影响中国出口的因素计量经济分析Word下载.docx
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技术创新可以提高生产率,进而实现经济增长,从而增强出口品的国际竞争力。
如果国内生产比国内需求增长得快,则厂商必然会向国外出售其产品。
(2)汇率(X2)导致出口减少。
在国与国的贸易过程中,价格的影响是肯定的。
当一国商品的价格低于另一个国家时,它的产品就具有了优势,人民币升值,一般情况下,将会削弱中国产品在国际市场上的竞争囊里。
(3)居民消费价格指数(X3)国内物价上涨将会导致企业出口商品成本上升,出口品价格升高,一般情况下对我国出口,会有反向影响的作用。
(4)关税税率(X4)进口关税税率是调节进口商品数量和结构的重要手段,较高税率一般情况下会导致进口数量的减少。
(5)第三产业比重(X5)第三产业服务业比重对我国出口贸易也有不可忽视的重要影响。
一般服务不出国,所以第三产业比重越高,出口总额在经济总量中的比重就会降低。
第二部分数据的收集
以下数据来自国家统计局网站和人民财经网
相关数据如下:
表一
Y
X1
X2
X3
X4
X5
1998
12451.8
59810.53
8.35
1.17
291.83
0.33
1999
12576.4
70142.49
8.31
1.08
301.84
2000
15160.7
78060.83
8.29
1.03
319.49
0.35
2001
15223.6
83024.28
8.28
0.99
313.04
0.37
2002
16159.8
88479.15
562.23
0.38
2003
20634.4
98000.45
1
750.48
0.4
2004
22024.4
108068.2
1.01
840.52
0.41
2005
26947.9
119095.7
704.27
0.42
2006
36287.9
135174
923.13
2007
49103.3
159586.8
1.04
1043.77
2008
62648.1
185808.6
8.19
1.02
1066.17
2009
77594.59
217522.7
7.97
1141.78
2010
93455.63
267763.7
7.6
1.05
1432.57
2011
100394.9
316228.8
6.95
1.06
1769.95
2012
82029.69
343464.7
6.83
1483.81
0.43
图1我国出口总额趋势图
第三部分
为估计模型参数,根据已有的统计数据,利用最小二乘回归法,得到如下结果(表4):
Eviews命令为:
LSY1CX1X2X3X4X5
DependentVariable:
Method:
LeastSquares
Date:
04/20/14Time:
18:
15
Sample:
19982012
Includedobservations:
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
C
-259812.3
138948.8
-1.869842
0.0943
0.442373
0.098651
4.484233
0.0015
34260.04
10359.80
3.307017
0.0091
-23248.66
62286.40
0.373254
0.7176
-25.79260
18.10235
1.424820
0.1879
-222899.7
169758.2
-1.313043
0.2217
R-squared
0.975844
Meandependentvar
42846.21
AdjustedR-squared
0.962425
S.D.dependentvar
32017.46
S.E.ofregression
6206.376
Akaikeinfocriterion
20.59372
Sumsquaredresid
3.47E+08
Schwarzcriterion
20.87694
Loglikelihood
-148.4529
F-statistic
72.71707
Durbin-Watsonstat
1.457811
Prob(F-statistic)
0.000001
Y=-259812.3+0.442373X1+34260.04X2-23248.66X3-25.79260X4-222899.7X5
图二模拟回归方程输出结果
由上表可知,该模型的
=0.975844,
=0.962425.可决系数很高,F检验值为72.71701.模型明显显着。
但是当
=0.1时,回归系数t检验不显着。
这表明模型可能存在严重的多重共线性。
则应当进行多重共线性检验。
(一)经济意义检测
模型估计结果显示,X1系数为0.442373,表示国民收入每变动一个单位,出口增加0.442373个单位;
X2系数为34260.04表示人民币每贬值一个单位,出口增长34260.04个单位;
X3系数为-23248.66,表示居民消费指数每升高一个单位,出口减少23248.66个单位;
X4系数为-25.79260表示关税税率每提高一个单位出口减少25.79260,X5系数分别为-222899.7说明第三产业每变动一个单位,出口减少222899.7个单位。
这符合我国经济发展的基本情况,
(二)多重共线性检验
计算各个解释变量的相关系数,得到下表(表5):
Eviews软件命令:
CORYCX1X2X3X4X5
由表中可以看出,各个解释变量相互之间的相关系数较高,证实模型确实存在严重的多重共线性。
可以用逐步回归的方法,来解决多重共线性。
图三相关系数矩阵表
(1)Y=-9118.814+0.334506X1
(-1.865938)(12.24472)
=0.914075F=149.9332
(2)Y=463392.9-52371.95X2
(5.652310)(-5.138976)
=0.644752F=26.40907
(3)Y=77117.31-33272.92X3
(0.401928)(-0.178796)
=-0.074281F=0.031968
(4)Y=-13047.25+64.76707X4
(-2.155384)(10.42001)
=0.884846F=108.5766
