我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究

-我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究摘要：改革开放以来，我国经济飞速开展，人们生活水平稳步提高，汽车开场大规模地进入普通家庭。但是随着汽车数量的不断增加，一些社会问题例如交通堵塞、环境污染等等由此衍生。因此，本文对我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究，并进展相关的分析。分析过程中，本文消除了模型的多重共线性和自相关性，检验了模型的异方差性，最后得到与我国私人汽车拥有量相关程度很高的变量有国民总收入、全国汽车产量、关税、进口汽车数量、公路里程。且主要因素为全国汽车产量和国民总收入。关键词: 私人汽车拥有量计量经济模型多重共线性自相关性一、 引言我国经济迅速开展，为汽车产业提供了很大的开展空间。2002年以来，私人购车占整个市场的份额迅速提升，进入私人购车阶段。但是，汽车产业的蓬勃开展，也带来了一些社会问题。汽车保有量增速和道路增加速度严重不匹配，预示着今后交通瘫痪会频繁发生，将造成物流费用大增、工作效率下降、企业运营本钱提高、城市投资环境变差、人们不满情绪上升、影响中国经济增速等一系列连锁后果。因此，研究我国私人汽车拥有量的计量经济模型具有重要的意义。二、 理论模型与数据通过综合分析各方面的影响因素，将我国私人汽车拥有量(万辆)作为因变量，国民总收入GNI本文用GNI指标反映居民收入情况、国公路里程以此来反映私人汽车的使用条件、全国汽车产量、关税、以及进口汽车产量为自变量，以此建立计量经济模型。运用该模型，对影响我国私人汽车拥有量的因素进展分析，并预测未来我国私人汽车拥有量的变化情况。表1 变量符号及单位说明变量符号单位Y我国私人汽车拥有量万辆GNI国民总收入亿元*1全国汽车产量万辆*2进口汽车数量万辆*3关税亿元*4公路里程万公里表2 各变量统计数据表年份私人汽车拥有量Y万辆国民总收入GNI亿元全国汽车产量*1万辆进口小汽车数量*2万辆关税*3亿元公路里程*4万公里1998423.6583024.31631.8046313.04127.851999533.8888479.2183.21.9952562.23135.172000625.3398000.52072.1614750.48167.982001770.78108068.2234.174.6632840.52169.802002968.98119095.7325.17.0329704.27176.5220031219.23134977.0444.3910.3016923.13180.9820041481.66159453.6509.1111.60851043.77187.0720051848.07183617.4570.497.65421066.17334.5220062333.32215904.4727.8911.17801141.78345.7020072876.22266422.0888.8913.98671432.57358.3720213501.39316030.3930.5915.45211769.95373.0220214574.91340320.01379.5316.48371483.81386.0820215938.71399759.51826.5334.36532027.83400.8220217326.79468562.41841.6441.02702559.12410.6420218838.60516282.11927.6244.67832783.93423.75数据来源：?中国统计年鉴1999-2021?三、 建模过程由图1可以看出，我国私人汽车拥有量随年份的增加逐渐增长，且没有异常点。图1我国私人汽车拥有量随时间变化趋势图翻开Eviews7.0限定时间段为1998-2021年：图2 数据的起止终止年份将E*cel中的数据复制到Eviews中，如图：图3 我国汽车私有量为估计模型参数，根据已收集到的统计数据，利用最小二乘回归方程，得到如下结果图2：键入：LS Y C GNI *1 *2 *3 *4图4 模拟回归方程输出结果由此可见，该模型的，可决系数很高，F检验值224.4207，概率P值为0.0000，明显显著。但是当时，*1、*3、*4的回归系数为通过显著性检验，这说明可能存在严重的多重共线性。