一、参变量的选取
石油行业是一个传统的垂向行业,我们根据《2005年按行业分能源消费量统计表》,选取石油加工及炼焦业、化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业和交通运输设备制造业四个下游行业来对石油行业进行需求状况分析。从表1可以看到,石油加工及炼焦业消费了原油总量的72.26%,包含交通运输、仓储和邮电通信业的交通运输设备制造业消耗了大量的石油衍生能源,化学原料及制品制造业也在能源消费中占据重要地位,因此我们选择石油行业及其主要的下游行业的销售收入数据作为各行业的需求变量,所选变量简称。
2 模型构建。向量自回归(VAR)模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到有多元时间序列变量组成的向量自回归模型。我们主要利用石油行业及其主要下游行业的销售收入建立了相应VAR模型,即Y=(0il,coki,chem,tran,fi.ber)。
用Eviews5.0对系统Y进行VAR分析,估计结果如下:
由上式大体可以看出,石油行业销售收入主要受其自身滞后期值的影响,另外,石油加工及炼焦业销售收入和化学原料及化学制品制造业销售收入的滞后期值对它也有一定的影响,而交通运输设备制造业销售收入和化学纤维制造业销售收入对它基本上没有影响或者说影响极为微弱。为了进一步说明各个变量间的相互作用,我们根据上面对Y1的VAR分析结果继续进行脉冲响应分析。
当在本期给石油加工及炼焦业销售收入一个正冲击后,石油行业销售收入在第2期达到最高点,之后的几期内小幅度上下波动,从第5期以后开始稳定增长。这表明石油加工及炼焦业受外部条件的某一冲击后,经市场传递给石油行业,给石油行业带来同向的冲击,冲击效应在第2期达到最大,之后逐渐回落,在第5期之后趋于稳定。即石油加工及炼焦业销售收入的正向冲击对石油行业销售收入具有显著的促进作用,并且这一显著促进作用具有较长的`持续效应,可见石油加工及炼焦业的快速发展将带来石油消耗的增长。
当在本期给化学原料及化学制品制造业销售收入一个正冲击后,石油行业销售收入在第1期有个小幅度负向的波动,从第2期开始变为正向波动,在第6期达到最高点。之后的2期小幅度上下波动,从第8期以后开始稳定增长。这表明化学原料及化学制品制造业受外部条件的某一冲击后,经市场传递给石油行业,在第1期会给石油行业带来反向的冲击,从第2期开始,经市场传递作用,又给石油行业带来同向的冲击,冲击效应在第6期达到最大之后,逐渐回落,在第8期之后趋于稳定。即化学原料及化学制品制造业销售收入的正向冲击对石油行业销售收入具有显著的促进作用,并且这一显著促进作用具有较长的持续效应。具体地说,化学原料及化学制品制造业销售收入增加会在8期后对石油行业的销售收入产生稳定的拉动作用,反之化学原料及化学制品制造业销售收入的降低也会在8期后给石油行业带来负面的冲击。
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