计量经济学论文《通货膨胀率与失业率的关系》.docx

《计量经济学论文《通货膨胀率与失业率的关系》.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学论文《通货膨胀率与失业率的关系》.docx（12页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、计量经济学课程论文题目：通货膨胀率与失业率的关系学生姓名：学号：专业：金融学班级：任课教师：2014年12月摘要最早系统性研究通胀与失业率之间相关性的经济学家，可能是在英国的新西兰经济学家菲利普斯。他在1958年发表的18611957年英国失业和货币工资变动率之间的关系中，根据将近100年的数据，验证了失业率与货币工资变化率两者间呈现负相关的关系。I960年，美国经济学家索洛和萨缪尔森用美国的数据，验证了菲利普斯原理，以萨缪尔森为代表的新古典综合派随后便把菲利普斯曲线改造为失业和通货膨胀之间的关系，并把它作为新古典综合理论的一个组成局部,用以解释通货膨胀。提出了失业率与物价上涨率两者呈现的反向

2、对应变动关系，在一个经济周期中当物价上涨时，失业率下降，而物价下降时，失业率上升。美国经济学家奥肯在1962年则提出，在失业率与经济增长率具有反向的对应变动关系。1986年，货币主义的代表人物，美国经济学家弗里德曼指出了菲利普斯曲线分析的一个严重缺陷，即它忽略了影响工资变动的一个重要因素：工人对通货膨胀的预期。人们预期通货膨胀率越高，名义工资增加越快。由此，弗里德曼等人提出了短期菲利普斯曲线的概念，即预期通货膨胀率保持不变时，表示通货膨胀率与失业率之间关系的曲线，附加预期的菲利普斯曲线。关键词：Eviews；回归模型；最小二乘法AbstractTheearliestsystematicrese

3、archonthecorrelationbetweeninflationandunempIoymentrateeconomists,possiblyInNewZealandPhillipsBritisheconomist.In1958hepublished18611957Britishunemploymentandmonetarywagechangerateoftherelationshipbetween,accordingtonearly100yearsofdata,verifytheunemploymentrateandthemoneywagechangeratebetweentheneg

4、ativecorrelationbetween.InI960,SoloandSamueIsonAmericaeconomistsAmericadata,verifythePhillipsprinciple,neoclassicalsynthesisrepresentedbySamuelsonthentookPhillipscurveforthetransformationoftherelationshipbetweeninflationandunemployment,andregarditasapartofthenewclassicandintegratedtheory,isusedtoexp

5、laininflation.Putforwardcorrespondingchangesinreversetheunemploymentrateandtherateofpriceincreasepresentingrelationship,inaneconomiccyclewhenthepricerises,theunemploymentratedecreased,whilethedeclineinprices,risingunemployment.AmericaeconomistOkunputforwardin1962,intheCorrespondingrelationshipbetwee

6、ntheunemploymentratechangeswithreverseandeconomicgrowthrate.In1986,representativesofmonetarism,USAeconomistFreedmanpointedoutaseriousdefectanalysisofPhillipscurve,thatis,itignoresanimportantfactoraffectingthewagechanges:Workersexpectationsofinflation.Peopleexpectedinflationrateishigh,nominalwagesinc

7、reasedmorequickly.Therefore,Freedmanandothersputforwardtheconceptoftheshort-runPhillipscurve,namelytheexpectedinflationrateremainedunchanged,indicatingarelationshipbetweeninflationrateandunemploymentratecurve,theexpectationsaugmentedPhillipscurve.Keywords:Eviews;regressionmodel;leastsquaremethod摘要IA

8、bstractI一、通货膨胀率与失业率的关系-1-二、数据的预处理错误!未定义书签。2.1 输入数据-2-2.2 绘制动态曲线图-2-2.3 绘制散点图-2-2.4 简单相关分析-2-三、最小二乘估计-2-四、回归检验-3-4.1 经济意义检验-3-4.2 拟合优度检验-3-4.31 检验-3-4.32 F检验-3-4.33 DW检验五、模型检查-4-5.1 多重共线性检查-4-5.2 自相关性的诊断-4-DW检验法-4-LM检验法-4-5.3 自相关的克服方法-5-5.4 检验异方差性-5-六、模型预测-5-6.1 菜单方式进行预测-6-6.2 预测评价-6-基于预测误差的评价指标-6-误差

9、成分分析-6-七、结论-7-参考文献-7-一、通货膨胀率与失业率的关系数据来源：中华人民共和国国家统计局()19701982年我国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率()年份实际通货膨胀率Y失业率X1预期通货膨胀率X219705.924.904.7819714.305.903.8419723.305.603.3119736.234.903.44197410.975.606.8419759.148.509.4719765.777.706.5119776.457.105.9219787.606.106.08197911.475.808.09198013.467.1010.01198110.247

