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1、计量经济学课程设计 第 3 页 共 29 页目录1 引言211金融业简介212课题的意义213课题的内容和任务22 建立模型及多元回归221模型建立322多元回归43 回归模型的检验和预测53.1经济意义上变量的检验53.1.1拟合优度检验53.1.2对方程的检验53.1.3对方程的检验63.2计量经济学检验63.2.1多重共线性检验63.2.2异方差性检验153.2.3序列相关性检验203.3滞后变量模型263.4模型参数的检验27 3.4.1点估计273.4.2区间估计273.5模型的预测28结论29参考文献291 引言 1.1金融业简介金融业指的是银行与相关资金合作社，还有保险业，除了工
2、业性的经济行为外，其他的与经济相关的都是金融业。金融业是指经营金融商品的特殊行业，它包括银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业。随着WTO来临以及IT技术的日益精进，金融业已是二十一世纪的朝阳行业，在国家整个国民经济中处于牵一发而动全身的地位，行业运转是否良好，事关经济发展和社会稳定，具有优化资金配置和调节、反映、监督经济的作用。 1.2课题的意义从整个经济市场的发展趋势出发，考察了货币供应量、上市公司数量、股票的发行量、股票筹资额等对我国金融业的影响。因此，通过研究这些货币供应量、上市公司数量、股票的发行量、股票筹资额等对我国金融业的影响，推动我国金融业的一体化、综合化、网络化发展的进程，优
3、化了金融资源的合理配置，提高了竞争能力，改进了金融服务，降低了经营成本，增加了盈利，对发展中国金融业的竞争实力有很大的帮助。 1.3课题内容和任务本文将在经济理论的指导下，采用计量经济的方法，并借助于计量经济学软件Eviews，对我国的货币供应量、上市公司数量、股票的发行量和股票筹资额等对金融业进行初步的实证分析。2 建立模型及多元回归表一1993年到2010年金融业及其影响因素的数据统计年份金融业总资产（亿元）Y货币供应量（亿元）X1黄金储备（万盎司）X2外汇储备（亿美元）X3上市公司数量（个）X4股票的发行量（亿股）X5股票筹资额（亿元）X619931669.74534879.812672
4、11.9918395.79375.4719942234.84446923.51267516.229191.26326.7819952798.50360750.51267735.9732331.6150.3219963211.68576094.912671050.2953086.11425.0819973606.76290995.312671398.9745267.631293.8219983697.667104498.512671449.59851109.06841.5219993816.459119897.912671546.75949122.93944.5620004086.6861346
5、10.312671655.741088512.042103.2420014353.456158301.916082121.651160141.481252.3420024612.80118500719292864.071224291.74961.7520034989.396221222.819294032.511287281.431357.7520045392.97525410719296099.321377227.921510.9420056086.826298755.719298188.721381567.051882.5120068099.082345603.6192910663.414
6、341287.775594.29200712337.55403442.2192915282.491550637.24098680.17200814863.25475166.6192919460.31625180.293852.21200917767.53606225338923991.521718415.966124.69201020980.63725774.1338928473.382063928.3711971.932.1模型建立根据统计数据表一金融业总资产模型，首先建立下面的模型：其中是金融业总资产，是货币供应量，是黄金储备，是外汇储备，是上市公司数量，是股票的发行量，是股票筹资额，是常
7、数项，（）是待估参数， 随机干扰项。通过Eviews软件，得到上述模型的散点图：图1 散点图2.2多元回归对于多元回归模型的建立，应该满足以下基本假设：1） 解释变量是非随机的或固定的，且相互之间互不相关，即无多重共线性。2） 随机干扰项具有零均值，同方差及不序列相关性，即 3） 解释变量与随机干扰项不相关，即4） 随机干扰项满足正态分布5） 样本容量趋于无穷时，各解释变量的方差趋于有界常数。6） 回归模型的设定是正确的。再助于计量经济学软件Eview3.1，对数据进行最小二乘估计结果如图所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06
8、/01/12 Time: 20:40Sample: 1993 2010Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1-0.0301830.023155-1.3035140.2190X21.2390301.0836631.1433720.2772X31.0099080.3629652.7823840.0178X43.2316081.9401841.6656190.1240X5-1.3816850.864258-1.5986950.1382X60.2730280.1223992.2306310.04
9、75C897.54541102.4220.8141570.4328R-squared0.994299 Mean dependent var6922.547Adjusted R-squared0.991189 S.D. dependent var5673.176S.E. of regression532.5272 Akaike info criterion15.67845Sum squared resid3119438. Schwarz criterion16.02470Log likelihood-134.1060 F-statistic319.7300Durbin-Watson stat1.
10、950283 Prob(F-statistic)0.000000图2 最小二乘估计的回归结果估计模型结果如下： 3 回归模型的检验和预测 3.1经济意义上变量的检验 3.1.1拟合优度检验从Eviews回归结果来看，模型拟合优度很好。 3.1.2对方程的检验 1）对进行检验提出原假设；备择假设，（）假设显著水平，查自由度为11的分布表，得临界值，故接受，拒绝，即变量是不显著的。 2）对进行检验提出原假设；备择假设，（）假设显著水平，查自由度为11的分布表，得临界值，故接受，拒绝，即变量是不显著的。 3）对进行检验提出原假设；备择假设，（）假设显著水平，查自由度为11的分布表，得临界值，故拒绝原
11、假设，接受，即变量是显著的。 4）对进行检验提出原假设；备择假设，（）假设显著水平，查自由度为11的分布表，得临界值，故接受，拒绝，即变量是不显著的。5）对进行检验提出原假设；备择假设，（）假设显著水平，查自由度为11的分布表，得临界值，故接受，拒绝，即变量是不显著的。6）进行检验提出原假设；备择假设，（）假设显著水平，查自由度为11的分布表，得临界值，故拒绝原假设，接受，即变量是显著的。 3.1.3对方程的检验 假设显著水平，查自由度为6和11的分布表，得临界值是显然的，故统计量的值在给定显著性水平下的情况下是显著的。 3.2计量经济学检验 3.2.1多重共线性检验计量经济学中多重共线性产生
12、的原因：1） 经济变量相关的共同趋势；2）滞后变量的引入；3）样本资料的限制。多重共线性的后果有：1） 完全共线性下参数估计量不存在；2） 近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大；3） 参数估计量经济含义不合理；4） 变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。克服多重共线性的方法：1）排除引起共线性的变量；2）差分法；3）减小参数估计量的方差。多重共线性的检验：1） 检验多重共线性是否存在；2） 判明存在多重共线性的范围（判定系数检验法、逐步回归法）。下列用相关系数检验法检验解释变量的多重共线性，经过计算得到变量之间的相关系数如图所示：图3 相关系数矩阵由上图知，相关系数在0.90以上，这说明解释变量之间高度线性相关，即存在比较严重的多重共线性，也
