用stata建立滞后变量模型解决实际问题.docx
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用stata建立滞后变量模型解决实际问题
重庆:
不同类型的收入对消费的影响
②滞后收入对即期消费支出的影响分析
滞后收入又可称为过去收入,是指现期收入以前年份的收入,这里指重庆农
民过去年份所取得的人均纯收入。
杜森贝利从“消费不可逆性”解释过去收入对现期消费的影响,他认为过去的消费水平对现期消费具有很强的“示范效应”,即使现期收入出现较大波动,也不会影响消费水平的剧烈波动,它会“承继”过去消费的延伸影响。
现在用现期消费与过去收入的相关系数来考察重庆市农村居民的现期消费与过去收入的相关程度,样本相关系数如下:
t财口为现朗消费与过去收入的相关系数,C”为现期消费”为滞后一期
消费,Y_:
为滞后一期收入円这里采川遐庆市农村居民199I01Q年有关收入和消费的数据带入上述相关系数.得岀如下结果:
相关系数回归结果表明,过去收入对现期消费的影响较大,过去收入每增加1
元,导致居民的现期消费增长0.997元。
说明重庆市农村居民的现期消费对过去收
入的依赖性较强。
这可能是由于农民受“量入为出”、“勤俭节约”传统观念影响,
养成了捂紧钱罐子的消费习惯,消费预期心理和预期收支趋紧,积累重于消费的观念在农村仍占主导地位
农村居民收入:
从表3可知,回归模型存在自相关,不能使用
(1)式。
根据消费与收入理论,消费不
仅受当期收入的影响,还可能受以前消费水平的影响。
因此,需要引入滞后变量。
解释变虽回归泉数标准闵芳,绒汁虽伴随躺率
常数顼-0J964660.49015()-0.4008290.6946
I门射0.9765540.07()112139站440.WM)0
拟合优度
04326M
被解作变量的均值
6.625080
调整后的执合优度
0.927SSS
被鮮棘变量的标准墓
0.292363
回卩1标准差
0.078512
赤池伯息淮则-
•2J34665
残差平方和
0X86298
施瓦茨准则-
-2J)3K091
似粧佔计值
19.07732
汶南见准则-
■2.12*17^
F统计盘
194,(MH5
仕宾-瓦特森检熾
0.292754
尸统计扯的伴随概車
0.000000
3.2引入滞后变量的科伊克模型检验
假设楼正后的模型符合“)式■并假定一阶滞后•即:
工茲|单位痕检验作h曲:
'和的亠阶蔓分序列的时序图,如图2-
由图2可知,dlnRCt和dlnRlt相对趋于平稳,时间趋势基本消除。
应用Eviews6.0
对InRCt、InRlt、dlnRCt、dlnRlt、ddlnRCt及ddlnRlt分别做单位根检验,结果见表4
表4变量的臥门剁检益
ts
…慣
5弩临
b毗;
2.652M3
J5021$6
-3.7VI172
|佃
1.930期
-5fNN郦
川曲...
(r.jjj
2JI7972
-1也皿
亿川」
1.9257J2
1).302CM)
-IO唤
MB
(0*0,0
2.0WI3J
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YS
血(M)
1.9^480
一3.”2376
-1.^4028
平椅
从表4中可以看出,变量lnRCt、lnRlt、dlnRCt、dlnRlt的ADF检验统计量的值在5%显著性水平下均大于所对应的临界值,说明未经差分的人均收入和人均消费以及一阶
差分的人均收入和人均消费均存在单位根,是非平稳的。
而其二阶差分以后的ddlnRCt
和ddlnRlt的ADF检验值都小于所对应的临界值,均达到平稳,说明InRCt和lnRlt均
为二阶单整序列。
3.2.2协整检验
变量序列InRCt、lnRlt均是二阶单整序列,符合协整检验的要求。
采用Johansen协
整检验,应用Eviews6.0得到表5的检验结果。
由表5可知,变量lnRCt与lnRlt
之间存在协整关系。
表5JolmtlMTll协怜门骚姑果
没有跡整关系
时惊假设
弓囁显著水平临界值
伴随槪率
Aiith1
(k?
