福建省會展發(fā)展var研究

1、<p>　　福建省會展發(fā)展VAR研究</p><p>　　摘要：運(yùn)用基于VAR模型的動態(tài)經(jīng)濟(jì)計量分析方法，以福建省為研究對象，對福建會展業(yè)1999-2013近15年會展經(jīng)濟(jì)與各參與會展業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)要素之間的關(guān)系進(jìn)行實證研究，實證的結(jié)果發(fā)現(xiàn)：福州的會展經(jīng)濟(jì)發(fā)展與福建省民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、福建省住宿和餐飲業(yè)零售總額以及福建省出口額之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，并且這種關(guān)系有一定的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，依此研究結(jié)果提出對

2、福建省會展業(yè)發(fā)展的政策建議。 </p><p>　　關(guān)鍵詞：會展經(jīng)濟(jì)；VAR模型；研究 </p><p>　　中圖分類號：F290 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A </p><p>　　文章編號：1005-913X（2016）01-0040-02 </p><p><b>　　一、使用說明 </b></p><p&g

3、t;　　向量自回歸（VAR）模型結(jié)構(gòu)簡潔明了，通常用于相關(guān)時間序列的預(yù)測和隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。故本文運(yùn)用VAR模型從定量的角度分析會展經(jīng)濟(jì)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響。VAR模型不是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論在各種不同的變量集之間設(shè)定明確的結(jié)構(gòu)性方程，而是基于經(jīng)濟(jì)變量隨時間而趨向于共同變動和自相關(guān)性而建立的，故以下本文將從VAR模型的表現(xiàn)形式以及相關(guān)計量檢驗的角度導(dǎo)入會展經(jīng)濟(jì)對福建會展經(jīng)濟(jì)影響的計量分析。 </p><p>&l

4、t;b>　　二、數(shù)據(jù)來源 </b></p><p>　　一個地區(qū)的會展經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況與諸多經(jīng)濟(jì)、非經(jīng)濟(jì)因素相關(guān)，本文選用福建省1999～2013這15年來的民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次、出口總額的年度數(shù)據(jù)并利用Eviwes6.0計算工具采用時間序列的分析方法來描述四個變量之間的動態(tài)關(guān)系。 </p><p>　　三、 VAR模型對福建省會展現(xiàn)狀的分析過程

5、 </p><p>　　（一）滯后階數(shù)選擇 </p><p>　　在確定變量階數(shù)時通過信息準(zhǔn)則（AIC和SC值最?。R（似然比）檢驗獲得，得到滯后2期滿足相關(guān)條件。 </p><p>　?。ǘ?VAR模型的建立 </p><p>　　根據(jù)滯后階數(shù)，選擇確定VAR（2）模型如下： </p><p>　　yt=F0+

6、F1yt-1+F2yt-2+μt </p><p>　　其中， yt是一個四維內(nèi)生變量，F(xiàn)為待估計矩陣，μt為四維擾動向量。 </p><p><b>　　回歸得到： </b></p><p>　?。ㄈ?殘差相關(guān)性 </p><p>　　為檢驗擾動項之間是否存在同期相關(guān)關(guān)系，用殘差的相關(guān)矩陣進(jìn)行描述。結(jié)果表明民用航空旅

7、客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次和福建省出口額方程殘差之間存在的同期相關(guān)系數(shù)比較高，進(jìn)一步表明實際民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次和福建省出口額方程之間存在同期的影響關(guān)系，得到的估計量是一致估計量。 </p><p><b>　?。ㄋ模┢椒€(wěn)性檢驗 </b></p><p>　　VAR所有根的模的倒數(shù)小于1，位于單位圓內(nèi)，證明VAR是穩(wěn)定的。

8、</p><p>　?。ㄎ澹┟}沖響應(yīng)函數(shù) </p><p>　　脈沖響應(yīng)函數(shù)是分析一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量帶來的影響。由于內(nèi)生變量的選擇順序不同會給結(jié)果帶來不同，因此本文根據(jù)變量考查重點(diǎn)，按下列順序進(jìn)行分析：D（aa）、D（ab）、D（ac）、D（ad）。圖中橫軸表示沖擊的滯后期數(shù)（單位：年度），縱軸表示各相應(yīng)的變量，實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。 <

9、;/p><p>　　圖2-1可以看出，當(dāng)在本期給會展場次一個正沖擊后，會展場次自身呈急速下降趨勢，第二期開始平穩(wěn)發(fā)展，沖擊幅度不大。 </p><p>　　圖2-2可以看出，當(dāng)在本期給住宿和餐飲業(yè)零售總額一個正沖擊后，給會展場次帶來較大影響，影響逐漸縮小。 </p><p>　　圖2-3可以看出，當(dāng)在本期給民用航空旅客發(fā)運(yùn)量一個正沖擊后，會展場次在前3期呈下降趨勢，到第

10、三期到達(dá)最低點(diǎn)；第三期到第四期為快速增長期，并且到達(dá)最高峰，這一沖擊作用具有顯著的促進(jìn)作用和較長的持續(xù)效應(yīng)。 </p><p>　　圖2-4可以看出，當(dāng)在本期給福建省出口額一個正沖擊后，帶給會展場次巨大的影響，并且影響持續(xù)時間較長。 </p><p><b>　　（六）方差分解 </b></p><p>　　方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)

11、生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。各圖中橫軸表示滯后期間數(shù)（單位：年度），縱軸表示貢獻(xiàn)度（單位：百分?jǐn)?shù)）。 </p><p>　　從以上圖示可以看出，會展場次對會展的發(fā)展貢獻(xiàn)率最大，可以達(dá)到100%，但其貢獻(xiàn)度是遞減的；其次是民用航空旅客發(fā)運(yùn)量對會展發(fā)展的貢獻(xiàn)率20%，住宿和餐飲業(yè)零售總額和福建省出口額相對來說貢獻(xiàn)率較低，不足20%；住宿和餐飲業(yè)零售總額及民用航空旅客發(fā)運(yùn)量的貢獻(xiàn)率呈緩慢增長的趨

12、勢，福建省出口額的貢獻(xiàn)度基本維持不變。 </p><p><b>　　四、小結(jié) </b></p><p>　　以上模型分析得出結(jié)論，會展場次對自身的發(fā)展起到很關(guān)鍵的作用；民用航空旅客發(fā)運(yùn)量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、福建省出口額三個要素對會展業(yè)的發(fā)展起到持續(xù)較平穩(wěn)的影響和促進(jìn)作用。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn)： </b&