Relación de cointegración entre los niveles de consumo de los residentes

El nivel de consumo de los residentes se ve muy afectado por la situación económica general. El producto interno bruto (PIB) es un indicador económico general que se utiliza para medir el ingreso total de un país. Durante el período de expansión económica, los ingresos de los residentes son estables, el PIB es alto, los residentes gastan más y los niveles de consumo son altos. Por otro lado, cuando la economía se contrae, el ingreso cae, el PIB es bajo, se gasta menos en consumo y los niveles de consumo disminuyen en consecuencia. Desde la reforma y apertura, el PIB de Shanghai ha seguido aumentando y el nivel de vida material de la gente ha seguido mejorando. Este artículo explorará si existe una relación estable a largo plazo entre el PIB de Shanghai y los niveles de consumo de los residentes desde la perspectiva de la cointegración.

El concepto de cointegración fue propuesto por Engle-Grange en la década de 1980 y posteriormente fue desarrollado en teoría de cointegración y modelo de corrección de errores (ECM) por muchos econométricos. La teoría de la cointegración sostiene que una determinada combinación lineal de dos o más series temporales no estacionarias puede ser estable. Desde la comprensión de la teoría económica, se muestra que estas variables económicas tienen una relación de equilibrio de largo plazo. Comprender la relación de equilibrio a largo plazo de las variables económicas tiene una importancia práctica importante para comprender las leyes económicas y formular políticas económicas. La teoría de la cointegración supera las deficiencias de los modelos econométricos tradicionales que se basan en datos diferenciales para satisfacer la estacionariedad, lo que resulta en la pérdida de información sobre tendencias a largo plazo. El modelo integra simultáneamente las fluctuaciones dinámicas a corto plazo y el equilibrio estable a largo plazo del sistema, proporcionando. una base poderosa para el análisis económico y las herramientas de previsión. La teoría de la cointegración ha despertado un amplio interés en los círculos académicos y ha sido ampliamente utilizada en la modelización económica. La aplicación de la teoría de la cointegración en el campo económico de mi país se centra principalmente en los siguientes aspectos: análisis de cointegración de ingresos y consumo, relación de cointegración entre los precios de futuros de productos básicos y precios al contado, análisis de cointegración de tasas de interés y tipos de cambio, y análisis de cointegración de funciones de demanda de dinero. y más.

El surgimiento de la cointegración es un desafío a la regresión lineal tradicional, y su aplicación en funciones de consumo marca que la función de consumo ha entrado en una nueva etapa. Un punto de vista básico de la cointegración utilizado en este artículo es: aunque las dos series temporales de ingreso y consumo tienen elementos de tendencia aleatorios, ¿son sus tendencias las mismas para mantener una relación de equilibrio a largo plazo? El equilibrio aquí es un equilibrio estadístico, no un equilibrio económico. Muestra que existe alguna relación de largo plazo entre ingreso y consumo. Aunque la relación se interrumpe a corto plazo, las desviaciones de la relación a largo plazo son estables. Este es el núcleo del análisis de este artículo sobre la relación intrínseca entre ingreso y consumo.

1. Descripción general de la investigación

Los economistas comprenden y describen las funciones de consumo desde diferentes perspectivas, formando cinco funciones de consumo básicas comunes:

⒈S.Kuznets. El largo plazo función de consumo C=kY

⒉A. La función de consumo a corto plazo de Smitis c = a por δt es básicamente el nivel de ingreso absoluto. Agregue elementos de tendencia cualitativa. Si se utiliza el tiempo t como parámetro, se puede obtener una función de consumo lineal basada en los datos de la sección transversal. Luego, utilizando t como indicador, se obtiene una familia de funciones de consumo. La importancia radica en las diferentes relaciones lineales entre el consumo y el ingreso en diferentes momentos en el tiempo.

⒊J. s. Función de consumo de corto plazo de Dusenbury basada en niveles de ingreso relativos.

4.⒋La función de consumo de ingresos a lo largo de la vida de Modigliani también introduce el concepto de stock de ahorro w además del ingreso.

Utilice lenguaje de proceso estocástico para analizar la función de consumo de ingreso permanente de Friedman.

Aunque varias teorías tienen diferentes énfasis, todas se reducen a un hecho: en el largo plazo, el ingreso determina linealmente (proporcionalmente) el consumo. Sin embargo, la discusión anterior carece de argumento lógico en un sentido estadístico estricto. El análisis de cointegración que surgió a partir de los años 1980 ha dado un gran paso adelante en metodología, llevando así el estudio de la relación entre ingreso y consumo a un nuevo campo.

Cang Zai de la Universidad de Shandong resumió la investigación sobre la función de consumo de China en su libro "Análisis de la función de consumo de China", enumerando funciones, funciones, funciones de Qin Duo, funciones de Li Yining, funciones de Zhang y funciones de Li Zinai. . La diferencia entre estas funciones y las funciones de consumo lineales simples es la suma de variables rezagadas de consumo c e ingreso y, a saber:

Ct =α β0Yt β1Yt-1 γCt-1 εt

De hecho, todos ellos pueden unificarse en el modelo VAR de (Yt, Ct)τ.

Cang estudió el comportamiento del consumidor y las funciones de consumo en dos períodos de tiempo antes y después de 1978. En particular, propuso métodos de investigación para establecer funciones de consumo en áreas urbanas y rurales respectivamente.

