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交通运输类有关论文范本,与计量经济学看交通运输与国民经济的关系相关论文查重

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作者简介：曾敏敏(1991-)女,汉族,福建省莆田市灵川镇,现为山东大学管理会计系本科生

摘要：交通运输与经济发展息息相关,本文从经济学的角度,根据历年统计资料,以国民生产总值为因变量,建立与交通客运量、客运里程、货运量、货运里程的多元关系模型,来阐述交通对国民生产总值的影响.使用Eviews进行数据分析进而得出国民经济与交通发展的相互关系.

关键词：交通发展,国民经济,White检验方法

一、文献综述

近年来,我国经济发展飞速,“要致富,先修路”我们耳熟能详,然而交通运输与国民经济发展的关系非常复杂.我国关于两者关系的研究主要存在三种看法,第一种：交通运输是经济发展的引致需求；第二种：交通运输的发展能促进经济发展；第三种：交通的发展带动了经济的发展,同时经济的增长也促进了交通的发展.交通运输是经济建设的基础.它是社会经济最重要的纽带和基础结构之一.因此我收集相关数据,采用经济学的方法进行探究,从而挖掘二者之间的关系.

二、理论分析与模型研究

计量经济学看交通运输与国民经济的关系参考属性评定
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我选择国民生产总值代表国民经济,选择以下几个指标代表交通运输状况.构建多元函数如下：（均为我国1970年到2009年六个方面40年的数据）

模型设定：Y――GDPX1――客运周转量X2――货运周转量X3――公路里程X4――铁路里程X5――民航里程

令Yi等于β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+μi

利用EViews,生成Yi、X1i、X2i、X3i、X4i、X5i模型,并对模型进行OLS回归,如下

R-squared0.978260Meandependentvar65053.67

AdjustedR-squared0.975063S.D.dependentvar90150.37

S.E.ofregression14236.04Akaikeinfocriterion22.10242

Sumsquaredresid6.89E+09Schwarzcriterion22.35575

Loglikelihood-436.0485F-statistic305.9886

可决系数R2等于0.978260,即模型拟合很好；F为305.9886,且F检验的伴随概率很小,方程显著.而某些t检验伴随概率大于5%或者更大,这些条件都与一般经验规律极为相符则说明有可能存在多重共线性.其中X1,X4,X5的系数t检验不显著,并且X1,X4的系数符号与预期的相反,这都表明很可能存在多重共线性.

(一)用逐步回归法消除多重共线性

先分别做Y对X1、X2、X3、X4、X5的回归,以R2最大者为基础,一元回归结果整理列表如下

X1X2X3X4X5

T统计量23.2561435.9651523.9250914.3551014.95538

T值的概率0.00000.00000.00000.00000.0000

R20.9343520.9714610.9377470.8443060.854775

F统计量540.84831293.492572.4098206.0690223.6635

F值的概率0.0000000.0000000.0000000.0000000.000000

(二)逐步加入变量进行回归

由上表可以看出X2的方程的R2等于0.971461最大,故先以X2为基础,依次加入其他变量,进行逐步回归,发现X1,X4,X5与其他变量之间高度相关,这说明主要是由于这几个变量引起的多重共线性,予以剔除.所以得到的模型是：

Y等于2.268377X2+0.022995X3-43482.53

这说明,在其他因素不变的情况下,当货运周转量每增加一亿吨公里,国民生产总值增加2.268377亿元；当公路里程增加一公里时,国民生产总值就增加0.022995亿元.

四、异方差性检验

（1）利用White检验法

由概率值小于0.05,因此应该拒绝原假设,表明模型存在异方差性.

F-statistic14.48958Probability0.000023

Obs*R-squared17.56868Probability0.000153

(2)用加权最小二乘法修正

以权数W1等于1/X3W2等于1/X3^2W3等于1/E1W4等于1/E2(其中E1等于ABS(resid),E2等于E1^2).我选取W3为权数进行WLS,得到R2等于0.978192；调整后R2等于0.977618.很显然,可决系数由0.9372增加到0.9782.模型的拟合优度得到了进一步提高.nR2的伴随概率为0.064718,大于0.05,故接受原假设,经过加权之后模型消除了异方差.所以如果只是以国民经济总量与公路里程建立一元线性模型,那么经过以上的修正之后,我们可以得到模型是

Yi等于-67323.67+0.095027Xi∧R2等于0.978192

运用WLS消除异方差性后参数的t检验均与F检验均显著,说明公路里程每增加一公里,平均国民收入增加0.095亿元.从经济的角度来看,公路里程数的增加对国民经济的影响是很明显的,因此“要致富先修路”,这句话传达给我们的是一个能够用计量经济学模型进行量化评价的指标.