关于我国私人汽车拥有量的计量经济学
我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析
参考内容二
文章标题：我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测 引言： 随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国私人汽车拥有量逐年攀升。私 人汽车的普及程度不仅代
表着我国汽车工业的发展水平，也反映了人民的生活质量。因此，研究私人 汽车拥有量的影响因素及其发展趋势具有重要意义。本次演示旨在通过建立计量 经济学模型，分析私人汽车拥有量的影响因素，并对其进行检验和预测。
五、结论
本次演示通过问卷调查和统计分析，深入探讨了我国私人汽车拥有量的影响 因素。研究发现，人均GDP、居民可支配收入、城市化水平和汽车产业政策等因 素对私人汽车拥有量的影响最为显著。政策制定者可以通过调整相关政策，
鼓励或限制私人汽车的拥有和使用，以实现汽车产业的可持续发展。例如， 可以加大对新能源汽车的补贴力度，推动绿色出行方式的发展；同时，也可以通 过拥堵收费等措施，限制私人汽车的过度使用研究也存在一定局限性。首先，由于数据可得性限制，本 次演示所选取的解释变量并不全面，可能存在其他影响私人汽车拥有量的重要因 素未被纳入模型。其次，本次演示主要了私人汽车拥有量的影响因素，对其发展 趋势进行了预测
，但未对私人汽车拥有量进行细分研究，如不同收入水平、不同地区等细分 市场的拥有量变化情况尚需进一步探讨。未来研究可针对以上不足之处进行深入 分析，为相关政策制定提供更为精确的理论依据。
三、研究方法
本次演示采用问卷调查和统计分析相结合的方法，对中国私人汽车拥有量的 影响因素进行研究。首先，设计问卷调查，收集各地区私人汽车拥有量及相关影 响因素的数据。其次，运用描述性统计方法，对各地区私人汽车拥有量及影响因 素进行统计分析
。最后，通过因果关系分析，探讨各因素之间的相互作用。
四、结果与讨论
然而，要解决私人汽车带来的环境问题，不能仅依靠限制私人汽车的发展， 还需要大力发展新能源汽车技术，提高充电设施的建设，引导消费者转变出行观 念，提倡绿色低碳的生活方式。
计量经济学作业
我国汽车保有量研究一研究背景汽车保有量指的就是一个地区拥有车辆的数量，一般是指在当地登记的车辆。
汽车特别是用于消费的私人轿车保有量的多少，与经济发展、经济活跃程度、国内生产总值、人均国内生产总值的增长，以及道路建设的发展有着密切的联系。
随着中国经济的持续快速发展以及人民群众收入水平的不断提高，将有越来越多的家庭具备购买私人轿车的能力。
国家信息中心预测，2009年前后是中国中等收入家庭具备购车能力的时间点，届时将有近1亿中国人可以享用自己的家庭轿车。
在此种情况下，对汽车保有量增加情况的实证分析显得很有意义。
二数据采集数据类型：时间序列年度区间：1985-2008Y：汽车保有量（万辆）X1：城镇居民可支配收入（元）X2: 城镇人口（亿人）X3: 汽车产量（万辆）X4: 公路长度（万公里）多重共线性检验首先，用Y对x1、x2 、x3 、x4进行回归，得到以下结果。
图为eviews软件下，OLS 的估计结果可以得出Yˆ897.0196+0.152976X1-634.3657 X 2+3.633753X 3+5.319174X4=R2=0.982347, =2R0.978630，DW=1.349399，F=264.3248查F分布表，得临界值F0.05（4，19）=2.90，故F=264.3248>2.90，回归方程显著。
对Y分别关于x1、x2 、x3 、x4作最小二乘回归，得出以下结果：y对c、x1回归=Yˆ--573.5450+0.259341X1R2=0.889773, =2R0.884763，DW=0.194292，F=177.5887y对c、x2回归Yˆ-2761.142+886.2959X2=R2=0.751967, =2R0.740693，DW=0.186726，F=66.69788y对c、x3回归Yˆ-293.6910+4.327902X3=R2=0.971472, =2R0.970175，DW=1.016167，F=749.1759y对c、x4回归Yˆ-2646.731+25.19011X4=R2=0.852722, =2R0.846028，DW=0.285701，F=127.3774y对c、x1、x3回归根据回归结果，易知汽车产量X3是最重要的解释变量，所以选取第3 个回归方程为基本方程。
计量经济学论文 关于我国私家车拥有量影响因素的计量经济模型分析
计量经济学双学位期末考试2012~13学年第二学期专业：姓名：学号：成绩：关于我国私家车拥有量影响因素的计量经济模型分析摘要：本文采用了中华人民共和国国家统计局公布的2001 – 2010年共10年间的中华人民共和国国家统计局公布的相关数据，选择一些相应的影响因素利用Eviews7.2软件对模型进行计量分析。
并对最后结果进行经济意义分析。
主要描述了各种相关因素对我国私家车拥有量的影响，以及自己的看法。
关键词：私家车拥有量；影响因素；计量经济模型分析；Eviews7.2一、引言2012年，我国汽车工业再次取得良好成绩：全国汽车产销1927.18万辆和1930.64万辆，同比分别增长4.7%和4.3%，比上年同期分别提高3.8和1.9个百分点，增速稳中有进。
产销突破1900万辆创历史新高，再次刷新全球记录，连续四年蝉联世界第一。
从数据上看，我国汽车产量已连续三年超过1800万辆，由此可见，我国汽车工业已进入总量较高的平稳发展。
近年来，我国经济迅猛发展，随着国内市场汽车价格的持续下降和我国居民生活水平的不断提高，私人汽车虽然作为高档消费品，却已经逐步走进了普通家庭。
同时随着居民消费结构的升级，私人购车呈现迅猛增长的势头，成为我国汽车产业发展的决定性力量，同样也成为社会经济发展的必然趋势。
因此，分析对我国私家车拥有量有着重要影响的因素对保证我国汽车产业蓬勃发展也是很有必要的。
在这里，本文主要根据中华人民共和国国家统计局公布的2001 – 2010年共10年间的中华人民共和国国家统计局公布的相关数据，描述并分析城市居民人口数量，城市居民消费水平，国民总收入这三个因素对我国私家车拥有量的影响。
二、文献综述1、凯恩斯消费函数模型凯恩斯消费函数模型为:C=α+β*Y，式中C为现期消费，Y为现期收入，α为收入无关的那部分消费，即自发性消费，β为边际消费倾向。
对于多数商品来说，当消费者的收入水平提高时，就会增加对商品的需求量，反之，当消费者的收入水平下降时，就会减少对该商品的需求量。
计量论文我国私家车拥有量影响因素的计量分析
计量经济学课程论文我国私家车拥有量影响因素的计量分析我国私家车拥有量影响因素的计量分析一.问题的提出私家车，私人自己买的，拥有使用支配权的，在不违法的情况下可以自由的使用支配。
2013年，私家车取消了以前15年必须报废的规定，改为60万公里引导报废。
随着我国经济实力的增强，人民生活水平的提高，私人汽车的需求量也是逐年增加。
尤其是2002年以来，私人购车占整个市场的份额迅速提升，汽车市场进入私人购车阶段。
根据国际通用车价和国内生产总值增长比较系数计算，未来5~10年中国有购车能力的人口可达5亿，约1.5亿个家庭。
未来20年中国有望成为全球第一大汽车市场。
