计量经济学课程设计我国服务贸易竞争力影响因素实证分析.docx

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计量经济学课程设计我国服务贸易竞争力影响因素实证分析

 

计量经济学期末课程设计

 

题目:

我国服务贸易竞争力影响因素的实证分析

 

我国服务贸易竞争力影响因素实证分析

 

摘要:

服务贸易对以郭经济增长的作用日益重要,一定程度上决定了一国国际贸易在国际贸易在国际市场的竞争力。

本文分析了服务贸易竞争力的影响因素,并对这些影响因素与服务贸易的关系进行了实证检验,在此基础上提出了促进我国服务贸易发展的对策建议。

关键词:

服务贸易竞争力影响因素

 

一、引言

在经济全球化趋势加强的时代背景下,国际服务贸易异军突起,成为推动一国经济增长的重要一级。

全球服务贸易出口总额从1970年得700多亿美元上升到2006年的26882亿美元。

其平均增长速度超过了同期货物贸易的增长速度,在很大程度上决定了一国国际贸易的发展状况和在国际市场上的竞争能力。

近几年来,我国国际服务贸易正在以平均10%左右的速度迅速增长,但明显落后于货物贸易。

2008年,我国服务贸易出口总额1465亿美元,占世界贸易出口比重3.9%。

在某种意义上说,积极发展国际服务贸易并实现国际贸易的自由化,将是21世纪国际经济合作最重要的内容之一。

有必要对我国服务贸易竞争力的影响因素进行分析,以便更好的制定政策措施促进我国服务贸易发展。

二、模型建立与分析

根据理论和经验分析,影响我国服务贸易竞争力(

)<服务贸易出口额-数据来自(中国服务贸易网)单位:

亿美元>的主要因素有:

服务业产值(

)---用第三产业GDP代表数据来自(中国统计局)单位:

亿人民币元;第三产业就业人数(

)---数据来自《中国统计年鉴》单位:

万人次;对外开放度(

)---用对外依存度代表数据来自《中国统计年鉴》单位:

%;外商直接投资额(

)---数据来自(中国统计局)单位:

亿美元;货物出口(

)---数据来自(中国统计局)单位:

亿美元。

下表列出了我国服务贸易竞争力相关数据,拟建立我国服务贸易竞争力函数。

 

我国服务竞争力与相关影响资料

年份

Y服务贸易出口额(亿美元)

X1第三产业GDP(亿元)

X2第三产业就业人数(万人次)

X3对外依存度(%)

X4外商直接投资额(亿美元)

X5货物出口(亿美元)

1987

42

3574.0

9395

27.9

23.14

394.37

1988

47

4890.3

9933

25.4

31.94

475.16

1989

45

5448.4

10129

24.4

33.92

525.38

1990

57

5888.4

11979

29.78

34.87

602.9

1991

69

7337.1

12378

33.17

43.68

719.1

1992

91

9357.1

13098

33.87

110.08

849.4

1993

110

11915.7

14163

31.9

275.15

917.44

1994

164

16179.8

15515

42.29

337.67

1210.06

1995

184

19978.5

16880

38.66

375.21

1487.8

1996

206

23326.2

17927

33.91

417.25

1510.48

1997

245

26988.1

18432

34.2

452.57

1827.92

1998

239

30580.5

18860

31.8

454.63

1837.12

1999

262

33873.4

19205

33.3

403.19

1949.31

2000

301

38714.0

19823

39.6

407.2

2492.03

2001

329

44361.6

20228

38.47

468.78

2660.98

2002

394

49898.9

21090

42.70

527.4

3255.96

2003

464

56004.7

21809

51.89

535.05

4382.28

2004

621

64561.3

23011

59.76

606.3

9533.26

2005

739

73432.9

23771

63.88

603.25

7619.53

2006

914

84721.4

24614

65.17

694.68

9689.78

2007

1216

103879.6

24917

62.73

747.70

12200.6

2008

1465

120486.6

25717

57.29

923.95

14306.93

 

(一)、初步模型估计

1、用普通最小二乘法估计模型

假设拟建立如下多元回归模型:

用Eviews软件对上表数据进行回归分析,回归结果如

(1.399)(-0.253)(0.503)(-3.398)(2.442)(39.024)

