時(shí)間：2024-02-04 14:50:57
序論：在您撰寫(xiě)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析時(shí)，參考他人的優(yōu)秀作品可以開(kāi)闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
關(guān)鍵詞：出國(guó)留學(xué)；影響因素；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
中圖分類號(hào)：F22 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2013）24-0274-03
目前，中國(guó)出國(guó)留學(xué)生規(guī)?？涨埃蔀槭澜缟献畲蟮牧魧W(xué)生生源國(guó)。根據(jù)《2011年中國(guó)出國(guó)留學(xué)行業(yè)研究報(bào)告》，2011年有接近34萬(wàn)中國(guó)學(xué)生出國(guó)留學(xué)，增長(zhǎng)速度20%左右。可以預(yù)測(cè)，未來(lái)中國(guó)出國(guó)留學(xué)生人數(shù)將持續(xù)增加。本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)調(diào)研，收集、分析、整理了大量數(shù)據(jù)，歸納出影響出國(guó)留學(xué)人數(shù)的幾個(gè)因素。根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)線性回歸理論建立了出國(guó)留學(xué)人數(shù)的多元線性回歸模型，利用Eviews軟件分析了幾種可能變量對(duì)出國(guó)留學(xué)人數(shù)的影響，并對(duì)未來(lái)出國(guó)留學(xué)人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。
一、影響出國(guó)留學(xué)人數(shù)的主要因素
1.近十年來(lái)，中國(guó)出國(guó)留學(xué)生中，有超過(guò)90%的學(xué)生選擇的是自費(fèi)留學(xué)。自費(fèi)出國(guó)留學(xué)人數(shù)主要是由家庭的經(jīng)濟(jì)實(shí)力所決定，因此家庭人均收入是影響出國(guó)留學(xué)人數(shù)的最主要因素。
2.近年來(lái)，在出國(guó)留學(xué)的大軍中，不僅僅高校畢業(yè)生選擇出國(guó)留學(xué)，而且越來(lái)越多的高中畢業(yè)生也選擇出國(guó)留學(xué)。隨著高校畢業(yè)生人數(shù)和高中畢業(yè)生人數(shù)的增多，必然會(huì)有更多的人選擇出國(guó)留學(xué)。因此高校畢業(yè)生人數(shù)和高中畢業(yè)生人數(shù)也是影響出國(guó)留學(xué)的主要因素之一。
3.近年來(lái)，由于人民幣的升值，使得出國(guó)留學(xué)費(fèi)用降低很多，匯率變化也在一定程度上影響著學(xué)生家庭對(duì)于出國(guó)留學(xué)的最終決定。因此人民幣匯率也是影響出國(guó)留學(xué)的因素之一。
二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析模型建立
（二）模型檢驗(yàn)
1.經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)。根據(jù)最初回歸方程（2）可以看出城鎮(zhèn)居民家庭人均收入貢獻(xiàn)為正，說(shuō)明這個(gè)解釋變量對(duì)出國(guó)留學(xué)人數(shù)的影響是正向的，這個(gè)變量越大，出國(guó)留學(xué)人數(shù)就越多，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。大學(xué)高中學(xué)生畢業(yè)生人數(shù)貢獻(xiàn)為負(fù)，說(shuō)明這個(gè)解釋變量對(duì)出國(guó)留學(xué)人數(shù)的影響是負(fù)向的，這一點(diǎn)與實(shí)際情況不符，不符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。人民幣對(duì)美元平均匯率的貢獻(xiàn)為正，說(shuō)明這個(gè)解釋變量對(duì)出國(guó)留學(xué)人數(shù)的影響是正向的，這一點(diǎn)與實(shí)際情況不符，不符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。
2.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：擬合優(yōu)度檢驗(yàn)判定系數(shù)R2是一個(gè)非負(fù)的統(tǒng)計(jì)量，取值范圍是[0，1]。R2越接近1，說(shuō)明實(shí)際觀測(cè)點(diǎn)離回歸線越近，擬合優(yōu)度越高。由表2得到擬合優(yōu)度檢驗(yàn)判定系數(shù)R2=0.9874994，修正的判定系數(shù)為R2=0.979366，說(shuō)明模型對(duì)樣本的擬合度較高，通過(guò)該檢驗(yàn)。
（三）多重共線性判定
綜合模型（2）的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)可以看出，模型可能存在多重共線性。利用Eviews6.0軟件求出3個(gè)解釋變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣（如表3所示）。
從表3可以看出 ，3個(gè)解釋變量之間的兩兩相關(guān)系數(shù)都在80%以上，表明存在嚴(yán)重的多重共線性。
（四）模型修改
五、結(jié)論
按照一般經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)認(rèn)為城鎮(zhèn)居民家庭人均收入、大學(xué)高中畢業(yè)生人數(shù)和人民幣匯率都對(duì)留學(xué)出國(guó)人數(shù)有一定影響。通過(guò)上面的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)線性回歸理論分析可以得出幾點(diǎn)結(jié)論。（1）在出國(guó)留學(xué)問(wèn)題上，學(xué)生家庭主要考慮的是經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，即家庭自身財(cái)力是否能夠承受出國(guó)留學(xué)所需要的高額費(fèi)用。家庭實(shí)際人均收入越高，出國(guó)留學(xué)人數(shù)就越多，反之則越少。（2）大學(xué)高中畢業(yè)生人數(shù)對(duì)出國(guó)留學(xué)人數(shù)的影響沒(méi)有明確的線性關(guān)系，甚至是負(fù)相關(guān)的。（3）人民幣匯率對(duì)于出國(guó)留學(xué)人數(shù)的影響雖然是線性關(guān)系，但是在本模型中反映并不明顯。說(shuō)明人民幣匯率的變動(dòng)對(duì)于出國(guó)留學(xué)人數(shù)的影響不是很大，主要原因可能是匯率的變動(dòng)幅度和家庭收入增長(zhǎng)幅度比較起來(lái)顯得微不足道。只要家庭收入達(dá)到一定程度，人們出國(guó)留學(xué)時(shí)很少考慮人民幣匯率變動(dòng)因素。
參考文獻(xiàn)：
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關(guān)鍵詞：貝葉斯計(jì)量；先驗(yàn)分布；后驗(yàn)分布；伸縮性
Zellner的《An Introduction to Bayesian Analysis in Econometrics》一書(shū)的出版標(biāo)志著貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的真正誕生。該書(shū)較為全面地闡述了貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的大多數(shù)專題，其中包括回歸模型中的大多數(shù)問(wèn)題、聯(lián)立方程模型和時(shí)間序列模型等的貝葉斯計(jì)量方法。
此后，研究貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的文獻(xiàn)開(kāi)始大量出現(xiàn)。當(dāng)代許多杰出的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家如Geweke,Litterman ,Dempster, Sims, Maddala ,Chib等都應(yīng)用貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)解決經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。Qin（1996）對(duì)貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論發(fā)展進(jìn)行了回顧。Poirier（2006）對(duì)國(guó)外1970―2000年間幾種重要的期刊在經(jīng)濟(jì)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)文章中使用的貝葉斯方法數(shù)量發(fā)展速度進(jìn)行了回顧。國(guó)內(nèi)研究貝葉斯理論的人員很多，但是研究貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的文獻(xiàn)并不是很多，只有朱慧明、韓玉啟（2006）研究了貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的幾個(gè)重要專題，并深入地進(jìn)行了討論。雖然貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一種科學(xué)的數(shù)據(jù)分析的方法早已經(jīng)存在，但貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析應(yīng)遵循的基本框架是什么？本文就此分八個(gè)部分進(jìn)行闡述，并對(duì)其發(fā)展和應(yīng)用前景進(jìn)行展望。
一、貝葉斯學(xué)派與經(jīng)典學(xué)派之間的差異及其分析的優(yōu)點(diǎn)
統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生了兩個(gè)主要學(xué)派：經(jīng)典學(xué)派與貝葉斯學(xué)派。經(jīng)典學(xué)派又叫頻率學(xué)派，其發(fā)展已有幾百年的歷史。而貝葉斯學(xué)派的發(fā)展歷史不過(guò)0多年，在貝葉斯學(xué)者的努力下，打破了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)一統(tǒng)江山的局面，兩個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)派共同發(fā)展起來(lái)，而且不同的派別各自有大量的追隨者（茆詩(shī)松，1999）。
