我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析Word文档下载推荐.doc

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64.71

1987

11962.5

86632

52783

508

5820

3084.2

86.13

1988

14928.3

92997

54334

635

7440

3822

118.88

1989

16909.2

96934

55329

762

8101.4

4155.9

127.71

1990

18547.9

98703

56740

803

8300.1

5560.1

166.79

1991

21617.8

103783

58360

896

9415.6

7229.3

232.42

1992

26638.1

109170

59432

1070

10993.7

9119.6

606.99

1993

34634.4

115993

60220

1331

12462.1

11271

1585.41

1994

46759.4

122737

61470

1746

16264.7

20381.9

2910.28

1995

58478.1

131176

62388

2236

20620

23499.9

3133.38

1996

67884.6

138948

68850

2641

24774.1

24133.8

3469.1

1997

74462.6

138173

69600

2834

27298.9

26967.2

3751.71

1998

78345.2

132214

70637

2972

29152.5

26849.7

3763.93

1999

82067.5

130119

71394

3138

31134.7

29896.2

3337.73

2000

89442.2

130297

72085

3397

34152.6

39273.2

3370.55

2001

95933.3

134914

73025

3609

37595.2

42183.6

3880.09

(数据来源于中国统计年鉴。

三、参数的初步估计与检验

将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计,得到输出结果如下:

表2:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/17/12Time:

15:

27

Sample:

19852001

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

 

C

-13277.72

9457.897

-1.403876

0.1939

X1

0.052743

0.050777

1.038720

0.3260

X2

0.133846

0.241763

0.553624

0.5933

X3

18.57620

4.262774

4.357774

0.0018

X4

0.377243

0.459735

0.820567

0.4331

X5

0.169706

0.689638

0.246079

0.8111

X6

0.002222

0.000974

2.280198

0.0485

R-squared

0.999741

Meandependentvar

44575.16

AdjustedR-squared

0.999539

S.D.dependentvar

31239.02

S.E.ofregression

670.8163

Akaikeinfocriterion

16.16006

Sumsquaredresid

4049950.

Schwarzcriterion

16.55216

Loglikelihood

-129.3605

F-statistic

4955.607

Durbin-Watsonstat

1.833054

Prob(F-statistic)

0.000000

将上述回归结果整理如下:

Ŷ=-13277.72+0.052743X1+0.133846X2+18.57620X3+0.377243X4+0.169706X5+0.002222X6

0.999741,0.999539,F=4955.607

从回归结果看,可决系数很高,F值很大,但在显著性水平下,很多项的回归系数都不显著,因此回归方程不能投入使用;

该模型很可能存在多重共线性。

和F值大反映了模型中各解释变量联合对Y的影响力显著,而t值小于临界值恰好反映了由于解释变量共线性的作用,使得不能分解出各个解释变量对Y独立影响。

1.模型检验:

(1)经济意义检验

由回归估计结果可以看出,能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及FDI与GDP线性正相关,这与现实中GDP随能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及FDI的增加而增长是相符的。

(2)统计推断检验

从估计的结果可以看出,可决系数R2=0.999741,F统计量=4955.607,表明模型在整体上拟合地比较理想。

系数显著性检验:

给定α=0.05,X3、X6的t的P值小于给定的显著性水平,表明居民消费水平、FDI对GDP有显著性影响。

2.计量经济学检验

(1)多重共线性的检验

用Eviews计算解释变量之间的简单相关系数:

表3:

1.000000

0.942695

0.918347

0.894626

0.887761

0.945640

0.980690

0.977624

0.952169

0.930263

0.996855

0.985127

0.958071

0.986614

0.936663

0.938836

由此可见,模型存在严重的多重共线。

模型修正:

运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归,结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。

过程如下:

表4:

06/17/12Time:

17:

08

Prob.

