私家车拥有量的计量分析.docx

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私家车拥有量的计量分析

私家车拥有量的计量分析

【摘要】本文旨在对1989-2003年我国人均收入变动，基础设施建设等一系列因素对私人汽车拥有量的影响进行实证分析。

首先，我们收集了相关的数据。

其次，建立了理论模型。

然后，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。

最后，我们对所得的分析结果作了经济意头的分析，并相应提出一些政策建议。

【背景资料】众所周知，汽车产业发展将带动巨大的经济链条的运转，特别是对钢铁、有色金属等原材料影响深刻，而就目前来说，中国的平均汽车保有量非常低，与中国的经济发展水平不相称，2003年，我国每千人的轿车拥有量只不过5.16辆。

世界上有29个国家遍及亚、非、拉美的人均GDP低于我国，可是它们的每千人轿车拥有量却髙于我国。

例如位于高加索地区的格鲁吉亚，虽然人均GDP只有701美元，但每千人轿车拥有量竟高岀我国16.6倍：

居民数仅次于我国的印度，其人均GDP只及我国的39%,可是每千人轿车拥有量却只与我国相差10%。

中国汽车市场目前400多万的销虽仅仅相当于美国六七十年代的水平，而中国的人口基数要比美国大得多,从收入最高的20%人口的收入水平来看，如果达到世界平均水平，中国应该有1.6亿俩汽车，是目前的8倍。

可见中国的汽车市场还没有完全形成应有的规模，所以中国汽车市场潜力巨大。

数据源

年份y

x2x3

x4x5

x6

x7

1989

81.62

18547.9

803

102.83

1.4

168.45

114333

L1990

73.12

16909.2

762

101.43

1.4

182.07

112704

1991

96.04

21617.8

896

104.11

1.7

196.01

115823

I1992

118.2

26638.1

1070

105.67

2

313.12

117171

1993

155.77

34634.4

1331

108.35

2.5

450.23

118517

1994

205.42

46759.4

1746

111.78

3.2

514.67

119850

〔1995

249.96

58478.1

2236

115.7

4.4

526.42

121121

1996

289.67

67884.6

2641

118.58

5.8

547.63

122389

L1997

358.36

74462.6

2834

122.64

6

527.74

123626

1998

423.65

78345.2

2972

127.85

6.2

568.45

124761

L1999

533.88

82067.5

3138

135.17

7

694.53

125786

2000

625.33

89468.1

3397

140.27

7.8

919.31

126743

2001

770.78

95727.9

3609

169.8

7.9

1070.15

127627

12002

968.98

103935.3

3818

176.52

9.1

1370.1

128453

2003

1219.23

117251.9

4089

180.98

12.4

1928.26

129227

Y:

私家车拥有量，（万辆）：

X2：

国内生产总值（亿元）；X3：

居民消费水平（元）

X4:

公路长度（万公里）：

x5：

人均生活能源消费量（液化石油气kg）：

x6：

海关历年进口机械及运输设备金额（亿美元）：

x7:

年底总人口数（万人）。

（数据来源于《中国统计年鉴》）

一运用OLS法对参数估计.

（-）参数的估计

DependentVariable:

YMethod;LegistSquares

Date;05/DW5Time;22;59

Sample;19892003

Includedobservatlons:

15

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

・1337.667

1300.979

・1.021916

0.3367

0002107

0010792

0.195260

00501

-0189167

0.271554

・0696610

05058

7617672

1440055

5289848

00007

7471374

2450343

3.049114

00158

0.040517

0.147795

0.274143

0.7909

0.006484

0.011616

0.472049

0.6496

R-squared

0.995076

Meandependentvar

411.3340

AdjustedR-=quared

0.993132

S.D.dependentvar

349.B6O3

S.E.ofregression

28.99340

Akaikeinfo

criterion

9.876738

Sumsquaredrosid

6724.938

Schwarzcriterion

IO20716

Loglikelihood

・6707554

尸・statistic

336.4232

Durbin-Watsonstat

2.153049

Prob（F-statistic）

0.000000

分析：

F=338・4232>Foa（6・8）=3.5&表明模型从整体上看私人汽车拥有昼与解释变量之间线性关系显著。

Y二1337667+0.002107X2.0.189167X3+7.617672X4+74.71374X5T.040517X6+0.005484X7

（1308.979）（0.010792）（0.271554）（1.440055）（24.50343）（0.147795）（0.011616）t=（-1.021916）（0.195260）（-0.696610）（5.289848）（3.049114）（0.274143）（0.472049）rA2=0.996076df=8