貝葉斯學(xué)派與經(jīng)典學(xué)派之間的差異是明顯的。首先，兩個(gè)學(xué)派的核心差別是對(duì)于概率的不同定義。經(jīng)典學(xué)派認(rèn)為概率可以用頻率來(lái)進(jìn)行解釋，估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)可以通過(guò)重復(fù)抽樣來(lái)加以實(shí)現(xiàn)。而貝葉斯學(xué)派認(rèn)為概率是一種信念。結(jié)合這種信念加以假設(shè)檢驗(yàn)（先驗(yàn)機(jī)會(huì)比），當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)以后就產(chǎn)生后驗(yàn)機(jī)會(huì)比。這種方法結(jié)合了先驗(yàn)和樣本信息輔助假設(shè)檢驗(yàn)。其次，兩者使用的信息不同。經(jīng)典學(xué)派使用了總體信息和樣本信息，總體信息即總體分布或總體所屬分布族的信息，樣本信息即抽取樣本(數(shù)據(jù))提供給我們的信息。而貝葉斯學(xué)派除利用上述兩種信息外，還利用了一種先驗(yàn)信息，即總體分布中未知參數(shù)的分布信息。兩者在使用樣本信息上也有差異，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)對(duì)某個(gè)參數(shù)的估計(jì)說(shuō)是無(wú)偏的，其實(shí)是利用了所有可能的樣本信息，貝葉斯學(xué)派只關(guān)心出現(xiàn)了的樣本信息。而且貝葉斯學(xué)派將未知參數(shù)看作是一個(gè)隨機(jī)變量，用分布來(lái)刻劃，即抽樣之前就有有關(guān)參數(shù)問(wèn)題的一些信息，先驗(yàn)信息主要來(lái)自經(jīng)驗(yàn)和歷史資料。而經(jīng)典統(tǒng)計(jì)把樣本看成是來(lái)自具有一定概率分布的總體，所研究的對(duì)象是總體，而不局限于數(shù)據(jù)本身，將未知參數(shù)看作常量。
貝葉斯方法的優(yōu)點(diǎn)很多。例如：與頻率方法比較貝葉斯方法充分利用了樣本信息和參數(shù)的先驗(yàn)信息，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，通常貝葉斯估計(jì)量具有更小的方差或平方誤差，能夠得到更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果；貝葉斯PD（最大后驗(yàn)）置信區(qū)間比不考慮參數(shù)先驗(yàn)信息的頻率置信區(qū)間短；貝葉斯方法能對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)或估計(jì)問(wèn)題所做出的判斷結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，而不是頻率統(tǒng)計(jì)理論中的接受、拒絕的簡(jiǎn)單判斷；在基于無(wú)失效數(shù)據(jù)的分析工作，貝葉斯統(tǒng)計(jì)有著更大的優(yōu)點(diǎn)（韓明，200）。
二、貝葉斯定理的表述
貝葉斯方法的一個(gè)關(guān)鍵元素是貝葉斯定理，通常又叫反概率原理。當(dāng)先驗(yàn)分布和后驗(yàn)分布都是連續(xù)形式時(shí)：用θ表示我們關(guān)心的參數(shù)向量或矩陣，用y表示來(lái)自聯(lián)合密度函數(shù)f(y∶θ)的樣本觀測(cè)值向量或矩陣，聯(lián)合密度函數(shù)又可以寫(xiě)成f(y｜θ)，函數(shù)f(y｜θ)在代數(shù)上等同于θ的似然函數(shù)，它包含了關(guān)于θ的所有樣本信息，在貝葉斯理論中由于θ是隨機(jī)變量，f(y｜θ)是給定θ的條件下y的條件密度函數(shù)，而且有h(θ,y)=f(y｜θ)π(θ)=π(θ｜y)f(y)。其中h是θ和y的聯(lián)合密度函數(shù)，π是θ的先驗(yàn)密度函數(shù)，它包含了關(guān)于θ的非樣本信息，通常將上式重新排列得到結(jié)果π(θ｜y)=f(y｜θ)π(θ)f(y)。由于f(y)是與θ無(wú)關(guān)的一個(gè)常數(shù)，上式可寫(xiě)成：π(θ｜y)∝f(θ｜y)π(θ)，其中∝表示“與……成比例”，若用文字表述就是：后驗(yàn)密度∝似然函數(shù)×先驗(yàn)密度。這就是貝葉斯定理的連續(xù)形式，它把先驗(yàn)信息、樣本信息和總體信息融為一體。
貝葉斯后驗(yàn)均值估計(jì)的最基本特性是伸縮性(shrinkage)。當(dāng)似然函數(shù)的精度h0較大時(shí)，后驗(yàn)均值主要受樣本均值支配；相反，當(dāng)先驗(yàn)精度h1較大時(shí)，后驗(yàn)均值主要受先驗(yàn)均值支配。這就是為什么貝葉斯估計(jì)通常取先驗(yàn)精度較低的原因（方差給得較大），也可以看出貝葉斯估計(jì)在調(diào)整先驗(yàn)精度下可以達(dá)到經(jīng)典估計(jì)的效果，從某種意義上說(shuō)經(jīng)典估計(jì)是貝葉斯估計(jì)的特殊形式。通過(guò)兩種精度的調(diào)整達(dá)到對(duì)后驗(yàn)均值的估計(jì)叫做伸縮性估計(jì)特性，所有貝葉斯估計(jì)的均值都具有伸縮性估計(jì)這個(gè)特性。
三、先驗(yàn)分布理論的研究
從上面已經(jīng)看出，似然原理在貝葉斯學(xué)派和經(jīng)典學(xué)派都有應(yīng)用，而區(qū)別在于解釋不同。除了似然原理外，貝葉斯定理得到后驗(yàn)分布的另外一個(gè)元素就是參數(shù)θ的先驗(yàn)分布。先驗(yàn)分布是后繼貝葉斯推斷的基礎(chǔ)和出發(fā)點(diǎn)，是貝葉斯學(xué)派研究的重點(diǎn)問(wèn)題之一，也是貝葉斯理論有爭(zhēng)議最多的部分。先驗(yàn)分布大體可以分為擴(kuò)散先驗(yàn)（diffuse prior）分布和共軛先驗(yàn)(conjugateprior)分布兩大類。此處的擴(kuò)散先驗(yàn)即一般文獻(xiàn)中的無(wú)信息先驗(yàn)分布（noninformative prior）。當(dāng)然無(wú)信息先驗(yàn)分布并非一無(wú)所知，實(shí)際包含許多信息，至少知道該參數(shù)是位置參數(shù)還是尺度參數(shù)。共軛先驗(yàn)分布是指這個(gè)先驗(yàn)分布與似然函數(shù)相乘后，得到的分布與先驗(yàn)分布函數(shù)形式一樣，即屬同一個(gè)分布族。這種先驗(yàn)的好處是，當(dāng)一個(gè)新的樣本被觀察后，關(guān)于參數(shù)θ的后驗(yàn)分布有同樣的解析形式，只需帶入超參數(shù)和樣本值，就可以計(jì)算出后驗(yàn)的均值和方差。
參數(shù)的先驗(yàn)分布的選取方法之一是貝葉斯假設(shè)，即假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)分布在取值范圍內(nèi)是均勻分布的：若將θ的取值范圍記為，并略去密度取值為0的部分，則參數(shù)θ先驗(yàn)分布密度函數(shù)為：π(θ)∝a constant時(shí)，這時(shí)先驗(yàn)叫improper prior 或叫flatprior 。因?yàn)檫@個(gè)分布積分不為1（概率公理不滿足）。
通常，貝葉斯假設(shè)在參數(shù)變換下并不滿足不變性的要求，即變換后的分布不再服從均勻分布。如果參數(shù)θ選取均勻分布作為其先驗(yàn)分布，根據(jù)貝葉斯假設(shè)，θ的函數(shù)π(θ)也應(yīng)選取均勻分布作為其先驗(yàn)分布，然而由θ服從均勻分布這一前提，往往導(dǎo)不出π(θ)也服從均勻分布。例如正態(tài)總體標(biāo)準(zhǔn)差為σ，它的參數(shù)空間是(0,∞)，為能變換，我們選取貝葉斯假設(shè)σ～U(0,1)，即f(σ)=1，0＜σ＜1，其它情況密度為0，取它的一個(gè)變換η=σ2，這是一一變換，根據(jù)隨機(jī)變量函數(shù)的變換，g(η)=f(σ)×1/2σ=1/2σ，可以看出η的密度已不是均勻分布了，而是與隨機(jī)變量σ有關(guān)了。
針對(duì)貝葉斯假設(shè)在變換下并不滿足不變性，effreys（1961）建議對(duì)于參數(shù)在有限范圍內(nèi)或-∞到+∞范圍內(nèi)取任意值，它的先驗(yàn)分布應(yīng)取成均勻分布，若它的可能取值范圍是從0到∞之間，則它取對(duì)數(shù)后的先驗(yàn)分布應(yīng)是均勻分布。所以位置參數(shù)的先驗(yàn)應(yīng)與一個(gè)常數(shù)成比例，尺度參數(shù)應(yīng)與自己的逆成正比，例如來(lái)自正態(tài)分布N(μ,σ2)的樣本的擴(kuò)散先驗(yàn)應(yīng)為π(μ,σ)∝1/σ。effreys（1961）根據(jù)不變性的要求，又提出了一種基于Fisher信息陣的多參數(shù)模型擴(kuò)散先驗(yàn)分布選擇方法。若令L(θ)為似然函數(shù)，effreys認(rèn)為參數(shù)先驗(yàn)分布應(yīng)與Fisher信息陣的行列式的平方根成比例：π(θ)∝［detI(θ)］1/2，其中I(θ)=E-2logLθθ，ellner(1971)詳細(xì)研究了effreys先驗(yàn)分布能夠滿足的各種不變性要求。所以在貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中討論位置參數(shù)θ的擴(kuò)散先驗(yàn)應(yīng)為π(θ)∝1,θ∈，尺度參數(shù)的擴(kuò)散先驗(yàn)分布為π(θ)∝1/θ,θ＞0；對(duì)于正態(tài)分布N(μ0，σ2),μ0已知，σ＞0未知，此時(shí)標(biāo)準(zhǔn)差σ是尺度參數(shù)，那么標(biāo)準(zhǔn)差σ的擴(kuò)散先驗(yàn)分布應(yīng)為：π(σ)∝1/σ,σ＞0。對(duì)于正態(tài)分布N(μ,σ20),σ20已知，此時(shí)μ是位置參數(shù)，那么其擴(kuò)散先驗(yàn)分布應(yīng)為π(μ)∝1,μ∈R。位置――尺度參數(shù)的聯(lián)合擴(kuò)散先驗(yàn)分布形式
四、貝葉斯點(diǎn)估計(jì)
