GDP与经济发展及人口变化关系模型摘要本文讨论了国内生产总值与经济发展及人口变化的关系问题.针对问题一：国内生产总值是衡量经济发展的重要指标，而固定资产投资和进出口贸易的快速发展推动了我国经济的增长，因此有必要站在宏观的角度对我国国内生产总值与固定资产投资及进出口总额的关系进行分析.通过查找数据建立三者之间的基本回归模型，利用matlab进行求解，结果见文中表1.考虑到固定资产投资与进出口总额之间可能存在交互作用，将模型进行改进求解结果见文中表2.对两个模型进行结果的检验和预测，通过分析对比两者的数据得出改进的模型拟合度更高，更符合实际.针对问题二：当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年有明显下降，经济出现普遍收缩时，标志着经济衰退，因此分别建立国内生产总值与财政收入及失业率之间的回归模型.通过模型预测2012年财政收入为103.7925千亿元，同比增长0.0506%，失业率为4.1026% ，同比增长0.0634%.由于0.0506%与0.0634%都是相当小的数字，财政收入和失业率的增幅均是非常微小的，因此在一定程度上不能说明经济有衰退的迹象，只能说明经济涨幅不大.针对问题三：国内生产总值增长率、通货膨胀率和失业率是判断宏观经济运行状况的三个主要指标.通货膨胀率一般是用国内生产总值缩减指数来衡量的，通过奥肯定律可以得出国内生产总值与失业率的关系，进而得出国内生产总值是通过影响通货膨胀率及失业率对经济形势起决定性影响.针对问题四：建立关于人口数量与国内生产总值的自回归分布滞后模型，对其求解结果见文中表7，可以看出人口数量不仅与国内生产总值有关系，而且与其自身前一年的人口数量也存在着紧密的联系.问题一各项经济指标均会随时间的变化而变化，将问题一进行推广建立关于国内生产总值与固定资产投资及进出口总额的混合有限多项式分布滞后模型.此外统计回归模型是用途最广泛的一类随机模型.该模型不仅适用于对各个经济指标间关系的讨论,也可用于产品销售量的预测、教学评估、人口预测.关键词奥肯定律；统计回归模型；经济衰退；自回归分布滞后模型一、问题重述一个国家的国内生产总值往往反映该国的经济发展状况，中国亦无例外.改革开放以来，中国经济持续保持高速发展，特别是近20年更是基本保持10%以上的增长速度.据统计局数据，1979-2010年中国经济的平均增速是9.9%；1991-2010年平均增速是10.5%；2001-2010年平均增速也是10.5%.经过30多年的高速增长，中国经济已变得体量巨大、基数巨大.在2012年之前，我国国内生产总值逐步呈上升趋势，而在2012年的国内生产总值有所放缓，这与我国的经济政策发生变化相关联.请查找资料，利用数学建模给出如下四个问题的探讨：(1)通过一个或两个方面探讨2012年以前中国国内生产总值与其经济变化的关系.(2)中国2012年国内生产总值放缓能否证明经济形势有衰退的迹象.(3)如何评价中国国内生产总值对经济形势的影响.(4)中国人口变化与国内生产总值有无关系.二、问题分析国内生产总值是衡量经济发展的重要指标，它与我国经济及人口的变化均有着一定的联系，根据考虑问题的侧重点不同，以下从四个方面作详细讨论.针对问题一：固定资产投资和进出口贸易的发展，对我国经济的增长起到了推动的作用.但它们对经济增长的拉动作用是否显著，国内生产总值与固定资产投资和进出口总额三者之间存在什么样的关系，是需要进一步统计和检验的.通过查找1992-2011年20年的国内生产总值、进出口贸易额和固定资产投资额(全文数据均来自《中国统计年鉴》)的处理，建立统计回归模型，进而可以分析得出国内生产总值与固定资产投资额和进出口贸易额之间的关系.针对问题二：当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年的明显下降，经济出现普遍收缩时，标志着经济衰退.因此对1992-2011年20年的国内生产总值与财政收入及其与就业率的数据进行分析，分别建立关于国内生产总值与财政收入和国内生产总值与就业率的回归模型，通过预测2012年国内生产总值、财政收入和就业率来判断当国内生产总值放缓时经济是否有衰退的迹象.针对问题三：国内生产总值增长率、通货膨胀率和失业率是判断宏观经济运行状况的三个主要指标.