而且全世界范围内千人汽车保有量128辆，按照6月末中国的汽车保有量测算，中国千人汽车保有量大约为63辆，相当于世界平均水平一半。
由于中国人多地少的基本国情，如此低的汽车保有量，已经给城市交通和环境带来巨大压力。
交通拥堵、空气污染已经成为国内许多城市挥之不去的梦魇,汽车对能源消耗和环境的影响也越来越大。
继北京对汽车实行限购限行措施后，国内还有一些城市也准备采取相关措施，缓解交通拥堵。
在一些大城市，汽车过快增长和道路不足的矛盾越来越突出。
正因为私人汽车逐渐占据了汽车消费市场的主导地位又引发诸多矛盾，并直接反映了整个汽车行业的现状，所以私人汽车消费市场越来越吸引人们的关注。
二.理论综述多重共线性：所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。
一般多重共线性的修正都是采用逐步回归法来解决，具体步骤如下：先用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归，然后以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程基础，再逐个引入其余的解释变量。
这个过程中会出现3种情形：①若新变量的引入改进了adjustR^2和F检验，且其他回归参数的t检验在统计上仍是显著的，则可考虑在模型中保留该变量。
我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究
我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究摘要：改革开放以来，我国经济飞速发展，人们生活水平稳步提高，汽车开始大规模地进入普通家庭。
但是随着汽车数量的不断增加，一些社会问题例如交通堵塞、环境污染等等由此衍生。
因此，本文对我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究，并进行相关的分析。
分析过程中，本文消除了模型的多重共线性和自相关性，检验了模型的异方差性，最后得到与我国私人汽车拥有量相关程度很高的变量有国民总收入、全国汽车产量、关税、进口汽车数量、公路里程。
且主要因素为全国汽车产量和国民总收入。
关键词: 私人汽车拥有量计量经济模型多重共线性自相关性一、引言我国经济迅速发展，为汽车产业提供了很大的发展空间。
2002年以来，私人购车占整个市场的份额迅速提升，进入私人购车阶段。
但是，汽车产业的蓬勃发展，也带来了一些社会问题。
汽车保有量增速和道路增加速度严重不匹配，预示着今后交通瘫痪会频繁发生，将造成物流费用大增、工作效率下降、企业运营成本提高、城市投资环境变差、人们不满情绪上升、影响中国经济增速等一系列连锁后果。
因此，研究我国私人汽车拥有量的计量经济模型具有重要的意义。
二、理论模型与数据通过综合分析各方面的影响因素，将我国私人汽车拥有量(万辆)作为因变量，国民总收入GNI（本文用GNI指标反映居民收入情况）、国内公路里程（以此来反映私人汽车的使用条件）、全国汽车产量、关税、以及进口汽车产量为自变量，以此建立计量经济模型。
运用该模型，对影响我国私人汽车拥有量的因素进行分析，并预测未来我国私人汽车拥有量的变化情况。
表1 变量符号及单位说明数据来源：《中国统计年鉴1999-2013》三、建模过程由图1可以看出，我国私人汽车拥有量随年份的增加逐渐增长，且没有异常点。
图1我国私人汽车拥有量随时间变化趋势图打开Eviews7.0限定时间段为1998-2012年：图2 数据的起止终止年份将Excel中的数据复制到Eviews中，如图：图3 我国汽车私有量为估计模型参数，根据已收集到的统计数据，利用最小二乘回归方程，得到如下结果（图2）：键入：LS Y C GNI X1 X2 X3 X4图4 模拟回归方程输出结果由此可见，该模型的，，可决系数很高，F检验值224.4207，概率P值为0.0000，明显显著。
我国私人汽车拥有量的分析
我国私人汽车拥有量的分析摘要：随着我国经济的快速发展，私人汽车正逐步走入每个家庭，同时汽车的大幅增加势必对交通、能源和环境带来巨大的压力，这也制约着我国私人汽车的发展空间。
本文根据近年来国内各项经济指标，运用计量经济学模型中的多元线性回归方法以及EVIEWS软件对我国私人汽车拥有量进行了科学的分析及预测，揭示出私人汽车拥有量的影响因素关键词：私人汽车拥有量经济发展影响因素一、理论背景汽车特别是用于消费的私人汽车拥有量的多少，与经济发展程度、居民收入以及道路建设等有着密切的联系。
汽车作为中国家庭拥有率最低的一种高档耐用消费品，随着居民收入水平的不断提高和中国政府鼓励轿车进入家庭政策的出台，制约需求的各种不合理费用逐步取消和汽车贷款正在被越来越多人所接受，汽车正在快速进入普通家庭。
然而，当我们快速迈进以私人汽车为主体的汽车社会的时候，也面临着新的考验。
我国汽车社会面临能源紧缺、燃油价格上涨、土地资源有限等诸多不利因素。
如果对这种快速增长不从战略的高度加以科学引导和调整，汽车的迅猛增长将不再单纯体现经济建设成就，巨大的负面效应也将成为社会发展的阻碍因素。
在这样的背景下，进行私车发展转型刻不容缓，力图使私车保有量在节约、环保、节能的“框架”中适度增长。
私人汽车保有量与一个国家或地区的社会经济发展的有关数据有着密切关系，同时也与我国交通状况有密切联系。
因此我试图通过建立计量经济学模型来发现私人汽车保有量与有关社会经济数据之间的关系。
二、变量选取考虑各个数据的可获得性质，本文选取：被解释变量：，为私人汽车拥有量解释变量：，国内生产总值，人均可支配收入，汽车产量三、数据采集1996～2011年各变量的统计数据年份私人汽车拥有量（万辆）国内生产总值（千亿元）人均可支配收入（元）汽车产量(万辆)1996 289.67 71.18 4838.90 147.52 1997 358.36 78.97 5160.30 158.251998 423.65 84.40 5425.10 1631999 533.88 89.68 5854.00 183.22000 625.33 99.21 6280.00 2072001 770.78 109.66 6859.60 234.172002 968.98 120.33 7702.80 325.12003 1219.23 135.82 8472.20 444.392004 1481.66 159.88 9421.60 509.112005 1848.07 183.08 10493.00 570.492006 2333.32 210.87 11759.5 727.92007 2876.22 249.52 13785.8 888.72008 4173.39 300.67 15780.8 934.552009 5314.31 335.353 18858 1382.662010 6539.36 397.983 19109 1826.472011 7872.12 471.564 23979 1841.89四、实验分析1、建立多元线性回归模型利用eviews做ols分析，得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/18/13 Time: 12:46Sample: 1996 2011Included observations: 16Variable Coefficie Std. Error t-Statisti Prob.C -978.8384 266.3186 -3.675441 0.0032X1 16.40551 7.733326 2.121404 0.0554X2 -0.057568 0.127273 -0.452316 0.6591X3 1.182315 0.748049 1.580532 0.1400R-squared 0.991097 Mean dependent var 2351.771 Adjusted R-squared 0.988871 S.D. dependent var 2384.87614.10576S.E. of regression 251.5855 Akaike infocriterionSum squared resid 759543.4 Schwarz criterion 14.29891Log likelihood -108.8461 F-statistic 445.2936 Durbin-Watson stat 0.848017 Prob(F-statistic) 0.000000 回归方程为(-3.67) (2.12) (-0.45) (1.58)=0.991097 =0.988871 F=445.2936通过对模型进行简单的分析可知，该模型的拟合程度非常好，且方程的显著程度也比较高。
我国私人汽车拥有量的计量经济分析
我国私人汽车拥有量的计量经济分析袁文【期刊名称】《湖南文理学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(24)4【摘要】According to National Bureau of Statistics of the People's Republic of China in 1990−2011 statistics, China's private car ownership was analyzed by the econometric methods. The positive correlation between GNI and steel production were obtained, and with a one-year lending rate was negatively correlated, then, the policy recommendations was put forward.% 采用1990−2011年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据，运用计量经济学的方法对我国私人汽车拥有量进行分析，得出其与国民总收入和钢材产量呈正相关关系，与一年期贷款利率呈负相关关系，并提出相关政策建议。
【总页数】4页(P17-20)【作者】袁文【作者单位】广东云浮市统计局农村投资统计科, 广东云浮, 527300【正文语种】中文【中图分类】O213【相关文献】1.我国私人汽车拥有量及其经济影响因素的实证分析 [J], 郑雪晴;2.基于可拓聚类的我国私人汽车拥有量预测研究 [J], 张宏哲3.关于我国各省私人汽车拥有量影响因素的因子分析 [J], 王璐妮;汤幸;王芳芳4.灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 [J], 王鑫;贾志梅;张美玲5.我国私人汽车拥有量的计量经济分析 [J], 王语涵;耿国强;朱家明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
计量模型在民用汽车拥有量中的分析应用
计量模型在民用汽车拥有量中的分析应用随着社会的发展，人们对方便和快捷的交通工具的需求不断提高，汽车拥有量也随之不断增加。
民用汽车拥有量的分析与预测是国家交通规划及汽车生产厂商市场预测的重要研究方向。
本文将探讨计量模型在民用汽车拥有量的分析应用。
1. 一般线性模型一般线性模型是计量经济学中常用的模型，它用于建立变量之间的线性关系。
将民用汽车拥有量作为响应变量，而选取各种经济、社会等因素作为自变量，建立一般线性模型进行拟合，可以得到不同自变量对响应变量的影响程度和方向，从而对民用汽车拥有量进行预测。
例如，可以将GDP、人均收入、城镇人口比例、家庭车辆保有量等因素作为自变量，将民用汽车拥有量作为响应变量，建立一般线性模型。
通过对模型进行回归分析，可以得到响应变量与自变量之间的关系，以及各个自变量的影响程度。
在未来的民用汽车拥有量预测中，可以通过对各个自变量的预测值代入该模型中进行计算，从而得到未来的民用汽车拥有量预测结果。
2. 时间序列模型时间序列模型是计量经济学中经常使用的模型，它用于建立时间序列变量之间的关系，并用于进行预测。
在对民用汽车拥有量进行分析时，时间系列模型也被广泛使用。
时间序列模型通常包括趋势、季节性、周期性和随机性等因素。
通过对每个因素的分析，可以得到民用汽车拥有量的趋势、季节性等规律，并可以进行未来拥有量的预测。
例如，可以将民用汽车拥有量看作一个时间序列变量，对其进行时间序列分析。
将季节性、周期性、趋势性、残差等因素分解，然后通过建立ARIMA模型，对未来的民用汽车拥有量进行预测。
这样的分析方法，可以取得很好的预测效果，并对汽车生产厂商生产计划和政府交通规划等提供重要参考。
3. 灰色系统模型灰色系统理论是一种针对非线性小样本、以时间序列数据为基础、以灰数学为特征、研究不确定性问题的系统分析方法。
它对于含有不完整数据的模型具有特别的优势，适用于个体、小样本的研究。
在计量模型应用于民用汽车拥有量分析中，灰色系统模型可以采用灰色预测模型。
我国私家车拥有量相关要素的计量分析
我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析【摘要】本文选择了《2011年中国统计年鉴》中1991年——2010年共20年的相关数据，选择城镇居民人均可支配收入，全国公路里程，原材料、燃料及动力购进价格指数，居民消费价格指数，我国GDP作为解释变量构建模型，对我国私人汽车拥有量得影响因素进行实证分析。
并利用EVIEWS 软件对模型进行参数估计和检验，并加以校正。
对最后的结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。
【关键词】私人汽车拥有量影响因素实证分析计量经济学模型检验一、模型的选取和变量选择由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型（对参数线性），这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。
1、变量选择（1）人均可支配收入私家车这种高档消费品的拥有量显然与收入水平有关，因此引进解释变量人均可支配收入，并先预期此二因素与私家车拥有量呈正相关。
（2）公路里程本文预计私家车的拥有量与全国公路里程有关，因此引入解释变量公路里程，并预期其与私人汽车拥有量成正相关。
（3）原材料、燃料及动力购进价的指数燃料及动力价格也是影响私家拥有量的原因之一，直接构成居民购买私家车的成本。
为此本文引用以上一年为基期的原材料、燃料及动力购进价格指数作为解释变量，并且预期其与私家车拥有量成负相关。
（4）居民消费价格指数本文预计私家车的拥有量与居民消费价格指数有关，居民消费促进汽车销售，因此引入解释变量居民消费价格指数，并预期其与私人汽车拥有量成正相关。
