计量经济学课程论文银行信贷资金与股票市场交易金额变动的关系

❶ 经济增长股票市场论文

经济增长股票市场论文

对股票市场和经济增长之间关系的研究是一个涉及面比较多的复杂问题。那么，经济增长如何促进股票市场呢？

一、变量的因果关系分析

(一)单位根检验

采用ADF法进行单位根检验。

检验结果中，AIC是信息秩统计量，用以确定检验模型采用的滞后阶数k，AIC值越小则采用的滞后阶数越理想。

通过检验，可知LGDP、LCAP、LVAL、LTURN几个变量水平序列不稳定，而其一阶差分序列在不同显着水平下拒绝含有单位根的假设，因此为典型的I(1)时间序列。

(二)协整检验

Engle和Granger指出，协整关系是指属于同阶非零单整的两个或两个以上时间序列尽管是非平稳序列，但如果它们的某个线形组合可能构成零阶单整序列，则认为两个变量序列之间存在协整关系。

从协整的定义中可以看出其经济意义所在，两个变量虽然具有各自的长期波动规律，但是如果它们是协整的，那么它们之间就存在着一个长期稳定的比例关系。

传统的计量经济学模型是从已认知的经济理论出发选取变量，回归残差往往是非平稳的，不能排除伪回归的现象，而协整理论提供了一个新的检验模型变量选取是否合适的方法。

协整检验的方法较多，本文采用EG检验。

二、我国股票市场不稳定性分解与经济增长在流动性

过剩和经济增长乏力的大背景下，全球经济显现出了从潜在的不确定性向现实的不稳定性逐渐转化的趋势。

而金融危机爆发的频率加快和强度增加，更成为全球经济发展中无法回避的不稳定因素。

因此，对于金融稳定的研究与探讨得到了包括学术界、业界等社会各界的高度重视。

而历次金融危机的爆发都与股票市场密切相关，所以对于股票市场发展的不稳定性研究也备受关注。

总体分析，影响股票市场发展的因素主要包括两个方面：一是股票市场自身的影响因素，包括市值、成交金额、上市公司盈利和分红等;二是来自于宏观经济变量以及相关的宏观经济政策，包括产出、投资、消费、货币政策和财政政策等。

学术界对于股票市场发展与宏观经济的关联研究主要集中于两个领域：首先，由于股票市场具有经济“晴雨表”之称，所以对于其与经济增长之间的关系一直是人们研究的重点;其次，货币政策逐渐成为熨平经济波动的主要宏观政策，而作为经济“晴雨表”的股票市场与其之间的直接以及间接关联研究也同样得到了学者们的关注。

三、结论与政策建议

(一)经济增长对股票市场发展有显着影响

根据研究结果，经济增长是影响股票市场发展的重要原因。

经济增长能提高股票市场的资本化率、提升股票市场收益率，同时能提升股票市场的交易率。

这些研究结论也符合相关的`经济理论。

经济发展有利于企业在股票市场上进行融资，这正是股票市场筹资功能的体现。

同时，由于经济发展，增加了居民资本增值的渠道，这为投资者进行资本市场的交易奠定了一定的基础。

经济的发展为股票市场的运行提供了良好的外部环境，使得股票市场的发展有一个较好的宏观经济基本面，这对投资者来说是一个比较好的预期。

(二)股票市场发展对经济增长的影响较弱。

在本文的实证检验中，交易率、筹资率对经济增长有明显的作用。

这主要是因为股票市场规模的扩大对经济增长会有明显的作用，加大股票市场的容量，增加了市场流动性;另一方面，股票市场筹资率在一定程度上对经济发展有重要的影响，它关系着个人、企业等市场主体在资本市场的融资规模以及能为经济发展提供的资金。

