長春金融計量經濟學論文

小組成員:組長:指導教師:日期:2010/年2006年5月27日中國各城市GDP變化的多因素分析摘要:本文主要對各城市同期GDP進行多因素分析，並以各城市同期GDP為被解釋變量，以其他可量化的橫截面數據為被解釋變量建立多元線性回歸模型，從而對各城市同期GDP進行定量分析。關鍵詞:GDPY（億元）多因素分析模型計量測試1。引言部分GDP（國內生產總值）是指壹個國家（或地區）所有永久單位在壹定時期內生產活動的最終結果。從價值形式來看，它是所有永久單位在壹定時期內生產的所有商品和服務的價值與同期中期投資的所有非固定資產商品和服務的價值之間的差額，即所有永久單位的增加值之和。在創造GDP的同時，還要除以相應的生產要素，主要體現在勞動報酬和利潤上。在現代社會中，政府不得不以稅收的形式拿走壹部分GDP。主要研究各地區就業人數L（萬人）和資本形成總額K（億元）在剔除物價影響因素即零售物價指數P（上年=100）後對各城市同期GDP的影響。二、文獻綜述註:2006年同期各城市GDP數據來源於《中國統計年鑒2007》；2006年L（萬人）就業人數數據來自《中國統計年鑒2007》。2006年資本形成總額K（億元）數據來源於《中國統計年鑒2007》，此表按2006年價格計算。2006年商品零售價格指數P（上年=100）數據來源於《中國統計年鑒2007》；第三，研究目的是通過研究各城市同期GDP，以各城市同期GDP為被解釋變量，以其他可量化的橫截面數據為被解釋變量，建立多元線性回歸模型，從而定量分析各城市同期GDP。掌握建立多元回歸模型和比較篩選模型的方法。四。實驗內容根據生產函數理論，生產函數的基本形式為:其中，L和K分別為GDP產出過程中投入的勞動力和資本，本文不考慮時間變量即技術進步的影響。上表列出了2006年中國各城市GDP的相關統計數據；其中，產出Y為各城市同期GDP（可比價），L和K分別為2006年末就業人數和各地區資本形成總額（可比價）。五、建立模型並對模型的參數進行估計、檢驗和修正（1）我們首先建立Y1與L的關系模型:其中，Y1——各城市同期實際GDP（億元）L——2006年末模型的參數估計及其經濟意義和統計推斷通過EVIEWS軟件進行檢驗。制作Y1和L的散點圖如下:使用EVIEWS軟件，用OLS方法估計:因變量:y 1方法:最小平方日期:05/27/10時間:14:45樣本:136包括觀察值:31變量系數Std。errot-StatisticProb。c-1647.264517.2654 38+069-3.1848610.0034 l 14.994170.71254921.042990.0000 R-squared 0.93888d . dependent var 6367.139S . e . of regression 1605.545 akaikeinfocriteria 17.66266 sumsquaredresid 7475513 schwarzcri Terion 17對數似然性-271.7712f-0從經濟學上講，每增加壹個單位勞動力可以使實際GDP增加14+38+0，這在壹定條件下是可以實現的。此外，修正後的可確定系數為0.936415，F值為442.8073，顯然通過了f檢驗。而L的P檢驗值為0，小於0.05，所以通過了P檢驗。（2）建立Y1與K1的關系模型，其中，Y1——各市同期實際GDP（億元）K1——資本形成總額（實際投資）（億元）模型的參數估計及其經濟意義和統計推斷的檢驗。通過使用EVIEWS軟件，經過回歸分析後，Y1和K1的散點圖如下:用OLS方法估計:因變量:y 1方法:最小平方日期:05/27/10時間:17:16樣本:136包括觀測值:31變量系數Stderrot-StatisticProb。c-705.0563393.0357-1.7938730.0833 k 12.2411060.08675125.833850.0000 R-squared 0.958357平均相關變量7387。979調整dr-squared 0。9550d . dependent var 6367.139S . e . of regression 1321.537 akaaikeinfocriteria 17.27332 sumsquaredresid 50647333 schwarzcriterion 17.36 583對數似然-265.7364 f-統計667.3880烏爾本-沃森統計65440從經濟學上講，每增加壹個單位的資本可以增加2.241106的實際GDP，這在壹定條件下是可以實現的。此外，修正後的可確定系數為0.956921，F值為667.3880，顯然通過了f檢驗。而K1的P檢驗值為0，小於0.05，所以通過了P檢驗。通過比較兩種模型的絕對系數、調整後的可確定系數、T檢驗、F檢驗和P檢驗，可以明顯看出Y1與K1之間的關系模型優於Y1與l之間的關系模型。因此，在Y1與K1之間關系模型的基礎上，建立了二元關系模型。（3）建立Y1和K1與L的二元關系模型，其中y 1-各市同期實際生產總值（億元）k 1-各地區資本形成總額（億元）2006年末從業人數（萬人）。用OLS方法估計的因變量:y 1方法:最小二乘法日期:05/27/10時間:17:23樣本:136包括觀察值:31變量系數Std。errot-StatisticProb。c-1369.643303.2218-4.5169680.00001 K11.33676765466在經濟學意義上，每增加壹個單位的資本都可以使實際GDP相應增加。此外，修正後的可確定系數為0.978464，F值為682.5040，顯然通過了f檢驗。並且K1和l的p檢驗值均為0，均小於0.05，因此通過了p檢驗。通過對兩種模型的絕對系數、調整後的可判定系數、t檢驗、f檢驗和p值檢驗的比較，可以明顯看出Y1與K1和L的關系模型優於Y1與K1的關系模型。因此，建立二元關系模型更符合實際經濟情況。（4）建立非線性回歸模型——C-D生產函數。C-D生產函數為:。對於這種非線性函數，可以采用以下兩種方法建立模型。模式1:轉換為線性模型進行估計；在模型兩端同時取對數，我們可以得到以下結果:在EViews軟件的命令窗口中，依次鍵入以下命令:genrlny 1 = log（y 1）genrlnl = log（l）genrlnk 1 = log（k 1）lslny 1 clllnk 65438。因變量:LNY1方法:最小平方日期:05/27/10時間:17:29樣本:136包括觀察值:31變量系數Std。errot-StatisticProb。c 0.2423450.1981806 5438+0.2228530.2316 lnk 10.6666550707 8。0585385d . dependent var 1.037058S . e . of regression 0.113834 akaikeinfocriterion-1.416379 sumsquare Edresid 0.362831 Schwarz Criterion-1.277606對數似然24.95388 f-統計654338另外，修正後的可確定系數為0.987951，F值為1230.946，顯然通過了f檢驗。並且K1和l的p檢驗值均為0，均小於0.05，因此通過了p檢驗。通過比較上述模型的決定系數、調整後的決定系數和f檢驗，顯然該模型是最好的。因此，該模型被選為以各城市同期GDP為解釋變量、以其他可量化截面數據為解釋變量的最優多元線性回歸模型。不及物動詞總結綜上所述，橫截面數據擬合模型成功反映了GDPY1與各地區剔除價格影響因素後的員工人數L（萬人）和資本形成總額K1（億元）之間的定量關系，是壹個成功的模型。從模型中可以看出，同期各城市的GDPY1與就業人數L（萬人）和各地區剔除價格影響因素後的資本形成總額有非常密切的關系，即零售價格指數P（去年=100），這與柯布-道格拉斯（C-D）生產函數密切壹致，這驗證了參考資料:1，國民經濟核算-國家統計年鑒2007 2，價格指數-國家統計