我国国内生产总值GDP影响因素的回归分析.docx

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我国国内生产总值GDP影响因素的回归分析

我国国内生产总值（GDP）影响因素的回归分析

我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析

摘要：

本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。

从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。

关键词：

GDP影响因素实证分析Eviews

一、问题提出：

国内生产总值（GDP）是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。

二、样本数据选取及模型设定：

回归模型设立如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+U

Y--------国内生产总值GDP

X1-----能源消费

X2-----就业人数

X3-----居民消费水平

X4-----社会消费品零售总额

0.169706X5＋0.002222X6

0.999741，0.999539，F=4955.607

从回归结果看，可决系数很高，F值很大，但在显著性水平下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。

和F值大反映了模型中各解释变量联合对Y的影响力显著，而t值小于临界值恰好反映了由于解释变量共线性的作用，使得不能分解出各个解释变量对Y独立影响。

1.模型检验：

（1）经济意义检验

由回归估计结果可以看出，能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及FDI与GDP线性正相关，这与现实中GDP随能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及FDI的增加而增长是相符的。

（2）统计推断检验

从估计的结果可以看出，可决系数R2=0.999741，F统计量=4955.607，表明模型在整体上拟合地比较理想。

系数显著性检验：

给定α=0.05，X3、X6的t的P值小于给定的显著性水平，表明居民消费水平、FDI对GDP有显著性影响。

2.计量经济学检验

（1）多重共线性的检验

用Eviews计算解释变量之间的简单相关系数：

表3：

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X1

1.000000

0.942695

0.918347

0.894626

0.887761

0.945640

X2

0.942695

1.000000

0.980690

0.977624

0.952169

0.930263

X3

0.918347

0.980690

1.000000

0.996855

0.985127

0.958071

X4

0.894626

0.977624

0.996855

1.000000

0.986614

0.936663

X5

0.887761

0.952169

0.985127

0.986614

1.000000

0.938836

X6

0.945640

0.930263

0.958071

0.936663

0.938836

1.000000

由此可见，模型存在严重的多重共线。

模型修正:

运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。

过程如下：

表4：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/17/12Time:

17:

08

Sample:

19852001

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X1

1.354376

0.149761

9.043577

0.0000

C

-108415.3

17195.21

-6.304967

0.0000

R-squared

0.845019

Meandependentvar

44575.16

AdjustedR-squared

0.834687

S.D.dependentvar

31239.02

S.E.ofregression

12701.37

Akaikeinfocriterion

21.84694

Sumsquaredresid

2.42E+09

Schwarzcriterion

21.94496

Loglikelihood

-183.6990

F-statistic

81.78629

Durbin-Watsonstat

0.176301

Prob（F-statistic）

0.000000

表5：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/17/12Time:

17:

09

Sample:

19852001

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X2

3.890224

0.206735

18.81748

0.0000

C

-195200.4

12839.45

-15.20318

0.0000

R-squared

0.959360

Meandependentvar

44575.16

AdjustedR-squared

0.956651

S.D.dependentvar

31239.02

S.E.ofregression

6504.094

Akaikeinfocriterion

20.50838

Sumsquaredresid

6.35E+08

Schwarzcriterion

20.60641

Loglikelihood

-172.3212

F-statistic

354.0975

Durbin-Watsonstat

0.801484

Prob（F-statistic）

0.000000

表6：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/17/12Time:

17:

11

Sample:

19852001

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X3

27.10667

0.178293

152.0342

0.0000

C

-2402.301

367.6774

-6.533720

0.0000

R-squared

0.999351

Meandependentvar

44575.16

AdjustedR-squared

0.999308

S.D.dependentvar

31239.02

S.E.ofregression

821.6280

Akaikeinfocriterion

16.37058

Sumsquaredresid

10126089

Schwarzcriterion

16.46861

Loglikelihood

-137.1500

F-statistic

23114.40

Durbin-Watsonstat

1.345961

Prob（F-statistic）

0.000000

表7：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/17/12Time:

17:

10

Sample:

19852001

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X4

2.758646

0.060654

45.48206

0.0000

C

-2935.320

1237.736

-2.371522

0.0315

R-squared

0.992801

Meandependentvar

44575.16

AdjustedR-squared

0.992321

S.D.dependentvar

31239.02

S.E.ofregression

2737.464

Akaikeinfocriterion

18.77758

Sumsquaredresid

1.12E+08

Schwarzcriterion

18.87561

Loglikelihood

-157.6094

F-statistic

2068.618

Durbin-Watsonstat

0.372005

Prob（F-statistic）

0.000000

表8：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/17/12Time:

17:

12

Sample:

19852001

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X5

2.301471

0.096754

23.78684

0.0000

C

6351.154

2040.492

3.112560

0.0071

R-squared

0.974174

Meandependentvar

44575.16

AdjustedR-squared

0.972452

S.D.dependentvar

31239.02

S.E.ofregression

5184.883

Akaikeinfocriterion

20.05501

Sumsquaredresid

4.03E+08

Schwarzcriterion

20.15304

Loglikelihood

-168.4676

F-statistic

565.8137

Durbin-Watsonstat

1.015958

Prob（F-statistic）

0.000000

表9：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/17/12Time:

17:

20

Sample:

19852001

Includedobservations:

17