最新江西财经大学计量经济学实验报告希望会有帮助.docx

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最新江西财经大学计量经济学实验报告希望会有帮助

计量经济学实验报告

班级：

10金融三班

姓名：

吴杨军

学号：

0102330

货币流通量与居民价格消费指数、贷款额的关系

一、经济学理论概述

1、货币流通量（amountofcurrencyincirculation）是指市场上实际流通的货币总量。

目前我国货币流通量统计实际就是针对流通中的现金量，即M0进行统计，通常又称之为市场货币供应量。

2、消费物价指数英文缩写为CPI，是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。

居民消费价格指数是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数，综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。

3、居民消费和贷款额共同构成货币流通量的重要部分。

二、实验主要内容

在此次试验中，我运用了gretl和excel软件对相关数据进行处理和分析。

1、拟合优度检验——可决系数R2统计量

回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，参差平方和越小，表明样本回归线与样本观测值的拟合程度越高。

2、方程总体线性的显著性检验——F检验

（1）方程总体线性的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。

（2）给定显著性水平α，查表得到临界值Fα（k，n-k-1）,根据样本求出F统计量的数值后，可通过F＞Fα（k，n-k-1）（或F≤Fα（k，n-k-1））来拒绝（或接受）原假设H0，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。

3、变量的显著性检验——t检验

4、异方差性的检验——怀特检验

怀特检验不需要排序，对任何形式的异方差都适用。

5、序列相关性的检验——DW检验

6、多重共线性的检验——逐步回归法

以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。

三、验证步骤

1、确定变量

（1）被解释变量

“货币流通量”在模型中用“Y”表示。

（2）解释变量

①“货币贷款额”在模型中用“

”表示;

