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统计学院本科生科学讨论会
【摘要】本文旨在对2003年到2004年8月我国钢铁价格、汽油价格以及人均收入对私家车销量的影响进行分析。首先,我们综合了几种关于私家车的前期成本和后期成本以及人均月收入的变化情况和相互关系,建立了我们的理论模型。然后,收集了相关的数据,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,我们对所得的分析结果作了经济意义的分析,并相应提出一些建议。
关键词:小型汽车 汽油价格 冷轧钢板 人均可支配收入
问题的提出:今年汽车市场越来越火,车市红火的原因,除了机关单位和出租车公司购置、更新车辆外,更主要的是得益于个人购车的快速增长。小轿车大量的进入普通工薪阶层家庭,私家车的拥有量呈现出上升的趋势,上升速度还有加快的趋势。在中国加入了WTO后,面临了国外轿车的冲击,然而近期的汽油价格受到国际原油价格的影响,价格不断上涨,同时钢材也由于我国现阶段的固定资产投资的发展而不断涨价。这就影响了汽车前后期成本,也可以说是对汽车价格有了明显的影响。另一方面,人们对于私家车的消费在很大程度上决定于他们的可支配收入,所有这些问题都是影响到汽车销量的重要因素。
研究目的:我们期望通过把这些影响到汽车销量的因素具体量化,建立一个能够反映和分析这些变量和汽车销量之间的关系的模型,用以找出什么因素才是影响汽车销量的重要因素。期望能通过我们的简单分析能对现在汽车的销售提出一些建议。
问题的解决: (科教论文网 Lw.nsEAc.com编辑整理)
模型的建立:Y=C+B1X1+B2X2+B3X3+U
变量设置:Y是私家车的销售量, X1是汽油(我们以93号汽油为代表),X2是国内冷轧钢材(造车的主要用钢1,Q195-Q235 ),X3是人均可支配月收入。我们期望通过我们的计算找出现在我国汽车的产业的发展受到前期生产成本(钢铁)的影响和之后的使用成本(汽油)及人均可支配收入之间,谁对汽车销售的影响更大。
数据收集:我们收集了2003年1月到2004年8月的我国冷轧钢材月平均价格和2003年1月到2004年8月的国内93号汽油月平均价格,人均月收入以及同期私家车的月销售量。运用EVIEWS软件,进行最小二乘估计得到如下结果:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/10/04 Time: 15:08
Sample: 2003:01 2004:08
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 182405.2 79269.67 2.301071 0.0352
X1 100.3393 21.51167 4.664413 0.0003
X2 -106.4242 32.93104 -3.231729 0.0052
X3 -69.33059 43.90709 -1.579029 0.1339
R-squared 0.611924 Mean dependent var 166969.1
Adjusted R-squared 0.539160 S.D. dependent var 29694.60
S.E. of regression 20158.24 Akaike info criterion 22.83747
Sum squared resid 6.50E+09 Schwarz criterion 23.03662
Log likelihood -224.3747 F-statistic 8.409686
Durbin-Watson stat 1.993242 Prob(F-statistic) 0.001389
标准化后,如下:
Dependent Variable: YY
Method: Least Squares
Date: 11/10/04 Time: 15:11
Sample: 2003:01 2004:08
Included observations: 20
我们注意到我们的三个t统计量分别为4.66、3.23和1.57,前两个t值通过了检验且符合了我们的假设,通过了f检验,且p值很小,拟合度也为53%,我们都较为满意。但是也发现了x3的t值小于2,不能通过检验,与我们的假设相背。于是我们想到可能会有共线性存在导致了这种现象的存在,同时我们注意到,人均月可支配收入呈现明显的以年为周期的波动,比如2月的收入明显比其他月高出很多,也许是年终分红的原因,等等。这也许会对我们的模型构成比较大的影响。为了验证我们的想法,我们单独对x1、x2做了一个模型~~结果如下:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/10/04 Time: 15:03
Sample: 2003:01 2004:08
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 155133.7 80691.81 1.922546 0.0715
X1 100.9372 22.43314 4.499467 0.0003
X2 -112.7411 34.09260 -3.306909 0.0042
R-squared 0.551449 Mean dependent var 166969.1
Adjusted R-squared 0.498678 S.D. dependent var 29694.60
(转载自http://zw.NSEAC.com科教作文网)
标准化后,结果如下:
Dependent Variable: YY
Method: Least Squares
Date: 11/10/04 Time: 15:11
Sample: 2003:01 2004:08
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
XX1 1.325105 0.286205 4.629913 0.0002
XX2 -0.973893 0.286205 -3.402781 0.0032
R-squared 0.551449 Mean dependent var -1.60E-16
Adjusted R-squared 0.526530 S.D. dependent var 1.000000
S.E. of regression 0.688092 Akaike info criterion 2.184851
Sum squared resid 8.522471 Schwarz criterion 2.284424
Log likelihood -19.84851 Durbin-Watson stat 2.242554
模型的异方差检验:我们对于这个模型进行了异方差的检验,结果如下:
ARCH Test:
F-statistic 0.501073 Probability 0.688052
Obs*R-squared 1.762002 Probability 0.623238
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/10/04 Time: 15:48
Sample(adjusted): 2003:04 2004:08
Included observations: 17 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.55E+08 2.48E+08 1.428317 0.1768
RESID^2(-1) 0.181473 0.268171 0.676706 0.5105
(科教论文网 lw.nseaC.Com编辑发布)
附:
原始数据表
时间 小型客车月销售额(辆) 93号无铅汽油(元/吨) 钢铁冷轧薄板(元/吨) 城镇居民家庭人均可支配收入(元)
Jan-03 141203 4285.15 4008.09 728.29
Feb-03 100360 4408.13 4226.53 990.62
Mar-03 138715 4599.45 4252.74 635.05
Apr-03 155438 4793.08 4329.28 642.03
May-03 143139 4617.66 3997.23 642.03
Jun-03 154759 4457.42 3944.86 651.57
Jul-03 148452 4478.82 4002.85 660.37
Aug-03 155925 4470.31 3999.25 672.37
Sep-03 183684 4477.02 4014.85 712.51
Oct-03 166384 4617.59 4025.69 693.01
Nov-03 191261 4762.59 4037.36 685.29
Dec-03 227135 4881.17 4183.52 747.24
Jan-04 150250 4998.32 4230.79 963.04
Feb-04 168742 5089.29 4285.79 963.00
Mar-04 217909 5206.35 4274.65 712.08
Apr-04 212196 5320.36 4260.11 717.00
May-04 177657 5417.20 4564.29 734.00
Jun-04 167282 5470.28 4613.58 724.00
Jul-04 169949 5294.69 4752.91 737.66
Aug-04 168942 5382.58 4764.79 742.79