郭佳

摘 要：近年來，天津市貨幣供應(yīng)量呈現(xiàn)出逐年增長的態(tài)勢，為滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人民生活對(duì)于貨幣的需求，有效保證貨幣供應(yīng)，針對(duì)天津市現(xiàn)金運(yùn)行的基本情況和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，選擇多個(gè)對(duì)貨幣供應(yīng)量影響較大的因素，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS對(duì)天津市1999—2013年十五年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出初步的多元線性回歸方程，以確定各個(gè)因素對(duì)于貨幣供應(yīng)量影響的權(quán)重，并采用逐步回歸分析法對(duì)最終得到的模型進(jìn)行優(yōu)化，深入探究和總結(jié)天津市現(xiàn)金運(yùn)行的一般規(guī)律。

關(guān)鍵詞：貨幣供應(yīng)；現(xiàn)金；經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；分析；預(yù)測；天津市

中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2014）36-0094-05

近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，天津市貨幣供應(yīng)量呈現(xiàn)連年增長趨勢。特別是天津市濱海新區(qū)成立以來的加速建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長帶動(dòng)了固定資產(chǎn)投資增勢強(qiáng)勁，物流、人流大幅度增加，隨之也帶動(dòng)了貨幣使用量的明顯增長，同時(shí)隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)暖，部分原材料和生活必需品價(jià)格上漲，也使得貨幣供應(yīng)量有所增加。現(xiàn)金運(yùn)用于人民生活的方方面面，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所起的作用也日益凸顯，研究影響貨幣供應(yīng)量的各種主要因素，求出各因素對(duì)于貨幣供應(yīng)量的影響權(quán)重，并根據(jù)所得結(jié)果對(duì)未來需求量進(jìn)行預(yù)測，對(duì)于滿足天津市的貨幣供應(yīng)、穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)形勢、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有至關(guān)重要的作用。

影響貨幣供應(yīng)量的因素眾多，為了得到可靠的結(jié)論，避免以偏蓋全，將通過多元線性回歸分析對(duì)各種影響因素進(jìn)行綜合整體考慮，得出各因素影響貨幣供應(yīng)的回歸方程，而由于各因素之間又具有很強(qiáng)的相關(guān)性，容易出現(xiàn)多重共線性問題，故應(yīng)對(duì)得到的回歸方程進(jìn)行優(yōu)化，以反映各個(gè)因素對(duì)貨幣供應(yīng)量的綜合影響情況。

一、影響天津市貨幣供應(yīng)量的主要因素

（一）全市生產(chǎn)總值

全市生產(chǎn)總值反映了天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。經(jīng)濟(jì)學(xué)中的貨幣需求理論表明，當(dāng)一個(gè)地區(qū)GDP持續(xù)、快速增長，即總產(chǎn)出增加時(shí)，必然會(huì)引起對(duì)貨幣需求的增加，從而擴(kuò)大了對(duì)銀行現(xiàn)金的需求，引起貨幣供應(yīng)量的增加。

（二）全社會(huì)固定資產(chǎn)投資

固定資產(chǎn)投資是天津市經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，也是直接帶動(dòng)現(xiàn)金支出的另一主要因素。固定資產(chǎn)投資的每一個(gè)環(huán)節(jié)都能夠?qū)τ谪泿殴?yīng)量產(chǎn)生影響，從最初的采購機(jī)器設(shè)備及建筑材料到工程完畢付給農(nóng)民工工資，整個(gè)過程都會(huì)與現(xiàn)金產(chǎn)生聯(lián)系，所以固定資產(chǎn)投資直接增加了對(duì)現(xiàn)金的需求，從而引起了貨幣供應(yīng)量的增加。

（三）全市現(xiàn)金收入

現(xiàn)金支出與現(xiàn)金收入的變動(dòng)是相輔相成的，現(xiàn)金支出的增加會(huì)刺激經(jīng)濟(jì)的增長，帶動(dòng)貨幣市場流動(dòng)性增強(qiáng)，現(xiàn)金收入隨之增加，而現(xiàn)金收入增多也會(huì)拉動(dòng)地區(qū)貨幣供應(yīng)量的增加。

