影响我国私人汽车拥有量的计量分析模型Word文档格式.docx
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(5)燃料及动力价格指数。
燃料及动力价格是直接构成居民购买私家车的成本因素。
因此,先验预期其与私家车拥有量成负相关关系。
3.数据资料
本模型采用时间序列数据,以1990年至2005年的数据进行分析。
数据见附表。
4.模型的建立
运用多元线性回归模型拟建立中国私人汽车拥有量函数,以人均GDP、汽车生产量、汽车价格指数、公共交通数量、公路里程、燃料及动力价格指数、金融机构货币供应量为解释变量,以我国私人汽车拥有量为被解释变量。
根据附表中数据做散点图可知,lnY和lnX1、lnX2、lnX4、lnX5之间基本呈线性关系,使用对数线性模型,比线性模型能够建立更好的线性关系。
其多元对数线性模型如下:
lnY=β1+β2lnX1+β3lnX2+β4lnX3+β5lnX4+β6lnX5+μ
其中:
Y代表私人汽车拥有量的增量,X1代表人均GDP的增量,X2代表汽车生产量的增量,X3代表公共交通数量的增量,X4代表公路里程的增量,X5代表燃料及动力价格指数(以1990年为基期)的增量。
5.模型回归分析
用最小二乘法估计模型,利用Eviews软件回归结果如下:
模型一:
lnY=-1.308316+1.557848*lnX1+1.557848*lnX2+2.286180*lnX3+
t=(-0.980830)(2.940947)(2.333991)(0.462406)
0.273822*lnX4+-1.308316*lnX5
(2.255045)(-4.771839)
R2=0.997856F=931.0330DW=2.138478
6.模型检验
6.1经济意义检验
根据结果分析,除lnX3外,其他解释变量的参数均通过了经济意义检验,各变量符号与预期的相一致。
lnX3根据先验预期,其系数同样应该为负,表明公共交通数量的增加对于私家车拥有量的减少有一定影响,而所估计模型中系数为2.286180,显然也不符合其经济意义。
所以,鉴于lnX3与现实的经济意义相悖。
必须继续进行统计检验与计量经济学检验,对该模型进行修正。
6.2统计意义检验
模型的校正系数R2=0.996785,表明模型的整体拟合优度很高,解释变量对被解释变量的解释程度很高,因此,可以推测模型总体线性关系成立。
假设显著性水平为5%,t检验的临界值为2.228,所以从模型一中可知除lnX3以外,其余解释变量系数的t值的绝对值均大于临界值,即变量lnX1,lnX2,lnX4,lnX5对被解释变量lnY影响显著,只有lnX3对被解释变量影响不显著。
模型的F检测值F=931.0330,远远大于F0.05(5,10)=4.74,说明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
6.3计量经济学检验
(1)多重共线性检验
根据模型一的回归结果可以看出,R2值很高(0.997856),但是lnX3变量在统计上是非显著的。
可能存在多重共线性。
下面给出相关矩阵进一步观察多重共线性。
从矩阵中可知,lnX1与lnX3之间相关系数很高,表明可能存在严重的共线性问题。
为了进一步检验模型一的多重共线性,下面进行辅助回归:
由于篇幅有限这里只给出回归中所得到的R2值
因变量
R2值
容许度(TOL)=1-R2
lnX1
0.998302
0.001698
lnX2
0.953622
0.046378
lnX3
0.995856
0.004144
lnX4
0.856345
0.143655
lnX5
0.971881
0.028119
辅助回归的R2值很高,确实存在严重的共线性问题,从容许度因子同样可以看出。
应用克莱因经验法则,5个辅助回归中有1个回归(lnX1)得到的R2值超过了总体R2值,再次表明该模型受多重共线性所困扰,下面对其进行修正:
根据模型一,在对lnY影响不显著的解释变量中,lnX3的t值的绝对值最小,所以首先排除lnX3,进行第二次线性回归分析。
模型二:
lnY=-5.065209+1.795533*lnX1+1.057082*lnX2+0.247661*lnX4+
t=(-12.84546)(14.56021)(2.715897)(2.392165)
-1.406257*lnX5
(-8.382580)
R2=0.997811F=1253.313DW=2.120253
相比模型一,模型二的校正系数R2增大到0.997014。
假设显著性水平为5%,t检验的临界值为2.201。
在这些系数的t检验中,所有系数的绝对值均大于临界值,所有的变量对lnY的影响都比较显著,拟合优度很高。
最后,对于已删除的变量进行F检验:
H0:
β3=0
H1:
β3不为零
F=[(R2-R12)/1]/[(1-R2)/(16-6)]=0.20988806
Fα=242>
F
接受零假设,一个删除的变量对整体模型影响不显著,可以删去。
所以,此时最优的私家车拥有量函数模型是:
lnY=-5.065209+1.795533*lnX1+1.057082*lnX2+0.247661*lnX4+-1.406257*lnX5
(2)异方差性检验
运用怀特检验法检验模型是否存在异方差。
检验得到的回归如下:
结果显示:
n*R2=16*0.588180=9.41088,自由度为8,5%临界χ2值是15.5073,10%临界χ2值是13.3616,25%临界χ2值是10.2188,所以该模型不存在异方差性。
对异常值点进行检验:
可见,1992年存在异常值,其残差(-0.10758)的绝对值大于总体回归残差0.053729,引入虚拟变量D1,1992年为1,其他年份为0。
.进行总体回归,结果如下:
R2=0.997856,其拟合优度上升,但是异常值增多:
所以去掉引入的虚拟变量.
