计量经济学论文中国进出口总额的影响因素分析Word文档格式.docx

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再有,1994年实施的汇率并轨,国内银行挂牌的美元兑人民币的年平均汇率从1993年的5.7620元骤升至8.6187元,人民币大幅度的贬值对出口产生巨大影响,使外贸依存度一度高达46.6%。

可见政策因素通过对汇率的影响对进出口总额起间接影响作用。

2.国内生产总值(GDP)——X3,一国进出口贸易的发展程度很大程度上依赖于这个国家的经济发展水平,衡量一个国家经济发展水平的最有效的指标就是GDP。

国民经济越发达,与国外的联系也会越紧密,从而推动国家进出口贸易的发展。

我国改革开放以来,经济迅猛发展,经济实力不断增强,GDP已经跃居世界第,二位,与此同时,进出口贸易也发展迅速。

3.全社会固定资产投资——X4,固定资产的投入可以引起国内产业结构的调整,改善投资环境,提高国内企业竞争力,对对外贸易的总额有比较直接的影响。

4.实际利用外资额——X5,实际利用外资金额包括对外借款额,外商直接投资和外商其他投资。

我国进出口额增量60%以上是由外商投资个体企业哟哟其实制造业,在外商投资中制造业占七成,外资主要投向制造业使得中国制造加工业日益融入全球生产,如果外资不断进入那么中国的进出口将保持高速增长。

相反外资撤走对我国的打击将是很大的,所以实际利用外资金额这一因素很重要。

5.外汇储备——X6,此因素对进出口总额直接相关。

3.模型设定

3.1数据来源(或者样本选取)

通过访问中国统计局网站,得到我国自1995年起至2014年历年的相关数据,以进出口总额为被解释变量Y,人民币对美元汇率(美元=100)(元)为解释变量X2,国内生产总值为解释变量X3,全社会固定资产投资为解释变量X4,实际利用外资额为解释变量X5,外汇储备为解释变量X6。

Y

X2

X3

X4

X5

X6

1995

2808.60

835.10

7320.06

2397.23

481.33

735.97

1996

2898.80

831.42

8608.44

2755.95

548.05

1050.29

1997

3251.60

828.98

9581.59

3008.65

644.08

1398.90

1998

3239.50

827.91

10252.77

3431.07

585.57

1449.59

1999

3606.30

827.83

10894.47

3606.38

526.59

1546.75

2000

4742.90

827.84

12052.61

3976.34

593.56

1655.74

2001

5096.50

827.70

13322.51

4496.01

496.72

2121.65

2002

6207.70

14619.06

5255.52

550.11

2864.07

2003

8509.88

16499.29

6713.38

561.40

4032.51

2004

11545.50

827.68

19417.46

8515.06

640.72

6099.32

2005

14219.10

819.17

22693.19

10837.02

638.05

8188.72

2006

17604.40

797.18

27303.32

13798.41

670.76

10663.40

2007

21765.70

760.40

35247.16

18059.43

783.39

15282.49

2008

25632.55

694.51

45607.94

24884.94

952.53

19460.30

2009

22075.35

683.10

50597.16

32879.34

918.04

23991.52

2010

29739.98

676.95

60403.72

37179.08

1088.21

28473.38

2011

36418.86

645.88

74955.64

48226.47

1176.98

31811.48

2012

38671.19

631.25

84613.54

59357.58

1132.94

33115.89

2013

41589.93

619.32

94945.88

72061.95

1187.21

38213.15

2014

43015.27

614.28

103521.20

83352.97

1197.05

38430.18

数据来源:

国家统计局

3.2模型建立

1.

2.估计

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/05/16Time:

13:

25

Sample:

19952014

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

 

C

-63561.31

25777.47

-2.465770

0.0272

71.73616

28.22464

2.541614

0.0235

1.081569

0.238518

4.534539

0.0005

-0.771497

0.180576

-4.272423

0.0008

-2.105278

8.424594

-0.249897

0.8063

0.426196

0.299315

1.423907

0.1764

R-squared

0.992286

Meandependentvar

17131.98

AdjustedR-squared

0.989531

S.D.dependentvar

14307.67

S.E.ofregression

1463.949

Akaikeinfocriterion

17.65899

Sumsquaredresid

30004060

Schwarzcriterion

17.95771

Loglikelihood

-170.5899

Hannan-Quinncriter.

