计量经济学通货膨胀影响因素分析Word格式文档下载.docx

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（二）通货膨胀的衡量指标

1.生产者价格指数（PPI）

生产者价格指数（ProducerPriceIndex），是衡量制造商和农场主向商店出售商品的价格指数。

它主要反映生产资料的价格变化状况，用于衡量各种商品在不同生产阶段的成本价格变化情况

2．消费者价格指数（CPI）

消费者价格指数（ConsumerPriceIndex），是对一个固定的消费品篮子价格的衡量，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨胀水平的工具，以百分比变化为表达形式。

3.零售物价指数（RPI）

零售物价指数（RetailPriceIndex），是指以现金或信用卡形式支付的零售商品的价格指数。

美国商务部每个月对全国范围的零售商品抽样调查，包括家具、电器、超级市场售卖品、医药等，不过各种服务业消费则不包括在内。

（三）通货膨胀的主要影响因素 

1、固定资产投资总额。

我国当前的总需求增长较快，主要是由投资拉动的，而其中政府主导的投资拉动作用最明显。

我国固定资产膨胀主要又表现为一般加工工业投资增长过快，这就造成投资结构向加工工业和非生产性建设倾斜，造成能源、原材料的供应和交通运输极度紧张，增加物价上涨的压力。

2、经济增长（GDP）。

经济的增长也会导致通货膨胀，经济增长了对货币的需求就会增加，货币的供给也会相应的增加，所以会给通胀埋下一定的隐患。

3、货币发行量（M2）。

为了拉动内需，国家有时会采取适度的货币扩张政策，货币超量供应会使市场购买力大增，此时，如果供应量不能满足增加的需求量，市场只有涨价，这是由价值规律决定的。

4、外汇储备。

外债负担过重、外贸逆差过大以及国际市场价格与国内市场价格相差悬殊可能引起通货膨胀。

5、上一期的零售物价指数。

人们往往会根据上一期的物价指数来制定自己当期的消费计划，而且由于物价指数本身存在一定的滞后性，所以它会对该期的通胀造成一定的影响。

三．模型设定

由于固定资产投资、国内生产总值、国内货币发行量和外汇储备这四个因素对物价的影响具有明显的滞后性，因此模型分析时均采用滞后一期的数据。

假设采用模型：

Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6 

其中，Y表示商品零售物价指数RPI，X2表示固定资产投资总额，X3表示国内生产总值GDP，X4表示国内货币发行量M2，X5表示我国外汇储备，X6表示上一期物价指数。

我们通过对该模型的回归分析，可以得出各个变量与我国通货膨胀程度的变动关系。

四．数据的收集

通货膨胀程度模型的时间序列表

年份

RPI

I（-1）

GDP（-1）

M（-1）

F（-1）

RPI（-1）

1992

112.81

4860.31

961.1

2299.961

27.081

110.72

1993

114.51

5301.82

1230.42

2676.941

69.861

1994

117.71

5957.41

1430.11

3193.571

89.012

114.52

1995

128.11

7206.73

1832.91

4442.881

82.21

117.72

1996

135.81

8989.12

2543.21

5198.91

26.441

1997

145.71

10201.41

3210.62

6720.91

20.721

1998

172.71

11954.51

3791.71

8330.91

29.232

145.72

1999

203.41

14922.31

4753.82

100099.6

33.721

172.72

2000

207.71

16917.81

4410.42

11949.62

55.52

2001

213.71

18598.41

4517.1

15293.42

110.931

207.721

2002

225.21

21665.51

5594.51

19349.92

217.122

2003

254.92

26651.92

8080.12

25402.22

194.433

225.22

2004

310.21

34560.52

13072.31

34879.81

211.992

254.91

2005

356.12

466703

17042.11

46923.51

516.21

310.22

2006

377.82

57494.92

20019.31

60750.51

735.972

356.11

2007

380.81

66850.51

22913.51

76094.92

1050.291

2008

370.93

73142.71

24941.11

90995.33

1398.91

2009

359.82

76967.22

28406.21

104498.5

1449.63

370.92

2010

354.41

80579.41

29854.71

119897.9

1546.752

359.81

五．（多元线性回归）模型的估计与调整

1.估计参数

模型的拟合检验用Eviews计量经济学分析软件 

我们可以得到如下回归分析结果：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/19/13Time:

22:

22

Sample:

19922010

Includedobservations:

19

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

10.02243

8.338279

1.201978

0.2508

X2

2.86E-05

2.05E-05

1.396084

0.1861

X3

0.005752

0.001294

4.444092

0.0007

X4

8.25E-05

8.69E-05

0.949842

0.3595

X5

-0.111984

0.014623

-7.657968

0.0000

X6

0.930675

0.068588

13.56914

R-squared

0.996214

Meandependentvar

239.0763

AdjustedR-squared

0.994757

S.D.dependentvar

102.4683

S.E.ofregression

7.419261

Akaikeinfocriterion

7.098125

Sumsquaredresid

715.5906

Schwarzcriterion

7.396369

Loglikelihood

-61.43219

Hannan-Quinncriter.