參數(shù)的后驗(yàn)密度概括了參數(shù)的所有信息。因此，一旦得到參數(shù)的后驗(yàn)密度，就可以對(duì)參數(shù)進(jìn)行研究。在確定參數(shù)的具體值（點(diǎn)估計(jì)）時(shí)，就要依據(jù)某個(gè)準(zhǔn)則來(lái)決定哪一個(gè)值最佳。若最佳估計(jì)值的選取依賴于用來(lái)估計(jì)真參數(shù)θ時(shí)所造成的損失。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)估計(jì)值離參數(shù)真值θ越遠(yuǎn)，損失就越大。描述點(diǎn)估計(jì)與真參數(shù)θ間的函數(shù)L(θ,)稱為損失函數(shù)。常用的損失函數(shù)是二次損失函數(shù)L2=c(-θ)2和線形損失函數(shù)L1=c｜-θ｜，其中c是一個(gè)正的常數(shù)。要獲得點(diǎn)估計(jì)值，需要考慮某種損失函數(shù)形式使損失最小，要使所有類的損失函數(shù)都能達(dá)到最小的，只有=θ；然而，真實(shí)參數(shù)θ是未知的，這種方法明顯不行。為了克服這一困難，在θ的所有可能值上加權(quán)平均（或期望）損失最小，權(quán)數(shù)為后驗(yàn)密度函數(shù)π(θ｜y)，因而，一個(gè)貝葉斯點(diǎn)估計(jì)值就是使期望后驗(yàn)損失最小的值。這里，期望后驗(yàn)損失由下式給出Eθ｜y［L(θ,)］=∫L(θ,)π(θ｜y)dθ，對(duì)于二次損失函數(shù)L2，后驗(yàn)分布的均值就是使上式達(dá)到最小的點(diǎn)估計(jì)值，因?yàn)镋θ｜y［L2(θ,)］=∫c(-θ)2π(θ｜y)dθ，為使上式達(dá)最小的值，對(duì)上式求導(dǎo)得dd{Eθ｜y［L2(θ,］}=∫2c(-θ)π(θ｜y)dθ，令上式為零便得的最小值，∫π(θ｜y)dθ=∫θπ(θ｜y)dθ。 由密度函數(shù)的性質(zhì)知上式左邊積分號(hào)的內(nèi)容等于1，因此二次損失函數(shù)下的θ的點(diǎn)估計(jì)值就是后驗(yàn)密度的均值（期望）：=E［θ｜y］=∫θπ(θ｜y)dθ 。在貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，只要對(duì)后驗(yàn)分布求期望就能得到參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)值。
五、貝葉斯區(qū)間
我們?cè)诮?jīng)典統(tǒng)計(jì)下討論置信區(qū)間和參數(shù)時(shí)，都是說(shuō)這個(gè)區(qū)間覆蓋參數(shù)的可能性，而不說(shuō)這個(gè)參數(shù)在這個(gè)區(qū)間內(nèi)，因?yàn)檫@里隨機(jī)變化的是區(qū)間而不是參數(shù)。當(dāng)說(shuō)一個(gè)參數(shù)有90%的把握落在某個(gè)區(qū)間內(nèi)，這種說(shuō)法經(jīng)典統(tǒng)計(jì)是不容許的，因?yàn)榻?jīng)典統(tǒng)計(jì)認(rèn)為參數(shù)是固定的；只能說(shuō)90%的機(jī)會(huì)覆蓋這個(gè)參數(shù)；而貝葉斯學(xué)派可以說(shuō)某個(gè)參數(shù)落入某個(gè)區(qū)間的概率。這是因?yàn)樨惾~斯學(xué)派認(rèn)為參數(shù)是個(gè)隨機(jī)變量，有一個(gè)概率分布。而只有在得到貝葉斯后驗(yàn)分布時(shí)，才用區(qū)間覆蓋某個(gè)參數(shù)這種說(shuō)法。為了與經(jīng)典學(xué)派相區(qū)分，貝葉斯學(xué)派用可信區(qū)間而不是置信區(qū)間，可信區(qū)間來(lái)自后驗(yàn)分布。
所以當(dāng)θ的后驗(yàn)分布π(θ｜y)獲得以后，立即可以計(jì)算出θ落入某個(gè)區(qū)間［a,b］內(nèi)的后驗(yàn)概率。p(a＜θ＜b)=∫baπ(θ｜y)=1-α，滿足這個(gè)式子的a,b不唯一（單峰型的密度函數(shù)中是唯一的），因此需要依據(jù)某些準(zhǔn)則來(lái)選擇這個(gè)區(qū)間。一種可能是，要求所選區(qū)間內(nèi)的每點(diǎn)的后驗(yàn)密度函數(shù)值都大于區(qū)間以外點(diǎn)的密度函數(shù)值。具有這種性質(zhì)的區(qū)間叫做最大后驗(yàn)密度（PD）。反之，若給定1-α的概率，要找一個(gè)區(qū)間［a,b］，使上式成立，這樣求的區(qū)間就是θ的貝葉斯可信區(qū)間。
六、貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)
抽樣理論中的假設(shè)檢驗(yàn)是通過(guò)設(shè)置兩個(gè)假設(shè)0和1，和一個(gè)適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量，根據(jù)此統(tǒng)計(jì)量的值是否落入臨界區(qū)域內(nèi)決定每個(gè)假設(shè)被接受還是拒絕。貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)是根據(jù)零假設(shè)0下的設(shè)定值是否以預(yù)先指定的概率落入PD區(qū)間，來(lái)決定接受或是拒絕零假設(shè)。常用的貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)是利用后驗(yàn)機(jī)會(huì)比（posterior odds）。這種方法通過(guò)計(jì)算每種假設(shè)下的后驗(yàn)概率P(0｜y)和P(1｜y)得到后驗(yàn)機(jī)會(huì)比01，01=P(0｜y)P(1|y) 。這一比率給出了0相對(duì)于1的優(yōu)勢(shì)。利用后驗(yàn)機(jī)會(huì)比進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，與其說(shuō)是假設(shè)檢驗(yàn)還不如說(shuō)是“比較”。從上面可以看出，貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)不要求接受或是拒絕某個(gè)假設(shè)，因?yàn)楹篁?yàn)機(jī)會(huì)比就足以說(shuō)明問(wèn)題。后驗(yàn)機(jī)會(huì)比01大于1表明支持原假設(shè)，后驗(yàn)機(jī)會(huì)比小于1表明接受1，后驗(yàn)機(jī)會(huì)比01約等于1時(shí)須重新搜索信息，不宜做出判別，這種后驗(yàn)機(jī)會(huì)比01也適合多重假設(shè)檢驗(yàn)，這是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)辦不到的。
七、貝葉斯預(yù)測(cè)
許多情況下，給定樣本信息y后，我們希望對(duì)其它還未觀測(cè)到的未來(lái)值y進(jìn)行預(yù)測(cè)。在貝葉斯方法中，給定樣本信息后能夠求得還未觀察值的分布，我們稱之為預(yù)測(cè)分布。令y為還未觀察到的向量，y和參數(shù)向量θ在
們就可以對(duì)未來(lái)參數(shù)進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè)了。
八、貝葉斯計(jì)算方法
盡管貝葉斯推斷模式簡(jiǎn)單，并且概率形式優(yōu)美。然而，在貝葉斯分析中，一般只知道后驗(yàn)分布密度函數(shù)的核，而難以獲得具體的邊緣密度函數(shù)和條件密度函數(shù)，也很難找到累積分布函數(shù)的數(shù)值分位點(diǎn)，計(jì)算邊緣后驗(yàn)分布密度函數(shù)和條件密度函數(shù)的困難是阻礙貝葉斯方法應(yīng)用廣泛的最大障礙。對(duì)于貝葉斯后驗(yàn)分布的高維問(wèn)題，通常的格點(diǎn)搜索方法和拉普拉斯算法都不是很有效。而蒙特卡洛方法對(duì)這類問(wèn)題較為強(qiáng)勁，且一直受到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家的關(guān)注(朱慧明、韓玉啟,2006)。然而，這些方法的實(shí)現(xiàn)，需要依靠復(fù)雜數(shù)值的解析近似技術(shù)及相應(yīng)的軟件支撐。
目前，在貝葉斯分析中應(yīng)用最為廣泛的是MCMC方法，而MCMC方法主要有兩種：Gibbs抽樣方法和Metroplis-astings方法。能夠支持這種運(yùn)算的軟件和應(yīng)用程序已經(jīng)有很多被開(kāi)發(fā)出來(lái)，例如WinBUGS通常專門(mén)用來(lái)實(shí)現(xiàn)MCMC，還有一些在軟件中加入貝葉斯模塊，例如 RAS、S-Plus 和Matlab等。盡管MCMC方法應(yīng)用廣泛，但很難判斷何時(shí)馬爾科夫鏈已經(jīng)漸近收斂于平穩(wěn)分布，所以對(duì)MCMC方法收斂性的研究一直是個(gè)重要課題。從某種意義上說(shuō)，貝葉斯研究帶動(dòng)了計(jì)算技術(shù)的發(fā)展。
通常一個(gè)完整的貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題的分析結(jié)構(gòu)都應(yīng)包括上述八個(gè)步驟的討論，當(dāng)然具體問(wèn)題還要具體對(duì)待。展望未來(lái)貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)仍然是一個(gè)值得大量研究的領(lǐng)域，例如，面板數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)系數(shù)模型和時(shí)變參數(shù)模型，若是給定先驗(yàn)分布就是一個(gè)貝葉斯問(wèn)題；單位根檢驗(yàn)也是貝葉斯方法大有用武之地的領(lǐng)域,很多計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家都對(duì)其進(jìn)行了研究，并且提出了不同的觀點(diǎn)，得出了宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的不同單位根檢驗(yàn)的結(jié)果；缺失數(shù)據(jù)的分析天然地與貝葉斯方法結(jié)合比較緊密，它本身就是對(duì)未知值的一種信念。越來(lái)越多的文獻(xiàn)目前關(guān)注著貝葉斯方法的發(fā)展和貝葉斯方法在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)中的應(yīng)用。
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he Framework of Contemporary Bayesian
Econometrics Analysis and Its Outlook
LI Xiaosheng1，2 XIA Yuhua1
(1.Xiamen University, Xiamen 36100; 2.Anhui University. of Finance and Economics, Bengbu 233041)
Abstract:Along with the development of Bayesian theory and the advancement of computer simulation, Bayesian econometrics develops rapidly.his paper compares the classical and Bayesian school of thought, and briefly reviews Bayesian econometrics develpoment courses. In the end, it analyzes its framework from eight aspects and its outlook.
