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用计量经济学模型分析经济问题以陕西省为例.doc

上传人:精*** 文档编号:3108812 上传时间:2024-06-18 格式:DOC 页数:6 大小:178KB
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资源描述

1、用计量经济学模型分析经济问题摘要:本文运用计量经济学的分析方法利用柯布-道克拉斯生产函数模型对GDP与就业人数、固定资产投资总额之间的关系进行了分析,并通过计量经济学检验方法对模型进行了检验和修成,从而得出GDP与就业人数、固定资产投资总额在计量经济学方面的经济含义。关键字:计量经济学模型 柯布-道克拉斯生产函数 经济问题分析1. 问题的提出计量经济学自20世纪30年代形成以来,发展迅速,在经济学科中占有很重要的地位,在经济、社科领域也取得了广泛的应用。未来是计量经济学更好的服务于我们的生活,很多经济学家用计量经济学的方法建立了经济模型,通过这些模型,我们可以对人们的经济活动作出预测,以更好的

2、发展。我们学过柯布-道克拉斯生产函数,也学过其他的经济函数,但是GDP与就业人数、固定资产投资总额之间究竟有什么关系,他们是怎样彼此影响的?为了更好的理解计量经济学模型,也为了更好的理解柯布-道克拉斯生产函数,我们拟对陕西省1995年2009年的国民生产总值GDP、就业人数、固定资产投资等相关数据做一个分析,来验证模型,并找到一个合适的模型。2. 问题的解决估计全社会的生产函数模型有两个问题要加以考虑。一是经济变量指标的选择,既要符合经济理论和计量模型的要求,要要考虑到我国现行统计指标的实际情况;二是要保证样本数据的可采集性和口径的一致。一般来说,作为全社会口径的产出量指标的GDP是一个国家经

3、济核算体系的核心指标,分析GDP与相关经济因素的关系是最直观也是最有效的手段。我们选取柯布-道克拉斯生产函数模型对相关指标进行分析。假定生产中只有劳动和资本两种生产要素,且这两种生产要素是能够互相替代的。我们会建立一些生产函数模型,以便分析劳动(L)和资本(K)之间的依存关系,而柯布道格拉斯生产函数模型被认为是新经济增长模型的基础。因此,本文选择柯布道格拉斯生产函数模型对陕西省19952009年的GDP、固定资产投资总额和就业人数之间的关系进行一个辩证分析。以下是分析的过程:基本数据:陕西省1995年2009年的国民生产总值GDP、就业人数、固定资产投资总额的统计资料如下表所示。年份国内生产总

4、值GDP(亿元)就业人数(万人)L固定资产投资总额(亿元)KK居民消费价格指数PRICE19951036.851748358.8011718854398306404819961215.841776406.9010831122659375715619971300.01792464.8010281264591452140119981381.531802573.500.992139267157812519991487.61808646.300.9861508722655476720001660.921813796.2110041654303793037820012010.621785887.2010

5、071996643881032820022253.3918741016.900.9922271563102510120032587.721911.31390.2810122557036137379420043175.581884.71649.2810393056381158737220053772.691882.92035.2010183705982199921420064523.7418902659.3710154456887262006920075369.851922.03152.2810485123903300790120086851.321946.54569.1610596469613

6、431459920098186.651919.45270.30.993382443615307452资料来源:中国统计年鉴(一) 模型的选择以及相关系数的解释在经济学的分析中,为了研究经济增长,通常会将相关因素建立一个经济增长模型。并且假定生产中只有劳动和资本两种生产要素,且这两种生产要素是能够互相替代的。我们会建立一些生产函数模型,以便分析劳动(L)和资本(K)之间的依存关系,而柯布道格拉斯生产函数模型被认为是新经济增长模型的基础。因此,本文选择柯布道格拉斯生产函数模型对陕西省19952009年的GDP、固定资产投资总额和就业人数之间的关系进行一个辩证分析。在没有技术进步的条件下,柯布道格拉

