我国经济增长与通货膨胀关系的研究学士学位论文.doc

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1、分类号：F015 U D C：D10621-402-(2009) 4564-0密 级：公 开 编 号：2005201048成都信息工程学院学位论文我国经济增长与通货膨胀关系的研究论文作者姓名：申请学位专业：统计学申请学位类别：经济学学士指导教师姓名（职称）：论文提交日期：毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个

2、人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发

3、表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日我国经济增长与通货膨胀关系的研究摘 要近几年来随着中国经济与世界经济的接轨，

4、我国的经济发展以及人们的生活水平在不断的提高，而通货膨胀一直以来都作为衡量一国宏观经济运行是否稳定和健康的重要指标。因此，经济增长与通货膨胀之间的关系就一直深受关注。本文从通货膨胀与经济增长的理论关系着手，采用我国的实际年度数据围绕国内生产总值指数、居民消费价格指数和商品零售价格指数的宏观经济变量进行了一系列的实证分析，其中通过单位根检验得到它们是平稳序列，再根据协整检验得到彼此存在明显的协整关系，从而构造误差修正模型，最后再通过Granger因果关系检验得出经济增长与通货膨胀存在单向因果关系，即经济增长影响通货膨胀变化的原因。这些结论说明了两者是相互影响的紧密关系，结合我国宏观经济现状，就要

5、正确处理好他们之间的关系，逐步调整我国的供求，使宏观经济保持平稳较快发展。关键词：通货膨胀；经济增长；协整检验；单位根检验；误差修正模型；Granger因果关系检验Study on the relationship between Chinas economic growth and inflationAbstractRecent years, Chinas economy and the world economy has been linked together, Chinas economic development and peoples living standards has be

6、en increasing all the time, and inflation has been treated as a measure of whether a countrys macroeconomic is of stability and as an important indicator of health. As a result, the relationship between the increasing of the economy and inflation rate has become the focus. This article starts with t

7、he conception of inflation and economy growth , using Chinas actual data around the annual gross domestic product, the consumer price index and retail price index to a series of macroeconomic variables of the empirical analysis, through the unit root test, gets a smooth sequence. Through the co-inte

8、gration test, gets a significant cointegration relationship of each other, then structure the error correction model. Last but not the least, through Granger causality test, reached a one-way causal relationship between Economic growth and inflation-the reason why economy growth effect inflation rat

9、e.These findings illustrate the impact of the two are closely related to each other. With the status quo of Chinas macro-economic, we need to deal with their relationship in a proper way, and adjust our supply and demand gradually, so that to maintain stable and rapid development of macroeconomic.Ke

10、y words: Inflation; economy growth; Cointegration Test; Error Correction Model; Granger causality test目 录论文总页数：22页1 引言11.1 课题背景11.2 国内外研究现状11.2.1关于通货膨胀11.2.2关于经济增长11.2.3 对于我国经济增长与通货膨胀关系的研究21.3 本课题研究的意义31.4 本课题的研究方法41.4.1单位根检验方法51.4.2协整检验方法51.4.3 建立误差修正模型51.4.4 Granger因果关系检验方法62.经济增长与通货膨胀关系的实证研究62.1指

11、标的选取62.2 资料来源-数据列表72.3 作图观察72.4 建立模型，实证分析92.4.1变量的平稳性检验92.4.2 变量协整关系的检验102.4.3 构建误差修正模型132.4.4 Granger 因果关系检验14结 论18参考文献20致 谢21声 明221 引言1.1 课题背景经济增长和通货膨胀是现代宏观经济运行的两大主题，这两者的关系如何，如何协调以达到既定的目标，是各国政府制定经济政策的着眼点。实现经济增长、维持物价稳定是所有国家宏观经济政策的重要目标。改革开放以来,我国经济进入了一个快速成长期，经济增长速度持续保持在两位数以上；但另一方面，通货膨胀问题日益突显了出来，成为今后一

