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1、word某某大学课程论文课程名称: SAS和SPSS软件与应用研究 题目名称： 全社会固定资产投资与国内生产总值GDP 互动关系的实证分析 学 院： 经济与管理学院 专业班级： 2015 级企业管理 姓名： 贺 琦 全社会固定资产投资与国内生产总值GDP互动关系的实证分析贺琦某某大学经济与管理学院，某某 某某570228摘要：在国民经济的开展过程中，全社会固定资产投资对国内生产总值GDP的增长起着重要的作用。本文抽取来自于国家统计局的数据，以1995-2014年的全社会固定资产投资和国内生产总值GDP两时间序列数据为样本，借由SPSS、Eviews、HLM和SAS软件就二者关系进展了实证分析检
2、验。结果明确：全社会固定资产投资对国内生产总值GDP的增长有很大的拉动作用，在短期内全社会固定资产投资增加1个百分点，国内生产总值GDP约增加1.213个百分点，并且二者之间还存在着长期稳定关系和单向的因果关系。在此根底上，本文就全社会固定资产投资与国内生产总值GDP的增长问题提出了一些有针对性的建议。关键词：全社会固定资产投资；国内生产总值GDP；软件 国内生产总值简称GDP，是一个国家在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的价值总和，反映一个国家的经济总体规模和经济结构，是衡量国家经济状况的最优指标。国内生产总值主要是由消费和投资决定的，投资反映了社会资金的使用。全社会固定资产投资包括根本
3、建设投资、更新改造投资、房地产开发投资、国有单位其他固定资产投资等。研究显示，全社会固定资产投资与其国内生产总值GDP存在高度的关联。作为社会资金使用方式之一的投资，常常被称为拉动经济增长的三驾马车之一，它最直接的价值之一便是对GDP 的创造。同样，较高的GDP 增长也会反过来带动较快的全社会固定资产投资增长，两者之间在一定程度上存在互相促进的作用。一、国内生产总值GDP和全社会固定资产投资的根本情况一国内生产总值GDP和全社会固定资产投资快速增长 1995-2014 年，国内生产总值GDP从亿元增长到亿元，年增长率达47.03%；全社会固定资产投资从1995 年的亿元快速增长到2014年的亿
4、元，年均增速接近123.07%，成为推动经济持续开展的重要力量。二国内生产总值GDP和全社会固定资产投资的变化关系 全社会固定资产投资增速的波动是影响国内生产总值GDP周期波动的一个直接的、物质性的主导因素，全社会固定资产投资也成为国内生产总值GDP周期波动的物质根底，又是诱发国内生产总值GDP波动的主要因素。从我国经济运行的实际状况看，当全社会固定资产投资增长率上升时，国内生产总值GDP的增长率也相应地上升；相反，当全社会固定资产投资增长率下降时，国内生产总值GDP 的增长率也相应地下降。 全社会固定资产投资与国内生产总值GDP增长之间应存在着长期稳定的均衡关系。因为固定资产投资具有双重性，
5、即它既能对生产形成需求，又能增加生产能力，这同时决定了投资对经济增长也具有双重效应，即短期的需求效应和长期的供应效应。因此，全社会固定资产投资与国内生产总值GDP之间存在着一定的因果关系，换句话说，如果没有投资就不可能有产出，如果没有投资的增长，经济就不可能保持一定的增长。二、数据选取与模型设定一数据选取本文从国家统计局.stats.gov./中选取了全社会固定资产投资、国内生产总值 GDP从1995 年至2014 年的共20个样本作为研究的对象，如表1“1995-2014年全社会固定资产投资与国内生产总值GDP所示，对样本数据序列进展实证分析。表1 1995-2014年全社会固定资产投资与国
6、内生产总值GDP指标全社会固定资产投资(亿元)国内生产总值GDP(亿元)2014年2013年2012年5341232011年2010年4089032009年2008年2007年2006年2005年2004年2003年2002年1210022001年2000年1999年1998年1997年1996年1995年 由表1 所收集的数据可知，19952014 年全社会固定资产投资和国内生产总值 GDP增长具有明显趋同性，说明国内生产总值GDP和全社会固定资产投资在19952014 年期间都保持了逐年增长的趋势。全社会固定资产投资对国内生产总值GDP 具有推动开展作用。二模型设定 根据经济学的相关理论得
