eviews分析影响我国私人汽车拥有量的因素

影响我国私人汽车拥有量的因素

汽车产业是国民经济的支柱产业，改革开放以来我国汽车产量呈持续上升的趋势。入世以后，更多的外国汽车企业进军中国汽车市场，并以很大的优势占领大部分市场，我国汽车企业面临着极大的挑战。在这场战争中可以说百姓是受益的，从近几年我国的汽车消费发展变化来看，汽车消费逐渐成为消费热点。2009年私人汽车拥有量已达到4574.91万辆，与1990年的81.62万辆相比，增长倍数达到了惊人的55倍。

然而，随着私人汽车数量的增加，我们又面临了很多问题，如能源的过度损耗，环境污染等。影响我国私人汽车数量的因素很多，因此，我们提取了国民生产总值，城镇居民家庭人均可支配收入，总人口，平均每人生活消费能源液化石油，原油产量，汽车产量，公路里程，这七个影响因素的时间序列数据来进行分析，希望通过建立一个合适的经济模型来从理论上找出影响私人汽车拥有量的主要原因。

1.确定变量及建立模型：

i i i i i i i i i x x x x x x x y νββββββββ++++++++=776655443322110

i y =私人汽车拥有量（单位：万辆）

1i x =国民生产总值 （单位：亿元）

2i x =城镇居民家庭人均可支配收入（单位：元）

3i x =总人口（单位：万人）

4i x =平均每人生活消费能源液化石油（单位：千克）

5i x =原油产量（单位：公斤）

6i x =汽车产量（单位：万辆）

7i x =公路里程（单位：万公里）

2.数据源：

3.模型估计与检验：

3.1模型的估计：

运用Eviews对1990—2009年的数据进行多元回归分析结果如下：（a=0.05）

估计方程为：

Y=-2361.212+0.09502X1-0.56771X2+0.012724X3-73.00424X4+6.586160X5 +2.086982X6-0.035152X7

由回归结果可知，该检验的

2

R=0.998603，2R=0.997788，拟合度很高，F统计量的检

验结果为1225.575，结果显示：初步可以看出模型的拟合结果相当好，但部分参数t值不显著，而X2，X4，X7的系数是负的，与现实相矛盾。怀疑该模型各解释变量之间可能存在多重共线性，于是对该模型进行多重共线性检验。

3.2模型的检验及修正：

3.2.1经济意义检验

当我国国民生产总值每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加0.00779个单位，与实际相符；当城镇居民家庭人均可支配收入每增加1单位，我国的私有汽车拥有量就减少0.56771个单位，与实际不符；当我国总人口每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加0.012724个单位，与实际相符；当我国平均每人生活消费能源液化石油每增加1单位，我国私人汽车拥有量就减少73.00424个。单位，与实际相符；当我国原油产量每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加6.586160个单位，与实际相符；当我国汽车产量每增加1单位，我国私人汽车拥有量就增加2.086982个单位；当我国公路里程每增加1单位，我国私人汽车拥有量就减少0.035152个单位，与实际不符。

3.2.2 多重共线性

3.2.2.1 多重共线性检验

各解释变量的相关系数的矩阵

1 0.98614 0.97010 0.8157

2 0.8572

3 0.91122 0.99517 0.95085 0.9861

4 1 0.99510 0.88630 0.91773 0.95584 0.97664 0.95820 0.97010 0.99510 1 0.92593 0.94737 0.96551 0.96257 0.94742 0.81572 0.88630 0.92593 1 0.97690 0.92196 0.81156 0.82763 0.85723 0.91773 0.94737 0.97690 1 0.96401 0.85923 0.8706

5 0.91122 0.95584 0.96551 0.9219

6 0.96401 1 0.90208 0.94118 0.9951

7 0.97664 0.96257 0.81156 0.85923 0.9020

8 1 0.94175 0.95085 0.95820 0.94742 0.82763 0.87065 0.94118 0.94175 1

由相关系数矩阵可以看出各种解释变量之间相关系数较高，证实各解释变量之间确实存在着多重共线性。

3.2.2.2 消除多重共线性

由Frisch综合分析法进行。分别求出Y对X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7的回归方程，Eviews计算输出结果如下：