12、个相当长时期困扰我国的严重问题。近几年来,在我国经济高速增长的同时，以农副产品为主的消费物价指数也开始持续上升，进入2007年，以猪肉、食品油为代表的农副产品价格的大幅上涨，使人们普遍感受到了通货膨胀的压力。因此，认真的研究经济增长和通货膨胀之间的关系是有必要的，这不仅是判断我国经济周期态势、经济增长趋势的重要依据，同时对于分析和制定宏观经济政策机制也具有十分重要的现实意义。1.2 国内外研究现状1.2.1 关于通货膨胀通货膨胀是指货币供应量超过商品流通实际需要量而引起货币贬值、物价普遍上涨的经济现象。从动态来看,通货膨胀是货币流通量与货币必要量对立统一运动的一种表现形式。按照通货膨胀的表现程

13、度划分，一般将通货膨胀分为温和通货膨胀、急速的通货膨胀和恶性的通货膨胀。如果物价指数（如消费价格指数CPI）连续半年或几个季度上升，就可以认为经济出现了通货膨胀（孙宇晖、刘静暖，2007）。关于通货膨胀的形成原因，西方经济学界一直没有达成共识，主要分成三大学派：货币学派认为，通货膨胀在本质上是一种货币现象，同时市场具有内在的稳定性，不需要政府运用宏观经济政策人为地调节通胀率；凯恩斯学派则认为，现实经济是高度不稳定的，劳动力市场是通货膨胀的源泉，并推导出了著名的菲利普斯曲线；结构学派不从狭义上研究通货膨胀问题，它试图从各部门经济生产率不一致来解释西方国家中价格上涨的长期趋势，认为由此造成了通货膨

14、胀。三种通货膨胀的理论学派都曾很好地解释各自时期的通货膨胀问题，成为宏观经济管理的理论依据，但是它们都没有成为治理通货膨胀的灵丹妙药。1.2.2关于经济增长经济增长是指后期的国民经济产出量在规模上比前期增加，以价值量衡量，就是后期的国内生产总值或国民收入及国民人均收入在数量上比上期增加。它通常被定义为产量的增加。一个国家的经济增长表明一个国家经济实力的增强，取决于其生产物品与劳务的能力，也就是劳动生产率。决定劳动生产率的四大要素为物质资本、人力资本、自然资源和技术知识。此外还包括制度改革、规模经济和要素流动等。而人均产量的增长则能反映一个国家的居民生活水平的提高。我国2006年GDP在世界排名

15、已经位于第四，但由于人口基数大，而且人口增长较快，人均GDP水平并不高，党的十七大纠正以往片面强调经济总量增长的观念和做法，就是为更重视居民生活质量与生活水平的提高（孙宇晖、刘静暖，2007）。各国经济学家对经济增长因素分析的研究成果很多，要素增长率中知识发展和技术进步多起的作用约占2/3，是最重要的经济增长因素。对于不发达国家，因为结构变动缓慢，传统的生产技术和生产组织方式会阻碍经济增长，同时，消费水平低，也不能形成对经济增长的强有力刺激。1.2.3 对于我国经济增长与通货膨胀关系的研究基于中国经济运行过程中出现的通货膨胀与经济增长之间的关系，人们得出了一个经验，即中国经济增长速度只要连续两

16、年超过10%，则必然会出现明显的通货膨胀（黄丞、何苇，1996）。国际上对经济增长与通货膨胀之间关系的研究，更多的是从通货膨胀对经济增长的影响这一角度出发的（Gregory D，1996），20世纪80年代广东省经济增长与通货膨胀之间的关系表明，物价总水平上涨短期内有助于经济增长，但连续上涨却会降低经济增长率（钟剑虹，1994）。在实证研究方面，采用小样本因果关系检测模型，可以得出通货膨胀会抑制经济增长的结论，而过快的经济增长必然加剧通货膨胀（张明玉，1999）。也有研究认为，在中国转轨时期，通货膨胀对经济增长有明显的促进作用，因为中国经济增长不仅没有带动通货膨胀率的上升，而且有降低通货膨胀的

