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        福建省會展發(fā)展VAR研究

        2016-04-15 10:30:36張媛
        北方經(jīng)貿(mào) 2016年1期
        關(guān)鍵詞:會展經(jīng)濟(jì)VAR模型研究

        張媛

        摘要:運(yùn)用基于VAR模型的動態(tài)經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析方法,以福建省為研究對象,對福建會展業(yè)1999-2013近15年會展經(jīng)濟(jì)與各參與會展業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)要素之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究,實(shí)證的結(jié)果發(fā)現(xiàn):福州的會展經(jīng)濟(jì)發(fā)展與福建省民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、福建省住宿和餐飲業(yè)零售總額以及福建省出口額之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,并且這種關(guān)系有一定的經(jīng)濟(jì)規(guī)律,依此研究結(jié)果提出對福建省會展業(yè)發(fā)展的政策建議。

        關(guān)鍵詞:會展經(jīng)濟(jì);VAR模型;研究

        中圖分類號:F290 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        文章編號:1005-913X(2016)01-0040-02

        一、使用說明

        向量自回歸(VAR)模型結(jié)構(gòu)簡潔明了,通常用于相關(guān)時間序列的預(yù)測和隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。故本文運(yùn)用VAR模型從定量的角度分析會展經(jīng)濟(jì)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響。VAR模型不是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論在各種不同的變量集之間設(shè)定明確的結(jié)構(gòu)性方程,而是基于經(jīng)濟(jì)變量隨時間而趨向于共同變動和自相關(guān)性而建立的,故以下本文將從VAR模型的表現(xiàn)形式以及相關(guān)計(jì)量檢驗(yàn)的角度導(dǎo)入會展經(jīng)濟(jì)對福建會展經(jīng)濟(jì)影響的計(jì)量分析。

        二、數(shù)據(jù)來源

        一個地區(qū)的會展經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況與諸多經(jīng)濟(jì)、非經(jīng)濟(jì)因素相關(guān),本文選用福建省1999~2013這15年來的民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次、出口總額的年度數(shù)據(jù)并利用Eviwes6.0計(jì)算工具采用時間序列的分析方法來描述四個變量之間的動態(tài)關(guān)系。

        三、 VAR模型對福建省會展現(xiàn)狀的分析過程

        (一)滯后階數(shù)選擇

        在確定變量階數(shù)時通過信息準(zhǔn)則(AIC和SC值最?。?、LR(似然比)檢驗(yàn)獲得,得到滯后2期滿足相關(guān)條件。

        (二) VAR模型的建立

        根據(jù)滯后階數(shù),選擇確定VAR(2)模型如下:

        yt=F0+F1yt-1+F2yt-2+μt

        其中, yt是一個四維內(nèi)生變量,F(xiàn)為待估計(jì)矩陣,μt為四維擾動向量。

        回歸得到:

        (三) 殘差相關(guān)性

        為檢驗(yàn)擾動項(xiàng)之間是否存在同期相關(guān)關(guān)系,用殘差的相關(guān)矩陣進(jìn)行描述。結(jié)果表明民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次和福建省出口額方程殘差之間存在的同期相關(guān)系數(shù)比較高,進(jìn)一步表明實(shí)際民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次和福建省出口額方程之間存在同期的影響關(guān)系,得到的估計(jì)量是一致估計(jì)量。

        (四)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

        VAR所有根的模的倒數(shù)小于1,位于單位圓內(nèi),證明VAR是穩(wěn)定的。

        (五)脈沖響應(yīng)函數(shù)

        脈沖響應(yīng)函數(shù)是分析一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量帶來的影響。由于內(nèi)生變量的選擇順序不同會給結(jié)果帶來不同,因此本文根據(jù)變量考查重點(diǎn),按下列順序進(jìn)行分析:D(aa)、D(ab)、D(ac)、D(ad)。圖中橫軸表示沖擊的滯后期數(shù)(單位:年度),縱軸表示各相應(yīng)的變量,實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線,虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

        圖2-1可以看出,當(dāng)在本期給會展場次一個正沖擊后,會展場次自身呈急速下降趨勢,第二期開始平穩(wěn)發(fā)展,沖擊幅度不大。

        圖2-2可以看出,當(dāng)在本期給住宿和餐飲業(yè)零售總額一個正沖擊后,給會展場次帶來較大影響,影響逐漸縮小。

        圖2-3可以看出,當(dāng)在本期給民用航空旅客發(fā)運(yùn)量一個正沖擊后,會展場次在前3期呈下降趨勢,到第三期到達(dá)最低點(diǎn);第三期到第四期為快速增長期,并且到達(dá)最高峰,這一沖擊作用具有顯著的促進(jìn)作用和較長的持續(xù)效應(yīng)。

        圖2-4可以看出,當(dāng)在本期給福建省出口額一個正沖擊后,帶給會展場次巨大的影響,并且影響持續(xù)時間較長。

        (六)方差分解

        方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度,進(jìn)一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。各圖中橫軸表示滯后期間數(shù)(單位:年度),縱軸表示貢獻(xiàn)度(單位:百分?jǐn)?shù))。

        從以上圖示可以看出,會展場次對會展的發(fā)展貢獻(xiàn)率最大,可以達(dá)到100%,但其貢獻(xiàn)度是遞減的;其次是民用航空旅客發(fā)運(yùn)量對會展發(fā)展的貢獻(xiàn)率20%,住宿和餐飲業(yè)零售總額和福建省出口額相對來說貢獻(xiàn)率較低,不足20%;住宿和餐飲業(yè)零售總額及民用航空旅客發(fā)運(yùn)量的貢獻(xiàn)率呈緩慢增長的趨勢,福建省出口額的貢獻(xiàn)度基本維持不變。

        四、小結(jié)

        以上模型分析得出結(jié)論,會展場次對自身的發(fā)展起到很關(guān)鍵的作用;民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、福建省出口額三個要素對會展業(yè)的發(fā)展起到持續(xù)較平穩(wěn)的影響和促進(jìn)作用。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 福建省統(tǒng)計(jì)局.福建統(tǒng)計(jì)年鑒(2013)[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2013(12).

        [2] 陳軍俊.會展經(jīng)濟(jì)研究[D].長沙:湖南師范大學(xué),2009.

        [責(zé)任編輯:王 鑫]

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