影响我国国内生产总值因素的计量分析Word文档下载推荐.docx
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二、外商直接投资、净出口、政府购买与国内生产总值的相关性分析
创建一个时间范围为1985-2007年的表格,然后创建四个序列对象,分别命名为GDP(国内生产总值)、x1(外商直接投资)、x2(净出口)、x3(政府支出)。
如下图所示:
表1我国国内生产总值、实际外商投资、净出口和政府支出情况
年份
国内生产总值(亿元)
外商直接投资(亿美元)
净出口(亿美元)
政府支出(亿元
)
1985
9016
19.56
-11.4
2004.25
1986
10275.2
22.44
-19
2232.1
1987
12058.6
23.14
-149
2458.3
1988
15042.8
31.94
23.1
2658.36
1989
16992.3
33.93
53.2
2879
1990
18667.8
34.87
87.4
3083.59
1991
21781.5
43.66
81.2
3386.62
1992
26923.5
110.08
43.5
3742.2
1993
35333.9
275.15
-122.2
4642.3
1994
48197.9
337.67
54
5792.62
1995
60793.7
375.21
167
6823.72
1996
71176.5
417.26
122.2
7937.55
1997
78973
452.57
404.2
9233.56
1998
84402.3
454.63
434.7
10798.18
1999
89677.1
403.19
292.3
13187.67
2000
99214.6
407.15
241.1
15886.5
2001
109655.2
468.78
225.5
18902.58
2002
120332.7
527.43
304.3
22053.15
2003
135882.8
535.05
254.7
24649.95
2004
159878.3
606.3
320.9
28486.89
2005
183217.4
603.25
1020
33930.28
2006
211923.5
630.21
1774.8
40422.73
2007
249529.9
747.68
2681.3
49781.35
根据上表的数据运用Eviews软件对多元线性回归模型进行分析。
做出GDP与x1、x2、x3之间的散点图:
图1
从图1可以看出,GDP与x1、x2、x3之间存在显著的线性关系。
因此,可以假设GDP=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ui
运用最小二乘法进行分析,如下表所示:
表2
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
2656.816
1453.313
1.828110
0.0833
X1
88.40573
7.219904
12.24472
0.0000
X2
4.483290
2.811822
1.594443
0.1273
X3
3.499508
0.195199
17.92787
R-squared
0.997331
Meandependentvar
81258.54
AdjustedR-squared
0.996910
S.D.dependentvar
69210.32
S.E.ofregression
3847.251
Akaikeinfocriterion
19.50488
Sumsquaredresid
2.81E+08
Schwarzcriterion
19.70235
Loglikelihood
-220.3061
Hannan-Quinncriter.
19.55454
F-statistic
2366.910
Durbin-Watsonstat
1.213851
Prob(F-statistic)
0.000000
(1)对模型进行统计检验:
1.拟合优度检验
由表可知,样本可决系数为R-squared=0.997331,修正样本可决系数为AdjustedR-squared=0.996910。
说明估计的样本回归方程很好地拟合了样本观测值。
2.F检验
由表可知F-statistic=2366.910。
对于给定的显著性水平α=0.05,可以查出F0.05(3,19)=3.13。
因为F统计量的值F=2366.910>
3.13,所以整体上该模型中被解释变量与解释变量之间存在显著的线性关系,即我国国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府支出之间存在显著的线性关系。
3.t检验
可以查出,t0.025(n-k-1)=t0.025(19)=2.09。
由上表可知,t0=1.828<
2.09,t2=1.59<
2.09,t1=12.24>
2.09,t3=17.93>
2.09。
因此,常数项和X2系数不显著,即净出口对国内生产总值没有显著影响,在建立模型时,x2可以不作为解释变量进入模型。
(2)多重共线性分析:
分别计算x1、x3的两两相关系数,如下表所示:
表3
1.000000
0.862934
由表3可以看出,解释变量之间相关系数较高。
为了检验和处理多重共线性,采用修正Frisch法。
如下:
1)对GDP分别关于x1、x3做最小二乘回归,得:
表4
-7203.923
9604.432
-0.750062
0.4615
269.0909
23.83298
11.29070
0.858567
0.851832
26640.87
23.30122
1.49E+10
23.39996
-265.9641
23.32605
127.4798
0.221559
表5
12449.05
3330.731
3.737632
0.0012
5.024609
0.174448
28.80285
0.975312
0.974136
11130.60
21.55572
2.60E+09
21.65446
-245.8908
21.58056
829.6039
0.164856
根据回归结果,易知政府支出x3是最重要的解释变量。
2)加入解释变量x1,对GDP关于x1、x3作最小二乘回归,得:
表6
2153.841
1472.347
1.462863
0.1590
84.58700
7.068819
11.96621
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