计量经济学课程论文私人汽车消费影响因素分析.docx

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计量经济学课程论文私人汽车消费影响因素分析

中级廿量经济学课程论文

论文题

目:

用廿量方法验证我国秋人汽车消费的主要影响因素

玉成

学

号:

册

级:

廿量三班

专

业:

11级投资学

学

院:

金融学院

指导教

师:

孟祥兰

用廿量方法验证我国秋人汽车消费的主要

影响因素

摘要：

I®着我国经济的发展，人民的生活水平有了很大提高，人均可支配收人逐年提高，对秋人汽车的消费正变为新的消费热点。

本文选取了影响我国机人汽车消费的几个因素进行了简单的计量分折，并加以验证，最终确定了城缜居民可支配收人以及公里里程等对我国机人汽车的消费影响较为明显。

关無词：

秋家车彫哨因素廿量经济慳塑

Abstract:

Withthedevelopmentofournationaleconomy,people'slivingstandardshavebeengreatlyimproved,andthepercapitadisposableineincreasedyearbyyear,sotheconsumptionofprivatecarsisgrowingfast.Inthispaper,wedidasimplemeasurementanalysisabouttheeffectonourcountry'sprivatecarconsumptionwithseveralfactors.Finally,wefoundtownresidents*disposableine,andthehighwaymileageisobviousontheinfluenceofprivatecarconsumption.

Keywords:

factorsaffectingprivatecarseconometricmodel

一、问題的提出

改革开发以来，中国的汽车产业人经过不IK的努力，中国的汽车产业从无到有，从大到強，百花齐加的局面已经形成。

早在2003年，我国的汽车消费市场就排在了世界的第三名，同时我国的汽车生产能力也成为世界第四。

到2005年时，我国的汽车产量在世界上的排名虽然没有变化他是却大幅度的缩小了与第三名的产量。

到2008年,我国汽车产量已突破900JJ辆,跃居成为世界第一大汽车生产国和汽车消费市场。

现今，据中汽协会统廿，截止到2010年年未全国汽车产ifi1826.47JJffi和1806.19Jj«,同比分别增长32.44%和32.37%。

中国汽车产的连续第二年全球第一。

我国的汽车消费始终保持着稳步的发展。

汽车市场的消费结构也已经从公款买车向个人买车为主转变。

得益干我国经济迅速的发展、城市化进程的加快，人血可支出收人得到逐步提高，人民对家用汽车的需求逐年熠加，甚至出规有些车里哄不应求的局面。

汽车消费已经成为城値居民消费的重要册分，也是一个国家和地区综合经济实力的重要标志。

早在“十一五”规划时期，提出“把扩大需的重点由投资转向消费，将经济增长方式由投资拉动转为消费与投资双轮驱动、需与外需共同应动的新模式”，关注汽车消费具有较为枳极的观实克义。

二、文献综述：

目前，已经有一些学者从较名角度对这一间题进行了研究，比aigdp人汽车消费的影响、城市化建设对汽车的消费影晌的等，从迪些文献中均可以得知影响我国目前机人汽车消费的影响因素是名方面的，比如汽车价恪、替代品如火车,飞机等的发展、偏好、坏境、居民可支配收人、燃油价恪拒数、公路里程等。

这里，虽然汽车整IMH8便宜，买的人就多，但汽车价恪本身是个太宽泛脚念，不同汽车晶牌之间有不同的价恪，相同晶牌汽车不同塑号价恪也差别较大，因此不宜作为选®I对象；关干替代晶的因素，由于汽车这种奢侈产晶本身所具有的特殊性,其替代品对人门对秋车消费的影哨较小，也不好度量，所以我们在进行廿量模型的建立时，也不选择这个因素作为解释变量。

而偏好、坏境等虽然能够解释为什么人们会去蚪买汽车，但这些因素是基于超越了经济学围的历史和心理因素，难以测算和量化，所以在计量模塑的建立过程中并不果用这方面的数据。