变量X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7

参数估计

值0.01303

2

0.2687

45

0.1749

52

307.60

6

158.79

49

3.5477

29

11.673

82

T的统计量25.2191

3

16.958

25

5.9829

49

7.0630

55

9.3854

57

43.011

51

13.028

63

2

R0.97247

9 0.9410

96

0.6654

01

0.7348

54

0.8303

28

0.9903

64

0.9041

25

2

R0.97095 0.9378

24 0.6468

12

0.7201

22

0.8209

01

0.9898

29

0.8987

99

由结果可知，X6的

2

R与2R最大，以X6为基础，顺序引入其他变量进行逐步回归：

引入X1，2

R有所提高，t值显著性都很强。则引入X1。以X6，X1为基础，再引入X2，2R

有所提高，t值显著性都很强，但X2不符合经济意义，所以剔除X2。再引入X3，

2

R有所

提高，t值显著性都很强，但X3不符合经济意义，所以剔除X3。再引入X4，

2

R有所提高，

t值显著性都很强，X4符合经济意义，所以引入X4。以X6，X1，X4为基础，再引入X5，2

R有所提高，t<2.05不显著，所以剔除X5。再引入X7，2R有所提高，t值显著性都很强，X4符合经济意义，所以引入X7。最终剔除X2，X3，X5，而引入X1，X4，X6，X7。

我国私人汽车拥有量分析

我国私人汽车拥有量分析 一、引言 随着我国经济突飞猛进的发展，人民群众的收入水平不断提高，特别是城镇，居民的收入不断提高，私人汽车拥有量不断增加，同时银行的按揭贷款买车等等的一系列推动措施，也促进了私人汽车拥有俩的增加。 国家统计局最新公布的数据显示，国内大城市的私家车拥有量继续保持大幅增长的趋势。截止到2010年底，在全国十大城市的私家车拥有量排名中，北京私家车的拥有量以多出第二名近40万辆的绝对优势排在了第一位。 这十个城市的具体排名分别是： 除此之外，有关统计资料表明，我国城镇居民中有3800万户（占城镇居民总户数的24.8％），有能力承受10万元左右的汽车消费。从近几年我国汽车消费的发展变化来看，汽车消费将成为消费热点。 从1990年到2000年的10年间，我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆，平均每年增长11.3％。其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆，平均每年增长22.6％。私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8％，上升到2000年的38.9％，平均每年上升2.4个百分点。1996年以来，民用汽车拥有量的增加量中，私人汽车增加量的比重均高于57.7％，其中最高的是1999年，私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5％。这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化，居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。 我国私人汽车拥有量随时间变化图如下：

。从图上可以看出，近些年来，我国私人汽车拥有量不断增加，单从经济方面来说，私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标，因此，此次我就针对我国私人汽车拥有量进行分析。 二、模型设定及数据说明 1、模型设定 通过数据观察，我们搜集了30个城市的房地产价格的统计数据，建立模型，模型的表达式为普通的多元线性方程形式 Y＝β 0+β 1 X1+β 2 X 2 +β 3 X+ 3μi 其中把我国私人汽车拥有量Y，X1城镇居民可支配收入，X2为贷款利率,X3为燃料、动力类价格指数。其中β1，β2，β3，分别为城镇居民可支配收入，贷款利率,燃料、动力类价格指数在影响我国私人汽车拥有量时所占的比重，β 为在其他条件不变的情况下，私人汽车拥有量固有的增长情况。μi表示随机误差项。通过上式，我们了解到了各个因素对于私人汽车拥有量的影响，从而进行经济预测，为政策调整提供依据和参考。 2、数据说明 具体数据如下:

计量经济学eviews详解

作业： 2．自己设计一个一元线性回归模型，并查阅2012年统计年鉴，用1985-2011年数据完成下列要求： （1） 作散点图； （2） 拟合样本回归函数； （3） 对所建立的模型进行经济意义检验； （4） 对所建立的模型进行统计检验，并详细解释检验结果； （5） 作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差： % 100?11?-=∑=n i i i i Y Y Y n MAPE （6） 用2011年数据对模型作外推检验； （7） 预测2012年、2013年被解释变量的值，并给出总体均值的95%预测区间。 （注：用Eviews 完成）

解： 由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因 此，我们设定居民消费水平i Y （绝对数（元））与国内生产总值i X （亿元） 的关系为： 011,1,2,...,27 i i Y X i ββμ=++= 数据来源：中国统计年鉴2012 (1) 散点图： 在Eviews 中，通过Quick →Gragh →Scatter Diagram ，得到如下散点图：

(2)拟合样本回归函数：通过Quick estimation equation，在如下窗口中输 入： 得到：

由此可得样本回归函数： ^ =665.6063+0.02534i i Y X ， （7.398） （50.495） 2 R =0.9903 (3) 其中^ 1β=0.02534是回归方程的斜率，它表示1985-2011年期间，GDP 每增加1亿元，居民消费水平平均增加0.02534元；^ 0β=665.6065是回 归方程的截距,她表示不受GDP 影响的居民消费水平的起始值。 ^ 1β，^ 0β的符号大小均符合经济理论及实际情况。 (4) 统计检验。2R =0.9903，说明总离差平方和的99.03%被样本回归直线 所解释，只有0.97%未被解释，因此样本回归对样本点的拟合优度很高。给出显著性水平，α=0.05，查自由度n-2=25的t 分布表，得临界值0.05(25) 2.060t =，^ t β=7.398 > 0.05(25) 2.060t =， ^ 1 t β=50.495 > 0.05(25) 2.060t =， 拒绝回归系数为零的原假设，说明X 变量显著地影响Y 变量。 (5)作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差：