（四）銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額

貨幣供應(yīng)量的增長與貸款數(shù)量有密切關(guān)系。目前與銀行貸款有關(guān)的現(xiàn)金支出包括居民提取貸款支出、工礦及其他產(chǎn)品采購支出、農(nóng)副產(chǎn)品采購支出、城鄉(xiāng)個(gè)體經(jīng)營支出等，這幾項(xiàng)支出在現(xiàn)金總支出中所占的比例并不小，所以銀行貸款直接帶動(dòng)貨幣供應(yīng)量的增長。

（五）常住人口

人口對(duì)現(xiàn)金的影響是顯而易見的。隨著天津市的開發(fā)開放，外來人口逐漸增多，截至2013年底，天津市常住人口達(dá)1 472.21萬人，比1999年增長53.44%。人口的逐年增多對(duì)天津市貨幣供應(yīng)量的增加是顯著的。

（六）居民消費(fèi)水平

天津市人均消費(fèi)水平從1999年的5 520元提高到了2013年的21 850元，增長了近3倍。而由于使用過程中的方便、快捷，現(xiàn)金仍是居民消費(fèi)交易的首選結(jié)算方式，居民消費(fèi)水平的增長必然帶動(dòng)貨幣供應(yīng)量的增加。

（七）城市居民人均可支配收入

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人民生活越來越富裕的同時(shí)城市居民人均可支配收入也在不斷增加，同時(shí)隨著居民對(duì)物質(zhì)生活和精神生活的追求不斷提升，促進(jìn)了家庭設(shè)備用品、文化教育、娛樂用品等的消費(fèi)增長，隨之帶動(dòng)貨幣供應(yīng)量逐年增長。

在對(duì)現(xiàn)金使用情況的調(diào)查研究中我們發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量受到各個(gè)方面因素的影響，若對(duì)某一因素進(jìn)行單獨(dú)分析，可能會(huì)造成比較片面的認(rèn)識(shí)，為了進(jìn)行較為全面的分析，考慮以上7個(gè)變量整體對(duì)天津市貨幣供應(yīng)情況的影響，并希望得到各個(gè)變量對(duì)其的影響程度。

二、多元線性回歸方法概述

多元線性回歸分析是研究在線性相關(guān)條件下，兩個(gè)和兩個(gè)以上自變量對(duì)一個(gè)因變量的數(shù)量變化關(guān)系，最終得到多元線性回歸方程，以確定各個(gè)自變量整體對(duì)因變量的影響。

若因變量Y受到P個(gè)自變量X1、X2、……、XP的影響，這種影響可以歸結(jié)為線性關(guān)系：

Y=β0+β1X1+β2X2+……βPXP+ε

其中，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，β1、β2、……、βP 是總體回歸參數(shù)。βj叫做偏回歸參數(shù)，表示在其他自變量保持不變的情況下，自變量Xj 變動(dòng)一個(gè)單位所引起的因變量Y平均變動(dòng)的單位數(shù)。

三、天津市貨幣供應(yīng)量隨經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變化的多元線性回歸分析

（一）數(shù)據(jù)采集

根據(jù)前文所述影響天津市貨幣供應(yīng)量Y（億元）的主要因素選取以下指標(biāo)：全市生產(chǎn)總值X1（億元）；固定資產(chǎn)投資X2（億元）；現(xiàn)金收入X3（億元）；銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額X4（億元）；常住人口X5（萬人）；居民消費(fèi)水平X6（元/人）；城市居民人均可支配收入X7（元）。

表1描述了變量之間的相關(guān)情況可以看出，各自變量與因變量Y均存在較強(qiáng)的相關(guān)性，說明所選變量可以代表貨幣供應(yīng)量變動(dòng)的大部分因素。

（二）利用SPSS建立回歸模型

利用SPSS中提供的多元線性回歸方法進(jìn)行分析，得出以下結(jié)果：

由表2可知調(diào)整的判定系數(shù)R2=1，說明自變量X1、X2、…、X7整體上對(duì)于Y的回歸效果顯著。

表3的方差分析中sig.=0<0.05，可以判定回歸方程是顯著的。endprint

下頁表4系數(shù)分析表中給出了常數(shù)項(xiàng)β0和回歸系數(shù)β1、β2、……、β7的估計(jì)，可以得到Y(jié)關(guān)于X1、X2、…、X7的回歸方程為：