国生产总值反映是宏观经济坏境，对汽车市场的侠给和需求都有很夫的黔闻，（0是由于汽车行业只是国民经济当中的一小部分，因此虽有影响但是居民直接的可支配收人因素显普。

因为汽车是一种耐用消费品,因此有消费门槛，再考虑到我国贫富差距扩大的因素,能够消费秋家汽车的主要为城鎮里家庭收入相对富裕的stt,而且他n的生活坏境促使他们有这个消费需求，因此认为选取我国城魚居民可支配收人作为解释变量可能会更好的解释机车消贾悄况。

而燃油价恪拒数的变化我们认为也会一定程度的影响汽车消费需求。

此外，以公胳里程为代表的基础设施建设是较好的发展汽车市场的前提条件，尤其是在我国交通条件不是很发达的中西部地E,因此这里也选取它作为解释变量加以研究。

3.模型构建与廿量检验

基于以上认识，选取的解释变量有：

Y汽车产量（年度，单位：

毎干辆）

X1城缜居民可支I!

收人（年度，单位：

元）

X2滋料、动力类价怡指数（年度）

X3全国公胳里程（年度，单位：

毎干公里）

（-）数裾收集与模塑构建：

秋人汽车拥有

城慎居民可支配

动力类

年价

量Y

收人X1

价18指数X2

公路总里程X3

1994

205.42

3496.2

11&2

111.78

1995

249.96

4283

115.3

115.7

1996

289.67

4838.9

103.9

118.58

1997

358.36

5160.3

101.3

122.64

1998

423.65

5425.1

95.8

127.85

1999

533.88

5854

96.7

135.17

2000

625.33

6280

105.1

140.27

2001

770.78

6859.6

99.8

169.8

2002

968.98

7702.8

97.7

176.52

2003

1219.23

8472.2

104.8

180.98

2004

1481.66

9421.6

111.4

187.07

2005

1848.07

10493

108.3

234.52

2006

2333.32

10759.5

106

255.7

2007

2876.22

11785.8

104.4

268.37

2008

3501.39

13780.8

110.5

293.02

2009

4574.91

14174.65

92.1

386.08

2010

5938.71

19109.44

109.6

400.82

数据来［弟中经1^2011经济年鉴

建立常见的名元线性方程形式：

Y=Po+P1X1+P2X2+PsXa+Ut

（二）散点图

依次湘各个解释变量做散点图血下:

Y与加料动力类价怡指数线性关系不明显，函数关系很难判斷。

6000

X3

Y与公路里程有近it的线性关系。

（三）多元线

现在我们用线性模型对以上三个变量谨行线性回I丿3,如下:

81Eviews的最小二乘廿算结果

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/26/11Time:

10:

14

Sample:

19942010

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-3177.298

995.2332

-3.192517

0.0071

X1

0.117383

0.065473

1.792861

0.0963

X2

11.60506

9.198341

1.261647

0.2292

X3

12.90137

3.021514

4.269836

0.0009

R-squared

0.982772

Meandependentvar

1658.796

AdjustedR-squared

0.978796

S.D.dependentvar

1680.779

S.E.ofregression

244.7455

Akaikeinfocriterion

14.04064

Sumsquaredresid

778704.5

Schwarzcriterion

14.23669

Loglikelihood

-115.3454

F-statistic

247.1973

Durbin-Watsonstat

0.609553

Prob（F-statistic）

0.000000

可以看岀:

燃料动力类价恪指数的参数不显著，P16较大，迪里还考虑了M1994年为

100基准的逐年累枳的燃料动力类价松指数的线性回IH模塑（据中经MU^：

118

128.3141.3154.5153.1154.5178.3178.6178.8192210.7242.3271.1282.8341304.2353.8）J发现煬料价格指数不好和，同时它在模塑中的分量很小，从经济直义上来说,一般能买得起机家车的人一般不会太在恵油价高低,不会在买车前主要去考虑燃料费用，所以这里最后决定舍弃X2g个解释变量.