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业.(精选)

我国旅游收入的计量分析 一、经济理论陈述 在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。 另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。 旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。

在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。 二、相关数据 三、计量经济模型的建立 Ｙ＝ｃ（１）＋ｃ（２）＊Ｘ２＋ｃ（３）＊Ｘ３＋ｃ（４）＊Ｘ４＋ｃ（５）＊Ｘ５＋ｃ（６）＊Ｘ６＋Ｕ 我们建立了下述的一般模型：

中国汽车保有量、

中国汽车保有量、千人汽车保有量及汽车潜在需 求分析[图] 2019年04月24日 13:41:10字号:T|T 一、中国千人汽车保有量分析 2018年1-11月，我国共销售汽车2287.1万辆，同比减少0.1%，其中乘用车1930.4万辆，同比减少1%。预计2018年全年销量同比负增长。受益于小排量汽车购置税优惠政策，2016、2017年汽车销售维持了较高的景气度，但也提前透支了汽车消费，加之2018H1三四线城市以及中西部地区楼市旺盛影响，2018年汽车消费趋弱。 未来中国汽车销量慢增长将成为常态。2019年，三四线城市仍将是增长主力，驱动因素主要为GDP、人均可支配收入的增加。 乘用车批发销量增速走势

数据来源：公开资料整理 相关报告：智研咨询发布的《2019-2025年中国汽车行业市场供需预测及发展前景预测报告》 2017年中国汽车保有量2.17亿辆，2018年中国汽车保有量达2.4亿辆，比2017年增加2285万辆，增长10.51%。 2011-2018年中国汽车保有量走势 数据来源：公开资料整理 2003年至2017年，中国汽车工业飞速发展，CARG达到17%，20187年底，国内汽私人汽车保有量达到1.89亿台，汽车千人保有量从2003年的17台达到2017年的156台，用时14年。纵观全球，中国千人人均保有量仍处于较低水平。尤其是对比日本、美国两大汽车大国，其实中国的人均汽车保有量还是相对很少的。

2013-2018年中国私人汽车保有量走势 数据来源：公开资料整理 2018年我国每千人汽车保有量是170辆左右，距离主要发达国家保有量水平还有比较大的差距，比如美国的千人保有量大概是在800辆左右，欧洲、日本大概在500-600辆左右。所以，未来一段时间，汽车消费潜力还是有，甚至可以说是比较大的。

我国私人汽车拥有量的影响因素的计量分析

我国私人汽车拥有量的影响因素的计量分析 摘要建立准确而合理的计量经济学模型，寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系，可以较为准确的对一国一定时期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析。本文选择了2015年中国统计年鉴中1995—2014年共20年的相关数据，建立了计量经济学模型，并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验。最后的结果进行经济意义分析，判断出居民人均可支配收入，汽车产量、钢铁产量对居民汽车拥有量有正的影响。其中汽车产量影响最大，城市化率影响最小。并且这些影响因素对其存在长期的均衡关系。 关键词：居民汽车拥有量，计量模型，多重共线性，协整检验。 一、引言 改革开放以来，中国的经济快速增长，短短三十多年的时间，我国一跃成为世界第二大经济体。随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的经济经历了一个快速发展的时期。经济的快速发展为汽车工业提供了巨大的发展空间，也为汽车厂商提供了巨大的市场。但是私人汽车拥有量的增加也会对土地、能源、环境等产生巨大影响。 世界汽车工业发展规律表明．当一个国家的人均GDP在1000～10000美元时，是汽车工业发展的黄金时期，并带动国民经济高速发展。2001年我国人均GDP 达到1000美元，这预示着中国正处在汽车工业起飞的前期，市场需求表现出强劲的态势，汽车进入普通家庭已成为众所周知的事实，私家车开始步入普及化道路的里程碑。中国目前是世界上第二大的汽车拥有国，仅次于美国。而且中国现在已经成为了世界第一大的汽车消费国。因此有必要对影响私人汽车拥有量的主要因素进行分析。本文通过描述各相关因素对全国私家车拥有量的影响，从而提出相关的政策建议。 二、文献综述 1995年中国私人汽车的拥有量为249.96万辆，到2014年上升到12339.36万辆，汽车行业作为国民经济的支柱产业，消费者需求量直接影响整个行业的发展。因此，不少学者从不同角度对我国私人汽车拥有量的影响因素进行了计量分析。王珺的《我国私家车拥有量的影响因素的计量分析》(2009)选择了人均可支配收入X1；公路里程X2；原材料、燃料及动力购进价格指数（以1990年为基期）X3作为自变量，私人汽车拥有量Y作为自变量构建对数模型ln Y=β0+β1ln X1+β2ln X2+β3ln X3+u，利用eviews进行计量分析，并得出结论：全国私家车拥有量与其人均可支配收入、公路里程和原材料、燃料及动力购进价格指数存在一定的函数关系。张廷煦,马超的《从中国统计数据看私人汽车发展状况》（2013）除了增加了人口数量X4这一自变量外，还将X3定义为平均原油价格构造了新的模型ln Y=β0+β1ln X1+β2ln X2+β3ln X3+β4ln X4+ u,且验证该模

