研究生論文發(fā)表計量模型在民用汽車擁有量中的分析
計量經濟模型包括一個或一個以上的隨機方程式，它簡潔有效地描述、概括某個真實經濟系統(tǒng)的數(shù)量特征，更深刻地揭示出該經濟系統(tǒng)的數(shù)量變化規(guī)律。是由系統(tǒng)或方程組成，方程由變量和系數(shù)組成。本文是一篇研究生論文發(fā)表范文，主要論述了計量模型在民用汽車擁有量中的分析。
摘 要 隨著人民生活水平的提高，對民用汽車擁有量越來越大。本文通過建立合理的計量模型，收集1997-2014年公布的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用模型對其進行多種檢驗，并根據(jù)模型驗證了2014年民用汽車擁有量。
關鍵詞 民用汽車,計量模型,統(tǒng)計數(shù)據(jù)
1模型設定
(1)考慮到對模型準確程度分析的可靠性，以及計算與假設的簡單性，我們選用一個線性模型(對參數(shù)為線性)。
(2)民用汽車的擁有量必然會與許多因素有關，但綜合考慮我們認為人均GDP與鋼材的產量影響著民用汽車的擁有量。并且先驗地預期它們與民用汽車擁有量呈正相關。
(3)對于人均GDP和鋼材產量這兩個解釋變量，我們更關心其對數(shù)變化對民用汽車擁有量的影響，故采用對數(shù)模型，綜上所述，我們采用計量經濟學模型如下：
lnyt=�%[1+�%[2lnx2+�%[3lnx3+�%et
其中，yt表示民用汽車擁有量(輛);x2t表示人均GDP(元);x3t表示成品鋼鐵產量(萬噸);�%et為隨機干擾項。
2數(shù)據(jù)
收集到1997-2014年共18年數(shù)據(jù)。
3回歸結果及其含義
于是我們根據(jù)上述時間序列數(shù)據(jù)采用最小二乘法(OLS)進行模型估計。估計結果如下：
lnyt=8.549734+0.369671lnx2t+0.4933881lnx3t
se=(0.097288) (0.029594) (0.029264)
t=(87.88086) (12.49121) (16.85987)
R2=0.997841 R2=0.997553
F=3466.656
其中，yt表示民用汽車擁有量(輛);x2t表示人均GDP (元);x3t表示鋼材產量(萬噸) 。由斜率系數(shù)的值t可知， 它們均在0.05的顯著水平上是顯著的， 且與我們預期的符號相一致。lnx2t的系數(shù)0.36967表示，在樣本期間即1990-2007年間，在其它解釋變量保持不變的條件下，人均GDP 每增加1 %，民用汽車擁有量將平均增加0.3696711%;lnx3t的系數(shù)0.493388 表示， 在樣本期間即1997-2014年間， 在其它解釋變量保持不變的條件下，成品鋼鐵產量每增加1 % ，民用汽車擁有量將平均增加0.493381%。R2=0.99841表明，該模型的解釋變量解釋了1997-2014年間民用汽車擁有量變異的0.997841。
4檢驗
4.1擬合優(yōu)度檢驗
R2=
R2=0.99784表明， 該模型的解釋變量解釋了1997 -2014 年間民用汽車擁有量變異的0.99784% ，而R2最大值為1 ， 因此樣本回歸方程對數(shù)據(jù)擬合得很好， 方程通過擬合優(yōu)度檢驗。
4.2檢驗回歸系數(shù)的顯著性(檢驗)
從回歸結果可見，回歸系t數(shù)的值分別為：t1=87.88086、t2=12.49121、t3=16.85987，而在5%的顯著水平下，自由度為15的t的臨界值為2.131，t1、t2和t3都大于2.131 因此拒絕H0 ，即在95%的置信系數(shù)下，可認為民用汽車擁有量的對數(shù)與人均GDP 的對數(shù)，民用汽車擁有量的對數(shù)與鋼材產量的對數(shù)都存在顯著的線性相關關系。
4.3回歸方程的總體顯著性檢驗(F 檢驗)
得出的F 值3466.658 大于在5 %的顯著水平上， 自由度為2 和15 的F 臨界值3.68 ，因此F = 3466.658 是顯著的， 拒絕H0 ，即可認為， 在95 %的置信系數(shù)下， 民用汽車擁有量的對數(shù)與人均GDP 的對數(shù)和成品鋼鐵產量的對數(shù)存在著顯著的線性相關關系。
4.4正態(tài)性檢驗