7.148600

F-statistic

684.0887

Durbin-Watsonstat

1.951189

Prob（F-statistic）

0.000000

根据表中数据，模型估计的结果为

Y=10.35419+2.86E-05X2+0.006585 

X3+8.25E-05X4-0.119156 

X5+0.924734 

（8.338279）（2.05E-05）（0.001294）（8.69E-05）（0.014623）（0.068588）

t=（1.201978）（1.396084）（4.444092）（0.949842）（-7.657968）（13.56914）

R^2=0.9962Adjusted 

R-squared=0.9948 

F=684.0887

六．（多元线性回归）模型检验

1.经济意义检测

模型估计结果说明，在假定其他定量不变的情况下，当年固定资产投资总额每增加1，商品零售物价指数就会增长2.86E-05;

在假定其他定量不变的情况下，当年国内生产总值增加1，商品零售物价指数就会增长0.005752;

在假定其他定量不变的情况下，国内货币发行量增加1，商品零售物价指数就会增长8.25E-05;

在假定其他定量不变的情况下，我国外汇储备增加1，商品零售物价指数就会减少0.111984;

在假定其他定量不变的情况下，上一期物价指数增加1，商品零售物价指数就会增加0.930675。

这与理论分析和经验判断相一致。

2.统计检验

1）拟合优度：

由表中数据可以得到：

R²

=0.9955，修正的可决系数为：

【R²

】=0.9948,这说明模型对样本的拟合很好。

2）F检验：

针对H0：

β2=β3=β4=β5=β6=0，给定显著性水平α=0.05，查t分布表，在自由度为k-1=4,n-k=14的临界值Fα（4,14）=5.885。

由表中得到F=684.0887,由于F=684.0887>

Fα（4,14）=5.885,应拒绝原假设H0：

β2=β3=β4=β5=β6=0.说明回归方程显著，即“固定资产投资总额”、“国内生产总值”、“国内货币发行量”、“我国外汇储备”、“上一期物价指数”等变量联合起来确实对“商品零售物价”有显著影响。

3）t检验：

分别针对H0：

βj=0（j=1.2.3.4.5.6）,给定显著性水平α=0.05，查t分布表可得自由度为n-k=13临界值tα/2（n-k）=2.160，由表中数据可得，与β*1.β*2.β*3.β*4.β*5.β*6对应的t统计量分别为1.201978.1.396084.4.444092.0.949842.-7.657968.13.56914,β*3.β*5.β*6绝对值大于tα/2（n-k）=2.160，这说明这三个都应当拒绝H0:

βj=0（j=1.2.3.4.5.6）,也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值”（X2）、“我国外汇储备”（X3）、“上一期物价指数”（X5）、“上一期物价指数”（X6）分别对被解释变量“商品零售物价”Y都有显著影响。

七．（多重共线性）模型的估计与调整

OLS回归结果

12/20/13Time:

12:

29

由此可见，该模型R²

=0.9962，【R²

】=0.9948可决系数很高，F检验值684.0887，明显显著。

但是当α=0.05时tα/2（n-k）=t0.025（19-6）=2.160，不仅X2.X4系数的t检验不明显，而且X5系数的符号与预期的相反，这表明可能存在严重的多重共线性。

计算各解释变量的相关系数，选择X2.X3.X4.X5.X6数据，得到相关系数矩阵

1

0.40953

0.2674871419214999

0.29423

0.4381171642654572

0.86108

0.9642686873799114

0.96463

0.84112

0.80889

0.8932454297110409

由相关系数矩阵可以看出，个解释变量相互之间的相关系数较高，证明确实存在严重共线性。

八．（多重共线性）修正多重共线性

才用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题，分别做Y对X2.X3.X4.X5.X6的一元回归，结果如图所示

13:

05

212.7359

23.65217

8.994350

0.000496

0.000207

2.390029

0.0287

0.251505

0.207476

91.22117

11.96375

141462.1

12.06317

-111.6556

11.98058

5.712239

0.596967

0.028699

06

140.3782

13.08189

10.73073

0.009442

0.000912

10.34806

0.862994

0.854935

39.02748

10.26571

25893.45

10.36512

-95.52424

10.28253

107.0824

0.193524

161.8888

21.22229

7.628242

0.001985

0.000384

5.169919

0.0001

0.611234

0.588365

65.74239

11.30867

73475.05

11.40808

-105.4323

11.32549

26.72806

0.857279

0.000077

174.7090

17.54953

9.955196

0.155476

0.026191

5.936279

0.674575

0.655433

60.14873

11.13082

61503.79

11.23023

-103.7428

11.14764

F-st