目前最优模型是:
(3)自相关检验
根据图可知,残差序列存在相关。
由模型二的模拟结果显示DW值为2.120253,显著性水平为5%时,通过查表可以得到dL=0734,dU=1.935,DW值>
dU确定无正自相关;
4-dU=2.065,4-dU<
=DW值<
=4-dL,表明该模型不能确定无负自相关。
对回归结果得到的残差序列et作一阶自回归,得到p=0.019883,对原模型的广义差分方程进行回归:
DW值=2.313266,可知仍然不能确定其无负自相关。
由于水平有限,对该分析只进行到此。
所以,最优的私家车拥有量回归模型为:
7.模型的经济意义
lnX1的系数1.795533表示,保持其他样本不变,平均而言,人均GDP每增加1%,私人汽车拥有量增加1.7955%,且该系数绝对值大于1,所以是富有弹性,并且这些变量中对私家车拥有量的增长影响最为显著的变量;
lnX2的系数1.057082表示,保持其他样本不变,平均而言,汽车生产量每增加1%,私人汽车拥有量增加1.057082%,该系数绝对值大于1,所以是富有弹性;
lnX4的系数0.247661表示,保持其他样本不变,平均而言,公路里程每增加1%,私人汽车拥有量增加0.247661%,并且该系数绝对值小于1,所以是缺乏弹性;
lnX5的系数-1.406257表示,保持其他样本不变,平均而言,燃料及动力价格指数每增加1%,私人汽车拥有量减小1.406257%,该系数绝对值大于1,所以是富有弹性,并且可以看出燃料及动力价格指数同样也是影响私家车拥有量增长的重要指标。
8.结论
从以上分析可以看出,,全国私家车拥有量与其人均GDP、汽车生产量、公路里程和原材料、燃料及动力购进价格指数存在着一定的函数关系。
人均可支配收入和公路里程对私家车的拥有量有一定的促进作用,它们保持每年持续增长,从而使得全国的私人汽车拥有量不断增多;
而全国的原材料、燃料及动力购进价格指数对私家车的拥有一定的限制作用,随着其价格的提高,私家车拥有量有减少的趋势。
所以,可以以增加人均收入和公路里程的方式来增加私家汽车的拥有量,从而促进汽车行业的发展,同时带动其他相关行业的发展,来增加就业,促进经济的发展。
但是私家车数量过多也会带来一系列负面问题。
现在全国许多城市出现了汽车拥挤现象,以及由此带来的带来的环境污染等现象越来越严重,所以鉴于上文的分析,政府一方面可以采取增加公共交通和出租车的方式来限制私家车拥有量的增加,另一方面可以在适当的范围内提高油价来限制私家车的拥有量和出行量。
附表:
年
私人汽车拥有量
人均GDP
汽车生产量
公共交通数量
公路里程
燃料及动力价格指数
(年)
(万两)
(美元/人)
(万公里)
(1990年为基期)
Y
X1
X2
X3
X4
X5
1990
81.62
1644
3.939638
11.03835
102.83
100
1991
96.04
1893
4.268578
11.09882
104.11
109.1
1992
118.2
2311
4.66974
11.25277
105.67
121.1
1993
155.77
2998
4.86638
11.39583
108.35
163.6
1994
205.42
4044
4.917716
11.59716
111.78
193.4
1995
249.96
5046
4.978594
11.82643
115.7
222.9
1996
289.67
5846
4.993964
11.9057
118.58
231.6
1997
358.36
6420
5.064176
12.03837
122.64
234.6
1998
423.65
6796
5.09375
12.14951
127.85
224.7
1999
533.88
7159
5.210578
12.25431
135.17
217.3
2000
625.33
7858
5.332719
12.32826
140.27
228.4
2001
770.78
8622
5.456047
12.3495
169.8
227.9
2002
968.98
9398
5.784133
12.41361
176.52
222.7
2003
1219.23
10542
6.096703
12.48498
180.98
233.4
2004
1481.66
12336
6.232664
12.54794
187.07
260
2005
1848.07
14040
6.346496
12.6549
334.52
281.6
备注:
上述数据中,汽车价格指数、汽车产量、公共交通数量为取其对数值。
●本数据来自国家统计年鉴数据库;
《我国民用汽车需求的计量经济模型及分析》论文,王玲玲,马骁。
lnY和lnX1、lnX2、lnX4、lnX5之间散点图:
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- 影响 我国 私人 汽车 拥有 计量 分析 模型