17、作用(吕胜利，1996)。从经济增长对通货膨胀的影响这方面，基于中国的高经济增长往往伴随着高通货膨胀这一事实，许多研究注重探讨造成这一现象的原因，基本结论是粗放式经济增长、投资结构不合理、投资效率低以及消费基金膨胀等。改革开放以来，尽管综合要素的生产贡献份额在提高，但总体上说，经济增长方式依然是粗放型，正因为如此，较高的经济增长往往会伴随着通货膨胀（许永兵，1998）。具体而言，投资规模过大导致通货膨胀的机理体现在，一旦投资规模突破了一定的数量限界，就会对货币流通量的增大起到一种强烈的推动作用，因为投资会创造需求，当投资增加后，一定时期内社会总产品的需求也会增加(范王榜、曹辉，1995)。实证

18、研究方面，若是以月度数据去定量地分析经济增长与通货膨胀之间的关系，通过Granger检验可以发现，通货膨胀率的趋势成分和波动成分对于GDP增长率中的相应成分都有显著Granger影响，在反向影响关系上，则是增长率的趋势成分对于通货膨胀率的趋势成分有显著Granger影响(刘金全、谢卫东，2003)。也有研究认为，中国的经济增长并不构成通货膨胀的原因。以1985-1996年的年度数据为基础，通过Granger检验发现经济增长不构成通货膨胀的原因，但若是以经济增长率和通货膨胀率的变化率(实际上就是采用一阶差分)为基准进行Granger检验，则经济增长率的升降构成通货膨胀率升降的原因(糜仲春、顾荣芳

19、，1998)。同样采用年度数据，经检验, 1978-1996年期间，高通货膨胀率并不归因于经济增长，或高经济增长并不必然伴随高通货膨胀(万世平、舒元，2001)。早期一项基于国际货币基金组织(IMF)48个成员国家的相关数据而对经济增长与通货膨胀关系的研究表明，无论是通货膨胀还是通货紧缩，都不利于实际产出的增长（Dorrance G. S.，1963）。另外，现有的文献主要是从两个方面来研究经济增长和通货膨胀关系的，一方面是研究通货膨胀对经济增长的影响，得出的基本结论是通货膨胀与经济增长呈负相关，即通货膨胀会对经济增长产生不利的影响。（钟剑虹，1994）在研究80年代广东通货膨胀和经济增长中表

20、示，通货膨胀的连续上涨对于经济增长是不利的。也有研究认为，中国现在正处于经济转轨时期，通货膨胀对于经济增长具有明显促进作用，在中国经济高速增长中不但没有带动通货膨胀，而且有降低通货膨胀的作用（吕胜利，1996），但是从经验的角度来看，比较理想的价格上涨率在每年1-3的水平之间，过高的通胀率对于经济的影响是明显的不利。还有关于研究经济增长对通货膨胀影响的，基于中国现正处于经济转型期，各种研究在探讨经济增长导致通货膨胀产生的深层次原因，基本的结论是中国经济粗放式的增长、投资结构的不合理、投资效率低下、消费低迷和外贸顺差过快导致外汇储备过多等原因。客观上讲，尽管我国近几年来节能减耗等有了明显的改进，

21、中央在十一五期间就明确表示要降低20的能源消耗，但是，我国粗放型的经济增长方式还依然存在，所以经济增长往往伴随着通货膨胀（许永兵，1998）。在实证方面，通过月度数据分析经济增长和通货膨胀之间关系，在Granger检验中发现通货膨胀趋势成分和GDP增长中的相应成分互为Granger因果关系（刘金全、谢卫东，2003），表明通货膨胀会影响经济增长，经济增长也影响通货膨胀。但也有研究认为，中国的经济增长并不构成通货膨胀的原因，采取年度数据对于1978至1996年，高通货膨胀并不归因于高速的经济增长（万世平、舒元，2001）。1.3 本课题研究的意义2009年我国经济保持快速增长、金融保持平稳运行所

