计量经济学-通货膨胀影响因素分析

计量经济学

通货膨胀影响因素分析

一．问题的提出

最近几年，国内物价水平飞速上涨，物价的上涨让居民感到越来越大的压力，影响了居民的正常生活和整个社会的稳定，也带给政府很大的压力和负面影响。通货膨胀是不能避免的经济现象，但是必须得尽力减小通货膨胀对经济的冲击，所以找出这些通货膨胀产生的因素是很有必要的。

二．理论综述：

通货膨胀的含义及分类：

指因货币供给大于货币实际需求，也即现实购买力大于产出供给，导致货币贬值，而引起的一段时间内物价持续而普遍地上涨现象。其实质是社会总需求大于社会总供给（供远小于求）。纸币、含金量低的铸币、信用货币，过度发行都会导致通胀。

通货膨胀可分为以下几种类型：

1.按发生原因分

需求拉动型。总需求过度增长引起的通货膨胀。

成本推进型。由于工会力量或行为垄断引起工资水平或利润水平的提高超过物价上涨水平而推动通货膨胀。

结构型。由于部门性经济结构不均衡引起的通货膨胀。

混合型。需求、成本和社会经济结构共同作用引起的通货膨胀。财政赤字型。因财政出现巨额赤字而滥发货币引起的通货膨胀。信用扩张型。指由于信用扩张，即由于贷款没有相应的经济保证，形成信用过度创造而引起的通货膨胀。

国际传播型。又称输入型，指由于进口商品的物价上升，费用增加而引起的通货膨胀。

2.按表现状态划分

开放型。也称公开的通货膨胀，即物价可随货币供给量的变化而自由浮动。

抑制型。也称隐蔽的通货膨胀，即国家控制物价，主要消费品价格基本保持人为平衡，但表现为市场商品供应紧张、凭证限量供应商品、变相涨价、黑市活跃、商品走后门等的一种隐蔽性的一般物价水平普遍上涨的经济现象。

3.按通货膨胀程度划分

爬行式。又称温和的通货膨胀，即允许物价水平每年按一定的比率缓慢而持续上升的一种通货膨胀。

跑马式。又称小跑式通货膨胀，即通货膨胀率达到两位数字，在这种情况下，人们对通货膨胀有明显感觉，不愿保存货币，抢购商品，用以保值。

飚升式。又称恶性通货膨胀，即货币急剧贬值，物价指数甚至可达到天文数字。（二）通货膨胀的衡量指标

1.生产者价格指数 (PPI)

生产者价格指数 (Producer Price Index)，是衡量制造商和农场主向商店出售商品的价格指数。它主要反映生产资料的价格变化状况，用于衡量各种商品在不同生产阶段的成本价格变化情况

2．消费者价格指数 (CPI)

消费者价格指数(Consumer Price Index)，是对一个固定的消费品篮子价格的衡量，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨胀水平的工具，以百分比变化为表达形式。

3.零售物价指数 (RPI)

零售物价指数(Retail Price Index)，是指以现金或信用卡形式支付的零售商品的价格指数。美国商务部每个月对全国范围的零售商品抽样调查，包括家具、电器、超级市场售卖品、医药等，不过各种服务业消费则不包括在内。

（三）通货膨胀的主要影响因素

1、固定资产投资总额。我国当前的总需求增长较快，主要是由投资拉动的，而其中政府主导的投资拉动作用最明显。我国固定资产膨胀主要又表现为一般加工工业投资增长过快，这就造成投资结构向加工工业和非生产性建设倾斜，造成能源、原材料的供应和交通运输极度紧张，增加物价上涨的压力。

2、经济增长（GDP）。经济的增长也会导致通货膨胀，经济增长了对货币的需求就会增加，货币的供给也会相应的增加，所以会给通胀埋下一定的隐患。

3、货币发行量（M2）。为了拉动内需，国家有时会采取适度的货币扩张政策，货币超量供应会使市场购买力大增，此时，如果供应量不能满足增加的需求量，市场只有涨价，这是由价值规律决定的。

4、外汇储备。外债负担过重、外贸逆差过大以及国际市场价格与国内市场价格

相差悬殊可能引起通货膨胀。

5、上一期的零售物价指数。人们往往会根据上一期的物价指数来制定自己当期的消费计划，而且由于物价指数本身存在一定的滞后性，所以它会对该期的通胀造成一定的影响。

三．模型设定

由于固定资产投资、国内生产总值、国内货币发行量和外汇储备这四个因素对物价的影响具有明显的滞后性，因此模型分析时均采用滞后一期的数据。假设采用模型：Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6

其中，Y表示商品零售物价指数RPI，X2表示固定资产投资总额，X3表示国内生产总值GDP，X4表示国内货币发行量M2，X5表示我国外汇储备，X6表示上一期物价指数。我们通过对该模型的回归分析，可以得出各个变量与我国通货膨胀程度的变动关系。

四．数据的收集

通货膨胀程度模型的时间序列表

年份RPI I（-1）GDP(-1) M(-1) F(-1) RPI(-1) 1992 112.81 4860.31 961.1 2299.961 27.081 110.72

1993 114.51 5301.82 1230.42 2676.941 69.861 112.81

1994 117.71 5957.41 1430.11 3193.571 89.012 114.52

1995 128.11 7206.73 1832.91 4442.881 82.21 117.72

1996 135.81 8989.12 2543.21 5198.91 26.441 128.11

1997 145.71 10201.41 3210.62 6720.91 20.721 135.81

1998 172.71 11954.51 3791.71 8330.91 29.232 145.72

1999 203.41 14922.31 4753.82 100099.6 33.721 172.72

2000 207.71 16917.81 4410.42 11949.62 55.52 203.41

2001 213.71 18598.41 4517.1 15293.42 110.931 207.721

2002 225.21 21665.51 5594.51 19349.92 217.122 213.71

2003 254.92 26651.92 8080.12 25402.22 194.433 225.22

2004 310.21 34560.52 13072.31 34879.81 211.992 254.91

2005 356.12 466703 17042.11 46923.51 516.21 310.22

2006 377.82 57494.92 20019.31 60750.51 735.972 356.11 2007 380.81 66850.51 22913.51 76094.92 1050.291 377.82 2008 370.93 73142.71 24941.11 90995.33 1398.91 380.81 2009 359.82 76967.22 28406.21 104498.5 1449.63 370.92 2010 354.41 80579.41 29854.71 119897.9 1546.752 359.81 五．（多元线性回归）模型的估计与调整

1.估计参数

模型的拟合检验用Eviews计量经济学分析软件我们可以得到如下回归分析结果：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/19/13 Time: 22:22

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 10.02243 8.338279 1.201978 0.2508

X2 2.86E-05 2.05E-05 1.396084 0.1861

X3 0.005752 0.001294 4.444092 0.0007

X4 8.25E-05 8.69E-05 0.949842 0.3595

X5 -0.111984 0.014623 -7.657968 0.0000

X6 0.930675 0.068588 13.56914 0.0000

R-squared 0.996214 Mean dependent var 239.0763

Adjusted R-squared 0.994757 S.D. dependent var 102.4683

S.E. of regression 7.419261 Akaike info criterion 7.098125

Sum squared resid 715.5906 Schwarz criterion 7.396369

Log likelihood -61.43219 Hannan-Quinn criter. 7.148600

F-statistic 684.0887 Durbin-Watson stat 1.951189

Prob(F-statistic) 0.000000

根据表中数据，模型估计的结果为

Y=10.35419+2.86E-05X2+0.006585 X3+8.25E-05X4-0.119156 X5+0.924734 X6 （8.338279）（2.05E-05）（0.001294）（8.69E-05）（0.014623）（0.068588）

t=（1.201978）（1.396084）（4.444092）（0.949842）（-7.657968）（13.56914）

R^2=0.9962 Adjusted R-squared=0.9948 F=684.0887

六．（多元线性回归）模型检验

1.经济意义检测

模型估计结果说明，在假定其他定量不变的情况下，当年固定资产投资总额每增加1，商品零售物价指数就会增长2.86E-05;在假定其他定量不变的情况下，当年国内生产总值增加1，商品零售物价指数就会增长0.005752;在假定其他定量不变的情况下，国内货币发行量增加1，商品零售物价指数就会增长8.25E-05;在假定其他定量不变的情况下，我国外汇储备增加1，商品零售物价指数就会减少0.111984;在假定其他定量不变的情况下，上一期物价指数增加1，商品零售物价指数就会增加0.930675。这与理论分析和经验判断相一致。

