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    計(jì)量模型在民用汽車擁有量中的分析應(yīng)用

    2016-03-14 21:06:21李曉博
    科教導(dǎo)刊·電子版 2016年1期
    關(guān)鍵詞:統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

    李曉博

    摘 要 隨著人民生活水平的提高,對(duì)民用汽車擁有量越來(lái)越大。本文通過(guò)建立合理的計(jì)量模型,收集1997-2014年公布的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用模型對(duì)其進(jìn)行多種檢驗(yàn),并根據(jù)模型驗(yàn)證了2014年民用汽車擁有量。

    關(guān)鍵詞 民用汽車 計(jì)量模型 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

    中圖分類號(hào):U491 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    1模型設(shè)定

    (1)考慮到對(duì)模型準(zhǔn)確程度分析的可靠性,以及計(jì)算與假設(shè)的簡(jiǎn)單性,我們選用一個(gè)線性模型(對(duì)參數(shù)為線性)。

    (2)民用汽車的擁有量必然會(huì)與許多因素有關(guān),但綜合考慮我們認(rèn)為人均GDP與鋼材的產(chǎn)量影響著民用汽車的擁有量。并且先驗(yàn)地預(yù)期它們與民用汽車擁有量呈正相關(guān)。

    (3)對(duì)于人均GDP和鋼材產(chǎn)量這兩個(gè)解釋變量,我們更關(guān)心其對(duì)數(shù)變化對(duì)民用汽車擁有量的影響,故采用對(duì)數(shù)模型,綜上所述,我們采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型如下:

    lnyt=€%[1+€%[2lnx2+€%[3lnx3+€%et

    其中,yt表示民用汽車擁有量(輛);x2t表示人均GDP(元);x3t表示成品鋼鐵產(chǎn)量(萬(wàn)噸);€%et為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

    2數(shù)據(jù)

    收集到1997-2014年共18年數(shù)據(jù)。

    3回歸結(jié)果及其含義

    于是我們根據(jù)上述時(shí)間序列數(shù)據(jù)采用最小二乘法(OLS)進(jìn)行模型估計(jì)。估計(jì)結(jié)果如下:

    lnyt=8.549734+0.369671lnx2t+0.4933881lnx3t

    se=(0.097288) (0.029594) (0.029264)

    t=(87.88086) (12.49121) (16.85987)

    R2=0.997841 R2=0.997553

    F=3466.656

    其中,yt表示民用汽車擁有量(輛);x2t表示人均GDP (元);x3t表示鋼材產(chǎn)量(萬(wàn)噸) 。由斜率系數(shù)的值t可知, 它們均在0.05的顯著水平上是顯著的, 且與我們預(yù)期的符號(hào)相一致。lnx2t的系數(shù)0.36967表示,在樣本期間即1990-2007年間,在其它解釋變量保持不變的條件下,人均GDP 每增加1 %,民用汽車擁有量將平均增加0.3696711%;lnx3t的系數(shù)0.493388 表示, 在樣本期間即1997-2014年間, 在其它解釋變量保持不變的條件下,成品鋼鐵產(chǎn)量每增加1 % ,民用汽車擁有量將平均增加0.493381%。R2=0.99841表明,該模型的解釋變量解釋了1997-2014年間民用汽車擁有量變異的0.997841。

    4檢驗(yàn)

    4.1擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

    R2=

    R2=0.99784表明, 該模型的解釋變量解釋了1997 -2014 年間民用汽車擁有量變異的0.99784% ,而R2最大值為1 , 因此樣本回歸方程對(duì)數(shù)據(jù)擬合得很好, 方程通過(guò)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。

    4.2檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著性(檢驗(yàn))

    從回歸結(jié)果可見(jiàn),回歸系t數(shù)的值分別為:t1=87.88086、t2=12.49121、t3=16.85987,而在5%的顯著水平下,自由度為15的t的臨界值為2.131,t1、t2和t3都大于2.131 因此拒絕H0 ,即在95%的置信系數(shù)下,可認(rèn)為民用汽車擁有量的對(duì)數(shù)與人均GDP 的對(duì)數(shù),民用汽車擁有量的對(duì)數(shù)與鋼材產(chǎn)量的對(duì)數(shù)都存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

    4.3回歸方程的總體顯著性檢驗(yàn)(F 檢驗(yàn))

    得出的F 值3466.658 大于在5 %的顯著水平上, 自由度為2 和15 的F 臨界值3.68 ,因此F = 3466.658 是顯著的, 拒絕H0 ,即可認(rèn)為, 在95 %的置信系數(shù)下, 民用汽車擁有量的對(duì)數(shù)與人均GDP 的對(duì)數(shù)和成品鋼鐵產(chǎn)量的對(duì)數(shù)存在著顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

    4.4正態(tài)性檢驗(yàn)

