研究生论文发表计量模型在民用汽车拥有量中的分析.PDF

中国月期刊咨询网 研究生论文发表计量模型在民用汽车拥有量中的分析 计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地 揭示出该经济系统的 数量变化规律。是由系统或方程组成，方 程由变量和系数组成。本文是一篇研究生论文发表范文，主要论述了计量模型在民用汽车拥有量中的分析。 摘 要 随着人民生活水平的提高，对民用汽车拥有量越来越大。本文通过建立合理的计量模型，收集1997-2014年公布 的相关统计数据，运用模型对其进行多种检验，并根据模型验证了2014年民用汽车拥有量。 关键词 民用汽车,计量模型,统计数据 1模型设定 (1)考虑到对模型准确程度分析的可靠性，以及计算与假设的简单性，我们选用一个线性模型(对参数为线性)。 (2)民用汽车的拥有量必然会与许多因素有关，但综合考虑我们认为人均GDP与钢材的产量影响着民用汽车的拥有量 。并且先验地预期它们与民用汽车拥有量呈正相关。 (3)对于人均GDP和钢材产量这两个解释变量，我们更关心其对数变化对民用汽车拥有量的影响，故采用对数模型， 综上所述，我们采用计量经济学模型如下： lnyt=�%[1+�%[2lnx2+�%[3lnx3+�%et 其中，yt表示民用汽车拥有量(辆);x2t表示人均GDP(元);x3t表示成品钢铁产量(万吨);�%et为随机干扰项。 2数据 收集到1997-2014年共18年数据。 3回归结果及其含义 于是我们根据上述时间序列数据采用最小二乘法(OLS)进行模型估计。估计结果如下： lnyt=8.549734+0.369671lnx2t+0.4933881lnx3t se=(0.097288) (0.029594) (0.029264) t=(87.88086) (12.49121) (16.85987) R2=0.997841 R2=0.997553 F=3466.656 其中，yt表示民用汽车拥有量(辆);x2t表示人均GDP (元);x3t表示钢材产量(万吨) 。由斜率系数的值t可知， 年间，在其它解释变量保持不变的条件下，人均GDP 每增加1 %，民用汽车拥有量将平均增加0.3696711%;lnx3t的系数0.493388 表示， 在样本期间即1997-2014年间， 在其它解释变量保持不变的条件下，成品钢铁产量每增加1 % ，民用汽车拥有量将平均增加0.493381%。R2=0.99841表 明，该模型的解释变量解释了1997-2014年间民用汽车拥有量变异的0.997841。 4检验 4.1拟合优度检验 R2= 中国月期刊咨询网 R2=0.99784表明， 该模型的解释变量解释了1997 -2014 年间民用汽车拥有量变异的0.99784% ，而R2最大值为1 ， 因此样本回归方程对数据拟合得很好， 方程通过拟合优度检验。 4.2检验回归系数的显著性(检验) 的t的临界值为2.131，t1、t2和t3都大于2.131 因此拒绝H0 ，即在95%的置信系数下，可认为民用汽车拥有量的对数与人均GDP 的对数，民用汽车拥有量的对数与钢材产量的对数都存在显著的线性相关关系。 4.3回归方程的总体显著性检验(F 检验) ，即可认为， 在95 %的置信系数下， 民用汽车拥有量的对数与人均GDP 的对数和成品钢铁产量的对数存在着显著的线性相关关系。 4.4正态性检验 残差直方图 从图可以粗略判断， 残差大体上服从正态分布。 正态概率图 Normal P - PPlot of 从图可以粗略判断， 残差大体上服从正态分布。 4.5自相关检验 自相关一词可定义为按时间(如在时间序列数据中)或空间(如在横截面数据中)排序的观测值序列的成员之间的相关。 残差图 从图中可以粗略判断， 回归模型不存在自相关。 4.6异方差性检验 图解法：我们得到于lnyt 描绘的图形 怀特检验：作以下辅助回归。 由数据得到该回归中的R2 =0.278939，在无异方差的虚拟假设下，即H0：�%Z1 =�%Z2 =�%Z3 =�%Z4 =�%Z5 =�%Z6 = 0，由于从辅助回归算得的R2 乘以样本大小(n)，渐近地遵循自由度等于辅助回归中回归元个数(不包括常数 项)的x2分布，即：nR～x2df，又辅助回归中有5个回归元，故有5个自由度 则在95 %的置信系数下， 有nR2=5.021 4.7多重共线性检验 lnx2t与lnx3t的相关