【關(guān)鍵詞】國(guó)內(nèi)旅游收入 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 模型
一、引言
隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，旅游受到越來(lái)越多人的親睞，旅游業(yè)取得了快速發(fā)展，并成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展新的增長(zhǎng)點(diǎn)。國(guó)內(nèi)旅游收入作為衡量旅游經(jīng)濟(jì)的綜合性重要指標(biāo)，直接反映了旅游經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況。研究國(guó)內(nèi)旅游收入與其影響因素之間的關(guān)系，對(duì)于促進(jìn)旅游業(yè)的發(fā)展，并推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的意義。
二、模型變量選擇
旅游業(yè)的發(fā)展受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況和經(jīng)濟(jì)關(guān)系等多種因素的影響，因此國(guó)內(nèi)旅游收入是多種因素共同作用的函數(shù)：1、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，旅游業(yè)也快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)旅游收入不斷提高，采用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，令為X1；2、人均可支配收入。旅游越來(lái)越受到人們的親睞，前提是可供自由支配的收入增多，令為X2；3、國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)。龐大的旅游人數(shù)必將帶來(lái)可觀的旅游收入，令為X3；4、人均旅游花費(fèi)。在接待人數(shù)既定的條件下，旅游者人均旅游花費(fèi)直接影響旅游收入，令為X4；5、旅游業(yè)發(fā)展水平。旅游業(yè)發(fā)展水平越高，提供的旅游產(chǎn)品和服務(wù)水平越高，吸引更多的旅游消費(fèi)者而增加旅游收入，以旅行社數(shù)量來(lái)衡量旅游業(yè)發(fā)展水平，交通發(fā)達(dá)程度。便捷的交通讓人們的出行更方便，更愿意去旅游，以交通運(yùn)輸總的旅客周轉(zhuǎn)量來(lái)衡量交通發(fā)達(dá)程度，令為X6。
五、模型檢驗(yàn)與調(diào)整
（一）多重共線性檢驗(yàn)與消除。
回歸模型中R2為0.999，擬合優(yōu)度很高，但除X6外變量的Prob值都偏高，其對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量較小。表現(xiàn)R2為很大，t很小，可能出現(xiàn)多重共線性。進(jìn)一步檢驗(yàn)各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)，其相關(guān)系數(shù)都很接近于1，說(shuō)明模型中存在較為嚴(yán)重的多重共線性。
采用逐步回歸法消除多重共線性。的一元回歸，得到的回歸方程中，使R2最大的解釋變量是X4，則以X4為基礎(chǔ)作為初始模型，順次將其他解釋變量依據(jù)R2大小逐個(gè)引入，并比較結(jié)果：初始模型中引入X3，模型的擬合優(yōu)度提高，變量也通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，則保留X3。繼續(xù)引入X6，模型的擬合優(yōu)度提高，變量也通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但X6的系數(shù)為負(fù)數(shù)，不符合經(jīng)濟(jì)意義，則舍棄X6。繼續(xù)依次引入X2，X1和X5，模型的擬合優(yōu)度均未改善，變量也未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，則舍棄X2，X1和X5。六、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)
對(duì)初始模型進(jìn)行了多重共線性、異方差性和序列相關(guān)性檢驗(yàn)并消除其影響后得到如模型③的最終回歸模型?，F(xiàn)對(duì)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)：1、模型中人均旅游花費(fèi)X4和國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)X3的回歸系數(shù)均為正，表明國(guó)內(nèi)旅游收入與兩者成正相關(guān)關(guān)系，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)一般原理；2、模型中截距項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，這是由于旅游業(yè)本身經(jīng)營(yíng)所需人力、物力等巨大成本的存在。因此，回歸模型符合現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)，模型通過(guò)了經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)。
七、結(jié)論
本文的回歸模型表明，國(guó)內(nèi)旅游收入與國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)和人均旅游花費(fèi)成正相關(guān)關(guān)系，而GDP、人均可支配收入、旅游業(yè)發(fā)展水平和交通發(fā)達(dá)程度由于與二者之間存在較高的相關(guān)性，其對(duì)國(guó)內(nèi)旅游收入的解釋作用間接體現(xiàn)在國(guó)內(nèi)旅游收入和人均旅游花費(fèi)上。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵字：文化消費(fèi)、收入、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析
一、經(jīng)濟(jì)理論
客觀上對(duì)文化消費(fèi)一種解釋是說(shuō)文化消費(fèi)指用文化產(chǎn)品或服務(wù)來(lái)滿足人們精神需求的一種消費(fèi)，主要包括教育、文化娛樂(lè)、體育健身、旅游觀光等方面。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人民生活水平得到了相應(yīng)的提高（主要表現(xiàn)為人均收入的提高），我們都知道在收入提高的前提下，人們就會(huì)相應(yīng)的增加消費(fèi)，其中包括物質(zhì)消費(fèi)和文化消費(fèi)等方面的支出。在西方經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們都知道收入是影響消費(fèi)支出的最重要因素之一。與物質(zhì)消費(fèi)相比文化消費(fèi)是屬于精神層次的消費(fèi)，是高于物質(zhì)消費(fèi)的一層。文化消費(fèi)的主體主要是以收入水平較高，接受教育時(shí)間長(zhǎng)的人群為主。所以，受教育程度也是影響文化消費(fèi)的一個(gè)重要因素。而另一方面，人們收入的提高時(shí)，即也會(huì)使消費(fèi)支出增加。這就為本文研究收入對(duì)文化消費(fèi)影響提供了一個(gè)經(jīng)濟(jì)理論方面的支持。
二、問(wèn)題的提出
眾所周知，中國(guó)是一個(gè)歷史古國(guó)也是一個(gè)文化大國(guó)。中國(guó)在五千年的歷史長(zhǎng)河中積累了深厚的文化底蘊(yùn)。而我們作為在這種文化氛圍熏陶下生活的個(gè)體，對(duì)文化知識(shí)的渴望應(yīng)該說(shuō)并沒(méi)有減少半分，人們內(nèi)心依舊渴望文化和知識(shí)對(duì)自己的影響。人們對(duì)精神層次的追求并不因?yàn)榈臅r(shí)代的更迭而改變。在現(xiàn)代社會(huì)，在經(jīng)濟(jì)高度快速發(fā)展的今天，在物質(zhì)極度發(fā)達(dá)的今天，人們已經(jīng)不再僅僅滿足于吃飽肚子，穿暖衣服的這種基本生活需求。對(duì)精神層次的追求也成為人們新的消費(fèi)點(diǎn)和新的滿足點(diǎn)。
本文是主要通過(guò)研究收入對(duì)文化消費(fèi)影響程度的大小，來(lái)觀察在文化消費(fèi)領(lǐng)域收入是如何影響消費(fèi)的，進(jìn)一步了解到對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響。
三、計(jì)量分析
根據(jù)1993-2011年居民文化消費(fèi)及人居收入的數(shù)據(jù)，采用EViews軟件進(jìn)行以下回歸分析。
（一）變量間相關(guān)系數(shù)分析
根據(jù)相關(guān)性分析，（中等收入）城鎮(zhèn)居民的文化消費(fèi)Y與城鎮(zhèn)居民人居可支配收入X 的相關(guān)系數(shù)為0.9767386983586031，呈高度正相關(guān)。這表明利用線性模型解釋它們之間的關(guān)系是比較適合的。