7、斯生产函数可以表示为式中。在模型中包含国内生产总值GDP;就业人数L;固定资产投资总额K。为了消除价格因素对模型的影响,我们引入居民消费价格指数PRICE,并对GDP、固定资产投资总额进行标准化处理。于是便有,Y=GDP/PRICE;X=K/PRICE. 柯布-道格拉斯生产函数为 +次齐次生产函数,进一步有:+1时规模报酬递增;+=1时,规模报酬不变;+1时,规模报酬递减。(二)对模型进行估计柯布道格拉斯(C-D)生产函数模型 两边取自然对数(取对数是为了消除时间序列异方差的影响)得到: (1)令 则,可将柯布-道格拉斯生产函数转换为标准的二元线性回归模型为了方便计算,我们将数据根据我们的定义

8、转换一下,得到新数据:年份YX1X219956.7860845.7248917.48661319967.0234555.9287917.48211919977.1425046.1139037.49108819987.2389796.3597477.49665219997.3190186.4853687.49997720007.4111356.6758237.50273820017.5992236.7810587.48717420027.7282236.9324487.5358320037.8466047.2253367.55553920048.0249877.2351157.541524200

9、58.2177047.6005027.54056820068.4022067.8709687.54433220078.5416728.0089977.56112220088.7748728.369767.57378820099.0172858.5768767.559768利用EViews输出结果可得VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-5.677558.9738760.6326760.5388X10.7757170.04502517.228570.0000X20.4450671.231303-0.3614600.7240R-squared

10、0.993311Mean dependent var7.804930Adjusted R-squared0.992196S.D. dependent var0.674955Log likelihood22.68485F-statistic891.0154Durbin-Watson stat1.967874Prob(F-statistic)0.000000 (2) (0.6327) (17.2286) (-0.3615) 于是,得到的柯布-道格拉斯生产函数估计方程为:这是我们得到的基本估计模型,但是模型能否通过诸多检验,我们后面要一一检验。(三)经济意义这个经济模型阐述了陕西省19952009年

11、的GDP、固定资产投资总额和就业人数之间的函数关系。在这个关系中,GDP(四)异方差检验做怀特检验,结果如下:F-statistic0.413293Probability0.746813Obs*R-squared1.519476Probability0.677783因为= Obs*R-squared=1.519476所以,=16.919,则结论是该回归模型中不存在异方差。(五)自相关检验用LM检验法:F-statistic1.071691Probability0.536128Obs*R-squared11.44134Probability0.246665=11.44134=16.919,所以(

12、2)式可以通过LM检验,不存在自相关(六)多重共线性检验由(2)式可知,该模型不能通过t检验。首先要判断解释变量之间是否存在多重共线性,多重共线性的检验可以利用两个解释变量的相关性检验。检验方法如下VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C7.2873680.028868252.44020.0000X10.0335100.0040608.2541890.0000R-squared0.839767Mean dependent var7.523922Adjusted R-squared0.827441S.D. dependent var0.0323

13、310.839767,解释变量之间存在多重共线性,所以我们要修改模型,试着消除多重共线性的影响将代入模型(1)中,(A为常数)得到:VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.3339880.01717319.448500.0000X1/X20.7496560.01818741.219720.0000R-squared0.992407Mean dependent var1.037039Adjusted R-squared0.991823S.D. dependent var0.085613S.E. of regression0.007742Akaike info criterion-6.760789Sum squared resid0.000779Schwarz criterion-6.666382Log likelihood52.70591F-statistic1699.065Durbin-Watson stat2.091265Prob(F-statistic)0.000000Y/x2=0.333988x2+0.749656(x1/x2)x2 (19.44850) (41.21972)0.992407 F=1699.065 DW=2.091265由这些可以得到修改后的柯布道格拉斯生产函数模型为 (3)

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