此外，股票市场发展的其他选取指标对经济增长会产生干扰作用，造成一定的负面影响。

可以通过适当的方法来发展股票市场，培育股票市场的竞争力，以促进经济的增长(万正晓等，2008)。

之所以出现这样的情况，主要是由于我国多数投资主体投资理念缺乏且股票市场不完善。

这样，股票市场资源配置功能弱化，不能提供合适的机制引导社会资金的合理流动。

同时，股票市场不能降低投资者的流动性风险及为投资者提供风险分散，也不能通过股价表现市场信息和配置资源，更不要谈对企业的监控职能。

因此，股票市场对经济增长的影响作用较弱。

四、结语

对股票市场和经济增长之间关系的研究是一个涉及面比较多的复杂问题。

本文对股票市场和经济增长之间关系仅作初步探讨。

在本文研究的基础上，进一步值得研究的方向是利用最新的数据，结合计量经济学方法，对股票市场和经济增长之间关系进行建模分析，探讨二者之间的数量模型;同时，还可以结合模型探讨影响二者之间关系的主要因素，探讨股票市场的微观作用机制对经济增长的影响，或者探讨股票市场的伦理性对经济发展的影响(战颖，2008)等问题。

❷ 求计量经济学论文

本文利用我国1995年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型，对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度，并针对我国城镇居民存款储蓄现状提出自己的一些建议。
一、问题的提出
1995年以来,随着我国国民经济的飞速发展,我国的居民储蓄也出现高速增长的态势。进入2000年代以后．我国居民储蓄存款余额始终保持在两位数的增长速度。我国居民储蓄存款持续增长这一经济现象引起国内理论界的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策,以刺激国内消费和投资需求,分流储蓄,但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为，影响着货币的供给量，进而间接影响着国家经济的发展，宏观调控的力度和效果，因此，对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要，这有助于帮助大家认清现状，做出合理的决策。虽然我们作为本科阶段的学生对这个问题的理解和研究还不够深入和透彻，但对此问题的探索有利于我们更枯稿好的掌握专业知识，了解国情。
二、文献综述
我国有很多学者建立了许多的储蓄模型来分析各因素对居民储蓄的影响程度,但分析结论的差异很大。整理以前的研究成果,一个社会的储蓄总量受很多因数的影响，根据经典西方宏观经济学理论，储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响：
1.收入因数
收入是决定储蓄的重要因数，收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下，储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系，即居民的可支配收入增加，储蓄量增加；个人可支配收入减少，储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后，余下的全部实际现金收入。
2.利息率
传统经济学认为，在收入即定的条件下，较高的利息率会使储蓄增加。在本文中，我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。
3.物价水平
本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。
4.收入分配
凯恩斯认为，收入分配的均等化程度越高，社会的平均消费倾向就会越高，社会的储蓄倾向就会越低。在国际上，衡量收入分配平均状况最常用的指数是基尼系数。
三、变量的选取及分析
目前我国正处于改革时期，各种不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对中国居民储蓄行为的影响，必须立足于中国的国情。1998年后，中国经济运行进入了一种新的体制约束状态，出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化的改革对人们的经济行胡戚为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场裤败陵传导机制不畅之间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、"假性"存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。
由于我现在的时间和能力有限，只能综合考虑，选取一部分变量进行研究，而且为了方便查找数据，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1995年到2008年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。
四、数据及处理
本文模型数据样本为从1995-2008年。
年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数
1995 0.301 0.228 7.56 0.053 0.27
1995 0.319 0.311 9.26 0.131 0.3
1996 0.424 0.397 10.98 0.216 0.28
1999 0.448 0.261 10.98 0.147 0.28
2000 0.409 0.198 9.21 0.061 0.29
2003 0.309 0.127 7.17 0.007 0.3
2004 0.257 0.108 5.02 -0.026 0.295
2005 0.212 0.134 2.89 -0.029 0.3
2006 0.123 0.125 2.25 -0.015 0.32
2007 0.241 0.143 2.25 -0.007 0.33
2008 0.298 0.173 2.03 -0.013 0.319
注：Y代表城镇居民储蓄率
X1代表城镇居民收入增长率
X2代表一年期储蓄利率
X3代表通货膨胀率
X4代表城镇居民基尼系数
五、模型及处理
基于以上数据，建立的模型是：
Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u
β1度量了截距项，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄率为负。
β2度量了当城镇个人可支配收入率变动1%时，储蓄增长率的变动。
β3度量了当利率变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄的增量的变动。
β4度量了当通货膨胀率变动一个单位，储蓄增量的变动。
