关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析

关于GDP与固定资产投资的 计量经济模型分析

市场营销：郎明 关能耀

一.解释模型

固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段,它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去.企业同时又是重要的市场主体,因此对固定资产的投资间接得影响到了一个经济体的产出，而在一定时期内，社会储蓄总额对固定资产的投资起到很大的作用。.这里主要对GDP及国有经济固定资产投资额(X1),以及储蓄总额（,进行计量经济学多元线性回归模型分析.

原始数据如下:单位(亿元)

obs 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

Y 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74462.69 78345.2 82067.5 89403.6

X1 9241.6 11759.4 15203.5 21518.8 29662.3 38520.8 46279.8 53407.5 59621.8 64332.4

X2 5508.8 8080.1 13072.3 17042.3 20019.3 22974 25300 28457 29876 32619

94812.96 73762.4 36898

------数据来源《中国统计年鉴》

我们建立了如下模型： Y=α+β1X1+β2X2+u 其中：

Y——国内生产总值（GDP） α——常数项

β1，β2——代定参数 X1——为储蓄总额

X2——为全社会固定资产总额

我们分别利用EVIEWS软件，用最小二乘法进行回归分析及统计检验，

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/04 Time: 17:18 Sample: 1991 2001 Included observations: 11 Variable C X1 X2 R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 7776.594 0.128950 2.230490 Std. Error 3394.531 0.251960 0.563456 t-Statistic 2.290918 0.511787 3.958585 Prob. 0.0512 0.6226 0.0042 0.987237 Mean dependent var 61373.12 0.984047 S.D. dependent var 3234.483 Akaike info criterion 83695054 Schwarz criterion -102.7547 F-statistic 1.013510 Prob(F-statistic)

25608.37 19.22813 19.33664 309.4180 0.000000

由计算结果可以的出方程：

Y=7776.594+0.128950X1+2.230490X2+U T （2.290918）（0.511787）（3.958585） R2= =0.987237 F=309.4180 DW=1.013510

〈一〉．经济意义的检验

从经济意义上来说储蓄总额和固定资产对GDP有促进作用，由计算的结果：

β1，β2>0 并且可决系数R2= =0.987237接近与1

可以看出来，所以模型的参数估计是符合经济理论的。β1=0.128950表示在全社会固定资产总额不变情况下，储蓄总额每增加一亿元，国内生产总值就增加0.128950亿元。β2=2.230490表示在储蓄总额不

变时全社会固定资产总额每增加一亿元GDP就增加2.230490亿元，基本符合我国的情况。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/04 Time: 18:14 Sample: 1991 2001 Included observations: 11

Variable C X1 X2

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 7776.594 0.128950 2.230490

Std. Error 3394.531 0.251960 0.563456

t-Statistic 2.290918 0.511787 3.958585

Prob. 0.0512 0.6226 0.0042

0.987237 Mean dependent var 61373.12 0.984047 S.D. dependent var 3234.483 Akaike info criterion 83695054 Schwarz criterion -102.7547 F-statistic 1.013510 Prob(F-statistic)

25608.37 19.22813 19.33664 309.4180 0.000000

分析的F=309.4180>F0.05(1,10)=3.28,表明模型从总体上国民生产总值与解释变量之间的线性关系显著

1）多重共线性检验

X1 X2

X1 1 0.983774859

646

X2 0.983774859

646 1

由表可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。

修正

obs 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997

Y 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74462.6

X2 5508.8 8080.1 13072.3 17042.3 20019.3 22974 25300

1998 1999 2000 2001

78345.2 82067.5 89403.6 94812.96

28457 29876 32619 36898

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/04 Time: 18:31 Sample: 1991 2001 Included observations: 11

Variable C X2

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 6553.275 2.514181

Std. Error 2309.310 0.096854

t-Statistic 2.837763 25.95843

Prob. 0.0195 0.0000

0.986820 Mean dependent var 61373.11 0.985355 S.D. dependent var 3099.006 Akaike info criterion 86434521 Schwarz criterion -102.9318 F-statistic 1.099892 Prob(F-statistic)

25608.36 19.07852 19.15086 673.8398 0.000000

运用OLS方法求Y对X2的回归，得出Y对X2的线性关系强，拟合程度好，即 Y=6553.275+20514181X2

（2.837763） （25.95843） R2= =0.986820 F=673.8398

表明Y对X2的回归模型最优。

2）异方差检验

利用ARCH检验，得到如下结果：

ARCH Test: F-statistic Obs*R-squared

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/03/04 Time: 19:35 Sample(adjusted): 1994 2001

Included observations: 8 after adjusting endpoints

Variable C RESID^2(-1) RESID^2(-2) RESID^2(-3) R-squared

Adjusted R-squared

Coefficient 18135112 -0.330577 -0.598533 -0.359583

Std. Error 8016128. 0.428033 0.363474 0.432096

t-Statistic 2.262328 -0.772317 -1.646698 -0.832184

Prob. 0.0865 0.4830 0.1750 0.4521

0.989584 Probability 3.408073 Probability

0.482546 0.332882

0.426009 Mean dependent var 7751325. -0.004484 S.D. dependent var

8390006.

S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

8408796. Akaike info criterion 2.83E+14 Schwarz criterion -136.1372 F-statistic 1.622491 Prob(F-statistic)

35.03431 35.07403 0.989584 0.482546

从输出的辅助回归函数中得obs*-squared为3.408073小于临界值7.81，所以接受原假设H0，表明模型中随机误差项不存在异方差。证明固定资产的投资与GDP的增长存在紧密的联系。

3）自相关检验

利用图示法，由Eviews软件得到如下结果：

600040002000E(-1)0-2000-4000-6000-6000-4000-20000E200040006000可以初步判断随机误差项存在自相关。

再利用D-W法检验由DW=1.622491，查DW表，n=11,k’=1,查得两个临界值分别为：下限DL=0.927，上限DU=1.324，因为DW统计量为1.622491>DU，根据判定区域知，这时随机误差项不存在一阶自相关。

由此可以看出GDP的增长与固定资产的投资模型如下： Y=7776.594+0.128950X1+2.230490X2+U

三.模型评价与经济分析

该模型并没有直接地从投资、消费、出口的角度去考察解释变量对GDP的影响,而是以间接的方法从固定资产投资和国内储蓄的角度研究了其对GDP的影响. 从计量经济学的检验结果看固定资产投资对GDP存在线性的影响,而且相关系数都接近于1, 进一步证明了固定资产投资对一国社会总产出的影响.

1978年以来的二十多年中，伴随着国有经济比重的不断下降，国有经济的地位与作用问题长期以来一直倍受关注，从\"主体\"到\"发挥主导作用\"、\"保持控制力\"。 固定资产投资的增长,必然会带来GDP的高速增长,因此,我国经济总量必然会着GDP的增长而增加。

由于人力资源的限制以及所学有限，本论文着重从知识的层面检验知识的掌握程度，而忽略了经济层面的考虑，是本文的欠缺。以后学习中会尽量的避免和改进。

2002市场营销 郎明 40213131 关能耀