计量经济学期末论文

云南师范大学数学学院2015-2016学年下学期《计量经济学》课程论文答卷第1页共6页云南师范大学2015—2016学年下学期期末统一考查《计量经济学》答卷学院数学学院专业数学与应用数学年级2012级考查方式：开卷班级A班学号姓名得分评分项目与评分标准选题（10分）选题有新意，与专业联系紧密，具有鲜明特色8－10分选题有一定新意，与专业有关，有一定特色5－7分选题落入俗套，老调重弹，无新意0－4分文献综述（10分）覆盖面广，重点突出，形成论文写作的重要铺垫8－10分覆盖面较广，重点较突出，形成论文写作基础5－7分内容相关，基本能形成论文写作前提0－4分模型设定（15分）符合计量经济学规范，理论基础严密而充分11－15分符合计量经济学规范，有一定的理论基础6－10分基本符合计量经济学规范0－5分数据来源及处理（10分）数据来源权威而真实，说服力强，后期处理恰当8－10分数据来源较权威，真实性有保障5－7分数据来源基本可靠0－4分参数估计与检验（35分）参数估计与模型检验完整而规范，修正合理28－35分参数估计完整、模型检验较完整、修正较合理21－27分参数估计完整、模型检验较完整、修正基本合理15－20分参数估计完整，模型只做了少量修正10-14只有参数估计，无计量经济学检验等工作0-9模型的结论及评价（10分）结论提炼合理，视角独到，现实指导意义显著8－10分结论提炼较合理，有现一定的实意义5－7分结论提炼较合理0－4分总体格式规范（10分）格式完全符合规范，字数在2500字以上8－10分格式比较规范5－7分格式不规范或字数不足0－4分评阅人得分云南师范大学数学学院2015-2016学年下学期《计量经济学》课程论文答卷第2页共6页国内生产总值与地面运输的关系分析摘要：国民生产总值（GDP）是一国经济的最大基本面，它是研究产业结构和产业演变趋势的主要解释变量，也是反映一国经济发展情况的重要指标，因而无论对经济政策的制定，还是投资分析均具有重要意义。地面运输行业在一定程度上影响着我国的GDP，文章通过选取多种与地面运输有关的因素进行实证分析，解释这些因素与我国GDP之间存在的关系，并进行经济分析，提出相关政策的。关键词：地面运输；国民生产总值；实证分析一、引言交通运输主要包括了五方面，分别是铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输、管道运输，在本文中主要研究的是方向最为常规的铁路与运输、公路运输等地面运输、因为地面运输对于GDP的贡献是这些交通运输中最大的。地面运输主要分为了公路运输与铁路运输。公路运输的优势在于机动灵活，适应性强、可实现“门到门”直达运输、在中、短途运输中，运送速度较快、原始投资少，资金周转快、掌握车辆驾驶技术较易、运量较小，运输成本高、运行持续性较差、安全性较低，环境污染较严重。铁路运输的特点则为运输能力大，适合于大批量低值产品的长距离运输单车装载量大，几乎能承运任何商品，可以不受重量和容积的限制、车速较高，平均车速在五种基本运输方式中排在第二位，仅次于航空运输、受气候和自然条件影响小，在运输的经常性方面占优势、可以方面地实现驮背运输、集装箱运输及多式联运。铁路运输的以上优点是其他运输方式不能比拟的，但是铁路运输也存在着相应的缺陷，具体如下：1、铁路线路室专用的，固定成本很高，原始投资较大，建设周期较长2、铁路按列车组织运行，在运输过程中需要有列车的编组、解体、和中转改编等作业环节，占用时间较长，因而增加了货物在途中的时间3、由于装卸次数多，货物损毁和丢失事故通常比其他运输方式多4、不能实现“门到门”的运输，通常要依靠其他运输方式配合，才能完成运输任务，除非托运人和收货人均有铁路支线。若果继续保持自己的优势，客服自己的缺点，那么地面运输行业将继续稳定地位我国GDP做出卓越的贡献。二、文献综述随着中国GDP的飞速增长，不少学者建立了GDP与各行业的模型，研究它们之间的关系，其中也有不少研究是关于GDP与地面运输的。徐晓伟在高校科技中发表的文章选取了，某省公路运输业对国民生产总值GDP的影响为研究对象，建立了公路交通运输对GDP影响定量评价的数学模型。并得出了两点结论：一方面公路建筑业的发展促进其他相关产业的发展，同时也有赖于其他行业的发展。唐世政在其学术论文中针对公路运输业对GDP影响的问题，综合利用了数形结合、多元统计、离散分析、回归分析、灵敏度分析方法分别构建了GDP比例预测、感应度系数、影响力系数、多元非回归等模型，使用Excel、Matlab、Eviews软件，得出了公路运输业于直接贡献、波及效果、对于相关行业的直接消费和创造就业机会四个方面对GDP的贡献结果。最后，将模型结果和实际相结合，对模型的深层次推广提出了自己的意见。范莉莉在其文献中提出了假设，包括了假设题目中的公路运输业只包括：交通运输设备制造业，公路建造业以及交通运输及仓储业、假设生产部门保持原有计划按比例协调发展、假设有些数据过于庞大，因此可以理解为坏数据，则直接处理掉与该数据有关的任何指标等五点假设内容，然后建立合理的数学模型，估计公路运输业对于GDP的影响。丁尚仁则通过对对面运输与GDP之间的关联因素进行研究，并对我国地面运输系统目前存在的问题提出看法，并针对存在的问题提出自己的看法及相应的解决办法。三、预设模型GDP是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不仅可以反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。交通运输业是核算国民经济的重要成分，而GDP是体现一个国家综合国力的硬性指标。因此，本文研究公路运输业对于国内成产总值的影响分析具有重要意义。在本文中，选定旅客运输量、货物运输量、公路里程、铁路营业里程来表示铁路运输行业的发展，通过这些因素来研究铁路运输与我国生产总值的关系，并契机从中寻找GDP与铁路运输存在的某些联系。