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1、吉林大学经济学院高级计量经济学结课论文论文题目：影响我国私人汽车拥有量的因素计量分析 姓名作者：朱氏乔 （ CHU THI KIEU） 学院：经济学院 专业：财政学 学号：9201321219 科目：高级计量经济学2013年12月24日摘要：本论文的主要内容是分析影响我国私人汽车拥有量的因素，指出了建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程，并解释了模型的经济意义，给出了相应结论。关键词：私人汽车拥有量、国民总收入、钢材产量、全国营运汽车拥有量、变量、模型随着我国经济实力的增强，人民生活的水平提高，私人汽车的需求量也是逐年增加。正因为私人汽车逐渐占据了汽车消费市场的主导地位，并直接反映了整
2、个汽车行业的状态，所以私人汽车消费市场越来越吸引人们的关注。为了实证对私人汽车消费市场的具体影响因素，以使于我们根据实证结果提出政策建议，在查找关于我国汽车行业当今各方面的情况的基础上，选择用全国私人汽车拥有量作为反映我国私人汽车消费市场现状的指标，并参照相关的数据资料选取了国民总收入，钢材产量，公路里程和国民营运汽车拥有量作为解释变量。（一） 模型设定由于非线性的假设检验都涉及到非常复杂的数学，所以我们考虑做一个线性模型，这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。私人汽车这种高档消费品的拥有量显然与居民收入有关，因此引进解释变量国民总收入（GNI），并先验预期两者生产呈正相关关系
3、。考虑到汽车工业的原材料，预定私家车市场的发展与其主要原材料钢材的生产有一定的关联，所以引进解释变量铁材产量，并先验预期其与私人汽车拥有量呈正关系。公路里程的增加回事交通运输更加方便，也会因此促进私人汽车拥有量的增加。基于此，引进解释变量公路里程，并先验预期并先验预期其与私人汽车拥有量呈正关系。私家车的拥有与营运汽车拥有量有一定的关联，所以引进解释变量全国营运汽车拥有量，至于它同私人汽车拥有量的相关关系，可以通过计算两者的相关系数来做初步估计。计算得到私人汽车拥有量与全国营运汽车拥有量的相关系数为0.8154，表明两者可以有较强的正相关关系，因此预期两者呈正相关关系。对于国民总收入，钢材产量，
4、公路里程和全国营运拥有量这些指标，我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量的影响，因此考虑采用对数线性模型；而且对数变换后能够减少异方差对模型的影响，于是最终确定模型形式对数线性模型。综上所述，采用的模型如下：lnYt = 0 + 1lnX1t + 2lnX2t + 3lnX3t + 4lnX4t + ut其中，Yt = 私人汽车拥有量（万辆）X1t = 国民总收入（亿元）X2t = 钢材产量（万吨）X3t = 公路里程（万公里）X4t = 全国营运汽车拥有量（万辆）（二） 数据收集与整理本文所用数据来源于（2008年中国统计年鉴），选择了1985-2007年的相关数据，整理见表1表1年份私人汽
5、车拥有量（万辆）国民总收入（亿元）钢材产量（万吨）全国营运汽车拥有量（万辆）公路里程（万公里）198528.499040.7369327.3794.24198634.7110274.4405829.2796.28198742.2912050.6438630.3298.22198860.4215036.8468930.6999.96198973.1217000.9485930.85101.43199081.6218718.3515331.3102.83199196.0421826.2563831.67104.111992118.226937.3669730.87105.671993155.773
6、5260771628.96108.351994205.4248108.5842827.97111.781995249.9659810.58979.827.49115.701996289.6770142.59338.0228.81118.581997358.3678060.89978.9329.89122.641998423.6583024.310737.831.88127.901999533.8888479.212109.78501.77135.202000625.3398000.513146702.82140.302001770.78108068.216067.61764.39169.802
7、002968.98119095.719251.59826.34176.5020031219.2313517424108.01924.64181.0020041481.66159586.731975.721067.18187.1020051848.07184088.637771.14733.22334.5020062333.32213131.746893.36802.58345.7020072876.22251483.256560.87849.22358.40（三） 参数估计根据上面所列的时间序列数据采用最小二乘估计法（OLS）估计模型参数，得到初始模型为（使用Eviews5.0）： lnYt
8、= -8.7559 + 0.9343 lnX1t + 0.3902 lnX2t + 0.0521 lnX3t + 0.0813 lnX4t se = （0.2732） （0.0644） （0.1585） （0.17280)）（0.0183）t=（-32.0480）（14.5175）（2.4612）（0.3016）（4.4458）R2= 0.9979，R2 = 0.9974，F = 2125.407 ，DW = 0.6847（四） 模型检验及修正- 经济意义检验：从回归结果可以看出，可解释变量的系数均为正数，于我们预其的符号相一致，说明私人汽车拥有量与国民总收入、钢材产量、公路里程和全国营运汽车
