【摘 要】
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我们将测试以下五种模型,并用最准确的方法预测未来10年的加拿大汽油消费量,线性趋势模型,二次趋势模型,指数趋势模型,部分调整模型,自回归模型。五个模型中的四个在预测的百分比小于5%的情况下给出了很好的结果,然而,自回归模型给出了最好的结果,精度为1.98%,每季度只有6.27升的差异。因此,我们将使用AR模型预测未来10年的汽油需求。此外,局部调整模型使我们能够获得短期内收入对价格的弹性。当收入增
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我们将测试以下五种模型,并用最准确的方法预测未来10年的加拿大汽油消费量,线性趋势模型,二次趋势模型,指数趋势模型,部分调整模型,自回归模型。五个模型中的四个在预测的百分比小于5%的情况下给出了很好的结果,然而,自回归模型给出了最好的结果,精度为1.98%,每季度只有6.27升的差异。因此,我们将使用AR模型预测未来10年的汽油需求。此外,局部调整模型使我们能够获得短期内收入对价格的弹性。当收入增加10%时,人均汽油需求增加4.3%,而当价格增加1%时,汽油需求减少0.15%。在越来越多的加拿大人关注环境问题的背景下,对交通部门提出了节能减排的公共政策。其中一项为增加汽油税,从而提高汽油的价格水平,迫使消费者减少温室汽车尾气的排放。然而,重要的是价格增长幅度需要高于可支配收入增长的幅度,否则这一政策无法奏效,因为根据以往的研究结论,收入对汽油消费的影响比价格影响更明显。例如,根据PAM获得的短期弹性,假如税收政策使汽油价格上升10%,同时收入增长10%,则会导致汽油消费量增加2.8%。然而,由于了解其公民对税收导致的价格变化的反应,政府可以相对容易地预测政策的有效性以及短期和长期的税收收入。
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