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舒晓璐计量论文 W u h a n In stitu te o f T e ch n o lo g y 1972 W uhan Institute ofTec hn olo gy 计量经济学课程论文 中国城市人口增长与经济增长的关系 学 院:管 理 学 院 班 级:09 工商管理 02 班 姓 名:舒 晓 璐 学 号:0 9 2 0 0 2 0 2 1 9 指导...

舒晓璐计量论文
W u h a n In stitu te o f T e ch n o lo g y 1972 W uhan Institute ofTec hn olo gy 计量经济学课程 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 中国城市人口增长与经济增长的关系 学 院:管 理 学 院 班 级:09 工商管理 02 班 姓 名:舒 晓 璐 学 号:0 9 2 0 0 2 0 2 1 9 指导教师:李 菲 2012 年 6 月 18 日 1 在经济学、金融学、管理学、营销学及其他相关学科的研究中,越来越多地使用到定 量分析。经济计量学在经济计量方面的学科地位举足轻重。作为一名学习经济管理类学科的 学生,学好经济计量学对以后独立分析经济问 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 、经济现象非常重要。 这学期学习完达莫达尔·N·古扎拉蒂的《经济计量学精要》有必要结合实际分析一个 经济问题,对掌握基本的经济计量方法很有必要。本文研究的经济问题是中国城市人口的增 长问题。 1 为什么要研究中国城市人口增长的问题 2011 年是中国城市化发展史上具有里程碑意义的一年,城镇人口占总人口的比重首次 超过 50%。这标志着中国发展进入了一个新的成长阶段,城市化成为继工业化之后推动经 济社会发展的新引擎。 据 2010 年中华人民共和国第 6 次全国人口普查的数据,中国总人口已经超过 13.7 亿, 仍然是全球人口最多的国家。2011 年中国城市人口已经超过农村人口,城市人口的逐渐增 长标志着我国城市化水平已步入新的水平,必将推动中国经济社会的新发展。 因此研究中国城市人口增长的问题有利于把握城市人口增长规律,进一步研究城市化对 我国经济的贡献。 2 中国城市人口增长的计量研究 按照计量经济的一般分析步骤,中国城市人口增长的计量研究分为以下八个步骤: (1) 依据经济理论建立一个理论假说。 (2) 收集数据。 (3) 设定数学模型。 (4) 设立统计或经济计量模型。 (5) 估计经济计量模型参数。 (6) 核查模型的适用性:模型设定检验。 (7) 检验源自模型的假设。 (8) 得出经济结论并利用模型进行预测。 2.1 建立一个理论假说 城市人口的增长是由多种因素共同决定的,在研究之初,我引入了影响城市人口增长最 重要的两个因素:国家总人口和国家经济水平。 国家总人口的增长对国家城市人口的增长是毋庸置疑的,近些年伴随我国总人口的不断 增长,城市人口也出现了增长,因此我预期我国城市人口的增长与总人口的增长呈正的相关 性。 从人口学的角度来讲,经济的增长是城市人口的增长的主要因素。城市的发展离不开经 济的增长,而城市的增长也必然引起城市人口的增加,因此我预期我国城市的增长与我国经 济的发展呈正的相关关系。 2.2 收集数据 在 2.1 的理论假设前提下,需要收集三个变量的三组数据,分别是我国城市人口数、我 国总人口数、我国 GDP 的数据,他们都是时间序列数据 特别值得一提的是用我国 GDP 来衡量我国经济发展的情况。 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 1 给出了中国 1978~2010 2 年的城市人口、总人口和 GDP 数据。 数据来源于 2010 年统计年鉴。 