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影响我国私家车拥有量的因素分析报告文案

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. . . 影响我国私家车拥有量的因素分析——以省为案例分析的计量经济学模型及其检验单位:西南财经大学经济学院阳__40501103指导庞皓、黎实二零零七年十二月容提要本文旨在对1990-2005省人均地区生产总值变动,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,我对所得的分析结果作了经济意义的分析关键词:私家车、计量经济学模型、检验、预测目录第一章 导论 1.1问题的提出 1.2研究方法与目标1.3论文结构第二章 文献综述 2.1国外研究情况 2.2国现状及研究2.3理论简述第三章 模型的设定及变量的选择第四章 数据的来源及其处理第五章模型的估计、检验与调整5.1模型回归5.2 统计推断检验 5.2.1拟合优度检验5.2.2检验回归系数的显著性5.2.3回归方程的总体显著性检验5.3 计量经济学检验5.3.1时间序列的平稳性检验〔单位根检验〕5.3.2异方差性检验〔White检验〕5.3.3用杜宾-沃森d检验法检验自相关〔DW检验〕5.4最终模型回归结果及其的含义第六章 结论参考文献y c x1 x2 x2 x3 y<-1> ar<1>第一章 导论1.1问题的提出改革开放以来,我国创造了经济高速增长的神话,拥有近13亿庞大人口的基数,在20XX实现了人均GDP1000美元的基本小康目标,这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。

近几年随着国市场汽车价格的持续下降和我国居民收入水平的不断提高,拥有私家车对普通百姓来说越来越容易了私家车走入普通百姓家中已成为定势,而汽车市场早已由卖方市场转为了买方市场,而且随着私家车的普及造成了道路拥挤、空气污染等诸多问题,现在出现了有些城市限制私家车的现象中国汽车市场目前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鉴于此原因我进行了这次以省为案例的关于影响我国居民私家车拥有量的计量模型研究1.2 研究方法与目标本文应用计量经济学的方法对影响私家车拥有量的各个因素的进行计量分析,然后建立模型,并对模型进行检验与调整来对省私家车拥有量的实证分析,期望通过这种分析,找出影响我国私家车拥有量的真正原因及私家车拥有量的发展规律1.3 论文结构全文共分六章第二章对论文涉及到的国外研究情况和理论做了一个简要的综述;第三章对影响我国私家车拥有量的因素进行了分析,并选择适当的变量建立了初步模型;第四章通过各种手段收集了上一章中所选变量的相关数据,并进行了适当的处理;第五章着重对模型进行了各种检验和调整,尽可能使其准确反映我国私家车拥有量的影响因素对其的影响;第六章有以上各章的结果得出我的结论。

第二章 文献综述2.1国外研究情况虽然战后世界汽车市场呈现快速增长的态势,但这种增长具有不稳定性汽车市场的供求和价格经常发生变化,起伏也较大,不仅是传统的汽车市场经常起伏不定,而且高技术产品也经常发生变化和波动为了研究平均汽车拥有水平与国家居民富裕程度的关系,早在1982年世界银行和许多学者就对汽车拥有水平与收入状况的关系进行了统计分析,得出二者呈正相关关系其中Bardon J以发达国家为背景的研究最有代表性,他的研究结果是:当人均国民收入在500-1000美元时,千人汽车拥有量为10-30辆,这时轿车开始进入高收入家庭;当人均国民收入在5000-10000美元时,千人汽车拥有量为170-400辆,这时轿车进入全面普及阶段最早对汽车工业规模经济进行系统论述的是英国经济学家马克斯和西尔伯斯通1959年所著的《汽车工业》,该书认为技术最优的生产规模会随着技术条件的变化而变化,总的趋势是技术最优的生产规模会越来越大在马克斯和西尔伯斯通之后,又有许多学者对汽车行业规模进行了研究,得出的结果有:在规模经济被充分利用时,总装厂的最佳生产规模是5-30万辆,而全能厂的最佳生产规模是36-200万辆60年代美国学者布朗森在研究发展中国家的汽车工业时,发现随着国产化程度的提高,汽车的相对制造成本呈现出不利于汽车行业发展的上升趋势。