1.354376

0.149761

9.043577

0.0000

-108415.3

17195.21

-6.304967

0.845019

Meandependentvar

0.834687

S.D.dependentvar

12701.37

Akaikeinfocriterion

21.84694

2.42E+09

Schwarzcriterion

21.94496

-183.6990

F-statistic

81.78629

0.176301

Prob(F-statistic)

表5:

09

3.890224

0.206735

18.81748

-195200.4

12839.45

-15.20318

0.959360

0.956651

6504.094

20.50838

6.35E+08

20.60641

-172.3212

354.0975

0.801484

表6:

11

27.10667

0.178293

152.0342

-2402.301

367.6774

-6.533720

0.999351

0.999308

821.6280

16.37058

10126089

16.46861

-137.1500

23114.40

1.345961

表7:

10

2.758646

0.060654

45.48206

-2935.320

1237.736

-2.371522

0.0315

0.992801

0.992321

2737.464

18.77758

1.12E+08

18.87561

-157.6094

2068.618

0.372005

表8:

12

2.301471

0.096754

23.78684

6351.154

2040.492

3.112560

0.0071

0.974174

0.972452

5184.883

20.05501

4.03E+08

20.15304

-168.4676

565.8137

1.015958

表9:

20

18.13935

1.341199

13.52473

11876.31

3238.206

3.667559

0.0023

0.924211

0.919159

8882.076

21.13159

1.18E+09

21.22961

-177.6185

182.9182

0.444848

从以上一系列表的回归结果中看出,仅表六中X3与Y的拟合优度最大,达到0.999351,接近于1,所以只保留X3变量。

(2)异方差检验

e^2和x3散点图:

由图可见,可能存在异方差。

Goldfield-Quanadt检验:

样本容量n=17,删除中间1/4的观测值,大约4个观测值,余下不奉分为两个样本区间:

1985~1990,1996~2001样本数均为6个,即n1=n2=6。

OLS方法求得一下结果:

表10:

06/18/12Time:

14:

19851990

6

23.70406

1.712135

13.84473

0.0002

-605.0784

1054.857

-0.573612

0.5969

0.979558

13585.75

0.974448

3818.663

610.4173

15.92736

1490437.

15.85795

-45.78209

191.6766

1.749082

0.000158

表11:

16

19962001

28.22848

0.697558

40.46757

-6110.040

2173.479

-2.811179

0.0483

0.997563

81355.90

0.996954

10163.20

560.8912

15.75813

1258396.

15.68872

-45.27440

1637.624

1.959773

0.000002

求F统计量的值:

基于两个残差平方和的值,∑e1^2=1490437,∑e2^2=1258396

F=∑e2^2/∑e1^2=0.843134463248

判断:

在α=0.05下,自由度均为4,查F0.05(4,4)=6.39>

F所以不存在异方差。

(3)自相关检验:

根据上表估计的结果,DW=1.345961,对样本量为17、一个解释变量的模型、1%的显著水平下,查DW统计表可知,dl=0.874,du=1.102,模型中2>

DW>

du,显然模型中不存在自相关。

四、经济意义分析及模型评价

1.结论:

(1)从模型可以看出居民消费水平是影响GDP水平的最显著因素。

(2)根据先验信息,能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资(FDI)都与GDP存在正相关关系,而我们从模型得到的结果看,仅居民消费水平对GDP的影响显著,而其他在理论上与GDP联系密切的因素再次均为显现出对GDP很强的解释力,这就表明目前我国经济体制还有待完善。

因而我国产业结构还需进一步调整,经济的可持续发展能力还需进一步提高。

2.存在的问题:

(1)在模型预测时,由于样本选取的是小样本,数据也不完全,年代也较早,难免会造成模型的精度不高,对被解释变量的解释能力被削弱等情况。

(2)另外由于自身认识水平的不足,在建立模型的过程中可能忽略了一些影响因素,使模型本身具有一些固有的缺陷,也会影响本文的分析结论。

参考文献:

[1]庞皓,李南成.《计量经济学》.西南财经大学出版社.

[2]高鸿业.《西方经济学》.中国

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