(5)Y=-220074.3+670715.5X5
(-2.840970)(3.405133)
=0.430777F=11.59493
因为模型X1与Y的相关系数最大,拟合优度最高,选择Y=
+
X1为初试模型。
将其余变量逐个引入模型,逐步回归估计结果列入表
表二
模型
DW
Y=f(X1,X2)
0.489022
8.522690
30639.69
2.910530
0.945434
1.323891
Y=f(X1,X3)
0.33913
12.45776
61450.14
1.171705
0.916471
0.728852
Y=f(X1,X4)
0.215702
2.738030
24.71541
1.596251
0.923218
0.688253
Y=f(X1,X5)
0.336867
8.218171
-9180.46
-0.07995
0.906964
0.821312
将其余变量依次加入模型中后发现,模型Y=f(X1,X2)的拟合优度最高,查表得T的临界值为2.179变量X2的T检验通过,其他变量均无法通过T检验均不显着。
以Y=
1X1+
2X2+u为基础继续做逐步回归分析
表三
Y=f(X1,X2,X3)
0.518141
10.47733
35076.78
3.900402
8960.9
2.474641
0.961762
1.460519
Y=f(X1,X2,X4)
0.43498
3.597929
27488.52
2.201944
7.936529
0.512744
0.941863
1.097859
Y=f(X1,X2,X5)
0.581396
8.067378
40309.02
3.696421
-169574
-1.8615
0.954734
1.771352
将其余变量依次加入模型中后发现,模型Y=f(X1,X2,X3)的拟合优度最高,为0.961762。
查表得T的临界值为2.160变量X3的T检验通过,其他变量均无法通过T检验均不显着。
以模型Y=f(X1,X2,X3)为基础继续做逐步回归分析
42
-383438.6
105821.3
-3.623453
0.0047
0.460193
0.101189
4.547865
0.0011
31712.13
10538.44
3.009187
0.0131
90079.89
37179.61
2.422830
0.0359
8.532798
12.88889
0.662027
0.5229
0.971217
0.959704
6427.145
20.63565
4.13E+08
20.87167
-149.7674
84.35717
1.255513
0.000000
变量X4参数P值大于0.05,继续不显着。
44
-397480.7
104872.1
-3.790149
0.0035
0.539218
0.075092
7.180801
0.0000
37060.17
10682.75
3.469161
0.0060
75237.33
53016.29
1.419136
0.1863
-47263.98
122580.4
-0.385575
0.7079
0.970396
0.958554
6518.206
20.66379
4.25E+08
20.89980
-149.9784
81.94730
1.550212
变量X5参数P值大于0.05,继续不显着。
所以,最终选定的最终确定的国家出口额影响因素方程为
模型为:
Y=-411611.2+0.518141X1+35076.78X2-8960.90X3
-4.36114510.477333.9004022.474641
R=0.961762DW=1.460519F=118.3750
(三)自相关检验
(1)残差图分析:
在方程窗口中点击Resids按钮,从显示的残差图分布图可知,可能存在自相关。
图四Y残差图
(2)DW检验:
表四
04/19/14Time:
21:
-411611.2
94381.45
-4.361145
0.049454
8993.119
0.0025
-8960.90
36211.27
0.0309
0.969956
6260.893
20.54521
4.31E+08
20.73402
-150.0891
118.3750
模型的DW值为1.460519,n=15,k=3,查DW检验表,得
=0.814,
=1.750,
<
DW<
需要进一步验证才可以确定是否存在自相关
(3)LM检验:
下表为拉格朗日乘数检验,含一阶之后残差项的辅助回归,辅助回归表达式为
n
=0.257565,该值小于显着性水平为5%,自由度为3的
分布的临界值
P=0.6848所以一阶滞后残差项不显着,所以不存在一阶自相关
表五
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
0.174709
Probability
0.684794
Obs*R-squared
0.257563
0.611799
TestEquation:
RESID
13:
53
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
-41151.89
139009.2
-0.296037
0.7733
0.013780
0.061081
0.225598
0.8261
4027.266
13426.47
0.299950
0.7704
6244.859
40507.21
0.154167
0.8805
RESID(-1)
0.285571
0.683216
0.417981
0.6848
0.017171
-1.16E-10
-0.375961
5549.688
6509.859
20.66122
4.24E+08
20.89724
-149.9592
0.043677
1.624672
0.995776
=1.266795该值小于显着性水平为5%,自由度为4的
P值也显示二阶残差项不显着,所以也不存在二阶自相关
表六
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- 影响 中国出口 因素 计量 经济 分析
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