影响CPI上涨的部分宏观因素及价格调整的相关关系研究Word文件下载.docx
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原材料、燃料和动力购进价格指数
既是CPI主要构成部分,也从一定程度上是影响工业品价格重要元素之一。
因此会影响居民价格消费指数。
(四)x4、固定资产投资价格指数
固定资产指数(上年=100,按现价计算)固定资产指数是总需求的主要内容,也是影响经济波动的重要因素之一,固定资产的变化会影响各种消费品的价格变动,故将其作为反应总需求的指标之一。
由数据分析,初步建立模型为y=b0+b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4+b5*x5+u
其中b0表示在没有任何因素影响下的cpi平均水平,b1表示商品零售价格指
数对cpi平均水平的影响、b2原材料、燃料和动力购进价格指数对cpi平
均水平的影响、b3表示固定资产投资价格指数对cpi平均水平的影响、b4
表示活期存款对cpi平均水平的影响、b5表示gdp对cpi平均水平的影响、
u为随机扰动项。
四、模型检验及修正
利用eviews软件做y对x1x2x3x4x5的回归,回归结果如下表:
表1
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/17/11Time:
22:
58
Sample:
19912009
Includedobservations:
19
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-80.81083
29.50175
-2.739188
0.0169
X1
1.034586
0.202272
5.114830
0.0002
X2
-0.218020
0.410073
-0.531663
0.6039
X3
0.941731
0.630230
1.494266
0.1590
X4
0.000128
0.000612
0.209763
0.8371
X5
0.000131
0.000404
0.323820
0.7512
R-squared
0.984054
Meandependentvar
414.8737
AdjustedR-squared
0.977920
S.D.dependentvar
86.09517
S.E.ofregression
12.79308
Akaikeinfocriterion
8.187775
Sumsquaredresid
2127.618
Schwarzcriterion
8.486019
Loglikelihood
-71.78387
F-statistic
160.4458
Durbin-Watsonstat
0.385277
Prob(F-statistic)
0.000000
由表1我们可以写出建立的回归方程如下:
Y=-80.81083+1.034586*x1-0.218020*x2+0.941731*x3+0.000128*x4+0.000131*x5+u
T(-2.739188)(5.114830)(-0.531663)(1.494266)(0.209763)(0.323820)
R^2=0.984054AdjustedR^2=0.977920
F=160.4458DW=0.385277
1.经济意义上的检验,该模型可初步通过经济意义上的检验,系数符号均符合经济意义。
上表中的五大因素均可以在数量上增加cpi平均水平。
2.通过观察各因素的p值,发现商品零售价格指数的p值<
0.05,其精度较为理想,同时R^2=0.984054AdjustedR^2=0.977920,模型的拟合度较好,因此,除商品零售价格指数对cpi的平均水平有较大影响。
同时猜测模型中存在异方差使得其他因素的影响的准确度受到影响,因此需要进一步的异方差检验。
(一)计量经济学检验
1.异方差检验
样本数为19,且模型为五元回归线性模型,利用怀特检验对异方差进行检验可得如下结果:
表2
WhiteHeteroskedasticityTest:
10.25428
Probability
0.001514
Obs*R-squared
17.62497
0.061629
TestEquation:
RESID^2
12/18/11Time:
11:
14
-499.5770
1226.952
-0.407169
0.6946
11.08277
11.43893
0.968864
0.3610
X1^2
-0.027105
0.016122
-1.681220
0.1312
38.44579
17.50580
2.196175
0.0593
X2^2
-0.074239
0.037335
-1.988439
0.0820
-54.02879
18.54655
-2.913144
0.0195
X3^2
0.162285
0.052896
3.067972
0.0154
-0.008968
0.017146
-0.523029
0.6151
X4^2
1.84E-08
4.95E-08
0.370609
0.7205
-0.001657
0.010839
-0.152856
0.8823
X5^2
1.27E-08
1.59E-08
0.796609
0.4487
0.927630
111.9799
0.837167
105.2963
42.48975
10.62930
14443.03
11.17608
-89.97835
2.398283
由表2可知:
r^2=0.927630,查表可得样本数为19,自由度为5的卡方分布的值11.07,因为nr^2=17.62>
11.07,所以拒绝原假设,所以模型存在异方差。
我们初步分析原因,认为商品零售价格指数受到原材料、燃料和动力购进价格指数、固定资产投资价格指数、活期存款、gdp的影响,所以可能会因此产生异方差。
异方差的修正
设置权重为W1t=1/X1W2t=X1^2W3t=X1^(1/2)W4t=X1^(-2)W5t=)X1^(-3经估计检验发现权重W5t的效果最好。
下面经用W5t的检验结果:
表3
12/20/11Time:
15:
36
Weightingseries:
X1^(-4)
Prob.