9、拥有量呈正向相关关系。- 统计检验：从回归的结果看，可决系数R2 = 0.9979，认为模型的拟合程度较好。系数的显著性检验：模型的由回归系数t检验的p值可知，解释变量国民总收入、铁材产量和全国营运汽车拥有量在0.05显著性水平上显著，而公路里程在0.05显著性水平上不显著，所以认为国民总收入、钢材产量和全国营运汽车拥有量对私人汽车拥有量有显著影响，公路里程对私人汽车拥有量没有显著影响。- 计量经济学检验：1. 多重共线性检验及修正。从初始模型的相应统计量可以明显的看出，尽管模型对样本数剧的拟合程度很好（R2 = 0.9974），解释变量公路里程的t检验不显著（p = 0.7664），这可能是
10、由模型存在多重共线性吸引的。于是需要对多重共线性进行处理，这里采用逐步引入变量。依据加入的变量要是方程的拟合优度增加最多且各参数t检验都通过的原则，模型中最终保留lnX1t、lnX2t、lnX4t三个变量，进行最小二乘估计，结果为：lnYt = -8.7491 + 0.9211 lnX1t + 0.4330 lnX2t + 0.0806 lnX4tse =（0.2657） （0.0459） （0.0689） （0.0177）t=（-32.9293） （20.0487）（6.2807） （4.5541）R2 = 0.9979，R2 = 0.9974，F = 2976.242 ，DW = 0.71
11、642. 异方差检验。由于使用的是时间序列数据，可以采用ARCH 检验法来检验模型否参在异方差。设定滞后期为p = 3由于（n-p），R2 = 5.7372, p值= 0.1257在显著性水平0.05下，p 值0.05，故模型中不存在异方差。3. 自相关检验与修正。经过多重共线性修正后得到的模型中统计量为0.7164。查表可得临界值dL = 1.078, d1.660, DW = 0.1764 dL=1.078，说明随机误差项之间存在在正自相关。对于这种情况可以使用广义差分法进行处理。处理过程如下：对回归结果得到的残差序列et作一节自回归，得到 = 0.5689，对原模型进行广义差分，得到广义
12、差分方程：lnYt - 0.5689lnYt-i = 0(1-0.5689) + 1(lnX1t-0.5689lnX1t-1) + 2(lnX2t-0.5689lnX2t-1) + 3 (lnX3t-0.5689lnX3t-1) + 4(lnX4t-0.5689lnX4t-1) + ut对上面的广义差分方程进行回归，可的此时DW = 1.4769。查表可得dL = 1.053，dU = 1.664，dL = 1.053 DW = 1.4769 dU = 1.664，落入了不能确定自相关性的区域。这时使用下面的游程检验方法对自相关性做一判断：本文将回归残差et的符号记录如下：（-）（+）（-）（
13、+）（-）（+）（-）（+）(-)令n=总观测个数=22nl = +号个数（即+残差）= 12n2 = -号个数（即-残差）= 10k = 游程个数=9游程各数近似服从正态分布：E（k）= 2n1n2n1+n2 + 1 = 11.9091Var(k) = 2n1n2(2n1n2-n1n2)(n1+n2)2(n1+n2-1) = 5.1476检验统计量：Z = k-E(k)var(k) = 9-11.90915.1476 = -1.2822去显著性水平为0.05，则：- Z 0.025 = -1.96 Z = -1.2822 Z = 0.025 = 1.96因此不能拒绝观测残差et的顺序为随机性
14、的假设，即回归模型中无自相关。根据广义差分方程的回归结果有：0 = -3.70101-0.5689 = -8.5850由此得到最终的私人汽车拥有量的模型为：lnYt = -8.5850 + 0.8648 lnX1t + 0.4913lnX2t + 0.0643 lnX4tse = （0.1490） （0.07310） （0.0874)）（0.0180）t= （-24.8436）（11.8318） （5.6206） （3.5611）R2 = 0.9939, R2 = 0.9929, F = 981.7254, DW = 1.4769其中，Yt表示私人汽车拥有量（万辆）X1t表示国民总收入（亿元）
15、X2t表示钢材产量（万吨）X4t表示全国营运汽车拥有量（万辆）（五） 模型的经济意义lnX1t的系数0.8648表示，在样本期间即1985 - 2007年间，保持其他变量不变，平均而言，国民总收入每增加1%，私人汽车拥有量增加0.8648%，lnX2t的系数0.4913表示，在样本期间即1985 - 2007年间，保持其他变量不变，平均而言，钢材产量每增加1%，私人汽车拥有量增加0.4913%，lnX4t的系数0.0643表示，在样本期间即1985 - 2007年间，保持其他变量不变，平均而言，全国营运汽车拥有量增加1%，私人汽车拥有量增加0.0643%，R2值0.9939表明，该模型的解释变
16、量解释了1985 - 2007年间私人汽车拥有量变异的99.39%。（六） 结语从文中模型可以看出，1985 - 2007年的23年间，随着改革开放的不断深入，经济稳定持续增长，作为重要工业原料的钢材的产量保持了逐步上升的趁势，国民总收入也保持了每年持续的高增长水平，私人汽车作为高档消费品，每年也保持了较高的增长，它已经以越来越快的步代进入国民的普通家庭。以此模型为依剧，随着我国钢材产量和国民总收入逐年上升，我国私人汽车拥有量将逐年增多，成为我国普通大众的消费品。参考文献1 庞皓。计量经济学M科学出版社，2007年 2 高铁梅主编。计量经济分析方法与建模M，清华大学出版社，第二版3 李阳。影响我国私人汽车拥有量因素的分析，消费导刊，2008年.