2015全国汽车保有量

（原标题：2015年底全国机动车保有量2.79亿平均每百户有31辆私家车） 央广网北京1月25日消息（记者杜希萌）据公安部交管局统计，截至2015年底，全国机动车保有量达2.79亿辆，其中汽车1.72亿辆；机动车驾驶人3.27亿人，其中汽车驾驶人超过2.8亿人。 汽车保有量达1.72亿辆，新注册量和年增量均达历史最高水平。 随着我国经济社会持续快速发展，群众购车刚性需求旺盛，汽车保有量继续呈快速增长趋势，2015年新注册登记的汽车达2385万辆，保有量净增1781万辆，均为历史最高水平。汽车占机动车的比率迅速提高，近五年汽车占机动车比率从47.06%提高到61.82%，群众机动化出行方式经历了从摩托车到汽车的转变，交通出行结构发生了根本性变化。 全国有40个城市的汽车保有量超过百万辆，北京、成都、深圳、上海、重庆、天津、苏州、郑州、杭州、广州、西安11个城市汽车保有量超过200万辆。新能源汽车保有量达58.32万辆，与2014年相比增长169.48%。其中，纯电动汽车保有量33.2万辆，占新能源汽车总量的56.93%，与2014年相比增长317.06%。 私家车总量超过1.24亿辆，每百户家庭拥有31辆。

2015年，小型载客汽车达1.36亿辆，其中，以个人名义登记的小型载客汽车（私家车）达到1.24亿辆，占小型载客汽车的91.53%。与2014年相比，私家车增加1877万辆，增长17.77%。全国平均每百户家庭拥有31辆私家车，北京、成都、深圳等大城市每百户家庭拥有私家车超过60辆。 机动车驾驶人数量超3.2亿人，驾龄1年以内的驾驶人达3613万。 与机动车保有量快速增长相适应，机动车驾驶人数量也呈现大幅增长趋势，近五年年均增量达2299万人。2015年，全国机动车驾驶人数量超3.2亿人，汽车驾驶人2.8亿人，占驾驶人总量的85.63%，全年新增汽车驾驶人3375万人。从驾驶人驾龄看，驾龄不满1年的驾驶人3613万人，占驾驶人总数的11.04%。男性驾驶人2.4亿人，占74.29%，女性驾驶人8415万人，占25.71%，与2014年相比提高了2.23个百分点。

计量经济学Eviews操作攻略

计量经济学Ｅvｉews操作攻略 考试重点：绪论——第六章(第七~十章了解即可） 考试形式:开卷 考试题型:１、问答题（资料整理ing） ２、计算题(要体现5大步骤,预测之后要进行异方差与自相关检验） 3、分析题（资料整理iｎg） 说明:由于前三章操作简单，在此不做赘述.从第四章开始结合课后题写下软件操作步骤。本操作攻略就是文字型得,大家瞧不懂得地方尽管问，我可以在线演示。文字数据及操作纯手工打上去得,难免有纰漏，希望大家在复习中发现错误及时联系我，方便我及时改正并给大家纠错，谢谢,么么哒! 题4、1 建立工作文件创建一个范围在1９90—１９9８年得时间序列工作文件.接下来创建变量序列t与Y,并输入数据。 对变量进行代换菜单栏【Ｑuick】——【Genｅratｅｓeｒies】输入“y1=loｇ(y)”,生成一个新变量y1。 建立模型用y1对x进行回归.得出结果如图４、３所示. 将模型方程还原根据现有得方程将原有得方程形式表示出来。 进行预测操作方法同一元与多元。 题5、2