10、.6010.8119825.999.708.001.建立实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率的多元线性回归模型；2.对模型进行检验(取Q=O.05)；3.如果1983年的失业率为7.3%,预期通货膨胀率为9.2%,预测1983年的实际通货膨胀率。【实验步骤及结果】设因变量y受多个因素为，/，/影响，且每个影响因素与丫的关系是线性的，则可建立多元线性回归模型：Y=0o+0TXT+2x2+,nmN(0,?)二、数据的预处理2.1 输入数据首先建立工作文件：“File/Ncw/Workfile。设定该工作文件的结构类型为：Date-regularfrequency（日期-固定频率）；将频率设定为:

11、Integerdata（整数日期）；日期的范围为:1970T982；并对该工作文件命名：“王超宇。输入13个因变量-实际通货膨胀率Y的数据。输入13个自变量-失业率Xl的数据。输入13个自变量-预期通货膨胀率X2的数据。输入13个因变量-实际通货膨胀率Y的数据；13个自变量-失业率%的数据、13个自变量-预期通货膨胀率先的数据。2.2 绘制动态曲线图输入序列名称绘制动态曲线图各个变量的动态曲线从三个动态曲线图中，可以明显的发现实际通货膨胀率Y、失业率%、预期通货膨胀率先的数据变化，有很强的随着时间推移向下或向上的趋势。2.3 绘制散点图2.4 简单相关分析从简单相关分析中，可以看出实际通货膨胀

12、率Y与预期通货膨胀率X2有较强的相关性,其相关性为正相关;而实际通货膨胀率Y与失业率X1的相关系数为0.116342,表现为不太相关。三、最小二乘估计在出现的对话框的aQuick/EstimateEquation”栏中键入ttnpgrcgnicpigdppc,在EstimationSettings栏中选择LeastSqares”（最小二乘法），点“ok，即出现回归结果：根据表中数据，模型估计的结果为：四、回归检验4.1 经济意义检验上述模型估计结果说明：在假定其它变量不变的情况下，当年实际通货膨胀率Y每增长1%,失业率Xi下降1.393115%；在假定其它变量不变的情况下，实际通货膨胀率Y每增

13、长1%,预期通货膨胀率X2增长1.480674%o这与理论分析和经验判断相一致。4.2 拟合优度检验由回归模型的表中数据可以得到：R-SqUared=O.872759。其拟合优度值R11,所以拟合优度检验通过，说明模型对样本的拟合很好。4.3 t检验由回归模型的表中数据可以得到：常数量C和自变量X、X2的t-Statistic值。其PrOb统计量的收尾概率）0,所以t检验通过，常数和自变量之间对因变量由很大的影响性。4.4 F检验由回归模型的表中数据可以得到：该回归模型函数的FStatiStiC=34.29559。其PrOb（F-StatiStiC）=O.000033,所以F检验通过，该函数可

14、以很好的拟合此模型。4.5 DW检验由回归模型的表中数据可以得到：该回归模型的Durbin-Watsonstat=2.254851。由DW检验可获得：La表示检验水平、T表示样本容量、k表示回归模型中解释变量个数（不包括常数项）；2.dU和dL分别表示DW检验上临界值和下临界值。本回归模型中，。=0.05、T=I3、k=2,通过查表可获得DW检验上临界值和下临界值dU1.54JL1.54dU可以知道，不存在自相关。五、模型检查5.1 多重共线性检查选定两个自变量：失业率X、预期通货膨胀率X2。作为相关性的分析，获得的相关系数为如下表所示。由相关系数矩阵可以看出：各自变量相互之间的相关系数为0.

15、642917不太高，证实确实不存在严重多重共线性。5.2 自相关性的诊断5.2.1 DW检验法由回归模型的表中数据可以得到：该回归模型的Durbin-Watsonstat=2.254851。由DW检验可获得：La表示检验水平、T表示样本容量、k表示回归模型中解释变量个数（不包括常数项）；2.dU和dL分别表示DW检验上临界值和下临界值。本回归模型中，=0.05T=I3、攵=2,通过查表可获得DW检验上临界值和下临界值dU1.54dU可以知道，不存在自相关。5.2.2 LM检验法原假设：残差不存在从一阶到P阶的自相关。EViews将显示残差的自相关和偏自相关函数以及对应于高阶序列相关的LjUng-BoxQ统计量。如果残差不存在序列相关，在各阶滞后的自相关和偏自相关值都接近于零。所有