2.统计检验

1）拟合优度：由表中数据可以得到： R2=0.9955，修正的可决系数为：

【R2】=0.9948,这说明模型对样本的拟合很好。

2）F检验：针对H0：β2=β3=β4=β5=β6=0，给定显著性水平α=0.05，

查t分布表，在自由度为k-1=4,n-k=14的临界值Fα(4,14)=5.885。由表

中得到F=684.0887,由于F=684.0887> Fα(4,14)=5.885,应拒绝原假设H0：

β2=β3=β4=β5=β6=0.说明回归方程显著，即“固定资产投资总额”、“国

内生产总值”、“国内货币发行量”、“我国外汇储备”、“上一期物价指数”等

变量联合起来确实对“商品零售物价”有显著影响。

3）t检验：分别针对H0：βj=0（j=1.2.3.4.5.6）,给定显著性水平α=0.05，查t分布表可得自由度为n-k=13临界值tα/2（n-k）=2.160，由表中数据可得，与β*1.β*2.β*3.β*4.β*5.β*6对应的t统计量分别为1.201978. 1.39608 4.4.444092.0.949842.-7.657968.13.56914,β*3.β*5.β*6绝对值大于tα/2（n-k）=2.160，这说明这三个都应当拒绝H0: βj=0（j=1.2.3.4.5.6）,也就

是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值”（X2）、“我国外汇储备”（X3）、“上一期物价指数”（X5）、“上一期物价指数”（X6）分别对被解释变量“商品零售物价”Y都有显著影响。

七．（多重共线性）模型的估计与调整

OLS回归结果

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 12:29

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 10.02243 8.338279 1.201978 0.2508

X2 2.86E-05 2.05E-05 1.396084 0.1861

X3 0.005752 0.001294 4.444092 0.0007

X4 8.25E-05 8.69E-05 0.949842 0.3595

X5 -0.111984 0.014623 -7.657968 0.0000

X6 0.930675 0.068588 13.56914 0.0000

R-squared 0.996214 Mean dependent var 239.0763

Adjusted R-squared 0.994757 S.D. dependent var 102.4683

S.E. of regression 7.419261 Akaike info criterion 7.098125

Sum squared resid 715.5906 Schwarz criterion 7.396369

Log likelihood -61.43219 Hannan-Quinn criter. 7.148600

F-statistic 684.0887 Durbin-Watson stat 1.951189

Prob(F-statistic) 0.000000

由此可见，该模型R2=0.9962，【R2】=0.9948可决系数很高，F检验值684.0887，明显显著。但是当α=0.05时tα/2（n-k）=t0.025（19-6）=2.160，不仅X2.X4系数的t检验不明显，而且X5系数的符号与预期的相反，这表明可能存在严重的

多重共线性。

计算各解释变量的相关系数，选择X2.X3.X4.X5.X6数据，得到相关系数矩阵X2 X3 X4 X5 X6

X2 1 0.4067951616

470953

0.2674871419

214999

0.2942304852

436413

0.4381171642

654572

X3 0.4067951616

470953 1

0.8605590945

617108

0.9642686873

799114

0.9602964165

933463

X4 0.2674871419

214999

0.8605590945

617108 1

0.8411067494

500712

0.8081380794

442489

X5 0.2942304852

436413

0.9642686873

799114

0.8411067494

500712 1

0.8932454297

110409

X6 0.4381171642

654572

0.9602964165

933463

0.8081380794

442489

0.8932454297

110409 1

由相关系数矩阵可以看出，个解释变量相互之间的相关系数较高，证明确实存在严重共线性。

八．（多重共线性）修正多重共线性

才用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题，分别做Y对X2.X3.X4.X5. X6的一元回归，结果如图所示

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:05

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 212.7359 23.65217 8.994350 0.0000

X2 0.000496 0.000207 2.390029 0.0287

R-squared 0.251505 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.207476 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 91.22117 Akaike info criterion 11.96375 Sum squared resid 141462.1 Schwarz criterion 12.06317 Log likelihood -111.6556 Hannan-Quinn criter. 11.98058 F-statistic 5.712239 Durbin-Watson stat 0.596967 Prob(F-statistic) 0.028699

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:06

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 140.3782 13.08189 10.73073 0.0000

X3 0.009442 0.000912 10.34806 0.0000 R-squared 0.862994 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.854935 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 39.02748 Akaike info criterion 10.26571 Sum squared resid 25893.45 Schwarz criterion 10.36512 Log likelihood -95.52424 Hannan-Quinn criter. 10.28253 F-statistic 107.0824 Durbin-Watson stat 0.193524 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:06

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 161.8888 21.22229 7.628242 0.0000

X4 0.001985 0.000384 5.169919 0.0001 R-squared 0.611234 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.588365 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 65.74239 Akaike info criterion 11.30867 Sum squared resid 73475.05 Schwarz criterion 11.40808 Log likelihood -105.4323 Hannan-Quinn criter. 11.32549 F-statistic 26.72806 Durbin-Watson stat 0.857279 Prob(F-statistic) 0.000077

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:06

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 174.7090 17.54953 9.955196 0.0000

X5 0.155476 0.026191 5.936279 0.0000 R-squared 0.674575 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.655433 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 60.14873 Akaike info criterion 11.13082 Sum squared resid 61503.79 Schwarz criterion 11.23023 Log likelihood -103.7428 Hannan-Quinn criter. 11.14764

F-statistic 35.23941 Durbin-Watson stat 0.213808 Prob(F-statistic) 0.000016

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:07

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 16.31051 10.45685 1.559791 0.1372

X6 0.984591 0.042290 23.28164 0.0000 R-squared 0.969590 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.967802 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 18.38680 Akaike info criterion 8.760444 Sum squared resid 5747.264 Schwarz criterion 8.859858 Log likelihood -81.22421 Hannan-Quinn criter. 8.777269 F-statistic 542.0349 Durbin-Watson stat 0.567808 Prob(F-statistic) 0.000000

其中，加入X6的方程【R2】最大，以X6为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下图所示：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:43

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 20.35245 9.850505 2.066133 0.0554

X2 8.58E-05 4.29E-05 1.999815 0.0628

X6 0.946588 0.043375 21.82334 0.0000

R-squared 0.975671 Mean dependent var 239.0763

Adjusted R-squared 0.972630 S.D. dependent var 102.4683

S.E. of regression 16.95211 Akaike info criterion 8.642600

Sum squared resid 4597.982 Schwarz criterion 8.791722

Log likelihood -79.10470 Hannan-Quinn criter. 8.667838

F-statistic 320.8319 Durbin-Watson stat 1.022770

Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:43

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -7.376208 19.19583 -0.384261 0.7058

X3 -0.002169 0.001493 -1.452766 0.1656

X6 1.189483 0.146867 8.099031 0.0000 R-squared 0.973134 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.969776 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 17.81415 Akaike info criterion 8.741802 Sum squared resid 5077.501 Schwarz criterion 8.890924 Log likelihood -80.04712 Hannan-Quinn criter. 8.767039 F-statistic 289.7770 Durbin-Watson stat 0.837349 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:44

