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私家车拥有量的计量分析

 私家车拥有量的计量分析
 
 【摘要】本文旨在对1989-2003年我国人均收入变动,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,我们收集了相关的数据。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,我们对所得的分析结果作了经济意义的分析,并相应提出一些政策建议。
 
 【背景资料】众所周知,汽车产业发展将带动巨大的经济链条的运转,特别是对钢铁、有色金属等原材料影响深刻,而就目前来说,中国的平均汽车保有量非常低,与中国的经济发展水平不相称,2003年,我国每千人的轿车拥有量只不过5.16辆。世界上有29个国家遍及亚、非、拉美的人均GDP低于我国,可是它们的每千人轿车拥有量却高于我国。例如位于高加索地区的格鲁吉亚,虽然人均GDP只有701美元,但每千人轿车拥有量竟高出我国16.6倍;居民数仅次于我国的印度,其人均GDP只及我国的39%,可是每千人轿车拥有量却只与我国相差10%。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。可见中国的汽车市场还没有完全形成应有的规模,所以中国汽车市场潜力巨大。
 
数据源
 
Y: 私家车拥有量,(万辆);X2:国内生产总值(亿元);X3:居民消费水平(元)
X4:公路长度(万公里); x5:人均生活能源消费量(液化石油气kg); x6:海关历年进口机械及运输设备金额(亿美元); x7:年底总人口数(万人)。(数据来源于《中国统计年鉴》)

一 运用OLS法对参数估计.
(一) 参数的估计

 分析:F=338.4232> F0.05(6,8)=3.58,表明模型从整体上看私人汽车拥有量与解释变量之间线性关系显著。
Y=-1337.667+0.002107X2-0.189167X3+7.617672X4+74.71374X5+0.040517X6+0.005484X7
   (1308.979)(0.010792)(0.271554)(1.440055)(24.50343)(0.147795)(0.011616)
t=(-1.021916)(0.195260)  (-0.696610 )  (5.289848)  (3.049114)  (0.274143)  (0.472049)
r^2=0.996076       df=8
X3是居民消费水平,系数为负号与经济变量不符,剔除x3。
(二) 解释变量之间的简单相关系数:

由上表可以看出:解释变量之间存在高度线性相关,尽管整体上回归拟合较好但X2,X3,
X6,X7变量的参数t值并不显著,X3系数符号是负的这与实际的经济意义相悖。表明模型中解释变量之间确实存在严重的多重共线性。
(三)  修正
(1)  运用OLS法逐一求Y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。逐步回归如下:
 
X4系数为正,t检验值=7.803266显著,可决系数=0.931589显著.保留X4

Y=-849.3466+8.237276X4+39.09645X5
(1.268732)  (10.59728)
t=(-7.510570) (6.492524)   (3.689291)
r^2=0.984654     df=12
X4与X5系数的符号为正与经济意义相符,t检验显著,可决系数=0.984654显著,保留X4与X5

Y=-690.7049-0.003628X2+6.935038X4+66.57942X5+0.134430X6
   (89.86115) (0.001521)  (1.051863)  (19.38056)  (0.074675)
t=(-7.686357) (-2.385545)  (6.593097)  (3.435372)  (1.800200)
r^2=0.995726       df=10
X2是国内生产总值,系数符号与经济意义相悖,不能同时保留X2 X4 X5 X6

Y=418.6284+6.429052X4+42.09112X5+0.186836X6-0.009652X7
  (628.5659) (1.106487)  (13.64904)  (0.073565)  (0.005814)
t=(0.666006) (5.810327)  (3.083816)  (2.539751)  (-1.660227)
r^2=0.994743     df=10
X7是年底总人口数,系数符号为负, 与经济意义相悖,不能同时保留X4,X5,X6,X7


Y=-613.4566+5.726536X4+23.50411X5+0.252093X6
  (100.1139)(1.100981)(8.407789) (0.066964)
t=(-6.127588)  (5.201305)  (2.795516)  (3.764609)
r^2=0.993294    df=11
如上分析可知:删除X2,X3,X7之后,模型的统计检验效果均有较大的改善,表明Y对X4,X5,X6的回归模型最优。
三  异方差检验
(一)匡特检验
(1)

