計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作業(yè)答案.doc

1.建立的模型為： lnct = 0.35 + 0.93*lninct + ut, t= 1,2,3 （5.92）(132.03) ut = 0.46 ut-1 + t (2.61)R2 = 0.9996 D.W = 2.09根據(jù)估計(jì)的結(jié)果，消費(fèi)的收入彈性為0.93，說(shuō)明我國(guó)居民收入增加1%，居民消費(fèi)平均增加0.93%，R2表明模型擬合的效果很好，而且根據(jù)序列相關(guān)LM檢驗(yàn)的p值，不能拒絕原假設(shè)，所以該模型不存在自相關(guān)。2用ADF單位根檢驗(yàn)得到結(jié)論： ln(gdp)單位根檢驗(yàn)結(jié)果如圖1，根據(jù)p值不能夠拒絕原假設(shè)。t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-2.8818350.1812Test critical values:1% level-4.2732775% level-3.55775910% level-3.212361ln(gdp)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果如圖2，根據(jù)p值，在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)。t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.5628310.0132Test critical values:1% level-3.6793225% level-2.96776710% level-2.622989所以，GDP的對(duì)數(shù)序列l(wèi)n（gdp）是一階單整序列，建立ln(gdp)對(duì)數(shù)序列的ARIMA模型。首先觀察ln(gdp)序列的相關(guān)圖，ln(gdp)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都在一階截尾，則取模型的階數(shù)p=1和q=1建立ARIMA（1.1.1）模型。 lngdpt = 0.897lngdpt-1 + ut +0.447ut-1 t = (10.208) (2.41) R2 = 0.24 D.W=2.283.（1）協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)為了描述財(cái)政支出和財(cái)政收入之間是否存在協(xié)整關(guān)系，選擇2001年1月-2014年11月的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。進(jìn)行單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)序列l(wèi)nf_ex和lnf_in是非平穩(wěn)的，一階差分后是平穩(wěn)的，即lnf_ex和lnf_in均是I(1)序列。單位根檢驗(yàn)如下圖： 第一步，建立如下回歸方程：lnf_ext = b lnf_int + ut , t = 1,2，T估計(jì)后得到：lnf_ext = 0.99 lnf_ext + ut t = (297.6366) R2 = 0.805 D.W=2.09第二步，對(duì)上式的殘差進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，由回歸方程估計(jì)結(jié)果可得 ut = lnf_ext 0.99lnf_ext檢驗(yàn)結(jié)果如下：在10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，因此可以確定ut 為平穩(wěn)序列，即ut I（0）。上述結(jié)果表明：2001年1月-2014年11月期間的lnf_ex和lnf_in存在協(xié)整關(guān)系，即為CI（1,1），協(xié)整向量為（1，-0.99）。 （2）建立財(cái)政支出與財(cái)政收入的誤差修正模型通過(guò)檢驗(yàn)得出財(cái)政收入和財(cái)政支出之間具有協(xié)整關(guān)系，為了考察我國(guó)財(cái)政支出與財(cái)政收入之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，現(xiàn)通過(guò)ECM模型來(lái)進(jìn)行分析。 第一步，首先建立2001年1月-2014年11月期間財(cái)政支出與財(cái)政收入的長(zhǎng)期均衡方程 lnf_ext = a + b lnf_int + ut , t = 1,2，T估計(jì)結(jié)果為 lnf_ext = 0.284 + 0.957 lnf_int + ut t = (0.898) (25.367)R2 = 0.806 D.W =2.054第二步，令ecmt = ut , 即將殘差序列ut作為誤差修正項(xiàng)，建立下面的誤差修正模型 lnf_ext = 0 +ecmt -1+1lnf_int +t估計(jì)得到 lnf_ext = 0.012 - 0.68 ecmt -1+0.251lnf_int t = (0.487) (-7.45) (2.22) R2 = 0.288 D.W =2.39 在長(zhǎng)期均衡方程式中財(cái)政收入的系數(shù)是0.957，接近1，體現(xiàn)了我國(guó)財(cái)政收支“量入為出”的原則。在誤差修正模型中，差分項(xiàng)反映了短期波動(dòng)的影響。財(cái)政支出的短期變動(dòng)可以分為兩部分：一部分是短期財(cái)政收入波動(dòng)的影響；一部分是財(cái)政收支偏離長(zhǎng)期均衡的影響。誤差修正項(xiàng)ecmt 的系數(shù)的大小反映了對(duì)偏離長(zhǎng)期均衡的調(diào)整力度。從系數(shù)估計(jì)值（-0.68）來(lái)看，當(dāng)短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí)，將以（-0.68）的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。4.