馬悅 張楠

【摘 要】自2001年我國入世貿(mào)組織以來，國內(nèi)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。特別在一系列鼓勵汽車入家庭的政策出臺以后，汽車市場從以公車消費為主變成私車消費為主，據(jù)抽樣調(diào)查資料顯示：隨著中國經(jīng)濟的發(fā)展，我國民用汽車擁有量持續(xù)增長。2016年中國國民汽車擁有量16330.22萬輛，同比增長15.8%。1985年中國國民汽車擁有量僅28.49萬輛，33年累計增長16301.73萬輛，復(fù)合增長22.0%。近年來，隨著我國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，民用汽車量逐年呈現(xiàn)大幅度上升趨勢，中國民用汽車消費在市場比重逐年增大，環(huán)境污染和能源消耗造成了一定威脅，由此引起對民用汽車擁有量的關(guān)注是很有必要的，因此需要對未來趨勢作出科學(xué)預(yù)測。基于隨機時間序列模型的基礎(chǔ)上分析民用汽車擁有量問題及未來趨勢的預(yù)測，有利于號召人民節(jié)能減排、國家制定合理的汽車產(chǎn)業(yè)政策和國民經(jīng)濟政策。為了證實影響民用汽車擁有量的因素，本文應(yīng)用全國居民汽車擁有量反應(yīng)我國消費市場的現(xiàn)狀，解釋變量選用了人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費水平、能源消費總量。本人通過建立合理的計量經(jīng)濟學(xué)模型，利用民用汽車擁有量和我國社會經(jīng)濟的相關(guān)指標之間的函數(shù)關(guān)系，從而較為準確地對我國短期內(nèi)民用汽車擁有量的變化進行定量分析與預(yù)測。本文采用2000—2016年中華人民共和國國家統(tǒng)計局公布的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)通過時間序列分析、建立計量經(jīng)濟學(xué)模型及多種檢驗的詳細過程，并根據(jù)模型預(yù)測了2018年我國民用汽車擁有量。

【關(guān)鍵詞】時序圖；平穩(wěn)性檢驗；協(xié)整檢驗；一階差分；回歸分析

一、平穩(wěn)性檢驗

（一）圖檢驗法

本文選用了時序圖檢驗方法檢驗個序列的平穩(wěn)想，利用SAS軟件[3]做出了被解釋變量和各解釋變量的時序圖（表一）

從圖中可以看出，被解釋變量國民汽車擁有量，解釋變量即人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、能源消費總量、環(huán)境污染治理投資總額有明顯的遞增趨勢，這個直觀判斷可通過下面的ADF單位根檢驗進一步驗證。

（二）ADF檢驗

圖檢驗帶有很強的主觀性，為了更具客觀性，本文對各序列進行了單位根檢驗，選用了ADF檢驗法。利用SAS軟件得出各序列ADF檢驗結(jié)果如下：

1.國民汽車擁有量car的ADF檢驗輸出結(jié)果如（表2）所示；

圖中第一列輸出的是檢驗的模型類型，第二列輸出的是自相關(guān)延遲階數(shù)，這兩列聯(lián)合確定了檢驗?zāi)Ｐ偷木唧w形式。第三列、第四列輸出輸出的是Tau統(tǒng)計量（τ）的值及檢驗P值。第五列、第六列輸出的是回歸模型顯著性檢驗F統(tǒng)計量的值及檢驗P值。

此圖中的Tau統(tǒng)計量（τ）的P值顯著大于0.05，不能拒絕原假設(shè)，可以認為序列顯著非平穩(wěn)，至少存在一個單位根。

2.人均國內(nèi)生產(chǎn)總值gdp的ADF檢驗輸出結(jié)果如（表3）所示

同上分析，序列g(shù)dp的Tau統(tǒng)計量（τ）的P值顯著大于0.05，可以認為序列顯著非平穩(wěn)，至少存在一個單位根。

3.能源消費總量energy的ADF檢驗輸出結(jié)果如（表4）所示

檢驗結(jié)果顯示，序列energy的Tau統(tǒng)計量（τ）的P值顯著大于0.05，可以認為序列顯著非平穩(wěn)，至少存在一個單位根。

從以上ADF檢驗的結(jié)果進一步驗證了，國民汽車擁有量car、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值gdp、能源消費總量energy、環(huán)境污染治理投資總額fee的非穩(wěn)定性。

二、協(xié)整檢驗

從時序圖中可以看出，雖然國民汽車擁有量car、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值gdp、能源消費總量energy、環(huán)境污染治理投資總額fee均不平穩(wěn)，但圖形顯示他們具有某種同變關(guān)系，為了進一步確定這種關(guān)系是不是協(xié)整關(guān)系，本文對非平穩(wěn)序列進行了Engle-Granger檢驗簡稱為EG檢驗。

利用SAS軟件分別判斷序列car與gdp，car與energy，car與fee，之間是否存在協(xié)整關(guān)系，檢驗結(jié)果如下：

（一）序列car與序列g(shù)dp之間的相關(guān)圖如（表6）所示：

圖中第一列為因變量序列的延遲階數(shù)，第二列為延遲序列與輸入序列之間的協(xié)方差，第三列為相關(guān)系數(shù)，后面是相關(guān)圖。

此圖顯示的是序列car在延遲階數(shù)為1時與序列g(shù)dp相關(guān)關(guān)系最強，說明序列car會受到序列g(shù)dp滯后1期的影響，因此建模時將序列car與序列g(shù)dp的1期延遲序列l(wèi)ag1（gdp）建立回歸模型。