2、模型选取对于人均可支配收入、公路里程和其他交通运营数这些指标，我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量得影响，而且对数变换后能够减少异方差对模型的影响，所以采用对数模型。
二、数据的来源及模型设定1、数据的来源及处理本文选择了《2011年中国统计年鉴》中1991年至2010年共20年的相关数据，并对其进行了处理：Y 表示私人汽车拥有量（万辆）；1X 表示人均可支配收入（元）；2X 表示公路里程（万公里）；3X 表示原材料、燃料及动力购进价格指数（%）；4X 表示居民消费价格指数（%）； 为随机扰动项。
关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测.doc
关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测[摘要]建立准确而合理的计量经济学模型，寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系，可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。
本文采用1989—2005年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据，给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程，并根据模型预测了2006年我国的私人汽车拥有量。
[关键词]私人汽车拥有量计量经济学模型检验预测0 前言预测是指以准确的调查统计资料和市场经济信息为依据，从现象的历史、现状和规律出发，运用科学的方法，对未来发展前景的测定。
预测是决策科学化的工具，是编制计划、预见计划执行情况、加强计划指导的依据，也是企业改善管理的有效手段之一。
预测方法可以分为定性预测和定量预测。
定性经济预测是指，通过调查研究，了解实际情况，凭自己的实践经验和理论、业务水平，对发展前景的性质、方向和程度做出判断进行预测的方法。
定量经济预测是指，根据准确、及时、系统、全面的调查统计资料和市场经济信息，运用统计方法和数学模型，对未来发展的规模、水平、速度和比例关系的测定。
定量预测包括时间序列预测和回归分析预测等。
实际工作中，为了保证预测结果的可信度，定性预测和定量预测往往结合起来使用。
改革开放以来，我国创造了经济高速增长的神话，拥有近13亿庞大人口的基数，在2003年实现了人均GDP1000美元的基本小康目标，这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。
从近几年如火如荼的汽车市场发展来看，即使最近出现了不同程度的车市渐冷现象，但无论是国外跨国公司，还是国内汽车业霸主和中小汽车厂商，仍然纷纷投资于新车开发、产品推广与宣传，其持久看好中国车市的坚定信心没有丝毫动摇。
现实生活中，汽车进入普通家庭已成为一个人所共知的事实，同样也会成为社会经济发展的必然趋势。
鉴于此原因，我们进行了这次关于私人汽车拥有量的计量模型研究，预测了2006年我国的私人汽车拥有量。
影响我国私人汽车拥有量的因素计量分析
一、 模型设定
由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计 算， 所以笔者考虑做一个线性模型， 这样各种检验的方法较 多， 对模型准确程度的分析也更可靠。 私人汽车这种高档消费品的拥有量显然与居民收入有 关， 因此引进解释变量国民总收入 （GNI） ， 并先验预期两者呈 正相关关系。 考虑到汽车工业的原材料， 预计私家车市场的发展与其 主要原材料钢材的生产有一定的关联， 所以引进解释变量钢 材产量， 并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关。 公路里程的增加会使交通运输更加方便， 也会因此促进 私人汽车拥有量的增加。基于此， 引进解释变量公路里程， 并 先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关。 私家车的拥有与营运汽车拥有量有一定的关联， 所以引 进解释变量全国营运汽车拥有量， 至于它同私人汽车拥有量 的相关关系， 可以通过计算两者的相关系数来做初步估计。 计算得到私人汽车拥有量与全国营运汽车拥有量的相关系数 为 0.8154， 表明两者可能有较强的正相关关系， 因此预期两者 呈正相关关系。 对于国民总收入、 钢材产量、 公路里程和全国营运汽车拥 有量这些指标， 我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量
刘 佳
二、 数据收集与整理
本文所用数据来源于 《2008 年中国统计年鉴》 ， 选择了 1985 ～ 2007 年的相关数据， 整理见表 1： 表1
私人汽车拥 国民总收入 钢材产量 公路里程 （万 全国营运汽车拥 有量（万辆） （亿元） （万吨） 公里） 有量（万辆） 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 28.49 34.71 42.29 60.42 73.12 81.62 96.04 118.2 155.77 205.42 249.96 289.67 358.36 423.65 533.88 625.33 770.78 968.98 1219.23 1481.66 1848.07 2333.32 2876.22 9040.7 10274.4 12050.6 15036.8 17000.9 18718.3 21826.2 26937.3 35260 48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174 159586.7 184088.6 213131.7 251483.2 3693 4058 4386 4689 48.59 5153 5638 6697 7716 8428 8979.8 9338.02 9978.93 10737.8 12109.78 13146 16067.61 19251.59 24108.01 31975.72 37771.14 46893.36 56560.87 94.24 96.28 98.22 99.96 101.43 102.83 104.11 105.67 108.35 111.78 115.7 118.58 122.64 127.85 135.17 140.27 169.8 176.52 180.98 187.07 334.52 345.7 358.37 27.73 29.27 30.32 30.69 30.85 31.3 31.67 30.87 28.96 27.97 27.49 28.81 29.89 31.88 501.77 702.82 764.39 826.34 924.64 1067.18 733.22 802.58 849.22
影响我国私人汽车拥有量的计量分析模型
计量经济学论文影响我国私人汽车拥有量的计量分析模型影响我国私人汽车拥有量的计量分析模型摘要：本文通过采用1990年—2005年的相关数据，旨在分析我国私人汽车拥有量变化的影响因素。
选取人均GDP、汽车生产量、公共交通数量、公路里程、燃料及动力价格为解释变量建立模型，并进行多种检验的详细分析，阐述模型的经济意义。