（1） 用最小二乘法估計(jì)的結(jié)果為： lnspt = -0.18 + 1.02 lnspt-1 + ut t = (-3.13) (137.19) R2 = 0.99 AIC=-5.84 SC=-5.81(2) 用ARCH LM檢驗(yàn)法對(duì)上面回歸模型的殘差序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),得到了在滯后階數(shù)p=3時(shí)的ARCH LM檢驗(yàn)結(jié)果：此處的P值為0，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明殘差序列存在ARCH效應(yīng)。（3）用GARCH（1,1）模型重新估計(jì)，結(jié)果如下： 均值方程： lnspt = -0.06 + 1.01 lnspt-1 + ut z = (-0.92) (111.08) 方差方程： 2t = 3.52*10-6+0.11*ut-12 + 0.88*2t-1 z = (1.09) (3.24) (20.5)R2 = 0.99 AIC=-6.04 SC=-5.96 方差方程中的ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)都是統(tǒng)計(jì)顯著的，同時(shí)AIC和SC值都變小了，這說(shuō)明GARCH（1.1）模型能夠更好的擬合數(shù)據(jù)。再對(duì)這個(gè)方程進(jìn)行條件異方差的ARCH LM 檢驗(yàn)，得到殘差序列在滯后3階時(shí)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果：此時(shí)的相伴概率是0.13,不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為該殘差序列不存在ARCH效應(yīng)，說(shuō)明利用GARCH（1,1）模型消除了殘差序列的條件異方差性。（4）TARCH模型估計(jì)結(jié)果： 均值方程：lnspt = -0.14 + 1.02* lnspt-1 + ut z = (-2.32) (125.62) 方差方程：2t = 3.31*10-6+0.114*ut-12 - 0.077* ut-12dt-1 + 0.91*2t-1 z = (0.69) (2.89) （-1.54） （17.48） R2 = 0.99 AIC=-6.03 SC=-5.94 在TARCH模型中，杠桿效應(yīng)項(xiàng)的系數(shù)是-0.77，“利空消息”比等量“利好消息”產(chǎn)生的波動(dòng)要小，所以非對(duì)稱效應(yīng)的作用是是的波動(dòng)減小。6.（1）建立的VAR模型為：lngdpt = 0.01+1.76 * lngdpt-1 - 0.59 * lngdpt-2 - 0.30* lncst -1+ 0.07 * lncst-2lncst = - 0.07+0.89 * lngdpt-1 - 0.68 * lngdpt-2 + 0.66* lncst -1 + 0.06 * lncst -2 滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果如圖，所以最優(yōu)滯后期為2期。（2）AR根檢驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果如下，所有根模的倒數(shù)小于1，位于單位圓內(nèi)，所以該VAR模型是穩(wěn)定的。（3）格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果如下：從表中的結(jié)果可以看到：在lngdp方程中，不能拒絕消費(fèi)的變動(dòng)不是GDP變動(dòng)的Granger原因的假設(shè)，表明消費(fèi)的變動(dòng)對(duì)GDP變動(dòng)的影響不顯著。而在lncs方程中，lngdp的Granger因果檢驗(yàn)在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明GDP 的變動(dòng)對(duì)消費(fèi)的變動(dòng)有顯著的影響。（4）（4.1）.脈沖響應(yīng)分析。根據(jù)圖Response of LNGDP to LNCS，在當(dāng)期給消費(fèi)變動(dòng)一個(gè)正的沖擊，GDP變動(dòng)對(duì)該沖擊的響應(yīng)為負(fù)，表明消費(fèi)增長(zhǎng)速度增加時(shí)，GDP 增長(zhǎng)速度是減少的。根據(jù)圖Response of LNCS to LNGDP，在當(dāng)期給GDP變動(dòng)一個(gè)正的沖擊，消費(fèi)變動(dòng)對(duì)該沖擊的響應(yīng)為正，表明當(dāng)GDP 增長(zhǎng)速度增加時(shí)，消費(fèi)增長(zhǎng)速度也增加。 （4.2）.方差分解。如下圖，消費(fèi)變動(dòng)對(duì)GDP變動(dòng)的貢獻(xiàn)率最大達(dá)到20%，而GDP變動(dòng)對(duì)消費(fèi)變動(dòng)的貢獻(xiàn)率最大達(dá)到90%以上。（5）協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如下圖，在5%的顯著性下拒絕原假設(shè)，存在一個(gè)協(xié)整向量。 （6）VEC模型。lngdp的誤差修正模型為：(lngdpt) = 0.21 *( lngdpt-1 - 1.31 lncst-1 - 0.45 ) + 0.56*(lngdpt-1) - 0.63*(lngdpt-2) （0.13） （0.32） （0.37）+ 0.17*(lncst-1) + 0.35 *(lncst-2) + 0.10 （0.34） （0.32）lncs的誤差修正模型為：(lncst) = 0.25*( lngdpt-1 - 1.31* lncst-1 - 0.45 ) + 0.65*(lngdpt-1) - 0.56*(lngdpt-2) （0.11） （0.29） （0.32）+ 0.15 *(lncst-1) + 0.3 *(lncst-2) + 0.05 （0.3） （0.28）誤差修正項(xiàng)的系數(shù)大于0，所以誤差修正效果不好。7.因?yàn)橹饕亲鍪∈兄g的對(duì)比分析，所以建立城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的固定影響變截距模型。模型形式為： CSit = + i* +INCit + it i = 1,2,3,. t = 1,2,3.式中：為各省市的平均自發(fā)消費(fèi)水平，i*為i地區(qū)自發(fā)消費(fèi)對(duì)平均自發(fā)消費(fèi)的偏離，用來(lái)反映省市