2K46^
(J36625S
24.6J6790
6..%K557K
12.^200IM)
4129906
0.0005
U.0137
3.2.3建宜科伊克回归模型由单位根检骑和协整检骗可知,变SInJPC,与山尺4之间可収建立科伊克樓型,来用二阶
滞后形式*冋归給果见左4
表6网IH方榨结製
解释变呈
回叮乘数
掾詹溟逢
1统计量
件睦概率
匸
-訂”何斗144
(1249144
3.IK74H4
O.(MJ97
Ek5-67405
0.118433
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-0.3^372]
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注:
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2R5-F统计圮
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O.(MM)(.MK)o
卜口A&nr知•并变U;系«(J匀迪过/怜酷•模中通过冷晞.
I屮lii/^r;,=一门・7<>-1144<>.574.O^InK^・HX42<>ftln/fr^.—
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3・2.4|»1iH僥里《科护丸懺里〉的IF态件冷骑、卄乃*检晞、
ritti关怜/心杰忤怜幻•幵〃•斧怜£介■广I村I关和纳Mi分別见I也3、A7•RKHI决9•dlJuiqu^-Bora统i|trf.0 农7井方基的Whi岭检验 尸统计虽伴随做率nH2 伴随概率SS统计虽 伴取概率 2.8886060. 159712.13317 0.20596.254487 0.7162 表*一阶IT相关的检验结果 F统计量 伴随槪率 rH2 伴1®裸率 2.541524 0.1454 3.082897 0.0791 衣9一卩介门怕关的检也貉果 F统itfit 伴随概率 伴随儆率 1.397431 0.3016 3・624694 0.1633 3.2.5倍兰杰国果关系检验上述檢尬过程说明江苏省农村人均消费支小和人均纯收入之间存在&期的动态均衡关系・Eifii/IJ恪兰态内果关系检迪來说明二者Z何的因果关系。 til衣io绡果可知•经me准则确定的嚴优滯后期为2卩介。 当滞后朋为2年时,农村居民人均纯收入是人均消费支出的格■兰杰原内•而农村居民的人均消费文出不是人均收入的恪兰杰原因。 我10烬兰杰盟果关系检峻结! *1(滞后阶敦2) 原假i殳样本客虽〃F统计显伴随恤申■ 6出不是的格兰杰原因1413.5667~0.0019 \nRC不足山尺/的恪兰杰原因140.957690.4197 4结论 从以上分析和建立的科伊克回归模型,可以得出以下几点结论: 第一,1995—2010年 江苏省农村居民实际人均消费支出与实际人均纯收入之间具有协整关系,即长期的动态均衡关系。 第二,影响江苏省农村居民实际人均消费水平的主要因素是即期收入和上一期消费水平。 上一期消费水平对当期消费有正向作用,表明江苏省农村居民实际人均消费水平不仅受即期收入的影响,还受上一期的消费水平的影响,说明江苏省农村居民消费具有后瞻性。 第三,回归模型中上上期消费水平对当期消费水平有反向作用,说明江苏省农村居民更早期的消费支出对当前消费有一定的制约作用,农村居民 消费有着一定时期(比如3年)内的计划性。 上上期消费对当期消费的影响远小于上一期,江苏省农村居民总的消费滞后效应仍为正向作用。 第四,由格兰杰因果关系检验结果知,江苏省农村居民人均纯收入是人均消费支出的格兰杰原因,而农村居民的人均消费支出不是人均收入的格兰杰原因。 这说明江苏省农村居民的消费呈现“量入为出”的特点。 第五,实证的计量分析结果表明,政府应当想方设法提高农村居民收入,加大农村社会保障力度,使农村居民消费时无后顾之忧。 广东: 基于分布滞后模型的广东省生产总值与固定资产投资关系的 实证分析 一、引言 近年来,广东省经济持续稳定增长,地区生产总值和全社会固定资产投资是拉动广东经济增长的重要因素,因此,对生产总值与固定资产投资的关系的研究显得尤为重要。 