对国内生产总值的影响因素分析

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　　 摘 要：国内生产总值是指在一定时期内，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，是用来衡量一国经济发展的重要指标，因此研究对它的影响因素对一国经济发展有很重要的意义，故本文通过选取最终消费、投资总额、出口总额三个指标对GDP进行回归分析，并通过自相关性检验和异方差性检验，得到拟合程度最高的模型，并分析模型的实际意义。
　　 关键词：国内生产总值;回归分析;自相关性检验;异方差性检验
　　 我国经济近些年来的发展有目共睹，在2017年我国GDP排名达到了世界第二名，仅次于美国，这也是我国制度不断发展，政府管理不断完善的结果，但在经济大好的形势之下，也存在着很多问题，我国人口众多，如何将人均GDP提高上去，真正改善人民的生活质量迫在眉睫，但我坚信，再多方努力和配合之下，我国经济水平会再达到一个新的台阶。众所周知，对GDP影响因素的研究有助于我们更好的了解促进经济发展的内在动力，从而采取积极地措施发展我国经济。
　　一、数据的来源与指标的选取
　　（一）数据来源
　　 （二）指标的选取
　　本文将GDP（亿元）作为被解释变量Y，将最终消费（亿元）作为解释变量X1，投资总额（亿元）作为解释变量X2，出口总额（亿元）作为解释变量X3，构造多元线性函数，研究这三个指标对GDP的影响程度。
　　二、模型的构建
　　（一）数据的描述性分析
　　 由图表2可以看出最终消费（CS）、投资总额（I）和出口总额（EX）和GDP同方向变动，即正相关关系，并且当GDP的值大于30万亿元的时候，最終消费对GDP的影响超过了投资总额对GDP的影响，出口总额一直都是最大的影响因素，无论GDP的值如何变动，它的变动都远远大于其他两个指标，所以我们做出猜测，模型的相关系数都为正，且投资总额（X2）的系数最小。
　　（二）模型的初步建立
　　我们将数据导入EVIEWS软件中，拟合出GDP与三个指标的多元线性函数，Y=-10443.84+1.130657X1+0.260779X2+1.067028X3+μ
　　三、模型的检验
　　（一）自相关性检验
　　 由图可见，该方程通过了自相关性检验，自相关系数都在零的附近波动，并且始终小于两倍的标准差，因此该模型不存在自相关性。
　　（二）异方差检验
　　 通过怀特检验模型的异方差性，由上图明显得出nR^2>Prob.Chi-Square（9），即通过了White检验，模型也不存在异方差性。
　　四、最终模型与结论分析
　　（一）最终模型确定
　　经过上述分析，我们最初假设的模型良好，且拟合度达到了99%，故最终模型为Y=-10443.84+1.130657X1+0.260779X2+1.067028X3
　　（二）结论分析
　　根据我们模拟的多元线性回归模型易得，当最终消费每增加1亿元，GDP平均增加1.131亿元;当投资总额每增加1亿元，GDP平均增加0.261亿元;当出口总额每增加1亿元，GDP平均增加1.067亿元。
　　参考文献：
　　[1]王红超，王红蕾.基于指数平滑法与回归分析相结合的 GDP 预测[J].经济研究导刊，2018（07）：1-6.
　　[2]陈彦斌，姚一旻.中国经济增速放缓的原因、挑战与对策[J].中国人民大学学报，2012，26（05）：76-87.
　　作者简介：刘雪敏（1998-），女，汉族，河北省张家口市人，本科，河北大学经济学院。研究方向：经济统计学。
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