（二）繪制散點(diǎn)圖
根據(jù)操作原理中的方法，可以繪制出被解釋變量Y與解釋變量X 的散點(diǎn)圖，從圖中可以看出，大多數(shù)散點(diǎn)都分布在一條直線附近，可認(rèn)為Y和X 呈高度線性關(guān)系。
（三）建立回歸方程
對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做回歸， 根據(jù)回歸結(jié)果可得到下面的估計(jì)方程：
（1.679020） （2.623276）
根據(jù) =0.954214可以表明模型的擬合效果非常好，F(xiàn)檢驗(yàn)的相伴概率為0.000000，反映變量間呈高度線性，方程回歸效果顯著。
（四）參數(shù)的置信區(qū)間估計(jì)
根據(jù)變量顯著性檢驗(yàn)可以推出：在 的置信度下 的置信區(qū)間是（ ），其中， 為t分布表中顯著性水平為 ，自由度為n-k-1的臨界值。如果給定 ，查表得 ，
從回歸分析中得到
因此可以計(jì)算得出 的置信區(qū)間分別為（0.01263516，0.245789）顯然，參數(shù) 的置信區(qū)間小，這意味著在同樣的置信區(qū)間下， 的結(jié)果精度高一些。
四、檢驗(yàn)
（一）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)
（1.679020） （2.623276）
根據(jù)公式可知， 的符號(hào)為正，即與文化消費(fèi)成正比關(guān)系，且數(shù)值在[0，1]之間，符號(hào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律。
，表明在其他因素保持不變的情況下，人均收入每增加1個(gè)單位，文化消費(fèi)增長(zhǎng)0.065862個(gè)單位；
綜合以上分析，該模型設(shè)定符合經(jīng)濟(jì)意義，通過(guò)了經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。
（二）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
1. 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
由以上回歸結(jié)果， ， 。 、 的值越接近1。表明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合效果越好；反之， 、 的值越接近0，表明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合效果越差。
樣本可決系數(shù)和修正可決系數(shù)都非常接近于1，說(shuō)明本次回歸模型對(duì)樣本的擬合效果很好。
2. F檢驗(yàn)
假設(shè)： = =0，即人均可支配收入與文化消費(fèi)不存在顯著性相關(guān)。 = ，即人均可支配收入與文化消費(fèi)存在顯著性相關(guān)。
通過(guò)樣本求出 統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值后，通過(guò) > 或 ，（n為樣本個(gè)數(shù)，k為解釋變量個(gè)數(shù)），來(lái)拒絕或接受原假設(shè) 。
在給定顯著性水平 的情況下，查表知 ，回歸結(jié)果中 ，顯然有 > ，表明模型的線性關(guān)系在95%的置信水平下顯著成立。人均可支配收入對(duì)文化消費(fèi)存在顯著影響。
3. t統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
針對(duì)解釋變量 設(shè)計(jì)原假設(shè)和備擇假設(shè)分別為：
= = =0，即人均可支配收入與文化消費(fèi)不存在顯著性相關(guān)。 = = ，即人均可支配收入與文化消費(fèi)存在顯著性相關(guān)。
給定一個(gè)顯著性水平 ，得到臨界值 ，（n為樣本個(gè)數(shù)，k為解釋變量個(gè)數(shù)），通過(guò)樣本求出 統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值后，根據(jù) 來(lái)決定拒絕或接受原假設(shè) ，從而判定對(duì)應(yīng)的解釋變量是否應(yīng)包含在模型中。
查表知 ，樣本回歸結(jié)果中， 的 統(tǒng)計(jì)量分別為2.623276，即 > 。從 的 統(tǒng)計(jì)量的P值小于0.05，也可以看出，解釋變量X 通過(guò)了t統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。
五、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)
根據(jù)計(jì)量預(yù)測(cè)，已知的2012年人均可支配收入為23607.2元，可預(yù)測(cè)出2012年的Y是1785.45元
根據(jù)上述的分析，可知我國(guó)在19年間文化消費(fèi)得到快速增長(zhǎng)，得益于人均可支配收入的提高和其他因素的影響。而可支配收入對(duì)文化消費(fèi)的貢獻(xiàn)尤為突出。在預(yù)測(cè)中，2012年我國(guó)的文化消費(fèi)依然會(huì)平穩(wěn)增長(zhǎng)。
【關(guān)鍵詞】糧食產(chǎn)量，影響因素，回歸分析
一、模型的建立
（一）理論分析。我國(guó)是一個(gè)人口大國(guó)同時(shí)又是一個(gè)農(nóng)業(yè)相對(duì)落后的國(guó)家而糧食又是人類賴以生存的基礎(chǔ)，所以提高糧食生產(chǎn)能力是我國(guó)不容忽視的重大問(wèn)題。糧食產(chǎn)量的影響因素眾多，其中投入產(chǎn)出、自然環(huán)境因素最為顯著，根據(jù)實(shí)際情況選取可能的影響因素因素探討糧食生產(chǎn)的投入產(chǎn)出關(guān)系最終將這種關(guān)系用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示出來(lái)，最后通過(guò)確定的函數(shù)模型對(duì)糧食生產(chǎn)提出可行性建議。
（二）模型設(shè)定
1.確定模型所包含的變量。為了對(duì)影響糧食總產(chǎn)量的因素進(jìn)行深入分析，在眾多影響糧食總產(chǎn)量的因素中以糧食總產(chǎn)量為被解釋變量Y；糧食總播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、化肥施用量、受災(zāi)面積、成災(zāi)面積為解釋變量X.
2.樣本數(shù)據(jù)的搜集與整理。通過(guò)查閱2011年統(tǒng)計(jì)年鑒，搜集整理了1997年到2011年的糧食總產(chǎn)量以及6個(gè)可能影響因素的數(shù)據(jù)。見(jiàn)下表：
表1是設(shè)定模型所用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。其中，糧食總產(chǎn)量為因變量Y；糧食總播種面積為X1、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力為X2、有效灌溉面積為X3、化肥施用量為X4、受災(zāi)面積為X5、成災(zāi)面積為X6。
二、模型參數(shù)的估計(jì)
模型為：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+μ μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)
利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本方法--最小二乘法（OLS）對(duì)所摘樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的從參數(shù)估計(jì)，結(jié)果如下：（圖中各變量名稱均為首字母）
Y=-79529.88+0.478599X1-0.521481X2+0.775946X3+15.70729X4
-0.092737X5-0.011504X6
為初步所得模型。
可見(jiàn)模型整體上通過(guò)了檢驗(yàn)，但是變量各個(gè)系數(shù)并不是完全顯著。
三、模型的檢驗(yàn)
（一）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。在經(jīng)濟(jì)意義上分析β0、β1、β2、β3、β4應(yīng)為正值，β5、β6應(yīng)為負(fù)值。由初步回歸的模型可以看到回歸模型的整體顯著，在經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)上X2、常數(shù)C符號(hào)不正確，符號(hào)應(yīng)作進(jìn)一步研究。
（二）統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)。R方檢驗(yàn)：由圖1可以看到R-squared=0.985867說(shuō)明方程擬合很好；F檢驗(yàn)：圖1中顯示F值為93.00697，p值為0.000均表明通過(guò)了F檢驗(yàn)，方程整體顯著。T檢驗(yàn)：圖1給出了每個(gè)解釋變量的T值分別為：-2.194987、4.767208、-1.616074、1.110846、2.404107、-1.335772、-0.131875可以看到X3、X4、X6、X7的系數(shù)均不顯著。說(shuō)明回歸方程中存在問(wèn)題，有可能是這些不顯著的變量對(duì)糧食總產(chǎn)量影響小也可能是變量之間存在多重共線性。