由于在现实经济活动中,经济活动主体的决策与行动都需要一个过程,加之人们生活习惯的延续、制度或技术条件的限制以及预期效应等因素的影响,经济变量的变化往往存在时滞现象,而在这里对广东省的生产总值与固定资产投资来说,广东省的生产总值不仅受到本期固定资产投资额的影响,而且也取决于前几次投资额的影响。 因此,在研究全社会固定资产投资对经济增长的作用时,不仅要考虑本期投资额,也应该考虑前几次投资额。 本文拟采用阿尔蒙(Almon)多项式法建立广东省地区生产总值与全社会固定资产投资关系的分布滞后计量经济模型,对它们之间的关系进行探讨。 二、模型原理 ifi乂是第t年的广东省地区生产总值是第t年之前i年的广东省固定资产投资总籲,则根据Almon多项式法,分布滞后计屋经済模型为 * V=a十工P儿十e「 (1) 模型中的3i表示第t年之前i年的固定资产投资对第t年的生产总值的边际贡献。 一般来说,固定资产投资在建设项目完工之后,就可发挥效益。 随着项目配套设施的不断完善,投资的作用强度也将逐渐提高,并在一定时期达到最高点。 之后,随着项目的逐渐老化,投资的作用强度也将不断减弱,并最终变为零。 因此,我们可以将3i看成是时间变量的非 线性函数。 根据Weierstrass定理,在有限闭区间内的任何连续函数,都可以用一个适当的多项式来逼近。 假定3i可以用滞后长度i的适当阶的多项式来逼近。 即: Pi=ae+adpji-4-戸—工iPCU2…g0 ■ 这是以i表示的D阶多项式b并且價定P(多项式 的卩介8®小于q匾大滞后长度)。 利用分布滞后模型的阿尔蒙法’将◎式代入到 (0式^经整理后得到二 Y=a+a狂十qzg^+----Ha几+芒+③ 为滞后变呈的线性组合变呈。 对于CS丸可以用法估计出参數a"Ctlsa工, •…口戸的值”估计出这些值之后,就可求出原模型 (1) 中的参数po.p|,py启d的估计值了。 三、数据选取 分析所使用的样本取自1978〜2006年,所有的数据都是年度数据,数据来源于 《2007年广东省统计年鉴》。 用SYSX分别表示广东省地区生产总值和固定资产投资总额(单位: 亿元),以1978=100的商品零售价格指数(用P表示)对SYSX这二个变量进行调整以消除物价因素的影响,并用丫、X表示。 表1广亲省诚領15民人均消持性支出羽可玄配收入 年於 SY SK P 年恃 SY戏 p 1K5.B5 2723 100 1W3 330.6 20.34 西29 W3 1W4 4619.02 迥41b 3313 I960 2^.65 3&,29 111.B 1*^5 5W3JK 232隧 4256 I98t 290.16 6&4 m w() 232? .« 444.3 1媲 0473 1卯 1W7 777453 229BK 4447 囲 36R.75 8071 125.7 附 粘ms 斑B 431.4 1984 4«.74 130.37 127.2 iwy 9250^8 畑$ 417.1 577.3S 18459 1445 21IW 10*4125 32S7 4167 丨临 6^.53 21C.5 1515 2001 12C3925 3636半 411.3 ]«7 H46.69 25101 169.2 2QJ2 BJO2.42 30班絶 40S1 19R8 1155.37 353.59 卫畑 15M4.64 9030月 4051 1脚 如闕 空朋 20M 1KS64^2 «25SS 416.9 删 1559ffi 3&1.-47 254.» 2(X15 22j^J4 71MII 424.4 19*31 LB9J.3 478_2 兰4.4 2IU6 262^.47 430 1992 2447.54 92175 271.3 数振未源: <2007年广东省统计年鉴 四、模型建立与分析 由于在实际应用中,阿尔蒙多项式的次数p通常都取得较低,一般取2或3,很少超过4。 因此,我们在此取p=3,利用经商品零售价格指数调整后的数据丫、X, 分别用大于3的一系列q值对模型进行检验,得出较好的拟合结果时的q值 (最大滞后长度)为15。 根据阿尔蒙法,取p=3和q=15,由(4)式和(5)式计算得到Z0、Z1、Z2、Z3。 