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计量经济学期末实验报告得了90多分
计量经济学实验报告
题目:
解析中国通货膨胀问题
专业:
经济学
班级:
2010271
:
申傲景深
学号:
****************
计量经济学报告
——解析中国通货膨胀问题
一、引言
1.问题引入
随着中国加入世界贸易组织,我国对外经贸活动达到了前所未有的规模进出口贸易额大幅度增加,利用外资规模不断扩大,与此相适应我国经济也获得了持续高速的增长。
进出口贸易顺差高速增长。
到2010年中国进出口29727.6亿美元,同比增长34.7%。
其中,出口15779.3亿美元,增长31.3%;进口13948.3亿美元,增长38.7%。
进出口货物贸易顺差1831.0亿美元,虽较前两年有所下降但总量还是很高,外汇储备达28473.38亿美元,同时国物价水平飙升CPI指数达到536.1是1978年的5倍多。
由于进出口双顺差因素造成的通胀程度越来越重。
从历史来看,通货膨胀不仅是宏观经济领域一个永恒话题,而且也是关系到社会、政治稳定的重要问题。
按照诺贝尔经济学奖获得者米尔顿·弗里德曼的说法,通货膨胀是一种疾病,一种危险的有时甚至会致命的疾病,如不及时制止会摧毁整个社会。
长期以来,对于通货膨胀产生机制及其预测的研究吸引着经济学界的普遍关注。
尽管对于消费者而言,任何原因引起的通货膨胀只是意味着日常开支的增加,然而不同原因的通货膨胀对宏观调控者来说则可能具有不同的意义。
前期的专家学者针对通胀问题提出了各种观点,包括:
1萨缪尔森改进的菲利普斯曲线,描述失业和通胀的短期替代关系。
这个理论是经验理论,由实证而来。
刚开始我选这个题目就是因为,菲利普斯曲线和奥肯定律一样,它们引用的变量不太完美,比如,潜在GDP,自然失业率,可能在不同的国家地区和体制下会不同,不能作为普适的经济规律。
2消费过低论,消费过低→储蓄过高→投资过度→经济过热
3储蓄过多论,企业和政府的高储蓄引发国民储蓄过高→投资过高→由于消费不足导致净出口扩大→宏观经济失衡
4投资过多论,依据投资增长率或投资率是否高于某一经验数据来判断我国投资率的高低。
5外部冲击论,把宏观经济失衡的根源归因于外部经济的冲击,主通过汇率调整、资本输出等对外政策来恢复宏观经济均衡。
6投资不足论,认为我国宏观经济失衡的根本原因在于投资不足,即没有形成高储蓄下高投资。
由于投资不足形成的投资-储蓄缺口最终反映到出口方面,从而形成顺差压力增大、国际收支失衡。
7需求拉动型通胀,总需求超过总供给,过量的货币追逐少量的商品。
8成本推动型通胀,工资-价格螺旋上升。
9结构失衡型通胀,各部门发展程度不一,都向工资率最高的部门看齐引起成本推动型通胀。
2.相关文献
1、戴书松《论国际收支大量顺差影响通货膨胀的条件》
2、XX百科baike.baidu./view/436773.htm
3、立红《国际收支巨额顺差的风险及应对策略》
4、丹玉《国际收支约束下的中国经济增长研究》
5、梽芳《中国通货膨胀不确定性问题研究》
6、文博《中国经常项目不平衡研究》
7、梁峰:
《我国改革开放以来通货膨胀理论研究综述》[J],《北方经济》,2008年第8期。
8、伍戈:
《对中国通货膨胀的实证研究:
从一般到特殊的建模方法》[J],《经济研究》,2009年第三期。
9、平:
《中国转型经济中的通货膨胀和货币控制》[J],《经济研究》,1994年第五期
10、霖,靳云汇:
《货币供应、通货膨胀与中国经济增长——基于协整的实证分析》[J],《统计研究》,2005年第三期
11、米尔顿·弗里德曼、罗斯·弗里德曼:
《自由选择》[M](1979年英文版),商务印书馆,1982年。
12、邓宏:
《利率与通货膨胀率关系的实证分析》[J],《商业周刊/中文版》,2008年12月。
13、元春:
《中国通货膨胀成因的近期研究及其缺陷》[J],《经济学动态》,2008年第十期。
14、王兆旭:
《我国通货膨胀的形成机制》[J],《金融理论与实践》,2010年第4期。
15、王海龙、宋建江、胡国:
《人民币升值压力、货币失衡与资产价格波动》[J],《金融研究》,2007年第4期。
二、理论分析与研究思路
理论性描述
针对以上提出个各种理论选择相对应的指标
首先由于部分指标数据缺失只好舍弃,最后剩下13个指标。
分别是被解释变量,消费价格指数(CPI);解释变量:
货币供给M2同比增速(M2),GDP同比增速(GDP),消费支出同比增速(CUM,consum),人民币储蓄存款额增速(SSTORE,saveorstore),财政支出同比增速(FIS,Fiscalspending),税收同比增速(TAX),货物净出口增速(NX),人民币对美元直接标价汇率同比增速(ER,exchangerate),外汇储备同比增速(ESTORE,exchangestore),平均工资增速(WAGE),房地产增加值同比增速(REI,realestateinvestment),固定资产投资增速(FAI,fixedassetinvestment)。
