【浅析影响我国居民储蓄的因素】影响我国居民储蓄的因素

来源:小学教育 发布时间:2019-06-20 05:42:51 点击:

  一、问题的提出   改革开放以来,我国居民储蓄存款从1978年的210.6亿元增加到2008年的217885.4亿元,增加了1035倍。居民储蓄在这么短的时间内如此高的增幅,这在世界范围内也是罕见的。显然,适度的储蓄是能够促进国民经济的良性循环和均衡发展的。因而研究我国居民的储蓄问题,探讨储蓄高额存量和快速增长背后的原因和动力,正确把握储蓄影响因素和未来走势,具有十分重要的现实意义。
  二、模型设定
  (一)变量的选择
  1、居民消费物价水平
  对于价格需求弹性高的商品,物价的微小变动会引起需求的大幅度波动,因此,本文选取居民消费价格(X2)指数来代表消费品的价格水平。
  2、收入水平
  按照经典经济学的理论,只有当收入超过最低的需求之后,储蓄才成为可能,而且储蓄应该与收入成同方向的变动关系。但是,根据凯恩斯基本心理定律,随着收入的增加,储蓄以更大的比率增加。因此,选择城镇居民家庭人均可支配收入(X3)和农村居民家庭人均纯收入(X4)作为解释变量。
  3、利率
  利率的升降直接影响到存款的收益,但是在考虑到利率时,利率对储蓄的影响可以分为替代效应和收入效应。只有当替代效用大于收入效用时,降低利率才能减少储蓄率。本文用一年期存款名义利率(X5)作为解释变量。
  4、证券市场对资金的吸纳程度
  由于居民储蓄是作为剩余资金的一种投资渠道,当有其他的能获得更多收益的投资渠道时,理论上居民储蓄必然下降。本文选取A股筹资额(X6)作为解释变量。
  5、其他因素
  体制因素、人口结构因素等也对居民储蓄量产生影响。但由于很难用数值来衡量或数据难以收集,故归为其他因素。在本文中用随机扰动项u来表示。
  (二)实验方法的选择
  本文选择上机实验与数据分析的方法,采用Eviews软件对模型进行分析。
  (三)实验数据来源
  本文选取了1991-2008年的相关数据。其中数据来自于2008年《中国年统计年鉴》和中国人民银行。
  (四)模型设计
  根据以上分析,现设立模型如下,将方程形式设立为一次型:
   =c+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6
  其中,Y为城乡居民人民币储蓄年底余额。
  三、模型的估计与调整
  (一)参数估计
  利用Eviews中最小二乘法估计模型的参数。
  模型估计的结果为
  =97102.42-1227.661*X2+25.32714*X3-
   (35988.76) (392.9373)(2.068354)
  31.18955*X4+2103.123*X5-2.917917*X6
  (7.286262) (978.5926) (0.874712)
  t=(2.698132),(-3.124318),(12.24507),
  (-4.280596),(2.149131),(-3.335478)。
  R2=0.996922,R2=0.995640,F=777.3774,df=12。
  (二)模型检验
  1、经济意义的检验
  模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,居民消费价格指数每增加1个单位,则会使储蓄减少1227.661亿元,这符合在理论分析,即通货膨胀越严重,储蓄则越少;而城镇居民人均可支配收入每增加1元,则储蓄增加25.32714亿元,符合储蓄随着收入的增加而增加的理论分析;而农村人均纯收入每增加1元,储蓄减少31.18955亿元,这与理论相悖;利率每增加1%,则储蓄增加2103.123亿元,说明替代效应大于收入效应,即人民还处于低收入阶段;而A股股票筹资额每增加1亿元,储蓄减少2.917917亿元,这亦符合理论依据。
  2、统计检验
  (1)拟合优度:由图1可知,R2 =0.995640,模型与样本拟合的很好。
  (2)F检验:针对H0:β2=β3=β4=β5=β6=0,给定显著性水平α=0.05下,F检验显著,即上述解释变量联合起来对被解释变量有显著影响。
  (3)t检验:H0:βj=0(j=2,3,4,5,6)分别针对α=0.05,给定显著性水平 ,t检验除X5的系数外均显著,即解释变量中除了利率对储蓄额影响不显著外,其他都有显著影响。
  (三)多重共线的检验和修正
  上述模型估计中, X5系数的t检验不显著,而且X4系数的符号与预期的相反,这表明很可能存在严重的多重共线。
  1、简单相关系数检验法检验是否存在多重共线
  计算各解释变量的相关系数,结果如图2所示,各解释变量间相关系数较高,证实确实存在严重多重共线性。
  2、采用逐步回归的方法,来验证和解决多重共线问题
  分别做Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归,结果表明:加入X3的方程R2最大,以X3为基础,顺次加入其他变量逐步回归,经比较,新加入X4的方程,R2 =0.990391,稍有提高,各参数的t检验在α=0.05的显著性水平下显著,但X4的系数与预测量相反。因而选择新加入X6的方程,R2有所提高,t检验、F检验均显著,且解释变量的系数符合经济意义。再在X3、X6基础上顺次加入其他变量。经比较,新加入X2的方程R2减少,且X2的系数t检验不显著。而新加入X4的方程R2稍有改进,而且各参数的t检验在α=0.05的显著性水平下均显著,但X4系数的符号与经济意义不符。而新加入X5的方程R2减少,而X5的t检验也不显著。所以,不予保留X2、X4、X5变量。得到调整后模型后为:
  =-32337.89+16.31153*x3-2.421575*x6
  (2866.409)(0.482637) (1.041868)
  t=(-11.28167),(33.79666),(-2.324263)。
  R2=0.993399,R2=0.992519,F=1128.773,df=15,DW=0.794552。
  (四)异方差的检验和修正
  1、采用图形法检验
  绘制e2对X3、X6的散点图。大致可以看出此估计模型可能存在异方差。
  2、用WHITE检验异方差的存在性
  因为修改后的模型为二元函数,所以有交叉乘积项。检验结果如图3所示。
  从图3可以看出,nR2=4.640395,由white检验可知,在α=0.05下,临界值χ20.05(5)=11.0705>nR2 =4.640395,且各系数t检验在α=0.05的显著性水平下,均不显著,因而此模型不存在异方差。
  (五)自相关的检验和修正
  1、利用图示检验法判断自相关的存在性
  利用Eviews可知上述模型估计的残差图可知,此模型可能存在一阶自相关。
  2、利用DW法判断自相关的存在性
  在解释变量数为2,样本容量为18,显著性为0.05的情况下,查DW表得,dL=1.046,dU=1.535。
  进行假设检验,设H0:ρ=0,H1:ρ≠0。
  而由上文可知DW=0.794552,0   用Eviews做回归分析,可知t=0.577433et-1,由此可知=0.577433,对上述修改后估计模型进行广义差分,得到广义差分方程:
  Yt-0.577433Yt-1=β1(1-0.577433)+β3(X3t-0.577433X3(t-1))+β6(X6t-0.577433X6(t-1))+ut
  用Eviews对上述差分方程进行回归。
  由图4可知,进行广义差分后,R2=0.981224,稍有下降,各解释变量的系数t检验均显著,整体F检验也很显著,同时所得解释变量的系数符号符合经济意义。DW=1.280051,属于dL

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