创建工作文件创建一个序号在1-29得工作文件，创建变量，并输入数据。 图示法检验 绘制x－y图:【Ｑuick】—【Graph】-输入“x y”—下拉菜单选择Ｓcattｅr Diａgrａm —点击OK即可。 绘制x－e图：【Quiｃk】-【Graph】-输入“ｘreｓiｄ”-下拉菜单选择Scatter Diａｇｒam—点击OK即可。 G—Q检验 将X得样本观测值按升序排序,Ｙ与原先得Ｘ对应:按住Ｃｔｒl双选x与y,【Ｐｒocs】—【Sort serieｓ】—输入“x”—点击OK即可。 对第一个子样估计模型:主窗口菜单【Quick】—【EstimatｅEｑuatｉｏn】—输入“y c ｘ"—在Samｐｌe输入框输入“１１1”(第二个字样模型此处输入“１929”）-点击OK即可。

计量经济学论文(eviews分析)-房价的计量经济分析

房价的计量经济分析 引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。 写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。 写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。 关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度 现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5=各地区人均可支配收入。（元） 数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49

民用汽车拥有量和私人汽车拥有量的动态分析与预测

目录 1 绪论 (1) 1.1研究背景 (1) 1.1.1问题的提出 (1) 1.1.2 问题的分析 (1) 1.2研究意义及研究思路 (1) 1.2.1研究意义 (1) 1.2.2研究思路 (2) 2 模型建立与求解 (3) 2.1相关性分析 (3) 2.2平稳性分析 (5) 2.3模型建立与分析 (6) 3 评价建议 (16) 3.1结果分析 (16) 3.2对平顶山汽车行业的政策性建议 (16) 4 结束语 (18) 附录 (19) 参考文献 (22)

1绪论 1.1 研究背景 1.1.1问题的提出 汽车产业由于具有产业关联度高、产业链条长等特点,被作为我国国民经济的支柱产业而得到扶持[1].近年来,汽车消费又成为了拉动内需的一个重要“引擎”.对汽车消费需求的动态分析及对未来汽车消费需求的预测,是极其有意义的,能够明确看出主要影响汽车消费需求的因素及其变化趋势，为汽车行业提供了有效的参考.在此,以平顶山市为例,来对汽车消费需求进行动态分析,并对未来汽车消费需求情况进行预测. 1.1.2问题的分析 本题主要目的是对平顶山市的汽车消费需求进行动态分析并对未来汽车消费需求进行预测.首先,平顶山市汽车消费需求的影响因素有很多,我们先通过相关性分析来筛选出与平顶山汽车消费需求的相关性较大的几个因素来进行分析;其次,对建立的模型进行平稳性检验[2],以检验汽车消费需求与其影响因素的协整性;接着,建立线性回归模型来得出回归模型方程并对结果进行分析;最后,建立预测模型,通过已有数据对未来五年的数据进行预测. 1.2 研究意义及研究思路 1.2.1研究意义 针对平顶山市汽车消费需求的动态分析与预测,到目前为止没有相关学者进行分析讨论,但是这一问题已经逐渐成为公众关注的一个热点问题,本文针对汽车消费需求的动态分析及对未来汽车消费需求的预测,能够明确看出主要影响汽

关于我国私人汽车拥有量的计量经济学

关于我国私人汽车拥有量的计量经济学 模型及其检验和预测 韩雪李潜 (华中科技大学,武汉 430074) 〔摘要〕建立准确而合理的计量经济学模型,寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标 之间的函数关系,可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。本文采用1989-2004年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2005年我国的私人汽车拥有量。 〔关键词〕私人汽车拥有量计量经济学模型检验预测〔中图分类号〕F4161471 〔文献标识码〕 收稿日期:2006—05—27 1 引言 改革开放以来,我国创造了经济高速增长的神话,拥有近13亿庞大人口的基数,在2003年实现了人均 GDP1000美元的基本小康目标,这也是私家车开始步入 普及化道路的里程碑。从近几年如火如荼的汽车市场发展来看,即使最近出现了不同程度的车市渐冷现象,但无论是国外跨国公司,还是国内汽车业霸主和中小汽车厂商,仍然纷纷投资于新车开发、产品推广与宣传,其持久看好中国车市的坚定信心没有丝毫动摇。 现实生活中,汽车进入普通家庭已成为一个人所共知的事实,同样也会成为社会经济发展的必然趋势。鉴于此原因,我们进行了这次关于私人汽车拥有量的计量模型研究。 2 模型设定 211 由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数 学计算,所以我们考虑做一个线性模型(对参数线性),这样各种检验的方法较多,对模型准确程度的分析也更可靠 212 私人汽车这种高档消费品的拥有量显然与居民收入 有关,因此引进解释变量国民总收入(GNI),并先验预期两者呈正相关关系 213 我们预计私家车市场的发展与其主要原材料钢材的 生产有一定的关联,所以引进解释变量钢材产量,并先 验预期其与私人汽车拥有量呈正相关 214 我们将引入趋势变量T,理由如下: (1)为了分析私人汽车市场的发展与时间的关系;(2)趋势变量t可代替一个影响应变量的基本变量, 如科技进步或交通状况变化等不宜直接观测和难以得到数据的变量; (3)避免谬误相关,例如:只用私人汽车拥有量对 国民总收入做回归,即使得到一个很高的R2值,也未必反映了两者之间的真实关联,它可能仅仅反映出两个变量的共同趋势。 215 对于国民总收入和钢材产量这些国民经济指标,我 们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量的影响,所以采用对数模型 综上所述,我们采用的模型如下: lnYt=β1+β2lnX2t+β3lnX3t+β4t+ut 其中,Yt=私人汽车拥有量(万辆) X2t=国民总收入(亿元)X3t=钢材产量(万吨)t=趋势变量