为了具体分析各要素对我国生产总值的影响，采用的线性模型进行研究：11223344iyxxxxu其中，y代表国内生产总值，1x代表旅客运输量(万人)，2x代表我国货物运输量(万吨),3x代表国公路里程(万公里)，4x代表铁路营业里程(万公里),iu代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国GDP的变动关系。四、数据收集指标国内生产总值旅客运输量(万人)货物运输量(万吨)公路里程(万公里)铁路营业里程(万公里)199018968.4772682970602102.835.78199122014.1806048985793104.115.79199227208.08608551045899105.675.81199335751.29966341115902108.355.86199448644.910928821180396111.785.9199561328.911725961234938115.76.24199671861.212453571267427118.586.49199779739.213260941278218122.646.6199885174.413787171293008127.856.64199990447.313944131298421135.176.742000100080.114785731358682167.986.872001110657.415341221401786169.87.012002121576.716081501483447176.527.192003137457.315874971564492180.987.32004161616.417674531706412187.077.442005187767.218470181862066334.527.542006219424.620241582037060345.77.712007269486.422277612275822358.377.82008317172.028678922585937373.027.972009346431.129768972825222386.088.552010406580.932695083241807400.829.122011480860.735263183696961410.649.322012534744.638040344100436423.759.762013589737.221229914098900435.6210.31云南师范大学数学学院2015-2016学年下学期《计量经济学》课程论文答卷第3页共6页2014640796.422093614381089446.3911.18五、模型建立1．散点图分析根据表1中的样本数据，运用Eviews作出x1,x2,x3,x4与Y之间的散点图，如下：被解释变量Y与各变量间的散点图可以看出，被解释变量Y与每个解释变量间都呈线性关系2.模型预模拟为估计模型参数，根据已收集到的统计数据，运用Eviews，利用最小二乘回归方程，在出现的估计对话框中，键入：yx1x2x3x4c,得到如下结果：12340.0014160.1352124.8925724.57261412.2yxxxx回归结果表明,判定系数＝0.9989，这说明模型对样本拟合得很好，解释变量对被解释变量的解释程度可达到99.89％。给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度为n-k=21的)(2knt=2.08。X1的t检验并不通过，X2的t检验通过，X3的t检验通过，X4的t检验通过。F统计量值为4634.598，F(3,21)(显著性水平为0.05)=3.07，因此F检验通过，说明回归方程显著，即旅客运输，货物运输量，公路里程，铁路营业里程这些变量联合起来确实对中国生产总值有显著影响。为了完善模型，对模型进行多种检验六、模型检验（一）计量经济学检验1.多重共线性检验云南师范大学数学学院2015-2016学年下学期《计量经济学》课程论文答卷第4页共6页通过共线性研究，我们发现各个变量之间的系数都十分高，1x与2x的系数关系达到了84.37%，与3x的相关性达到了87.88%，与4x的关系更是达到了80.49%。2x与3x的相关性也达到了93%，与4x的关系达到了92%，3x与4x的相关程度也有92%说明可能各个变量之间的确是存在了多重共线性，需要进行修正。依次对1x，2x3x,4x进行线性回归，发现最优，2x的判定系数＝0.9952,t值高达61.59，说明对模型十分显著，因此决定以2x货物运输量作为留下的变量，进一步做下面的多重共性修正。分别对各变量进行回归，我们发现X2的显著性及拟合优度最佳、因此选择它作为基础变量，在此基础上进行进一步的回归。在2x的基础上再引入其他变量。加入4x后的效果最佳，在2x，4x的基础上再加入其他变量，最终发现，X2,X4的效果最佳。因此模型更正为：24298706.90.13132336.65yxx2.自相关性的检验：采用拉格朗日乘数检验法在5%显著性水平下，n2R=1.222(1)3.84X,所以该模型不存在显著序列相关。3.异方差检验及修正：云南师范大学数学学院2015-2016学年下学期《计量经济学》课程论文答卷第5页共6页采用怀特检验，通过怀特检验可以得到数据：从上表可以得到数据：2()npR=13.38,查表得2()xp=11.07,2()npR=13.382()xp=16.92,说明存在异方差，需要进行修正。七、模型确定与分析：24293277.60.13231256.53yxx经济意义：(（1）iu=-293277.6，表示当所有因素保持原有规模，我国国内生产总值将减少293277.6这种结果符合经济发展规律。（2）2=0.132，表示在其他条件不变的情况下，我国货物运输量(每增长1个单位，我国国内生产总值增加0.132个单位；反之，降低0.132个单位，符合经济现实。（4）4=31256.53，表示在其他条件不变的情况下，铁路营业里