-61.94414
14.96361
-4.139652
0.0012
1.426766
0.126731
11.25820
0.0000
-0.258879
0.330109
-0.784223
0.4470
0.025996
0.325662
0.079824
0.9376
0.000438
0.000803
0.546046
0.5943
0.000167
0.000478
0.348907
0.7327
WeightedStatistics
0.999140
Meandependentvar
331.3805
0.998809
S.D.dependentvar
227.0949
7.837884
Akaikeinfocriterion
7.207904
798.6216
Schwarzcriterion
7.506148
-62.47509
F-statistic
611.4432
0.425166
Prob(F-statistic)
UnweightedStatistics
0.975353
0.965874
15.90459
Sumsquaredresid
3288.428
0.427664
表3的估计结果如下
Yi=-61.944+1.426Xi-0.259X2+0.025X3+0.000438X4+0.000167X5
R^2=0.999140,DW=0.427664,F=611.4432
可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差后,参数的t检验均显著,可绝系数大幅度提高,F检验也显著。
55
X1^(-4)
-8.36E+10
4.48E+10
-1.868347
0.0828
0.184720
0.662575
0.278791
0.7845
2.187817
0.722213
3.029324
0.0090
7.85E-05
0.001012
0.077542
0.9393
-0.000122
0.000660
-0.185415
0.8556
0.953840
0.940651
20.97421
9.145399
6158.847
9.393935
-81.88129
Durbin-Watsonstat
0.889422
Y=-80.81083212+1.03458551*X1-0.2180204032*X2+0.9417305107*X3+0.0001283026129*X4+0.0001307978378*X5
2.自相关检验
根据表3可知dw=0.921311,样本为19,解释变量为4,dl=0.859,du=1.848.因为dl<
dw<
du所以不能确定是否存在自相关,我们假设其存在自相关时:
利用迭代法对自相关进行处理,其结果如下:
3.多重共线性检验
表6
16:
13
-82.66543
49.33789
-1.675496
0.1160
0.265006
0.667411
0.397066
0.6973
2.579711
0.907836
2.841605
0.0131
0.000222
0.001023
0.217569
0.8309
-0.000302
0.000661
-0.457853
0.6541
0.951963
0.938238
21.39640
9.185257
6409.284
9.433793
-82.25994
69.35991
0.921311
由于t检验值大于0.05的较多,r^2显著,所以存在多重共线性。
其模型为:
Y=-8.363712757e+10*(X1^(-4))+0.1847199484*X2+2.187816539*X3+7.847216944e-05*X4-0.0001224510342*X5
T(-1.675496)(0.397066)(2.841605)(0.217569)(-0.457853)
下面让y分对x2、x3、x4、x5进行回归分析,其结果分别如下:
48
-117.8154
35.37833
-3.330158
0.0040
1.557714
0.102283
15.22953
0.931710
0.927693
23.15096
9.221250
9111.438
9.320665
-85.60188
231.9385
0.145209
表7
105.4166
27.19517
3.876297
1.323091
0.112655
11.74468
0.890278
0.883824
表8
-49.52646
27.43738
-1.805072
0.0888
2.590454
0.150744
17.18440
0.945566
0.942364
表9
342.6941
20.70728
16.54945
0.001306
0.000283
4.609563
0.555533
0.529388
表10
322.1342
21.56573
14.93732
0.000715
0.000135
5.279327
0.0001
0.621139
0.598853
86.09
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