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文件名称:政府支出乘数估算分析1700字.docx
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更新时间:2025-07-03
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政府支出乘数估算分析

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政府支出乘数估算分析 1

1.1变量的定义及数据的处理 1

1.2SVAR模型的构建及检验 1

1.3构建TVP-VAR模型 4

1.4计算政府支出乘数 5

1.1变量的定义及数据的处理

该影响机制中,相对于第2章到第4章的影响机制而言仅仅改变了中间的变

量,即将居民消费变为社会总投资。

将固定资产投资额(不含农户)作为社会总投资的代理变量。该变量同样选取山东省以2007年第二季度到2020年第四季度的当期值,并以I表示社会总投资。

由于山东省的固定资产投资(不含农户)数据为月度累计数据,且自2018年起投资额数据缺失,只能搜集到累计同比增速的数据,因此根据累计同比增速求得2018年之后每月具体的累计固定资产投资额,进而计算每个季度的固定资产投资额,由此得到所需要的全部数据。

数据来源为中经网。

1.2SVAR模型的构建及检验

首先对社会总投资进行时间序列图的绘制,发现存在时间趋势,因此对其进行X-12季节性调整。为减少数据异方差、序列相关性带来的影响,对该变量取对数,得到最终所需数据,并以LISA作为社会总投资变量(季节调整后)的符

号。

下面,对变量LISA进行平稳性检验。使用ADF单位根检验与P-P单位根检验,发现均为非平稳,因此对其进行一阶差分后的ADF检验与P-P检验,发现两个检验均通过。因此,社会总投资变量I为一阶差分平稳的,即一阶单整时间序列。

在该机制下,对政府支出LGSA、总产出LYSA以及社会总投资LISA的序列组合进行平稳性检验。首先对序列组合(政府支出、社会投资、总产出)进行无差分的平稳性检验,发现未通过平稳性检验。因此对其一阶差分后进行平稳性检验,检验结果显示,一阶差分后三种情况均通过了ADF检验与PP检验,故序列组合为一阶单整时间序列组合。

为确定LGSA、LISA与LYSA之间是否存在协整关系,对其进行Johansen协整检验。首先进行滞后阶数的确定:

表5-1VAR模型滞后阶数检验表

Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0

106.9228

NA

3.14e-06

-4.156913

-4.042191

-4.113226

1

240.4936

245.7703

2.16e-08*

-9.139745*

-8.680859*

-8.964999*

2

247.2617

11.64107

2.37e-08

-9.050467

-8.247418

-8.744662

3

252.6109

8.558766

2.77e-08

-8.904437

-7.757223

-8.467571

4

264.4396

17.50643*

2.52e-08

-9.017583

-7.526205

-8.449658

5

273.8267

12.76642

2.57e-08

-9.033066

-7.197524

-8.334081

6

277.9763

5.145531

3.28e-08

-8.839051

-6.659345

-8.009007

根据上表可以看到,1阶滞后VAR模型中所包含的最小准则数值最多,因此选择最优滞后阶数为1,相应的,VEC模型的滞后阶数为0。

根据调整后的变量的时间序列折线图可以看出三者均存在时间趋势,因此在Johansen协整检验的VEC模型的误差修正中包含有时间趋势项,同样要选择第四种模型。检验结果如下:

表5-2(a)Johansen协整检验一—迹统计量检验

UnrestrictedCointegrationRankTest(Trace)

HypothesizedNo.ofCE(s)

Eigenvalue

TraceStatistic

0.05CriticalValue

Prob.**

None*

0.701636

101.4936

42.91525

0.0000

Atmost1*

0.309477

34.97440

25.87211

0.0028

Atmost2

0.233248

14.60754

12.51798

0.0220

Tracetestindicates2cointegratingeqn(s)atthe0.05level

*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05level

**MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values

表5-2(b)Johansen协整检验一一最大值统计量检验

UnrestrictedC