7、到全社会固定资产投资与国内生产总值 GDP之间存在着一定的因果关系。 为计算方便，令全社会固定资产投资=x解释变量，国内生产总值 GDP=y被解释变量。拟初步建立了一元线性回归函数模型，具体如公式如下所示：yt=+xt+其中，和分别表示回归系数， 表示随机误差。一般而言，全社会固定资产投资的增加会带动国内生产总值 GDP的增加，由此可以预期： 0。三、全社会固定资产投资和国内生产总值GDP关系的计量分析一SPSS1、线性分析 根据表1中的数据，利用SPSS进展线性分析。表2 模型汇总模型RR 方调整 R 方标准估计的误差1.991a.982.981a. 预测变量: (常量), x。0.8,1，
8、拟合优度值非常高，回归方程高度显著。即全社会固定资产投资总额的变动在很大程度上影响了国内生产总值GDP的变动。表3 Anovab模型平方和df均方FSig.1回归1.000a残差18总计19a. 预测变量: (常量), x。b. 因变量: y 由表3 知，F=，sig=0.0000.05。模型通过F检验，明确方程的整体性关系显著，x对y的影响显著。表4 系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量).000x.038.991.000a. 因变量: y 如表4所示，显然回归模型通过t 检验，明确解释变量与被解释变量线性关系显著。由输出结果得，sig=00.05，显著拒绝原假设
9、，0；sig=00.05，显著拒绝原假设，0。 根据所建立的预测模型y=1.213x+68211.014回归方程和y=0.991x标准化后，就可以对国内生产总值GDP进展预测。从模型中可以看出，回归系数为1.213，明确全社会固定资产投资每增加1 亿元，国内生产总值GDP就会增加1.213亿元，全社会固定资产投资每增加1 个标准差，国民生产总值GDP就会增加0.991 个标准差，说明全社会固定资产投资对国民生产总值GDP的推动作用是明显的。表5 残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值20标准预测值.00020预测值的标准误差20调整的预测值20残差.0000020标准残差.000.973
10、20Student 化残差20已删除的残差20Student 化已删除的残差20Mahal。距离.007.95020Cook 的距离.000.126.39320居中杠杆值.000.294.050.07320a. 因变量: y 由表5可知，残差的均值=0.00000。图1 回归标准化残差的标准P-P图 由图1可知，残差分布为正态分布。图2 散点图 由图2可知，残差的方差为常数，各点分布均匀，为同方差。 因此，与为最优、线性、无偏、blue估计。图3 标准化残差与学生化残差 图3为数据表输出的标准化残差与学生化残差。2、相关分析 相关分析是对变量之间的相关关系的分析，其主要目标是考察变量之间是否存
11、在内在依存关系，并做出符合实际的判断。如果变量间的相关程度很高，还可以通过绘制散点图判断因变量和自变量之间有无明显线性关系。表6 相关性xyxPearson 相关性1.991*显著性双侧.000N2020yPearson 相关性.991*1显著性双侧.000N2020*. 在 .01 水平双侧上显著相关。 *表示x与y之间显著相关。二Eviews1、平稳性检验 由于时间序列数据往往存在非平稳性，直接对两个非平稳的时间序列进展回归分析，可能引起伪回归，因此有必要对数据进展平稳性检验以保证实证检验结果的正确性。表7 平稳性检验Null Hypothesis: Unit root (individu
12、al unit root process)Series: X, YDate: 11/21/15 Time: 22:04Sample: 1995 2014Exogenous variables: Individual effects, individual linear trendsAutomatic selection of maximum lagsAutomatic lag length selection based on SIC: 1 to 3Total number of observations: 30Cross-sections included: 2MethodStatisticProb.*ADF - Fisher Chi-squareADF - Choi Z-stat* Probabilities for Fisher tests are puted using an asymptotic Chi-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.Intermediate ADF test results D(GROUP01,2)SeriesProb.LagMax LagObsD(X,2)3314D(Y,2)1316