关键字：私人汽车，多重共线性，异方差性检验1.选题背景世界汽车工业发展规律表明, 当一个国家的人均GDP 在1000~ 10000 美元时, 是汽车工业发展的黄金时期, 并带动国民经济高速发展, 从而体现汽车工业是国民经济的支柱产业。
2001 年我国人均GDP 达到1000 美元, 这预示着中国正处在汽车工业起飞的前期, 市场需求表现出强劲的态势。
中国汽车已开始进入家庭消费阶段, 汽车市场正处于大发展的前夕。
正因为私人汽车逐渐占据了汽车消费市场的主导地位，也直接反映了整个汽车行业的现状，私人汽车的消费市场成为我们越来越关注的对象。
为了实证对私人汽车消费市场的具体影响因素，以便于我们根据实证结果提出政策建议，并进行有关的预测，在探寻其影响因素的基础上，建立相关的私人汽车计量模型。
2.变量设置根据理论与经验，我国私人汽车拥有量的主要影响因素有：（1）人均GDP。
中国经济的快速发展，刺激着汽车市场的不断扩大，因此私人汽车拥有量与国家经济水平密切相关。
私人汽车属于高档消费品，它的拥有量显然与居民收入有着不可分割的联系。
因此这里选择人均GDP作为解释变量，并先验预期与私人汽车拥有量呈正相关关系。
（2）汽车生产量。
生产量和需求量之间一般有着一定的线性关系，先验预期与私人汽车哟供油量呈正相关关系。
（3）公共交通数量。
与私家车拥有量有一定的相关关系，公共交通事业的广泛发展，可以是私家车的拥有量下降，先验预期，二者呈负相关关系。
（4）公路里程。
公路里程的增加会使交通运输更加方便，也会因此促进私人汽车拥有量的增加。
计量经济学课程论文(汽车)
计量经济学我国汽车私人拥有量影响因素分析姓名：学号：班级：二〇一二年六月十日我国汽车私人拥有量影响因素分析摘要：从九十年代初期开始，我国才算是真正上的对外开放，也正是从这个时期开始，我国的汽车市场开始蓬勃的发展，汽车销量每年以高速增长，私人的汽车拥有量自90年代中期开始飞速提升。
也正因为汽车产业的发展，拉动一跳产业链上的其他行业发展，对国内经济起到了巨大的推动作用。
本文将采用计量经济学方法，根据我国1995年-2010年的私人汽车拥有量及其重要影响因素的时间序列为样本，分析了国内平均工资水平、城乡居民存款、货币供应量、城乡居民恩格尔系数、物价指数和汽车产量对我国汽车私人拥有量的影响。
并在此基础上对我国汽车市场发展提出建议。
关键字：私人汽车拥有量平均工资城乡居民存款货币供应量城乡居民恩格尔系数物价指数汽车产量一．模型设定Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b5X6+u iY表示私人汽车拥有量（万辆），X1表示平均工资水平（元），X2表示城乡居民存款（亿元），X3表示货币供应量（亿元），X4表示恩格尔系数，X5表示物价指数，X6表示汽车产量（万量）。
表1为由中国统计局网站得到1995-2010年的有关数据二．参数估计Eviews的回归结果如表2所示。
表2 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/11/12 Time: 14:17Sample: 1995 2010Included observations: 16Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1831.258 574.6463 -3.186758 0.0111X1 -0.002299 0.040145 -0.057269 0.9556X2 -0.006985 0.005869 -1.190144 0.2644X3 0.011286 0.004931 2.288597 0.0479X4 26.88352 10.08885 2.664677 0.0258X5 0.943801 7.875980 0.119833 0.9072X6 0.316304 0.775604 0.407817 0.6929R-squared 0.998995 Mean dependent var 1749.632 Adjusted R-squared 0.998325 S.D. dependent var 1692.257 S.E. of regression 69.25385 Akaike info criterion 11.61307 Sum squared resid 43164.86 Schwarz criterion 11.95108 Log likelihood -85.90456 F-statistic 1491.242 Durbin-Watson stat 2.396327 Prob(F-statistic) 0.000000Y=-1831.26-0.002*X11-0.01*X2+0.01*X3+26.88*X4+0.94*X5++0.32*X6+ui(-3.19) (-0.06) (-1.19) (2.29) (2.66) (0.12) (0.41)[0.96] [0.26] [0.05] [0.03] [0.91] [0.69]R2=0.998 F=1491.24 n=16 DW=2.40(括号内为T统计值,方括号为P值)三．模型检验一，经济意义检测X1代表平均工资水平，由于私人汽车拥有量上涨，X1的值应该为增长趋势，因而符号不对，与现实经济意义不符二，统计推断检测R=0.998拟合度非常好，F检验也很显著，5个变量的T检验都不是很显著三，P值检测X1，X2，X5，X6的P值均大于0.05可见其对于Y值的相关性不显著。
《计量经济学》第三章-多元线性回归模型(1)
两边乘 X 有： X Y = X Xβˆ + X e
因为 Xe = 0 ，则正规方程为：
X Xβˆ = X Y
22
OLS估计式
由正规方程 多元回归中 二元回归中
X Xβˆ = X Y ( X X )kk 是满秩矩阵,其逆存在
βˆ = (X X)-1 X Y
ˆ1 Y - βˆ2 X2 - βˆ3X3
注意： x 和 y为 X,Y 的离差
23
二、OLS估计式的性质
OLS估计式
1.线性特征: βˆ = (X X)-1 X Y
βˆ 是 Y的线性函数，因 ( X X)-1 X 是非随机
或取固定值的矩阵
2.无偏特性: E(βˆk ) βk
24
3. 最小方差特性
在 βk 所有的线性无偏估计中，OLS估计 βˆk具有
E
u2
E
u2
0
un
E
un
0
假设２＆３：
Var(U ) E(U EU)(U EU) E(UU )
E(u1u1) E(u1u2 ) E(u1un ) 2 0 0
E
(u2u1
)
E(u2u2 )
E
(u2un
)
0
2
0
E
(unu1
)
E(unu2 )
E(unun )
求偏导,令其为0:
( ei2 )
ˆ j
0
20
即
-2 Yi - (ˆ1 ˆ2 X2i ˆ3X3i ... ˆki Xki ) 0
-2 X2i Yi - (ˆ1 ˆ2X2i ˆ3X3i ... ˆki Xki ) 0
ei 0 X2iei 0
我国民用汽车拥有量的计量经济模型与分析
我国民用汽车拥有量的计量经济模型与分析摘要：按照近二十年来国内多项经济指标，运用慢慢线性回归的方式成立了民用汽车拥有量的计量经济模型，并对模型进行评价和查验。
利用该模型能够对此后的民用汽车拥有量进行理论预测，为进展计划提供有依据的理论指导。