我国服务竞争力影响因素的回归:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/13/11Time:

20:

15

Sample:

19872008

Includedobservations:

22

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

46.72213

33.38857

1.399345

0.1808

X1

-1.90E-05

7.48E-05

-0.253284

0.8033

X2

0.001972

0.003923

0.502575

0.6221

X3

-2.608390

0.767719

-3.397583

0.0037

X4

0.194000

0.079433

2.442307

0.0266

X5

0.092679

0.002375

39.02428

0.0000

R-squared

0.998592

    Meandependentvar

372.9091

AdjustedR-squared

0.998152

    S.D.dependentvar

391.9083

S.E.ofregression

16.84754

    Akaikeinfocriterion

8.713287

Sumsquaredresid

4541.434

    Schwarzcriterion

9.010844

Loglikelihood

-89.84616

    Hannan-Quinncriter.

8.783383

F-statistic

2269.515

    Durbin-Watsonstat

2.125136

Prob(F-statistic)

0.000000

=0.998592

=2269.515D.W.=2.125136

由于

较大且接近于1,而且

=2269.515>

,故认为我国贸易服务竞争力与上述解释变量间总体线性关系显著。

但在5%和1%的显著性水平下

的参数未能通过T检验,而且,

的参数符号的经济意义也不合理,故认为解释变量间存在多重共线。

2、检验简单相关系数

关系系数表

C

X1

X2

X3

X4

X5

C

1114.796288469424

-0.000296422907595618

-0.1086142082358126

1.532659730553604

2.080849623855607

-0.004489475309564226

X1

-0.000296422907595618

5.600730636236473e-09

1.857060663994502e-08

4.876034127844083e-06

-1.254027888788278e-06

-4.821507583681227e-09

X2

-0.1086142082358126

1.857060663994502e-08

1.538884114019114e-05

-0.001743513768716993

-0.0002853086626431034

4.218347352956007e-06

X3

1.532659730553604

4.876034127844083e-06

-0.001743513768716993

0.589393085107434

.024*********

-0.001212197870760436

X4

2.080849623855607

-1.254027888788278e-06

-0.0002853086626431034

.024*********

0.006309631224484014

-0.0001050255393620551

X5

-0.004489475309564226

-4.821507583681227e-09

4.218347352956007e-06

-0.001212197870760436

-0.0001050255393620551

5.640233935541623e-06

表中数据发现解释变量之间存在高度相关性。

3、找出最简单的回归形式

分别作出

间的回归:

(1)、

回归如下:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/13/11Time:

19:

29

Sample:

19872008

Includedobservations:

22

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

220.7235

95.72230

2.305873

0.0320

X1

0.003197

0.001262

2.532244

0.0198

R-squared

0.242776

    Meandependentvar

372.9091

AdjustedR-squared

0.204915

    S.D.dependentvar

391.9083

S.E.ofregression

349.4550

    Akaikeinfocriterion

14.63713

Sumsquaredresid

2442376.

    Schwarzcriterion

14.73632

Loglikelihood

-159.0085

    Hannan-Quinncriter.

14.66050

F-statistic

6.412261

    Durbin-Watsonstat

0.533244

Prob(F-statistic)

0.019818

(2.306)(2.532)

(2)、

回归如下:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/13/11Time:

19:

31

Sample:

19872008

Includedobservations:

22

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-773.2488

168.5972

-4.586367

0.0002

X2

0.064182

0.009086

7.063818

0.0000

R-squared

0.713867

    Meandependentvar

372.9091

AdjustedR-squared

0.699560

    S.D.dependentvar

391.9083

S.E.ofregression

214.8143

    Akaikeinfocriterion

13.66393

Sumsquaredresid

922903.5

    Schwarzcriterion

13.76312

Loglikelihood

-148.3033

    Hannan-Quinncriter.

13.68730

F-statistic

49.89753

    Durbin-Watsonstat

0.184083

Prob(F-statistic)

0.000001

(-4.586)(7.064)

(3)、

回归如下:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/13/11Time:

19:

32

Sample:

19872008

Includedobservations:

22

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-690.0178

144.8250

-4.764493

0.0001

X3

25.92304

3.372349

7.686937

0.0000

R-squared

0.747120

    Meandependentvar

372.9091

AdjustedR-squared

0.734476

    S.D.dependentvar

391.9083

S.E.ofregression

201.9464

    Akaikeinfocriterion

13.54039

Sumsquaredresid

815646.7

    Schwarzcriterion

13.63958

Loglikelihood

-146.9443

    Hannan-Quinncriter.