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 12.93087 12.33178 1.048581 0.3100

X4 -0.000102 0.000186 -0.548009 0.5912

X6 1.017065 0.073326 13.87043 0.0000 R-squared 0.970151 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.966420 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 18.77728 Akaike info criterion 8.847111 Sum squared resid 5641.378 Schwarz criterion 8.996233 Log likelihood -81.04756 Hannan-Quinn criter. 8.872349 F-statistic 260.0131 Durbin-Watson stat 0.709531 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 13:44

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -19.33366 10.79756 -1.790558 0.0923

X5 -0.054542 0.012290 -4.437870 0.0004

X6 1.241935 0.064918 19.13069 0.0000 R-squared 0.986369 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.984665 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 12.68904 Akaike info criterion 8.063294 Sum squared resid 2576.188 Schwarz criterion 8.212415 Log likelihood -73.60129 Hannan-Quinn criter. 8.088531 F-statistic 578.8994 Durbin-Watson stat 1.148724 Prob(F-statistic) 0.000000

加入新变量的回归结果

经比较，新加入X5的方程【R2】=0.984665，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X5,再加入其他新变量逐步回归，结果如下图所示：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 14:07

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -13.46816 10.68788 -1.260133 0.2269

X6 1.193962 0.066868 17.85560 0.0000

X5 -0.049510 0.011907 -4.158248 0.0008

X2 5.47E-05 3.11E-05 1.758474 0.0990

R-squared 0.988699 Mean dependent var 239.0763

Adjusted R-squared 0.986439 S.D. dependent var 102.4683

S.E. of regression 11.93281 Akaike info criterion 7.981124

Sum squared resid 2135.879 Schwarz criterion 8.179954

Log likelihood -71.82068 Hannan-Quinn criter. 8.014774

F-statistic 437.4300 Durbin-Watson stat 1.458330

Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 14:07

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 10.35419 8.381962 1.235294 0.2357

X6 0.924734 0.069343 13.33564 0.0000

X5 -0.119156 0.013824 -8.619363 0.0000

X3 0.006585 0.001196 5.505005 0.0001 R-squared 0.995487 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.994584 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 7.540763 Akaike info criterion 7.063188 Sum squared resid 852.9466 Schwarz criterion 7.262017 Log likelihood -63.10028 Hannan-Quinn criter. 7.096838 F-statistic 1102.897 Durbin-Watson stat 2.201400 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 14:08

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -18.51341 10.53433 -1.757436 0.0992

X6 1.221183 0.065033 18.77777 0.0000

X5 -0.062786 0.013407 -4.682951 0.0003

X4 0.000187 0.000137 1.365446 0.1922

R-squared 0.987876 Mean dependent var 239.0763

Adjusted R-squared 0.985451 S.D. dependent var 102.4683

S.E. of regression 12.35955 Akaike info criterion 8.051399

Sum squared resid 2291.378 Schwarz criterion 8.250229

Log likelihood -72.48829 Hannan-Quinn criter. 8.085049

F-statistic 407.4055 Durbin-Watson stat 1.019507

Prob(F-statistic) 0.000000

在X6.X5基础上加入X3后的方程【R2】明显增大，而且各个参数t检验都显著。选择保留X3,再加入其他变量逐步回归，如下图所示：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 14:50

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 11.06297 8.237080 1.343069 0.2006

X6 0.924014 0.067989 13.59055 0.0000

X5 -0.112400 0.014565 -7.716902 0.0000

X3 0.006135 0.001225 5.007503 0.0002

X2 2.55E-05 2.01E-05 1.266621 0.2260 R-squared 0.995951 Mean dependent var 239.0763 Adjusted R-squared 0.994794 S.D. dependent var 102.4683 S.E. of regression 7.393301 Akaike info criterion 7.059960 Sum squared resid 765.2526 Schwarz criterion 7.308496 Log likelihood -62.06962 Hannan-Quinn criter. 7.102022 F-statistic 860.8993 Durbin-Watson stat 2.089663 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 14:51

Sample: 1992 2010

Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 9.489225 8.607225 1.102472 0.2888

X6 0.929919 0.070872 13.12110 0.0000

X5 -0.119459 0.014061 -8.495591 0.0000

X3 0.006331 0.001267 4.998431 0.0002

X4 6.34E-05 8.87E-05 0.715256 0.4862

R-squared 0.995646 Mean dependent var 239.0763

Adjusted R-squared 0.994402 S.D. dependent var 102.4683

S.E. of regression 7.666611 Akaike info criterion 7.132561

Sum squared resid 822.8769 Schwarz criterion 7.381097

Log likelihood -62.75932 Hannan-Quinn criter. 7.174623

F-statistic 800.3673 Durbin-Watson stat 2.083896

Prob(F-statistic) 0.000000

这说明X2.X4引起严重多重共线性，应予以剔除。最后修正严重多重共线性的回归方程为：Yt=10.35419+0.006585X3-0.119156X5+0.924734X6

(1.235294) (5.505005) (-8.619363) (13.33564)

R2=0.995487 【R2】= 0.994584

九．(自相关)模型设定

如图所示，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需采取补救措施。十．自相关问题的处理

Dependent Variable: E

Method: Least Squares

Date: 12/20/13 Time: 20:06

Sample (adjusted): 1993 2010

Included observations: 18 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

E(-1) 0.016841 0.241121 0.069845 0.9451

R-squared -0.000460 Mean dependent var 0.171145

Adjusted R-squared -0.000460 S.D. dependent var 6.442384

S.E. of regression 6.443866 Akaike info criterion 6.618087

Sum squared resid 705.8979 Schwarz criterion 6.667552

Log likelihood -58.56278 Hannan-Quinn criter. 6.624908

通货膨胀影响因素探讨.

通货膨胀影响因素探讨 国外对通货膨胀定标（IT）的理论研究基本可划分为三个阶段：从20世纪80年代末到90年代中期为第一阶段；从20世纪90年代中期到21世纪初期为第二阶段；从2l世纪初到目前止为第三阶段。本文将分别对这三个阶段及我国目前对IT的理论研究情况等进行综述。一、第一阶段：IT理 论的初步形成在这一阶段，实行IT的国家有新西兰、智利、加拿大、以色列、英国、瑞典、澳大利亚、芬兰、西班牙等9个。由于在实践上IT 刚刚兴起，因此理论上对它的研究并不是很多，总的说来，在这一阶段，IT的理论包括基本的概念和技术都不成熟，甚至对通货膨胀目标(inflation target)和通货膨胀定标(inflation targeting)这两个最基本的概念都不加区分。 1.《1989新西兰储备银行法》和《政策目标协议(PTA)1990—03》无疑是IT最重要的文献，两者基本奠定了IT的总体结构框架。(1)《1989新西兰储 备银行法》第8—15条、49条、53条对中央银行目标、独立、责任、透明等方面进行了明确规定，第16—24条规定了新西兰储备银行在汇率政策上的处置权限。该法成为其他国家在修订中央银行法时认真研究和借鉴的主要文献。 (2)根据《1989新西兰储备银行法》，财政部长和储备银行行长签订的关于货 币政策目标的合同也被称为政策目标协议(简称PTA)。1990年3月的PTA又简称PTA(1990-03)。PTA(1990一03)规定价格稳定的具体目标是到1992年底， 通货膨胀率达到0-2％。在货币政策的历史上，PTA(1990-03)是一个具有划时 代的协议，标志着IT这一货币政策框架的诞生。 2.由于IT在9个国家相继得以实施，因此理论界出现了介绍这些国家实施IT情况的文献，这些文献集中反映在由Leiderman和Svensson(1995)编著的《通货膨胀目标》和 Haldane(1995)编著的《钉住通货膨胀》这两本书中。尤其是后者，实际上是1995年英格兰银行举办的有关IT理论研讨会的综述与总结。有关内容包括： IT的目标和信息以及IT的技术问题等。由于IT实施的时间不长，这一 阶段很少有学者对IT的效果进行实证评估。Ammner和Freeman(1995)与Freeman和willis(1995)最先用VAR模型对IT的效果进行了实证研究。他们发现：在新西兰、加拿大和英国，通货膨胀下降得比预计的要显著，表明IT是有效的，但IT的反通货膨胀成本比较模糊；IT增加了货币政策的可信度(长期利率下降)，但这种效应似乎并不长久。二、第二阶段：IT理论基本 定型在这一阶段，IT的实践得到了新的发展，从1997年到2000年相继有捷克、韩国、波兰、墨西哥、哥伦比亚、南非、泰国等8个发展中国家宣布实行IT。实践大大推动了IT理论的进步。在这个阶段，IT理论文献主要围绕以下几个方面展开： 1.IT的定义。(1)框架性定义，也称 实践性定义：IT就是货币当局在公开宣布对一个数值化(点或区间)的通货膨胀率承诺的基础上，货币政策决策行为和公开解释，包括货币政策的独立性、责任性的透明度等方面内容，是“有约束的相机抉择(constrained discretion)。”IT并不是像有的学者和倡导者所主张的那样代表一种坚不可 摧的规则，相反，IT最好被理解成一个框架，其主要优点是增加了政策的透明度和连贯性，相机抉择有所限制，但仍有相当的灵活性(Bernanke和Mishkin，1997)。(2)最简单的IT规则性定义是：货币当局明确宣布一个通货膨胀率作为未来一定时期的货币政策中间目标，中央银行对未来的通货膨胀作出预测，如果预测值大于目标值，则提高利率，如果预测值小于目标值，则降低利

