响因素的分析.doc

对我国 GDP 影响因素的分析摘要: 运用 1987-2012 年我国城镇、农村人均收入,恩格尔系数以及就业人数的数据,先对 GDP 进行绘制相关图, 单位根检验, 在建立了古典线性回归模型, 通过 OLS 回归、多重共线性分析、怀特异方差检验、对变量进行单位根检验、 Johansen 协整检验、 RESET 检验、 Cho w 稳定性检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国 GDP 影响。通过这一系列统计分析和检验方法, 拟合出比较优良的 GDP 模型, 得出 1987-2012 年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对 GDP 的贡献情况, 结合当前我国宏观经济形势,找出目前经济发展存在的问题,从而找出相应的对策。【关键词】: GDP 恩格尔系数影响因素回归分析一、引言许多专家学者指出,我国目前的经济形势是上世纪 90 年代中期以来最好的。由此可见, GDP 作为现代国民经济核算体系的核心指标, 它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平, 其结构可反映社会生产与使用, 投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益,对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从 1985 年我国开始正式统计 GDP 后,它就越来越受到人们的关注。 GDP 的核算中有许多因素在起着作用,为此,本文对国内生产总值 GDP 的影响因素作计量模型的实证分析, 以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况,结合我国当前的宏观经济形势,对国家宏观经济政策提出自己的看法。二、建模分析 1 、数据收集整理从《中国统计年鉴》得到我国 1987-2012 年国内生产总值 GDP 、我国城镇、农村人均收入,恩格尔系数以及就业人数的统计数据,图 1 所示。数据收集( 数据来自《中国统计年鉴》中国国家统计局网站/ ): 数据基于全国范围内各年年末的数据统计, 样本数据如图1: 图1 数据汇总整理,其中: gdp :国内生产总值, tc:城镇居民人均收入, cc: 农村居民人均收入, te: 城镇居民恩格尔系数, ce: 农村居民恩格尔系数, tw: 城镇居民就业人数, cw :农村居民就业人数。数据汇总整理如图 2所示: 图2 (变量数据) 2、对 GDP 影响因素的分析过程利用 和我国 1987-2012 年我国城镇、农村人均收入,恩格尔系数以及就业人数的数据建立古典线性回归模型,通过 OLS 回归、多重共线性分析、怀特异方差检验、对变量进行单位根检验、Johansen 协整检验、RESET 检验、Cho w 稳定性检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国 GDP 影响。(1)绘变量变化折线图图3(序列折线图) (2)GDP 相关图图4(GDP 序列相关图) 图4相关图用于显示序列 GDP 与其滞后序列之间的相关关系。Autocorrelation 部分是相关图,Partial Correlation 部分是偏相关图,自然序数列表示的是滞后期期数, AC是估计的自相关系数值, PAC 是估计的偏相关系数值, Q-Stat 表示的是 Q统计量的值, Prob 是Q统计量的伴随概率。 P值大于检验水平,则表示序列是非自相关的。可以看出次输入结果中, P值均小于 ,表明在 的检验水平下,此序列存在自相关。 3单位根检验图5(GDP 序列 ADF 单位根检验结果) 单位根检验用于检查时间序列的平稳性。图 5中的是 GDP 序列进行 ADF 方法下的单位根检验。可以看到检验的伴随概率为接近于 1,远远大于检验水平 ,所以接受原假设 H0认为:如果检验式设定正确则该 GDP 序列存在单位根。此时 GDP 为随机游走,是不稳定的。 T-staistic 栏的值与下面的 1%、5%、10% 水平的绝对值分别比较,在1%、5%、10% 水平下的绝对值分别为 、 、 均大于了 T的值 , 则表示应当接受原假设,即原序列具有单位根,是非平稳序列。而prob 栏,显示的信息是接受原假设的把握程度或是拒绝原假设犯错的概率,此处,是 1,表示有100% 的把握接受原假设,即原序列具有单位根,是非平稳的。 3OLS 模型回归图6( OLS 估计 1) 回归结果分析:通过图 6表可以看出,模型回归方程形式为: TW TC TE CE C GDP ????????????? 654321??????模型回归结果为: TW TC TE CE GDP ?????????????604307 .244486 . 11 7737 .131 128714 .1741342 .68243 .213 1684 .905 从