內(nèi)蘊(yùn)線性回歸模型

1、內(nèi)蒙古自治區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長研究?jī)?nèi)蘊(yùn)線性模型一、文獻(xiàn)綜述在金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系上，主要存在四種觀點(diǎn)。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為，相 對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長，金融發(fā)展處于一種“需求遵從”地位，經(jīng)濟(jì)增長帶動(dòng)了對(duì)金融服 務(wù)的需要。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有“供給主導(dǎo)”作用是經(jīng)濟(jì)增 長的推進(jìn)器。第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段上，金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長 具有不同的關(guān)系。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，供給引導(dǎo)型的金融發(fā)展在經(jīng)濟(jì)增長的初期處于 主導(dǎo)地位，一旦經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入成熟階段、需求遵從型的金融發(fā)展將成為主流。第 四種觀點(diǎn)認(rèn)為，金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長互為因果，眾多學(xué)者的研究指出，金融中介 體系的組建存在較高的固定成本，導(dǎo)致金融發(fā)展

2、與經(jīng)濟(jì)增長之間的“門坎效應(yīng)”。 由于門坎效應(yīng)的存在，只有在其經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到了某一水平之后才能發(fā)展特定的 金融體系，這時(shí)金融發(fā)展才會(huì)體現(xiàn)出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。所以，低水平的經(jīng) 濟(jì)發(fā)展使金融的發(fā)展受到限制，這又反過來阻礙了投資資源的優(yōu)化配置，從而限 制了經(jīng)濟(jì)的增長。盡管在關(guān)于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系上有不同的觀點(diǎn)，但主 流的結(jié)論是金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。我們國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平東西部差距較大，這也正為我們更好地研究金融發(fā) 展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系提供了良好的機(jī)會(huì)。因此，在國內(nèi)，對(duì)區(qū)域金融的研究 曾一度成為學(xué)界的熱點(diǎn)。綜合目前的研究結(jié)論，全部支持區(qū)域金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng) 濟(jì)發(fā)展緊密相關(guān)，但在使用區(qū)域金融發(fā)展來解

3、釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的問題上還存在著 較大的差異。二、數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)說明以內(nèi)蒙古人均GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究 中一般用GDP增長或用人均GDP的增長來測(cè)量經(jīng)濟(jì)的增長。國民經(jīng)濟(jì)賬戶體系存 在著一些錯(cuò)誤和不一致，人均GDP數(shù)據(jù)易于比總GDP數(shù)據(jù)更少的錯(cuò)誤，因?yàn)橐恍?影響GDP水平的估計(jì)錯(cuò)誤也影響對(duì)人口的估計(jì)，這樣錯(cuò)誤可以被抵消。所以，本 文用人均GDP來衡量經(jīng)濟(jì)的增長，人均GDP簡(jiǎn)記為PGDP。金融發(fā)展規(guī)模指標(biāo)。金融發(fā)展水平提高的一個(gè)主要表現(xiàn)為金融資產(chǎn)規(guī)模相對(duì)于 國民財(cái)富的擴(kuò)展，通常用金融相關(guān)率來表示。借鑒姚耀軍在研究中國農(nóng)村金融發(fā) 展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證分析中的指標(biāo)設(shè)

4、計(jì)，用全地區(qū)貸款余額與GDP的比值來 反映內(nèi)蒙古金融發(fā)展規(guī)模，簡(jiǎn)記為FIR。金融發(fā)展效率指標(biāo)。金融發(fā)展效率是指金融中介將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為貸款支持經(jīng)濟(jì)增 長的效率，所以用金融機(jī)構(gòu)存款余額與貸款余額之比來表示，簡(jiǎn)記為DL。三、實(shí)證分析過程1.建立線性回歸模型PGDP =P0 + P1 FIR +P2 DL+u回歸分析reg PGDP FIR DLSource |SSdfMSNumber ofobs =571F( 2,54)=58.73十Model |1.5847e+092792357176Prob F=0.0000Residual |7285850205413492315.2R-squared=0.68

5、50+Total |2.3133e+0956 41308917.4Adj R-squaredRoot MSE= 0.6734= 3673.2PGDP |1Coef.Std. Err.tP|t|95% Conf.Interval+-FIR |2192.071156.1421.900.063-125.85494509.994DL |17765.472035.3438.730.00013684.8521846.08_cons |-10973.921459.747-7.520.000-13900.54-8047.304從回歸結(jié)果中可以看出，擬合優(yōu)度為0.685,不理想，解釋變量FIR的t檢驗(yàn) 不顯著，

6、F值檢驗(yàn)不顯著，這說明模型中可能存在其他影響因素。圖形分析分別作解釋變量FIR、DL與殘存平方a2的散點(diǎn)圖，從圖形中發(fā)現(xiàn)，模型可 能存在異方差。Scatter a2 FIRscatter a2 DL懷特檢驗(yàn)imtest,whiteWhites test for Ho: homoskedasticityagainst Ha: unrestricted heteroskedasticitychi2(5)=40.06Prob chi2 =0.0000Cameron & Trivedis decomposition of IM-testSource |chi2 df p+Heteroskedastic

7、ity |40.0650.0000Skewness |7.8520.0198Kurtosis |2.3710.12381+-Total |50.2880.0000通過懷特檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，模型確實(shí)存在異方差，所以擬合優(yōu)度很小。（4）修改模型建立內(nèi)蘊(yùn)線性模型，減弱異方差的影響reg InPGDP InFIR lnDL+-Model |Residual |1108.70505424.101375425454.3525271.446321767F( 2,54)Prob FR-squaredAdj R-squaredRoot MSE=121.78= 0.0000=0.8185=0.8118= .66807+-

8、Total |132.80643562.37154338InPGDP|1Coef.Std.Err.tP|t|95% Conf.IntervalInFIR+-|1.202169.15413387.800.000.89314921.511189lnDL|2.670286.263450110.140.0002.14213.198472_cons|8.129991.14762455.070.0007.8340238.425959Source | SS df MSNumber of obs =57對(duì)內(nèi)蘊(yùn)線性模型進(jìn)行回歸，新的回歸結(jié)果中，擬合優(yōu)度R 2=0.8185,比原線 性模型有了明顯提高；解釋變量的t值也都明顯提高，F(xiàn)值為121.78,有了顯著 增加，這說明內(nèi)蘊(yùn)線性模型比原線性模型效果好。所以初步的內(nèi)蘊(yùn)線性回歸模型 可以表示為：ln PGDP = 8.129991 + 1.202169ln FIR + 2.670286ln DL(55.07)(7.80)(10.14)R2 = 0.8185R2 =