河北省GDP影响因素分析报告.docx

河北省GDP影响因素分析报告.docx

《河北省GDP影响因素分析报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《河北省GDP影响因素分析报告.docx（18页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

河北省GDP影响因素分析报告

学号：

联合大学

金融计量经济学课程设计

学院：

联合大学经济学院

系：

金融系

专业：

金融学

班级：

姓名：

指导教师：

2015年1月3日

省GDP的影响因素分析报告

摘要：

国生产总值（GDP）指按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期生产活动的最终成果。

相对于一个地区来说，则称为地区生产总值或地区GDP。

一直以来GDP是衡量一个国家或地区经济最核心的指标，虽然这种指标并非完美无缺，但在很大程度上能反映一个地区的发展情况，尤其是GDP总量是衡量一个地区经济规模最有效地指标。

研究影响GDP的相关因素并分析则显得格为重要。

关键词：

国生产总值；地区GDP；经济；指标

FactorsHebeiGDPanalysisreport

Summary：

Grossdomesticproduct（GDP）referstoacountryatmarketprices（orregion）thefinalresultsofallresidentunitsinagivenperiodofproductionactivities.Relativetoaregion,theregionknownastheregion'sGDPorGDP.

GDPisameasurehasbeenthecoreoftheeconomicindicatorsofacountryorregion,althoughthisindicatorisnotperfect,buttoalargeextentreflectdevelopmentsinaregion,especiallytheGDPisameasureofaregion'smostefficienteconomiesofscalegroundtargets.

RelatedfactorsaffectingGDPandanalyzeitappearsimportantgrid.

Keywords:

GDP,regionalGDP,economic,indicators

1、前言

省是中国北方重要的沿海省份，是环渤海经济圈的重要组成部分，历史悠久，文化灿烂，在区位、资源、交通、通信、产业、市场等方面具有独特优势,拥有良好的发展环境，巨大的发展潜力和广阔的发展前景。

改革开放以来,省经济发展较快，人民生活总体上达到了小康水平。

尤其近几年省GDP的增长令人关注，2013年全省生产总值比上年增长8.2%，全年城镇居民家庭人均总收入24143元，比上年增长10.2%。

其中，城镇居民人均可支配收入22580元，增长9.9%。

农村居民人均纯收入9102元，增长12.6%，快于城镇居民人均可支配收入。

为了使经济稳定发展，确切关注GDP的影响因素是必要的。

而对于GDP来说，其实影响因素有很多，在这里就以下四个变量为影响因素进行分析。

分别是，居民消费支出、经营单位所在地出口总额、全社会固定资产投资、年末常住人口数。

2、变量的选择和模型的建立

在此，我们将“GDP”设为因变量，把“居民消费”、“经营单位所在地进出口总额”、“全社会固定资产投资”、“年末常住人口数”设为自变量。

国生产总值：

是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期生产活动的最终成果（简称GDP）。

居民消费支出：

指常住住户在一定时期对于货物和服务的全部最终消费支出。

居民消费支出除了直接以货币形式购买的货物和服务的消费支出外，还包括以其他方式获得的货物和服务的消费支出，即所谓的虚拟消费支出。

居民虚拟消费支出包括如下几种类型：

单位以实物报酬及实物转移的形式提供给劳动者的货物和服务；住户生产并由本住户消费了的货物和服务，其中的服务仅指住户的自有住房服务和付酬的家庭雇员提供的家庭和个人服务；金融机构提供的金融媒介服务。

经营单位所在地进出口总额：

是指商品经营单位所在地进出口额指在所在地海关注册登记的有进出口经营权的企业实际出口额。

全社会固定资产投资：

指以货币形式表现的在一定时期全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称。

该指标是反映固定资产投资规模、结构和发展速度的综合性指标，又是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。

年末人口数:

指每年12月31日24时的人口数。

被解释变量：

Y省生产总值GDP（亿元）

解释变量一：

X1居民消费（亿元）

解释变量二：

X2经营单位所在地出口总额（亿美元）

解释变量三：

X3全社会固定资产投资（亿元）

解释变量四：

X4年末常住人口（万人）

将变量的数学形式确定为：

一共有四个解释变量，

是常数，

（i=1、2、3、4）是解释变量的偏回归系数，

为随机误差项，用来表示解释变量以外的其他因素的干扰。

3、数据来源与分析

数据来源：

中华人民国国家统计局数据库

（

由于国家统计局注明：

2004年及以后年份地区生产总值数据执行《国民经济行业分类》（GB/T4754-2002）,2004年以前地区生产总值数据执行《国民经济行业分类》（GB/T4754-1994），本文选取19944年至2013年间数据进行分析。

