张慧贞之计量经济学Word文档格式.docx

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在古希腊，古罗马以及西欧中世纪已有一些思想家在论述政治经济问题时，表达了对财政问题的见解，但把财政问题作为专门问题来探讨，则是在十五世纪末期以后，随着资本主义的产生和发展以及对其经济理论的探讨而出现的。

1776年，英国经济学家亚当斯密在《国民财富的性质和原因的研究》简称<

国富论>

一书中比较完整的阐述了财政理论，从而被认为创立了资产阶级古典经济学派的财政学。

1936年英国经济学家凯恩斯的<

就业，利息和货币通论>

简称《通论》，则被认为是当代资产阶级财政理论形成的标志。

（二）变量选取

因为我们研究的是我国财政支出，所以模型的被解释变量Y选定为“财政支出”，又因我们分析的是财政支出增长的主要原因，分析财政支出的增长规律，预测财政支出未来的增长趋势，因此需要建立从1978-2008年的时间序列模型。

影响我国财政支出的因素有很多，但有些不易取得，如“就业状态”“利率”因此我们选择四个主要且易取得的变量作为解释变量。

选择“财政收入”“国内生产总值”“总人口”“居民消费水平”做为解释变量X1,X2,X3,X4。

根据《中国统计年鉴》原始数据统计资料：

“财政支出”Y,“财政收入”X1，“国内生产总值”X2,“总人口”X3,“居民消费水平”X4。

表如下：

我国财政支出及相关数据单位：

亿

年份

财政支出

财政收入

国内生产总值

总人口（万）

居民消费水平

1978

1122.09

1132.26

3645.20

96259

184.00

1979

1281.79

1146.38

4062.60

97542

208.00

1980

1228.83

1159.93

4545.60

98705

238.00

1981

1138.41

1175.79

4891.60

100072

264.00

1982

1229.98

1212.33

5323.40

101654

288.00

1983

1409.52

1366.95

5962.70

103008

316.00

1984

1701.02

1642.86

7208.10

104357

361.00

1985

2004.25

2004.82

9016.00

105851

446.00

1986

2204.91

2122.01

10275.20

107507

497.00

1987

2262.18

2199.35

12058.60

109300

565.00

1988

2491.21

2357.24

15042.80

111026

714.00

1989

2823.78

2664.90

16992.30

112704

788.00

1990

3083.59

2937.1

18667.80

114333

833.00

1991

3386.62

3149.48

21781.50

115823

932.00

1992

3742.2

3483.37

26923.50

117171

1116.00

1993

4642.3

4348.95

35333.90

118517

1393.00

1994

5792.62

5218.1

48197.90

119850

1833.00

1995

6823.72

6242.2

60793.70

121121

2355.00

1996

7937.55

7407.99

71176.60

122389

2789.00

1997

9233.56

8651.14

78973.00

123626

3002.00

1998

10798.18

9875.95

84402.30

124761

3159.00

1999

13187.67

11444.08

89677.10

125786

3346.00

2000

15886.5

13395.23

99214.60

126743

3632.00

2001

18902.58

16386.04

109655.20

127627

3869.00

2002

22053.15

18903.64

120332.70

128453

4106.00

2003

24649.95

21715.25

135822.80

129227

4411.00

2004

28486.89

26396.47

159878.30

129988

4925.00

2005

33930.28

31649.29

183217.40

130756

5463.00

2006

40422.73

38760.2

211923.50

131448

6138.00

2007

49781.35

51321.78

257305.60

132129

7103.00

2008

62592.66

61330.35

300670.00

132802

8183.00

（三）模型数学形式的确定

作解释变量“财政收入”X1，“国内生产总值”X2,“总人口”X3,“居民消费水平”X4分别与被解释变量“财政支出”Y的散点图。

从散点图可以看出“财政支出”Y与“财政收入”X1大致呈线性关系，“财政支出”Y与“国内生产总值”X2大致呈线性关系,“财政支出”Y与“总人口”X3大致呈线性关系,“财政支出”Y与“居民消费水平”X4大致呈线性关系，所以建立的数学模型为以下线性模型：

Y=β0＋β1Ｘ1＋β2Ｘ2＋β3Ｘ3＋β4X4

其中Y为财政支出，X1为财政收入,X2为国内生产总值,X3为总人口,X4为居民消费水平；

β0，β1，β2，β3，β4为参数。

（四）模型计量经济学形式的确定

式中β1，β2，β3，β4实际是经济学中的边际支出倾向，β1，β2，β3，β4作为参数分别是

y与

X1,

X2,

X3,

X4,的比例，即β1=

Y/

X1,β2=

X2，β3=

X3，β4=

X4。

然而在现实生活中，财政收入，国内生产总值，总人口，居民消费水平并不像数学式那样是财政支出的精确函数，因为还有许多未加入模型的因素也会影响我国财政支出，为了把实际财政支出和实际财政收入，实际国内生产总值实际总人口，实际居民消费水平的关系表现出来，还需要在模型中引入一个随机误差项，即建立的计量经济学模型为