又由得到的诸Z的数据,用OLSS进行回归,得到了回归模型如下所示: Y=1^7.^42044^+03221<^230册3吃】+ (woifus胪為W (3276344札2□阳9GI口冊M6130574 K=0.999fi49K^O.999782F=1487840 騒号中的数值为卜统计值) 从R2和R2的值可以看出模型(6)对数据的拟合效果是相当好的;从F-统计值来看,回归方程总体上是显著的;又从各回归参数系数t-统计值来看,它们在统计上也是显著的。 根据式(6)给出的参数a的估计值,由计算公式 (2),我们可得到如下的分布滞后模型: v.-a+X3兀 B0=03221S9N,0严013恥>06.P4=0.0549202,0尸(H467S5氏 pt=0.625^74,p尸48165530. 0c=13260316,p产】.4骐1220. 其中, (3尸0.CB知66. P円力碱9.p,=1.004]662, P.4-1.5D2876? C=197,942(449. P,=ft0l5446S,p-||.心"叽 B1;|=1.177(«60,p^1.5(^213^ 7)中的参数3i可以看出,广东省生产总值不仅受到当年固定资产投 根据分布滞后模型( 资的影响,而且受到以前15年的固定资产投资额的影响,并且固定资产投资作用的强度会逐年提高。 又由各3i的值,我们得到: 包括滞后效应而形成的,会使广东省生产总值增加10.8407个单位。 由此可见,固定资产 投资对广东经济增长的作用是巨大的。 从30到315的数据可看出固定资产投资对广东经济 增长的作用呈现先降后升的变化趋势,这与实际 情况是相吻合的。 因为在现实生活中有一部分投资是用于生产性固定资产的,这些投资在当年就发挥作用,其作用一般是随时间的推移而不断下降的;而另一部分投资是用来进行规模较大的经济基本建设的,这些投资一般在经过较长的时间以后才能够发挥作用,且其作用的程度一般是随其配套设施的完善和项目的老化而先升后降的。 很显然,当年就可以发挥效益的投资与当年不能发挥效益的投资各自所占比重的变化,将会使边际贡献值3i发 生相应的变化。 五、模型预测 对于已经建立的模型(7),可以直接预测各样本的拟合值。 利用Eviews软件,我们可以 得到广东省1993-2006年生产总值的预测值YF,预测图如图1所 示。 图中的实线表示因变量的预测值YF,上下两条虚线给出的是近似95%勺置信区间。 图1 右边的附表有一系列对模型的评价指标,一般认为如果平均绝对百分误差(MAPE)低于10, 则认为预测精度较高。 希尔不等系数(TheilInequality Coefficient)总是介于0到1之间,数值越小,表明拟合值与真实值间的差异越小,预测精度越高。 协变率(CP则衡量了剩余误差,当预测比较理想时,均方误差大多数集中在 CP上。 从图1可见,此模型的MAPE为0.75986,Theil不等系数为0.002907,CP近似于1,说明此次回归的预测精度相当高,预测值十分接近真实值,本文构建的计量经济模型相当理想。 图1广东省生产总值预测国 咨 tiCD j 扫iarT / fcMEk*mi*.B^SOOH JFjT ”htt■I丁防 jF J W1rn-r*ifbv*i-ifTJ *(XD- jF JT ven 胖・1WAhubhZru 71>・岭6=1#汀pairmrlQ口,W ■■- ◎话时(]Qwr 戶Lpuolxhl 111 iPn: ■oj*门匸寸二®/ a 1■■■■厂丁亠■! ■1! »1^"■■l・'・ W>>"_Wr»r■Qa|| 丁X丰粥? r眩弗土)工c51血rr 六、结论及建议 从广东省生产总值与固定资产投资关系的分布滞后模型的研究结果来看,生产总值与固定资产投资总额之间呈明显的正相关关系,模型对数据的拟合度很高,方程总体显著性很好,广东省地区生产总值可以被全社会固定资产投资很好地解释。 广东省生产总值随着固定资产投资的增长而稳步增长,并且固定资产投资对地区生产总值有一定的滞后效应,地区生产总值不仅受到当年固定资产投资的影响,而且受到以前15年的固定资产投资的影响。 因此可见固定资产投资是广东经济增长的最主要的推动力,优化固定资产投资结构是广东现阶段进行宏观调控的一个重点。 