β5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。
u是随机误差项。
对Y做回归
利用eviews最小二乘估计结果如下
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.264 0.045 -5.813 0.000
X1 0.317 0.175 1.806 0.087
X2 0.024 0.003 6.523 0.000
X3 0.024 0.205 0.119 0.906
X4 1.127 0.149 7.551 0.000
R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065
Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109
S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748
Sum squared resid 0.03026 Schwarz criterion -3.113901
Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525
Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000
根据以上结果，初步得出的模型为
Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4.
1.经济意义的检验
该模型可以通过初步的经济意义的检验，系数的符号符合经济理论。
2.统计检验
从表中可以看出，显然通货膨胀率的系数通不过T检验，R2=0.897971， 2值为0.875298，模型的拟合情况较好。F检验的值为39.60525，整个模型对储蓄率的增长影响是显着的。
3.多重共线性的检验
从F值可知此模型整体显着，但是分析各个变量后发现X1和X3不显着，可能存在多重共线性，运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃X3 这个变量，重新做回归分析得到：
Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000
X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119
X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000
X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000
R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740
Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517
S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967
Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624
Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739
Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000
从新模型的整体效果来看，R值和F值都很好，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显着影响。
因此模型可设为Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
4.最终结果
从上面的计量分析中最后得到我国城镇居民的储蓄存款模型：
Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
(0.041322) (0.113799) (0.003178) (0.137886)
t= (-6.570056) (2.766177) (7.704986) (8.305987)
R2= 0.897094 df=20 F=58.11739 DW=1.556309
六、结论与建议
1.模型的实证分析
城镇居民的收入增长率变化对居民的储蓄率变化的影响还是比较明显的，储蓄率对收入增长率的弹性为0.314, 在其他条件不变的情况下，居民的收入变化1%，储蓄率同方向变化0.314%。
利率变动对实际的储蓄率变动的影响并不是十分的重要，弹性仅为0.024。这方面有很多的原因，其中对未来预期的不确定性是一个很重要的原因，尤其是1998年以后，随着住房、医疗、教育等方面的改革，人们的储蓄倾向受预期的影响更大。这方面从人民银行数次通过降息来调整储蓄量，但是效果并不明显也可以看出来。
基尼系数对储蓄率的影响非常大，弹性达到了1.145。这里可以看出，收入分配的均等程度对储蓄的影响非常明显。这是由于收入高的群体的储蓄倾向要明显的高于收入低的群体。
2.对宏观经济的政策建议
基于基尼系数对储蓄率的很大的影响，因此，国家应该重视对分配领域的调节，加大对低收入的者的转移支付，切合中国实际的对税收领域进行改革，缩小社会的贫富差距：
1）不要"逼"老百姓花钱，而要针对不同收入阶层，采取不同对策，引导居民消费
首先，增加中低收入居民的个人相对收入，在分配政策上进一步缩小收入差距；进行微观层面的改革和合适的福利体系改革，大力提高人们的收入预期；控制教育和医疗费用，降低人们的支出预期，减少公众的焦虑；积极发展消费信贷，尤其是助学贷款，减少人们为教育而储蓄的需要，让其"有钱花"。
其次，引导高收入居民向更高层次的消费过渡，努力提高其消费倾向，增加消费供给，让其"有地方花钱"，从而抑制储蓄倾向的进一步提高。
2）不要"逼"老百姓投资，而要不断增加金融创新，努力改善投资环境，刺激居民投资
目前的储蓄高增长主要是由于居民收入的持续增长、消费和投资的增速缓慢、居民手持现金的逐步减少而引起，充分暴露出我国经济架构的严重失衡。因此，必须采取相应的措施缓解储蓄增长的势头，并积极引导储蓄向投资转化：
第一，提供多样化的金融工具，不断开发新的金融产品，大力发展商业保险和社会保险，拓宽居民投资渠道，引导居民储蓄资金的合理分流。
第二，进一步发展和完善股票市场，规范上市公司的市场行为，逐步建立完善的、公开的信息披露制度，增强居民的投资信心。
第三，大力发展债券市场，尤其是企业债券市场，充分发挥债券融资的优势，加大企业从资本市场直接融资的比重。
第四，积极引导民间投资，用新型的融资方式拓宽民间投融资的渠道。稳定发展民营金融机构；建立民间投资退出机制；加强民间投资的信用体系建设。
3.模型的不足
在实际经济活动中，人们的预期对储蓄率的影响是非常明显的。由于这方面的影响很难用数据来描述以及碍于本文作者水平有限，所以本模型没有反映人们的预期对储蓄率的影响。

