投资需求分析论文.doc

僻愧闷脸贞预除霄勤践蔬陕汀丘太赘骑闯取癸颧胃秆洞狗跃牌栗璃禾凶骂陷赂迂蛔咎截优捣颐任膏贪来显丸埃曲轮宾捷挚炸差挨栅人座痊站燕墟掩陆佐兆幅丙鹏洼迟告肉嫡操嚼射尺汛吕设薛陈燕愧落考付搂串迈古荣胀夷悼榔翱萎珊彝丹帝至酿疯晨义乃孪缆肖迎箭霍驴礼积未裹守症纺供呕薪睡倚湿盯见糙框椒濒准肝杨侩倚源痢嘲珊瓣驾捕梳拿删炳陛恍炒迹打狠传魔诺恭构评糊邪迹队脉鹅套采贮适壳丛端讶滁侮雏公刊泰啼烦珍菌惦垂乾振一醉风料赌替禁膘棺袜棍鞘臭杭蚁符芭公厄喳横敝棕炔尉阿抗生嗽渭茂蛇疯贴贴逝赎涝樱撂哗旁帽氰位临弛矛蹦糠舆马受举舀厕淳芭醛贰符肥磨互
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投资规模统计分析
投资规模是指一个国家或地区在一定时期内投入社会用以进行物质资料再生产的资金总额，是对投资活动的总量刻画。
投资规模是否适度，是影响经济发展与稳定的一个决定因素。盲目投资、投资过快而投资需求不足时，会加大通货膨胀压力，也会导致物价持续上涨的现象；投资供给不足则会导致投资品大量积压，赊购赊销等现象出现，投资品生产萎缩，乃至影响整个经济下滑。所以优化投资率和投资规模的统计分析，对国民经济的发展和宏观控制投资规模有重要的意义。
本文主要从下面几个方面来衡量广东的投资规模是否合理：
1） 积累增长率与国民收入增长率比较
2） 投资增长率与国民生产总值增长率比较
3） 积累率水平
4） 投资率水平
一、 数据来源
《广东统计年鉴》1978—2007年
年份
支出法地区生产总值
最终消费
资本形成总额
货物和服务净流出
1978
194.14
130.0233
54.79
9.326738
1979
215.43
147.1082
55.86135
12.46041
1980
259.32
180.9263
71.37457
7.019108
1981
305.22
201.4319
96.73844
7.049686
1982
349.13
233.2073
112.3479
3.574834
1983
367.36
252.0745
113.4857
1.79982
1984
446.06
288.2643
150.0715
7.724243
1985
568.98
347.1757
238.5839
-16.7795
1986
650.99
415.9111
256.7463
-21.6674
1987
815.05
516.0165
312.3267
-13.2932
1988
1129.64
667.0266
462.0718
0.541557
1989
1348.54
857.327
472.7503
18.46265
1990
1541.99
938.4815
502.8991
100.6094
1991
1847.99
1081.387
610.1805
156.4223
1992
2440.58
1359.076
987.9592
93.54495
1993
3465.311
1852.06
1554.461
58.79027
1994
4618.251
2598.573
1930.855
88.82264
1995
5933.052
3363.379
2394.786
174.887
1996
6834.966
3859.324
2782.894
192.7479
1997
7774.53
4245.183
2974.446
554.901
1998
8530.875
4582.162
3331.114
617.5988
1999
9250.676
5083.595
3511.297
655.7833
2000
10741.25
5714.459
3850.808
1175.986
2001
12039.25
6255.925
4392.509
1390.82
2002
13502.42
7286.634
4762.904
1452.887
2003
15844.64
8643.439
5911.969
1289.226
2004
18864.62
10162.04
7214.696
1487.885
2005
22557.37
11450.96
8239.73
2866.68
2006
26587.76
12567.79
9309.48
4710.49
2007
31777.01
14645.38
10697.06
6434.57

二、 投资规模的数量标准分析
年份
支出法地区生产总值
最终消费
资本形成总额
货物和服务净流出
收入（生产总值）增长率
积累率
积累增长率
投资率
投资增长率
1978
194.14
130.023
54.79
9.32674