表 1 1978~2010 年中国城市人口、总人口和 GDP 数据 年 份 城市人口 (单位:万) 总人口 (单位:万) GDP (单位:亿) 1978 17245 96259 3645.2 1979 18495 97542 4062.6 1980 19140 98705 4545.6 1981 20171 100072 4889.5 1982 21480 101654 5330.5 1983 22274 103008 5985.6 1984 24017 104357 7243.8 1985 25094 105851 9040.7 1986 26366 107507 10274.4 1987 27674 109300 12050.6 1988 28661 111026 15036.8 1989 29540 112704 17000.9 1990 30195 114333 18718.3 1991 31203 115823 21826.2 1992 32175 117171 26937.3 1993 33173 118517 35260.0 1994 34169 119850 48108.5 1995 35174 121121 59810.5 1996 37304 122389 70142.5 1997 39449 123626 78060.9 1998 41608 124761 83024.3 1999 43748 125786 88479.2 2000 45906 126743 98000.5 2001 48064 127627 108068.2 2002 50212 128453 119095.7 2003 52376 129227 135174.0 2004 54283 129988 159586.8 2005 56212 130756 183618.5 2006 58288 131448 215883.9 2007 60633 132129 266411.0 2008 62403 132802 315274.7 2009 64512 133450 341401.5 2010 66978 134091 403260.0 3 2.3 设定城市人口增长的数学模型 我们设定 Y 为中国城市人口数量(万),P 为中国总人口数量(万),G 为中国 GDP 数 量(亿)。 为了观察 P 和 G 与 Y 的变动关系,首先根据变量数据做散点图,见图 1 和图 2。 图 1 1978~2010 年中国城市人口与总人口回归图 图 2 1978~2010 年中国城市人口与 GDP 回归图 从上图可知,城市人口数(Y)与总人口数(P)及 GDP(G)都呈线性关系。城市人 口数(Y)与总人口数(P)呈正的相关关系,与 GDP(G)也呈正的相关关系。这也验证 了在 2.1 部分的预期。 于是构建三个变量之间的简单数学模型: Y=B1+B2P+B3G (1) 式(1)表面 Y 与 P、G 线性相关。由图 1 和图 2 可知,P 的斜率 B1 为正,G 的斜率 B2 也为正。 2.4 设定城市人口增长的计量经济模型 式(1)给出了城市人口数与总人口数及 GDP 之间关系的纯数学模型。但是影响城市人 口数量的因素并不只是总人口数和 GDP,还有其他的一些因素,因此把这些因素都包括在 变量 u 中,这样式(1)可以写成: Y=B1+B2P+B3G+u (2) 这就是城市人口增长的计量经济模型。 2.5 估计经济计量模型参数 利用表 1 给出的数据,用 Eviews 软件估计出式(2)中的 B1、B2和 B3,结果如下图 3。 基本结果如式(3): Y=—53210.10+0.7266P+0.0635G+e (3) Se= (4826.59) (0.0438) (0.0049) t= (-11.0244) (16.5856)(13.0214) p= (0.0000) (0.0000) (0.0000) R2 =0.9866 F=1101.942 回归结果表面,总人口数(P)的参数是 0.7266,表明在其他条件不变的情况下,P 与 Y 的相关系数是 0.7266,与预期的正相关性相符合,且是统计显著的。GDP(G)的参数 0.0635, 表明在其他条件不变的情况下,G 与 Y 的相关系数是 0.0635,与预期的正相关性相符合, 且是统计显著的。截距项-53210.10 表明当 P 和 G 都为零的时候,城市人口数为-53210.10, 4 没有任何经济意义。F 统计量是显著的,表明 P、G 联合对 Y 的影响是显著的。 图 3 Eviews 估计结果 2.6 检查模型的适用性:模型设定检验 由图 3 的回归结果不难看到 GDP(G)的回归系数只有 0.0635,系数貌似很小,这是不 是意味着 GDP 对城市人口的影响不足呢?