❸ 计量经济学论文

关于我国城镇居民储蓄存款模型的计量经济分析
（我的姓名等信息就省略了啊 呵呵）
内容摘要：本文利用我国1978年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型，对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度，并针对我国城镇居民存款储蓄现状提出自己的一些建议。
关键词：居民储蓄存款 实证分析 主要因素
一、问题的提出
1978年以来,随着我国国民经济的飞速发展,我国的居民储蓄也出现高速增长的态势。进入90年代以后．我国居民储蓄存款余额始终保持在两位数的增长速度。我国居民储蓄存款持续增长这一经济现象引起国内理论界的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定程度的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策,以刺激国内消费和投资需求,分流储蓄,但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为，影响着货币的供给量，进而间接影响着国家经济的发展，宏观调控的力度和效果，因此，对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要，这有助于帮助大家认清现状，做出合理的决策。虽然我们作为本科阶段的学生对这个问题的理解和研究兆逗还不够深入和透彻，但对此问题的探索有利于我们更好的掌握专业知识，了解国情，提高实际操作水平和理论联系实际、发现问题、分析问题、解决问题的能力。
二、文献综述
我国有很多学者建立了许多的储蓄模型来分析各因素对居民储蓄的影响程度,但分析结论的差异很大。整理以前的研究成果,一个社会的储蓄总量受很多因数的影响，根据经典西方宏观经济学理论，储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响：
1.收入因数
收入是决定储蓄的重要因数，收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下，储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系，即居民的可支配收入增加，储蓄量增加；个人可支配收入减少，储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后，余下的全部实际现金收入。
2.利息率
传统经济学认为，在收入即定的条件下，较高的利息率会使储蓄增加。在本文中，我们选用的利息率举旅是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。
3.物价水平
物价水平会导致居民户的消费倾向的改变，从而也就会改变居民户的储蓄倾向。本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。
4.收入分配
凯恩斯认为，收入分配的均等化程度越高，社会的平均消费倾向就会越高，社会的储蓄倾向就会越低。在国际上，衡量收入分配平均状况最常族答卖用的指数是基尼系数。
三、变量的选取及分析
目前我国正处于改革时期，各种不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对中国居民储蓄行为的影响，必须立足于中国的国情。1998年后，中国经济运行进入了一种新的体制约束状态，出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化的改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、"假性"存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。
由于我现在的时间和能力有限，只能综合考虑，选取一部分变量进行研究，而且为了方便查找数据，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1979年到2002年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。
四、数据及处理
本文模型数据样本为从1979-2002年。
年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数
1979 0.06368087 0.264869934 3.78 0.02 0.16
1980 0.08740586 0.220385089 5.04 0.059804 0.15
1981 0.07093626 0.104176446 5.4 0.024052 0.15
1982 0.08105586 0.139165412 5.67 0.01897 0.15
1983 0.09963501 0.093723563 5.76 0.015071 0.16
1984 0.13025584 0.245357008 5.76 0.027948 0.19
1985 0.15161502 0.184241122 6.72 0.08836 0.19
1986 0.17454542 0.280700971 7.2 0.060109 0.2
1987 0.2175453 0.167515864 7.2 0.072901 0.23
1988 0.17862152 0.219728929 7.68 0.185312 0.23
1989 0.2721202 0.199827095 11.12 0.177765 0.23
1990 0.32760614 0.123579703 9.92 0.021141 0.24
1991 0.31032443 0.163667824 7.92 0.028888 0.25
1992 0.3016907 0.228819425 7.56 0.053814 0.27
1993 0.3199061 0.311233327 9.26 0.131883 0.3
1994 0.42486435 0.397210898 10.98 0.216948 0.28
1995 0.44898036 0.261076104 10.98 0.147969 0.28
1996 0.40903477 0.198208003 9.21 0.060938 0.29
1997 0.30935015 0.127739779 7.17 0.007941 0.3
1998 0.25777978 0.108852141 5.02 -0.026 0.295
1999 0.21234608 0.134557035 2.89 -0.02993 0.3
2000 0.1239205 0.125688358 2.25 -0.01501 0.32
2001 0.24155306 0.14364071 2.25 -0.0079 0.33
2002 0.29897822 0.173106495 2.03 -0.01308 0.319
数据来源：各年份的《中国统计年鉴》
注：Y代表城镇居民储蓄率
X1代表城镇居民收入增长率
X2代表一年期储蓄利率
X3代表通货膨胀率
X4代表城镇居民基尼系数
五、模型及处理
基于以上数据，建立的模型是：
Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u
β1度量了截距项，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄率为负。
β2度量了当城镇个人可支配收入率变动1%时，储蓄增长率的变动。
β3度量了当利率变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄的增量的变动。
β4度量了当通货膨胀率变动一个单位，储蓄增量的变动。
β5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。
u是随机误差项。
对Y做回归
利用eviews最小二乘估计结果如下