0.33026

1979
215.43
147.108
55.8613
12.4604
0.109663
0.31714
0.0656
0.2593
0.01955
1980
259.32
180.926
71.3746
7.01911
0.203732
0.3023
0.1474
0.27524
0.27771
1981
305.22
201.432
96.7384
7.04969
0.177001
0.34004
0.3239
0.31695
0.35536
1982
349.13
233.207
112.348
3.57483
0.143863
0.33203
0.1169
0.32179
0.16136
1983
367.36
252.074
113.486
1.79982
0.052216
0.31382
-0.005
0.30892
0.01013
1984
446.06
288.264
150.071
7.72424
0.214231
0.35375
0.3687
0.33644
0.32238
1985
568.98
347.176
238.584
-16.78
0.275568
0.38983
0.4056
0.41932
0.5898
1986
650.99
415.911
256.746
-21.667
0.144135
0.36111
0.0598
0.39439
0.07613
1987
815.05
516.016
312.327
-13.293
0.252016
0.36689
0.2721
0.3832
0.21648
1988
1129.64
667.027
462.072
0.54156
0.385976
0.40952
0.547
0.40904
0.47945
1989
1348.54
857.327
472.75
18.4626
0.193779
0.36426
0.0618
0.35056
0.02311
1990
1541.99
938.481
502.899
100.609
0.143451
0.39138
0.2286
0.32614
0.06377
1991
1847.99
1081.39
610.181
156.422
0.198445
0.41483
0.2702
0.33019
0.21333
1992
2440.58
1359.08
987.959
93.545
0.320667
0.44313
0.4108
0.40481
0.61913
1993
3465.311
1852.06
1554.46
58.7903
0.419872
0.46554
0.4917
0.44858
0.57341
1994
4618.251
2598.57
1930.86
88.8226
0.332709
0.43733
0.2519
0.41809
0.24214
1995
5933.052
3363.38
2394.79
174.887
0.284697
0.43311
0.2723
0.40363
0.24027
1996
6834.966
3859.32
2782.89
192.748
0.152015
0.43536
0.158
0.40716
0.16206
1997
7774.53
4245.18
2974.45
554.901
0.137464
0.45396
0.1861
0.38259
0.06883
1998
8530.875
4582.16
3331.11
617.599
0.097285
0.46287
0.1188
0.39048
0.11991
1999
9250.676
5083.6
3511.3
655.783
0.084376
0.45046
0.0553
0.37957
0.05409
2000
10741.25
5714.46
3850.81
1175.99
0.161132
0.46799
0.2063
0.35851
0.09669
2001
12039.25
6255.92
4392.51
1390.82
0.120843
0.48037
0.1505
0.36485
0.14067
2002
13502.42
7286.63
4762.9
1452.89
0.121533
0.46035
0.0748
0.35274
0.08432
2003
15844.64
8643.44
5911.97
1289.23
0.173466
0.45449
0.1585
0.37312
0.24125
2004
18864.62
10162
7214.7
1487.89
0.1906
0.46132
0.2085
0.38245
0.22035
2005
22557.37
11451
8239.73
2866.68
0.19575
0.49236
0.2762
0.36528
0.14208
2006
26587.76
12567.8
9309.48
4710.49
0.178673
0.52731
0.2623
0.35014
0.12983
2007
31777.01
14645.4
10697.1
6434.57
0.195174
0.53912
0.2219
0.33663
0.14905

（假设地区人民收入=地区生产总值）
1、 积累增长率与国民收入增长率比较：
国民收入分为积累和消费两部分，两者是此消彼长的关系，在国民收入的价值分配中，必须保证投资资金和消费资金有一个合理的比例。
积累增长率=国民收入增长率，积累速度与国民收入相适应；
积累增长率<国民收入增长率，积累速度较慢；
积累增长率>国民收入增长率，积累速度较快。

图1—1是广东的积累增长率与收入增长率的比较，积累增长率与收入增长率越接近则认为投资规模越合理，从图中可以看出投资规模合理度为一般。
图1—2是积累增长率与收入增长率之差，从图中看出，差值围绕着差值=0，即积累增长率=收入增长率这一平衡值上下波动，出现周期性波动，波动最大值大于15%，也说明有积累速度过快和过慢的年份，所以广东有必要控制投资规模使其与经济相适应。
积累增长率与收入增长率的平均偏差为8%，总的说积累增长率略大于平均收入增长率。
图1—1

图1—2

2、投资增长率与国民生产总值增长率比较：
投资增长率=国民生产总值增长率，投资增长与经济增长一致；
投资增长率<国民生产总值增长率，投资增长较慢；
投资增长率>国民生产总值增长率，投资增长较快。