自相關(guān)圖顯示，所有延遲自相關(guān)系數(shù)都在2倍標準差范圍內(nèi)，可以認為殘差序列平穩(wěn)。

殘差序列單位根檢驗結(jié)果如（表7）所示：

殘差序列不平穩(wěn)，說明序列car與序列g(shù)dp之間不具有協(xié)整關(guān)系，我們不能再這兩個模型之間建立回歸模型而不必擔心虛假回歸問題。

（二）序列car與序列energy之間的相關(guān)圖如（表8）所示：

此圖也顯示的是序列car在延遲階數(shù)為1時與序列energy相關(guān)關(guān)系最強，說明序列car會受到序列energy滯后1期的影響，因此建模時將序列car與序列energy的1期延遲序列l(wèi)ag1（energy）建立回歸模型。

（三）序列car與序列fee之間的相關(guān)圖如（表9）所示：

此圖也顯示的是序列car在延遲階數(shù)為1時與序列fee相關(guān)關(guān)系最強，說明序列car會受到序列fee滯后1期的影響，因此建模時將序列car與序列fee的1期延遲序列l(wèi)ag1（fee）建立回歸模型。

同理（一）可知，殘差序列不平穩(wěn)，說明序列car與序列energy、fee之間不具有協(xié)整關(guān)系，我們不能再這兩個模型之間建立回歸模型而不必擔心虛假回歸問題。

由以上的檢驗結(jié)果得知：國民汽車擁有量car與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值gdp、能源消費總量energy、環(huán)境污染治理投資總額fee之間不存在協(xié)整關(guān)系，這樣在對序列car、gdp、energy、fee進行回歸模型擬合時就得考慮虛假回歸問題的存在了。

三、建立計量經(jīng)濟學(xué)模型

（一）模型設(shè)定：

由于一般線性模型的假設(shè)涉及虛假回歸問題，所以我們考慮一階差分擬合回歸模型。顯然民用車與居民收入有關(guān)，因此本文引入變量人均GDP，并檢驗預(yù)期兩者呈現(xiàn)正相關(guān)。預(yù)計民用汽車市場的發(fā)展與能源消費總量、環(huán)境污染治理投資總額有一定關(guān)聯(lián)，并先驗預(yù)期兩者呈現(xiàn)正相關(guān)。

用一階差分處理數(shù)據(jù)并建立回歸方程：

結(jié)果如下：

經(jīng)濟意義檢驗：

從得出結(jié)果看出，系數(shù)符號與預(yù)期一致，并且且在大小經(jīng)濟理論上解釋的通，故該模型通過經(jīng)濟意義檢驗。

擬合優(yōu)度檢驗：

R^2=0.7328表明，該模型解釋了2000—2016年間我國的民用汽車擁有量，擬合效果一般。

檢驗回歸系數(shù)的檢驗（t檢驗）：

從回歸結(jié)果看出，回歸系數(shù)的t值分別為t1=4.71，t2=-2.92，t3=-0.65，給出顯著性水平0.05，查自由度為13的t分布表，可知他t1、t2、t3都大于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，即在95%的置信系數(shù)下，可以認為國民擁有汽車量與表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、能源消費總量、環(huán)境污染治理投資總額存在顯著線性關(guān)系。

回歸方程的總體顯著性檢驗（F檢驗）：

P值小于0.05，拒絕原假設(shè)，即認為回歸方程總體的線性關(guān)系是顯著的。

回歸方程為：△y=627.96422+0.37098△a-0.03238△b-0.09572△x

△y=yt-yt-1，△x=xt-xt-1

在回歸模型不存在序列相關(guān)時，普通最小二乘法比迭代法、一階差分法更簡便。但當回歸模型存在序列相關(guān)時且原模型存在較高程度自相關(guān)時，一階差分較好。

四、結(jié)論

本文基于隨機時間序列和計量經(jīng)濟學(xué)的知識，在建立模型前進行了一系列的檢驗，確保模型擬合的準確性，在模型的建立和分析過程中采用了SAS系統(tǒng)對數(shù)據(jù)處理分析，SAS系統(tǒng)是大型集成軟件開發(fā)系統(tǒng)，具有完備的數(shù)據(jù)訪問、管理、分析和呈現(xiàn)及應(yīng)用開發(fā)功能，在數(shù)據(jù)處理及統(tǒng)計分析領(lǐng)域成為國際標準軟件系統(tǒng)。通過建立模型，分析擬合的回歸模型，得知人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、能源消費總量、環(huán)境污染治理投資總額對國民汽車擁有量有影響，但影響程度不同。

【參考文獻】

[1] 應(yīng)用時間序列分析[M].中國人民大學(xué)出版社 ，王燕著，2016.1

[2] 計量經(jīng)濟學(xué)[M]. 高等教育出版社 ， 李子奈，潘文卿編著， 2005

[3] 應(yīng)用回歸分析[M]. 中國人民大學(xué)出版社 ， 何曉群， 2015

[4] SAS軟件與統(tǒng)計應(yīng)用教程[M].機械工業(yè)出版社 ，汪遠征，徐靜雅著，2007.1