计量经济数据分析Word格式.docx

计量经济数据分析Word格式.docx

《计量经济数据分析Word格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济数据分析Word格式.docx（18页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

9016.04

49873.00

109.30

1986年

3120.60

10275.18

51282.00

106.50

1987年

3791.70

12058.62

52783.00

107.30

1988年

4753.80

15042.82

54334.00

118.80

1989年

4410.40

16992.32

55329.00

118.00

1990年

4517.00

18667.82

64749.00

103.10

1991年

5594.50

21781.50

65491.00

103.40

1992年

8080.10

26923.48

66152.00

106.40

1993年

13072.30

35333.92

66808.00

114.70

1994年

17042.10

48197.86

67455.00

124.10

1995年

20019.30

60793.73

68065.00

117.10

1996年

22913.50

71176.59

68950.00

108.30

1997年

24941.10

78973.03

69820.00

102.80

1998年

28406.20

84402.28

70637.00

99.20

1999年

29854.70

89677.05

71394.00

98.60

2000年

32917.70

99214.55

72085.00

100.40

2001年

37213.50

109655.17

72797.00

100.70

2002年

43499.90

120332.69

73280.00

2003年

55566.61

135822.76

73736.00

101.20

2004年

70477.43

159878.34

74264.00

103.90

2005年

88773.61

184937.37

74647.00

101.80

2006年

109998.16

216314.43

74978.00

101.50

2007年

137323.94

265810.31

75321.00

104.80

2008年

172828.40

314045.43

75564.00

105.90

2009年

224598.77

340902.81

75828.00

99.30

2010年

251683.77

401512.80

76105.00

103.30

2011年

311485.13

473104.05

76420.00

105.40

2012年

374694.00

518942.00

76704.00

102.60

五、数据的分析过程

⒈初始的模型估计

步骤：

在主菜单上点击Quick\EstimateEquationGDPCJYTZP

GDP-国生产总值JY-就业人员TZ-全社会固定资产投资P-居民消费价格指数

DependentVariable:

GDP

Method:

LeastSquares

Date:

12/20/13Time:

12:

40

Sample:

19802012

Includedobservations:

33

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-2719.175

45296.60

-0.060030

0.9525

JY

1.916021

0.258069

7.424449

0.0000

TZ

1.333564

0.030316

43.98818

P

-815.3575

379.3138

-2.149560

0.0401

R-squared

0.992351

Meandependentvar

120245.3

AdjustedR-squared

0.991560

S.D.dependentvar

143693.1

S.E.ofregression

13201.23

Akaikeinfocriterion

21.92722

Sumsquaredresid

5.05E+09

Schwarzcriterion

22.10861

Loglikelihood

-357.7991

F-statistic

1254.114

Durbin-Watsonstat

1.031859

Prob（F-statistic）

0.000000

回归结果：

GDP=-2719.175+1.916021JY+1.333564TZ-815.3575P

t（-0.060030）（7.424449）（43.98818）（-2.149560）

=0.992351

=0.991560F=1254.114

⒉多重共线性的检验与剔除

步骤:

在数据组窗口点击View\Correlations

GDP

1.000000

0.691237

-0.201502

0.987476

-0.199862

0.597181

-0.152015

根据多重共线性检验，变量之间存在着线性相关的关系。

可以通过重复剔除变量法剔除相关变量。

具体作法：

在模型估计时，依次添加变量JY、TZ、P做模型估计，如果添加的那个变量模型估计不显著则予以剔除。

最后经检验模型估计应剔除变量：

P-居民消费价格指数。

剔除P后，修正多重共线性后的模型估计，如下：

41

-94068.60

16597.24

-5.667724

1.336272

0.032066

41.67257

1.992349

0.270600

7.362708

0.991132

0.990541

13975.15

22.01446

5.86E+09

22.15050

-360.2385

1676.526

0.651113

GDP=-94068.60+1.992349JY+1.336272TZ

t=（-5.667724）（7.362708）（41.67257）

=0.991132

=0.990541F=1676.526

⒊模型的异方差性检验——怀特（White）检验法

在方程窗口点击View\ResidualTest\WhiteHeteroskedasticity

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

1.426641

Probability

0.251112

Obs*R-squared

5.586942

0.232192

TestEquation:

RESID^2

42

-1.20E+09

2.32E+09

-0.515944

0.6099

829.8461

2621.541

0.316549

0.7539

TZ^2

0.000175

0.006473

0.027030

0.9786

42503.61

82844.81

0.513051

0.6119

JY^2

-0.331433

0.721727

-0.459223

0.6496

0.169301

1.78E+08

0.050630

2.27E+08

2.21E+08

41.40418

1.37E+18

41.63092

-678.1689

0.946714

取显著性水平ａ=0.05时，则自由度（模型中变量个数）为2的卡方值约为5.99。

从模型估计结果中得到：

R-squared*N=0.169301*33=5.586933<

5.99

所以估计模型不存在异方差性。

⒋序列相关性的检验与剔除

从修正多重共线性后的模型估计结果中可以看到：

D-W检验的结果为0.651113。

一般来讲D-W检验值接近2时则认为不存在序列相关性，所以修正后的模型存在序列相关性。

又由于D-W检验存在局限性，它只能检验是否存在一阶自相关性。

故本文通过依次迭代法来消除序列相关性。

在EstimateEquation窗口中依次输入GDPCTZJYAR

（1）、

GDPCTZJYAR

（1）AR

（2）、GDPCTZJYAR

（1）AR

（2）AR（3）

三次迭代结果如下：

1.在EstimateEquation窗口中输入GDPCTZJYAR

（1）进行回归

12/25/13Time:

15:

09

Sample（adjusted）:

19812012

32afteradjustments

Convergenceachievedafter197iterations

Prob. 

3478155.

1.32E+08

0.026376

0.9791

0.984369

0.217541

4.524974

0.0001

-0.846659

1.165559

-0.726397

0.4736

AR

（1）

0.998286

0.066542

15.00229

0.996147

Meandependentvar

123861.0

0.995734

S.D.dependentvar

144459.1

9435.520

Akaikeinfocriterion

21.25882

2.49E+09

Schwarzcriterion

21.44204

-336.1411

Hannan-Quinncriter.

21.31955

2412.805

2.412638

Prob（F-statistic）

InvertedARRoots

1.00

2.在EstimateEquation窗口中输入GDPCTZJYAR

（1）AR

（2）进行回归

19822012

31afteradjustments

Convergenceachievedafter263iterations

5050443.

2.33E+08

0.021691

0.9829

1.047465

0.162272

6.455010

-1.011040

1.139278

-0.887440

0.3830

0.663928

0.210056

3.160723

0.0040

AR

（2）

0.334596

0.206076

1.623657

0.1165

0.996422

127698.7

0.995871

145179.4

9328.274

21.26618

2.26E+09

21.49747

-324.6258

21.34157

1810.

2.233278

-.33

3.在EstimateEquation窗口中输入GDPCTZJYAR

（1）AR

（2）AR（3）进行回归

10

19832012

30afteradjustments

Convergenceachievedafter437iterations

3818035.

74919970

0.050962

0.9598

1.098701

0.088324

12.43950

-1.292457

0.875796

-1.475751

0.1530

0.405874

0.187168

2.168499

0.0403

0.014262

0.204769

0.069647

0.9451

AR（3）

0.576699

0.194286

2.968298

0.0067

0.997377

131777.9

0.996831

145843.2

8210.126

21.04098

1.62E+09

21.32122

-309.6147

21.13063

1825.408

1.912291

-.30-.70i

-.30+.70i

通过以上三次迭代的结果比较可以看出第三次迭代结果比较令人满意，并且已不存在自相关性。

在方程窗口点击View\ResidualTest\Correlogram-Q-statistics

高阶自相关性检验结果如下：

⒍时间序列的平稳性检验

1稳性检验—图示法

在数据组中点击View\Graph\Line

从以下三个图中可以看出三个变量均为非平稳时间序列。

2除时间序列的非平稳性——单位根检验法

由于三个因素都存在非平稳性，故通过变量差分法剔除非平稳性，即通过一次差分、二次差分、三次差分…..直到时间序列通过单位根检验。

经检验ddgdp（二次差分）、djy（一次差分）、ddtz（二次差分）通过了单位根检验，最终检验结果如下：

1.对GDP进行二次差分后，进行单位根检验结果：

ADFTestStatistic

-5.820609

1%CriticalValue*

-3.6661

5%CriticalValue

-2.9627

10%CriticalValue

-2.6200

*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.

AugmentedDickey-FullerTestEquation

D（DDGDP）

13:

56

Sample（adjusted）:

Incl