我国奢侈品消费与经济增长的计量分析,微观经济学论文.docx
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1、我们国家奢侈品消费与经济增长的计量分析,微观经济学论文本篇论文目录导航:【题目】【第一章】【第二章】【第三章】【第四章】 我们国家奢侈品消费与经济增长的计量分析【第五章】【结论/以下为参考文献】 第 4 章 我们国家奢侈品消费与经济增长的计量分析 奢侈品消费的现在状况分析中发现我们国家奢侈品消费的品牌基本是国外的品牌,进口奢侈品的消费对我们国家扩大内需、经济增长又有着如何的影响呢?本章选取人均和奢侈品消费总额建立VAR模型,通过计量分析探究经济增长与奢侈品消费的关系。 4.1 数据选取。 首先,指标的选取方面,本文选取了奢侈品消费总额和人均 两个具有代表性的指标,奢侈品消费的总额表示消费者奢侈
2、品消费的购买欲望和购买能力,人均 表示消费者的富有程度。需要讲明的是,这里的奢侈品消费的对象不包括服务、酒店、餐厅、酒类、奢侈汽车、私人飞机和游艇,消费的总额包括消费者在内地、港澳和海外的总消费额度;选取人均 而非总量 在于,相对 而言,人均 更能反映人们的生活质量和消费水平。本文选取了从 1999 年到 2020 年的时间序列,在数据处理中为了得到平稳序列对时序数据采取了对数化的处理,这样也并不改变时序数据本身的特征,为了消除时间序列中存在的异方差,本文在做实证分析时采用各变量的对数值。 4.2 模型选取。 通过对原始数据的初步判定,我们能够以为奢侈品消费与经济增长之间是有联络的,但是很多学
3、者在基于传统的西方经济学理论研究中,分析奢侈品消费与经济增长的关系往往是单方面的,他们通常比拟关注的是奢侈品消费对经济增长的促进作用,而没有牵涉到奢侈品消费与经济增长之间双向影响的研究。由于VAR模型对于互相关联的时间序列系统是有效的预测模型47,因而,本文通过采用VAR模型分析方式方法,利用1999-2020年奢侈品国内消费总额作为奢侈品消费指标,人均作为经济增长指标来考察奢侈品和经济两个时间序列之间的关系。VAR模型的表示出式。 4.3 模型构建。 4.3.1 单位根检验。 建立VAR模型首先要进行单位根检验,只要平稳序列或者是序列式同阶单整并通过协整检验的情况下才能够建立VAR模型,本文
4、采用的是单位根检验中的ADF检验。由于时间序列通常是不平稳的,为了避免由于各指标具有一样时间变化趋势而造成的 伪回归 ,首先,对牵涉的相关变量运用ADF方式方法进行单位根检验,以检验样本序列的平稳性。为了避免异方差,对人均和奢侈品国内消费总额取自然对数并命名为:LN、LNLC,单位根检验结果。 LN和LNLC是不平稳序列,但是经过二阶差分之后,LN的ADF检验统计量的绝对值3.67大于5%临界值的绝对值3.14,LNLC的ADF检验统计量的绝对值3.7大于5%临界值的绝对值3.14,由此能够得出的结论是,和LC固然是不平稳时间序列,但是经过二阶差分之后的D2LN和D2LNLC是平稳的。因而,原
5、时间序列知足二阶单整,需要进行协整关系检验。 4.3.2 协整检验。 为了验证两个变量能否协整,本文采用了Johansen检验方式方法。 在5%显着性水平下,特征值迹检验和最大特征值检验结果表示清楚,在5%水平下,模型的两个变量之间存在两个协整向量,因而是有协整关系的,这就充分讲明人均和奢侈品消费总量之间具有长期稳定的关系,能够进行格兰杰因果关系检验和建立VAR模型。 4.3.3 格兰杰因果关系检验。 协整检验固然能够证明不平稳序列的各个变量能否存在着长期稳定的关系,但是这并不代表各个变量之间存在一定的因果关系。格兰杰因果检验是一种用于检验序列X和序列Y到底哪个序列才是另一个序列的产生原因的方
6、式方法。格兰杰检验的本质是检验当一个变量的滞后值被代入方程后能否能够明显的提高另一个变量的被解释程度,要是能够明显提高,则称该变量是另一个变量的格兰杰原因。因而,究竟经济增长与奢侈品消费之间能否存在因果关系,能够用格兰杰因果关系检验得出结论。 格兰杰检验结果。 因果关系检验结果表示清楚:在5%显着性水平上,滞后期数为2和3时,人均与奢侈品消费不存在因果关系;滞后期为1时,经济增长是奢侈品消费的格兰杰原因。 讲明在奢侈品消费市场发展的初期,经济的增长是促进奢侈品消费的原因,但是随着消费者消费行为的日趋成熟和消费观念的转变,经济增长不再是奢侈品消费的原因。 4.3.4 向量自回归模型的构建。 尽管
7、奢侈品消费和人均是非平稳时间序列,但是两个变量都是二阶单整的,并且通过了协整检验,因而,能够建立VAR模型。建立VAR模型之前要明确滞后阶数的大小,滞后阶数太小,残差可能存在自相关,致使参数估计的非一致性;滞后阶数过大,待估参数多,严重降低了自由度,直接影响模型参数估计的有效性。滞后阶数确实定。 根据AIC和SC准则,能够得到滞后阶数为1.确定滞后阶数之后能够对奢侈品消费和经济增长两变量之间建立VAR1模型。接下来验证VAR1模型的稳定性。 当 D2LN 和 D2LNLC 为内生变量时,全部根的倒数值小于 1,即都在单位圆内部,因而,能够断定我们所建立的 VAR 模型是稳定的。 VAR 模型对
8、单个参数估计值的解释比拟困难,由于 VAR 模型是稳定的,对于某些结果,比方脉冲响应函数的标准误差是有效的。因而,我们能够采用广义脉冲函数和方差分解用于变量间的动态构造分析。 1广义脉冲响应函数分析。广义脉冲响应函数描绘叙述了内生变量在遭到一个标准差大小的冲击后的变化反响。对D2LN和D2LNLC进行脉冲函数分析,能够得到经济增长对奢侈品消费的反响以及奢侈品消费对经济增长的反响。中间的实线代表脉冲响应函数,表示给解释变量一个冲击之后,被解释变量是怎样变化的。上下的虚线代表两倍标准差的偏离线,横轴为冲击的滞后期,纵轴代表响应数。 左下角的图为经济增长对奢侈品消费的反响,经济增长在遭到奢侈品消费一
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