    殘差直方圖

    從圖可以粗略判斷, 殘差大體上服從正態(tài)分布。

    正態(tài)概率圖

    Normal P - PPlot of 從圖可以粗略判斷, 殘差大體上服從正態(tài)分布。

    4.5自相關(guān)檢驗(yàn)

    自相關(guān)一詞可定義為按時(shí)間(如在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中)或空間(如在橫截面數(shù)據(jù)中)排序的觀測(cè)值序列的成員之間的相關(guān)。

    殘差圖

    從圖中可以粗略判斷, 回歸模型不存在自相關(guān)。

    4.6異方差性檢驗(yàn)

    圖解法:我們得到于lnyt 描繪的圖形

    懷特檢驗(yàn):作以下輔助回歸。

    由數(shù)據(jù)得到該回歸中的R2 =0.278939,在無(wú)異方差的虛擬假設(shè)下,即H0:€%Z1 =€%Z2 =€%Z3 =€%Z4 =€%Z5 =€%Z6 = 0,由于從輔助回歸算得的R2 乘以樣本大小(n),漸近地遵循自由度等于輔助回歸中回歸元個(gè)數(shù)(不包括常數(shù)項(xiàng))的x2分布,即:nR~x2df,又輔助回歸中有5個(gè)回歸元,故有5個(gè)自由度 則在95 %的置信系數(shù)下, 有nR2=5.021

    4.7多重共線性檢驗(yàn)

    lnx2t與lnx3t的相關(guān)系數(shù)為0.1929 ,所以可判斷回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性。輔助回歸檢驗(yàn) ,做lnx2t對(duì)lnx3t的回歸方程

    lnx2t=€Ha0.0969+0.927359lnx3t

    se=(0.821484) (0.08580)

    t=(€Ha0.11790) (10.80769)

    R2新=0.879524 R2=0.871994

    F=116.8062 DW.=0.142755

    在5%的顯著水平下,自由度為1 和16的F 臨界值為4.49 , F=116.806>F0.05 ,因此,可判斷原回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題,存在的原因可能由于樣本數(shù)據(jù)不足和所選的回歸元具有相同的時(shí)間趨勢(shì),但是,多重共線性本質(zhì)上是樣本現(xiàn)象,它來(lái)源于收集的是非實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的數(shù)據(jù)。因此,當(dāng)回歸分析的主要目的是用作預(yù)測(cè)時(shí),多重共線性就不是一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題了, 因?yàn)镽2越高, 預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確。鑒于此,本文就沒(méi)有對(duì)多重共線性進(jìn)行處理。

    4.8結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢驗(yàn)

    改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展波動(dòng)頻繁,特別地,1994-1998年經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)5 年的低速增長(zhǎng)期,直到1999年初我國(guó)車市才走出谷底,開(kāi)始平穩(wěn)回升, 所以引進(jìn)虛擬變量:

    Di = 0 ,如果觀測(cè)屬于1999 年前;

    Di = 1 ,如果觀測(cè)屬于1999 年后。

    所以,n1 = 10, n2 = 8,做以下回歸:

    lnyt=€%[1+€%[1Di+€%[2lnx2t+€%[2(Dilnx2t)+€%[3lnx3t+€%[3(Dilnx3t)+€%et

    利用表中數(shù)據(jù), OLS 估計(jì)模型得:

    =7.672+0.119Di+0.254lnx2t+0.490Dilnx2t+0.700lnx3t€Ha0.470lnx3t

    se=(0.675) (1.125) (0.067) (0.278) (0.134) (0.210)

    t=(11.357) (0.106) (3.795) (1.763) (5.180) (€Ha2.240)

    該回歸表明, 在5%的置信水平下, 級(jí)差截距和級(jí)差系數(shù)都是不顯著的, 這表明了兩個(gè)時(shí)期的回歸并沒(méi)有顯著差異,因而該模型具有結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。綜上所述, 該模型大體上能通過(guò)檢驗(yàn)。

    5驗(yàn)證及結(jié)論

    據(jù)悉,2014年人均GDP為18934元,成品鋼材產(chǎn)量為56560.87萬(wàn)噸,現(xiàn)根據(jù)模型對(duì)2014年民用汽車擁有量進(jìn)行個(gè)值預(yù)測(cè)得:

    2007=17.5897,y2007=43562183,所給數(shù)據(jù)為43583600,預(yù)測(cè)值與統(tǒng)計(jì)值很接近,說(shuō)明模型設(shè)定的非常好。

    從以上分析可見(jiàn),民用汽車擁有量與其人均GDP和成品鋼材產(chǎn)量存在著一定的函數(shù)關(guān)系。隨著改革開(kāi)放的不斷深入與加強(qiáng), 經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定持續(xù)增長(zhǎng),人均GDP 和成品鋼鐵產(chǎn)量也保持每年持續(xù)增長(zhǎng),從而使得民用汽車擁有量不斷增多。

    參考文獻(xiàn)

    [1] [美]達(dá)摩達(dá)爾.N.古扎拉蒂.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2004.

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