Y=β0＋β1Ｘ1＋β2Ｘ2＋β3Ｘ3＋β4X4+μｉ

其中μｉ为随机误差项，包含了有些不易取得的数据如“就业状态”“利率”“货币供应量”，但它们对财政支出有影响因此可以将其归入随机扰动项ui中加以反映。

该模型中为随机变量的个数为４。

（五）确定参数估计值的范围

由经济意义可知，财政收入越多，国内生产总值越高，总人口越多，居民消费水平越高，相应地财政支出也就越多，故参数范围为：

β1>

0,1>

β2>

0,1>

β3>

0，β4>

0。

三、参数估计

对模型回归得

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/02/11Time:

11:

22

Sample:

19782008

Includedobservations:

31

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

3396.844

4209.963

0.806858

0.4271

X1

1.142276

0.195304

5.848693

0.0000

X2

-0.134934

0.090006

-1.499167

0.1459

X3

-0.040784

0.041723

-0.977498

0.3373

X4

4.257936

2.040119

2.087102

0.0468

R-squared

0.997994

Meandependentvar

12459.10

AdjustedR-squared

0.997685

S.D.dependentvar

15811.43

S.E.ofregression

760.7118

Akaikeinfocriterion

16.25308

Sumsquaredresid

15045745

Schwarzcriterion

16.48436

Loglikelihood

-246.9227

F-statistic

3233.636

Durbin-Watsonstat

1.236560

Prob（F-statistic）

0.000000

从上表中得模型估计的结果为:

=3396.844+1.142267x1-0.134934X2-0.040784X3+4.257936X4;

t=（0.806858）（5.848693）（-1.499167）（-0.977498）（2.087102）;

R²

=0.997994;

F=3233.636;

n=31.

四、模型检验

（一）经济意义检验

参数估计结果与范围对照分析结果：

=1.142267>

0符合经济意义；

=-0.134934<

0不在（0，1）之间不符合经济意义；

=-0.040784<

=4.257936>

0符合经济意义。

（二）统计意义检验

①拟合优度检验（R²

检验）：

可决系数为0.997994，说明所建模型整体上对样本数据拟合非常好，即解释变量“财政收入”、“国内生产总值”、“居民消费水平”、“总人口”对被解释变量“财政支出”的绝大部分差异做出了解释；

②F检验：

针对β1=β2=β3=β4=0,在给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为K-1=4和N-K=26的临界值F0.05（4,26）=2.74又F=3233.636＞F0.05（4,26）=2.74，应拒绝原假设H0：

β1=β2=β3=β4=0，说明回归方程显著，即解释变量“财政收入”、“国民生产总值”、“总人口”、“居民消费水平”等联合起来确实对“财政支出”有显著影响；

③t检验：

分别针对H0：

βj=0（j=1,2,3,4），给定显著性水平α=0.05，在t分布表中查得n-k=26的临界值t0.025（26）=2.056，

、

相对应的t统计量分别为5.848693，2.087102其绝对值均大于t0.025（26）=2.056，表明应拒绝原假设H0,即在其他解释变量不变的条件下，解释变量“财政收入”、“居民消费水平”分别对“财政支出”有显著影响；

相对应的t统计量分别为-1.499167，-0.977498其绝对值均小于t0.025（26）=2.056，表明应接受原假设H0：

即在其他解释变量不变的条件下，解释变量“国民生产总值”、“总人口”分别对“财政支出”没有显著性的影响。

（三）计量意义检验

（1）多重共线性检验：

①简单相关系数检验法

相关系数矩阵：

1

0.983914

0.741757

0.953056

0.835302

0.991481

0.889449

从相关系数矩阵中可以看出各解释变量之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。

②方差扩大因子法

以x1为被解释变量以x2，x3，x4为解释变量回归得R²

=0.997875

VIF1=1/（1-R²

）=235.5444>

10

说明解释变量x1与其他解释变量之间有严重的多重共线性

以x2为被解释变量以x1x3x4为解释变量回归得R²

=0.999631

）=1355.264>

说明解释变量x2与其他解释变量之间有严重的多重共线性

同理可算x3x4，说明解释变量之间确实存在严重的多重共线性

③直观判断法

从定性分析认为，重要解释变量X2x3分别代表国民生产总值、和总人口，根据经济规律，X2，x3的回归系数所带符号为负号与定性分析结果相违背，且X2、X3在回归方程中没有通过显著性检验，可初步判断很可能存在严重的多重共线性。

（2）多重共线性的解决—逐步回归法

采用逐步回归的办法去检验和解决多重共线性的问题，分别做y对x1x2x3x4的一元回归

13:

04

488.1959

236.1094

2.067668

0.0477

1.022868

0.012321

83.01945

0.995810

0.995666

1040.975

16.79604

31425222

16.88856

-258.3387

6892.229

0.702813

05

-1437.470

561.6605

-2.559322

0.0160

0.194668

0.005273

36.92038

0.979168

0.978450

2321.103

18.39981

1.56E+08

18.49233

-283.1971

1363.114

0.210456

07

-108048.6

18902.62

-5.716064

1.031819

0.161065

6.406225

0.585949

0.571672

10348.08

21.38933

3.11E+09

21.48184

-329.5346

41.03972

0.106438

0.000001

-3509.853

1113.403

-3.152366

0.0037

6.739147

0.342449

19.67926

0.930334

0.927932

4244.655

19.60705

5.22E+08

19.69957

-301.9093

387.2734

0.131073

变量

参数估计值

t-统计量

R2

其中加入x1的方程的修正后的可决系数最大，以x1为基础顺次加入其他变量逐步回归。

结果如下

39

Sampl