歐元區(qū)經(jīng)濟狀況研究

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1、歐元區(qū)經(jīng)濟狀況研究　　摘要：主要通過假設(shè)檢驗、相關(guān)分析、回歸分析等統(tǒng)計工具對GDP增長率指標(biāo)，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、通貨膨脹率以及經(jīng)濟景氣指數(shù)之間的關(guān)系進行研究，揭示出當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的內(nèi)在規(guī)律。并對此問題給出個人的見解，為讀者的深入研究或國家的宏觀調(diào)控政策的制定提供參考價值。　　關(guān)鍵詞：　　GDP增長率指標(biāo)；生產(chǎn)者物價指數(shù)（PPI）失業(yè)率；通貨膨脹率　　　1工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)之間的關(guān)系　　1.1工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)的散點圖如下　　1.2工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)相關(guān)性假設(shè)檢驗　　因為所采集到的樣本數(shù)據(jù)為小樣本數(shù)據(jù)，因此用t檢驗法。　?。?）假設(shè)：H0：工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)無關(guān)

2、，即ρ=0；H1：工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)相關(guān)，即ρ≠0?！　。?）計算統(tǒng)計量t?！　、儆晒?rho;=計算出ρ。參考數(shù)據(jù)：S12E0212440120吳杰羨《關(guān)于歐元區(qū)經(jīng)濟的研究報告》相關(guān)數(shù)據(jù).xlsx及相關(guān)的方差、協(xié)方差公式代入數(shù)據(jù)可求出ρ。（具體的計算過程將不在此報告詳細(xì)介紹，本實驗采用EXCEL中的CORREL函數(shù)直接求出ρ=0.659）?！　、谟泄絫=rNI21Ir2計算出統(tǒng)計量t.將N=19，ρ=0659代入公式求得t=3.612?！　、墼谥眯哦葹?alpha;=0.05的情況下，經(jīng)查表求得t0的臨界值為2.4

3、58。（利用EXCEL中TINV函數(shù)可求得t0=2458。注意此檢驗為雙尾兩側(cè)檢驗在用TINV函數(shù)時，概率應(yīng)取α/2，即0.025，自由度為N-2，即17）最終計算結(jié)果如下所示：　　（3）數(shù)據(jù)的比較分析?！　∫驗闃颖総>to，即落入拒絕域。因此應(yīng)該拒絕原假設(shè)，而接受被擇假設(shè)H1，即：工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)相關(guān)。并且由以上樣本統(tǒng)計量ρ=0.659得知，它們存在著正相關(guān)關(guān)系。即總的趨勢是隨著經(jīng)濟景氣指數(shù)的增大，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)也會相應(yīng)地增大，進而對國內(nèi)的經(jīng)濟產(chǎn)生促進作用。相反，如果某一年的經(jīng)濟景氣不好，則人們就會降低工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)，減少生產(chǎn)?！　∠旅娼Y(jié)合工業(yè)生產(chǎn)

4、指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)隨著時間的趨勢圖進行現(xiàn)實解釋。如圖2所示?！　纳蠄D表可以看出經(jīng)濟景氣指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的整體趨勢是相似的。受歐債危機、全球經(jīng)濟蕭條等影響，歐元區(qū)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟景象比較冷清，從2011年8月以來經(jīng)濟景氣整體上呈現(xiàn)平緩略降的趨勢，這為當(dāng)?shù)氐墓I(yè)生產(chǎn)者制定生產(chǎn)計劃提供導(dǎo)航。決策者會以此為參考制定本月的產(chǎn)量計劃，適當(dāng)?shù)亟档捅驹庐a(chǎn)量。隨著全球經(jīng)濟的復(fù)蘇以及緩慢升溫，經(jīng)濟投資環(huán)境將會得到改善，由此看來經(jīng)濟景氣指數(shù)將會喜上眉梢。工業(yè)生產(chǎn)同比增長率有望上升?！　?.3對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)的線性回歸分析　　為了進一步研究工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)的關(guān)系，使得它們在相互之間能用

5、等式表示。表2是本實驗的部分?jǐn)?shù)據(jù)：　　線性回歸分析原理：　　線性回歸分析法是最基本的回歸分析方法，其假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，線性回歸的數(shù)學(xué)模型如下所示：　　y=α+βx+ε　　此為矩陣形式。Y部分為被解釋變量，在本實驗被定為工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)。α為模型的截距，即線性回歸的常數(shù)部分。β為待估計參數(shù)。X為解釋變量，在本實驗中被定為經(jīng)濟景氣指數(shù)。ε為實際觀測值與線性回歸擬合方程之間的差距?！　τ诰€性回歸模型，一般采用最小二乘估計法來估計相關(guān)的參數(shù)?！　∫话銇碚f，回歸分析是通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之

6、間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實測數(shù)據(jù)來求解模型的各個參數(shù)，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數(shù)據(jù)；如果能夠很好地擬合，則可以根據(jù)自變量作進一步預(yù)測。　　下面將對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)進行回歸分析（利用EXCEL中的分析工具中的回歸分析可以得到如下結(jié)果）。　　由表3的回歸統(tǒng)計R=0.43其擬合度并不是很好。由表5可得到線性回歸部分的F值為13.06198，相應(yīng)的P值是0.0021小于顯著性水平0.05，說明這回歸分析還是比較顯著的。由圖3可知經(jīng)濟景氣指數(shù)的殘差波動不大，可見殘差所帶來的影響并不大，可忽略掉。由此可列出工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)的線性回歸模型為：　　1.

7、4對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)的非線性回歸分析　　從上面的線性回歸擬合分析中，可以看到R的擬合優(yōu)度只有0.43，其實這遠不能滿足我們的需求。說明本案例用線性回歸分析不能精確地反映工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)之間的緊密關(guān)系，起碼這精確度并不是很高。下面我們嘗試著用非線性曲線進行擬合，進一步地提高它們的精確度?！　∑鋵嵲谏厦娴挠懻撝幸呀?jīng)涉及到非線性曲線擬合問題。接下來，用表2數(shù)據(jù)通過EXCEL工具對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與經(jīng)濟景氣指數(shù)再進行一次散點圖分析，并畫出其趨勢線，顯示公式和