22、面临的国际和国内的困难较多，而通货膨胀压力较2008年明显减轻，甚至存在通货紧缩的可能。受到国际金融危机所带来的影响，经济增长进一步放缓，总需求减弱。从目前来看，需求变化是影响当前物价波动的主导因素。2009年，我国总需求将进一步减弱。首先，世界经济低迷，我国出口将大幅下滑。其次，出口和房地产投资引擎熄火，我国市场自主性投资将快速下降，而政府为刺激内需确定的到2010年底4万亿投资由于缺乏足够的项目储备和论证，短期内难以快速落实，也就难以完全弥补市场性投资减少带来的空缺。另外，我国经济体系中一直存在着比较严重的产能过剩问题。自2008年下半年以来，世界经济和我国经济同时快速下滑，国外和国内需求

23、萎缩“双碰头”，2009年产能过剩问题将再次变得严峻。按目前的情况来看，预计2009年CPI将持续保持低水平状态。在我国计算CPI的商品篮子中，食品所占权重最大，超过30%，远高于居住、衣着、交通通讯、医疗保健等所占比重。因此，CPI对食品价格的变动最为敏感。而食品价格自2008年3月份起就开始逐月价格回落。2008年7月份以来国际大宗商品价格的快速跳水是对世界经济增长放缓的正常反应，但由于前期国际大宗商品价格过快上涨，积累了一定的泡沫，全球金融风暴中的去杠杆化过程引发了泡沫的破裂，从而放大并加速了其价格的下降。2009年国际大宗商品价格不排除出现间歇性小幅反弹的可能，但由于2009年世界经济

24、面临衰退，基本面因素决定了国际大宗商品价格在2009年将继续维持低位。长期以来中国经济与世界经济接轨，受外部影响的冲击会不断加大，并会在较长时期内都面临着较大的通货膨胀压力，而中国通胀的最终解决有待于世界通胀的缓和。世界通胀的缓和将是一个较长时间，所以中国反通胀的核心就是要处理好经济增长与通胀的关系，切实提高社会承受通胀的能力，密切关注世界形势，逐步调整我国的供求，使宏观经济保持平稳较快发展。要协调以达到既定的目标，即当前的宏观目标，就要先清楚的知道经济增长跟通货膨胀的基本含义，经济增长与通货膨胀之间究竟怎样的相互影响，再对经济增长与通货膨胀的关系进行深入的研究。20年来的改革开放实践也告诉我

25、们：通货紧缩会对我国的GDP的增长产生负面影响，随着近来一些国家的新态势的出现，通货膨胀与经济增长之间的关系越来越值得我们去研究。1.4 本课题的研究方法论文在坚持和落实科学发展观的前提下，采用理论研究与实证研究、定性与定量分析、文字叙述与图表说明相结合的方法，对我国经济增长与通货膨胀的关系进行深入细致的探讨。采集近几年来通货膨胀与GDP增长数据, 作为样本空间来分析通货膨胀与经济增长的关系。利用自协整与误差修正模型对GDP增长、物价水平进行了分析。数据来自中国统计年鉴相关资料, 用居民消费价格指数（CPI）来计算通货膨胀，通货膨胀没有单独性的确实量测法，消费者物价指数（CPI）测量由“典型消

26、费者”所购物品之价格，在许多工业国家中，该指数的年度性变化百分比为最通用的通货膨胀曲线报告。 因此本文用居民消费价格指数（CPI）反映通货膨胀的水平，并且添加了一组商品零售价格指数（RPI）序列来对比分析；用国内生产总值指数表示经济增长变量。1.4.1单位根检验方法我们在实际中遇到的时间序列数据可能只有极少属于平稳序列，而平稳性在计量经济建模中具有重要地位，因此有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化，也就是说，生成变量时间序列数据的随机过程的特征不随时间变化而变化。检验平稳性的方法，我们采用单位根检验，即针对宏观经济数据

