FDI的经济模型程序.pptVIP

（3）分析步骤围绕浓缩原有变量提取因子的核心目标，因子分析主要涉及以下五大基本步骤（SPSS） 1》因子分析的前提条件——相关关系 由于因子分析的主要任务之一是对原有变量进行浓缩，即将原有变量中的信息重叠部分提取和综合成因子，进而最终实现减少变量个数的目的。因此它要求原有变量之间应存在较强的相关关系。方法：计算反映象相关矩阵：反映象矩阵重要包括负的协方差和负的偏相关系数；巴特利特球度检验Bartlett test of sphericity；KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数 2》抽取共同因子，确定因子的数目和求因子解的方法 因子数目的确定没有精确的定量方法，但常用的方法是借助两个准则来确定因子的个数。一是特征值（eigenvalue）准则，二是碎石图检验（scree test）准则。 3》使因子更具有命名可解释性 通常最初因素抽取后，对因素无法作有效的解释。这时往往需要进行因子旋转（rotation），通过坐标变换使因子解的意义更容易解释。转轴的目的在于改变题项在各因素负荷量的大小，转轴时根据题项与因素结构关系的密切程度，调整各因素负荷量的大小，转轴后，使得变量在每个因素的负荷量不是变大（接近1）就是变得更小（接近0），而非转轴前在每个因素的负荷量大小均差不多，这就使对共同因子的命名和解释变量变得更容易。 4》计算各因子得分： 因子分析模型建立后，应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价 设公共因子F由变量x表示的线性组合为： 该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。 四、实证检验 1、单位根检验ADF(Augmented Dickey-Fuller) 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。 单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。 2、协整检验 回归指的是被解释变量的变化是由解释变量的改变引起的。但是假如两个变量之间其实没有什么关系，只不过恰巧趋势相同，那么有可能用他俩做回归的时候也能够得到一个拟合度相当好的方程。这个其实是个虚假回归，没有实际意义。而协整就是考虑到这种情况，反映的是两个没有直接关系的变量之间的某种趋势关系，比如都随时间增加或者减少而且可能增减有一定比例关系。 如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。 3、格兰杰(Granger)因果关系检验 通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整。 在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说X是Y的原因 考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X的滞后对X自身的影响）。 THE END 研究FDI的代表性经济学模型 经济学院 2014国际商务 凯歌 一、研究方向 微观 FDI：产业选择、区位选择、投资动因、模式选择、趋势 影响因素：政治、管理、经济、技术、金融（汇率、财务）、环境 经济效应：国际贸易（进出口贸易）、国际收支、就业、产业结构、经济增长 宏观——世界国际直接投资的实证比较研究 参考《国际直接投资（FDI）比较研究》,张为付，人民出版社 1、利用IFDI/对外OFDI流量/