宏观经济统计分析

课程论文题目我国固定资产投资对GDP影响的实证分析学生姓名***学号********专业***班级***院（系）***完成时间2013年*月*日[请进入页眉编辑状态再单击此处，键入论文题目]1摘要随着经济的发展，我国的固定资产投资额不断增加，对GDP的影响作用也越来越大。固定资产投资是维持经济增长的重要因素之一，本文根据1980年～2007年我国国内生产总值GDP和全社会固定资产投资的基本数据，应用线性回归和ARMA组合的方法对全社会固定资产投资与国内生产总值之间数量关系的基本规律进行研究和分析。关键词GDP/固定资产投资/回归分析/ARMA[请进入页眉编辑状态再单击此处，键入论文题目]21.引言全球经济低迷的形势下，贸易保护主义会进一步加剧，我国面临的贸易摩擦形势将更加严峻。面对外需紧缩，居民消费难以启动的情况下，固定资产投资对经济发展的带动作用是尤其重要的。固定资产对一个企业来说是其主要的生产资料之一，它的价值是企业在生产过程中逐渐地转移到所生产的产品上去的。而企业同时又是重要的市场主体，因此，对固定资产的投资间接影响到了一个经济体的产出，对整个地区或者国家的经济发展具有很大的促进作用，特别是近几年来，随着市场机制的逐步完善，经济增长的主要动力由供给一方转向需求一方，固定资产投资成为最积极的需求因素，更肩负起“扩大内需、启动消费、拉动经济”的重任。本文根据1980年～2007年我国全社会固定资产投资与国内生产总值GDP的统计数据，运用线性回归和ARMA组合分析方法研究固定资产投资与国民生产总值之间数量关系的规律。揭示了近年来固定资产投资与GDP的特点和变化趋势，可利用线性回归和ARMA合模型对固定资产投资和国内生产总值变化趋势进行预测，帮助有关部门和经营者制订经济政策进而实施宏观调控，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。2.线性回归分析方法及理论模型2.1一元线性回归方程的建立变量间的统计相关关系可以通过相关分析与回归分析来研究，相关分析主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。设固定资产投资变量x（单位：亿元），国内生产总值变量y（单位：亿元）。n组样本观测值为（xi,yi）,i=1,2,3,......n,则样本相关系数为[请进入页眉编辑状态再单击此处，键入论文题目]3回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量依赖关系的计算方法和理论。其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。在此设固定资产投资为解释变量x，国内生产总值为被解释变量y，设立一元线性回归模型：2.2最小二乘原理利用样本回归函数估计总体回归函数，是根据一个给定的包含n组X和Y观测数据的样本，建立样本回归函数，使估计值尽可能接近观测值Yi。最小二乘原理就是根据使估计值与观测值之差的平方和达到最小的准则，确定模型中的参数，建立样本回归函数。线性最小二乘法是应用最广泛的参数估计方法，它在理论研究和工程应用中都具有重要的作用，同时它又是许多其他更复杂方法的基础。线性最小二乘法是最小二乘法最简单的一种情况，即模型对所考察的参数是线性的。3.实证分析3.1数据来源与样本选择取1980年～2007年我国全社会固定资产投资与国内生产总值作为回归分析的研究对象。数据来源于《中国统计年鉴》，见表3.1：表3.1年份GDP固定资产投资总额（亿元）年增长%总额（亿元）年增长%19804545.611.89910.9-19814891.67.61916.05.5019825323.48.831230.428.0319835962.712.011430.116.2319847208.120.891832.928.1719859016.025.082643.238.75198610275.213.973120.622.70198712058.617.363791.721.51198815042.824.754753.825.37198916992.312.964410.4-7.22199018667.89.864517.02.42199121781.516.685594.523.85199226923.523.618080.144.43199335333.931.2413072.361.78199448197.936.4117042.130.37[请进入页眉编辑状态再单击此处，键入论文题目]4199560793.726.1320019.317.47199671176.617.0822974.014.76199778973.010.9524941.18.56199884402.36.8728406.213.89199989677.16.2529854.75.10200099214.610.6432917.710.262001109655.210.5237213.513.052002120332.79.7443499.916.892003135822.812.8755566.627.742004159878.317.7170477.426.832005183217.414.5288773.625.962006211923.515.67109998.223.912007249529.917.75137323.924.843.2一元线性回归分析从固定资产投资x与国内生产总值y这两个变量的散点图（见图3.1）可观测到两者之间的大体趋势基本上呈现一种直线的统计关系，因此考虑用一元线性回归方程Yi=β0+β1X1来拟合。利用表1的数据，由eviews6.0分析软件图3.1[请进入页眉编辑状态再单击此处，键入论文题目]5得到的回归方程：Y=14651.66+1.92*X（4.36）(25.32)R2=0.961F=641.07D.W=0.1463.2.1统计检验由表1可见：相关系数R2=0.961，显然国内生产总值y与估计资产投资x线性影响显著，国民生产总值与固定资产投资高度正相关。可决系数R2=0.990接近于1，说明回归直线与样本观测值拟合优度非常好，充分反映了因变量的波动中能用自变量解释的比例是非常大的。但由于D.W=0.146过于偏离2，残差存在很强的一阶自相关，为了更好的拟合模型，我将在回归的基础上上使用回归与ARMA模型。3.3回归与ARMA模型组合分析3.3.1ARMA阶数确定对3.2模型的残差序列进行Q检验，得到图3.2图3.2[请进入页眉编辑状态再单击此处，键入论文题目]6由残差的Q检验可认为残差存在二阶自相关，可将arma阶数确定为p=2,q=0。3.3.2方程确定用eviews6.0将拟合回归与ARMA(2，0)组合模型，见表3.2表3.2得到的回归与ARMA组合方程：Y=440258.6+1.245105+1.57AR(1)-1.57AR(2).096675)48)(8.02)(-2.70)R^2=0.999F=(8350.23)D.W=2.03回归方程高度显著，即固定资产投资总额的变动很大程度上影响了GDP的变动。模型通过了F检验，表明方程的整体性关系显著。其中，DW=2.1928说明变量之间不存在自相关关系，AR（1），AR（2），AR（3）在5％水平显著，说明仅存在三阶自回归。表明GDP对固定资产投资的弹性为1.3531，表明固定资产投资每增长1个百分点，GDP增长1.3531个百分点。模型的拟合效果图见图3.3[请进入页眉编辑状态再单击此处，键入论文题目]7-4,000-2,00002,0004,0006,000050,000100,000150,000200,000250,000300,00046810121416182022242628ResidualActualFitted图3.3