关键词：汽车拥有量；线性回归；经济模型；评价analysis on econometric model of the amount of civilian automobile in chinaxu kang，chen yan-shou（department of economics and management，hubei university of automotive technology，shiyan 442002，china）abstract:based on the economic indexes of the latest twenty years，this paper constructs and estimates and checks the econometric model of the amount of civilian automobile in china by employing linear regression method step by application of this model might be used in predicting the amount of the automobiles in the later period. thus it can provide theoretical guidance for future development.key words: lmount of civilian automobile；linear regression; econometric model；estimates.据中国汽车工业协会公布数据，2010年，我国汽车产销双双超过1 800万辆，分别达到1 万辆和1 万辆，同比增长分别为%和%，稳居全球产销第一。
关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测.doc
关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测[摘要]建立准确而合理的计量经济学模型，寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系，可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。
本文采用1989—2005年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据，给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程，并根据模型预测了2006年我国的私人汽车拥有量。
[关键词]私人汽车拥有量计量经济学模型检验预测0 前言预测是指以准确的调查统计资料和市场经济信息为依据，从现象的历史、现状和规律出发，运用科学的方法，对未来发展前景的测定。
预测是决策科学化的工具，是编制计划、预见计划执行情况、加强计划指导的依据，也是企业改善管理的有效手段之一。
预测方法可以分为定性预测和定量预测。
定性经济预测是指，通过调查研究，了解实际情况，凭自己的实践经验和理论、业务水平，对发展前景的性质、方向和程度做出判断进行预测的方法。
定量经济预测是指，根据准确、及时、系统、全面的调查统计资料和市场经济信息，运用统计方法和数学模型，对未来发展的规模、水平、速度和比例关系的测定。
定量预测包括时间序列预测和回归分析预测等。
实际工作中，为了保证预测结果的可信度，定性预测和定量预测往往结合起来使用。
改革开放以来，我国创造了经济高速增长的神话，拥有近13亿庞大人口的基数，在2003年实现了人均GDP1000美元的基本小康目标，这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。
从近几年如火如荼的汽车市场发展来看，即使最近出现了不同程度的车市渐冷现象，但无论是国外跨国公司，还是国内汽车业霸主和中小汽车厂商，仍然纷纷投资于新车开发、产品推广与宣传，其持久看好中国车市的坚定信心没有丝毫动摇。
现实生活中，汽车进入普通家庭已成为一个人所共知的事实，同样也会成为社会经济发展的必然趋势。
鉴于此原因，我们进行了这次关于私人汽车拥有量的计量模型研究，预测了2006年我国的私人汽车拥有量。
影响我国私家车拥有量的因素分析
影响我国私家车拥有量的因素分析——以四川省为案例分析的计量经济学模型及其检验单位：西南财经大学经济学院作者：李阳学号：40501103指导老师：庞皓、黎实二零零七年十二月内容提要本文旨在对1990-2005四川省人均地区生产总值变动，基础设施建设等一系列因素对私人汽车拥有量的影响进行实证分析。
首先，我收集了相关的数据。
其次，建立了理论模型。
然后，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我对所得的分析结果作了经济意义的分析。
关键词：私家车、计量经济学模型、检验、预测目录第一章导论1.1问题的提出1.2研究方法与目标1.3论文结构第二章文献综述2.1国外研究情况2.2国内现状及研究2.3理论简述第三章模型的设定及变量的选择第四章数据的来源及其处理第五章模型的估计、检验与调整5.1 模型回归5.2 统计推断检验5.2.1 拟合优度检验5.2.2检验回归系数的显著性(t检验)5.2.3回归方程的总体显著性检验(F检验)5.3 计量经济学检验5.3.1时间序列的平稳性检验（单位根检验）5.3.2异方差性检验（White检验）5.3.3用杜宾-沃森d检验法检验自相关（DW检验）5.4最终模型回归结果及其的含义第六章结论参考文献y c x1 x2 x2 x3 y(-1) ar(1)第一章导论1.1问题的提出改革开放以来,我国创造了经济高速增长的神话,拥有近13亿庞大人口的基数,在2003年实现了人均GDP1000美元的基本小康目标,这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。
近几年随着国内市场汽车价格的持续下降和我国居民收入水平的不断提高，拥有私家车对普通百姓来说越来越容易了。
私家车走入普通百姓家中已成为定势，而汽车市场早已由卖方市场转为了买方市场，而且随着私家车的普及造成了道路拥挤、空气污染等诸多问题，现在出现了有些城市限制私家车的现象。
中国汽车市场目前400多万的销量仅仅相当于美国六七十年代的水平,而中国的人口基数要比美国大得多,从收入最高的20%人口的收入水平来看,如果达到世界平均水平，中国应该有1.6亿辆汽车，是目前的８倍。
关于我国民用汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测
关于我国民用汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测摘要：本人通过建立准确而合理的计量经济学模型，寻求我国民用汽车拥有量和我国社会经济的相关指标之间的函数关系，从而较为准确地对我国短期内民用汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。
本文采用1990-2007年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据，给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程，并根据模型预测了2008年我国民用汽车拥有量。