计量经济学Eviews操作攻略

计量经济学Eviews操作攻略 考试重点：绪论——第六章（第七~十章了解即可） 考试形式：开卷 考试题型：1、问答题（资料整理ing） 2、计算题（要体现5大步骤，预测之后要进行异方差和自相关检验） 3、分析题（资料整理ing） 说明：由于前三章操作简单，在此不做赘述。从第四章开始结合课后题写下软件操作步骤。本操作攻略是文字型的，大家看不懂的地方尽管问，我可以在线演示。文字数据及操作纯手工打上去的，难免有纰漏，希望大家在复习中发现错误及时联系我，方便我及时改正并给大家纠错，谢谢，么么哒！ 题4.1 建立工作文件创建一个范围在1990—1998年的时间序列工作文件。接下来创建变量序列t和Y，并输入数据。 对变量进行代换菜单栏【Quick】——【Generate series】输入“y1=log(y)”，生成一个新变量y1。 建立模型用y1对x进行回归。得出结果如图4.3所示。 将模型方程还原根据现有的方程将原有的方程形式表示出来。 进行预测操作方法同一元和多元。

题5.2 创建工作文件创建一个序号在1—29的工作文件，创建变量，并输入数据。 图示法检验 绘制x-y图：【Quick】—【Graph】—输入“x y”—下拉菜单选择Scatter Diagram—点击OK即可。 绘制x-e图：【Quick】—【Graph】—输入“x resid”—下拉菜单选择Scatter Diagram—点击OK即可。 G-Q检验 将X的样本观测值按升序排序，Y与原先的X对应：按住Ctrl双选x和y，【Procs】—【Sort series】—输入“x”—点击OK即可。

对第一个子样估计模型：主窗口菜单【Quick】—【Estimate Equation】—输入“y c x”—在Sample输入框输入“1 11”（第二个字样模型此处输入“19 29”）—点击OK即可。 White检验 在回归报告窗口下，【View】—【Residual Tests】—【White Heteroskedasticity】(no cross terms即是否选择交叉项)。 克服异方差 在进行过White检验的工作窗口中点击【Procs】—【Specify/Estimate】—【Option】，再在Option对话框中在【Weighted LS/TSLS】前打√，在Weight框中填入适当的权重，如图所示。然后点击OK即可。 确定以后，退回到方程对话框中，点击【OK】，得到结果，如图所示。

计量经济学论文(eviews分析)

我国限额以上餐饮企业营业额的 影响因素分析 班级： 姓名： 学号： 指导老师：

我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析 摘要：本文收集了1999—2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。 关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析 一、研究背景 近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。 二、变量的选取 影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数

本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出 本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数 本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数 本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性 支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里） 年度 营业额 （Y）企业数（x1） 人均年消费性 支出(x2) 全国城镇人口 数（x3） 公路里程 数（x4） 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5

