用Eviews分析计量经济学问题Word格式文档下载.docx
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437677
保定
1320169
5564045
35713
78798
太原
1261311
4755833
39469
254922
包头
877062
3798540
19793
56816
沈阳
3835694
21547
525425
大连
2099833
9922822
61713
328710
鞍山
591469
2073150
37000
258620
长春
4924865
68709
257492
吉林
4325561
7428203
61351
316823
哈尔滨
2405477
75107
339757
大庆
804287
2281701
15896
50146
上海
88079
2499908
南京
6410451
50233
419102
常州
2898661
29079
150004
苏州
5428770
9640896
58618
445165
无锡
3755550
8626370
30682
533272
杭州
2539237
6160997
20242
202201
合肥
1842286
5634673
37381
133020
福州
2182912
3992544
20780
127868
厦门
1406424
1990844
18402
171360
南昌
1448054
4495691
21983
157784
济南
1581236
5791048
34213
179615
青岛
5995027
8229987
50237
1230157
淄博
3023363
7989885
40932
85359
潍坊
553112
3952105
15115
48945
威海
1841129
2501010
32664
105964
郑州
2285660
5939638
27884
314905
洛阳
1151710
2952993
37360
101404
武汉
5509070
65863
609012
1571089
4430713
36513
248948
长沙
4276076
17190
626298
株州
1020248
2660099
17007
62822
广州
1431795
6618539
23606
896296
深圳
6447963
41228
1236052
珠海
848388
1175936
10032
9600
惠州
1981620
1667044
20682
166067
中山
1329899
4474726
48496
120769
佛山
4106494
7925224
19920
454169
南宁
1185873
2054164
15727
263017
桂林
1078153
2550102
22670
71095
海口
365603
1851072
4427
64784
成都
3148804
43598
676698
重庆
2424284
5703171
76270
200308
绵阳
3459424
7563423
12703
42100
贵阳
738779
3310046
24310
219864
昆明
765927
5033691
18955
71740
西安
4170682
80474
502907
宝鸡
880708
3132187
28169
110269
兰州
663520
2520269
18548
195983
乌鲁木齐
260934
1159514
7781
9071
杨凌
51919
412220
19S0
2581
三.模型估计
用Eviews软件进行回归分析,得到如下结果:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
13/12/11Time:
19:
31
Sample:
153
Ineludedobservations:
53
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb,
c
LNK
LNL
LNT
R-squared
Meandependent
var
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
从表可以看岀,回归方程为:
InY=0.664556+0.478131InK+0.367855InL+0.140542InT
T=
R2=0.740558R2=0.724674
(1)经济意义检验
从回归结果可以看岀,模型估计的的参数值都为正、且小于1,与生产函数理论中
g队丫各数值的意义相符。
(2) 统计推断检验
模型修正的可决系数斤2=0.724674,考虑到所采用的是截而数据,认为模型的拟合优度
很好。
系数显著性检验:
给左久0的t值均大于临界值,说明资本和劳动力对产出有显著影响:
/的t=<
,不能通过t检验,说明技术研发投入对产岀的影响不明显。
F检验:
在给泄显著性水平a=,査F分布表自由度为4和49的临界值九。
5(4,49)<
拒绝原假设,说明回归方程显著,即资本、劳动力、技术投入联合起来对高新区产出有显著影响。
(3)计量经济学检验
a.异方差White检验:
WhiteHeteroskedasticityTest:
Obs*R-squared
Probability
TestEquation:
RESIDA2
20:
09
Variable Coefficient
Std.Errort-Statistic Prob.
LNKA2
LNK*LNL
LNK*LNT
LNLA2
LNL*LNT
LNTA2
Schwarzcriterion
检验知Obs-R-squared=,查才统计表,癡⑼=,因为n/?
2<
Z;
05(9),所以拒绝原假设,表明模型不存在异方差。
b.多重共线性检验:
计算InK、InLxInT的相关系数,其相关系数矩阵如下:
LNL LNT LNK
从相关系数矩阵可以看岀,InK、InL、InT相互之间的的相关系数较高,说明可能存在多重共线性。
采用逐步回归法检验。
首先,分别做InY对InK、InL、InT的一元回归,结果如下;
变量 InK InL InT
参数估计值
t统计量
其中,加入InK的方程斤丄最大,以InK为基础,顺次加入InL.InT逐步回归,结果如下:
变量 InK InL InT AdjustedR-squared
InK、InL
InK、InT
经比较,加入InL后的方程R2=,改进最大。
而且各参数的t值很显著,选择保留InL,再
加入InT进行回归,结果如下:
InY=0.664556+0.478131InK+0.367855lnL+0」40542InT
R2=0.724674:
比较发现,加入InT后,Q有所改进,但其t值不太显著,其他参数I值显著。
由此我们认为变量间确实存在一泄的多重共线性,但考虑到技术投术是本模型的重要因素,剔除后可能引起设立误差,所以选择保留。
苴系数t值不显著的重要原因可能是因为技术的“扩散效应”,也可能是技术研发经费对产岀的影响具有一定的滞后性。
c.自相关检验
给迫显著性水平a=,查DW表,当n=53,k=3,得下限临界值d严,上限临界值dL;
=.
因为模型的DW统计量为,有dL<
DW<
dv,不能判左是否有自相关,用扩大拒绝区域的检验方法判断认为存在自相关。
由于是选用的截而数据,不能用差分法进行修正。
造成自相关的原因可能是模型设左有误差,遗漏了重要的解释变量。
但像城市人文基础这样的因素虽然对产出有重要的影响,
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- Eviews 分析 计量 经济学 问题