通货膨胀率一般是用国内生产总值缩减指数来衡量的，由此国内生产总值缩减指数可以直接由国内生产总值计算得出.因此可以通过奥肯定律找出失业率与其增长率的函数关系,以此来判断出中国国内生产总值对经济形势的影响.针对问题四：人口总量与国内生产总值是随时间变化而发生改变的.当年的人口总量与最近三年的人口总量和国内生产总值都有关系，因此建立关于从1992年到2011年20年人口总量与国内生产总值的自回归分布滞后模型分析得人口变化与国内生产总值的关系.三、基本假设1.数据以年为基准，不考虑一年内的波动和变化；2.数据均为按当年价格计算的名义值；3.所有数据均真实可靠.四、符号表示与名词解释固定资产投资：是以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称.财政收入：指国家财政参与社会产品分配所取得的收入，是实现国家职能的财力保证.进出口总额:指实际进出我国国境的货物总金额.五、模型建立与求解国内生产总值的增长对经济发展起着越来越重要的作用，因此必须正确认识国内生产总值增长与经济发展之间的关系.在我国，人口问题也不容忽视，它制约着中国经济和社会的发展.下面通过对各问题的分析，建立相应的模型，并求解．文中所有数据见附表一.5.1 国内生产总值与进出口贸易总额和固定资产投资的回归模型基本回归模型 设第t 年的国内生产总值为t G ，固定资产投资为t I ，进出口总额为t E ，t =1,…,n ( n =20).因变量t G 与自变量t I 和t E 的散点图见图1和图2.图1 t G 对t I 的散点图 图2 t G 对t E 的散点图由图1可以看出，随着固定资产投资额的增加，国内生产总值向上弯曲增长的趋势渐缓，图中曲线是用二次函数模型2012=+++t t t G I I βββε (1)拟合的(其中ε是随机误差).而图2中，当进出口总额增大时，国内生产总值向上弯曲增长的趋势加强，图中曲线仍是用二次函数模型2012=+++t t t G E E βββε (2)拟合的.综合上面的分析，结合(1)和(2)建立如下的回归模型2201234=+++++t t t t t G I E I E βββββε (3) 根据附表一的数据，对(3)利用matlab 统计工具箱求解(见附录程序一)，得到回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表1=0.9941R 表明t G 的99.41%可由(3)确定，F 值远远超过其检验的临界值，p远小于α，因而模型(3)从整体上看是可用的.将回归系数的估计值代入(3),得到基本回归模型22=27.7677+0.9937+0.7844-0.00004-0.001t t t t t G I E I E (4)模型改进 从表面上看基本模型(4)的拟合度已经很高2=0.9941R ，但模型(4)中回归变量t I 和t E 对因变量t G 的影响是相互独立的.实际中由于t I 和t E 均与t G 存在很大的依赖关系，因此t I 与t E 之间应存在着交互作用会对t G 产生影响.不妨简单地用t I 与t E 的乘积代表它们的交互作用，于是将(3)增加一项，得到22012345=++++++t t t t t t t G I E I E I E ββββββε (5)对(5)求解(见附录程序二) 得到回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表2表2与表1的结果相比，=0.9961R 有所提高，说明(5)比(3)有所改进.并且，所有参数的置信区间，特别是t I 与t E 交互项系数5β的置信区间不包含零点，这就说明t I 与t E 之间存在着交互作用并对t G 产生影响.F 值也远远超过其检验的临界值，p 也远小于α，所以(5)比(3)更符合实际.将回归系数的估计值代入(5),得到改进的回归模型22=17.6708+0.9993+1.2295-0.0138-0.0204+0.0316t t t t t t t G I E I E I E (6)结果分析及预测 从机理上看，对于经济规律作用下的时间序列数据，加入交互项的模型(6)更为合理.