（三）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。
1.多重共線性檢驗(yàn)與修正
從圖1給出的估計(jì)參數(shù)結(jié)果可以看出F值=93.00697，方程整體上是和糧食總產(chǎn)量線性關(guān)系顯著，但t檢驗(yàn)值大部分不能通過(guò)檢驗(yàn)。因此可能存在多重共線性問(wèn)題。其次，雖然方程整體上線性回歸擬合較好，但解釋變量t統(tǒng)計(jì)量值基本都不顯著并且β0、β2的符號(hào)也與經(jīng)濟(jì)意義相反，也表明存在多重共線性問(wèn)題。
運(yùn)用Frisch（逐步分析法）對(duì)多重共線性模型修正。
第一步：運(yùn)用OLS（最小二乘法）對(duì)各個(gè)變量與解釋變量做回歸：考慮經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)選出擬合最好的方程，各個(gè)解釋變量與被解釋變量擬合方程的R方分別為：0.388667、0.432807、0.503207、0.494893、0.349633、0.489638。可見(jiàn)變量X3有效灌溉面積和糧食總產(chǎn)量關(guān)系最強(qiáng)，擬合最好。
第二步：將其他解釋變量逐一帶入回歸方程，找到模型中新增變量對(duì)回歸模型擬合優(yōu)度和顯著性的貢獻(xiàn)以及對(duì)其他解釋變量的影響，剔除一些對(duì)被解釋變量影響不顯著或影響其他解釋變量的變量，最后確定如下模型：
由圖可以看到最后模型留下的解釋變量有播種面積X1、化肥施用量X4、成災(zāi)面積X6三個(gè)變量。擬合優(yōu)度R-squared =0.977601 擬合效果較好；DW值為2.120391較接近2，說(shuō)明序列相關(guān)問(wèn)題不嚴(yán)重；整體方程的F統(tǒng)計(jì)量值為160.0277說(shuō)明方程整體顯著；各個(gè)系數(shù)的p值分別為0.000、0.000、0.007，說(shuō)明三個(gè)系數(shù)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)排除了對(duì)Y影響不顯著或影響其他變量的X?？梢詫?xiě)出回歸方程的模型為：
Y= -28655.24+0.591186X1+3.868546X4-0.139113X6
2.異方差檢驗(yàn)
采用G-Q檢驗(yàn)方法：三個(gè)解釋變量中X4化肥施用量對(duì)y的影響最為顯著，所以將X4按升序排序，去掉中間的3個(gè)留下兩個(gè)子樣本分別為：包含X4較低值的前六個(gè)（1997年-2002年）、包含X4較高值的后六個(gè)（2006年-2011年）。
對(duì)兩個(gè)子樣本分別求出回歸方程為：
Y1=-14793.47+0.578192X1+1.651901X4-0.262729X6
R方=0.995844 RSS1=274.8451
t值分別為5.42、0.50、-4.488950
Y2=44174.07-0.158587X1+6.019034X4-0.298388X6
R方=0.977376 RSS2=655.4554
t值分別為-0.21、0.88、-1.845
計(jì)算G-Q檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為：F=RSS2/RSS1=655.4554/274.8451=2.3848
3.序列相關(guān)檢驗(yàn)
由結(jié)果可以得到DW值為2.12，給定顯著性水平為0.05，n=15，k=3 ，查DW值表可以得到dl=0.82，du=1.75，1.75
5，可知隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在一階序列相關(guān)。
最終確定模型為Y= -28655.24+0.591186X1+3.868546X4-0.1
39113X6
四、模型的應(yīng)用及對(duì)策建議
我國(guó)人口眾多對(duì)糧食的依賴性很強(qiáng)但是我國(guó)耕地面積越來(lái)越少，因此要解決糧食問(wèn)題必須從產(chǎn)量入手。糧食產(chǎn)量的影響因素眾多，其中投入產(chǎn)出、自然環(huán)境因素最為顯著，由以上分析可以看到化肥施用量是對(duì)糧食產(chǎn)量影響最大的因素，說(shuō)明投入產(chǎn)出之間的關(guān)系是顯著的；從模型可以看到播種面積對(duì)糧食產(chǎn)量的影響也同樣很重要，播種面積的增加必然使糧食產(chǎn)量的增加；受災(zāi)面積也是影響糧食產(chǎn)量的重要因素之一，與糧食產(chǎn)量成負(fù)相關(guān)。
對(duì)量產(chǎn)量增加的幾點(diǎn)建議：
1.增加播種面積是對(duì)糧食產(chǎn)量最直接簡(jiǎn)單的方法，但是目前農(nóng)民對(duì)糧食種植的積極性很低。政府可以采取農(nóng)業(yè)補(bǔ)助、糧食最低價(jià)格、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等手段增加農(nóng)民種植糧食的積極性?？梢酝ㄟ^(guò)提高產(chǎn)量和保證價(jià)格兩種途徑，農(nóng)業(yè)補(bǔ)助、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等保證糧食產(chǎn)量，糧食最低價(jià)格保證糧食價(jià)格。兩種手段結(jié)合使用，既對(duì)糧食產(chǎn)量有一個(gè)保證又對(duì)糧食價(jià)格有一個(gè)保證，結(jié)合使用可以提高農(nóng)民種植積極性。我國(guó)國(guó)土面積雖大但是農(nóng)業(yè)用地卻也逐漸減少。因此政府在提高農(nóng)民種植積極性的同時(shí)也要控制非農(nóng)業(yè)用地保持農(nóng)業(yè)用地?cái)?shù)量的足夠穩(wěn)定性。除此之外，要在擁有足夠的糧食用地的基礎(chǔ)上提高利用效率。
2.在合理范圍內(nèi)提高化肥施用量。播種面積在一定程度后會(huì)受邊際效益遞減的影響，因此要在播種面積上提高土地利用效率。由前邊模型分析可得化肥施用量在一定程度上對(duì)糧食產(chǎn)量有積極影響超過(guò)邊界線會(huì)產(chǎn)生相反的消極影響。可得政府應(yīng)該積極對(duì)農(nóng)業(yè)化肥施用類型、施用量、施用方法、施用時(shí)間等進(jìn)行宣講提高土地利用效率和化肥施用效率。
3.采用事前預(yù)防事后保障兩種途徑降低農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)減少受災(zāi)面積。成災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)量影響系數(shù)雖然較小但是自然災(zāi)害的發(fā)生影響面試很廣的，若受災(zāi)面積較大時(shí)同樣會(huì)引起糧食產(chǎn)量的大幅度減少。因此，政府應(yīng)該積極增強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)的研究提高自然災(zāi)害的事前預(yù)防能力，采用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等方法保障農(nóng)民收入水平起到事后保障的作用。通過(guò)這兩種途徑兩種方法控制受災(zāi)面積減少農(nóng)民損失。
除上述對(duì)策之外，也可以通過(guò)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度增加農(nóng)業(yè)科技投入量等方法?？偠灾?，擴(kuò)大耕作面積，提高單產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化、規(guī)?；a(chǎn)是保證我國(guó)農(nóng)業(yè)健康發(fā)展的必經(jīng)之路。
參考文獻(xiàn)：
[1]張潤(rùn)清.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，2007
【關(guān)鍵詞】 出口總額 匯率 GDP 進(jìn)口總額 模型
Abstract ： At present， a major factor influence our country's economic increasing is export， but because of several elements such as the appreciation of of the RMB， China's export met barrier. In order to guide our export of smooth health growth with the help of the analysis and conclusion， in this article， the econometrics thoughts are applied to set up， estimate， inspect and forecast economic modle. On the base of relevant research in this field， this article makes empirical analysis by the use of econometric approach， in the end， conclusion are got from reasoning.