27、序列、货币金融数据系列中是否具有某种统计特性而提出的一种平稳性检验的特殊方法。本文采用ADF法检验各变量的平稳性。1.4.2协整检验方法在实证研究中，大多数的宏观经济变量，如收入、消费、价格水平、汇率等都是非平稳的或带趋势的，以此通常的办法就是对随机游走变量进行差分使其变换为平稳序列，因为当两个变量均为非平稳时间序列时，这两个变量所进行的回归将可能导致伪回归现象，这是由于传统的显著性检验所确定的变量间的关系，在事实上是不存在的，这也是利用单位根检验时间序列是否平稳的原因之一，但是这种方法可能导致所研究变量间长期关系信息的损失，因此，另一种方法就是协整方法。协整方法的具体思想是基于这样的认识：当

28、所研究的变量都是随即游走的，但存在一组不全为零的实数a1,a2,ap，使得这些变量间的线性组合且可能时平稳的。例如，变量Xt和Yt是随机游走的，但它们的某种组合如Zt=Xt-a1Yt却可能是平稳的。这种情况下，我们则称Xt和Yt是协整的，a1为协整参数。这样我们可能通过X对Y的回归，运用OLS法得到a的估计，而且这个估计具备一致性；若Xt与Yt为不可协整时；若Xt与Yt为不可协整时，a的估计则不是一致估计，而是伪回归的结果。1.4.3 建立误差修正模型协整与误差修正模型(ECM)是一种具有特定形式的计量经济模型，其基本思路是，若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定的关系，而这种长

29、期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下的以维持。它将经济变量之间的关系分成长期均衡关系与短期波动关系，其中长期均衡关系具有决定意义，而短期波动关系则更多地考虑到经济变量的扰动性。这种方法在近些年国内经济研究领域得到了广泛的应用。随着经济计量技术的进展，越来越多的经济计量方法得以推出其中一个最为突出的方面体现于时间序列的平稳性。传统方法对于时间序列的平稳性没有严格的要求，它假定时间序列是平稳的，而ECM模型的一个显著特点，恰恰就是严格要求时间序列的平稳性。研究表明，就预测的效果而言，ECM模型通常比VAR或BVAR模型有着更好的效果，因为ECM模型的误差更小。1.4.4 Granger因果关系

30、检验方法计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。假设两个变量，GDP和M，各自都有滞后的分量GDP(-1)、GDP(-2)、,M(-1)、M(-2)、。显然这两个变量都存在着相互影响的关系，究竟是M引起GDP变化，还是相反，或者两者之间互相影响存在反馈，即相互影响，因此，研究变量间因果关系是有必要的。一般而言，在进行Granger因果关系检验时，通常对不同的滞后长度分别进行试验，以确信因果关系检验中的随机误差不存在序列的相关来选取适当的滞后长度。2.经济增长与通货膨胀关系的实证研究2.

31、1指标的选取本文使用1988年到2007年20年间的通货膨胀与经济增长的时间序列数据，作为样本空间来分析通货膨胀与经济增长的关系。原始数据来自于各年度的中国统计年鉴。对于经济增长，我们用国内生产总值指数（GDP）有关数据来衡量我国的经济增长状况，当然也有采用GNP或者工业总产值的，在进行不同国家之间比较研究的时候甚至有研究采取人均GDP，以消除人口增长因素。本文采用大多数研究中常用的GDP指数作为经济增长的度量指标。对于通货膨胀的衡量，也有多个指标可供选择，常用的是居民消费价格指数（CPI），此外也有用全国物价总水平，PPI以及GDP/GNP平减指数的。考虑到通用性，特别是考虑到中国现阶段基础