由表可知:F4=53894.13/109.6726=491.40925>F0.05(4,4)=6.39,则拒绝H0,表明随机误差显著的存在异方差。
(2)

由表可知:F5=30990.38/43.10704=718.91691>F0.05(4,4)=6.39,则拒绝H0,表明随机误差显著的存在异方差。
(3)

由表可知:F6=5591.736/635.7427=8.7955961>F0.05(4,4)=6.39,则拒绝H0,表明随机误差显著的存在异方差
(1)用WLS估计法对X4异方差修正如下:

(2)用WLS估计法对X5异方差修正如下:

(3)用WLS估计法对X6异方差修正如下:

(1)用对数变换法对X4异方差修正如下

(2)用对数变换法对X5异方差修正如下x5
(3)用对数变换法对X6异方差修正如下x6
四 自相关检验
(1)对x4进行检验

DW检验:
根据上表的结果,DW=1.845754, 给定显著性水平a=0.05,查表n=15, k’=1,得下限临界值dL=1.077, du=1.361, 4-du=2.639, 因为du<DW<4-du ,根据判定区域知,落在无自相关区域。
(2)对x5进行检验

DW检验:
根据上表的结果,DW=0.466191, 给定显著性水平a=0.05,查表n=15, k’=1,得下限临界值dL=1.077, du=1.361, 因为DW<dl ,根据判定区域知,存在一阶正的自相关。
用广义差分法对X5进行自相关修正:
由DW=0.466191,根据p=1-DW/2,计算出p=0.7669,

DY=-21.14293+145.6651DX5
T=(-0.453302)  (7.056321)
R^2=0.805799  F=49.79166  dw=1.023637 dw有所提高,但还是存在自相关。

利用对数线性回归修正自相关同时考虑迭代,得下表:


Dw=1.636149>du=1.361, 这时随机误差项不存在一阶正自相关。
(3)对x6检验

由DW=0.706663,根据p=1-DW/2,计算出p=0.64667,广义差分法修正自相关

结果:DY=6.356243+0.754153dx6
      T=(0.230105)(11.35081)
     R^2=0.914797   f=128.8409   dw=0.970215
科奥迭代法结果如下:

Dw=2.345077,du=1.077, 4-du=2.639,du<dw<4-du, 随机误差项不存在一阶自相关。
五  政策建议
由以上可知  ;私家车拥有量跟公路长度,人均能源消耗量,海关历年进口机械及运输设备金额; 1990-2002年,中国汽车拥有量年平均增长11.58%,公路里程年平均增长2%,公路对车的增长弹性为接近0.4,远远高于1979-1990年的0.1的水平。其中1995-2002年公路增长6.2%,而汽车拥有量增长10.2%,公路对车的增长弹性为0.6。我国公路建设总体上还跟不上速度跟不上汽车增长的需求,未来公路建设还将被大量投入。预计中国公路运输设施和城市基础设施建设投资的迅速增加,以及政府鼓励汽车消费的政策的逐步实施,将促进汽车保有量每年以3-7%左右的速度增长。
 在消费环节,节节上升的油价抑制人们的购车冲动。我国的油价从每升两元多,急剧上涨到现在的每升近4元,几乎上涨了1倍。在油价上升的同时,车辆的排量也在不断放大,现阶段的相同车型的平均油耗比发达国家高了20%以上,这意味着消费者付出的使用成本要远远高于人们的想象。不仅仅油耗、油价在上涨,在消费者使用成本中的保险费用、服务价格,也都在上涨。这方面明显的表现,就是高得离谱的零配件和服务的价格。其他与汽车消费相关的,如看涨的停车费,日益恶化的交通拥堵,以及对尾气噪音等环境的影响,都直接和间接提高了整个社会的汽车消费成本,上述问题在2005年没有得到根本解决以前,“持币待购”现象恐怕难以杜绝。我们要仔细分析老百姓的购买心理。随着养车费用的持续增加,零散支出增加了,因此很多老百姓发现买车后自己的生活质量下降了。老百姓经过理性分析作出放弃购买的决定是车市下降的重要因素。
 总上所述,私家车拥有量会逐渐增长,但是增长态势有所缓慢。

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