Y=-0.023X1-0.140X2+0.981X3+0.064X4-1.142X5-0.003X6+

0.069X7+679.408 （1）

由系數(shù)分析表中t檢驗(yàn)（回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)）的尾概率可以看到，給定顯著性水平α=0.05，回歸模型中的變量除X3以外對(duì)Y的影響均是不顯著的，同時(shí)最后一列中各自變量的方差擴(kuò)大因子VIF的值均大于10，t檢驗(yàn)及VIF值均反映出自變量之間存在較強(qiáng)的多重共線性。由此可知以上所建立方程的回歸效果并不好，回歸模型需要進(jìn)一步優(yōu)化。

（三）利用逐步回歸分析對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化

逐步回歸是一種常用的消除多重共線性、選取最優(yōu)回歸方程的方法。其做法是逐個(gè)引入自變量，引入的條件是該自變量經(jīng)F 檢驗(yàn)是顯著的，每引入一個(gè)自變量后，對(duì)已選入的變量進(jìn)行逐個(gè)檢驗(yàn)，如果原來引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著，那么就將其剔除。引入一個(gè)變量或從回歸方程中剔除一個(gè)變量，為逐步回歸的一步，每一步都要進(jìn)行F檢驗(yàn)，以確保每次引入新變量之前回歸方程中只包含顯著的變量。這個(gè)過程反復(fù)進(jìn)行，直到既沒有不顯著的自變量選入回歸方程，也沒有顯著自變量從回歸方程中剔除為止。

將所選擇的7個(gè)變量在SPSS中進(jìn)行逐步回歸，最終得到如下結(jié)果：

表6的模型匯總表給出了逐步回歸分析每步的復(fù)相關(guān)系數(shù)（R）、判定系數(shù)（R2）及調(diào)整的判定系數(shù)（R2），表下的附注顯示每步建立的回歸方程的入選變量情況。整個(gè)逐步回歸分兩步完成，調(diào)整的判定系數(shù)R2均為1，可見整體上回歸效果顯著。

上頁表7的方差分析表給出了每步的方差分析結(jié)果，這里尾概率sig.均為0，小于0.05，顯示每步回歸方程均是顯著的。

表8的系數(shù)分析表給出了每步回歸方程中的參數(shù)估計(jì)與回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，注意到各回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的尾概率均非常小，入選變量X1、X3均是顯著的，同時(shí)回歸方程也通過了整體的顯著性檢驗(yàn)，說明這個(gè)最終模型是適當(dāng)?shù)模Ｐ蛢?yōu)化效果明顯，得到以下回歸方程：

Y=0.051X1+1.000X3-70.641 （2）

從模型（1）到模型（2），我們利用逐步回歸法剔除了解釋變量X2、X4、X5、X6、X7，得到兩個(gè)對(duì)天津市貨幣供應(yīng)量影響較為顯著的因素：全市生產(chǎn)總值和現(xiàn)金收入。從模型可看出：（1）全市生產(chǎn)總值每增加1億元，貨幣供應(yīng)量就會(huì)增加0.051億元。（2）現(xiàn)金收入每增加1億元，貨幣供應(yīng)量就會(huì)增加1億元，可見現(xiàn)金收入對(duì)貨幣供應(yīng)量的影響是比較大的，這主要是因?yàn)楝F(xiàn)金收入增多必然帶動(dòng)貨幣的流通速度，進(jìn)而對(duì)現(xiàn)金支出造成影響。為進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч?，根?jù)各年度現(xiàn)金支出實(shí)際值與回歸方程（2）的現(xiàn)金支出預(yù)測值作出下面的折線圖：

由圖1可以看出兩條曲線總體上擬合的很好，表明該模型能夠很好的模擬實(shí)際的貨幣供應(yīng)量。

四、相關(guān)結(jié)論

在考慮到各自變量之間存在較高共線性問題而導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生誤差的情況下，利用逐步回歸法來對(duì)所建立模型進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果顯示逐步回歸法能夠很好的消除共線性影響。