将模型(4)和模型(6)的计算值t G 与实际数据t G 的比较以及两个模型的残差t e (=-t t t e G G )表示在表3、图3和图4上.可以看出模型(6)更合适些.表3：模型(4)和模型(6)的计算值G 与残差et G (模型t G (模型48.2305 43.0398 60.2638 58.2552 65.5259 64.6390图3 模型(4),(6)的t G 与t G 图4 模型(4),(6)的t e(注：图3和图4中蓝色表示实际数据，绿色表示模型(4)计算出的数据，红色表示模型(6)计算出的数据)5.2 国内生产总值放缓与经济衰退关系模型分析国内生产总值与财政收入的关系模型 设第t 年财政收入为t F ，画出因变量t F 与自变量t G 的散点图(t =1,…,n ( n =20))，并直接利用matlab 统计工具箱(CFTOOL 命令)拟合曲线见图5.图5 t F 与t G 的散点图 拟合函数的表达式为2012=+++t t t F G G βββε (7)其中(7)各参数的值及其置信区间见表4=0.9986R 表明t F 的99.86%可由(7)确定.RMES 为回归系统的拟合标准差，其越小说明曲线拟合的越好.表4显示 1.72RMES =，因此模型(7)是可用的.将回归系数的估计值代入(7)得到2=-3.381+0.1638+0.0001346t t t F G G (8)查看中国科学院预测科学研究中心关于《2012年我国GDP 预测及宏观经济形势分析》知道预计2012年国内生产总值的增长率为8.5%.因此预计2012年国内生产总值为471.564(千亿元)，将其代入(8)得到2012年财政收入为103.7925(千亿元).与2011年财政收入103.740(千亿元)相比，同比增长了0.0506%，因此2012年我国财政收入仍是增长的，只是增长幅度非常小而已.国民生产总值与失业率的关系模型 设第t 年失业率为t U (t =1,…,20),画出因变量t U 与自变量t G 的散点图，并直接利用matlab 统计工具箱(CFTOOL 命令)拟合曲线见图6.图6 t U 与t G 的散点图拟合函数的表达式为222471582------036=+++t t t G G G t U eeeβββββββββε⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(9)其中(9)中各参数的值及其置信区间见表5=0.9412R 表明t F 的94.12%可由(7)确定.0.2103RMES =，因此模型(7)是可用的.将回归系数的估计值代入(7)得到222-41.48-19.41-38.83---8.21421.29 3.965=5.425+4.24-3.141t t t G G G t U eee⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(10)将预计的2012年国内生产总值471.564(千亿元)代入(8)得出2012年失业率为4.1026%，与2011年失业率4.1%相比，同比增长了0.0634%.因此2012年我国公失业率仍是增长的，只是增幅很小而已. 而经济衰退是指当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年的明显下降，经济中很多部门出现普遍收缩，则这种经济下降称为衰退. 0.0634%的增长是很微小的，因此可视为失业率基本没有变化.通过以上讨论分析可得当GDP 增幅减小为8.5%时，财政收入同比增长了0.0506%，失业率同比增长了0.0634%.由于0.0506%与0.0634%都是相当小的数字，因此不能说明经济有衰退的迹象，只能说明经济涨幅不大. 5.3 国内生产总值对经济形势影响关系模型设第t 年经济状况指数为t λ，国内生产总值增长率为t g ，失业变化率为t U ∆.通过奥肯定律：=-0.5(-2.25)t t U g ∆ 可以得出失业率t U 与t g 的关系为=-0.5(-2.25)t t U g dt ⎰ (11)又t λ受t g 及t U 的影响，设i a (i =1,2)分别表示t g 、t U 对t λ的权重，则12=+t t t a g a U λ (12) 由(11)和(12)可得t g 对经济形势影响的关系模型为12=+-0.5(-2.25)t t t a g a g dt λ⎰ (13)通过(13)可得国内生产总值通过对失业率的影响对经济形势起决定性影响. 