此时我们的模型变为只含有收人和公路里程的模型:

Y=po+p1X1+P2Xz+Ut

重新做关于只有城魚居民可支配收人和公路里程的新的0DHS里以X3公路里程取代原来的x2加油价18指数作为新的x2）。

（E9）单位根和愉整性检瓏

本文在研究经济增长冋題时大量运用了时间序列数据。

由于在实际中遇到的时间序列数据很可能是非平隐序列，而平稳II在it量经济建模中Q具有重要地E,因此有必要对观测值的时间序列数据进行平穩牲检验。

现对城鎮居民可支配

收人X1进行单位根检验，结果如下:

表2X1的单位根检验结果

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

X1（-1）

0.326396

0.115661

2.821993

0.0181

d（xk-d）

-1.662254

0.584577

-2.843514

0.0174

D（X1（-2））

0.477317

0.666736

0.715901

0.4904

c

-978.0422

582.7585

-1.678298

0.1242

R-squared

0.731993

Meandependentvar

1019.324

AdjustedR-squared

0.651591

S.D.dependentvar

1218.205

S.E.ofregression

719.0598

Akaikeinfocriterion

16.22872

Sumsquaredresid

5170470.

Schwarzcriterion

16.41131

Loglikelihood

-109.6011

F-statistic

9.104160

Durbin-Watsonstat

1.922238

Prob（F-statistic）

0.003298

在1%、5%、10%三个显著性水平下，单fi根检騎没有通ii,所以不能拒绝原假设,说明城镇居民可支配收入X1的时间序列数据存在单位根,是非平隐的。

通过同样的方法，可以知道Y和X2的时间序列数据也存在非平稳性。

而目发现它们均是二阶单整的。

这胖，只要模塑通过加整检验，就可以避免仿回归并目可以用来对实麻间题进行研究。

接着依次做Y关干X1和X2WOLS0H,然后对各自残差序列做单位根检验，

结果如下:

表3Y对X1回归后的残差单位根检螫给果

ADFTestStatistic

-8.80572

1%

Critical-2.7570

2Value*

5%CriticalValue-1.9677

10%CriticalVallie-1.6285

*MacKinnoncriticalvaluestorrejectionofhypothesisofaunitroot.

AugmentedDickey-FullerTestEquation

DependentVariable:

D（ET,3）

Method:

LeastSquares

Date:

12/27/11Time:

18:

04

Sample（adjusted）:

19972010

Includedobservations:

14afteradjustingendpoints

Variable

Coefficien

t

Std.Errort-Statistic

Prob.

D（ET（-1）,2）

-2.25788

7

0.256411-8.805722

0.0000

R-squared

0.853585

Meandependentvar

-111.86

87

AdjustedR-squared

0.853585

S.D.dependentvar

826.479

3

14.4196

6

14.4653

S.E.ofregression

316.2455

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1300146.

Schv/arzcriterion

Loglikelihood

-99.9376

Durbin-Watsonstat

I

2.72405

5

1

发现Y对X1存在二阶协整。

用同样方法得到Y对X2的0LS00后的残差单位根检验,MT：

表4Y对X2的OLS回归后的残差单位根检验

ADFTestStatistic

-5.173111%Critical-2.7570

2Value*

5%CriticalValue-1.967710%CriticalValue-1.6285

*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.

AugmentedDickey-FullerTestEquation

DependentVariable:

D（ET2,3）

Method:

LeastSquares

Date:

12/27/11Time:

18:

07

Sample（adjusted）:

19972010

Includedobservations:

14afteradjustingendpoints

VariableCoefficienStd.Errort-StatisticProb.

t

D（ET2（-1）,2）-1.908240.368877~-5.173112~0.0002

2

R-squared

0.666136

AdjustedR-squared

0.666136

S.E.ofregression

497.9284

Sumsquaredresid

3223125.