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.264646 0.045525 -5.813154 0.0000
X1 0.317426 0.175678 1.806864 0.0875
X2 0.024054 0.003688 6.523093 0.0000
X3 0.024476 0.205508 0.119099 0.9065
X4 1.127523 0.149318 7.551127 0.0000
R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065
Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109
S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748
Sum squared resid 0.030260 Schwarz criterion -3.113901
Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525
Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000
根据以上结果，初步得出的模型为
Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4.
1.经济意义的检验
该模型可以通过初步的经济意义的检验，系数的符号符合经济理论。
2.统计检验
从表中可以看出，显然通货膨胀率的系数通不过T检验，R2=0.897971， 2值为0.875298，模型的拟合情况较好。F检验的值为39.60525，整个模型对储蓄率的增长影响是显着的。
3.多重共线性的检验
从F值可知此模型整体显着，但是分析各个变量后发现X1和X3不显着，可能存在多重共线性，运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃X3 这个变量，重新做回归分析得到：
Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000
X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119
X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000
X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000
R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740
Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517
S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967
Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624
Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739
Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000
从新模型的整体效果来看，R值和F值都很好，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显着影响。
因此模型可设为Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
4.异方差性检验
对新模型进行异方差性的检验，运用white检验，得到如下结果：

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.669433 Probability 0.054505
Obs*R-squared 11.50596 Probability 0.073942
Obs*R-squared的计算结果是11.50596，，由于选用的没有交叉乘积项的方式，所以自由度为7，在0.05的显着水平下，查表得 （7）=12.59〉11.50596，所以接受原假设，即该模型不存在异方差性。
5.自相关性的检验
从上表可知DW值为1.556309，且样本容量n=24，有三个解释变量的条件下，给定显着性水平 =0.01，查D-W表得，d =0.882,d =1.407,这时有d <dw=1.556039<4- d ,表明不存在自相关。
6.最终结果
从上面的计量分析中最后得到我国城镇居民的储蓄存款模型：
Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
(0.041322) (0.113799) (0.003178) (0.137886)
t= (-6.570056) (2.766177) (7.704986) (8.305987)
R2= 0.897094 df=20 F=58.11739 DW=1.556309
六、结论与建议
1.模型的实证分析
城镇居民的收入增长率变化对居民的储蓄率变化的影响还是比较明显的，储蓄率对收入增长率的弹性为0.314787, 在其他条件不变的情况下，居民的收入变化1%，储蓄率同方向变化0.314787%。
利率变动对实际的储蓄率变动的影响并不是十分的重要，弹性仅为0.024487。这方面有很多的原因，其中对未来预期的不确定性是一个很重要的原因，尤其是1998年以后，随着住房、医疗、教育等方面的改革，人们的储蓄倾向受预期的影响更大。这方面从人民银行数次通过降息来调整储蓄量，但是效果并不明显也可以看出来。
基尼系数对储蓄率的影响非常大，弹性达到了1.145280。这里可以看出，收入分配的均等程度对储蓄的影响非常明显。这是由于收入高的群体的储蓄倾向要明显的高于收入低的群体。
2.对宏观经济的政策建议
基于基尼系数对储蓄率的很大的影响，因此，国家应该重视对分配领域的调节，加大对低收入的者的转移支付，切合中国实际的对税收领域进行改革，缩小社会的贫富差距：
1）不要"逼"老百姓花钱，而要针对不同收入阶层，采取不同对策，引导居民消费
首先，增加中低收入居民的个人相对收入，在分配政策上进一步缩小收入差距；进行微观层面的改革和合适的福利体系改革，大力提高人们的收入预期；控制教育和医疗费用，降低人们的支出预期，减少公众的焦虑；积极发展消费信贷，尤其是助学贷款，减少人们为教育而储蓄的需要，让其"有钱花"。
其次，引导高收入居民向更高层次的消费过渡，努力提高其消费倾向，增加消费供给，让其"有地方花钱"，从而抑制储蓄倾向的进一步提高。
2）不要"逼"老百姓投资，而要不断增加金融创新，努力改善投资环境，刺激居民投资
目前的储蓄高增长主要是由于居民收入的持续增长、消费和投资的增速缓慢、居民手持现金的逐步减少而引起，充分暴露出我国经济架构的严重失衡。因此，必须采取相应的措施缓解储蓄增长的势头，并积极引导储蓄向投资转化：
第一，提供多样化的金融工具，不断开发新的金融产品，大力发展商业保险和社会保险，拓宽居民投资渠道，引导居民储蓄资金的合理分流。
第二，进一步发展和完善股票市场，规范上市公司的市场行为，逐步建立完善的、公开的信息披露制度，增强居民的投资信心。
第三，大力发展债券市场，尤其是企业债券市场，充分发挥债券融资的优势，加大企业从资本市场直接融资的比重。
第四，积极引导民间投资，用新型的融资方式拓宽民间投融资的渠道。稳定发展民营金融机构；建立民间投资退出机制；加强民间投资的信用体系建设。
3.模型的不足
在实际经济活动中，人们的预期对储蓄率的影响是非常明显的。由于这方面的影响很难用数据来描述以及碍于本文作者水平有限，所以本模型没有反映人们的预期对储蓄率的影响。