但是我们却发现回归系数却是显著的,这是为什 么呢?仔细分析会发现这是由于数据单位的原因。城市人口和总人口的数据单位都是万,而 GDP 的单位是亿。因此,如果将 GDP 数据进行单位变化的话,这个系数就会变大很多,人 们感觉 GDP 对城市人口的增长也就“重要”的多了。 由于总人口和 GDP 对城市人口的影响都是显著的,联合影响也是显著的,R2值接近 1, 因此式(2)的模型中并不存在多余变量。而根据经济理论,影响城市人口的因素也不存在 其他显著的因素,不会出现“过低拟合”的情况。另外,由于我们收集的总人口数据以及 GDP 数据都是 1978年之后的数据,因此总人口是否受计划生育的影响不再是一个变量,GDP 是否受改革开放的影响也不再是一个变量。 因此式(3)模型是一个较好的城市人口模型。 2.7 检查源自模型的假设 式(3)给出了各个回归系数的标准误(se)以及 t 值和 p 值,无论是用 2t 经验准则还 是看 p 值大小,可以看出各个回归系数都是显著的。 总人口数(P)以及 GDP(G)对城市人口(Y)的联合影响 F 值为 1101.942,相应的 p 值为 0.0000,因此联合影响也是显著的。调整后的 R2 值为 0.9857,说明模型拟合的较好。 2.8 利用模型进行预测 由于模型较好的拟合了真实的情况,因此我们可以根据模型进行预测。比如根据预测未 来某年的总人口数以及 GDP 数量就可以预测城市人口数,进而预测城市规模,有利于城市 规划的决策。 5 3 小结 3.1 理论基础及基本过程 本例的理论基础是用 OLS 最小二乘法估计一个线性回归模型。OLS 估计量是最优线性 无偏估计量,方差是所有估计方法中最小的。 用城市人口数 Y 作为模型的被解释变量,用总人口数 P 和 GDP 数量(G)作为解释变 量,建立一个如: Y=B1+B2P+B3G+u (4) 的两元线性回归模型,它是参数线性的,也是变量线性的。 估计出回归系数之后对模型设定进行了检验,对模型内的估计量进行了检验。检验结 果显示模型拟合较好,所有的估计量都是显著的,联合影响 F 统计量也是显著的。 对模型进行设定检验以及对估计量进行检验之后,就可以比照实际进行预测了。 3.2 出现的问题:自相关 由于模型中使用的数据是时间序列数据,且是历年相关的经济数据,因此可能会出现 自相关问题。 而在图 3 中的 Eviews 回归结果中,德宾-沃森 d 统计量为 0.184441,接近于 0,因此可 以看出历年相关经济数据具有正的相关性。补救措施可以用广义最小二乘法(GLS)。具体 操作在 EViews 里面操作完成。 将各个变量进行对数变换,然后以 lnY 为应变量,以 lnG、lnP 以及 lnY(-1)为解释变量 做对数线性回归。结果如图 4。 图 4 对数线性回归 Eviews 估计结果 通过观察图 5 的残差正态性检验图,其中 Jarque-Bera 的 p 值为 0.8769,大于显著性水 平 0.05,表明随机扰动项正态性假设成立。 继续做自相关检验,一阶和二阶自相关结果分别为图 6 和图 7。 6 图 5 对数线性回归的残差正态性检验 图 6 对数线性回归的一阶自相关的检验结果 7 图 7 对数线性回归的二阶自相关的检验结果 由图 6 和图 7 可见,一阶和二阶自相关“Obs*R-squared”项后面对应的伴随概率都大 于 0.05 的显著水平,因此不存在一阶和二阶自相关。 因此新的对数线性标准方程为: ln Yt=2.29-0.17lnP+0.02lnG+0.95lnYt-1+e (5) Se= (1.53) (0.14) (0.01) (0.04) t= (1.49) (-1.17) (1.68) (23.32) T=32 R2 =0.9991 F=11001.45 D.W=1.57 4 参考资料 1.《经济计量学精要》,达莫达尔.N.古扎拉蒂,机械工业出版社,2010.6.1 2.《计量经济学软件:EViews 操作简明教程》,刘巍,暨南大学出版社,2009.4.1 3.《2010 中国统计年鉴》,中华人民共和国国家统计局,中国统计出版社,2010.9
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分类:经济学
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