关键词：民用汽车拥有量 计量经济学模型 检验 预测1 引言改革开放以来，我国的经济有了快速发展，人民生活水平稳步提高，人们购买汽车的热情高涨，汽车产销高速增长。
因此，在我国民用汽车将得到进一步普及。
一般来说，随着收入水平的增加，人们对汽车的需求也会不断增大。
签于此原因，我们进行了这次关于我国民用汽车拥有量的计量经济模型研究，最后对2008年我国的民用汽车量作预测。
2 模型设定2.1 由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算，所以我们考虑做一个线性模型（对参数线性），这样各种检验的方法较多，对模型准确度的分析也更可靠。
2.2 显然，民用车这种高档消费品与居民收入有关，因此本文引入解释变量人均GDP ，并先验预期两者呈现正相关关系。
2.3 我们预计民用汽车市场的发展与其主要原材料钢材的生产有一定的关联，所以引进解释变量钢材产量，并先验预期其与民用汽车拥有量呈正相关。
Y 和X1、Y 和X2的散点图如下：显然t Y 和1t X ，t Y 和2t X 分别服从线性关系 综上所述，我们采用如下计量经济学模型：01122t t t t Y X X u βββ=+++其中，t Y 表示山东省民用汽车拥有量（万辆）；1t X 表示我国人均GDP （元）；2t X 表示我国钢铁产量（万吨）；t u 表示随机干扰项。
3 数 据我们搜集了《中国统计年鉴》中1990年到2007年共18年的数据：t Y ：民用汽车拥有量（万辆）1t X ：人均GDP （元）2t X ：钢铁产量（万吨） 4 回归结果及意义我们根据上述时间序列数据，采用普通最小二乘法（OLS ）进行模型估计，结果如下（使用EVIEWS 统计软件） Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 01/10/10 Time: 17:03 Sample: 1990 2007 Included observations: 18Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob.X1T 0.124632 0.011417 10.91604 0.0000 X2T 0.032033 0.003790 8.450846 0.0000 C 173.7978 32.29114 5.382214 0.0001R-squared 0.997420 Mean dependent var 1749.793Adjusted R-squared 0.997076 S.D. dependent var 1107.678 S.E. of regression 59.89787 Akaike info criterion 11.17417 Sum squared resid 53816.32 Schwarz criterion 11.32257 Log likelihood -97.56754 F-statistic 2899.355 Durbin-Watson stat 0.939206 Prob(F-statistic) 0.00000012173.7980.1250.032t t t t Y X X u =+++(10.916)t = (8.451) (5.382) 20.997R = 2899F = 0.939DW =其中t Y ：民用汽车拥有量（万辆）1t X ：人均GDP （元）2t X ：钢铁产量（万吨） 由系数的t 值可知，它们均在0.05的显著水平上是显著的，且与我们预期的符号相一致 1t X 的系数0.125表示，在样本期间1990-2007年间，在其它解释变量保持不变的条件下，我国的人均GDP 每增加1%，我国的民用汽车拥有量将平均增加0.125%。
关于影响我国私人汽车拥有量的计量经济模型分析
摘要私人汽车作为高档消费品，已经逐步走进了普通家庭，本文为了研究影响私人汽车的拥有量的问题，建立了准确而合理的计量经济模型，寻求了汽车拥有量与国民总收入、城镇居民消费水平、钢材产量、公路里程和城镇居民人口数量之间的相关关系。
本文采用了1995-2010年间的中华人民共和国国家统计局公布的相关数据，旨在分析影响我国私人汽车拥有量的因素，指出了建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程，包括经济意义检验、统计分析检验、计量经济检验（T统计量检验、F统计量检验、拟合优度检验），并解释了模型的经济意义，给出了相应的结论，并将结论与以前年度的相似的情况进行了对比分析，并根据模型预测了随着时间的延续未来私人汽车拥有量的发展。
关键词：私人汽车拥有量；计量经济模型分析；检验；预测关于影响我国私人汽车拥有量的计量经济模型分析前言随着我国经济的发展，汽车行业的发展也逐渐壮大起来。
我国汽车企业的发展经历了建设、成长、高速发展三个阶段，就现阶段来说，汽车行业发展迅速，势头良好，与汽车相关的行业，尤其是4S店如雨后春笋般兴起。
中国公安部交通管理局公布，截至去年6月底，全国私家车拥有量突破7000万辆。
从近几年汽车行业如火如荼的发展来看，即使偶尔会出现不同程度的车市冷落现象，但是无论是跨国的公司，还是国内汽车业霸主和中小汽车厂商，仍纷纷投资于新车的开发、产品的推广与宣传，其持久看好中国车市的坚定的信心丝毫没有动摇。
在现实生活中，汽车进入普通家庭已经是一个不争的事实，同样，这也是社会经济发展的必然趋势，那么，有多种原因促使私家车购买量增加，比如：居民消费水平，公路长度、人均GDP等，鉴于以上原因，并且通过对近些年全国汽车拥有量、国民生产总值、居民消费水平、钢材产量等数据的调查与分析，以及查阅了多种期刊杂志等，我进行了这次关于影响私人汽车拥有量的计算模型研究。
1.问题的提出汽车是高档消费品，所以汽车的拥有量显然与国民总收入有关，所以引进解释变量国民总收入（ＧＮＩ），并先验预期两者呈正相关关系。
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(-11252)
(-01222)
(11268)
(51049)
(01283)
R2=01999
如该回归所表明的,级差截距和级差斜率系数都是统计上不显著的,这表示了两个时期的回归并无显著差异,因而该模型具有结构稳定性。
〔关键词〕私人汽车拥有量计量经济学模型检验预测〔中图分类号〕F4161471〔文献标识码〕
收稿日期:2006—05—27
1引言
改革开放以来,我国创造了经济高速增长的神话,拥有近13亿庞大人口的基数,在2003年实现了人均
GDP1000美元的基本小康目标,这也是私家车开始步入
普及化道路的里程碑。从近几年如火如荼的汽车市场发展来看,即使最近出现了不同程度的车市渐冷现象,但无论是国外跨国公司,还是国内汽车业霸主和中小汽车厂商,仍然纷纷投资于新车开发、产品推广与宣传,其持久看好中国车市的坚定信心没有丝毫动摇。
1999年初我国车市才走出谷底,开始平稳回升,所以引
进虚拟变量
Di=0,如果观测属于1999年前Di=1,如果观测属于1999年后
所以n1=10,n2=6,做以下回归:lnYt=β1+β′1Di+β2lnX2t+β′2(DilnX2t)+β3lnX3t+β′3(DilnX3t)+β4t+β′4(Dit)
+ut
—
321—第25卷第9期2006年9月
工业技术经济
Vol125,No19
总第155期
利用表中数据,OLS估计结果为:
