河北省GDP影响因素分析报告

word学号：联合大学金融计量经济学课程设计学 院：联合大学经济学院系：金融系专 业：金融学班 级：姓 名：指导教师：2015年1月3日省GDP的影响因素分析报告摘要：国生产总值(GDP)指按市场价格计算的一个国家或地区所有常住单位在一定时期生产活动的最终成果。相对于一个地区来说，如此称为地区生产总值或地区GDP。一直以来GDP是衡量一个国家或地区经济最核心的指标，虽然这种指标并非完美无缺，但在很大程度上能反映一个地区的开展情况，尤其是GDP总量是衡量一个地区经济规模最有效地指标。研究影响GDP的相关因素并分析如此显得格为重要。关键词：国生产总值；地区GDP；经济；指标Factors Hebei GDP analysis reportSummary：Gross domestic product (GDP) refers to a country at market prices (or region) the final results of all resident units in a given period of production activities. Relative to a region, the region known as the regions GDP or GDP.GDP is a measure has been the core of the economic indicators of a country or region, although this indicator is not perfect, but to a large extent reflect developments in a region, especially the GDP is a measure of a regions most efficient economies of scale ground targets.Related factors affecting GDP and analyze it appears important grid.Keywords: GDP, regional GDP, economic, indicators1、前言省是中国北方重要的沿海省份，是环渤海经济圈的重要组成局部，历史悠久，文化灿烂，在区位、资源、交通、通信、产业、市场等方面具有独特优势,拥有良好的开展环境，巨大的开展潜力和广阔的开展前景。改革开放以来,省经济开展较快，人民生活总体上达到了小康水平。尤其近几年省GDP的增长令人关注， 2013年全省生产总值比上年增长8.2%，全年城镇居民家庭人均总收入24143元，比上年增长10.2%。其中，城镇居民人均可支配收入22580元，增长9.9%。农村居民人均纯收入9102元，增长12.6%，快于城镇居民人均可支配收入。为了使经济稳定开展，确切关注GDP的影响因素是必要的。而对于GDP来说，其实影响因素有很多，在这里就以下四个变量为影响因素进展分析。分别是，居民消费支出、经营单位所在地出口总额、全社会固定资产投资、年末常住人口数。2、变量的选择和模型的建立在此，我们将“GDP设为因变量，把“居民消费、“经营单位所在地进出口总额、“全社会固定资产投资、“年末常住人口数设为自变量。国生产总值：是一个国家或地区所有常住单位在一定时期生产活动的最终成果简称GDP。居民消费支出：指常住住户在一定时期对于货物和服务的全部最终消费支出。居民消费支出除了直接以货币形式购置的货物和服务的消费支出外，还包括以其他方式获得的货物和服务的消费支出，即所谓的虚拟消费支出。居民虚拟消费支出包括如下几种类型：单位以实物报酬与实物转移的形式提供应劳动者的货物和服务；住户生产并由本住户消费了的货物和服务，其中的服务仅指住户的自有住房服务和付酬的家庭雇员提供的家庭和个人服务；金融机构提供的金融媒介服务。经营单位所在地进出口总额：是指商品经营单位所在地进出口额指在所在地海关注册登记的有进出口经营权的企业实际出口额。全社会固定资产投资：指以货币形式表现的在一定时期全社会建造和购置固定资产的工作量以与与此有关的费用的总称。该指标是反映固定资产投资规模、结构和开展速度的综合性指标，又是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。年末人口数:指每年12月31日24时的人口数。被解释变量：Y 省生产总值GDP(亿元) 解释变量一：X1 居民消费亿元解释变量二：X2 经营单位所在地出口总额(亿美元)解释变量三：X3 全社会固定资产投资(亿元)解释变量四：X4 年末常住人口(万人)将变量的数学形式确定为：一共有四个解释变量，是常数，i=1、2、3、4是解释变量的偏回归系数，为随机误差项，用来表示解释变量以外的其他因素的干扰。3、 数据来源与分析数据来源：中华人民共和国国家统计局数据库data.stats.gov./workspace/index?m=fsnd由于国家统计局注明：2004年与以后年份地区生产总值数据执行国民经济行业分类GB/T4754-2002,2004年以前地区生产总值数据执行国民经济行业分类GB/T4754-1994，本文选取19944年至2013年间数据进展分析。数据表如下：表3.1 数据图年份省GDP亿元Y居民消费亿元X1出口总额(亿美元)X2固定资本投资亿元X3年末常住人口万人X419942363881995296437199631648419973265251998316569199931661420003766742001406699200246673520035967692004936,80920051096,85120061286,89820071706,94320082406,98920091577,03420102267,19420112867,24120122967,28820133107,333绘制各自变量与因变量散点图，如下GDP与居民消费 GDP与经营单位所在地出口总额GDP与固定资本投资 GDP与年末常住人口 Y与各变量的线性图根据数据利用eviews得出回归结果，如如下图：表3.2 OLS回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/31/14 Time: 13:18Sample: 1994 2013Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. CX1X2X3X4R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid1216786. Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)由此可见，该模型的R2=0.999089，2=,可决系数很高，F检验值4114.753明显显著。4、多重共线性检验1当时，(n-k)=(20-5)=2.131，可见X3的系数t检验不显著，这明确可能存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数，选择X1、X2、X3、X4数据，得相关细数矩阵表4.1 各变量间相关系数图 变量X1X2X3X4X1X2X3X4由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。2修正多重共线性采用逐步回归的方法，去检验和解决多重共线性的问题。分别做Y对X1、X2、X3、X4的一元回归，如下：表4.2 一元回归估计结果变量X1X2X3X4参数估计值t统计量R2R2其中，参加X1的方程R2最大，以X1为根底，顺次参加其他变量逐步回归。结果如下表所示。表4.3 参加新变量的回归结果变量X1X2X3X4R2X1,X2X1,X3X1,X4经比拟，参加X2的方程R2=0.998328，改良最大，且各参数的t检验显著，选择保存X2，再参加其他新变量逐步回归，结果如下表：表4.4 又参加新变量的回归结果变量X1X2X3X4R2X1,X2，X3X1,X2,X4()()()在X1，X2的根底参加X3后的方程R2有所下降，且X3的参数的t检验变得不显著。参加X4后，R2有所上升，且参数的t检验显著。保存X4，去掉X3。得到最后修正多重共线性影响后的回归结果为：表4.5 修正后的模型回归结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. CX1X2X4R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid1444119. Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)如此得到模型公式如下： = + X1 + X2+ X4 t = () () () ()R2=R2= F= DW=5、检验自相关对样本量为20、三个解释变量的模型、1%显著水平，查DW统计表抑制，DL=0.773，DU=1.411。模型中4-DUDWDU,说明模型选择较好，无自相关性，无需进展自相关处理。6、检验模型的异方差要检验模型中是否有异方差，需要了解随机误差项的概率分布，由于随机误差很难直接观测，只能对随机误差的分布特征进展某种推测，本文采用戈德菲尔德-夸特检验方法，此检验的根本思想是将样本分为两局部，然后分别对两个样本进展回归，并计算比拟两个回归的剩余平方和是否明显显著，以此来判断是否存在异方差。1.排序：将解释变量的取值按从小到大排序。2.数据分组：将排列在中间的约1/4的观察值删除掉，记为c，再将剩余的分为两个局部，每局部观察值的个数为n-c/2=8。3.提出假设:4.构造F统计量：分别对上述两个局部的观察值求回归模型，由此得到的两个局部的残差平方为和 。为前一局部样本回归产生的残差平方和见图6.1，为后一局部样本回归产生的残差平方和见图6.2。表6.1 前一局部样本回归结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. CX1X2X4R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)表 6.2 后一局部样本回归结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. CX1X2X4R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)它们的自由度均为， k为参数的个数。在原假设成立的条件下，因和自由度均为，分布，可导出：4. 判断：给定显著性水平，查 F分布表得临界值 计算统计量。如此承受原假设，即模型中的随机误差不存在异方差。7、模型的最终确立由以上分析检验最终确定的解释变量为： X1 居民消费亿元、X2 经营单位所在地出口总额(亿美元)、X4 年末常住人口(万人)。舍掉的解释变量并不是对省国生产总值没有影响，而是在此模型中并没有显著性影响。得到最终确立的模型如下： Y = + X1 + X2+ X4 t = () () () ()R2=R2= F= DW=经过处理，此时的模型已不存在自相关和异方差，T检验和F检验均合格即不存在多重共线性，经济意义也合理，预测结果也比拟合理。得出以下结论：省的国生产总值受居民消费、经营单位所在地出口总额、年末常住人口影响较为显著，受全社会固定资产投资的影响不显著。参考文献1 庞皓. 计量经济学第二版M. 科学, 2012.2 石贤光.省能源消费对经济增长影响的实证研究J.职业技术学院学报,2011年04期3国平.安平.中国地区经济增长的动态关系研究J.当代经济科学,2004年02期4 卢二坡.焕明.基于稳健主成分回归的统计数据可靠性评估方法J.统计研究,2011年05期5 朱姗.我国国生产总值的模型建立与分析J.现代经济信息,2009年10期6 林治柑.能源消费与GDP增长关系研究A.省科协第七届学术年会能源分会专刊C,2007.7 郭海明.国民经济核算的统计思想探讨J.某某学院学报,2014.8 强.金融与GDP增长D.大学,2011.9 闫莉莉.国生产总值与消费需求关系的计量分析J.大众科技,2014.10晓嘉.鹏.中国经济增长与能源消费关系的实证研究基于协整分析和状态空间模型的估计J.软科学,2009年08期多重共线性相关性系数矩阵多重共线性修正图回归结果图异方差上半局部回归结果图异方差下半局部回归结果图线形图15 / 16