Loglikelihood

-106.292

8

Meandependentvar

120.732

S.D.dependentvar

i

861.751

7

Akaikeinfocriterion

15.3275

4

Schwarzcriterion

15.3731

9

Durbin-Watsonstat

2.26123

5

发现Y对X2同样存在二阶协整,可Waff00To

（五）最小二乘法回归

表5Eviews的最小二乘廿算结果

DependentVariable:

YMethod:

LeastSquares

Date:

12/26/11Time:

10:

26

Sample:

19942010

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Errort-Statistic

Prob.

C

-1935.602

150.9650-12.82153

0.0000

X1

0.144167

0.0632312.280013

0.0388

X2

11.61589

2.9040353.999914

0.0013

R-squared

0.980663

Meandependentvar

1658.796

AdjustedR-squared

0.977900

S.D.dependentvar

1680.779

S.E.ofregression

249.8644

Akaikeinfocriterion

14.03850

Sumsquaredresid

874051.1

Schwarzcriterion

14.18554

Loglikelihood

-116.3272

F-statistic

354.9951

Durbin-Watsonstat

0.648950

Prob（F-statistic）

0.000000

在5%的显著性水平下,p值H得到通11。

査表得t值为2.110,X1的t值略大T2.110,算通11检騎，X2的t值较明显地tT2.110,也通过检验。

模型结果:

Y=-1935.602+0.144167议1+11.61589*X2

（150.9650）（0.063231）（2.904035）

t=（-12.82153）（2.280013）（3.999914）

RA2=0.980663

F=354.9951DW=0.648950

t检验通il并且可决系数和修正后的可决系数均很理想。

（A）异方差牲分林检验

先检査图形，令e2=「esicT2

2&0000

0

200000-

1W000-

CM

UJ

100000-

50000-

050001000015COO20000

可能存在异方差性.

（1）G-Q检验,

排序后（数据是递增的,实际不需要排序），去掉中间数摒3个,先«1994

到2000年的回旧R：

表6异方差的G-Qfi®回!

3结果1：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/26/11Time:

11:

16

Sample:

19942000

Includedobservations:

7

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C

-1548.670

82.03339-18.87854

0.0000

X1

-0.016814

0.012430-1.352776

0.2475

X2

16.19416

1.12736014.36467

0.0001

R-squared

0.998218

Meandependentvar

383.7529

AdjustedR-squared

0.997327

S.D.dependentvar

153.6712

S.E.ofregression

7.944596

Akaikeinfocriterion

7.280388

Sumsquaredresid

252.4664

Schwarzcriterion

7.257207

Loglikelihood

-22.48136

F-statistic

1120.438

Durbin-Watsonstat

2.297611

Prob（F-statistic）

0.000003

fl®2004到2010年的回归W：

表7异方差fiG-Q检验目!

0结果2：

DependentVariable:

YMethod:

LeastSquares

Date:

12/26/11Time:

11:

29

Sample:

20042010

Includedobservations:

7

Variable

Coefficient

Std.Errort-Statistic

Prob.

C

-2931.691

252.2046-11.62426

0.0003

X1

0.257033

0.0458135.610520

0.0050

X2

9.905927

1.9183495.163777

0.0067

R-squared

0.993758

Meandependentvar

3222.040

AdjustedR-squared

0.990638

S.D.dependentvar

1587.174

S.E.ofregression

153.5734

Akaikeinfocriterion

13.20376

Sumsquaredresid

9433.914

Schwarzcriterion

13.18058

Loglikelihood

-43.21316

F-statistic

318.4337

Durbin-Watsonstat

2.464979

Prob（F-statistic）

0.000039

得到P貌itiF=9433.914/252.4664=37.367在5%的显普水平下，分子分

骨自由度均为5（7-2）查临界fiF（5,5）=5.05小于37.367,jJt明存在异方差.

（2）White检验

现在我们用White先检删斷到底存不存在异方差性.给果如下:

表8White检验结果

WhiteHeteroskedasticityTest:

^statistic0.093004Probability0.984543

Obs*R-squared1.509187Probability0.912007

TestEquation:

DependentVariable:

RESIDE

Method:

LeastSquares

Date:

12/26/11Time:

13:

26

Sample:

20032010

Includedobservations:

8

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

80991.71

448175.5

0.