Zhang Ping del Instituto de Economía de la Academia China de Ciencias Sociales utilizó el método de regresión lineal tradicional para establecer la función de consumo total (año) de los residentes urbanos y rurales de 1981 a 1994, y la tasa anual urbana. función de consumo de 1981 a 1994. Las tres funciones adoptan la forma de la función de consumo prospectiva propuesta por Li Zinai en 1992:

Ct=α β0YtγCt-1 εt

Zhang Ping utiliza la renta disponible como variable explicativa en la función., se propone un método flexible bajo la condición de que el ingreso disponible esté vacante en el actual sistema de contabilidad económica nacional de mi país. En la explicación institucional del comportamiento consumo-ingreso, Zhang Ping analizó las características institucionales de 1979, 1979-1988 y antes de la década de 1990 para explicar diferentes tipos de racionalidad en el comportamiento del consumidor.

Zhao Ziqi publicó "Teoría de la cointegración en econometría contemporánea" en "Statistical Research", resumiendo el concepto y los métodos de prueba de la cointegración, y los aplicó a la relación consumo-ingreso en Tianjin Research. Utilizó datos de 1950 a 1990 * * 41 para establecer una relación de cointegración entre ellos.

La relación entre la teoría del macroconsumo en la investigación económica actual refleja la realidad de que con la profundización de la reforma del sistema económico de mi país, el establecimiento gradual de la economía de mercado socialista y la mejora de los niveles de ingresos y consumo de las personas, especialmente es la transformación del mercado de vendedores de larga data determinado por la oferta al mercado de compradores después de la fundación de la República Popular China. El impacto de la demanda de los consumidores en las operaciones macroeconómicas, la formulación e implementación de políticas macroeconómicas y el comportamiento del gobierno se ha vuelto cada vez mayor. obvio. Ya sea que se base en su importancia académica o en su importancia práctica, es cada vez más importante estudiar la teoría del macroconsumo con características chinas.

2. Análisis empírico y resultados

Procesamiento de datos

Los datos utilizados para el análisis provienen todos de los períodos relevantes del Anuario Estadístico de Shanghai y los datos de muestra. es de 1978 a 2004. Datos anuales. Utilice el índice de precios al consumidor para convertir el producto interno bruto (PIB) y los niveles de consumo de los hogares en valores calculados a precios constantes en 1978, y luego tome el logaritmo natural de cada variable para eliminar su tendencia cambiante.

Fuente de datos de la Figura 1: Anuario estadístico de Shanghai

Como se puede ver en la Figura 1, Lng e Inc tienen una tendencia de crecimiento y la dirección del cambio es relativamente consistente.

Test de raíz unitaria de datos.

Según la definición de cointegración, solo se puede considerar si existe una relación de cointegración cuando las secuencias de dos variables están en el mismo orden. Usamos ADF y PP para probar las variables respectivamente (todas las pruebas en este artículo se completaron usando el software Eviews3.1) y los resultados de las pruebas se muestran en la Tabla 1.

13. Prueba de cointegración de variables

La importancia de la cointegración es revelar si existe una relación de equilibrio estable a largo plazo entre variables. Las variables económicas que cumplen con los requisitos de la cointegración no pueden estar demasiado alejadas unas de otras. Un impacto sólo puede hacer que se desvíen de la posición de equilibrio durante un corto período de tiempo y automáticamente volverán a la posición de equilibrio a largo plazo. El método de dos pasos de Engle Langer (1987) se utiliza generalmente para probar la relación de cointegración entre dos variables, pero no es conveniente probar la relación de cointegración entre múltiples variables. Johansen (1988) y Juselius (1990) propusieron un método de prueba con autorregresión vectorial, a menudo llamado prueba de Johansen. Se puede utilizar para examinar múltiples variables y encontrar varias relaciones de cointegración entre ellas. Podemos realizar una prueba de cointegración de dos pasos sobre los datos de las dos variables. Dado que las secuencias binarias 1nc y 1ng son enteros simples de segundo orden con el mismo orden de formación, podemos considerar si existe una relación de cointegración entre ellas.

Debido a que δ 1NC ~ I (1) y δ ing ~ I (1), el modelo de regresión de cointegración es:

δLNC =α βδLNG ε

Utilice el método de mínimos cuadrados para estimar cada uno parámetro La ecuación de p> Realizamos la prueba de raíz unitaria ADF en la secuencia residual ε y obtenemos un valor estadístico de -3.160514, que es menor que el valor crítico cuando el nivel de significancia es 0.05-2.9969. Se puede considerar que el estimado. La secuencia residual ε es una secuencia estacionaria, lo que indica que las secuencias LNC y LNG tienen una relación de cointegración. Por lo tanto, podemos concluir que existe una relación estable a largo plazo entre el PIB de Shanghai y el nivel de consumo de los residentes, y ambos muestran la misma relación cambiante.

Pruebas de causalidad de variables.

Los resultados de la prueba de cointegración nos dicen si existe una relación de equilibrio a largo plazo entre variables, pero si esta relación constituye una relación causal requiere una mayor verificación. La prueba de causalidad propuesta por Granger (1969) puede resolver estos problemas. De acuerdo con el Criterio de información de Akaike (AIC), determinamos que el orden de rezago de cada variable es 2, y la prueba de causalidad de cada variable se muestra en la Tabla 2.