宏观经济模型的联立性计量分析

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1、宏观经济模型的联立性计量分析摘要：近年来，国民收入分配在政府、企业、居民三者之间的比例有此消彼涨的变化，参照国际上通常的发展经验，国民收入分配在政府方向的比例应该是逐步缩小，但在中国是呈进一步向政府倾斜的趋势。对于这种有悖于一般发展规律的现象及其可能对社会经济发展产生的潜在危害，需要予以高度重视。鉴于凯恩斯国民收入决定理论的现实意义，因此正确理解国内生产总值的核算及其与消费、投资、政府购买等因素之间的关系显得尤为重耍。关键词：居民消费投资政府购买联立模型1、引言经济模型的建立是为了对现实经济现象进

2、行更好的描述和解释，他可以帮助我们理解其运行机制，并对其发展的未来路径进行预测。而在宏观经济学中，存在着一种类似于“先有鸡还是先有蛋”的争论。究竟是国内生产总值决定居民消费、投资、政府购买还是消费决定GDP或者投资决定GDP?为了建立经济模型来验证这种争论，本文采用了联立方程的知识，来判断在凯恩斯的收入决定模型屮，谁是因谁是果。2、宏观经济模型的建立本文只考虑在三部门经济条件下的收入决定模型，主要考虑以下几个因素：居民消费、投资、政府购买，英他因素在这里就不予考虑。本文样本观测值是我国1978年1

3、季度至2010年1季度宏观经济时间序列的部分数据。数据来源《中国统计年鉴》(2011)。根据所获得的数据，先判断它们之间是否存在较明显的相关关系。根据散点图结果可知,INV,COM,GOV与GDP均具有较明显的线性相关关系，由理论知识和经验，我们可设结构式模型为：其中为支出法国内生产总值(GDP)；(COM)为消费；为前期消费额;(INV)为投资；(GOV)为政府支岀。本文首先对结构方程进行TSLS估计,再运用3SLS來对联立方程进行系统估计，两者对比，选出较好的佔计方法。模型的TSLS估计：2.

4、1、估计消费函数COM二307.0443165-0.0694292793*GDP+l・269529522*C0M(-1)R-squared=0.993309(0.7946)(0.4083)(0.0000)(0.262759)(-0.839126)(7.059990)从上可知，综合因素对模型具有较高的解释能力，前期消费参数的估计值大于1,说明前期消费对该期消费影响显著。但是常数项和变量“GDP”的系数的t检验均不显著。虽然拟合度很高，但模型拟合结果并不是很理想。2.2、估计投资函数INV二-3042

5、.552746+0.4503679221*GDPR-squared二0.985374(-2.350983)(45.70026)从上可看出，常数项和国内生产总值(GDP)项参数检验均比较显著,模型拟合度较高，说明模型拟合结果对模型具有很高的解释能力，比较理想。结合消费函数和投资函数模拟结果，二阶段最小二乘法估计结果还有待改进。现考虑三阶段最小二乘法佔计方法。2.3、三阶段3SLS估计模型模拟结果为如下结构：COM二2173.765+0.237492*GDP+0・601170*C0M(-1)R-squ

6、ared=0.992255(2.138537)(4.620246)(5.405395)INV二-3191.244+0.451075*GDPR-squared二0.985246(-2.452376)(46.22669)在三阶段最小二乘法估计结果显示，联立方程中的5个参数都通过了显著性检验。对模型的笫一个等式，R-squared=0.992255,也就是说模型具有较强的解释能力,表明在消费C的总变差中，由

7、口I归直线解释的部分占到99%以上，说明模型拟合得很好。对于第二个，R-squared二0.98

8、5246也是较大的。说明模型也拟合得很好。表明在投资INV的总变差屮，由回归直线解释的部分占到98%以上。可以得出，三阶段模拟比二阶段模拟结果要好，各个参数显著，均通过检验。拟合度也相当高，各结果都比较理想。3、模型的联立性检验采用Hausman设定误差检验方法，基本思想和主要步骤如下：3.1、将因变量对、进行简单的回归，得到方程的残差值；3.2、将因变量对、残差项做简单回归。对残差数的系数进行t统计量显著检验，若残差的系数显著地界于零，说明因变量与误差项是相关的,因此拒绝“无联立性”的原假设；否

9、则不能拒绝原假设。INV二-3253.285+0.451791GDP-0.663739RER-squared=0.9890501177.7750.0088330.209118在给定显著性水平下，第二个方程中的残差变量的系数“rc”的检验是显著的，拒绝模型无联立性的假设。故所设联立模型成立，在三阶段最小二乘估计方法的估计下，模拟结果更好。4、估计结果的经济意义解释COM二2173.765+0.237492*GDP+0.601170*C0M(-1)R-squared=0.992255(