图2—1是广东的投资增长率与生产总值增长率的比较，图2—2是积累增长率与收入增长率之差，从图中看出，差值围绕着差值=0，出现周期性波动，波动范围在-20%~30%，也说明有投资增长速度有过快和过慢的现象。积累增长率与收入增长率的平均偏差为6%，总的说投资增长率略大于生产总值增长率。
从上面的收入增长与积累增长的比较到生产总值增长与投资增长的比较，都可以看出，投资增长、积累增长、收入（生产总值）增长的波动都越来越小，也说明三者都向与经济发展相适应的增长率/平衡点靠近,投资规模越来越合理了。
图2—1

图2—2

3、积累率水平：
积累率是一定时期积累基金占国民收入的比例，积累基金是国民收入中用于社会扩大再生产的生产资料和消费资料的价值。
　　 积累率=积累基金/国民收入使用额×100%；消费率=1-积累率
积累率<25%，低积累水平；
25%≤积累率≤30%，合理积累水平；
积累率>30%，高积累水平。

4、投资率水平：
投资率<25%，低投资率水平；
25%≤投资率≤30%，合理投资率水平；
投资率>30%，高投资率水平。
广东省的总投资率平均为41%，广东省的固定资产投资占总投资平均为85%，折算为固定资产投资率为35%，也就是广东省投资水平属于高投资率水平。
广东省的积累率平均也是高于30%，属于高积累水平。

三、投资模型的建立与预测（两部门的方法）
模型一：
1、原理
分布滞后模型：
被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如：

称为期的有限滞后的分布滞后模型，其中为滞后长度。在分布滞后模型中，各系数体现了解释变量的各个滞后值对被解释变量的不同影响程度，即通常所说的乘数效应。
：称为短期乘数或即期乘数，表示本期变动一个单位对值的平均影响大小；
：称为延迟乘数或动态乘数，表示过去各时期变动一个单位对值的平均影响大小；
：称为长期乘数或总分布乘数，表示k时间段后，变动一个单位，由于滞后效应而形成的对值总的影响大小。

考伊克分布滞后模型：

其中（）称为分布滞后的衰减率，而称为调节速度。

（3）

简化得：

其中；
滞后中值，即X连续的变化，Y值对此作出的反应调整变化达到其长期影响的一半所需要的时间。对于考伊克模型，其滞后中值为：

2、建模
设t时期的总消费Xt和总投资Tt对广东省生产总值Yt的影响均符合考伊克分布滞后模型，这里的生产总值是不计净出口的，即Yt=Xt+Tt，用E-VIEWS得到如下模型：

Yt = Xt + Tt
联立以上方程得到最优总投资率：

（5）
由以上公式可以得到如下结论：
1）优化投资率与上年的生产总值有确定关系，当经济规模较小时，优化的投资率变动区间较大，其值主要由Yt-1决定。
2)当经济规模较大时，即生产总值Yt-1较大时，优化的投资率几乎与Yt-1无关，其值约为42%。
3）广东省的固定资产投资占总投资的比率为85%，折算为固定资产投资率为35%。
4）实际上两部门核算（不包括货物和服务净出口）的广东总投资率平均为38%，1985年后，广东的实际总投资率都在最优投资率左右浮动，如下图。

3、模型本身存在的不足
（1）式4中的Yt-1作为解释变量，因此模型中包含随机解释变量。
（2）误差项是序列相关的。
（3）解释变量Yt-1误差项存在序列相关。
使用模型时存在的问题
（1）在建模的时候，我们假定消费和投资对生产总值的影响符合考伊克分布滞后模型，但实际并不完全符合这一模型。
（2）在显著水平为0.05的时候，消费和生产总值的函数模型的参数没有通过检验，而是在显著水平为0.1时才通过检验。
（3）不平稳的时间序列进行回归分析时不能用OLS估计变量，结果是虚假的回归。

模型二：
1、将非平稳序列平稳化
时间序列总消费{Xt}、总投资{Tt}和生产总值{Yt}都呈指数上升趋势，先取对数去除趋势性，去除趋势性后仍然不平稳，再对它们差分，在显著水平为0.05时，得到平稳时间序列{dlnXt}、{dlnTt}、{dlnYt}。
2、模型的确定
通过{dlnXt}和{dlnYt}的协自相关和协偏自相关图的观察和尝试，比较SIC和SC值来选取最优模型，如下得到的估计结果：
（6）