参考文献
1.何德旭：10万亿储蓄的多视角分析[N]。金融时报，2003-05-19.
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3.张锐：高储蓄挑战宏观政策[N]。世纪经济报道， 2003-04-29.
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9.韩汉君：中国的居民储蓄存款及其利率弹性[J].上海经济研究，1999(9)
10.庞皓：计量经济学.科学出版社，2008-1

❹ 银行利率和股票价格的关系是怎样的

理论上是成负相关，也就是利率上升则股票价格下降。这是对的,但股市主要还是看大趋势,象今年的股市,新开户的人多,市场资金量大,就不太理会利率了.
简单说就是股票收益率高，银行存款就少，银行就得提高利率吸引存款，反之。。

❺ 急求助：计量经济学论文

关于计量经济学
本文较系统地介绍了计量经济学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：计量经济学证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。
关键词：计量经济学 证券市场 期货市场

The Application of Statistics on Securities and Futures Markets

LI Cong-zhu,DING Shao-fang,WANG Ling-hua,SUN Da-ning
(North China University of Technology,100041)

Abstract：In this paper,the Application of Statistics on Securities and Futures Markets is introced,author's many new achievements are included in it,such as study of index system on Securities and future markets;study of Xin Hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.
Key Words：statistics securities markets futures markets▲

一、序 言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天世含的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模模返友型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股旦槐票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，着名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现代投资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现代投资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在：
1 结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。
2 价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3 政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4 理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。
简单的统计和数学方法已经满足不了日益复杂的金融发展需要。随着统计和数学工具的推广应用，一门新兴的边缘科学——金融统计学应运而生。美国芝加哥大学、哥伦比亚大学、纽约大学和英国利兹大学先后确定了金融统计的硕士和本科生的培养计划。我国近几年来，像中国科技大学、南开大学和山东大学建立了统计金融系，去年北京大学相继成立了金融数学与金融工程管理中心、金融数学系；像北方工业大学统计学专业等建立的证券期货模拟实验室的也有很多家；开设相关专业的就更多了。
总之，统计学及其相关学科在证券期货交易中的重大作用愈来愈被人们所认识和重视。读者从本专题所讲的内容也将会有更深入和全面的了解。后面我们将结合我国证券期货交易的实际，介绍统计方法在证券期货市场的一些基础应用(包括我们的部分研究成果)，如证券期货交易的统计指标体系；证券指数；投资组合；上市公司财物报表的统计分析与选股；证券期货价格走势预测(主要是技术分析)等。

