计量经济学模型论文优选范文6篇之第五篇：网络视频的计量经济学模型建立方法
摘要：本文通过建立准确而合理的计量经济学模型， 寻求我国网络视频市场规模和网络视频市场广告收入， 视频播放覆盖人群之间的函数关系， 从而较为准确地对近年来网络视频市场规模较快的增长进行定量的分析和预测。本文采用2009年第一季度到2015年第三季度的相关统计数据， 给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程， 并根据模型预测未来网络视频市场规模。
关键词：网络视频市场规模； 网络视频市场广告收入； 计量经济学模型；
一、问题提出
自2002 年至今， 网络视频市场历经了13 年， 网络视频行业依靠互联网宽带技术的发展以及智能手机的大规模普及得到了飞快的发展， 网络观剧成为了许多人的一种生活习惯， 也迎来高速发展阶段。2015 年中国网络视频行业市场规模大幅上涨， 广告收入作为各大视频网站收入主要组成部分， 将会继续推动未来网络视频行业快速发展。什么因素会影响网络视频广告收入呢？视频网站盈利依靠庞大的用户基础以及使用黏性。所以， 本文就选择了网络视频市场规模， 网络视频市场广告收入和视频播放覆盖人群三个变量来做计量经济模型， 依托检验模型， 预测下年网络视频广告收入。
二、模型假设
1.本文的最终结论是要得出变量与非变量的趋势关系， 暂不考虑对非线性问题， 所以只做一个线性模型 （即参数线性） , 以确保可对模型进行准确的分析。
2.预测网络视频市场规模与网络视频广告收入有关， 通过网络视频市场规模为解释变量， 来检验预期两者呈正相关关系。并且预测网络视频广告收入与视频播放覆盖人群相关， 通过视频播放覆盖人群为解释变量， 来检验预期两者呈正相关关系。
综上， 采用的计量经济学模型如下：
其中， yt表示网络视频广告收入 （亿元） ;x1t表示网络视频市场规模 （亿元） ;x2t表示视频播放覆盖人群 （亿人） ;μt为随机干扰项。
本文所用数据根据CNNIC数据， 并综合企业财报及专家访谈， 根据艾瑞统计模型核算收集到2009 年第一季度到2015 年第三季度的共7 年27 个相关数据。
三、回归结果分析
选取时间序列数据， 通过最小二乘法 （OLS） 进行模型估计， 得出以下结果：
四、模型检验
1.经济意义及拟合优度检验
2.检验回归系数的显著性
采用t检验， 回归系数的t值如下：t1=- 6.721, t2=14.983, t3=8.735, 而在5%的显著水平下， 自由度为24 的t的临界值为2.397, t1, t2, t3都大于t0.05, 因此拒绝H0, 即在95%的置信系数下， 可得网络视频广告收入与网络视频市场规模， 网络视频广告收入与视频播放覆盖人群都存在显著性相关关系。
3.异方差检验
怀特检验
作以下辅助回归：
4.结构稳定性检验
中国网络视频行业， 通过行业的兴起、低潮以及上市趋势等几个发展过程后， 渐渐进入行业的升级变革期。在不断的发展中， 作为互联网主要应用领域之一， 网络视频用户规模增长速度极快， 市场覆盖率得到了快速的增长。2011 年中国互联网视频市场规模达62.7 亿元， 同比增长99.7%, 继续保持快速增长。中国主要的视频网站在2011 年着重提供高质量的版权影视内容， 随着内容资源得不断丰富， 网民上网看电影、热播剧集的习惯开始养成， 造成中国网络视频使用率逐步回稳。
引入虚拟变量：
选取截断值p=0.5, 对模型进行拟合优度检验：
由结果可以看出， 归入第一组的观测数据共有9个， 其中分组正确的有8个；归入第二组的观测数据共有18个， 其中分组正确的有18个；因变量y取0的观测值共有8个， 所以模型分组恰当率为100%;因变量y取1的观测值共有19个， 本来都应该归入第二组， 但实际只有18个观测值被归入第二组， 模型分组恰当率为94.74%;模型最终分组恰当率为96.30%.
总体而言， 模型的拟合优度很好， 一定程度上表明初始模型设定合理。
因此采用Probit模型， 通过最大似然函数法拟合出来的结果为：
根据模型的拟合结果， 进一步分析， 在5%的置信水平下， 无论从整体模型还是常数项， 网络视频市场规模， 网络视频覆盖人群变量是不显著的。这表明了两个时期的回归并没有显著性差异。
另外， 考虑到季节因素的影响， 引入如下虚拟变量：
Hi=0, 观测为第一季度
Hi=1, 观测非第一季度
采用Probit模型， 通过最大似然函数法拟合出来的结果为：
根据模型的拟合结果， 进一步分析， 在5%的置信水平下， 无论从整体模型还是常数项， 网络视频市场规模， 网络视频覆盖人群变量是不显著的。这表明了两个季节的回归不存在显著性差异。该模型具有结构稳定性。
综上所述， 该模型大体上能通过检验。
五、结论
从以上分析可见， 网络视频市场广告收入与网络视频市场规模和视频播放覆盖人群存在的一定的函数关系， 随着主流在线视频企业的移动端行业化进程不断加速与深化， 在线视频企业对自制内容重视程度的不断提升， 网络视频规模将会进一步扩大， 也使得网络视频广告收入增加。大数据技术的快速发展， 通过数据分析。广告将会更加的高校精准。
参考文献
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[5] 艾瑞网：http:∥www.i R esearch.cn/.
[6] 人民网：http://media.people.com.cn/GB/22114/70684/230110/15621930.html.