计量经济学习题

《计量经济学》 习题 河北经贸大学应用经济学教研室 2004年7月

第一章绪论 ⒈为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？ ⒉为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的地位是什么？它在经济研究中的作用是什么？ ⒊建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ ⒋计量经济学模型有哪些主要应用领域？各自的原理是什么？ ⒌下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？ ⑴St=112.0+0.12Rt 其中，St为第t年农村居民储蓄增加额（亿元），Rt为第t年城镇居民可支配收入总额（亿元）。 ⑵S t-1=4432.0+0.30R t 其中，S t-1为第（t-1）年底农村居民储蓄余额（亿元），Rt为第t年农村居民纯收入总额（亿元）。 ⒍指出下列假想模型中两个最明显的错误，并说明理由： RS t=8300.0-0.24RI t+1.12IV t 其中，RS t为第t年社会消费品零售总额（亿元），RI t为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t为第t年全社会固定资产投资总额（亿元）。 第二章一元线性回归模型

⒈ 对于设定的回归模型作回归分析，需对模型作哪些假定，这些假定为什么是必要的？ ⒉ 试说明利用样本决定系数R 2为什么能够判定回归直线与样本观测值的拟和优度。 ⒊ 说明利用) (0∧ βS 、)(1∧βS 衡量 ∧ β、∧ 1β对 β、1β估计稳定性的道理。 ⒋ 为什么对 ∧ β、∧ 1β进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒌ 对于求得的回归方程为什么进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒍ 阐述回归分析的步骤。 ⒎ 试述计量经济模型与一般的经济模型有什么不同？ ⒏ 一元线性回归模型有时采用如下形式： i i i X Y μβ+=1 模型中的截距为零，叫做通过原点的回归模型。试证明该模型中： （1） ∑∑=∧ 21i i i X Y X β （2） ∑ = ∧ 2 2 1)var(i X μ σ β ⒐ 下述结果是从一个样本中获得的，该样本包含某企业的销售额（Y ）及相应价格（X ）的11个观测值。 18 .519_ =X ； 82 .217_ =Y ； ∑=3134543 2 i X ； ∑=1296836 i i Y X ； ∑=539512 2i Y （1）估计销售额对价格的样本回归直线，并解释其结果。 （2）回归直线的判定系数是多少？ ⒑ 已知某地区26年的工农业总产值与货运周转量的数据见下表。试作一元线性回归分析，若下一年计划该地区工农业总产值为8亿元，预测货运周转量。

经济学课程论文 通货膨胀对国民经济的影响

《经济学概论》课程论文 2010-2011学年第2学期 题目：通货膨胀对国民经济的影响及治理措施学生姓名： 学号： 院部： 专业： 班级： 任课教师： 二Ｏ一一年 5 月29 日 通货膨胀对国民经济的影响及治理措施

摘要：抑制通货膨胀、物价稳定是全球大多数国家货币政策操作的主要目标。由于通货膨胀不仅扭曲，侵蚀储蓄，抑制投资，促使资本外逃，而且妨碍经济目标的实现和经济增长，甚至还会造成社会混乱和治安不稳定。通货膨胀是宏观经济失衡的一种表现，它对国民经济的影响十分广泛，需要多种措施综合治理。 关键词：通货膨胀；物价上涨；供给需求关系；货币贬值；贫富差距 一、通货膨胀的定义 通货膨胀的定义：在信用货币（包括纸币和电子货币）流通条件下，一定时期内（通常为1年）市场上流通的货币量超过它象征地代表商品和劳务流通所需要的金币量而使单位货币所代表的金币价值量下降的货币经济现象。这一定义，包含以下三层意思：其一，通货膨胀以流通中单位货币所代表的金币价值量为反映载体。这就是说，通货膨胀要通过流通中单位货币所代表的金币价值量程度来反映，只有流通中单位货币所代表的金币价值量下降，才有可能（但不必定）产生通货膨胀；如果流通中单位货币所代表的金币价值量没有下降，则必定没有产生通货膨胀。 其二，通货膨胀是信用货币流通条件下市场上流通的货币量超过它象征地代表商品和劳务流通所需要的金币量时所出现的一种货币经济现象。这就是说，通货膨胀是一种货币经济现象，并且是一种在信用货币流通中所特有的货币经济现象，在金币流通（即不存在信用货币流通）条件下不会发生通货膨胀。同时，这一种货币经济现象，是在市场上流通的货币量超过它象征地代表商品和劳务流通所需要的金币量时才产生的。只有市场上流通的货币量超过它象征地代表商品和劳务流通所需要的金币量，才有可能发生通货膨胀；若市场上流通的货币量没有超过它象征地代表商品和劳务流通所需要的金币量，则没有发生通货膨胀。 其三，通货膨胀是市场上流通的货币量过多而使单位货币所代表的金币价值量下降的一种货币经济现象。在现实货币经济生活中，一方面，市场上流通的货币量、商品价格总额和同名货币流通速度都是在不断运动变化的，市场上流通的货币量与它象征地代表商品和劳务流通所需要的金币量之间的量比关系也在不断运动变化之中，流通中货币量既可能过多也可能偏少。另一方面，单位货币名义上所代表的金币价值量是由国家强制确定的，而单位货币实际上所代表的金币价值量既受国家强制调整比例（币制改革）影响，更受市场上流通的货币量与它所代表的商品和劳务流通所需要的金币量之间的量比关系影响。在市场上流通的货币量没有过多的情形下，因国家调整比例（币制改革）而使单位货币所代表的金币价值量下