17.71730

F-statistic

360.1689

Durbin-Watsonstat

0.848167

Prob(F-statistic)

0.000000

(25777.47)(28.2246)(0.2385)(0.1806)(8.4246)(0.2993)

(-2.4658)(2.5416)(4.5345)(-4.2724)(-0.2499)(1.4239)

3.3模型检验及修正

1.经济意义检验

模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,人民币对美元汇率(美元=100)(元)每增加1单位,平均说来进出口总额会增长71.7362亿美元:

国内生产总值每增长1亿美元,平均说来进出口总额会增长1.0816亿美元:

全社会固定资产投资每增长1亿美元,平均说来进出口总额会减少0.7715亿美元:

实际利用外资额每增加1亿美元,平均说来进出口总额会减少2.1053亿美元:

外汇储备每增加1亿美元,平均说来进出口总额会增长0.4262亿美元。

2.回归方程和回归参数的检验

由图表中的数据可以得到:

,修正的可决系数

这说明模型对样本的拟合很好。

F检验:

由相关数据可知n=20,k=6,在给定显著性水平

,查表可得

而由以上数据的F=360.1689,由于F=360.1689>

说明回归方程显著,即“人民币对美元汇率”,“国内生产总值”,“全社会固定资产投资”,“实际利用外资额”,“外汇储备”等变量联合起来确实对“进出口总额”有显著影响。

t检验:

针对

给出显著性水平

查t分布表的自由度为n-k=14临界值

由图一数据可得

对应的t统计量分别为(-2.4658)(2.5416)(4.5345)(-4.2724)(-0.2499)(1.4239)除去

的t统计量大于2.145外,其余t统计量均小于2.145,因此可初步认为模型存在严重的多重共线性。

3.计量经济学检验及修正

计算得到相关系数矩阵表如下:

相关系数矩阵

1.000000

-0.976237

-0.954017

-0.983306

-0.988407

0.992698

0.967995

0.989048

0.939957

0.968330

0.983648

可见,各变量相互之间相关系数较高,初步证实存在严重多重共线性。

利用方差扩大因子法,以X2为被解释变量作对解释变量X3、X4、X5、X6的辅助线性回归如下图

X2

14:

32

902.7978

35.65271

25.32200

0.0000

0.000496

0.002178

0.227666

0.8230

-0.000427

0.001648

-0.259371

0.7989

-0.119205

0.070655

-1.687130

0.1123

-0.004286

0.002505

-1.711081

0.1077

0.980812

761.5950

0.975695

85.90146

13.39220

8.239540

2690.265

8.488473

-77.39540

8.288134

191.6798

1.246669

如上是X2为被解释变量的一元线性回归模型,以此类推,分别做出以X3、X4、X5、X6为被解释变量的一元线性回归模型,得表如下:

被解释变量

可决系数

的值

方差扩大因子

0.9808

26.2941

0.9980

250.2502

0.9945

91.1597

0.9767

21.7122

0.9934

76.0084

由于辅助回归的可决系数很高,经验表明,方差扩大因子VIF大于等于10

时,通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性,这里X2X3X4X5X6的方差扩大因子远大于10,表明存在严重的多重共线性。

多重共线性的修正

运用逐步回归法中做出回归结果如下:

StepwiseRegression

43

Noalwaysincludedregressors

Numberofsearchregressors:

6

Selectionmethod:

Stepwisebackwards

Stoppingcriterion:

p-valueforwards/backwards=0.05/0.05

Prob.* 

1.309740

0.149954

8.734264

-0.900601

0.135568

-6.643176

-52553.99

19494.75

-2.695802

0.0159

55.67717

22.11603

2.517503

0.0229

0.991169

0.989513

1465.216

17.59425

34349712

17.79340

-171.9425

17.63312

598.5695

0.477903

SelectionSummary

RemovedX5

RemovedX6

*Note:

p-valuesandsubsequenttestsdonotaccountforstepwise

selection.

由上图可知,修正保存了X2,X3,X4三个变量,剔除了X5,X6两个变量。

自相关检验:

根据多重共线性修正得出的结果,以Y为解释变量,X2,X3,X4为解释变量,使用普通最小二乘法得:

15:

44

Se=(19494.75)(22.1160)(0.1500)(0.1356)

t=(-2.6958)(2.5175)(8.7343)(-6.6432)

DW=0.4779

该回归方程可决系数高,回归系数显著。

对样本量为20、三个解释变量、5%的显著水平,查DW统计表可知,

.模型中DW<

说明模型中存在自相关。

自相关的修正:

使用迭代法作广义差分回归,作模型的一阶自相关,得图如下:

16:

06

Sample(adjusted):

19962014

19afteradjustments

Convergenceachievedafter15iterations

-53252.02

25351.25

-2.100568

0.0543

55.98444

28.63527

1.955087

0.0708

1.289030

0.155699

8.278962

-0.861488

0.127544

-6.754430

AR

(1)

0.743347

0.234385

3.171480

0.0068

0.996302

17885.84

0.995245

14285.82

985.1144

16.84433

13586306

17.09286

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