数据表如下：

表3.1数据图

年

份

省GDP（亿元）

Y

居民消费（亿元）

X1

出口总额

（亿美元）

X2

固定资本投资（亿元）

X3

年末常住人口（万人）

X4

1994

2,187.49

839.97

23

709.19

6388

1995

2,849.52

1,081.09

29

939.32

6437

1996

3,452.97

1,243.31

31

1,187.70

6484

1997

3,953.78

1,399.02

32

1,469.99

6525

1998

4,256.01

1,415.78

31

1,591.76

6569

1999

4,514.19

1,523.64

31

1,770.47

6614

2000

5,043.96

1,682.76

37

1,816.79

6674

2001

5,516.76

1,838.17

40

1,912.53

6699

2002

6,018.28

2,069.65

46

2,020.38

6735

2003

6,921.29

2,208.73

59

2,477.98

6769

2004

8,477.63

2,551.44

93

3,218.76

6,809

2005

10,012.11

2,916.00

109

4,139.69

6,851

2006

11,467.60

3,385.05

128

5,470.24

6,898

2007

13,607.32

3,921.63

170

6,884.68

6,943

2008

16,011.97

4,526.79

240

8,866.56

6,989

2009

17,235.48

5,043.35

157

12,269.80

7,034

2010

20,394.26

5,731.44

226

15,083.40

7,194

2011

24,515.76

6,892.66

286

16,389.33

7,241

2012

26,575.01

7,808.39

296

19,661.28

7,288

2013

28,301.41

8,448.06

310

23,194.23

7,333

绘制各自变量与因变量散点图，如下

GDP与居民消费GDP与经营单位所在地出口总额

GDP与固定资本投资GDP与年末常住人口

Y与各变量的线性图

根据数据利用eviews得出回归结果，如下图：

表3.2OLS回归结果

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/31/14Time:

13:

18

Sample:

19942013

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-24180.18

7730.898

-3.127732

0.0069

X1

1.959468

0.491799

3.984289

0.0012

X2

15.92716

3.377647

4.715461

0.0003

X3

0.166882

0.099687

1.674056

0.1148

X4

3.772690

1.240177

3.042057

0.0082

R-squared

0.999089

Meandependentvar

11065.64

AdjustedR-squared

0.998847

S.D.dependentvar

8386.568

S.E.ofregression

284.8140

Akaikeinfocriterion

14.35387

Sumsquaredresid

1216786.

Schwarzcriterion

14.60280

Loglikelihood

-138.5387

F-statistic

4114.753

Durbin-Watsonstat

1.692372

Prob（F-statistic）

0.000000

由此可见，该模型的R2=0.999089，

2=0.998847,可决系数很高，F检验值4114.753明显显著。

4、多重共线性检验

（1）当

时，

（n-k）=

（20-5）=2.131，可见X3的系数t检验不显著，这表明可能存在多重共线性。

计算各解释变量的相关系数，选择X1、X2、X3、X4数据，得相关细数矩阵

表4.1各变量间相关系数图

变量

X1

X2

X3

X4

X1

1.000000

0.975973

0.989501

0.966636

X2

0.975973

1.000000

0.952537

0.948661

X3

0.989501

0.952537

1.000000

0.931679

X4

0.966636

0.948661

0.931679

1.000000

由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。

（2）修正多重共线性

采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性的问题。

分别做Y对X1、X2、X3、X4的一元回归，如下：

表4.2一元回归估计结果

变量

X1

X2

X3

X4

参数估计值

3.575033

80.99118

1.185204

28.24782

t统计量

79.32108

22.44854

24.40161

17.33809

R2

0.997147

0.965513

0.970657

0.943505

R2

0.996989

0.963597

0.969027

0.940366

其中，加入X1的方程⎺R2最大，以X1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。

结果如下表所示。

表4.3加入新变量的回归结果

变量

X1

X2

X3

X4

⎺R2

X1,X2

2.984384

13.93318

0.998328

X1,X3

4.061686

-0.165258

0.997252

X1,X4

3.254088

2.696994

0.997442

经比较，加入X2的方程⎺R2=0.998328，改进最大，且各参数的t检验显著，选择保留X2，再加入其他新变量逐步回归，结果如下表：

表4.4又加入新变量的回归结果

变量

X1

X2

X3

X4

⎺R2

X1,X2，X3

3.152058

（8.621597）

13.08249

（3.273859）

-0.044693

（-0.508285）

0.998252

X1,X2,X4

2.738681

（16.35234）

13.20472

（4.228662）

2.324214

（2.480002）

0.998717

在X1，X2的基础加入X3后的方程⎺R2有所下降，且X3的参数的t检验变得不显著。

加入X4后，⎺R2有所上升，且参数的t检验显著。

保留X4，去掉X3。

得到最后修正多重共线性影响后的回归结果为：

表4.5修正后的模型回归结果

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-15471.30

6032.197

-2.564787

0.0208

X1

2.738681

0.167479

16.35234

0.0000

X2

13.20472

3.122671

4.228662

0.0006

X4

2.324214

0.937182

2.480002

0.0246

R-squared

0.998919

Meandependentvar

11065.64

AdjustedR-squared

0.998717

S.D.dependentvar

8386.568

S.E.ofregression

300.4287

Akaikeinfocriterion

14.42515

Sumsquaredresid

1444119.