13.56375

F-statistic

59.08899

    Durbin-Watsonstat

0.581338

Prob(F-statistic)

0.000000

(-4.764)(7.687)

(4)、

回归如下:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/13/11Time:

19:

33

Sample:

19872008

Includedobservations:

22

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-148.4349

73.87686

-2.009220

0.0582

X4

1.348157

0.160288

8.410843

0.0000

R-squared

0.779596

    Meandependentvar

372.9091

AdjustedR-squared

0.768575

    S.D.dependentvar

391.9083

S.E.ofregression

188.5338

    Akaikeinfocriterion

13.40294

Sumsquaredresid

710899.9

    Schwarzcriterion

13.50213

Loglikelihood

-145.4323

    Hannan-Quinncriter.

13.42630

F-statistic

70.74228

    Durbin-Watsonstat

0.197493

Prob(F-statistic)

0.000000

(-2.009)(8.411)

(5)、

回归如下:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/13/11Time:

20:

36

Sample:

19872008

Includedobservations:

22

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

31.14614

9.433538

3.301640

0.0036

X5

0.097817

0.001801

54.30351

0.0000

R-squared

0.993263

    Meandependentvar

372.9091

AdjustedR-squared

0.992927

    S.D.dependentvar

391.9083

S.E.ofregression

32.96085

    Akaikeinfocriterion

9.915026

Sumsquaredresid

21728.35

    Schwarzcriterion

10.01421

Loglikelihood

-107.0653

    Hannan-Quinncriter.

9.938391

F-statistic

2948.871

    Durbin-Watsonstat

0.536380

Prob(F-statistic)

0.000000

(3.302)(54.304)

比较可见,我国服务贸易竞争力受货物出口额影响最大,因此选(5)为初始的回归模型。

4、逐步回归

将其他解释变量分别导入上述初始回归模型,寻找最佳回归方程

逐步回归

C

X1

X2

X3

X4

X5

W.D.

31.146

0.0978

0.99326

0.55

T值

(3.302)

(54.304)

26.976

0.00018

0.0965

0.99389

0.731

T值

(2.784)

(1.395)

(48.327)

-65.550

0.00683

0.0906

0.99594

0.9862

T值

(-2.311)

(3.535)

(36.316)

-17.686

0.01088

-3.3945

0.0960

0.99806

1.679

T值

(-0.774)

(6.608)

(-4.441)

(44.694)

53651

-0.00576

0.3027

0.0873

0.99758

1.264

T值

(1.311)

(-1.469)

(-3.489)

(39.817)

讨论:

第一步,在初始模型中引入

虽有拟合优度的提高,但变量未能通过T检验。

第二步,去掉

,引入

,拟合优度再次提高,且参数符号合理,变量也通过了T检验值;在5%的显著性水平下D.W.(22,3),

=1.15,

=1.54而D.W.=0.9862,所以存在自相关。

第三步,引入

,拟合优度虽有提高,变量参数也能通过T检验,但是,参数的符号与经济意义不符。

第四步,去掉

,引入

,拟合优度有所提高,但变量参数未能通过T检验,且参数符号与经济意义不符。

由此表明:

是多余的。

同样也可以继续验证,如果用

分别来替代

,则它们之间的任意线性组合,都军不高达以

为解释变量的回归效果。

因此,最终的服务贸易因素函数应以

为最优,拟合结果如下:

(-2,.311)(3.535)(36.316)

(二)、模型检验与优化

1、异方差检验

怀特(White)检验如下:

HeteroskedasticityTest:

White

F-statistic

19.45448

    Prob.F(5,16)

0.0000

Obs*R-squared

18.89245

    Prob.Chi-Square(5)

0.0020

ScaledexplainedSS

26.76766

    Prob.Chi-Square(5)

0.0001

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

06/20/11Time:

14:

34

Sample:

19872008

Includedobservations:

22

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-7497.434

3337.554

-2.24

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