近年通货膨胀率与名义利率的关系

请交电子版，发到我邮箱： 近年通货膨胀率与名义利率的关系 （2007年以后的数据开始分析） 2011秋季班赵思怡 关于利率与通货膨胀之间关系的认识一直是货币政策选择的重要的理论基础。也是人们最关心的话题之一，它们之间有怎样的关系？调节利率真的能抑制通胀吗？自2010年以来，为应对通货膨胀，银行利息率也在不断上调，但我国的CPI还是在不断上涨，这是为什么？ 相关概念 名义利率，又称货币利率，它是指没有剔除通货膨胀因素，银行挂牌执行的存、贷款利率。在我国现行利率政策中，名义利率是指由中国人民银行规定的法定存、贷款利率和符合规定的浮动利率。名义利率虽然是资金提供者或使用者现金收取或支付的利率，但人们应当将通货膨胀因素考虑进去。例如，张某在银行存入100元的一年期存款，一年到期时获得5元利息，利率则为5%，这个利率就是名义利率。 通货膨胀率（Inflation Rate），是部分与实际需要的货币量之比，用以反映通货膨胀、货币贬值的程度。以气球来类比，若其体积大小为物价水平，则通货膨胀率为气球膨胀

速度。或说，通货膨胀率为的下降速度。通货膨胀率的计算公式经济学上，以P1为现今物价平均水平P0为去年的物价水平，通货膨胀率= (P1 - P0)/P0。 在这还要了解一下什么是实际利率，实际利率(Effective Interest Rate/Real interest rate) 是指剔除通货膨胀率后储户或投资者得到回报的真实利率。简单的说，实际利率是名义利率剔除通货膨胀因素后的利率水平。 由此从以上对通货膨胀率、名义利率和实际利率的概念和含义，可以得出通货膨胀率与名义利率的关系，即名义利率=实际利率+通货膨胀率，也就是费雪效应（费雪效应是名义利率随着通货膨胀率的变化而变化）。例如，假设一年期存款的名义利率为3%，而CPI通胀率为2%，则储户实际拿到的利息回报率只有1%。 但流行的观点认为二者之间是负相关关系, 加息是一种有效的抑制通货膨胀或经济过热的措施。例如，由于中国经济处于高速增长阶段，很容易引发较高的通胀，而名义利率的提升在多数时间都慢于通胀率的增长，因此时常处于实际利率为负的状态。也就是说，如果考虑通胀因素，储户将钱存入银行最终得到的负回报－亏损，既负利率。负利率环境将诱使储蓄从银行体系流出，刺激投资和消费，很容易引起资产价格的泡沫并有可能进一步推升通胀，央行一般都会通过持续加息的方式来改变经济体的负利率运行状态，抑制通

计量经济学期末考试重点

第一章绪论 1、什么是计量经济学？由哪三组组成？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。 统计学、经济理论和数学三者结合起来便构成了计量经济学。 2、计量经济学的内容体系，重点是理论计量和应用计量和经典计量经济学理论方法方面的特 征 答：1）广义计量经济学和狭义计量经济学 2）初、中、高级计量经济学3）理论计量经济学和应用计量经济 理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验方法，应用了广泛的数学知识。 应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。本课程是二者的结合。 4）、经典计量经济学和非经典计量经济学 经典计量经济学（Classical Econometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 经典计量经济学在理论方法方面特征是： ⑴模型类型—随机模型； ⑵模型导向—理论导向； ⑶模型结构—线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明

确的形式和参数； ⑷数据类型—以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量； ⑸估计方法—仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。 经典计量经济学在应用方面的特征是： ⑴应用模型方法论基础—实证分析、经验分析、归纳； ⑵应用模型的功能—结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展； ⑶应用模型的领域—传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。 5）、微观计量经济学和宏观计量经济学 3、为什么说计量经济学是经济学的一个分支？（4点和综述） 答：（1）、从计量经济学的定义看 （2）、从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看 （3）、从计量经济学与数理统计学的区别看 （4）、从建立与应用计量经济学模型的全过程看 综上所述，计量经济学是一门经济学科，而不是应用数学或其他。 4、理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，确定变量之间的数学关系，拟定模型 中待估计参数的数值范围。 5、常用的样本数据：时间序列，截面，面板（虚变量数据是错的，改为面板数据。主要要求时间数据序列数据和截面数据） 答：1、时间序列是一批按照时间先后排列的统计数据。 要注意问题：

通货膨胀对经济发展的影响

通货膨胀对经济发展的影响 一、通货膨胀的定义 通货膨胀是世界各国普遍存在的经济问题。哈耶克认为：通货膨胀的原意是指货币数量的过度增长，这种增长合乎规律地导致物价的上涨。弗里德曼认为：物价的普遍上涨就叫做通货膨胀。萨缪尔森则加上时期概念，认为通货膨胀的意思是：物价和生产要素的价格普遍上升的时期，面包、汽车、理发的价格上升；工资、租金等等也都上升。罗宾逊夫人以通货膨胀的解释是：由于对国际经济活动的工资报酬率的日益增长而引起的物价直升变动。还有其它种种界定 一个描绘性的现象是大家普遍能够接受的定义是：通货膨胀是商品和劳务的货币价格总水平持续明显上涨的过程，是指纸币的发行量超过商品流通中所需要的货币量而引起的货币贬值、物价上涨的状况。通货膨胀是纸币流通条件下特有的一种社会经济现象。 对于这个定义，还有必要增加几点说明： （1）通货膨胀不是指一次性或短期的价格总水平的上升，而是一个持续的过程。同样，也不能把经济周期性的萧条，价格下跌以后出现的周期性复苏阶段的价格上升贴上通货膨胀的标签。只有当价格持续地上涨作为趋势不可逆转时，才可称为通货膨胀。 （2）通货膨胀不是指个别商品价格的上涨，而是指价格总水平（即所有商品和劳务价格的加权平均）的上涨。 （3）通货膨胀是价格总水平的明显上升，轻微的价格水平上升，比如说0.5%,就很难说是通货膨胀.不过,能够冠以“通货膨胀”的价格总水平增长率的标准到底是多少，取决于人们对通货膨胀的敏感程度，是一个主观性概念。

二、通货膨胀的成因 纸币是一种纯粹的货币符号，没有价值，只是代替金属货币执行流通手段的职能；纸币的发行量应以流通中需要的金属货币量为限度，如果纸币的发行量超过了流通中需要的金属货币量，纸币就会贬值，物价就要上涨。因此，纸币发行量过多引起的货币贬值、物价上涨，是造成通货膨胀的直接原因。虽然，许多学者认为通货膨胀总是纸币发行过多引起的，只要采取断然措施，将流通中货币量大减少，使每种货币代表的金量不断增加，以致逐渐恢复到其所代表的原有价值水平，则通货膨胀自然消除，通货膨胀引起的一系列问题也自然解决，但现代经济中，货币与金属必要量的直接联系已被切断，“流通中的必要金属货币量”这个概念只具有理论上的意义，无法实际测度；对付所有通货膨胀一律采取紧缩政策，有时收效甚微，甚至可能出现“滞胀”。对通货膨胀的成因作进一步的分析，有助于理解通货膨胀过程中的各种现象和制定适当的消除通货膨胀的措施。 三、通货膨胀的特点 （1）纸币因发行过多而急剧贬值。在流通中所需的金属货币量已定的情况下，纸币发行越多，单位纸币所能代表的金属货币量就越少，纸币的贬值程度就越大。 （2）物价因纸币贬值而全面上涨。纸币贬值率越高，物价上涨率也就越高。 四、通货膨胀的类型 （1）需求拉动型通货膨胀。总需求过度增长超过了现有价格水平下的商品总供给，引起了物价普遍上涨。总需求的过度增长表现为由于投资膨胀和消费膨胀所导致的持续的货币供应量超过社会商品可供量的增长，因而又称过量需求通货膨胀。 （2）成本推进型通货膨胀。由于成本上升所引起的物价普遍上涨。导致成本上升的因素一是物耗增多，二是工资的提高超过劳动生产率的增长。 （3）结构性通货膨胀。由于社会经济部门结构失衡而引起的物价普遍上涨。这种类型的通货膨胀一般在发展中国家较为突出。主要表现为