一多重共线性检验计算各个解释变量的相关系数，得到以下列图图3：键入：COR Y GNI *1 *2 *3 *4 由图中可以看出，每个因素与私人汽车拥有量都高度相关，各解释变量之间也是高度相关的，证实确实存在严重的多重共线性。因此，首先应修正多重共线性，采用逐步回归的方法，以此解决多重共线性。图5 相关系数矩阵图第一步：建立一元回归模型相关系数检验说明，我国国民总收入GNI与私人汽车拥有量的相关性最强，所以，设作为最根本的模型。第二步：将其余变量逐个引入模型，估计结果见表6其中括号里的数字为t统计量值。表6 私人汽车拥有量逐步回归分析结果模型*1GNI*2*3*4Y=f(*1)4.0680(17.53)0.95940.9563Y=f(*1,GNI)0.8527(0.85)0.0145(3.27)0.97860.9750Y=f(*1,*2)2.2211(3.44)88.3734(2.98)0.97670.9728Y=f(*1,*3)2.3042(3.95)1.6440(3.18)0.97800.9743Y=f(*1,*4)4.3513(8.34)-1.7773(-0.61)0.96070.9541Y=f(*1,GNI,*2)-0.0883(-0.11)0.0120(3.57)71.2081(3.29)0.98920.9863Y=f(*1,*2,*3)1.7927(2.81)52.9739(1.58)1.0888(1.81)0.98200.9771Y=f(*1,*2,*4)1.4906(1.43)105.0446(2.99)2.3962(0.90)0.97830.9724Y=f(*1,GNI,*2,*3)-1.0504(-1.03)0.0195(3.16)100.0705(3.46)-1.2172(-1.42)0.99100.9874Y=f(*1,GNI,*2,*4)0.1872(0.24)0.0163(3.85)39.8313(1.38)-3.6241(-1.54)0.99130.9878Y=f(*1,*2,*3,*4)2.1269(1.99)34.9511(0.61)1.3394(1.51)-1.4196(-0.40)0.98230.9753Y=f(*1,GNI,*2,*3,*4)-0.5566(-0.50)0.0206(3.32)67.7728(1.63)-0.8562(-0.94)-2.7419(-1.07)0.99200.9876从表6中可以看出，在根本模型中引入GNI之后，b1、b2的符号正确，但两个变量的t检验不显著，同理再分别引入其他三个解释变量，发现引入*1后，两个变量都能通过t检验且能提高拟合优度。因此，将Y=f(*1,GNI)作为根本模型，逐步引入其他变量。经过一系列逐步引入检验过程，最终确定我国私人汽车拥有量的函数为： t= (3.27) (0.85) DW=1.022 F=266.16 S.E=425.81(2)自相关性检验1残差分析如图7：在方程窗口中点击Resids按钮，得到图7图7 残差检验图从显示的残差分布图可知，残差分布存在着周期波动，说明可能存在自相关性。2偏相关系数检验如图8：在残差序列偏相关系数中，可以看出二阶偏相关系数较大，没有超过0.5，说明不存在自相关性。图8 偏相关系数检验图3BG检验如图9图9 BG检验图图10 拟合值和残差值图11 BPG检验输出图三异方差检验利用White检验如图12，得到辅助回归方程的，概率p值为0.9153，所以模型不存在异方差性。图12 White检验输出图四、 模型分析 t= (3.95) (3.18) DW=1.022 F=266.16 S.E=425.81通过研究我们可以得到结论：国民总收入、全国汽车产量、关税、进口汽车数量、公路里程都是与我国私人汽车拥有量相关程度很高的变量。根据所建立的计量经济模型，发现影响我国私人汽车拥有量变化的主要因素是全国汽车产量和国民总收入。由我国私人汽车拥有量的研究分析可以看出，随着经济的逐渐开展，人们对私人汽车的需求也日益增加，也可以进一步反响我国人民生活水平正一步步提高。而我国的汽车产量和国民总收入则是影响我国私人汽车拥有量的重要因素。五、 参考文献1佳.影响我国私人汽车拥有量的因素计量分析J，中国高新技术企业，2021.132雪、潜.关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测J，工业技术经济，2006.2593袁文.我国私人汽车拥有量的计量经济分析J.文理学院学报.2021.12. z.