32、产业相对薄弱，以CPI作为通货膨胀的衡量，因其更加贴近与居民生活息息相关的物价水平，所以更能体现这一特征。但是如果只用一个指标与GDP进行分析，显得过于单一，为了让我们的分析结论更具真实可信性，还增加了商品零售价格指数（RPI）与GDP进行分析比较。其中，居民消费价格指数与商品零售价格指数是有所不同的：商品零售价格指数是从卖方角度观察商品零售价格变动情况, 说明价格变动对卖者的影响，分析供求关系，核算商业经济效益和经济规模；而居民消费价格指数则是从买方角度观察居民生活消费品零售价格和服务项目收费变动情况, 说明价格变动对居民(购买者)生活的影响，分析货币购买力之强弱，是反映通货膨胀的重要指标，

33、是世界各国政府和居民都很关注的价格指数。本文采用四组时间序列对我国经济增长与通货膨胀的关系进行实证分析，包括居民消费价格指数、商品零售价格指数和两组不同的国内生产总值指数。2.2 资料来源-数据列表表1 1988-2007年的中国经济增长与通货膨胀年 份国内生产总值指数GDP1（按当年价格计算 上年=100）国内生产总值指数GDP2（按可比价格计算上年=100）居民消费价格指数CPI（上年=100）商品零售价格指数RPI（上年=100）19881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007

34、124.7113.0109.9116.7123.6131.2136.4126.1117.1111.0106.9106.2110.6110.5109.7112.9117.7114.6115.7117.7111.3104.1103.8109.2114.2114.0113.1110.9110.0109.3107.8107.6108.4108.3109.1110.0110.1110.4111.6111.9111.8118.0103.1103.4106.4114.7124.1117.1108.3102.899.298.6100.4100.799.2101.2103.9101.8101.5104.8118

35、.5117.8102.1102.9105.4113.2121.7114.8106.1100.897.497.098.599.298.799.9102.8100.8101.0103.8本表来源：国家统计局，2008年的中国统计年鉴 2.3 作图观察通过EVIEWS，分别取两组不同的GDP指数，再分别与居民消费价格指数，商品零售价格指数的原始数据做折线图，初步通过图形了解他们之间的关系。图一 年度GDP1与CPI的基本趋势 图二 年度GDP1与RPI的基本趋势图一给出了1988-2007年期间按当年价格计算的中国GDP指数（记为GDP1）与CPI之间的关系，图二给出了1988-2007年期间按当年

36、价格计算的中国GDP指数（记为GDP1）与RPI之间的关系（CPI与RPI按不变价格计算，上年=100）。由上面两个图形的趋势可以看出，经济增长与通货膨胀存在明显的相关性。图三 年度GDP2与CPI的基本趋势图四 年度GDP2与RPI的基本趋势图三给出了1988-2007年期间按可比价格计算的中国GDP指数（记为GDP2）与CPI之间的关系，图四给出了1988-2007年期间按可比价格计算的中国GDP指数（记为GDP2）与RPI之间的关系（CPI与RPI按不变价格计算，上年=100）。从上述图三、图四两个图可以看出经济增长与通货膨胀存在密切的关系，但自1992年以来，两者的相关性就开始有所减弱

37、。2.4 建立模型，实证分析2.4.1变量的平稳性检验为了分析我国经济增长与通货膨胀之间的关系，首先要对时间序列数据的平稳性进行检验。因为现实中的许多经济变量往往不是平稳的时间序列，采用传统的计量经济学方法进行分析容易产生“伪回归”问题，所以要先对变量的平稳性进行检验。首先，为了消除数据中存在的异方差，对所有原始数据取自然对数处理，数据的自然对数变换不会改变原来的协整关系，而且还能使趋势线性化。本文中将取对数后得到的新变量序列记为LNGDP1、LNGDP2、LNCPI和LNRPI，其相应的差分序列记为D(LNGDP1)、D(LNGDP2)、D(LNCPI)和D（LNRPI）。得到结果如下图所示

38、：表2 ADF检验的结果变量ADF临界值（10%的显著水平下）结论LNGDP1-2.829570-2.6608平稳LNGDP2-5.987190-2.6608平稳LNCPI-2.743079-2.6608平稳LNRPI-3.055409-2.6608平稳结果显示，这四组时间序列，即我国1988-2007年度的LNGDP1、LNGDP2、LNCPI、LNRPI原始数据均为平稳序列，根据计量经济学理论，如果所考虑的时间序列同时平稳序列，或同为非平稳序列，则称这些时间序列之间存在显著的协整关系；那么我们就对这些同为平稳时间序列进行单位根检验后的协整关系检验。2.4.2 变量协整关系的检验当检验俩个变