❻ 股票价格与市场利率的关系！！！

关系是反方向的。市场利率上升会引起债券类固定收益产品价格下降，股票价格下跌，房地产市场、外汇市场走低，但储蓄收益将增桥销空加。

对股票市场及股票价格产生影响的种种因素中最敏锐者莫过于金融因素。在金融因素中，利率水准的变动对股市行情的影响又最为直接和迅速。一般来说，利率下降时，股票的价格就上涨；利率上升时，股票的价格就会下跌。利率的升降与股价的变化呈反向运动的原因：

1，生产规模：利率的上升，不仅会增加公司的借款成本，而且还会使公司难以获得必需的资金，这样，公司就不得不削减生产规模，而生产规模的敏瞎缩小又势必会减少公司的未来利润。因此，股票价格就会下降。反之，股票价格就会上涨。

2，折现率：利率上升时，投资者据以评估股票价值所在的折现率也会上升，股票价值因此会下降，从而，也会使股票价格相应下降；反之，利率下降时，股票价格就会上升。

3，股票需求：市场利率上升时，一部分资金从投向股市转向到银行储蓄和购买债券，从而会减少市场上的股票需求，使股票价格出现下跌。反之，利率下降时，储蓄的获利能力降低，一部分资金就可能回到股市中来，从而扩大对股票的需求，使股票价格上涨。

(6)计量经济学课程论文银行信贷资金与股票市场交易金额变动的关系扩展阅读：

对利率的升降走向进行预测，斗和在中国应侧重注意以下几个因素的变化情况：

1，贷款利率的变化情况。由于贷款的资金是由银行存款来供应的，因此，根据贷款利率的下调可以推测出存款利率必将出现下降。

2，市场的景气动向。如果市场过旺，物价上涨，国家就有可能采取措施来提高利率水准，以吸引居民存款的方式来减轻市场压力。相反的，如果市场疲软，国家就有可能以降低利率水准的方法来推动市场。

3，资金市场的银根松紧状况和国际金融市场的利率水准。国际金融市场的利率水准往往也能影响到国内利率水准的升降和股市行情的涨跌。

在一个开放的市场体系中是没有国界的，如果海外利率水准低，一方面对国内的利率水准产生影响，另一方面，也会引致海外资金进入国内股市，拉动股票价格上扬。反之，如果海外的利率水准上升，则会发生与上述相反的情形

❼ 如何用计量经济学方法对股票市场的波动进行预测和解释

股票市场的波动是影响社会经济和个人财富变动的重要因素，预测和解释股票市场波动具有重要的经济意义。计量经济学方法可以帮助我们进行股票市场波动的预测和让毕解释。下坦察芹面是一些常用的计量经济学方法：

• 时间序列模型

时间序列模型是一种用于预测股票市场波动的常用方法。它基于历史数据建立模型，用于预测未来的趋势。时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型、VAR模型等。其中，ARIMA模型可以用于预测时间序列数据的未来趋势，GARCH模型可以用于预测股票市场波动的大小和方向，VAR模型可以用于预测多个变量之间的相互影响。

• 协整分析

协整分析是一种用于解释股票市场波动的方法，它用于研究多个时间序列变量之间的没闷长期关系。通过协整分析，可以确定股票市场波动与其他宏观经济变量之间的关系，例如GDP、通货膨胀率、利率等。这有助于我们理解股票市场波动的根本原因，并对未来的股票市场波动进行预测。

• 面板数据模型

面板数据模型是一种将时间序列数据和跨时间的横截面数据结合起来的方法，可以用于研究个体和时间之间的关系。在股票市场中，我们可以将不同的股票看作不同的个体，利用面板数据模型分析不同股票之间的关系，以及它们与其他宏观经济变量之间的关系。这可以帮助我们更好地理解股票市场波动的机制和原因，并预测未来的股票市场走势。

综上所述，计量经济学方法可以用于预测和解释股票市场波动。不同的方法可以用于不同的情境，需要根据实际情况选择合适的方法。