政府应继续推进固定资产投资结构的优化与升级,进一步优化投资环境。 通过优化投资环境,进一步引进外资,提高引资质量,引进更多规模大、技术新、产品附加值高,无污染或污染少的外资企业。 同时,通过优化投资环境,促进民营经济的发展,推进基本公共服务均等化,加快后进地区的发展,缩小地区差距。 这样才能促进广东省生产总值的稳步提高和经济的持续快速增长。 摘要: 利用柯布一道格拉斯生产函数,以1999年和2005年数据为基础,对常德市农业生产的实际情况进行量化分析,以农业产值为产出因子,选择劳动力、化肥投入、机械总动力、耕地面积和有效灌溉面积为投入因子,利用EVIEW计量经济软件建立投入产出模型。 通过计量经济模型对比分析发现,从1999年到2005年常德市农业产值大幅增加的主导影 响因素依然是耕地面积,相对1999年劳动力和农业机械总动力的影响而言,2005年化肥 投入量和农业机械总动力的影响增强,而劳动力则表现出剩余现象。 说明今后常德市农业生产应做好耕地资源的开源与节流工作,重视农业科技和农业机械化发展,调整农业产业 结构促进劳动力资源合理利用及优化农业产业类型的布局。 关键词: 常德市;农业投入产出;模型分析 Abstract: UsetheCobb-Douglasproductionfunctionto1999and2005data,ChangdeCityofagriculturalproductionontheactualconductofquantitativeanalysis,choosetheoutputvalueofagricultureasoutputfactor,chooselabor,fertilizerinputs,Dynamicmechanicaltotal,arablelandareaandtheareaofeffectiveirrigationasinputfactor,usingeviewssoftwareconstructinput-outputmodel.EconometricmodelthroughcomparativeanalysisfoundthatFrom1999to2005,ChangdeCity,agriculturaloutputincreasedsubstantiallydominantfactorremainstheareaofarableland,1999relativelaborandthetotalpowerofagriculturalmachineryimpact,2005fertilizerinputsandthetotalpowerofagriculturalmachinerytoenhancetheimpact,whilethelaborshowedaresidualphenomenon.ChangdeCityindicationoffutureproductionshouldfocusonprotectingarableland,whilestrivingtoimproveagriculturaltechnology,andtoaddresstheproblemofruralsurpluslabor. Keywords: ChangdeCity;Multipleregression;Cobb-Douglasproductionfunction 引言 农业投入直接影响着农业产出,劳动力、机械动力、化肥、灌溉等投入要素,不同农 业生产区域有所不同。 预测农业投入与产出之间的相互关系,对农业投入与产出效益进行量化分析能有效的指导农业生产。 史明瑛、朱云鹃(1999)通过简单相关分析模型和线性 回归等多种模型对安徽省1978年至1997年的农业投入产出进行了分析,得出农业机械总 动力对农业总产值影响最大以及化肥是粮食增产的主要因素的结论[1];时训柳、洪林等 (2001)通过对漳河灌区水稻灌溉方式的比较研究,对节水灌溉与传统灌溉两种方式对农 业产出的影响进行了探讨[2];孔朝莉,杨启昌(2006)运用主成分分析法对我国农业农业投入进行了分析,得出发展节水、节肥的精准农业将是今后我国农业发
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