lnYt=-01128+31937Di+01488lnX2t-01908(DilnX2t)-01058lnX3t+01662(lnDiX3t)+01120t+01021(Dit)
212私人汽车这种高档消费品的拥有量显然与居民收入
有关,因此引进解释变量国民总收入(GNI),并先验预期两者呈正相关关系
213我们预计私家车市场的发展与其主要原材料钢材的
生产有一定的关联,所以引进解释变量钢材产量,并先
验预期其与私人汽车拥有量呈正相关
214我们将引入趋势变量T,理由如下:
(1)为了分析私人汽车市场的发展与时间的关系;(2)趋势变量t可代替一个影响应变量的基本变量,
关于我国私人汽车拥有量的计量经济学
模型及其检验和预测
韩雪李潜
(华中科技大学,武汉430074)
〔摘要〕建立准确而合理的计量经济学模型,寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标
之间的函数关系,可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。本文采用1989-2004年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2005年我国的私人汽车拥有量。
F=
R2/(k-1)(1-R2
)/(n-k)=01999/(4-1)
(1-01999)/(16-4)
=3996遵循自由度为3和12的F分布,即使在1%的显著性水平上,这个F值也显然是显著的。从而我们拒绝lnY与lnX2和lnX3,t无线性关系的虚拟假设。
前面所用的t和F检验都要求干扰项ut遵循正态分
11281
0102
于是,我们有
X2
=
∑
k
i=1
(Oi-Ei)2
Ei
=4134
组数N=8,以上计算出的X2值似乎应遵循N-1=7
个自由度的chi-平方(
χ2)分布,但在计算残差u∧
t之前,必须先估计β1,β2,β3和β4,所以失去4个自由度,又因为使用了这些残差数据估计其标准差,再失去1个自由度,所以总共失去了5个自由度
由检验3我们将回归残差u∧
t的符号记录下来:
(++)(---)(++)(-
--)(++)(-)
(++)(-)
令n=总观测个数=n1+n2=8+8=16
n1=+号个数(即+残差)=8n2=-号个数(即-残差)=8k=游程个数=8
由此可得:
E(k)=
2n1n2
n1+n2
+1=9
σ2
k=
2n1n2(2n1n2-n1-n2)(n1+n2)2(n1+n2-1)=317333σk=119322从而95%置信区间是:
se(u∧t)=00317
然后将这些残差排序,并把它们按其与零相差的标准差的倍数分为8组,我们获得如下数据:
观测的残差(Oi)00267010期望的残差(Ei)
01020134211851465146211801340102(Oi-Ei)2/Ei
0102
0134
01015
01053
01434
2118
∑n
t=2
(u∧
t-u∧
t-1)2
∑
n
t=2
u∧
t
2
=11247
由德宾-沃森表我们找出,对于16个观测值和3个解释变量(不包括截距项),在0105的显著性水平上,
dL=01857,dU=11728,由于dL<11247<dU,处于无决定
域,故采用如下另一种侦察自相关的方法。
515利用游程检验侦察自相关
517用图解法侦察模型的异方差性
我们得到
u∧
2t
对应于lnYt描绘的图形:
从图中可以看出,我们未发现这两个变量有任何系统性联系,表明了数据中也许没有异方差。当然,图解法只是一种非正式的方法,下面,我们用一种正式方法来侦察异方差。
lnYt=01256+01192lnX2t+01228lnX3t+01153t
(11188)(01062) (01097) (01016)
t=(01216)(31081) (21345) (91358)R2=01999
其中,Yt=私人汽车拥有量(万辆)
X2t=国民总收入(亿元)X3t=钢材产量(万吨)t=趋势变量
df=8-1-5=2,则对于2个自由度来说,在95%的
置信水平上,查表得:
χ2(2)=5199147,而X2
=4134<5199147,所以观测的
残差和期望的残差之间的差异还没有达到足以拒绝正态性假定的地步,即回归模型是正态性的。
514用德宾-沃森d检验侦察自相关
H0∶
ρ=0,既无自相关,正或负d=
5检验
511验证加入趋势变量t的合理性
若剔除趋势变量t,做回归
lnYt=α1+α2lnX2t+α3lnX3t+utOLS估计结果如下:
lnYt=-101764+01652lnX2t+11017lnX3t
t=(-241458) (61152) (71537)
R2=01991
F=
(01999-01991)/1
-010118073933010306591173010000147027-010048235983010144121489010179419528-010175936317
计算残差的样本标准差:
var(u∧
t)=
∑
(u∧t-u∧
t)2/(n-1)=
∑
u∧
t2/(n-1)
=0101506493/15=01001004
(1-01999)/(16-3)
=104
遵循自由度为1和13的F分布,即使在1%的显著性水平上,这个F值也显然是显著的。所以我们能拒绝虚拟假设并做出结论:引入趋势变量t显著地增大解释平方和(ESS)并增大R2值,由此证明,我们将趋势变量t引入模型中是合理的。
512检验样本回归的总显著性
H0∶β2=β3=β4=0
2
81162
41402074
1859814
91830831
51531ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ0
81547334
—
121—第25卷第9期2006年9月
工业技术经济
Vol125,No19
总第155期
续表
年份
tYlnYX2lnX2X3lnX31991396104415647652166215919833385638100816372851992411812041772378266511910119061666971008180941519935155177510483813456015101450467771610081951051199462051425132505746670101017508578428100910393151995724919651521301574941910195945289791809110273319968289167516687426685015111110214933810291141850199793581365188153873142171112001689978193912082311998104231656104890876967121112511351073718091281526199911533188612801718057914111296998121091789140176920001262513361438280882541011138797413146100914838732001137701786164740395727191114692651606716191684561200214968198618762441039351311155152419251159918653492003151,2191237110597511674112111667715241081011010902992004