我們根據(jù)模型（2）得出結(jié)論：第一，現(xiàn)金收入的變動(dòng)對(duì)于天津市貨幣供應(yīng)量影響最大且有多少現(xiàn)金收入就會(huì)帶動(dòng)相同金額的貨幣供應(yīng)量。第二，全市生產(chǎn)總值對(duì)天津市貨幣供應(yīng)量的影響僅次于現(xiàn)金收入，但這并不表明固定資產(chǎn)投資、銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、常住人口、居民消費(fèi)水平及城市居民人均可支配收入對(duì)于貨幣供應(yīng)量沒有影響，出現(xiàn)這種情況主要是因?yàn)樯鲜鲆蛩嘏c全市生產(chǎn)總值之間的相關(guān)性較強(qiáng)，固定資產(chǎn)投資、銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、常住人口、居民消費(fèi)水平及城市居民人均可支配收入均會(huì)帶動(dòng)全市生產(chǎn)總值的增長，從而導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量有所增加。第三，對(duì)于貨幣供應(yīng)量的多元回歸分析表明，根據(jù)天津市全市生產(chǎn)總值及現(xiàn)金收入量的增長速度，可利用模型（2）估算出下一年天津市的貨幣供應(yīng)量，由此對(duì)工作實(shí)際進(jìn)行指導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊小平.統(tǒng)計(jì)分析方法與SPSS應(yīng)用教程[M].北京：清華大學(xué)出版社，2008.

[2] 張文璋.回歸分析與SPSS 應(yīng)用[Z].

[3] 岳朝龍，曹金飛.主成分回歸在區(qū)域現(xiàn)金凈投放分析中的應(yīng)用[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2008，（2）.

[4] 董振寧，張良.回歸分析預(yù)測認(rèn)識(shí)中的一個(gè)誤區(qū)[J].知識(shí)叢林，2007，（5）.

[5] 趙廣華，劉煒.多元回歸模型在區(qū)域經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用[J].中國商貿(mào)，2009，（13）.

[6] 潘一彬.多元逐步回歸經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型建立與應(yīng)用[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2007，（8）.

[責(zé)任編輯 陳丹丹]endprint

下頁表4系數(shù)分析表中給出了常數(shù)項(xiàng)β0和回歸系數(shù)β1、β2、……、β7的估計(jì)，可以得到Y(jié)關(guān)于X1、X2、…、X7的回歸方程為：

Y=-0.023X1-0.140X2+0.981X3+0.064X4-1.142X5-0.003X6+

0.069X7+679.408 （1）

由系數(shù)分析表中t檢驗(yàn)（回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)）的尾概率可以看到，給定顯著性水平α=0.05，回歸模型中的變量除X3以外對(duì)Y的影響均是不顯著的，同時(shí)最后一列中各自變量的方差擴(kuò)大因子VIF的值均大于10，t檢驗(yàn)及VIF值均反映出自變量之間存在較強(qiáng)的多重共線性。由此可知以上所建立方程的回歸效果并不好，回歸模型需要進(jìn)一步優(yōu)化。

（三）利用逐步回歸分析對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化

逐步回歸是一種常用的消除多重共線性、選取最優(yōu)回歸方程的方法。其做法是逐個(gè)引入自變量，引入的條件是該自變量經(jīng)F 檢驗(yàn)是顯著的，每引入一個(gè)自變量后，對(duì)已選入的變量進(jìn)行逐個(gè)檢驗(yàn)，如果原來引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著，那么就將其剔除。引入一個(gè)變量或從回歸方程中剔除一個(gè)變量，為逐步回歸的一步，每一步都要進(jìn)行F檢驗(yàn)，以確保每次引入新變量之前回歸方程中只包含顯著的變量。這個(gè)過程反復(fù)進(jìn)行，直到既沒有不顯著的自變量選入回歸方程，也沒有顯著自變量從回歸方程中剔除為止。

將所選擇的7個(gè)變量在SPSS中進(jìn)行逐步回歸，最終得到如下結(jié)果：

表6的模型匯總表給出了逐步回歸分析每步的復(fù)相關(guān)系數(shù)（R）、判定系數(shù)（R2）及調(diào)整的判定系數(shù)（R2），表下的附注顯示每步建立的回歸方程的入選變量情況。整個(gè)逐步回歸分兩步完成，調(diào)整的判定系數(shù)R2均為1，可見整體上回歸效果顯著。

上頁表7的方差分析表給出了每步的方差分析結(jié)果，這里尾概率sig.均為0，小于0.05，顯示每步回歸方程均是顯著的。

表8的系數(shù)分析表給出了每步回歸方程中的參數(shù)估計(jì)與回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，注意到各回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的尾概率均非常小，入選變量X1、X3均是顯著的，同時(shí)回歸方程也通過了整體的顯著性檢驗(yàn)，說明這個(gè)最終模型是適當(dāng)?shù)?，模型?yōu)化效果明顯，得到以下回歸方程：