Keywords ： Total Exports Exchange Rate GDP Total Import Economic Modle
1. 出口總額影響因素概述
進(jìn)出口關(guān)稅稅率是進(jìn)出口貿(mào)易的一個(gè)門(mén)坎，它對(duì)進(jìn)出口總額產(chǎn)生了顯著的影響。1994年匯率并軌，對(duì)當(dāng)年沒(méi)有產(chǎn)生太大的作用。但之后確實(shí)對(duì)中國(guó)進(jìn)出口總額產(chǎn)生了顯著性影響。[1]
有研究結(jié)果表明外貿(mào)依存度仍是度量我國(guó)貿(mào)易開(kāi)放度的較好指標(biāo)，進(jìn)一步采用基于VAR系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)法以及預(yù)測(cè)誤差方法分解法對(duì)貿(mào)易開(kāi)放促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用進(jìn)行了動(dòng)態(tài)刻畫(huà)。[2]
基于協(xié)整理論和ECM 分析我國(guó)進(jìn)出口數(shù)據(jù)之間的協(xié)整關(guān)系，平穩(wěn)性檢驗(yàn)顯示， 進(jìn)出口都是非平穩(wěn)的一階單整， 利用EG 兩步法協(xié)整檢驗(yàn)方法分析誤差修正模型發(fā)現(xiàn)進(jìn)口額和出口額變量構(gòu)成了長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。[3]
要更有效地實(shí)現(xiàn)國(guó)債對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用，應(yīng)以提高國(guó)債項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益為重點(diǎn)，將更大比例的資金有重點(diǎn)地投向產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、需求拉動(dòng)力強(qiáng)的項(xiàng)目。 [4]
出口主要受GDP 滯后一階和其自身一階的影響。這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受外商直接投資的長(zhǎng)期影響， 而不是短期行為；外商直接投資受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期影響， 受其自身的短期影響；出口受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)短期影響。[5]
改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，GDP增長(zhǎng)數(shù)度始終保持在 7%以上。同時(shí)，進(jìn)出口規(guī)模迅速擴(kuò)大。2001 年，我國(guó)進(jìn)出口總 額達(dá)到 5098 億美元，是 1989 年的 4.6 倍，年均增長(zhǎng) 13.6%?？梢?jiàn)，我國(guó)的年進(jìn)出口總額 與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值有著密切的聯(lián)系。 [6]
模型通常采用進(jìn)出口總額而不是凈出口額作為變量，因?yàn)閮舫隹谥甘竞饬抠Q(mào)易均衡的一個(gè)因素，要綜合反映一個(gè)國(guó)家GDP的發(fā)展，顯然沒(méi)有進(jìn)出口總額有效。 [7]
有些模型中引入了六個(gè)變量：居民消費(fèi)水平，對(duì)外經(jīng)濟(jì)合作，國(guó)內(nèi)貸款，國(guó)民收入，財(cái)政支出，財(cái)政收入。從所做的回歸結(jié)果看，影響我國(guó)的進(jìn)出口總額的主要因素有居民消費(fèi)水平，固定資產(chǎn)投資中的國(guó)內(nèi)貸款，且國(guó)內(nèi)貸款的影響最大。 [9]
據(jù)海關(guān)統(tǒng)計(jì)：2005年我國(guó)制成品的進(jìn)出口貿(mào)易總額為12 251.6億美元，其中：出口7 129.2億美元，是1985年的53倍。同時(shí)，出口商品結(jié)構(gòu)也在不斷地優(yōu)化。[10]
因此，相關(guān)影響因素可能有：人民幣匯率、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、進(jìn)口總額、政策性因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。
2. 模型數(shù)學(xué)形式
橫軸表示因變量Y：中國(guó)出口總額；豎軸表示自變量：X1（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP）、X2（進(jìn)口總額）和X3（人民幣匯率）。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為1980至2010共30年。
2.1做出Y與X1、X2和X3的折線圖及散點(diǎn)圖如下：
從走向來(lái)看，X1和X3對(duì)應(yīng)的點(diǎn)散布在從左下角到右上角的區(qū)域， X1和X3與Y呈正相關(guān)關(guān)系；而X2對(duì)應(yīng)的點(diǎn)有先升后降的趨勢(shì)，表明X2與Y之間的相關(guān)關(guān)系較為復(fù)雜。因此需要分別對(duì)Y和單獨(dú)的各個(gè)X做出散點(diǎn)圖分析。
2.2 Y分別與X1、X2和X3的散點(diǎn)圖：
X1與Y的關(guān)系可以用非線性函數(shù)--冪函數(shù)--來(lái)表示。
X2與Y的關(guān)系可以非線性函數(shù)--指數(shù)函數(shù)--來(lái)表示。
X3與Y的關(guān)系可以用線性函數(shù)表示。
因?yàn)榇嬖谕蝗籝值飆升的斷點(diǎn)，因此有必要設(shè)置虛擬變量。在模型中加入乘法形式的虛擬變量D1。
2.3 針對(duì)本研究問(wèn)題的虛擬變量的制定理由
由上數(shù)據(jù)走向分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)X2達(dá)最大時(shí)，Y的值又回落至斷點(diǎn)前的水平--可以發(fā)現(xiàn)若把斷點(diǎn)后半部分約以X2=600的位置為軸作軸對(duì)稱，再平移接到斷點(diǎn)后，則可基本呈現(xiàn)連貫的函數(shù)圖象，且可以以指數(shù)函數(shù)表達(dá)。得出X2對(duì)Y的擬合形式：c（3）*e^（m+d1*x2）。設(shè)1994年前，D1=1，M=0；1994年及其后，D1=-1，M=150。
得出X1、X2、X3和Y的相關(guān)系數(shù)矩陣如下：
由此得到：ry1=0.975388>0.90，ry2=0.4942880.90。這說(shuō)明單獨(dú)來(lái)看，X1、X3和Y之間存在較為密切的線性相關(guān)關(guān)系，而X2與Y之間的關(guān)系相對(duì)較弱。而X1和X3之間的相關(guān)系數(shù)為0、981887，說(shuō)明兩者之間有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系；而X1和X2、X2和X3之間的相關(guān)系數(shù)基本在0.5左右，之間關(guān)系較弱。
3. 估計(jì)模型的方法
由以上相關(guān)關(guān)系分析得，Y可以用X1的冪函數(shù)形式、X2的指數(shù)函數(shù)形式和X3的線性函數(shù)形式結(jié)合起來(lái)表達(dá)。因此，對(duì)本模型使用NLS估計(jì)方法建立多元回歸方程。
在EVIEWS軟件中輸入如下命令：
nls y=c（1）+c（2）*x1^2+c（3）*e^（m+d1*x2）+c（4）*x3由此得到輸出結(jié)果如下：
得c（1）=19.52591， c（2）=0.000385，c（3）=-8.13e-33，c（4）=0.896359，則模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：
Y=19.52591+0.000385*X1^2-8.13e-33*E^（M+D1*X2）+0.8963593611*X3
（0.73） （11.88） （-14.52） （30.17）
括號(hào)內(nèi)的數(shù)字對(duì)應(yīng)于b0 ，b1的t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?；貧w標(biāo)準(zhǔn)誤差為105.38，殘差平方和為299859.8， D.W.=1.18，F(xiàn)=7754.64，
4. 模型檢驗(yàn)：
4.1經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)
從上述參數(shù)的系數(shù)可以看出：GDP和進(jìn)口總額均與出口總額之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，而人民幣匯率與出口總額之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。將模型參數(shù)的估計(jì)量與預(yù)先擬定的理論期望值進(jìn)行比較，包括參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)、大小、相互之間的關(guān)系，以判斷其合理性。模型充分滿足經(jīng)濟(jì)意義并且合理。
4.2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
4.3 可決系數(shù)及擬合優(yōu)度
可決系數(shù)R2=0.999082，，調(diào)整可決系數(shù)R2=0.998980。兩者均很大且接近1，即回歸直線的擬合優(yōu)度很好。即回歸方程能解釋約99%的Y變異性。
此外，還可使用SC和AIC 來(lái)比較擬合優(yōu)度，該模型：SC=12.45，AIC=12.27這兩個(gè)值越小擬合優(yōu)度越高
4.4模型的顯著性檢驗(yàn)
4.4.1 t檢驗(yàn)：
tc1=73，其p值=0.4744；tc2=11.88，其p值=0.0000；tc3=-14.52，其p值=0.0000；tc4=30.17，其p值=0.0000；
對(duì)于常數(shù)項(xiàng)：p=0.4744>0.05，表示在顯著性水平α=0.05和0.01下常數(shù)項(xiàng)都沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)；解釋變量顯著性檢驗(yàn)通不過(guò)的原因可能是：xi與y不存在線性相關(guān)關(guān)系、不存在任何關(guān)系或xi與xj（i≠j）存在線性相關(guān)關(guān)系等。常數(shù)項(xiàng)沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)可能是由于包含了遺漏的解釋變量，或是由于其他因素波動(dòng)的綜合影響等，所以并不應(yīng)該將常數(shù)項(xiàng)從模型中剔除，而應(yīng)從其他方面進(jìn)行優(yōu)化。
對(duì)于X1、X2、X3：p均等于0.0000
4.4.2 F檢驗(yàn)：
由上述NLS分析結(jié)果得：F=9793.316，且其p值=0.0000。
同理，因?yàn)閜=0.0000Fα。則原假設(shè)在5%和1%的顯著性水平上均被拒絕，表明X1、X2和X3聯(lián)合起來(lái)對(duì)Y有顯著影響。
4.4.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)；
（1）自（序列）相關(guān)性檢驗(yàn)
在EVIEWS3.0的估計(jì)結(jié)果輸出窗口操作RESIDUAL TEST/CORRELOGRAM-Q-STATI-
STICS，進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果如下（第二圖）：
觀察以上殘差序列的分析圖，可見(jiàn)AC和PAC均落在各自的虛線范圍內(nèi)，因此可以認(rèn)為該殘差序列為純隨機(jī)序列。且右邊最后一行的P值表示該模型通過(guò)了X2檢驗(yàn)，不存在自相關(guān)問(wèn)題。
（2）異方差性檢驗(yàn)
在EVIEWS3.0的估計(jì)結(jié)果輸出窗口操作VIEW/RESIDUAL TEST/WHITE HETEROSKE-
DASTICITY（NO CORSS TERMS），結(jié)果如下：
WHITE檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率P=0.102346>5%，大于1%，表示可以接受懷特檢驗(yàn)的原假設(shè)，即認(rèn)為不存在異方差。
若采用含有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn)，結(jié)果為：
同樣證明了該模型不存在異方差。
（3）多重共線性檢驗(yàn).