②“居民消费价格指数”在模型中用“

”表示；

③把由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项，在模型中用“

”。

2、建立计量经济学模型

根据各相关变量之间的关系，假定：

Y=

+

X1+

X2+

3、数据描述和处理

中国货币流通量、贷款额和居民消费价格指数历史数据

年度

货币流量Y（亿元）

居民消费价格指数P（1990年=100）

贷款额X（亿元）

1978

212

46.2

1850

1979

267.7

47.1

2039.6

1980

346.2

50.6

2414.3

1981

396.3

51.9

2860.2

1982

439.1

52.9

3180.6

1983

529.8

54

3589.9

1984

792.1

55.5

4766.1

1985

987.8

60.6

5905.6

1986

1218.4

64.6

（二）对“碧芝”自制饰品店的分析7590.8

中式饰品风格的饰品绝对不拒绝采用金属，而且珠子的种类也更加多样。

五光十色的水晶珠、仿古雅致的嵌丝珐琅珠、充满贵族气息的景泰蓝珠、粗糙前卫的金属字母珠片的材质也多种多样。

1987

1454.5

69.3

标题：

上海发出通知为大学生就业—鼓励自主创业，灵活就业2004年3月17日9032.5

1988

2134

（二）创业弱势分析82.3

据介绍，经常光顾“碧芝”的都是些希望得到世界上“独一无二”饰品的年轻人，他们在琳琅满目的货架上挑选，然后亲手串连，他们就是偏爱这种ＤＩＹ的方式，完全自助。

10551.3

1989

大学生的消费是多种多样，丰富多彩的。

除食品外，很大一部分开支都用于。

服饰，娱乐，小饰品等。

女生都比较偏爱小饰品之类的消费。

女生天性爱美，对小饰品爱不释手，因为饰品所展现的魅力，女人因饰品而妩媚动人，亮丽。

据美国商务部调查资料显示女人占据消费市场最大分额，随社会越发展，物质越丰富，女性的时尚美丽消费也越来越激烈。

因此也为饰品业创造了无限的商机。

据调查统计，有50%的同学曾经购买过DIY饰品，有90%的同学表示若在学校附近开设一家DIY手工艺制品，会去光顾。

我们认为：

我校区的女生就占了80%。

相信开饰品店也是个不错的创业方针。

2344

但这些困难并非能够否定我们创业项目的可行性。

盖茨是由一个普通退学学生变成了世界首富，李嘉诚是由一个穷人变成了华人富豪第一人，他们的成功表述一个简单的道理：

如果你有能力，你可以从身无分文变成超级富豪；如果你无能，你也可以从超级富豪变成穷光蛋。

97

自制饰品一反传统的饰品消费模式，引导的是一种全新的饰品文化，所以非常容易被我们年轻的女生接受。

14360.1

1990

3、你是否购买过DIY手工艺制品？

2644.4

随科技的迅速发展，人们的生活日益趋向便捷、快速，方便，对于我国传统的手工艺制作，也很少有人问津，因此，我组想借此创业机会，在校园内开个DIY创意小屋。

它包括编织、刺绣、串珠等，让我们传统的手工制作也能走进大学，丰富我们的生活。

100

17680.7

1991

3177.8

103.4

21337.8

1992

4336

110

26322.9

1993

5864.7

126.2

32943.1

1994

7288.6

156.7

39976

1995

7885.3

183.4

50544.1

1996

8802

198.7

61156.6

1997

10177.6

204.2

74914.1

1998

11204.2

202.6

86524.1

1999

13455.5

199.7

93734.3

2000

14652.7

200.6

99371.1

2001

15688.8

201.9

112314.7

2002

17278

200.3

131293.9

2003

19746

202.7

158996.2

2004

21468.3

210.6

178197.8

2005

24031.7

214.4

194690.4

2006

27072.6

217.7

225347.2

2007

30375.2

228.1

261690.9

资料来源：

《中国统计年鉴》（2008）、《中国统计资料50年汇编》

4、多元线性计量经济学模型的初步估计与分析

用gretl软件检测分析：

普通最小二乘法估计结果如下：

=－86.8463+0.103524X1+20.66982X2+

（－3.54）（42.80）（7.85）

0.996992

0.996769F=4474.520

回归结果表明，在1978——2007年间，Y变化的99.69%可由其他两

个变量的变化来解释。

根据表上F统计量对应的P值可以看出，每个

P值都小于5%，拒绝原假设，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。

5、异方差检验

（图一）

（图二）

从普通最小二乘回归得到的残差平方项与X1的散点图看，（图二）上的点总体上呈单调递增趋势，存在异方差性。

再进一步地统计检验，采用怀特（white）检验。

记

为对原始模型进行普通最小二乘回归得到的残差平方项，将其与X1、X2及其平方项与交叉项进行辅助回归，得：

=-1221567-82.3X1+33496.6X2+（-8.61E-05）X12-127.8X22+0.47X3

0.613492

怀特统计量nR

=30×0.613492=18.40476,该值大于5%显著水平下、自由度为5的

分布的相应临界值

=11.07，因此，拒绝同方差的原假设，存在异方差性。

去掉交叉项后的辅助回归结果为：

=-39245.9-8.14X1-549.2X2+（8.31E-06）X12+35.61X22

0.569596

显然在怀特统计量nR

=30×0.569596=17.08788，该值小大于5%显著水平下、自由度为5的

分布的相应临界值

=11.07，因此，拒绝同方差的原假设，存在异方差性。

6、序列相关检验

在保证自变量严格外生的条件下，我们可以用DW统计量进行序列相关检验，根据软件回归结果如下：

因为DW=2*（1-

），而我们计算出来的DW等于0.959975，p值=0.0001，在5%的显著性水平下，我们可拒绝原假设，也就是说明存在序列相关性。

7、多重共线性检验

由于r=0.851148接近1。

因此

与

间存在较高的相关性。

再用逐步回归法寻找最优方程。

首先找出最简单的回归形式，分别作y与x1、x2间的回归，得：

（1）

=821.9852+0.119685X2

（3.721859）（52.98755）

R2=0.990126D.W.=0.351995

（2）

=－6977.121+116.5944X2

（－4.151105）（10.35281）

R2=0.792870D.W.=0.104111

可见，货币流量受贷款额的影响较大，因此选

（1）作为初始的回归模型。

窗体底端

8、计量经济学模型的最终确定

经过一系列的检验和分析，最终的模型为：

lnY=

+

X1+

X2+

模型的变量显著性成立，且存在异方差性、存在较高的多重共线性。

9、检验结果分析

从以上的分析和检验中可得出，贷款额每增加一个单位，货币流通量就增加0.103524个单位；居民消费价格指数每增加一个单位，货币流通量增加20.66982个单位。

进而得出，居民消费价格指数的增加对货币流通量的作用大于贷款额增加对货币流通量的作用。

四、结论

（1）由于各种原因，得出的模型仍然存在有诸多问题，比如存在序列共线性，并未对其进行修正，留待以后进行进一步的研究。

（2）从计量经济学角度来看，根据已知的贷款额和居民消费价格指数而建立的货币流通量的模型，其通过了变量的显著性检验、且存在异方差性，也具备较高的多重共线性。

（3）从经济学角度来看，货币流通量受居民消费价格指数的影响大于贷款额的影响，也就是贷款额的增加对货币流通量的提高影响并不是很大，而居民消费价格指数的增加将会提高货币流通量，从而刺激生产的扩大，最终导致国家福利的增加。

但若货币流通量过大或是货币流通速度过大，将导致供过于求即通货膨胀，货币贬值、物价上涨，将不利于经济的可持续发展。

正如温家宝总理指出：

“通货膨胀和腐败的结合将动摇国家的政权稳定。

”由此可见，货币流通量的增加对国民经济来讲是一把双刃剑。