从物价水平,实际GDP与货币供给分析中国货币流通速度精选.docx

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从物价水平,实际GDP与货币供给分析中国货币流通速度精选

从物价水平,实际GDP与货币供给分析中国货币流通速度一、模型建立1.解释变量分析:V=β1 +β2 M 1+β3P +β4Y+μM1是现金与商业银行的活期存款,数据来源于中国人民银行网站。P是GDP平减指数=(名义GDP增长/实际GDP增长)×100%,是对一般物价水平走向的最宏观测量。名义GDP和实际GDP数据来源于锐思宏观数据库。Y是实际GDP,数据来源于锐思宏观数据库。V=名义GDP/M1=实际GDP×P/M1得到,由经典费雪方程式得到。各项数据的Spreadsheet:得到数据后,我们进行第一次方程回归计算:The first-time estimated equation:其中,Probability of C = 0.0779>0.05∴接受系数为0的原假设,常数项与被解释变量不相关,说明模型设定有误。又∵此处常数项没有经济意义(没有生产,没有物价,没有货币供给,则明显不会有货币流通,这里的C没有存在的必要与可能)∴假设常数项回归系数为0,因为有理论支撑,意味着该假设不会给回归模型以强约束,不会影响模型其他参数估计结果和可靠性。∴可以建立无截距项的回归方程,剔除掉常数项重新进行回归,即:V=β2 M 1+β3P +β4Y+μ3.Estimated equation again after C is eliminated:经过重新回归后的一般性方程为:M1=M1 P=GDP Deflator(price) Y=real GDP V=Y*P/M1(记为1.1)(-35.24) (67.76) (50.02)R2=0.993 D.W=1.83 S.E=0.0029 T=20二、模型检验与修正目的:估计的模型要符合理论的前提假设,如果违反经典假设,通常的计量经济方法将失去效用,或导致错误的结论,这时需要对模型的设定,参数形态进行修正。接下来分别对模型进行正态性检验,自相关检验和异方差检验:1.残差的正态性检验Probability为0.24>0.05,表明随机扰动项是正态性的假设成立。自相关检验∵Prob.F=0.033<0.05 且 Prob.Chi-Square=0.026<0.05∴不仅存在一阶自相关,还存在二阶自相关。分析:存在自相关,但这种结果也在意料之中,因为三个解释变量:国民生产总值(Y),用来描述物价的GDP平减指数(P)与货币供给量(M1)皆为时间数列数据分析,而经济系统的经济行为都具有时间上的惯性,会随着经济周期而波动,同时,M1和P的增加不会立即导致V的上涨,而是要经过若干期才能达到,故存在一定的滞后效应,这种情况下的经济数据很容易表现为自相关。异方差的White检验No cross terms: Cross terms:∵Obs*R-squared 对应的Prob>0.05∴接受同方差的原假设,不存在异方差。至此模型检验完毕。4.模型的缺陷以及补救措施综上所述,该模型出现了自相关的问题,违反了随机误差项无自相关的前提假设,需要进行改进。路径一:对数变换法(缩小模型变量之间的差距而不改变变量之间的正反比关系)lnVt=β2 lnM +β3lnP +β4lnY+β5 ln V t-1+μ(常数项没有经济意义,已被剔除)将模型设置为对数进行回归,效果不是很理想,一阶自相关仍然存在,这里省略失败过程。路径二:广义差分法(模型设定正确,我们只能用此法对随机误差项予以消除)由方程(1.1)进行回归可得到残差序列resid01为得到自相关ρ,我们对resid01进行滞后一期的自回归:在命令栏中输入ls resid01 resid01(-1),得到方程可以知道:自相关系数为-0.07436于是我们分别对原模型的解释变量和被解释变量进行修改(此处在变量前面添加g来区分)我没有对Y进行修改,因为Y对V 的影响不会像M和P一样有过于明显的滞后影响(这里是模型的一个缺陷,我们没有足够的证据证明M和P对V的滞后影响有多明显,或者Y对V的滞后影响有多不明显)。于是我们对修改后的几个变量进行回归(gv gm gp y),得到:这是我们新得到的回归方程,各项回归系数的t检验都为显著。经回归后的一般方程为:GM1=M1t-ρM1t-1GP=Pt-ρPt-1 GV=Vt - ρVt-1(记为1.2)(-27.46) (56.10) (38.2)R2=0.986 D.W=2.42 S.E=0.0036 T=19接下来对其进行自相关检验:一阶:二阶:说明广义差分后模型中已无自相关。接下来对其进行残差的正态性和异方差的检验,都通过了。残差正态性:Prob=0.94>0.05异

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