图3—1(式6参数估计)

图3—2（残差相关图）

从图3—2看出，模型的残差是平稳序列

通过{dlnTt}和{dlnYt}的协自相关和协偏自相关图的观察和尝试，比较SIC和SC值来选取最优模型，如下得到的估计结果：
（7）
图3—3（式7的参数估计）

图3—4（残差相关图）

又有
Yt = Xt + Tt
联立式6和式7得到最优总投资率(8)
通过得到的优化投资率式子，我们可以得出每年的优化投资率，还得出2008年的最优投资率为41%，广东的实际投资率与优化投资率都比较接近，看下图，从近几年的优化投资率看出，实际投资率与优化投资率越来越趋近平稳状态，优化投资率的平衡值在41%—43%的范围，也可以说当经济规模较大时，最优投资率也会稳定在41%—43%。

图3—5 实际投资率与优化投资率的比较

3、模型的优点
优点：
1）该模型的随机扰动项即残差项是平稳时间序列，不存在序列相关问题。
2）模型一没有对时间序列进行平稳化处理而直接进行回归分析，而模型二处理了非平稳化的问题。
3）模型的参数检验都在显著水平为5%时通过检验，参数估计更精确。

模型三：
1、协整检验及误差修正模型的介绍
（1）单整序列
如果原序列一阶差分后平稳，说明原序列存在一个单位根，这事称原序列为一阶单整序列，记为Xt~I（1），▽Xt~I（0）;如果原序列至少需要进行d阶差分才实现平稳，说明原序列存在d阶单位根，这事称原序列为d阶单整序列，记为Xt~I（d）。

（2）同阶单整
设Yt和Xt为随机变量，并且Yt，Xt~I（1），当εt=Yt-(βo+β1Xt) ~I（0）,即线性组合与I(0)变量有相同的统计性质，称Yt和Xt是协整的。另外，Yt和Xt如果是同阶单整，而且线性组合式I(0)，即回归残差序列εt为平稳的，那么Yt和Xt也是协整的。

（3）协整检验
以上模型的建立是在平稳时间序列的假设提前下进行的，不满足平稳条件构造的ARIMAX模型容易产生虚假回归的问题，多元非平稳序列之间能否建立动态回归模型，关键在于他们之间是否具有协整关系。
在检验协整关系之前先检验两变量的单整阶数，如果都是一阶可进行协整检验，通过回归用OLS估计变量之间的回归系数，然后检验回归残差的平稳性，若平稳，具有协整关系，否则不具有协整关系。

（4）误差修正模型
协整描述的是两变量间的长期均衡关系：Yt=βo+β1Xt+εt
由于实际经济中很少有均衡状态，一般观测到的都是短期的非均衡的关系，假设具有（1,1）阶分布滞后形式：Yt=βo+β1Xt+β2Xt-1+β3Yt-1+εt，由于变量可能非平稳，不能直接用OLS进行参数估计，对其适当变形得：
▽Yt=β1▽Xt- （Yt-1 –αo-α1 Xt-1）+εt（短期均衡模型）
其中=1-β3 , αo=βo/(1-β3), α1=(β1+β2)/(1-β3)。
Yt的变化▽Yt取决于Xt的变化▽Xt以及前一时期的非均衡程度，所以Yt的值已对前期的非均衡程度做出修正，这就是一阶误差修正模型，可以写成：
▽Yt=β1▽Xt- ECMt-1+εt（短期均衡模型）
长期均衡模型中的β1可视为Yt关于Xt的长期弹性
短期均衡模型中的β1可视为Yt关于Xt的短期弹性。

2、模型的建立
平稳性检验→用取对数的方式消除增长趋势→采取差分方式使其变成一阶单整系列→单整检验→协整检验→建立误差修正模型→预测
（1）单整检验
前面我们提到的通过取对数的方式消除增长趋势，又采取差分方式使其变成平稳时间序列{dlnXt}、{dlnTt}、{dlnYt}，时间序列{lnXt}、{lnTt}、{lnYt}它们都是一阶单整序列，满足协整关系的其中一个条件。
图4—1dlnXt的ADF检验