影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析大学论文

影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析 内容摘要： 本文主要是研究对我国私人汽车拥有量产生重要影响的几个因素。按照影响的重要程度，选择全国民用私人汽拥有量，全国人口数，全国居民消费水平指数，全国汽车产量，全国公路长度作为解释变量。模型建立后，利用EVIEWS软件对模型进行参数估计和检验，并加以校正。对最后的结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。 关键词： 全国民用私人汽车拥有量全国人口数全国居民消费水平指数 全国汽车年产量全国公路长度 一导论 改革开放以来我国GDP增长速度比世界平均水平高出多倍，一直位居世界前列。随着综合国力的增强，人民生活水平大大提高。20世纪90年代以前，我国汽车市场处于公务车阶段，不仅需求量少，而且70％来自政府、事业单位的公务用车，剩下的多是企业的商务用车，几乎没有什么私人用车。1990年至2000年，公务用车的份额下降，商务用车的份额加大，私人购车开始起步。2002年以来，私人购车占整个市场的份额迅速提升，进入私人购车阶段。 今年，我们对汽车市场总体还是看好。汽车销量增长虽不会象去年那么快，但也可以达到20%左右。按照国际通用的车价和国内生产总值增长比较系数计算，未来10-15年中国有购车能力的人口可达5亿，约1.5亿个家庭。未来20年，中国有望成为全球第一大汽车市场。之所以这么有信心，是因为整个国民经济发展的势头仍然比较强劲。目前，汽车、住房、教育等行业列入了拉动内需的龙头行业。这都将使得我国今年的GDP 持续高水平增长。在经济强劲发展的势头下，国民的收入水平也在提高，购买能力大大加强，同时扩大内需的政策极大地促进了中国汽车业的发展。汽车工业对国民经济的影响力越来越大。 而目前来说，汽车特别是用于消费的私人轿车保有量的多少，与经济发展、经济活跃程度、国内生产总值、人均国内生产总值的增长，以及道路建设的发展，有着密切的联系。与此同时，消费者日益膨胀的购车热情和造汽车带来的暴利，引来了更多人的垂涎，一场新的汽车投资热风起云涌。在新一轮的造车运动中，上新车型几乎成为共同的选择，目标也均指向新的增长点——私人轿车市场。同时随着居民消费结构的升级，私人购车呈现出迅猛增长的势头，成为我国汽车产业发展的决定性力量。目前，私人已经成为主要的购车群体。从私人汽车拥有量结构看，新增的私人汽车中近８０％为小型和微型客车。通过对国际轿车市场

用Eviews分析计量经济学问题

计量经济学案例分析 一、问题背景 高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。 二、模型设定 本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。 从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面： 资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。 这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为： u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα 其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。数据选用的是截面数据。 从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据： 园区 工业增加值(千 元)Y 净资产（千元）K 年末从业人员（人） L 技术开发费（千 元）T 北京 246422 天津 4138312 106970 1004739 石家庄 1428436 8427194 40404 437677 保定 1320169 5564045 35743 78798 太原 1261311 4755833 39469 254922 包头 877062 3798540 19793 56816 沈阳 3835694 21547 525425 大连 2099833 9922822 61713 328710

2010年全国机动车与驾驶人统计

交通管理工作简报 第（4）期 公安部十七局编2011年1月7日 2010年全国机动车和 驾驶人统计分析 截至2010年底，全国机动车保有量达207061286辆。其中，汽车90859439辆，摩托车100004714辆，挂车1511963辆，上道路行驶的拖拉机14662023辆，其他机动车23147辆。全国机动车驾驶人达212937140人，其中汽车驾驶人151819016人。

一、近五年机动车保有量年均增加1500多万辆，2010年全年增加2048万辆，其中12月增量达253万辆。 截至2010年底，全国机动车保有量为207061286辆，与2009年底相比，增加20480628辆，增长10.98%，增幅上升1.15个百分点。从统计情况看，近五年机动车保有量保持较快增长速度，年均增量达15333352辆，其中2008年增幅略有下降，2009年呈现快速增长趋势，2010年机动车年增量为近五年来最高水平。分析原因，2009年以来，为应对国际金融危机、确保经济平稳较快增长，国家出台汽车摩托车下乡、小排量汽车购置税减免等一系列促进机动车消费政策，有效刺激了消费市场，加上机动车刚性需求旺盛,促使机动车保有量呈快速增长趋势。 从月增长情况看，2010年1月至12月，机动车保有量月均增加1648167 辆，明显高于2009年月均1391076辆的增量。从统计情况看，11月和12月机动车月增量超过200万辆，明显高于其他月份，其中12月增量达到253万辆，是历年来单月增量最大的月份。分析原因，由于受到小排量汽车购置税减免、汽车下乡、汽车以旧换新等购车优惠政策将于年底停止执行的影响，2010年11月和12月机动车消费市场活跃，机动车增量连续2个月超过200万辆。

计量经济学eviews实验报告

大连海事大学 实验报告 实验名称：计量经济学软件应用 专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮 指导教师：赵冰茹 交通运输管理学院 二○一六年十一月 一、实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。 三、实验模型建立与分析 案例1：

我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。 表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况

（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20

Variable Coeffici ent Std. Error t-Statisti c Prob.?? C691.0225113.3920 6.0941040.0000 AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000 R-squared0.996528????Mean dependent var7351.300 Adjusted R-squared0.996335????S.D. dependent var4828.765 S.E. of regression292.3118????Akaike info criterion14.28816 Sum squared resid1538032.????Schwarz criterion14.38773 Log likelihood -140.881 6 ????Hannan-Quinn criter.14.30760 F-statistic5166.811????Durbin-Watson stat0.403709 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:

