国内生产总值的实证分析

目录

Ⅰ. 摘要 (2)

关键词 (2)

Ⅱ. 正

文 (2)

1. 序

言 (2)

2. 模型设

定……………………………………………………………

3. 参数可能……………………………………………………………

4. 检验修

正……………………………………………………………

经济意义检验……………………………………………………

统计意义检验……………………………………………………

计量经济学检验…………………………………………………

多重共线性检验………………………………………………

相关系数检验………………………………………………

逐步回归修正………………………………………………

异方差性检验…………………………………………………

异方差检验…………………………………………………

模型修正……………………………………………………

序列相关性检验……………………………………………… GB 检验……………………………………………………

模型修正……………………………………………………

模型预测检验……………………………………………………

模型确认……………………………………………………………

5. 模型评价………………………………………………………………

6. 政策建议………………………………………………………………

7. 参考文献………………………………………………………………

我国国内生产总值的实证分析

【摘要】：本文要紧是从宏观经济的角度，对阻碍我国自1990年至2009年的国内生产总值的要紧因素进行实证分析。结合我国特定国情选取了六个阻碍我国国内生产总值的要紧因素，并对其时刻序列分析，建立多元线性模型，利用OLS方法进行参数可能并进行计量经济学模型的四大检验。经济意义检验中，发觉储蓄总额前参数不符合经济理论常识，并在后面的工作中得到了修正；计量经济学检验中，发觉初建模型具有多重共线性，采纳逐步回归法进行修正，消除了多重共线性；在异方差性检验中，发觉模型具有异方差性，采纳对数变换法进行修正，消除了异方差性；利用GB检验法发觉模型随机干扰项存在2阶序列自相关性，采纳广义差分变换法修正模型，消除了模型序列相关性；利用2010年数据，模型通过了经济预测检验，并确定了最终模型，得出结论：进出口额、职工工资总额和上期国内生产总值对国内生产总值有专门大阻碍。最后，进行了模型评价并结合模型及我国国情给出了相应的可供参考的政策建议。

【关键词】：国内生产总值进出口额职工工资总额经济意义检验计量经济学检验时刻序列多元线性回归 OLS方法逐步回归法多重共线性异方差性对数变换法 GB检验法序列自相关性广义差分变换法经济预测检验

序言

自1985年国家统计局建立起相应的核算制度以来，国内生产总值核算差不多成为我国宏观经济治理部门了解经济运行状况的重要手段，制定经济进展战略、中长期规划、年度打算和各种宏观经济政策的重要依据。因此研究国内生产总值的阻碍因素对我国的经济进展有重大意义。2010年国内生产总值397983亿元，按可比价格计算，比上年增长10.3%，增速比上年加快1.1个百分点。总量跃居世界第二。本文要紧运用计量经济学和统计经济学研究一些经济指标对国内生产总值的阻碍和相关关系。GDP = C+ C1*LNX1 + C2*LNX3 + C3*LNX5

一、模型的设定

选国内生产总值GDP为被解释变量，而阻碍国内生产总值的因素有专门多，但普遍看来，进出口额、财政支出总额、职工工资总额、税收总额、上期国内生产总值和储蓄总额这六个因素对国内生产总值阻碍较大，因此，我们搜集了这六个因素的时刻序列数据作为解释变量，希望建立一个合适的经济模型来从理论上探讨阻碍国内生产总值的因素，进而提出相应的建议。把

上述六个因素分不设定为X

1、X

2

、X

3

、X

4

、X

5

、X6。设定模型为：

GDP=0β+5544332211X X X X X βββββ+++++β

6

6X +U i

经查资料得国内生产总值样本观测数据（单位/亿元）：

年份 GDP

进出口额 财政支出 职工工资总额 税收收入 上

期

GDP

储蓄余额

1990 18667.8

5560.1

3083.59

2951.1

2821.86

16992.3

1210.2

1991 21781.5

7225.8

3386.62

3323.9

2990.17

18667.8

1610

1992 26923.5

9119.6

3742.2

3939.2

3296.91

21781.5

2312.3

1993 35333.9

11271

4642.3

4916.2

4255.3

26923.5

3095.2

1994 48197.9

20381.9

5792.62

6656.4

5126.88

35333.9

4680.1

1995 60793.7

23499.9

6823.72

8100

6038.04

48197.9

5884.1

1996 71176.6

24133.8

7937.55

9080

6909.82

60793.7

7647.6

1997 78973 26967.2 9233.56 9405.3 8234.04 71176.6 10053.1 199

84402.3

26849.7

10798.18

9296.5

9262.8

78973

11615.9