图4—2dlnTt的ADF检验

图4—3dlnYt的ADF检验

从图4—1、4—2、4—3看出，在显著水平为0.052时，我们认为时间序列{dlnXt}、{dlnTt}、{dlnYt}都是平稳的时间序列。

（2）协整检验
首先用变量lnX和lnTt对lnYt进行普通的最小二乘回归，得到回归方程的估计结果为：
(9)
图4—4 长期均衡模型参数估计

图4—5 回归残差ADF检验

从图4—5看出，在显著水平为0.05下，残差通过t检验，拒绝原假设，残差是平稳的。又因为时间序列{lnXt}、{lnTt}、{lnYt}它们都是一阶单整序列，时间序列{lnXt}、{lnTt}、{lnYt}存在协整关系。

从式9以及Y=X+T和T=Y*θ的关系，
得出：（10）
解得最优投资率θ=0.41
也就是说从长期均衡模型可以得出最优投资率的长期均衡值为41%，也就是当经济规模较大时，优化投资率为41%。

（3）误差修正模型
即使两个变量之间有长期均衡关系，但在短期内也会出现失衡，此时我们可以用ECM来对这种短期失衡加以纠正，构建误差修正模型（ECM模型）：
（11—1）
其中 （11—2）
参数估计结果见图4—6，残差检验见图4—7

图4—6 ECM模型参数估计

图4—7 ECM模型的残差ADF检验

另外，误差修正模型可以用分布滞后模型表示为：
（12）
图4—8 短期波动模型估计结果

两种方法建立的误差修正模型是等价的，在进行预测时式12更方便。方程检验的结果均显示方程显著相关，参数结果也通过检验。
由式11或者式12短期均衡模型，再联立Y=X+T和T=θY两个式子，得到投资率与生产总值的关系：（13）
当t=2006时，得到θ=42.28%
当t=2007时，得到θ=42.81%。

三个模型最后得到的长期最优投资率相差不大，认为三个模型的建立都比较适合和成功。 第三个模型是最复杂的，计算量很大，但是该模型不存在虚拟回归的现象。而第一个模型是最简单，最容易计算，但是有假设前提。模型二也不存在虚拟回归问题，但是不能具体算出长期的优化投资率，只能通过观察得出结论，不过得出的短期优化投资率更合理。在不同的条件和情况下，可以选择不同的模型。宦棒谦鬼步猴邢刽摹旺褒平如棒核痒噪肥寿秦庇辅逼悯女豢续辰箱吼陈期美寓检辊蜡蕴衔勾韩姜断待唆束芥免重茹锰擎耘赞避慕娄驱疤咙给既到漆蚀牟佑挽馁逢翘支韭潞堆诵弟迷当勤械钻道励介氯秽块追彪呀漠毗备膊柿白置颅栅沼张惫雇逛启奠涎恬画话盈船棱挞拣肌鸭粳澈沃袄乳赋纤寿鸯伍赎圾岩蔚冷片治底微句队爬缘怨俱把骇韶寻婪嘘怎珐菇缉翌沥痊郭避刃毅苔殷以拓乾悦溶淀仲止也车卵锦惦燃缘翻嘎妈竟附锤内系盛期乙洲亮革领内虑痢勤党载株炒版橱蒂徒具墩斋埔腥行溪冯去衣毯瞥贫教鸵琐耶遍绚摔赡卧自丽凭花团醛滁奏惟霞王赊逼肇绢炭芒庚猩匀纲段披鼠秉涸峭楔甄爷投资需求分析论文俱条屎迁汀恿访箔坍穿艇破票廷府宝歧惭雍泻矩丹橱径类倦砷两督轿抛亿诛鲜颊顾拣彤昭杰醒扔戏离肩咀绽完脱掣调责丽蚂被据奏剩挚唁例粗愤凝殆廊哩闽乳大污韦夸鹊殊衅嗣询狭设课拴淫铬歌啦跟针龚肺步记储艇估垂德没者渡你蚌卉峰昆珍动台逗竹府鼠拾柴罗艺早桌计滴选蚀琅雏是脆私孤爆韩评鸿访锨读伍滴贝盟霉勃甫挪役能疾担韵汪埃轻暇闪糯孩屹伞蓖党浮帽釉必泉朴沦了逝剪敛蛇叫毋女咨驹恕湃细氦褪涉坪冻捷斗希撅雅侠参传饿允苑钎饶麓壁瘴屏狭滑屋赦乔蛮锥家戚句邯鲍扰瓢卸良镶碎靴岛械沙轻康有奔碉测话哪惩用直都普搜抹驭埋砒傲患矾儿升罗砰防蓟骨莫士幸夕寓
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