殘差直方圖
從圖可以粗略判斷， 殘差大體上服從正態(tài)分布。
正態(tài)概率圖
Normal P - PPlot of 從圖可以粗略判斷， 殘差大體上服從正態(tài)分布。
4.5自相關檢驗
自相關一詞可定義為按時間(如在時間序列數(shù)據(jù)中)或空間(如在橫截面數(shù)據(jù)中)排序的觀測值序列的成員之間的相關。
殘差圖
從圖中可以粗略判斷， 回歸模型不存在自相關。
4.6異方差性檢驗
圖解法：我們得到于lnyt 描繪的圖形
懷特檢驗：作以下輔助回歸。
由數(shù)據(jù)得到該回歸中的R2 =0.278939，在無異方差的虛擬假設下，即H0：�%Z1 =�%Z2 =�%Z3 =�%Z4 =�%Z5 =�%Z6 = 0，由于從輔助回歸算得的R2 乘以樣本大小(n)，漸近地遵循自由度等于輔助回歸中回歸元個數(shù)(不包括常數(shù)項)的x2分布，即：nR～x2df，又輔助回歸中有5個回歸元，故有5個自由度 則在95 %的置信系數(shù)下， 有nR2=5.021 4.7多重共線性檢驗
lnx2t與lnx3t的相關系數(shù)為0.1929 ，所以可判斷回歸模型存在嚴重的多重共線性。輔助回歸檢驗 ，做lnx2t對lnx3t的回歸方程
lnx2t=�Ha0.0969+0.927359lnx3t
se=(0.821484) (0.08580)
t=(�Ha0.11790) (10.80769)
R2新=0.879524 R2=0.871994
F=116.8062 DW.=0.142755 在5%的顯著水平下，自由度為1 和16的F 臨界值為4.49 ， F=116.806>F0.05 ，因此，可判斷原回歸模型存在嚴重的多重共線性問題，存在的原因可能由于樣本數(shù)據(jù)不足和所選的回歸元具有相同的時間趨勢，但是，多重共線性本質上是樣本現(xiàn)象，它來源于收集的是非實驗性質的數(shù)據(jù)。因此，當回歸分析的主要目的是用作預測時，多重共線性就不是一個嚴重問題了， 因為R2越高， 預測越準確。鑒于此，本文就沒有對多重共線性進行處理。
4.8結構穩(wěn)定性檢驗
改革開放以來，我國汽車產業(yè)發(fā)展波動頻繁，特別地，1994-1998年經歷了長達5 年的低速增長期，直到1999年初我國車市才走出谷底，開始平穩(wěn)回升， 所以引進虛擬變量：
Di = 0 ，如果觀測屬于1999 年前;
Di = 1 ，如果觀測屬于1999 年后。
所以，n1 = 10， n2 = 8，做以下回歸：
lnyt=�%[1+�%['1Di+�%[2lnx2t+�%['2(Dilnx2t)+�%[3lnx3t+�%['3(Dilnx3t)+�%et
利用表中數(shù)據(jù)， OLS 估計模型得：
=7.672+0.119Di+0.254lnx2t+0.490Dilnx2t+0.700lnx3t�Ha0.470lnx3t
se=(0.675) (1.125) (0.067) (0.278) (0.134) (0.210)
t=(11.357) (0.106) (3.795) (1.763) (5.180) (�Ha2.240)
該回歸表明， 在5%的置信水平下， 級差截距和級差系數(shù)都是不顯著的， 這表明了兩個時期的回歸并沒有顯著差異，因而該模型具有結構穩(wěn)定性。綜上所述， 該模型大體上能通過檢驗。
5驗證及結論
據(jù)悉，2014年人均GDP為18934元，成品鋼材產量為56560.87萬噸，現(xiàn)根據(jù)模型對2014年民用汽車擁有量進行個值預測得：
2007=17.5897，y2007=43562183，所給數(shù)據(jù)為43583600，預測值與統(tǒng)計值很接近，說明模型設定的非常好。
從以上分析可見，民用汽車擁有量與其人均GDP和成品鋼材產量存在著一定的函數(shù)關系。隨著改革開放的不斷深入與加強， 經濟穩(wěn)定持續(xù)增長，人均GDP 和成品鋼鐵產量也保持每年持續(xù)增長，從而使得民用汽車擁有量不斷增多。
參考文獻
[1] [美]達摩達爾.N.古扎拉蒂.計量經濟學[M].北京：中國人民大學出版社，2004.
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