通过对各汽车工业国及发展中国家人均国民收入与汽车保有量的关系分析中得出结论:当人均国民收入达500-1000美元时,千人拥有汽车量为10--30辆,此时,轿车开始进入高收入家庭,人均国民收入在1000-5000美元时,千人拥有汽车量为20-180辆:在5000-10000美元时,千人拥有汽车量为170-400辆,这时出现需求高潮,轿车开始普及:10000-20000美元时,千人拥有量约为360-700辆,进入全面普及阶段2.2 国现状及研究自上世纪90年代以来,我国私人汽车市场地位持续升高,私人汽车保有量年均增长23%,是全社会汽车保有量平均增长率的2倍以上,对我国汽车市场的影响力也在逐步加大近年来在集团汽车需求逐年以较大幅度下降的情况下,汽车总需求之所以表现为仅呈微弱下降的态势,完全得益于私人购车需求的持续扩据统计,1984年底我国共拥有私人汽车17.35万辆,到1997年底私人汽车保有量已达358.36万辆国私人汽车保有量占全国汽车保有量的比例从1990年的14.8%上升到了1997年的29.4%目前,私人购车已取代集团消费成为支撑汽车市场增长的主导力量据国家统计局资料,20XX全国人均国民生产总值已达到1911.50美元,虽然距私人可以从容购车的消费水平尚有较大的差距,但是已经接近了汽车进入富裕家庭的阶段。

况且我国幅员辽阔,各地区的经济发展水平也存在着较大的差异,很多家庭已基本具备购车能力有关专家预测,目前我国至少已形成了600-700万辆的潜在汽车购买能力但如何将这个潜在的市场转化为现实的市场,是一个涉及面很广的问题,它既需要国民经济的迅速增长,政府的鼓励政策,也需要社会基础设施及配套设施的建设等2.3 理论简述当今理论界对轿车工业的研究一般可以分为如下几类一类是从国家产业政策对产业发展影响的角度进行的分析,主要涉及到关税结构、国产化率、进入壁垒等具体产业政策;另一类是对中国加入WTO的应对策略进行的讨论;还有一类是以经济学为基础,利用统计分析,研究轿车市场的市场结构、用户组成、供给情况等方面第三章 模型的设定及变量的选择3.1由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算,所以我考虑做一个线性模型<对参数线性>,这样各种检验的方法较多,对模型准确程度的分析也更可靠3.2私家车这种高档消费品的拥有量显然与地区的经济水平有关,因此引进解释变量地区生产总值,并先验预期两者呈正相关关系3.3 私家车的拥有与各地区年末实有道路长度有一定的关联,所以引进解释变量年末实有道路长度,并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关。

3.4我预计私家车的拥有与各地区的公路的长度有关,因此引入解释变量公路里程,并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关3.5私家车的拥有必然是为了出行的便利,所以我预计其与各地区公共交通情况和出租车数量有关,而公共交通又由公共汽车、无轨电车、有轨交通组成,因此取其总和引入解释变量年末其他交通运营数,并先验预期其与私人汽车拥有量呈负相关3.6 对于人均地区生产总值、公路里程和其他交通运营数这些指标,我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量的影响,而且对数变换后能够减少异方差对模型的影响,所以采用对数模型 综上所述,我们采用的计量经济学模型如下:其中, 表示私人汽车拥有量<辆>;表示人均地区生产总值 已折换成现价〔元〕;表示公路里程<公里>; 表示其他交通运营数〔辆〕;为随机扰动项第四章 数据的来源及其处理我收集了中华人民国国家统计局编的《中国统计年鉴》中1990年—20XX共16年相关数据:年份199036900113497155249871991433991180981222678919925275413569892028205199375200191199342287651994892002516100002297841995138100308110072430586199618920037631016463258219972162004029760662296319981340004339816462441219994249004452893182490920002121004784908752782020014585005250108724302592002560600576611189832632200367020064181125433312320047590007895113043345582005893200906011469435091表示私人汽车拥有量<辆>;表示人均地区生产总值〔元〕;表示公路里程<公里>; 表示其他交通运营数〔辆〕;为随机扰动项。

经对数变换的数据为:年份199010.515966837.0335111.484110.1261199110.678191687.0732711.49410.1957199210.873394887.2122911.502110.2473199311.227906517.5553811.506310.2669199411.398636327.8304311.512910.3017199511.835733348.0330111.520110.3283199612.150559948.2329711.529310.3915199712.283959188.3012711.239410.0416199811.805595088.375411.310110.1028199912.959609138.4011111.410.123200012.264813148.4730311.417210.2335200113.035715578.5659811.596610.3175200213.236762928.6597311.625310.393200313.415331458.7668611.631110.408200413.539757068.9739811.635510.4504200513.70256589.1116211.6510.4657第五章 模型的估计、检验、调整〔使用软件EViews 3.1>5.1模型回归:我们根据上述时间序列数据,采用普通最小二乘法。

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