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1、GDP增长与经济开放度指标之间的关系一、数据来源及说明本文采用的数据来源于《中国统计年鉴》(2008)、1985-2008年《中国对外经济贸易年鉴》，分别从货物贸易开放度和服务贸易开放度、投资开放度来反映经济增长和各开放度指标之间的关系。模型中涉及的变量主要有:直接投资开放度对数、货物贸易开放度对数、服务贸易开放度对数和经济增长指标。分别由直接投资总额、货物贸易总额、服务贸易总额与GDP的比值得到。(1)—国内生产总值(GDP)的自然对数值。(2)—商品贸易总额与GDP比值(商品贸易开放度)的自然对数值。(3)—服务贸易总额与GDP比值(服务贸易开放度)的自然

2、对数值。(4)—直接投资总额与GDP比值(直接投资开放度)的自然对数值。二、熟悉eviews的使用建立多元线性回归（知道这个模型不合理，目的是练习一下eviews的使用）。EstimationCommand:=====================LSLNGDPLNGOODLNINVLNSERVCEstimationEquation:=====================LNGDP=C(1)*LNGOOD+C(2)*LNINV+C(3)*LNSERV+C(4)SubstitutedCoefficients:=====================LNG

3、DP=0.7700874018*LNGOOD+0.02062217682*LNINV+1.678423136*LNSERV+16.974928961）高拟合优度。为0.899795，调整的为0.878322。2）从各变量t检验的p值看：lnserv和常数项都有较小的p值，较大的t统计量，变量显著性显著；而lngood和lninv则不显著。设显著水平为95%，接受前两个变量的显著性假设，拒绝后两个变量的显著性假设。3）方程线性显著。从F检验的结果看，F统计量大，对应P值几乎为零，在95%的置信度下通过方程线性关系成立的假设。4）序列相关性难以判断。从DW值=1.

4、245111的检验结果看，方程存在序列相关性的不完全正相关性。从图中的信息看，模型有着高拟合优度，部分变量不显著的特点，所以存在多重共线性的可能性很大。用相关系数法检验的结果见下图，结果表明，lngood，lnserv和lninv之间都存在着较高的相关性，而lngood和lnserv之间的相关性较弱。以上结果与理论相符，由于经济活动的继起性，经济变量之间通常存在较强的联系。投资的增加本身就会带动货物贸易与服务贸易，我们需要修正模型的设定形式。三、3个计量经济学分析角度熟悉eviews的使用之后，挑选三个较合理的计量经济学模型，从不同角度对数据逐个进行分析：滞后

5、变量模型、随即时间序列分析模型、向量自回归模型。1、滞后变量模型经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因素的影响，因此我们选择滞后变量模型来解决问题。利用滞后变量模型分别考察货物贸易开放度、服务贸易开放度、投资开放度对GDP增长的滞后影响期数及影响力度。通过模型的估计结果考量货物贸易开放度、服务贸易开放度、投资开放度对GDP增长的重要性。2、随机时间序列分析模型首先用ADF检验各时间序列数据的平稳性，算出来的检验统计量都大于各临界值，接受原假设，可以认为序列在这些显著性水平下都是非平稳的。不能通过ADF检验。时间序列数据不平稳，对这个

6、变量做一阶差分，然后验证其平稳性。算出来的检验统计量都小于各临界值，拒绝原假设，可以认为这些时间序列的一阶差分在这些显著性水平下都是平稳的，通过ADF检验。时间序列数据平稳了，观察它的偏相关与自相关图，选择合适的模型，建立时间序列自回归模型。下面给出残差序列的自相关系数和偏相关系数，相关图如下：虚线之间的区域是自相关中正负两倍与估计标准差所加成的。如果相关值在这个区域内，则在显著水平为5%的情形下与零没有显著区别。除3阶外，各阶滞后的Q统计量的p值都大于5%，说明在5%的显著水平下，接受原假设，残差序列不存在序列相关性。3、向量自回归模型向量自回归模型不带有任

7、何事先约束条件，将每个变量均视为内生变量，避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有变量滞后值函数的建模问题，它突出的一个核心问题是“让数据自己说话”。应用滞后期数的确定、脉冲影响函数、方差分析及向量自回归模型的估计结果分析得到个经济开放度指标对GDP增长的影响。四、3类模型估计结果比较通过3类计量经济学模型的估计结果比较，得到个经济开放度指标对GDP增长影响的全方位解读，并针对当前形势为拉动经济增长提出一些建议。小组成员：范丛丛、王玉娟、井超、马峰