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有关于进出口贸易和GDP相关性实证

收藏本文 2024-03-09 点赞:33765 浏览:157064 作者:网友投稿原创标记本站原创

【摘要】在多元线性回归分析,模型的基本检测定要满足自变量相互独立的或具有不相关的随机扰动项。自变量之间联系越紧密,序列相关性的几率很大,所以在进行测试分析的基础上,产生了一段时间之前和之后的时间序列数据。在实际经济活动中,因为经济活动是非常复杂的,古典检测设一般不能得到满足,这会给计量分析带来很大的困难。本文运用杜宾二步法对存在自相关的时间序列数据进行消除自相关的处理
【关键词】
自相关;检验;消除自相关
一、引言
自相关理由及其解决方案往往涉及经济学研究的理由。一般在多元线性回归模型分析,要确保该模型是一个随机扰动项为零均值,方差是不相同的序列相关性。然而,由于时间序列本身的特性数据不同的时间有很强的相关性,随机扰动项的相关性会对多元线性回归模型产生严重的直接后果,使模型即使通过F检验和T检验,但不是最优的模式。计量经济模型主要用于验证经济理论,分析经济结构,评估决策,模拟和预测经济制度这些方面的经济发展,如果我们建立回归模型不能完全满足古典检测设则必定不能做出正确的结论。基于自相关理由的存在的广泛性以及它们的解决方案中,学者们提出了图形、回归测试法、杜宾二步法。使用图形描述残差变化的图形,即使它可以体现出多样化的趋势,但描述粗糙。在本文中,使用图形的策略初步判断数据存在自相关,并运用回归策略进行确认,最后使用杜宾二步法对方程进行差分的处理。本文通过选取山东省海关出口贸易总额和山东省地区生产总值1990年~2010年的数据,通过建立山东省海关出口贸易总额和山东省地区生产总值的回归模型对自相关理由及其解决办法进行研究。

二、实证分析

这里选取山东省1990年到2010年海关出口贸易额与山东省地区生产总值的数据,通过建立海关出口贸易额Y与山东省地区生产总值X的线性回归模型来对自相关理由进行研究。
1、首先绘制山东省1990年到2010年海关出口贸易额与山东省地区生产总值的数据散点图。根据散点图基本估计X存在自相关。运用最小二乘法对数据进行回归分析,根据t检验统计量可以确定海关出口贸易额Y与山东省地区生产总值X存在自相关。

2、自相关的处理

在此用杜宾二步法消除自相关
第一步,估计模型,运用eviews对海关出口贸易额Y与山东省地区生产总值X进行回归,得到如下回归方程
第二步,做差分变换我们得到的回归方程如下:
于是在消除一阶线性自相关后的模型为:
这里D-W值为1.523251,而差分前的D-W值为1.190380,差分后d更接近于2,并且上面我们已经知道给定α=0.05,显著性水平为0.05,观测值个数为21及解释变量个数为1的D-W分布表的临界值为d1=1.22,du=1.42,由于du

三、结论与总结

在实际经济活动中,由于经济活动异常复杂,古典检测定不一定都能得到满足,从而可能给计量经济分析带来一系列的麻烦和理由。这就需要我们严格考察古典检测定,分析如果有一个或多个检测定得不到满足时,OL进出口贸易与GDP相关性的实证由优秀论文网站www.udooo.com提供,助您写好论文.S估计量的性质将会发生什么变化,并研究当出现这些状况时,应该如何处理,即古典模型检测定违背的计量经济理由。自相关理由及其解决办法是不满足古典检测定的计量经济理由的一个典型。自相关理由普遍存在于经济理由的各个方面,研究其解决办法具有重要的作用。
本文选取自相关理由及其解决办法为研究对象,通过讨论计量经济学中自相关理由及其解决办法,并辅以案例加以分析理解。由于变量为截面数据的模型的随机项,会存在自相关理由,但自相关理由更常出现在变量为时间序列数据的模型中。因此这里选取山东省1990年到2010年海关出口贸易额与山东省地区生产总值的数据,通过建立海关出口贸易额Y与山东省地区生产总值X的线性回归模型来对自相关理由进行研究。本文首先运用eviews软件画出数据的散点图,结合以往经验初步判定存在自相关,运动回归模型中的检验统计量确定数据存在自相关,最后运用杜宾二步法进行差分消除自相关。
自相关理由有很多检验策略,每种策略都有其优点和局限性,如何克服这些策略的局限性,并于检验出自相关性存在的同时得到自相关的结构,将是检验策略的未来发展方向;另外,将已有的检验策略有机结合,得到适合于更一般情况的检验办法,会成为将来的研究趋势;从数学上对已有的检验策略和参数估计策略进行有效改善,全面描述随机误差项的诸多影响因素及其这些因素之间的相互关系,将会得到具有一定普适作用的针对白相关理由的检验策略,这将最终推动计量经济学的发展。
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作者简介:
周亚男(1990-),女,汉族,江苏徐州人,兰州商学院统计学院12届研究生,研究方向:金融计量分析。

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