用这些指标对通胀率进行回归,通过计量经济学的方法求出解释变量对被解释变量的影响程度初步判断中国通胀更符合以上的哪一种理论。
变量引入原因:
消费价格指数(CPI)较GDP折算指数和PPI更能反映大部分国民生活的价格水平
货币供给M2同比增速(M2),直接影响货币存量
GDP同比增速(GDP),实际GDP增速超过潜在GDP
时会存在通胀
消费支出同比增速(CUM),验证消费过低论
人民币储蓄存款额增速(SSTORE),验证储蓄过多论
财政支出同比增速(FIS),直接或间接影响国民可支配收入
税收同比增速(TAX),直接或间接影响国民可支配收入
货物净出口增速(NX),绝对量的商品输出
人民币对美元汇率同比增速(ER),汇率变动影响本国货币购买力
外汇储备同比增速(ESTORE),外汇储备反映对外输出的未被国民利用的价值
平均工资增速(WAGE),成本推动型通胀
房地产增加值同比增速(REI),房地产对价格的影响
固定资产投资增速(FAI)。
投资对价格的影响,验证投资过多论和投资过少论
三、数据及处理的说明
1.数据的来源
原始数据来源于中国统计年鉴,部分缺失的数据来源于XX文库。
2.对数据所作的加工处理
先将数据换算成1978年为基期的实际数据,再将数据指数化(包括定基指数和环比指数)
四、计量经济模型与估计方法
1.模型介绍
CPI=C
(1)*WAGE+C
(2)*ER+C(3)*GDP+Ui
CPI指的是cpi环比增长率,WAGE指的是平均实际工资环比增长率,ER为人民币对美元直接标价汇率环比增长率,GDP指的是实际GDP环比增长比率。
2.推断方法
详见过程
由于CPI指数是无量纲量,没有单位,并且表示一个增长速度。
所以将其他一些查到的本来不是指数的指标换算成1978年为基期的同比增速。
这些变量肯定存在替代性,数据输入后首先进行了相关性检验
可以看出消费支出增速与人民币储蓄存款增速是完全正相关的。
并且多重共线性明显。
相关系数在0.8以上的很多。
通过最小二乘估计,验证了消费支出增速与人民币储蓄存款增速是完全正相关,当两个变量同时存在的时候即完全共线时,系数矩阵为非满秩矩阵,行列式的值等于0,矩阵的逆不存在,系数无法估计。
经检查数据在粘贴时选择了粘贴公式而不是数值导致SSTORE和CUM两列数据完全相同。
以下为修改后的相关图:
上图较前一图有部分单元格相关系数改变,总体上多重共线性比较严重。
对每个时间序列变量进行平稳性检验(大前提),ADF单位根检验。
CPI水平值下单位根检验接受H0存在单位根
CPI一阶差分下单位根检验拒绝H0不存在单位根
重复以上过程,经过单位根检验(ADF)发现,所有的变量都是非平稳的。
其中:
消费价格指数(CPI)为一阶单整I
(1)
货币供给M2同比增速(M2),为五阶单整I(5)
GDP同比增速(GDP),为二阶单整I
(2)
消费支出同比增速(CUM,consum),为二阶单整I
(2)
人民币储蓄存款额增速(SSTORE,saveorstore),为四阶单整I(4)
财政支出同比增速(FIS,Fiscalspending),为三阶单整I(3)
税收同比增速(TAX),为二阶单整I
(2)
货物净出口增速(NX)为一阶单整I
(1)
人民币对美元直接标价汇率同比增速(ER,exchangerate),为一阶单整I
(1)
外汇储备同比增速(ESTORE,exchangestore),为二阶单整I
(2)
平均工资增速(WAGE),为二阶单整I
(2)
房地产增加值同比增速(REI,realestateinvestment),为二阶单整I
(2)
固定资产投资增速(FAI,fixedassetinvestment)为二阶单整I
(2)
鉴于这种情况,只好变换指数类型了,就将上面的同比增长速度换算成了环比增长率,再对各个指标进行相关性检验得到下面的图,可见消费支出增速与人民币储蓄存款增速完全共线性仍然存在,但其他变量间的共线性有较大幅度的减弱。
环比增长率相关性检验
再次进行平稳性检验得:
拒绝H0:
存在单位根。
此时的CPI为白噪声即零阶单整I(0),为平稳序列。
重复操作得到以下结果:
消费价格指数环比增长率(CPI)为零阶单整I(0)
货币供给M2环比比增长率(M2)为一阶单整I
(1)
GDP环比增长率(GDP)为零阶单整I(0)
消费支出环比增长率(CUM)为零阶单整I(0)
人民币储蓄存款额环比增长率(SSTORE)为一阶单整I
(1)
财政支出环比增长率(FIS)为一阶单整I
(1)
税收环比增长率(TAX)为零阶单整I(0)
货物净出口环比增长率(NX)为零阶单整I(0)
人民币对美元汇率环比增长率(ER)为零阶单整I(0)
外汇储备环比增长率(ESTORE)为零阶单整I(0)
平均工资环比增长率(WAGE)为零阶单整I(0)
房地产增加值环比增长率(REI)为零阶单整I(0)
固定资产投资环比增长率(FAI)为零阶单整I(0)
水平值下的单位根检验接受H0