通货膨胀对企业的影响

通货膨胀对企业的影响

浅析通货膨胀对企业投资决策的影响通货膨胀是一种世界性的现象。2007年9月11日报道，摩根大通将对中国2007年的通货膨胀率预测上调至4.1%，原先的预测为3.8%，将2008年的通货膨胀率预测数字上调至3.5%，原先为3.3%。而此前公布的8月份消费者价格指数（CPI）较2006年同期上升6.5%，为1996年12月份以来最高水平。 在现实经济生活中，按通用货币表现的一切货币收支，自然而然地包含了通货膨胀的影响。不独立计量它的影响，就会使计算出来各种经济指标的数值，不能真实反映各个投资方案可能取得的真实的投资效益，并可能由此而引起判断和决策上的失误。只有在剔除了通货膨胀这一因素对投资方案的各主要经济指标的影响，才能正确、客观地评价企业投资方案。 所谓企业投资，广义的认为以今后收回更多现金为目的的目前发生的支出。可以是购置生产设备、新建工厂和生产线、改造设备以及购买政府公债、企业股票、债券、金融债券等投资行为。企业投资的内容非常广泛，根据需要可从不同的角度，按不同的分类标志来分为：战术性投资、战略性投资或者独立性投资、互不相容投资、先决投资和重置投资。 为了客观、科学地分析评价各种投资方案是否可行，一般应使用不同的指标，从不同的侧面或角度反映投资方案的内涵。在企业投资决策的分析评价中，应根据具体情况采取适当的方法来确定投资方案的各项指标，以供决策参考。本文的目的就是以“货币时间价值”为基础来分析通货膨胀对投资方案的内部收益率的关系以及对企业最终投资决策的影响。 通常企业投资决策一般所涉及到的年限都较长，所以受通货膨胀的影响也就越大，因而正确地独立计量通货膨胀这一因素的影响，是客观评价投资方案的一个必要条件。 1 通货膨胀与货币时间价值 通货膨胀与货币时间价值都随着时间的推移而显示出各自的影响，其中货币时间价值随着时间的推移使货币增值，一般用利率（贴现率）按复利形式进行计量；通货膨胀则随着时间的推移使货币贬值，一般用物价指数的增长百分比来计量。设用物价指数增长百分比来表现通货膨胀率（以f表示），假设物价指数每年增长10%，则五年内物价水平变动及其相应的币值变动如表1所示。

计量经济学例题

一、单项选择题 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析

18．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ C ）。 A ．01???t t Y X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+ 19．参数β的估计量?β具备有效性是指（ B ）。 A ．?var ()=0β B ．?var ()β为最小 C ．?()0ββ－＝ D ．?()ββ－为最小 25．对回归模型i 01i i Y X u ββ+＝＋进行检验时，通常假定i u 服从（ C ）。 A ．2i N 0) σ（， B ． t(n-2) C ．2N 0)σ（， D ．t(n) 26．以Y 表示实际观测值，?Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ D ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2i i ?Y Y 0∑（－）＝ C ．i i ?Y Y ∑（－）＝最小 D ．2i i ?Y Y ∑（－）＝最小 27．设Y 表示实际观测值，?Y 表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（ D ）。 A ．?Y Y ＝ B ．?Y Y ＝ C ．?Y Y ＝ D ．?Y Y ＝ 28．用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+＝＋，则样本回归直线通过点___D______。 A ．X Y （，） B ． ?X Y （，） C ．?X Y （，） D ．X Y （，） 29．以Y 表示实际观测值，?Y 表示OLS 估计回归值，则用OLS 得到的样本回归直线i 01i ???Y X ββ+＝满足（ A ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2i i Y Y 0∑（－）＝ C ． 2i i ?Y Y 0∑（－）＝ D ．2i i ?Y Y 0∑（－）＝ 30．用一组有30个观测值的样本估计模型i 01i i Y X u ββ+＝＋，在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验，则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 大于（ D ）。 A ．t 0.05(30) B ．t 0.025(30) C ．t 0.05(28) D ．t 0.025(28) 31．已知某一直线回归方程的决定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（ B ）。 A ．0.64 B ．0.8 C ．0.4 D ．0.32

目前我国通货膨胀对经济社会的影响、形成原因及应对策略

目前我国通货膨胀对经济社会的影响、形成原因及应对策略

【摘要】：要了解我国目前的通货膨胀，就要先知道什么是通货膨胀？通货膨胀是指流通中的货币供给量大于商品流通对货币的需求量,从而引起货币贬值、物价普遍持续上涨的现象。作者认为我国目前正在经历着通货膨胀，而本文就将从通货膨胀的发生、影响、原因及应对策略几个方面来论述我国目前的通货膨胀问题。 【关键字】：通货膨胀游资炒作总需求总供给 有些人还是有疑问：我国现阶段社会是否出现了通货膨胀？那就让我们先来看一些数据吧。 2010年度我国社会消费品零售总额保持较快增长。10月份，社会消费品零售总额14285亿元，同比增长18.6%，比9月份回落0.2个百分点。1-10月份，社会消费品零售总额125313亿元，同比增长18.3%，与1-9月份持平。同时居民消费价格涨幅扩大。10月份，居民消费价格同比上涨4.4%，涨幅比9月份扩大0.8个百分点。其中，城市上涨4.2%，农村上涨4.7%；食品价格上涨10.1%，非食品价格上涨1.6%；消费品价格上涨5.0%，服务项目价格上涨2.5%。 以上数据是我从老师给的材料里摘抄整理下来的。根据数据显示，证明了我国目前正在经历着通货膨胀，而且我认为这并是温和的通货膨胀，它在一定程度上对我国的经济社会造成的负面影响大于正面影响。而我国目前这一轮的通货膨胀对经济社会造成了哪些影响，它的形成原因是什么，政府又该有哪些应对策略呢？下面我就根据所学的知识一一地发表一下自己的见解。 首先我们来说一下我国目前通货膨胀对我国经济社会造成的影响。 一、目前我国通货膨胀对经济社会的影响 有人说，通货膨胀就是一个神偷，他悄无声息地从你的口袋里偷走你的钱。如果一个社会正在经历着通货膨胀，那每个公民和经济中的其他经济单位都在某种程度上受到它的影响。下面我们就来探讨一下目前的通货膨胀对我国经济社会的影响。 1、通货膨胀的再分配效应

通货膨胀的经济效应有哪些

通货膨胀的经济效应有哪些？ （一）通货膨胀的再分配效应 （1）通货膨胀不利于靠固定的货币维持生活的人相反那些靠变动收收入维持生活的人则会从通货膨胀中受益 （2）通货膨胀对储蓄者不利 （3）通货膨胀还可以再债务人和债权人之间发生收入再分配的作用 （4） 一、由于居住户往往同时是收入获得者、金融证券的持有者和实际财产的所有者，因而通货膨胀对他们的影响可以互相抵消； 二、通货膨胀的再分配效应是自发的，它本身并未存心从谁手中拿点收入给其他人。（二）通货膨胀的产出效应 （1）随着通货膨胀的出现产出增加收入增加 （2）成本推动通货膨胀会使收入或产量减少从而引起失业 （3）超级通货膨胀导致经济崩溃。 17. 简述通货膨胀的产出效应（对产出的影响）。 国民经济的产出水平是随着价格水平的变化而变化的，通货膨胀的产出效应有三种情况。 第一种情况：随着通货膨胀出现，产出增加，收入增加。即认为温和的或爬行的需求拉动通货膨胀对产出和就业将又扩大的效应。 第二种情况：成本推动通货膨胀会使收入或产出减少，从而引致失业。 第三种情况：超级通货膨胀导致经济崩溃。 18. 阐述通货膨胀的再分配效益。 首先，通货膨胀不利于靠固定的货币收入维持生活的人。 其次，通货膨胀对储蓄者不利。 再次，通货膨胀还可以在债务人和债权人之间发生收入在分配的作用。 最后，还必须补充两点： 一是由于居民户往往同时是收入获得者、金融证券的持有者和实际财产（不动产）的所有者，因而通货膨胀对他们的影响可以相互抵消。 二是通货膨胀的再分配效应是自发的，它本身并未存心从谁手中拿点收入给其他人。 通货膨胀的收入再分配效应的影响如何？ 首先，通货膨胀不利于靠固定的货币收入维持生活的人； 其次，通货膨胀对储蓄者不利； 再次，通货膨胀还可以在债务人和债权人之间发生收入再分配的作用。 具体而言，通货膨胀靠牺牲债权人的利益而使债务人获利。而且政府通过通货膨胀征收铸币税，将财富从居民转移到政府手里。 5、通货膨胀的经济效应有哪些？ 答：通货膨胀经济效应。主要有两个方面：

