【摘要】文章通過利用Eview5.0軟件對 2007 年1月至 2011 年10月我國企業商品價格指數進行線性回歸分析,進行平穩性檢驗和協整檢驗,從而建立回歸方程,討論企業商品價格指數與影響其諸多因素之間的關系,并根據其關系分析提出相應建議并對宏觀經濟進行監測。
【關鍵詞】單位根檢驗 協整檢驗 政策建議
一、理論背景
企業商品價格指數(Corporate Goods Price Index,簡稱CGPI)是反映國內企業之間物質商品集中交易價格變動的統計指標,是比較全面的測度通貨膨脹水平和反映經濟波動的綜合價格指數。
CGPI調查是經國家統計局批準、由中國人民銀行建立并組織實施的一項調查統計制度。
二、選取數據與模型假定
(一)數據選取
本文選取 2007 年 1 月至 2011 年 11 月企業商品價格指數的統計數據(數據來源:中國人民銀行網站),來討論企業商品價格指數與影響其諸多因素之間的關系,并根據其關系分析提出相應建議并對宏觀經濟進行監測。
(二)模型假定
設定計量模型為:
(1)
其中Y表示企業商品價格指數,表示各種對企業商品價格指數的影響因素。
假設:企業商品價格指數(CGPI)受到諸多因素的影響和制約,即各個因素的改變會引起總指數的改變,主要包括投入產出表的總產出等指標數據、工業普查的工業品銷售額數據、農業統計資料、調查咨詢資料四類統計指標。根據CGPI的調查及測算,本文細化為農產品價格指數、礦產品價格指數、煤油電價格指數、加工業產品價格指數這四項指標。因此,進一步建立線性回歸模型為:
(2)
式中,Y表示企業商品價格指數,為截距項,為回歸系數,X1表示農產品價格指數,X2表示礦產品價格指數,X3表示煤油電價格指數,X4表示加工業產品價格指數,μ表示隨機干擾項。上述模型除了X1、X2、X3和X4外,影響Y的其他因素的作用全都包含在隨機誤差μ內,這里假設μ對X1、X2、X3和X4相互獨立,且服從均值為零的正態分布。
三、時間序列的處理
(一)單位根檢驗及結果
平穩時間序列分為嚴平穩時間序列與寬平穩時間序列。如果{Xt}滿足:(1)任取,有;(2)任取有,為常數;(3)任取則稱{Xt}為寬平穩時間序列。寬平穩只要求序列二階平穩,對于高于二階的矩沒有任何要求?;诒疚倪x取數據,這里只介紹寬平穩時間序列。
時間序列數據是否具有平穩性,運用的單位根檢驗包括DF檢驗、ADF檢驗、PP檢驗。本文采用ADF檢驗判斷其平穩性,首先建立三個模型如下:
模型(1):
模型(2):
模型(3):
設定原假設,備擇假設 。只要其中一模型中系數的t檢驗值小于ADF 分布的臨界值,則拒絕原假設,接受備擇假設,說明序列{}是平穩過程,說明序列{}存在單位根。
本文使用EViews5.0 軟件進行分析,其檢驗結果如表1:
由ADF 檢驗的結果看,所有指標在5%的顯著性水平上都是I(1)一階單整的,即原始序列是不平穩的,而一階差分后的序列是平穩的,檢驗結果與經驗理論相符合。
(二)協整檢驗及結果
多元非平穩序列之間能否建立動態的回歸模型,關鍵在于它們之間是否具有協整關系。協整檢驗方法有EG法和 Johansen 極大似然法兩種。本文采用EG法。
假設:H0:多元非平穩序列之間不存在協整關系;H1:多元非平穩序列之間存在協整關系。由于協整關系主要是通過考察回歸殘差的平穩定確定,所以上述假設等價于:H0:回歸殘差序列{}非平穩;H1:回歸殘差序列{}平穩。
本文使用EViews5.0 軟件,EG法協整檢驗的結果表明,模型中殘差估計值序列通過ADF檢驗,即為單整序列,說明Y關于X1、X2、X3、X4之間存在長期均衡關系,并且其相互影響、相互制約的關系。因此,可以建立動態的回歸模型。
四、模型擬合
EViews軟件估計結果如圖1:
由圖1的模型回歸估計結果得到模型擬合為:
(3)
下面對模型進行經濟意義檢驗和統計意義檢驗:
X1、X2、X3、X4前面的參數估計值分別為0.4592,0.0651,0.2137,0.0086,都為正數,表示這四個變量與企業商品價格指數呈正相關關系,農產品價格指數比例越高,礦產品價格指數比例越高,煤油電價格指數比例越高,加工業產品價格指數比例越高,都會給企業商品價格指數帶來正影響。
從回歸估計的結果看,模型在整體上擬合度很高,可決系數,調整可決系數,很接近于1。而且,,,表明模型的線性關系在95% 的置信水平下是顯著成立的。另外,從截距項與各系數的檢驗來看,,幾乎都趨于0,說明在5%的顯著性水平下各變量都是顯著的。
五、結論
從建立的回歸模型可以看出,在本文考慮的影響因素中,農產品價格指數所占比例最大,對企業商品價格指數的影響最大。其次是煤油電價格指數和礦產品價格指數所占比例,加工業產品價格指數所占比例最小。從這四個指標所占權重可以看出,隨著“三農”經濟的發展,對當前物價形勢判斷和宏觀經濟監測主要看農產品價格指數。煤油電價格指數對總指數也有一定影響,而加工業產品價格指數對總指數的影響相對較小,影響不大。在考慮影響經濟過熱的因素時,應主要考察農產品價格指數。
參考文獻
[1]陳鈺. PPI、企業商品價格指數、M2 與CPI 之間關系研究[J].遼寧大學,2011(39).
[2]于俊年.計量經濟學[M].對外經濟貿易大學出版社,.2006:92-97,187-204.
[3]沃爾特·恩德斯.應用計量經濟學時間序列分析,2版[M].高等教育出版社,2006:162,319.
[4]王燕.應用時間序列分析[M].中國人民大學出版社,2012:18-19;226.
作者簡介:孟妍(1988-),女,云南昆明人,云南財經大學金融學院研究生,研究方向:金融學。
(責任編輯:劉晶晶)