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中国信贷的市场分析,中国信贷平稳增长

2024-03-29  本文已影响 618人 
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  本文通过建立多元线性回归分析的计量经济学模型,通过模型设定、模型建立、模型检验与模型修正,来分析我国信贷供给结构的变化对我国经济增长的影响。

  一、计量模型的建立

  本文采用国内生产总值(GDP)作为产出变量,来表示经济增长的变动情况;以短期贷款、中长期贷款和其他贷款来表示信贷供给结构的变化。文章选取了1978—2012年34年国家统计局公布的样本数据。在计量经济模型设定中,以GDP作为被解释变量,用Y表示;以短期贷款、中长期贷款和其他贷款作为解释变量,分别用X1、X2、X3表示,建立经典多元线性回归模型。模型表达式为:Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+u其中,u代表随机干扰项,表示没有在模型中反应的其他影响GDP变化的因素。α、β1、β2、β3分别表示各解释变量的待估参数。用Eviews软件操作,得到如下回归结果:R2=0.994390 F=1772.436 DW=1.562895

  Y=1376.51111272+1.01352493953*X1+0.634450821768*X2+2.19365330783*X3

  (0.411358) (8.149934) (8.961310) (3.916149)

  二、模型检验

  1.拟合优度检验:R2=0.994390,说明模型的拟合性很好。

  2.参数显著性检验:各解释变量X1、X2、X3的t统计量值都大于5%的显著性水平,并且所对应的P值都远小于0.05,所以,拒绝原假设,各解释变量的参数均是显著的。但是,常数项的t值小于5%的显著性水平,不能通过检验。

  3.方程显著性检验:F=1772.436很大,并且Prob(F-statistic)=0.000000非常小,所以,可以拒绝原假设,则各参数的系数不同时为零,回归方程总体上显著性很高。说明短期贷款、中长期贷款和其他贷款联合起来确实对GDP的变化有显著影响。

  4.多重共线性的检验:由于回归结果中各参数的t统计量都能通过检验,F值很大,R2=0.994390,方程的拟合性很好,并且DW=1.562895较接近于2,所以,各解释变量间不存在严重的多重共线性。

  5.异方差的检验:由于模型为多元函数,故进行white检验时,可以选择有交叉乘积项和无交叉乘积项两种情形分别进行检验。

  (1)无交叉乘积项的检验结果:nR2=12.60646大于X20.05(6)=12.5916,P值为0.0056小于0.05的显著性水平,所以拒绝原假设,认为模型存在异方差。

  (2)有交叉乘积项的检验结果:nR2=24.83577大于X20.05(9)=16.9190,P值为0.0032小于0.05的显著性水平,所以拒绝原假设,认为模型存在异方差。

  6.自相关的检验:

  (1)由回归结果可知,DW=1.562895。查d统计量表,在5%的显著性水平下,下限dL=1.271,上限dU=1.652,则dL (2)用Eviews软件对回归结果进行LM检验,结果显示:LM=nR2=4.438031,并且相应的P值为0.1087,大于0.05的显著性水平,则说明不能拒绝原假设,随机干扰项不存在自相关。

  三、模型修正

  以上直接用原始数据进行的回归结果,虽然方程整体的拟合性很好,并且各参数显著性也很高,但是,常数项不能通过检验,随机干扰项存在异方差。

  (1)为了消除异方差,采用加权最小二乘法进行回归,权重取为残差绝对值的倒数,即:W=1/abs(e0)。但是这种方法并没能够消除异方差。因此,在加权最小二乘法的基础上,对各变量取对数,并且去掉常数项再次回归。根据回归结果显示,取对数后,回归结果的拟合度很高,各参数显著性都能通过检验,并且方程总体显著性水平也很高。但是,此时对模型进行LM检验,结果如下,LM=nR2=28.82112,并且对应的P值为0.0000非常小,可以拒绝原假设,认为模型存在自相关。

  (2)对自相关的修正——迭代法

  假如认为模型存在一阶自相关,在Eviews中进行随机干扰项的一阶自回归分析,得到回归结果显示各解释变量的t值都通过了显著性水平检验,所对应的P值都小于0.05的显著性水平,R2=0.998251,说明方程的拟合度很高。此时,采用LM检验对进行了一阶自回归后的结果进行检验,结果如下:LM=nR2=4.601473,所对应的P值为0.1002大于0.05的显著性水平,并且各变量的t值都不能通过检验。所以不能拒绝原假设,认为不存在自相关。

  此时,采用white检验时,选择有交叉乘积项和无交叉乘积项,模型都不存在异方差。其中无交叉乘积项的white检验结果如下:nR2=5.583436,相应的P值为0.2325大于0.05的显著性水平,所以不能拒绝原假设,认为不存在异方差。

  其中有交叉乘积项的white检验结果如下:nR2=11.44265小于X2(10)=18.3070,相应的P值为0.3241大于0.05的显著性水平,所以不能拒绝原假设,认为不存在异方差。通过以上对模型进行修正,得到了修正后的回归方程:

  LNY=0.85079212408*LNX1+0.125378568023*LNX2+0.0977653456807*LNX3+[AR(1)=0.827043038816]

  (14.31165) (2.394575) (2.103296) (23.26302)

  R2=0.998251 DW=1.414454

  四、模型评价及预测

  (一)模型评价

  根据上述修正的回归方程可知,短期贷款、中长期贷款、其他贷款的变动情况均对我国经济增长有正相关关系,其中,短期贷款的变动对我国经济增长的变化有较大的影响,中长期贷款次之,其他贷款对我国经济增长的影响作用较小。

  (二)模型预测

  通过分别计算出短期贷款、中长期贷款和其他贷款与上一年相比的平均增长率,再以这些平均增长率为基础,计算出短期贷款、中长期贷款和其他贷款与2012年相比的增长情况,得出2013年短期贷款、中长期贷款和其他贷款的估计值,分别为287996.4016亿元、451721.4976亿元、34188.0574亿元。由于此预测的结果是取对数后的国民收入,接下来,当不生成对数序列,对各变量在采用加权最小二乘法进行一阶自回归估计时,直接以对数形式进行估计,然后再根据回归方程,得出2013年我国GDP的预测值为627804.8568亿元。

  作者:何明伟 来源:商 2015年11期

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