Y=0.051X1+1.000X3-70.641 （2）

從模型（1）到模型（2），我們利用逐步回歸法剔除了解釋變量X2、X4、X5、X6、X7，得到兩個(gè)對(duì)天津市貨幣供應(yīng)量影響較為顯著的因素：全市生產(chǎn)總值和現(xiàn)金收入。從模型可看出：（1）全市生產(chǎn)總值每增加1億元，貨幣供應(yīng)量就會(huì)增加0.051億元。（2）現(xiàn)金收入每增加1億元，貨幣供應(yīng)量就會(huì)增加1億元，可見現(xiàn)金收入對(duì)貨幣供應(yīng)量的影響是比較大的，這主要是因?yàn)楝F(xiàn)金收入增多必然帶動(dòng)貨幣的流通速度，進(jìn)而對(duì)現(xiàn)金支出造成影響。為進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч?，根?jù)各年度現(xiàn)金支出實(shí)際值與回歸方程（2）的現(xiàn)金支出預(yù)測值作出下面的折線圖：

由圖1可以看出兩條曲線總體上擬合的很好，表明該模型能夠很好的模擬實(shí)際的貨幣供應(yīng)量。

四、相關(guān)結(jié)論

在考慮到各自變量之間存在較高共線性問題而導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生誤差的情況下，利用逐步回歸法來對(duì)所建立模型進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果顯示逐步回歸法能夠很好的消除共線性影響。

我們根據(jù)模型（2）得出結(jié)論：第一，現(xiàn)金收入的變動(dòng)對(duì)于天津市貨幣供應(yīng)量影響最大且有多少現(xiàn)金收入就會(huì)帶動(dòng)相同金額的貨幣供應(yīng)量。第二，全市生產(chǎn)總值對(duì)天津市貨幣供應(yīng)量的影響僅次于現(xiàn)金收入，但這并不表明固定資產(chǎn)投資、銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、常住人口、居民消費(fèi)水平及城市居民人均可支配收入對(duì)于貨幣供應(yīng)量沒有影響，出現(xiàn)這種情況主要是因?yàn)樯鲜鲆蛩嘏c全市生產(chǎn)總值之間的相關(guān)性較強(qiáng)，固定資產(chǎn)投資、銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、常住人口、居民消費(fèi)水平及城市居民人均可支配收入均會(huì)帶動(dòng)全市生產(chǎn)總值的增長，從而導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量有所增加。第三，對(duì)于貨幣供應(yīng)量的多元回歸分析表明，根據(jù)天津市全市生產(chǎn)總值及現(xiàn)金收入量的增長速度，可利用模型（2）估算出下一年天津市的貨幣供應(yīng)量，由此對(duì)工作實(shí)際進(jìn)行指導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)：

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[6] 潘一彬.多元逐步回歸經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型建立與應(yīng)用[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2007，（8）.

[責(zé)任編輯 陳丹丹]endprint

下頁表4系數(shù)分析表中給出了常數(shù)項(xiàng)β0和回歸系數(shù)β1、β2、……、β7的估計(jì)，可以得到Y(jié)關(guān)于X1、X2、…、X7的回歸方程為：

Y=-0.023X1-0.140X2+0.981X3+0.064X4-1.142X5-0.003X6+

0.069X7+679.408 （1）

由系數(shù)分析表中t檢驗(yàn)（回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)）的尾概率可以看到，給定顯著性水平α=0.05，回歸模型中的變量除X3以外對(duì)Y的影響均是不顯著的，同時(shí)最后一列中各自變量的方差擴(kuò)大因子VIF的值均大于10，t檢驗(yàn)及VIF值均反映出自變量之間存在較強(qiáng)的多重共線性。由此可知以上所建立方程的回歸效果并不好，回歸模型需要進(jìn)一步優(yōu)化。