39、量是否存在协整时，可采用EG检验法，因此本文使用Engle-Granger两步法（EG检验）对此进行检验，检验结果显示两者存在协整关系。将四组时间序列两两结合，分别进行两变量协整关系的检验。第一组：LNGDP1与LNCPI的协整关系检验：用OLS法对回归方程：LNGDP1=a+bLNCPI+et进行估计，如下图：表3 OLS法回归结果（LNGDP1与LNCPI）Dependent Variable: LNGDP1Method: Least SquaresDate: 06/06/09 Time: 00:23Sample: 1988 2007Included observations: 20Var

40、iableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.LNCPI0.8326330.1373836.0606710.0000C0.8750870.6405101.3662360.1887R-squared0.671123Mean dependent var4.756630Adjusted R-squared0.652852S.D. dependent var0.067530S.E. of regression0.039788Akaike info criterion-3.515848Sum squared resid0.028496Schwarz criterio

41、n-3.416275Log likelihood37.15848F-statistic36.73173Durbin-Watson stat1.250052Prob(F-statistic)0.000010得到回归方程为： LNGDP1=0.875087+0.832633LNCPI+et输入命令：new series et=resid;对et进行ADF检验，得：表4 et的ADF检验结果变量ADF临界值（10%的显著水平）结论et-4.553643-2.6608平稳由上表可得et是平稳过程，变量LNGDP1、LNCPI是协整关系。两变量间具有长期稳定的关系。第二组：LNGDP1与LNRPI协整关

42、系检验：用OLS法对回归方程：LNGDP1=a+bLNRPI+et进行估计，如下图： 表5 OLS法回归结果（LNGDP1与LNRPI）Dependent Variable: LNGDP1Method: Least SquaresDate: 06/06/09 Time: 01:03Sample: 1988 2007Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.LNRPI0.7729450.1311765.8924420.0000C1.1603760.6103841.9010600.0734R-squa

43、red0.658579Mean dependent var4.756630Adjusted R-squared0.639611S.D. dependent var0.067530S.E. of regression0.040540Akaike info criterion-3.478416Sum squared resid0.029583Schwarz criterion-3.378842Log likelihood36.78416F-statistic34.72088Durbin-Watson stat0.807118Prob(F-statistic)0.000014得到回归方程为： LNG

44、DP1=1.160376+0.77294LNRPI+et输入命令：new series et=resid;对et进行ADF检验，得：表6 et的ADF检验结果变量ADF临界值（10%的显著水平）结论et-5.221583-2.6608平稳由上表可得et是平稳过程，变量LNGDP1、LNRPI是协整关系。两变量间具有长期稳定的关系。第三组：LNGDP2与LNCPI协整关系检验：用OLS法对回归方程：LNGDP2=a+bLNCPI+et进行估计，如下图：表7 OLS法回归结果（LNGDP2与LNCPI）Dependent Variable: LNGDP2Method: Least SquaresD

45、ate: 06/06/09 Time: 01:11Sample: 1988 2007Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.LNCPI0.1055740.0854661.2352690.2326C4.2057920.39846210.555060.0000R-squared0.078147Mean dependent var4.697953Adjusted R-squared0.026933S.D. dependent var0.025093S.E. of regression0.024752Akaike info criterion-4.465151Sum squared resid0.011028Schwarz criterion-4.365578Log likelihood46.65151F-statistic1.525890Durbin-Watson stat0.963397Prob(F-statistic)0.232611得到回归方程为： LNGDP2=4.205792+0.105574LNCPI+et输入命令：new series et=resid;对et进行ADF检验，得：表8 et的ADF检验结果变量ADF临界