我国私人汽车保有量的分析及预测

目录 摘要 (1) 关键词 (1) 一、引言 (2) 二、综述 (2) 三、现状分析 (4) 四、建模 (5) （一）模型选择 (5) （二）数据说明 (6) 1．目标变量 (6) 2．解释变量 (7) 3．样本选取 (8) （三）模型建立 (9) 五、模型分析 (10) （一）数据处理 (11) （二）回归计算 (12) （三）模型检验 (12) 1．统计检验 (12) 2．计量经济学检验 (13) 3．经济意义检验 (15) （四）模型评价 (15) 六、预测 (16)

七、结论 (17) 参考文献 (19)

我国私人汽车保有量的分析及预测 统计031 陆诚煜学号：2070403138 指导老师：胡荣华 ［摘要］我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间，同时汽车保有量的大幅增加势必对土地、能源和环境带来巨大压力，这就需要对影响私人汽车发展的主要因素进行分析，对其保有量的发展趋势做出科学判断。本文根据近年来国内各项经济指标，运用线性回归方法，给出了一个适用于短期预测的计量经济学模型及进行各项检验的详细过程，并据此较为准确合理的预测了我国2006年和2007年的私人汽车保有量，进而提出贯彻科学发展观，走可持续发展道路将是促进我国未来私人汽车良性发展的客观要求。 ［关键词］私人汽车保有量计量经济学模型预测 Abstract:The rapid economical development of our country has provided great development space for the private vehicle and the significant increase of private vehicle population will inevitably bring great pressure to the land, resources of energy and the environment, so it is necessary to analyze the main factors that affect the development of our private vehicle, and then make a reasonable judgment to the development trend of the vehicle quantity. According to the economic indices of recent years, this paper constructs an econometric model which is suitable for short term predication by linear regression method and introduces the concrete process of some test, and then the comparatively accurate private vehicle population of China in 2006 and 2007 are forecasted, Then it points out that the implementation of scientific development concept, adopting sustainable development policy will be the objective requirements of private vehicle development of China in the future. Key words：private vehicle quantity;model of econometrics; forecast

2014年中国汽车保有量

2014年国内汽车保有量将近1.4亿，就2013全国汽车保有量已达到1.37亿辆，从2400万辆增长到1.37亿辆，近十年汽车年均增加1100多万辆，是2003年汽车数量的5.7倍，占全部机动车比率达到54.9%，比十年前提高了29.9%。 全国有31个城市的汽车数量超过100万辆，其中北京、天津、成都、深圳、上海、广州、苏州、杭州等8个城市汽车数量超过200万辆，北京市汽车超过500万辆。全国主要城市汽车保有量前十： 汽车保有量第一：北京 拥有汽车总量537.1万辆，到2012年末全市汽车保有量495.7万辆，仅2013年一年增加将近40万辆；其中私人汽车407.5万辆，私人汽车中轿车298.2万辆，分别增加17.8万辆和12万辆。 汽车保有量第二：重庆 拥有汽车总量399.8万辆，从去年汽车的保有量的前十名跃居第二，在2013一年汽车数量猛增70万辆。 汽车保有量第三：成都 拥有汽车总量336.1万辆，仅次重庆。自从2013年以来，成都每日（工作日）平均新上牌汽车1874辆。此外，全市驾驶人374.18万人，排名副省级城市第一。 汽车保有量第四：深圳 拥有汽车总量290.5万辆，就2013年全市民用汽车拥有量上升是290.5万辆，比上年增长14.0%，其中，私人小汽车拥有量183.43万辆，增长17.1%。 汽车保有量第五：上海272.3万辆至2013年末，全市拥有各类民用汽车271.86万辆，比上年增长10.2%。其中，私人汽车141.32万辆，增长17.8%。 汽车保有量第六：广州269.5万辆2012年末全市民用汽车保有量达到204.16万辆，比上年末增长9.9%；其中私人汽车164.69万辆，增长10.6%。民用轿车保有量达到110.28万辆，增长10.7%；其中私人轿车98.52万辆，增长10.9%。 汽车保有量第七：天津258.9万辆全市民用汽车拥有量258.9万辆，增长13.3%；其中，轿车拥有量185.64万辆，增长18.4%。民用私人汽车拥有量196.17万辆，增长15.9%；其中，轿车拥有量129.14万辆，增长20.9%。当年新注册民用汽车34.70万辆，增长4.5%；其中，新注册轿车23.17万辆，增长2.8%。 汽车保有量第八：杭州251.7万辆。 汽车保有量第九：苏州245.0万辆私家汽车保有量继续增加。年末拥有机动车239.27万辆，其中汽车177.90万辆，分别比上年增长7.1%和18.1%。私家汽车保有量144.54万辆，比上年增长20.6%。 汽车保有量第十：郑州230.8万辆。