2015-2016年第2学期计量经济学大作业论文名称：中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数分析学号：姓名：专业：学号：姓名：专业：学号：姓名：专业：选课班级：A05任课老师：陶长琪评语：教师签名：批阅日期：一、摘要经济与货币流通量是相辅相成密不可分的，经济的发展必然会带来货币流通量的增加，进而也会带来消费的增加。
而一个国家贷款额的多少和居民消费水平指数的大小往往能够在某种程度上反映该国家经济的发展水平。
因此，经济将货币流通量、贷款额和居民消费水平指数紧密地联系起来。
计量经济学可以帮助我们通过建立多元线性模型来反应货币流通量、贷款额和居民消费水平指数三者之间的关系。
我们可以通过进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验等多种检验方法最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。
最后通过对模型的进一步分析，我们可以得出货币流通量、货款额和居民消费水平指数三者之间的关系，即贷款额与居民消费水平指数的增加均会导致货币流通量的增加。
关键字：货币流通量，贷款额，居民消费水平指数，多元线性模型AbstractEconomic and monetary circulation is complementary to close, the development of economy will inevitably bring about the increase of monetary circulation, and also can bring consumption increase. A national loan amount how many and dweller consumption level index size tend to a certain extent reflects the development level of national economy.Thus, the economy will the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index closely linked.Econometrics can help us through the establishment of multiple linear models to response the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index of the relationship between the three.We can through the goodness-of-fit testing ,and F inspection, significant inspection, heteroscedastic inspection , the inspection and multiple linear correlation of inspection to determine the final model, makes the establishment of the model to achieve the optimal result.Based on further analysis of the model, we can conclude that the amount of money in circulation, the amount of goods and dweller consumption level index of the relationship between the three, namely, the loan amount and consumption level of exponential increase will lead to the increase of the amount of money in circulation.Key words: The amount of money in circulation, the loan amountdweller consumption level index, multivariate linear model二、引言经济的发展，必然会带来一系列的改变，而货币流通量的变化则是最直接、最深刻地体现了这一点。
下面我们将通过建立多元线性回归模型来分析货币流通量、货款额和居民消费水平指数三者之间的关系。
在此次试验中，我们运用了Eviews 软件对相关数据进行处理，并通过进行如下几种检验来最终确定模型。
1、拟合优度检验——可决系数R2统计量回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，残差平方和越小，表明样本回归线和样本观测值的拟合程度越高。
2、方程总体线性的显著性检验——F 检验（1）方程总体线性的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出的判断。
（2）给定显著性水平α，查表得到临界值Fα(k ，n-k-1)，根据样本求出F 统计量的书之后，可通过比较来判断是拒绝还是接受原假设，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。
3、变量的显著性检验——t 检验4、异方差的检验——怀特检验5、多重共线性的检验——逐步回归法以y 为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、实证分析1、确定变量“货币流通量”为被解释变量，而“货币贷款额”和“居民消费水平指数”为解释变量。
2、建立计量经济学中的模型我们建立多元线性回归模型u X P Y +++=210βββ3、数据描述和处理表1 中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数历史数据4、多元线性回归模型（1）建立工作文件：启动EViews，点击File\New\Workfile，在对话框“Workfile Range”。
在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度)，并在“Start date”中输入开始时间“1992”，在“end date”中输入最后时间“2011”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。
其中已有变量：“c”—截距项“resid”—剩余项。
如图4—1所示：图4—1 工作文件的建立（2）输入数据：在命令窗口输入：“data Y P X”回车后出现“Group”窗口数据编辑框，在对应空格中输入相应的数据，如图4—2所示：图4—2 数据的输入（3）对中国货币流量Y和居民消费水平指数P画散点图，考察两者之间的相关关系。
输入命令：Scat P Y，如图4—3所示：图4—3中国货币流通量与居民消费水平指数散点图从图4—3中可以看出中国货币流通量Y 与居民消费水平指数P 大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：20.....,2,1,10=++=i u P Y i i i ββ输入命令：LS Y C P ，如图4—4所示：图4—4中国货币流通量与居民消费水平指数的EViews 结果（4）对中国货币流量Y 和贷款额X 画散点图，考察两者之间的相关关系。
输入命令：Scat X Y ，如图4—5所示：图4—5中国货币流通量与贷款额散点图从图4—5中可以看出中国货币流通量Y 与贷款额X 大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：20.....,2,1,20=++=i u X Y i i i ββ输入命令：LS Y C X ，如图4—6所示：图4—6中国货币流通量与居民消费水平指数的EViews 结果（5）由于以上散点图都呈现线性关系，所以可以建立以下线性回归方程：20,.....,2,1,210=+++=i u X P Y i i i i βββ接着建立散点图考察中国货币流通量、货款额和居民消费水平指数之间的相关关系。
输入命令：LS Y C P X ，如图4—7所示：图4—7中国货币流通量二元模型EViews 结果在中国货币流通量Y 与居民消费水平指数P 的一元模型中：35758.16=AIC 45715.16=SC在中国货币流通量Y 与贷款额X 的一元模型中：97537.17=AIC 07495.18=SC在中国货币流通量Y 与居民消费水平指数P 、贷款额X 的二元模型中：69870.15=AIC 84806.15=SC模型参数估计所建立的回归方程为：X P Y 02258.05132.3507.5479++-=)005139.0()7558.2()868.817()3943.4()8869.12()6992.6(-=t 703.50739981.09983.022===F R R（6）模型检验➢ 经济意义检验中国货币流通量Y 与居民消费水平指数P 、贷款额X 均成正相关，即当贷款额不变时，居民消费水平指数增加1单位，中国货币流通量增加35.5132单位；当居民消费水平指数不变时，贷款额增加1单位，中国货币流通量增加0.02258单位，这符合经济现实意义。
➢ 拟合优度检验 由9981.09983.022==R R 与1十分接近，说明其拟合优度很好。
➢ F 检验针对0:210==ββH ，给定显著性水平05.0=α，在F 分布表中查出自由度为2和17的临界值59.3)17,2(05.0=F 。
由于59.3703.5073>=F ，应拒绝原假设0H ，说明回归方程显著，即认为居民消费水平指数（P ）和贷款额（X ）对中国货币流通量（Y ）有显著影响。
➢ t 检验分别针对)2,1(0:0==j H j β，给定显著性水平05.0=α，查t 分布表得自由度为17临界值110.2)17(025.0=t 。
对应的统计量分别为)3943.4()8869.12(，110.2)17(,025.021=>t t t ，所以通过显著性检验。
5、异方差检验（1）参数估计输入命令：data Y P X ，LS Y C P X ，如图5—1所示：图5—1中国货币流通量二元模型EViews 结果估计结果为：X P Y i 02258.05132.3507.5479^++-=)3943.4()8869.12()6992.6(-=t703.50739981.09983.022===F R R括号内为t 统计量值。
回归结果表明，在1992--2011年间，Y 变化的99.83%可由其他两个变量的变化来解释。
根据上图F 统计量对应的P 值可以看出，每个P 值都小于5%，拒绝原假设，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。