X3是居民消费水平，系数为负号与经济变量不符，剔除x3o

（-）解释变量之间的简单相关系数：

CorrelationMatrix

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X2

1.ODOOOO

0.997870

0.915371

D931540

0691694

0.987506

X3

0.997870

1.000000

D.932442

0970605

0663841

0.983546

X4

0.916371

0.902442

1.030000

0932500

0.951892

0.891172

X5

0.9B1540

0.970605

0.932500

1ODDOOO

0.942159

0.951773

X6

0.391G94

0.863841

0.^1892

0942159

1£03000

0.855079

X7

0.987506

0.988546

0.891172

0951773

OE65079

1003000

由上表可以看岀：

解释变量之间存在髙度线性相关，尽管整体上回归拟合较好但X2,X3,

X6.X7变量的参数t值并不显著，X3系数符号是负的这与实际的经济意义相悖。

表明模型中解释变量之间确实存在严重的多重共线性。

（三）修正

（1）运用OLS法逐一求Y对各个解释变量的回归。

结合经济意义和统讣检验选岀拟合效果最好的一元线性回归方程。

逐步回归如下：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

05/0W6Time23:

27

Sample:

19992003

Includedobsetvations:

15

Variable

Coefficient

Sid.Error

t-Slalistic

Prob.

C

-135.2947

47.73448

-2.834317

0.0141

X4

1038241

7.803266

13.30522

00300

R-squared

0.931589

Meandependentvar

406.6673

AdjustedR-squared

0926327

SDdependentvar

355.1212

S.E.ofrogression

96.38976

Akaikointocriterion

12.09824

Sumsquaredresid

120782.8

Schwarzcriterion

12.192G5

Loglikelihood

・8873682

F・statistic

1770287

Durbin-Watsonstat

0.5G6310

Prob（F-statistic）

0.000J00

X4系数为正r检验值=7.803266显著，可决系数=0.931589显著.保留X4

DeponderitVariable.Y

Method:

LeastSquares

Date:

05/01/05Time:

23:

29

Sample:

19892003

Includedobservations:

15

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-8493466

113.C668

-7510570

O.COOO

X4

8.237276

1.268732

B.492524

O.COOO

X5

33.09645

10.5972G

3.689291

O.CO31

R・squared

0.984654

Meandependentvar

411.3340

Adjusiedsquared

0982096

S.Ddependent

349.6603

£.E.ofregression

4581333

Akaikeinfocriterion

1070707

Sumsqu合rzdresid

^297.86

Schwarzcriterion

10.84868

Loglikelihood

-77.30302

F-statistic

384.9744

Durbin-Watsonstat

1.164882

Prob（F-statistic）

O.OOCOOO

Y二849.3466+8.237276X4+39.09645X5

（113.868）（1.268732）（10.59728）

t=（-7.510570）（6.492524）（3.689291）

rA2=0.984654df=12

X4与X5系数的符号为正与经济意义相符,t检验显著，可决系数=0.984654显著，保留X4与X5

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

U5/U1/U5Time:

23:

32

Sample:

19892003

Includedobservations:

15

Variable

Coefficient

Sid.Error

卜Statistic

Prob

■690.7049

89.86115

-7.6B6357

oooco

•0.003628

0001521

-2.385545

00382

6.935038

1.051863

6.593097

00001

66.57942

19.38056

3.435372

00064

0.134430

0074676

1.800200

01020

R-squared

0.995726

Meandependentvar

411.3340

Adjusiedsquared

0994016

S.Ddependentvar

3490603

S.E.ofregrGGGion

27.06278

Akaikeinfocritorion

9.695397

Sumsquaredresid

7323.939

Schwarzcriterion

9.931414

Loglikelihood

.67.71548

F・statistic

5824418

Durbin-Watsonstat

1.995601

Prob（F-statistic）

O.OOOOCO

Y二690.70490003628X2+6.935038X4+66.57942X5+0.134430X6

（89.86115）（0.001521）（1.051863）（1938056）（0.074675）t=（・7.686357）（2385545）（6.593097）（3.435372）（1.800200）22=0.995726df=10

