各地区建筑业总产值对建筑业企业利润总额的影响Word文档下载推荐.docx

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建筑业企业利润总额（Y）

建筑业总产值（X）

北京

960256.4

25767692

天津

379211.6

12219419

河北

446520.8

16146909

山西

194565.9

10607041

内蒙古

353362.6

6811038.3

辽宁

836846.6

21000402

福建

375531.9

15441660

江西

188502.4

7861403.8

山东

1190084.1

32890450

河南

574938.7

21517230

湖北

698837.4

21108043

湖南

545655.7

18288148

广东

1388554.6

29995140

广西

126343.1

6127370

海南

14615.7

821834

重庆

386177.5

11287118

吉林

102742

7383390.8

黑龙江

98028.5

8758777.8

上海

794136.5

25241801

江苏

2368711.7

70105724

浙江

1887291.7

69717052

安徽

378252.8

15169772

四川

466176

21099840

贵州

41893.1

3487908.1

云南

266333.1

7566795.1

西藏

52895.2

602940.7

陕西

224646.6

11730972

甘肃

152143.1

4369038.8

青海

24468.3

1254431.1

宁夏

25224.6

1549486.5

新疆

68276.6

4508313.7

三、实验过程

（一）模型设定

为了分析各地建筑业企业利润总额与建筑业总产值的关系，选择2007年“建筑业企业利润总额”为被解释变量（用Y表示），选择2007年“建筑业总产值”为解释变量（用X）表示。

为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值（X）的关系，作如下散点图：

表2.建筑业企业利润总额与建筑业总产值的散点图

从散点图可以看出建筑业企业利润总额（Y）与建筑业总产值（X）大体呈现为线性关系，为分析建筑业企业利润总额随建筑业总产值变动的数量规律性，可以建立如下简单的线性回归模型:

Yt=β1+β2Xt+μt

其中，β1、β2为模型参数；

μt为随机扰动项。

（二）参数估计

利用Eviews软件，生成Y、X的数据，并采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表3所示:

表3.回归结果

可用规范的形式将参数估计和结果写为

Yt=-28992.91+0.032345Xt

（36196.79）（0.001553）

t=（－0.800980）（20.82325）

R2=0.937312F=433.6076n=31

（三）模型检验

1.经济意义检验

所估计的参数β1=-28992.91，β2=0.032345，这说明建筑业总产值入每增加1万元，平均来说可导致建筑业企业利润总额增加0.032345万元。

这与理论分析和经验判断一致。

2统计意义检验

（1）拟合优度：

由表3中的数据可以得到R2=0.937312，这说明模型对样本的拟合很好。

（2）方程显著性（F检验）：

由表3知，F检验的p值<

0.05，说明回归方程是显著的。

（3）参数显著性（t检验）：

针对H0：

β1=0和H0：

β2=0，由表3知，估计的回归系数β1的标准误差和t值分别为：

SE（β1）=36196.79，t（β1）=－0.800980；

β2的标准误差和t值分别为：

SE（β2）=0.001553，t（β2）=20.82325。

取α=0.05，查t分布表得自由度为n-2=29的临界值t0.025（29）=2.045。

因为t（β1）=－0.800980<

t0.025（29）=2.045,所以不拒绝H0：

β1=0；

因为t（β2）=20.82325>

t0.025（29）=2.045，所以应拒绝H0：

β2=0。

这表明常数项对被解释变量“建筑业企业利润总额”没有显著影响，“建筑业总产值”对“建筑业企业利润总额”有显著影响。

3.计量经济学检验

（1）异方差检验（white检验）：

为确定该模型是否存在异方差，用Eviews软件对模型进行White检验，经估计出现检验结果如下所示：

表4.white检验结果

从表4可以看出，nR2=7.962241，由white检验知，在α=0.05下，查χ2分布表，得临界值χ20.05

（2）=5.99147，比较计算的χ2统计量与临界值，因为nR2=7.962241>

χ20.05

（2）=5.99147,所以表明模型存在异方差。

异方差修正

（1）w1=1/Xt

表5.用权数w1的结果

（2）W2=1/Xt2

表6.用权数w2的结果

（3）W3=1/sqr（Xt）

表7.用权数w3的结果

经估计检验发现用权数w3的效果最好。

表7的估计结果如下：

Yt=-9038.879+0.031133Xt

（-0.591165）（17.60107）

R2=0.780906，DW=2.033524，F=309.7978

括号中数据为t统计量值。

可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差性后，参数的t检验均显著，F检验也显著，并说明建筑业总产值入每增加1万元，平均来说可导致建筑业企业利润总额增加0.031133万元。

（2）自相关检验

经上述异方差检验和修正后，消除异方差。

对样本量为31、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dl=1.297，du=1.570，模型中du<

DW<

4-du,模型中没有自相关。

四、结论

本案例对各地区建筑业总产值和建筑业企业利润总额之间的关系进行了分析，并对模型中异方差等问题进行了修正，得出如下结论：

建筑业总产值入每增加1万元，平均来说可导致建筑业企业利润总额相应增加，即建筑业总产值与建筑业企业利润总额之间呈正相关关系，建筑业总产值的增加可以带动建筑业企业的发展。

适度增加建筑业总产值可以更好的发展经济。