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论文:京九铁路与江西经济增长的协整分析

发表时间:2015/5/11 17:05:05
目录/提纲:……
一、引言
图一、江西省铁路规划示意图
二、协整分析
(一)数据和指标
(二)相关性检验
表一、变量的配对相关系数
(三)单位根检验
表二、ADF单位根检验结果
(四)Granger因果检验
表三、Granger因果检验结果observes:17lag:3
(五)协整检验
表四、协整检验的结果
(六)向量误差修正模型(VEMC)
图四、残差序列分布点图
……
论文:京九铁路与江西经济增长的协整分析

摘要:京九铁路的开通运营为江西经济的发展带来了新的契机和动力,本文通过对江西省经济总量指标与该省铁路运输部门各相关变量指标所做的协整分析,进一步证实:京九铁路与江西经济增长之间存在着长期稳定的作用机制。而且在短期内,协整关系、前一期的经济增长量和铁路客运量的变化都对铁路货运量的波动产生着显著的影响。

关键词:京九铁路;江西;经济增长;协整分析

一、引言

铁路的技术经济特点和我国的基本国情,决定了在我国的交通综合运输体系中铁路运输占有重要的地位。_至九龙的京九铁路,是我国铁路建设史上规模最大、投资最多、一次建成铁路最长的第四条南北铁路大干线。京九铁路位于京沪、京广两大干线之间,是国家“八五”期间的重点建设项目。京九铁路于1993年全面开工,1995年11月全线铺通,1996年边配套、边分流。提前4个月完成站前收尾、站后配套任务,于同年9月1日开通运营,办理客、货运输业务。它全长2381公里,加上天津至霸州、麻城至武汉两条联络线共长2536公里。京九铁路起自_西客站,途经大兴、霸州、衡水、聊城、荷泽、商丘、阜阳、麻城、九江、南昌、吉安、赣州、河源、惠州、深圳到香港九龙,由北向南跨越京、津、冀、鲁、豫、皖、鄂、赣、粤、港等九
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成前后各10年即1986年—2005年(20年间)的时间序列数据,所需数据均来自历年《江西省统计年鉴》。本文建立的变量指标分别有:实际国内生产总值GDP、铁路客运量VPT、铁路货运量VFT、铁路旅客周转量TPT和铁路货物周转量TFT。为了消除时间序列中的异方差现象,对以上变量指标分别取对数,由此产生的为本文所采用的变量指标依次为:LGDP、LVPT、LVFT、LTPT和LTFT。需要说明的是,本文中所进行的各项检验都是通过Eviews5.0软件来完成的。

(二)相关性检验
在进行正式的协整检验之前,我们有必要明确各变量指标之间是否存在相关性关系,以下便是其配对相关系数矩阵列表。

表一、变量的配对相关系数
LGDP LVPT LVFT LTPT LTFT
LGDP 1 0.8540 0.8859 0.9653 0.9627
LVPT 0.8540 1 0.8703 0.9495 0.8949
LVFT 0.8859 0.8703 1 0.8969 0.8232
LTPT 0.9653 0.9495 0.8969 1 0.9809
LTFT 0.9627 0.8949 0.8232 0.9809 1

由上表分析可知,各变量指标之间的相关性是较为显著的,尤其是实际国内生产总值LGDP与旅客周转量LTPT和货物周转量LTFT之间的相关性,客运量LVPT和旅客周转量LTPT之间的相关性以及旅客周转量LTPT和货物周转量LTFT之间的相关性都是很显著的。说明,对以上变量指标进行后续的分析是有意义的。

(三)单位根检验
传统的计量经济学都是以假设序列的平稳为前提的,然而在实际问题的分析中,所涉及的变量往往是非平稳的。在统计学意义上,平稳序列是指均值为0或常数,协方差只与时间间隔有关的一个随机过程。当变量序列为平稳序列时,我们将它表示为I(0)序列。当变量序列为非平稳序列,但经过d阶差分后变为了平稳序列,我们就将它表示为I(d)序列。在实际的研究中,变量序列具有不同程度的相关性,而假定它们不相关是一个很强的条件,但通过弱化这一条件即校正残差的相关性能有效地提高检验的有效性,这便是ADF单位根检验即本文所采用的方法。通常,其检验方程为以下三个方程之一:
(1)
(2)
(3)
H0 : δ= 0 , HA : δ≠ 0
与方程(1)相比,方程(2)中增加了截距项,而方程(3)中增加了截距项和时间趋势项。以上方程中残差项的加入主要是为了校正相关性,滞后阶数的确定不仅要为该目的服务,而且也要尽可能减少信息的损失。在现实的分析中,关于滞后阶数的确定,本文采取了两种方法。一是渐进t检验,即对较大的滞后阶数p,用t检验确认ξp-1是否显著。二是基于最小信息准则(AIC)来确定滞后阶数,即选取较大的滞后阶数,计算出相应的AIC,然后减少滞后阶数直到AIC达到最小,并由此确定最终的滞后阶数p 。关于选哪一个方程作为估计模型,本文采用观察变量序列数据图形变化趋势的方法。
对于变量LGDP、LVPT、LVFT、LTPT和LTFT而言,它们的图形轨迹有较明显的时间趋势,所以我们设定其ADF检验为含截距,但含或不含时间趋势项。如图二所示。类似地,对于所有变量的二阶差分而言,其图形轨迹都属于随机行走,所以我们设定它们的ADF检验为含截距(或不含截距),但不含时间趋势项,如图三所示。最后,ADF检验的结果如表二所示。

图二、变量的数据图 图三、变量的二阶差分数据图

表二、ADF单位根检验结果
variables ADF test statistic  Prob.* Test critical values: conclusion

1% level 5% level 10% level
LGDP -6.4607 0.0000 -2.7175 -1.9644 -1.6056 I(2)
LVPT -4.3382 0.0002 -2.7081 -1.9628 -1.6061 I(2)
LVFT -2.5611 0.0150 -2.7550 -1.9710 -1.6037 I(2)
LTPT -4.6393 0.0001 -2.7081 -1.9628 -1.6061 I(2)
LTFT -4.6364 0.0001 -2.7175 -1.9 ……(未完,全文共10278字,当前仅显示2444字,请阅读下面提示信息。收藏《论文:京九铁路与江西经济增长的协整分析》