一阶差分时的单位根检验拒绝H0
财政支出环比增长率(FIS)在水平值下的单位根检验检验接受H0假设即存在单位根,在一阶差分时拒绝H0,说明FIS存在一阶单位根,但不算很严重。
货币供给M2环比比增长率(M2)和人民币储蓄存款额环比增长率(SSTORE)的情况也是一样的。
尽管FIS、M2和SSTORE的非平稳性不是很严重这里还是对其进行一阶差分:
输入命令“genrdFIS=d(FIS)”、“genrdM2=d(M2)”和“genrdSSTORE=d(SSTORE)”生成新的序列dFIS、dM2和dSSTORE。
其经济意义为当年环比增长率较上年环比增长率的差值。
###接下来是对多重共线性的检验,其实也是起初确定模型重要解释变量的过程。
###
###
差分后的变量进行普通最小二乘回归,输入命令“lscpiccumerestorefaidfis
gdpdm2nxreidsstoretaxwage”得到下图:
可见很少的变量通过了t检验并且F检验是通过的,可能是存在多重共线性。
下面进行逐步回归:
各个解释变量对被解释变量依次单独回归
输入“lscpiccum”
******
“lscpicwage”
得出下表:
变量R2
CUM0.049051
DFIS0.006013
DM20.042048
DSSTORE0.043344
ER0.154404
ESTORE0.003722
FAI0.090644
GDP0.045627
NX0.011354
REI0.041838
TAX0.013440
WAGE0.294534
按R2由大到小排序为:
WAGE>ER>FAI>CUM>GDP>DSSTORE>DM2>REI>TAX>NX>DFIS>ESTORE
1.首先用WAGE对CPI进行回归
Includedobservations:
32afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.103890
0.016699
6.221172
0.0000
WAGE
-0.624426
0.176438
-3.539077
0.0013
R-squared
0.294534
Meandependentvar
0.055657
t检验通过,R2为0.294534。
2.加入ER
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.090345
0.016868
5.356100
0.0000
WAGE
-0.571561
0.167742
-3.407384
0.0019
ER
0.175986
0.079661
2.209173
0.0352
R-squared
0.396155
Meandependentvar
0.055657
AdjustedR-squared
0.354511
S.D.dependentvar
0.063938
ER通过t检验,R2有所上升。
3.加入FAI
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.093411
0.018296
5.105472
0.0000
WAGE
-0.534783
0.187115
-2.858044
0.0080
ER
0.174850
0.080788
2.164300
0.0391
FAI
-0.038685
0.082141
-0.470952
0.6413
R-squared
0.400901
Meandependentvar
0.055657
AdjustedR-squared
0.336712
S.D.dependentvar
0.063938
FAI未通过t检验,并且R2*有所下降,故舍弃。
4.加入CUM
Includedobservations:
32afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.102313
0.030023
3.407848
0.0020
WAGE
-0.552011
0.174714
-3.159516
0.0038
ER
0.173239
0.080932
2.140564
0.0412
CUM
-0.173172
0.357112
-0.484922
0.6315
R-squared
0.401184
Meandependentvar
0.055657
AdjustedR-squared
0.337026
S.D.dependentvar
0.063938
同理,舍弃。
5.加入GDP
Includedobservations:
32afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.028486
0.032804
0.868374
0.3926
WAGE
-0.647261
0.161948
-3.996731
0.0004
ER
0.156305
0.075633
2.066618
0.0481
GDP
0.691245