5.4 中国人口变化与国内生产总值关系模型自回归分布滞后模型 设第t 年人口总数为t P ，(t =1,…,n ( n =33)).数据(见附表二)借鉴计量经济学中的自回归分布滞后模型，首先建立初始模型012132112233t t t t t t t t P G G G P P P ααααβββε-----=+++++++ (14)即当年的人口总量与最近三年的人口总量和国内生产总值都有关系，t ε为随机干扰项.查找近三十年我国人口总量(数据见附表一)，利用matlab 进行求解得回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表6=0.99995R 表明t P 的99.995%可由(14)确定，F 值远远超过其检验的临界值，p 远小于α，因而模型(3)从整体上看是可用的.检查参数的置信区间发现1α，2α，3α和3β的置信区间均包含零点，表明回归变量t G ，1t G -，2t G -和3t P -对t P 的影响不太显著.模型改进 由于每年P 和G 的值都分别与其前几年的值有关，且P 与G 两者之间也存在着一定的关系，因此通过对1t G -，2t G -和3t P -逐项剔除后重新拟合并检查其2R ，F 和p 的值及各参数的置信区间，得到最终改进的模型0121t t t P G P βββ-=-+ (15) 求解(15)结果见表7=0.99979R 表明t P 的99.979%可由(15)确定有所提高，表7与表6的结果相比，所有参数的置信区间均不包含零点，F 值也远远超过其检验的临界值，p 也远小于α，所以(16)更符合实际.将回归系数的估计值代入(15)得到1=3351.5-0.0015122+0.98296t t t P G P - (16)从(16)可以看出人口数量不仅与国内生产总值有关系，而且与其自身前一年的人口数量也存在着紧密的联系.结果分析及预测 将用模型(16)的计算值t P 与实际数据t P 的比较以及两个模型的残差t e (=-t t t e P P )表示在表8、图7上.图7 模型(16)'.'t P ，''t P o ，'*'t e表8和图7显示用模型(16)预计的人口数量与实际人口数量非常吻合，因此模型(16)更贴合实际.六、模型评价和推广模型的评价本文在正确查找数据基础上建立了多个统计回归模型.在对原始数据进行拟合时,采用多种方法,对模型不断进行改进，使其愈来愈完善且具有很高的拟合精度.在此基础,对模型作进一步分析讨论得到一系列可靠而实用的信息.但由于时间紧迫以及数据量的不足,部分模型较为粗糙，需要进一步改进. 模型检验通过已有数据进行拟合与比较来检验模型，经检验证实建立的模型对原始数据有很高的拟合度,基本符合模型建立的初衷. 模型的推广推广一：由于各项经济指标都会随时间的变化而变化，针对问题一可以采用混合有限多项式分布滞后模型进行拟合，模型如下：01213212132112233t t t t t t t t t t G I I I E E E G G G ααααβββγγγε-------=++++++++++ 其中i α，i β和i γ为参数,0,1,2,3i =.推广二：统计回归模型是用途最广泛的一类随机模型.该模型不仅适用于对各个经济指标间关系的讨论,也可用于产品销售量的预测、教学评估、人口预测等问题.参考文献[1]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型[M].北京：高教出版社，2011.1.[2]国家统计局编.中国统计年鉴(2011)[M].北京：中国统计出版社，2012.2. [3]中国国家统计局网站 /2012-8-15.[4]陈锡康，祝坤福 王会娟.2012年我国GDP 预测及宏观经济形势分析[M]. 北京：高教出版社，2012.1. [5]萨谬尔森，诺德豪斯.经济学[M].北京：高教出版社，2000.6. 附录表一11。