通货膨胀的影响

文献原文： Effects of Inflation This chapter concentrates upon understanding and calculating the effects of inflation in time value of money computations. Inflation is a reality that we deal with nearly everyday in professional and personal life. The annual inflation rate is closely watched and historically analyzed by government units, businesses, and industrial corporations. An engineering economy study can have different outcomes in an environment in which inflation is a serious concern compared to one in which it is of minor consideration. In the last few years of the 20th century, and the beginning of the 2lst century, inflation has not been a major concern in the U.S. or most industrialized nations. But the inflation rate is sensitive to real, as well as perceived, factors of the economy. Factors such as the cost of energy, interest rates,availability and cost of skilled people, scarcity of materials, political stability,and other, less tangible factors have short-term and long-term impacts on the inflation rate.In some industries, it is vital that the effects of' inflation be integrated into an economic analysis. The basic techniques to do so are covered here. LEARNING OBJECTIVES T his chapter will help you ： 1.Determine the difference inflation makes between money now and money in the future. 2.Calculate present worth with an adjustment for inflation 3.Determine the real interest rate and calculate a future worth with an adjustment for inflation. 4. Calculate an annual amount in future dollars that is equivalent to a specified present or future sum. purpose:Consider inflation in an engineering economy analysis. impact of inflation PW with inflation FW with inflation AW with inflation

计量经济学中相关证明

课本中相关章节的证明过程 第2章有关的证明过程 2.1 一元线性回归模型 有一元线性回归模型为：y t = β0 + β1 x t + u t 上式表示变量y t 和x t之间的真实关系。其中y t 称被解释变量（因变量），x t称解释变量（自变量），u t称随机误差项，β0称常数项，β1称回归系数（通常未知）。上模型可以分为两部分。（1）回归函数部分，E(y t) = β0 + β1 x t, （2）随机部分，u t。 图2.8 真实的回归直线 这种模型可以赋予各种实际意义，收入与支出的关系；如脉搏与血压的关系；商品价格与供给量的关系；文件容量与保存时间的关系；林区木材采伐量与木材剩余物的关系；身高与体重的关系等。 以收入与支出的关系为例。 假设固定对一个家庭进行观察，随着收入水平的不同，与支出呈线性函数关系。但实际上数据来自各个家庭，来自各个不同收入水平，使其他条件不变成为不可能，所以由数据得到的散点图不在一条直线上（不呈函数关系），而是散在直线周围，服从统计关系。随机误差项u t中可能包括家庭人口数不同，消费习惯不同，不同地域的消费指数不同，不同家庭的外来收入不同等因素。所以，在经济问题上“控制其他因素不变”实际是不可能的。 回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容，（1）非重要解释变量的省略，（2）人的随机行为，（3）数学模型形式欠妥，（4）归并误差（粮食的归并）（5）测量误差等。 回归模型存在两个特点。（1）建立在某些假定条件不变前提下抽象出来的回归函数不能百分之百地再现所研究的经济过程。（2）也正是由于这些假定与抽象，才使我们能够透过复杂的经济现象，深刻认识到该经济过程的本质。

通货膨胀会对社会经济产生哪些影响

通货膨胀会对社会经济产生哪些影响 通货膨胀会对社会经济产生哪些影响？下面牛牛小编将从投入产出、就业、财富再分配等方面对这个问题进行表述分析。 通货膨胀会对社会经济产生哪些影响: 1. 通货膨胀对投入产出的影响 在持续性通货膨胀中，市场价格机制已经不具备原有调节功能, 所以，这时候无论投资者还是消费者都很容易作出错误决策。从整个社会角度看，这种错误决策必定会造成全社会的资源利用不合理。并且，通货膨胀会导致货币购买力下降，降低居民实际收入，进而使全社会的储蓄和资金积累下降，这必然会降低对生产经营的投资，导致经济增长率低下。同时，货币贬值会导致人们蜂拥抢购那些能够保值增值的实物资产如黄金、外汇、珠宝、房产等，势必冲击正常的经济活动。 2. 通货膨胀对就业的影响 通货膨胀与失业、就业之间的关系常用菲利普斯曲线来表示。该曲线认为，货币工资增长率与失业之间存在一种交替关系——当货币工资增长率较高时，失业率就低；当失业率较高时，货币工资增长率就低，甚至会是负数。 根据成本推动通货膨胀理论，这里的货币工资增长率就可以看作是通货膨胀率。所以，菲利普斯曲线也可以用来表示失业率和通货膨胀率之间的交替关系——通货膨胀率高，表明经济处于繁荣阶段，这时的失业率低；通货膨胀率低，表明经济处于萧条阶段，失业率也高。 3. 通货膨胀对财富和收入再分配的影响 由于社会各阶层的收入来源多种多样，所以不论是否发生通货膨胀，总有一部分人的收人是继续上涨的。但毫无疑问，在通货膨胀条件下，原来签订固定合同的双方都无法预见通货膨胀今后会如何发展，由此必然会导致财富和收人与履行原合同相比发生偏差，从而引发财富和收入的再分配，这就是通货膨胀的收入分配效应。 4. 恶性通货膨胀会造成经济、社会危机 当通货膨胀严重到一定程度形成恶性通货膨胀时，这时候就不仅仅是对上述各方面产生正常影响了，而是会造成对整个经济、社会的某种危机了。 例如，最常见的是，恶性通货膨胀会引发突发性商品抢购、挤兑银行风潮；产品销售无法弥补原材料成本，使得正常生产经营难以继续下去；地区之间通货膨胀程度不一，会导致流通秩序发生紊乱等等。更不用说当形势继续恶化、国民生活水平下降到一定程度时会造成政治动荡了。 综上所述，适度的通货膨胀应该是有利有弊的，不过如果是恶性通货膨胀，那就肯定是