Schwarzcriterion

14.62430

Loglikelihood

-140.2515

F-statistic

4930.017

Durbin-Watsonstat

1.147084

Prob（F-statistic）

0.000000

则得到模型公式如下：

^Y=-15471.30+2.738681X1+13.20472X2+2.324214X4

t=（-2.564787）（16.35234）（4.228662）（2.480002）

R2=0.998919⎺R2=0.998717F=4930.017DW=1.147084

5、检验自相关

对样本量为20、三个解释变量的模型、1%显著水平，查DW统计表克制，DL=0.773，DU=1.411。

模型中4-DU>DW>DU,说明模型选择较好，无自相关性，无需进行自相关处理。

6、检验模型的异方差

要检验模型中是否有异方差，需要了解随机误差项

的概率分布，由于随机误差很难直接观测，只能对随机误差的分布特征进行某种推测，本文采用戈德菲尔德-夸特检验方法，此检验的基本思想是将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算比较两个回归的剩余平方和是否明显显著，以此来判断是否存在异方差。

1.排序：

将解释变量的取值按从小到大排序。

2.数据分组：

将排列在中间的约1/4的观察值删除掉，记为c，再将剩余的分为两个部分，每部分观察值的个数为（n-c）/2=8。

3.提出假设:

4.构造F统计量：

分别对上述两个部分的观察值求回归模型，由此得到的两个部分的残差平方为

和

。

为前一部分样本回归产生的残差平方和见图6.1，

为后一部分样本回归产生的残差平方和见图6.2。

表6.1前一部分样本回归结果

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-15340.37

8870.391

-1.729390

0.1588

X1

2.945144

0.667628

4.411359

0.0116

X2

-21.89740

17.96973

-1.218572

0.2900

X4

2.435447

1.442664

1.688160

0.1667

R-squared

0.997970

Meandependentvar

3971.835

AdjustedR-squared

0.996447

S.D.dependentvar

1109.966

S.E.ofregression

66.16267

Akaikeinfocriterion

11.52896

Sumsquaredresid

17510.00

Schwarzcriterion

11.56868

Loglikelihood

-42.11585

F-statistic

655.3715

Durbin-Watsonstat

2.973703

Prob（F-statistic）

0.000008

表6.2后一部分样本回归结果

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-64805.49

24844.70

-2.608423

0.0595

X1

2.193870

0.363954

6.027880

0.0038

X2

8.284626

4.467066

1.854601

0.1373

X4

9.858520

3.763996

2.619163

0.0589

R-squared

0.998252

Meandependentvar

19763.60

AdjustedR-squared

0.996942

S.D.dependentvar

6204.374

S.E.ofregression

343.1117

Akaikeinfocriterion

14.82084

Sumsquaredresid

470902.5

Schwarzcriterion

14.86056

Loglikelihood

-55.28337

F-statistic

761.6266

Durbin-Watsonstat

2.274250

Prob（F-statistic）

0.000006

它们的自由度均为

，k为参数的个数。

在原假设成立的条件下，因

和

自由度均为

，

分布，可导出：

4.判断：

给定显著性水平

，查F分布表得临界值

计算统计量

。

则接受原假设，即模型中的随机误差不存在异方差。

7、模型的最终确立

由以上分析检验最终确定的解释变量为：

X1居民消费（亿元）、X2经营单位所在地出口总额（亿美元）、X4年末常住人口（万人）。

舍掉的解释变量并不是对省国生产总值没有影响，而是在此模型中并没有显著性影响。

得到最终确立的模型如下：

Y=-15471.30+2.738681X1+13.20472X2+2.324214X4

t=（-2.564787）（16.35234）（4.228662）（2.480002）

R2=0.998919⎺R2=0.998717F=4930.017DW=1.147084

经过处理，此时的模型已不存在自相关和异方差，T检验和F检验均合格（即不存在多重共线性），经济意义也合理，预测结果也比较合理。

得出以下结论：

省的国生产总值受居民消费、经营单位所在地出口总额、年末常住人口影响较为显著，受全社会固定资产投资的影响不显著。

参考文献

[1]庞皓.计量经济学（第二版）[M].科学,2012.

[2]石贤光.省能源消费对经济增长影响的实证研究[J].职业技术学院学报,2011年04期

[3]国平.安平.中国地区经济增长的动态关系研究[J].当代经济科学,2004年02期

[4]卢二坡.焕明.基于稳健主成分回归的统计数据可靠性评估方法[J].统计研究,2011年05期

[5]朱姗.我国国生产总值的模型建立与分析[J].现代经济信息,2009年10期

[6]林治柑.能源消费与GDP增长关系研究[A].省科协第七届学术年会能源分会专刊[C],2007.

[7]郭海明.国民经济核算的统计思想探讨[J].新余学院学报,2014.

[8]强.金融与GDP增长[D].大学,2011.

[9]闫莉莉.国生产总值与消费需求关系的计量分析[J].大众科技,2014.

[10]晓嘉.鹏.中国经济增长与能源消费关系的实证研究——基于协整分析和状态空间模型的估计[J].软科学,2009年08期

多重共线性相关性系数矩阵

多重共线性修正图

回归结果图

异方差上半部分回归结果图

异方差下半部分回归结果图

线形图