0.320651
2.155753
0.0398
R-squared
0.482111
Meandependentvar
0.055657
AdjustedR-squared
0.426623
S.D.dependentvar
0.063938
GDP通过t检验,并且R2*有所增大。
6.加入DSSTORE
Includedobservations:
31afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.029915
0.032179
0.929653
0.3611
WAGE
-0.715728
0.159190
-4.496052
0.0001
ER
0.114686
0.075476
1.519508
0.1407
GDP
0.772622
0.314980
2.452925
0.0212
DSSTORE
0.253009
0.124228
2.036641
0.0520
R-squared
0.550873
Meandependentvar
0.056807
AdjustedR-squared
0.481776
S.D.dependentvar
0.064657
R2*有明显上升,但t检验在临界值附近,他的加入使得ER不显著,D可能存在多重共线性。
Includedobservations:
31afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.033709
0.032850
1.026124
0.3139
WAGE
-0.766409
0.159385
-4.808538
0.0001
GDP
0.840416
0.319272
2.632283
0.0139
DSSTORE
0.301232
0.122983
2.449382
0.0211
R-squared
0.510988
Meandependentvar
0.056807
AdjustedR-squared
0.456654
S.D.dependentvar
0.064657
7.加入DM2
Includedobservations:
31afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.026836
0.035911
0.747275
0.4616
WAGE
-0.619610
0.181011
-3.423043
0.0021
ER
0.157861
0.078881
2.001252
0.0559
GDP
0.689177
0.335913
2.051653
0.0504
DM2
-0.092993
0.224077
-0.415003
0.6815
R-squared
0.482648
Meandependentvar
0.056807
AdjustedR-squared
0.403056
S.D.dependentvar
0.064657
变换多种组合DM2仍不显著,故舍弃。
8.加入REI
Includedobservations:
32afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.027835
0.034313
0.811215
0.4243
WAGE
-0.648121
0.165224
-3.922687
0.0005
ER
0.157558
0.078480
2.007632
0.0548
GDP
0.710331
0.399399
1.778502
0.0866
REI
-0.010434
0.125753
-0.082969
0.9345
R-squared
0.482243
Meandependentvar
0.055657
AdjustedR-squared
0.405539
S.D.dependentvar
0.063938
变换多种变量组合,REI仍不显著。
9.加入TAX
Includedobservations:
32afteradjustments
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.023811
0.032963
0.722348
0.4763
WAGE
-0.622691
0.162914
-3.822196
0.0007
ER
0.165649
0.075842
2.184140
0.0378
GDP
0.784343
0.330590
2.372557
0.0250
TAX
-0.059733
0.054478
-1.096447
0.2826
R-squared
0.504188
Meandependentvar
0.055657
AdjustedR-squared
0.430734
S.D.dependentvar
0.063938
相对于第5步,R2*有所
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