X2是国内生产总值，系数符号与经济意义相悖，不能同时保留X2X4X5X6

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

418.6284

628.5659

0.666006

05205

X4

6429062

1106487

5.810327

00002

X5

42.09112

1364904

3083816

00116

X6

0.186836

0073566

2.639751

00294

X7

-0.009662

0.005814

・1660227

01279

R-squared

0.994743

Moandependentvar

411.3340

AdjustedR-squared

0.992640

S.D.dependentvar

3498603

S.E.ofregression

30.01466

Ak^ikeinfocriterion

9.902444

Sumsquaredresid

9008.736

Schwarzcriterion

10.13846

Loglikelihood

・6926833

F-st^tistic

473.0471

Durbin-Watsonstat

1493331

Prob（F-stylistic）

0.000000

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

05X）1/05Time:

23:

35

Sample:

19892003

Includedobservations:

15

Y=418.6284+6.429052X4+42.09112X5+0.186836X6-0.009652X7

（628.5659）（1.106487）（13.64904）（0.073565）（0.005814）

t=（0.666006）（5.810327）（3.083816）（2.539751）（-1.660227）

严2=0.994743df=10

X7是年底总人口数，系数符号为负，与经济意义相悖,不能同时保留X4X5,X6.X7

DependentVariableY

Method:

LeastSquares

Date:

05/01/D5Time:

23:

36

Sample:

19832003

Includedobservations:

15

Variable

Coefficient

StdError

t-Statistic

Prob

-613.456B

100.1139

・6.127588

0.C001

6.726533

1.100981

5.201305

0.C003

23.50411

9.407799

2.79551G

0.0174

0.252093

0.066964

3.764609

0.C031

R-squarod

0.993294

Meandopondontvar

411.3340

AdjustedR-squared

0.9914G5

S.D.dependentvar

349.£603

S.E.ofrogrGSGion

32.322C6

Akaikoinfocritorion

10.01255

Sumsquaredresid

1149106

Schwarzcriterion

10.20137

Loglikelihood

-71.09416

F-statistic

543.C054

Durbin-Watsonstat

1.024424

Prob（F-statistic）

O.OOCOOO

Y二613.4566+5.726536X4+23.50411X5+0.252093X6

（100.1139）（1.100981）（8.407789）（0.066964）

t=（-6.127588）（5.201305）（2.795516）（3.764609）

存2=0.993294df=ll

如上分析可知：

删除X2,X3,X7之后，模型的统il•检验效果均有较大的改善，表明Y对X4.X5.X6的回归模型最优。

三异方差检验

（一）匡特检验

（1）

DependentVariable:

YMethod:

LeastSquaresDate:

05?

D2zD5Time:

22:

34

Sample:

19891994

Ineludedobservations:

6

Variable

Coefficient

StdErrort-Statistic

Prob.

C

X4

-1272375

13.18956

6481648-1963043

0.61290721.51967

00000

0.0000

R・squared

AdjustodR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat

0.991436

0.989296

5.236234

109.6726

-17.23085

1.206017

MeandependentvarS.D.dopondentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterion

F・statisticProb（F-statistic）

121.6950

50.61010

6.410284

6.340870

4630962

0.000028

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

05^02^05Time:

22:

36

Sample:

19982003

Includedobservations:

6

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-1089.087

349.4180

-3.116661

0.0356

X4

11.90253

2.232066

5.332515

0.0060

R-squared

0.876679

Meandependentvar

756.9750

AdjustedR-squared

0.845849

S.D.dependentvar

295.6429

S.E.ofregression

116.0755

Akaikeintocriterion

12.60756

Sumsquaredresid

53894.13

Schwarzcriterion

12.53815

Loqlikelihood

・35.82268

F-statistic

28.43572

Durbin-Watsonstat

1.795686

Prob（F-statistic）

0.005955

由表可知:

F4=53894.13/1O9.6726=49L4O925>Fo.O5（4、4）=6.39,则拒绝Ho,表明随机误差显著的存在异方差。

⑵

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

05/U2/05Time:

22:

44

Sample:

19891994

Ineludedobservations:

G

Variable

Coefficient

StdErrort-Statistic

Prob

C

・23.78674

4.434653-5.363833

0.0058

X5

71.54840

2.07899734.41486

0.0000

R-squared

0.996634

Meandependentvar

121.6950

AdjustedR-squared

0.995793

S.D・dependentvar

50.61010

S.E.ofregression

3.282798

Akaikeinfocriterion

5.476471

Sumsquaredresid

43.10704

Schwarzcriterion

5.407057

Loglikelihood

-1442941

F-statistic

1184382

Durbin-Watsonstat

2.917669

Prob（F-statistic）

0.000004

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

05/02/05Time:

22147

Sample:

19982003

Includedobservations:

6

Variable

Coefficient

StdError1-Statistic

Prob.

C

・3378915

1554494-2.173644.

0.0954

X5

130.3413