命名方程為eqy，在主窗口命令行輸入scalar vifcons=1/（1-eqv.@R2），得到方差膨脹因子VIF=1089.146。
經(jīng)驗(yàn)判斷方法表明：當(dāng)VIF≥100，存在嚴(yán)重多重共線。
再看變量之間的相關(guān)系數(shù)，初步判斷是由于X1和X3之間較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系引起的。
CHOW氏模型結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)
假設(shè)1994年為斷點(diǎn)的CHOW式斷點(diǎn)檢驗(yàn)說(shuō)明：即使1994年的匯率有了較大的提高，但1994年前后經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)并沒(méi)有發(fā)生變化。
CHOW氏模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)
以2000年為選擇點(diǎn)，由結(jié)果可見(jiàn)，該模型尚未達(dá)到穩(wěn)定，還需要進(jìn)一步調(diào)整。
5. 解釋說(shuō)明與存在的問(wèn)題
5.1對(duì)模型估計(jì)結(jié)果解釋說(shuō)明
根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果，C2 為0.00385，C3為-0.813E-33，C4為0.896359。在這一組參數(shù)值中，X1的參數(shù)明顯比預(yù)想中小，X2沒(méi)有太偏離預(yù)想，X3比較一致。這說(shuō)明對(duì)于出口總額的影響中，GDP對(duì)出口總額的影響較小，進(jìn)口總額對(duì)于出口總額的影響與設(shè)想基本一致，而最主要的影響因素是人民幣匯率。
這是因?yàn)殡m然人民幣匯率只是眾多影響到出口總額因素中的一個(gè)，但是人民幣匯率波動(dòng)改變匯率條件直接影響到我國(guó)出口。
5.2存在的問(wèn)題及改進(jìn)途徑
5.2.1多重共線問(wèn)題：
（1）逐步回歸法：
即利用被解釋變量Y對(duì)每一個(gè)解釋變量Xi 作一個(gè)回歸方程，構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并根據(jù)相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)行解釋，從中選取最優(yōu)的回歸方程；然后逐步引入其他的解釋變量，再做相應(yīng)的回歸方程，擴(kuò)大模型的規(guī)模，同時(shí)對(duì)所有解釋變量的回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。
（2）改變變量的定義形式
要根據(jù)所分析的具體經(jīng)濟(jì)問(wèn)題及模型的形式對(duì)解釋變量重新調(diào)整，如用相對(duì)數(shù)變量替代絕對(duì)數(shù)變量、刪去模型中次要的或可替代的解釋變量和差分法等。
（3）嶺回歸估計(jì)
該方法放棄最小二乘的無(wú)偏性，損失部分信息，以放棄部分精確度為代價(jià)來(lái)尋求效果稍差但更符合實(shí)際的回歸方程。故嶺回歸所得剩余標(biāo)準(zhǔn)差比最小二乘回歸要大。
5.2.2穩(wěn)定性不足
模型未通過(guò)Chow's檢驗(yàn)，存在模型穩(wěn)定性不夠的問(wèn)題。應(yīng)該再回頭再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)備處理，即進(jìn)行價(jià)格平減、取自然對(duì)數(shù)，或HP濾波處理，這樣數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)高一些，不穩(wěn)定性問(wèn)題應(yīng)該能得到一定解決。
5.2.3可能遺漏重要解釋變量
應(yīng)當(dāng)盡可能地搜集更多的資料，找尋更多的數(shù)據(jù)，如出口原材料價(jià)格指數(shù)、我國(guó)關(guān)稅總額等，通過(guò)理論和實(shí)踐等途徑考察各因素分別及聯(lián)合起來(lái)對(duì)出口總額的影響程度，加強(qiáng)模型的解釋說(shuō)明和預(yù)測(cè)能力。
6. 結(jié)論和政策建議
6.1結(jié)論
6.1.1人民幣匯率下調(diào)是要改變我國(guó)人民幣幣值對(duì)外高估狀況，使用美元表示的我國(guó)出口商品價(jià)格下降，增強(qiáng)在國(guó)際市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力；使用人民幣表示的進(jìn)口商品價(jià)格升高，使其在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上處于不利地位，從而達(dá)到擴(kuò)大出口，限制進(jìn)口。匯率單獨(dú)對(duì)進(jìn)口和出口產(chǎn)生重大的影響，但是對(duì)進(jìn)出口總額則沒(méi)有太大的影響。
6.1.2 1994年匯率并軌，對(duì)當(dāng)年沒(méi)有產(chǎn)生太大的作用。但之后確實(shí)對(duì)中國(guó)進(jìn)出口總額產(chǎn)生了顯著性影響
6.1.3 GDP對(duì)出口總額的影響并不如預(yù)想中的大，所以，我國(guó)GDP連續(xù)多年的增長(zhǎng)并未對(duì)出口總額造成過(guò)大的影響。
6.1.4出口總額受到多方面復(fù)雜的影響，政府在制定經(jīng)濟(jì)與財(cái)政政策時(shí)，應(yīng)注重引導(dǎo)。
6.2政策建議
6.2.1在現(xiàn)有的人民幣匯率基礎(chǔ)上，再次通過(guò)漸進(jìn)的人民幣升值來(lái)實(shí)現(xiàn)進(jìn)出口總額的下降，進(jìn)而促進(jìn)外貿(mào)依存度的降低。 另外，根據(jù)日本的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，本幣升值還可以在間接上起到調(diào)整出口產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的作用。
6.2.2調(diào)整國(guó)內(nèi)的產(chǎn)業(yè)調(diào)整。大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，以減少對(duì)國(guó)外技術(shù)的依賴，進(jìn)而降低該類產(chǎn)品的進(jìn)口；大力發(fā)展能夠吸納勞動(dòng)力的輕工業(yè)和服務(wù)業(yè)，有效提高國(guó)民的收入，進(jìn)而進(jìn)一步推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
6.2.3提高城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)傾向。通過(guò)收入分配政策調(diào)整收入差距，實(shí)際上就是在居民收入持續(xù)增 長(zhǎng)的同時(shí)，不斷提高中低收入群體收入增長(zhǎng)的幅度。
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關(guān)鍵詞：流通方式 貨物周轉(zhuǎn)量 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) OLS回歸分析
由于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用1990—2010年共21個(gè)我國(guó)貨物周轉(zhuǎn)量及不同運(yùn)輸方式下線路里程的數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸分析，得出鐵運(yùn)、公路、水云以及民航等不同運(yùn)輸方式對(duì)我國(guó)貨物周轉(zhuǎn)量的影響程度，對(duì)提高我國(guó)貨物流通效率提出一些規(guī)范性建議。
一、模型設(shè)定
二、數(shù)據(jù)的收集
本文數(shù)據(jù)均通過(guò)我國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)年份數(shù)據(jù)的查詢獲得，選用1990—2010年我國(guó)貨物周轉(zhuǎn)量以及鐵路、公路、內(nèi)河航路和民航運(yùn)輸線路里程數(shù)據(jù)對(duì)上述建立的模型進(jìn)行回歸分析。
三、模型分析與調(diào)整
1.模型的參數(shù)估計(jì)
利用EVIEWS軟件，對(duì)上述模型進(jìn)行OLS估計(jì)。
（1）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)
（2）統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)
2.多重共線性的檢驗(yàn)與修正
3.異方差的檢驗(yàn)與修正
（2）異方差的修正—WLS
4.序列相關(guān)性的檢驗(yàn)與修正
5.模型最終分析
四、總結(jié)及建議
本文運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，研究不同運(yùn)輸方式對(duì)我國(guó)貨物周轉(zhuǎn)量的影響程度，通過(guò)OLS回歸分析可得，對(duì)我國(guó)貨物周轉(zhuǎn)量影響程度最大的是鐵路運(yùn)輸，其次是公路運(yùn)輸；水運(yùn)方式在α=0.05水平下對(duì)貨物流通效率呈現(xiàn)負(fù)影響，因?yàn)楸疚谋唤忉屪兞繛樨浳镏苻D(zhuǎn)量，衡量的是貨物流通效率，而不是貨物量，水運(yùn)以其容積大，在貨物量上的影響很顯著，但由于其運(yùn)輸線路的特殊性以及運(yùn)轉(zhuǎn)的復(fù)雜性，所以水運(yùn)方式呈現(xiàn)負(fù)影響。基于實(shí)證分析結(jié)論，對(duì)提高我國(guó)貨物周轉(zhuǎn)效率提出一些建議：
1.綜合調(diào)度最佳的配送線路和運(yùn)輸方式
在流通配送中，要達(dá)到高效率流通，做到時(shí)間最少、距離最短、成本最低，必須綜合調(diào)度最佳的配送線路和運(yùn)輸方式。只有合理完善調(diào)配運(yùn)輸線路與運(yùn)輸工具，才能不斷加強(qiáng)產(chǎn)銷銜接點(diǎn)，縮短運(yùn)輸線路，節(jié)省運(yùn)輸時(shí)間，降低運(yùn)輸成本，選擇合適的運(yùn)輸工具，減少貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的損耗。
2.加大投資力度，改善傳統(tǒng)運(yùn)輸工具
由回歸方程可知，對(duì)我國(guó)貨物周轉(zhuǎn)量影響最為顯著的主要是鐵路與公路運(yùn)輸方式，在一定的運(yùn)輸距離下，運(yùn)輸工具要充分快捷、迅速。因此建議要加大貨物運(yùn)輸工具的投資力度，積極改善傳統(tǒng)運(yùn)輸工具的裝備配置，提高傳統(tǒng)運(yùn)輸工具的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，只有這樣才能有效減少貨物在流通過(guò)程中的損失及運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。
3.提高“節(jié)約歷程法”在貨物流通中的應(yīng)用水平
“節(jié)約里程法”的基本思想即是幾何三角形中的“兩邊之和大于第三邊”的定理，在運(yùn)送貨物時(shí)，首先要估計(jì)各目的地之間的距離，計(jì)算連接各目的地到同一線路上的距離節(jié)約值，之后確定初始運(yùn)輸方案的運(yùn)輸線路及運(yùn)輸費(fèi)用，合理安排運(yùn)輸方式以達(dá)到節(jié)約里程的同時(shí)節(jié)約運(yùn)輸時(shí)間，減少運(yùn)輸環(huán)節(jié)及成本。
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