西方经济学-高鸿业-第十八章--习题答案

第十八章失业与通货膨胀 1. 摩擦性失业与结构性失业相比，哪一种失业问题更严重些？ 解答：一般来说，结构性失业比摩擦性失业问题更严重。因为摩擦性失业源于信息成本。所以加快劳动市场信息的流动可以减少摩擦性失业。而结构性失业是由经济结构变化、产业兴衰转移而造成的失业，是劳动力市场供需失衡造成的失业，一些部门需要劳动力，存在职位空缺，但失业者缺乏到这些部门和岗位就业的能力，而这种能力的培训需要较长的时间才能完成，所以结构性失业的问题更严重一些。 2. 能否说有劳动能力的人都有工作才是充分就业？ 解答：不能。充分就业时仍然存在自然失业。 3. 什么是自然失业率？哪些因素影响自然失业率的高低？ 解答：自然失业率就是指经济处于均衡状态时的失业率，包括摩擦性失业和结构性失业。技术进步以及制度因素是影响自然失业率的主要因素，具体包括：(1)劳动者结构的变化。一般来说，青年与妇女的自然失业率高，这些人在劳动力总数中所占比例的上升会导致自然失业率上升。(2)政府政策的影响。如失业救济制度使一些人宁可失业也不从事工资低、条件差的职业，这就增加了自然失业中的“寻业的失业”；最低工资法使企业尽量少雇用人，尤其是技术水平差的工人，同时也加强了用机器取代工人的趋势。(3)技术进步因素。随着新技术、新设备的投入使用，会减少对劳动力的需求；同时，技术进步使一些文化技术水平低的工人不能适应新的工作而被淘汰。(4)劳动市场的组织状况，如劳动力供求信息的完整与迅速性，职业介绍与指导的完善与否。(5)劳动市场或行业差别性的增大会提高自然失业率。厂商、行业和地区兴起和衰落，而劳动者和厂商需要时间来与之适应与配合。这些无疑会引起劳动者的大量流动，增大结构性失业。 4. 说明短期菲利普斯曲线与长期菲利普斯曲线的关系。 解答：货币主义者认为，在工资谈判中，工人们关心的是实际工资而不是货币工资。当通货膨胀率不太高、工人还没有形成新的通货膨胀预期的时候，失业与通货膨胀之间存在的替代关系就被称为短期的菲利普斯曲线。随着时间的推移，工人们发觉他们的实际工资随物价的上涨而下降，就会要求雇主相应地增加货币工资，以补偿通货膨胀给自己造成的损失。由于工人不断地形成新的通货膨胀预期，使换取一定失业率的通货膨胀率越来越高，菲利普斯曲线不断向右上方移动，最终演变成垂直的菲利普斯曲线，这就是长期的菲利普斯曲线。 长期的菲利普斯曲线是由短期的菲利普斯曲线不断运动形成的。 5. 通货膨胀的经济效应有哪些？ 解答：通货膨胀的经济效应主要包括再分配效应和产出效应。 通货膨胀的再分配效应表现为：其一，通货膨胀不利于靠固定的货币收入维持生活的人。对于固定收入阶层来说，其实际收入因通货膨胀而减少。相反，那些靠变动收入维持生活的人则会从通货膨胀中得益。例如，那些从利润中得到收入的企业主能从通货膨胀中获利，如果其产品价格比资源价格上升得快，则企业的收益将比它的产品的成本增加得快。其二，通货膨胀牺牲债权人的利益使债务人获利。 通货膨胀对产出的影响可以通过各种情况来说明，这里只说明两种主要的情况。 第一种情况：需求拉动的通货膨胀刺激产出水平提高。温和的需求拉动通货膨胀对产出和就业将有扩大的效应。假设总需求增加，经济复苏，造成了一定程度的需求拉动的通货膨胀。在这种条件下，产品的价格会跑到工资和其他资源的价格的前面，由此扩大了企业的利润。利润的增加就会刺激企业扩大生产，从而减少失业、增加国民产出。这种情况意味着通货膨胀的再分配后果会被因更多的就业、产出的增加而获得的收益所抵消。例如，对于一个失业工人来说，他可能在通货膨胀条件之下得到就业机会。 第二种情况：成本推动通货膨胀引致失业。假定在原总需求水平下，经济实现了充分就业和物价稳定。如果发生成本推动通货膨胀，实际产出会下降，失业会上升。 6. 说明需求拉动的通货膨胀。

分析通货膨胀率影响因素以及其解决办法

钱为什么不值钱了 —分析通货膨胀率影响因素以及其解决办法近年总是能听到的一句话，尤其是我们的长辈去商场回来之后总是会发出这样的感慨：“现在的钱啊越来越不值钱了！”钱，反而不值钱？貌似有矛盾在里面支撑，这究竟是因为什么呢？用经济学家的语言来说，这种现象就是由于通货膨胀造成的。 那么什么是通货膨胀？金融体系视通货膨胀之‘潜在风险’为高于储蓄累积财富的基本投资诱因。换句话说，通货膨胀就是市场对金钱的时间价值之措辞。也就是说，因为今天的一元较明年的一元更具价值，所以未来的资本价值在经济学上有所扣减。此种观点视通货膨胀为对未来资本价值的不确定性。对低阶层者而言，通货膨胀通常会提高由经济活动之前的贴现所产生的负面影响。通货膨胀通常导因于政府提高货币供给政策。政府对通货膨胀的所能进行的影响是对停滞的资金课税。通货膨胀升高时，政府提高对停滞的资金的税负以刺激消费与借支，于提高了资金的流动速度，又增强了通货膨胀，形成恶性循环。在极端的情形下会形成恶性通货膨胀，若通货膨胀升高的程度失去控制，会干扰到正常的经济活动，损害供给能力。 简单的讲，通货膨胀就是一般物价水平的持续上涨。应特别注意的是，通货膨胀不是指一次性或短期的一般价格水平的上涨，而是持续上涨。另外，通货膨胀也不是指个别商品价格或某个行业商品价格的上升。而是价格的总水平。那么钱为什么就变得不值钱了呢？经济学家解释为：货币供应量少于流通领域对货币的实际需求量而引起的货币升值，从而引起的商品和劳务的货币价格总水平的持续下跌现象称为通货紧缩。再通俗一点就是市场中流通的货币多余其真正需要的。 纸币流通规律表明，纸币发行量不能超过它象征地代表的金银货币量，一旦超过了这个量，纸币就要贬值，物价就要上涨，从而出现通货膨胀。通货膨胀只

通货膨胀对经济的影响及对策分析

通货膨胀对经济的影响及对策分析 通货膨胀（Inflation）指在纸币流通条件下，因货币供给大于货币实际需求，也即现实购买力大于产出供给，导致货币贬值，而引起的一段时间内物价持续而普遍地上涨现象。其实质是社会总需求大于社会总供给（供远小于求）。 一经济学对通货膨胀的解释 在经济学上，通货膨胀意指整体物价水平持续性上升。一般性通货膨胀为货币贬值或购买力下降，而货币贬值为两经济体间之币值相对性降低。后者用于形容全国性的币值，而前者用于形容国际市场上的附加价值。两者之相关性为经济学上的争议之一。 二对通货膨胀的一些理解 对一个国家经济而言，有三个问题最为重要：其一经济增长；其二通货膨胀；其三失业率。经济增长是大国最关心的；而通货膨胀则伴随着许多发展中国家。 马克思主义政治经济学认为通货膨胀产生的真正原因是 资本对利润率平均化的要求。换句话说：相同单位的资本要求得到相等的投资回报，即资本无差别化。然而现实中资本无差别化不可能存在，这往往受到资本进入行业或产业的难易程度影响。所以资本进入行业或产业的难易程度产生了利润平均化的级差，这种行业或产业之间客观存在的级差利润率可以在完全市场条件下取得某种均衡，这种均衡一旦被打破，就会拉大行业或产业之间的利润率比率，从而产生通货膨胀。资本进入行业或产业的难易程度受利率，分工，行业生产力，投资规模，科学技术的保密程度，人力资源，品牌，信誉，专利，标准，原材料的可获得性等因素的影响。 通货膨胀是市场经济的固有属性，在现实生活中，创新的推动，市场需求的波动，劳工的议价等会使资本利润率产生差异，进而价格被扭曲。之所以会这样，最重要的是科学技术的推动使投资者觉得投资有差异，利润率也应当有差异，因而通货膨胀通常发生在利息率降低，通货供应充足的情况下。在这时，那些充足的资金会迅速的从利润率低的行业流向利润率高的行业；即流动资金越多，对行业利润率平均化要求越迫切。而在高利息率时期，资金紧缺，各行业对利润