（三）利用逐步回歸分析對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化

逐步回歸是一種常用的消除多重共線性、選取最優(yōu)回歸方程的方法。其做法是逐個(gè)引入自變量，引入的條件是該自變量經(jīng)F 檢驗(yàn)是顯著的，每引入一個(gè)自變量后，對(duì)已選入的變量進(jìn)行逐個(gè)檢驗(yàn)，如果原來引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著，那么就將其剔除。引入一個(gè)變量或從回歸方程中剔除一個(gè)變量，為逐步回歸的一步，每一步都要進(jìn)行F檢驗(yàn)，以確保每次引入新變量之前回歸方程中只包含顯著的變量。這個(gè)過程反復(fù)進(jìn)行，直到既沒有不顯著的自變量選入回歸方程，也沒有顯著自變量從回歸方程中剔除為止。

將所選擇的7個(gè)變量在SPSS中進(jìn)行逐步回歸，最終得到如下結(jié)果：

表6的模型匯總表給出了逐步回歸分析每步的復(fù)相關(guān)系數(shù)（R）、判定系數(shù)（R2）及調(diào)整的判定系數(shù)（R2），表下的附注顯示每步建立的回歸方程的入選變量情況。整個(gè)逐步回歸分兩步完成，調(diào)整的判定系數(shù)R2均為1，可見整體上回歸效果顯著。

上頁表7的方差分析表給出了每步的方差分析結(jié)果，這里尾概率sig.均為0，小于0.05，顯示每步回歸方程均是顯著的。

表8的系數(shù)分析表給出了每步回歸方程中的參數(shù)估計(jì)與回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，注意到各回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的尾概率均非常小，入選變量X1、X3均是顯著的，同時(shí)回歸方程也通過了整體的顯著性檢驗(yàn)，說明這個(gè)最終模型是適當(dāng)?shù)模Ｐ蛢?yōu)化效果明顯，得到以下回歸方程：

Y=0.051X1+1.000X3-70.641 （2）

從模型（1）到模型（2），我們利用逐步回歸法剔除了解釋變量X2、X4、X5、X6、X7，得到兩個(gè)對(duì)天津市貨幣供應(yīng)量影響較為顯著的因素：全市生產(chǎn)總值和現(xiàn)金收入。從模型可看出：（1）全市生產(chǎn)總值每增加1億元，貨幣供應(yīng)量就會(huì)增加0.051億元。（2）現(xiàn)金收入每增加1億元，貨幣供應(yīng)量就會(huì)增加1億元，可見現(xiàn)金收入對(duì)貨幣供應(yīng)量的影響是比較大的，這主要是因?yàn)楝F(xiàn)金收入增多必然帶動(dòng)貨幣的流通速度，進(jìn)而對(duì)現(xiàn)金支出造成影響。為進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч?，根?jù)各年度現(xiàn)金支出實(shí)際值與回歸方程（2）的現(xiàn)金支出預(yù)測值作出下面的折線圖：

由圖1可以看出兩條曲線總體上擬合的很好，表明該模型能夠很好的模擬實(shí)際的貨幣供應(yīng)量。

四、相關(guān)結(jié)論

在考慮到各自變量之間存在較高共線性問題而導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生誤差的情況下，利用逐步回歸法來對(duì)所建立模型進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果顯示逐步回歸法能夠很好的消除共線性影響。

我們根據(jù)模型（2）得出結(jié)論：第一，現(xiàn)金收入的變動(dòng)對(duì)于天津市貨幣供應(yīng)量影響最大且有多少現(xiàn)金收入就會(huì)帶動(dòng)相同金額的貨幣供應(yīng)量。第二，全市生產(chǎn)總值對(duì)天津市貨幣供應(yīng)量的影響僅次于現(xiàn)金收入，但這并不表明固定資產(chǎn)投資、銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、常住人口、居民消費(fèi)水平及城市居民人均可支配收入對(duì)于貨幣供應(yīng)量沒有影響，出現(xiàn)這種情況主要是因?yàn)樯鲜鲆蛩嘏c全市生產(chǎn)總值之間的相關(guān)性較強(qiáng)，固定資產(chǎn)投資、銀行機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、常住人口、居民消費(fèi)水平及城市居民人均可支配收入均會(huì)帶動(dòng)全市生產(chǎn)總值的增長，從而導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量有所增加。第三，對(duì)于貨幣供應(yīng)量的多元回歸分析表明，根據(jù)天津市全市生產(chǎn)總值及現(xiàn)金收入量的增長速度，可利用模型（2）估算出下一年天津市的貨幣供應(yīng)量，由此對(duì)工作實(shí)際進(jìn)行指導(dǎo)。

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[責(zé)任編輯 陳丹丹]endprint