计量经济学论文 2Word文档下载推荐.docx
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X3
X4
X5
X6
1995
2808.60
835。
10
7320.06
2397。
23
481。
33
735。
97
1996
2898.80
831。
42
8608。
44
2755.95
548.05
1050。
29
1997
3251。
60
828。
98
9581.59
3008.65
644。
08
1398。
90
1998
3239。
50
827.91
10252.77
3431.07
585.57
1449.59
1999
3606.30
827.83
10894。
47
3606.38
526。
59
1546。
75
2000
4742.90
827.84
12052.61
3976.34
593。
56
1655。
74
2001
5096.50
827。
70
13322。
51
4496。
01
496.72
2121.65
2002
6207。
14619.06
5255。
52
550.11
2864.07
2003
8509.88
16499。
6713.38
561.40
4032.51
2004
11545。
827.68
19417.46
8515。
06
640.72
6099.32
2005
14219。
819。
17
22693。
19
10837。
02
638。
05
8188.72
2006
17604。
40
797。
18
27303。
32
13798.41
670。
76
10663。
2007
21765。
760.40
35247。
16
18059。
43
783.39
15282.49
2008
25632。
55
694.51
45607。
94
24884。
952。
53
19460。
30
2009
22075.35
683。
50597.16
32879。
34
918.04
23991.52
2010
29739.98
676.95
60403。
72
37179。
1088.21
28473。
38
2011
36418。
86
645.88
74955.64
48226.47
1176。
31811.48
2012
38671.19
631。
25
84613。
54
59357。
58
1132。
33115。
89
2013
41589。
93
619。
94945.88
72061。
95
1187。
21
38213。
15
2014
43015.27
614.28
103521。
20
83352。
1197.05
38430.18
数据来源:
国家统计局
3.2模型建立
1。
估计
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/05/16Time:
13:
25
Sample:
19952014
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
—63561.31
25777.47
—2.465770
0。
0272
71。
73616
28。
22464
541614
0235
1.081569
0.238518
4。
534539
0005
-0。
771497
180576
-4.272423
0008
—2.105278
8。
424594
—0.249897
0.8063
0.426196
299315
1.423907
0.1764
R—squared
992286
Meandependentvar
17131.98
AdjustedR—squared
989531
S。
D。
dependentvar
14307.67
S.E.ofregression
1463.949
Akaikeinfocriterion
17.65899
Sumsquaredresid
30004060
Schwarzcriterion
17.95771
Loglikelihood
—170.5899
Hannan—Quinncriter.
17.71730
F-statistic
360.1689
Durbin—Watsonstat
0.848167
Prob(F-statistic)
000000
(25777.47)(28.2246)(0。
2385)(0.1806)(8。
4246)(0.2993)
(—2。
4658)(2。
5416)(4.5345)(-4.2724)(—0。
2499)(1。
4239)
3。
3模型检验及修正
1.经济意义检验
模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,人民币对美元汇率(美元=100)(元)每增加1单位,平均说来进出口总额会增长71.7362亿美元:
国内生产总值每增长1亿美元,平均说来进出口总额会增长1.0816亿美元:
全社会固定资产投资每增长1亿美元,平均说来进出口总额会减少0.7715亿美元:
实际利用外资额每增加1亿美元,平均说来进出口总额会减少2。
1053亿美元:
外汇储备每增加1亿美元,平均说来进出口总额会增长0.4262亿美元。
回归方程和回归参数的检验
由图表中的数据可以得到:
修正的可决系数
,
这说明模型对样本的拟合很好。
F检验:
由相关数据可知n=20,k=6,在给定显著性水平
查表可得
而由以上数据的F=360.1689,由于F=360。
1689〉
,说明回归方程显著,即“人民币对美元汇率”,“国内生产总值”,“全社会固定资产投资”,“实际利用外资额”,“外汇储备”等变量联合起来确实对“进出口总额"
有显著影响。
t检验:
针对
给出显著性水平
查t分布表的自由度为n-k=14临界值
由图一数据可得
对应的t统计量分别为(-2。
4658)(2.5416)(4。
5345)(-4。
2724)(—0。
2499)(1.4239)除去
、
的t统计量大于2.145外,其余t统计量均小于2.145,因此可初步认为模型存在严重的多重共线性。
计量经济学检验及修正
计算得到相关系数矩阵表如下:
相关系数矩阵
976237
-0.954017
983306
—0。
988407
-0.976237
0.992698
0.967995
989048
992698
0.939957
0.968330
967995
939957
1.000000
0.983648
0.989048
可见,各变量相互之间相关系数较高,初步证实存在严重多重共线性。
利用方差扩大因子法,以X2为被解释变量作对解释变量X3、X4、X5、X6的辅助线性回归如下图
DependentVariable:
X2
Date:
06/05/16Time:
14:
32
Includedobservations:
Std。
Error
t—Statistic
Prob。
902。
7978
35。
65271
25。
32200
0000
0.000496
002178
0.227666
8230
-0.000427
001648
259371
7989
-0.119205
0.070655
-1.687130
0.1123
004286
0.002505
-1.711081
1077
0.980812
761。
5950
975695
S.D。
85。
90146
13.39220
239540
2690。
265
488473
-77.39540
Hannan-Quinncriter.
288134
F—statistic
191.6798
1.246669
Prob(F—statistic)
0.000000
如上是X2为被解释变量的一元线性回归模型,以此类推,分别做出以X3、X4、X5、X6为被解释变量的一元线性回归模型,得表如下:
被解释变量
可决系数
的值
方差扩大因子
9808
26.2941
0.9980
250。
2502
9945
91.1597
9767
21。
7122
9934
76.0084
由于辅助回归的可决系数很高,经验表明,方差扩大因子VIF大于等于10
时,通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性,这里X2X3X4X5X6的方差扩大因子远大于10,表明存在严重的多重共线性。
多重共线性的修正
运用逐步回归法中做出回归结果如下:
Method:
StepwiseRegression
43
Noalwaysincludedregressors
Numberofsearchregressors:
6
Selectionmethod:
Stepwisebackwards
Stoppingcriterion:
p-valueforwards/backwards=0.05/0.05
*
1.309740
0.149954
734264
-0.900601
135568
—6。
643176
0.0000
—52553。
99
19494.75
—2。
695802
0159
55。
67717
22。
11603
517503
0229
0.991169
989513
1465。
216
17.59425
34349712
17.79340
—171。
9425
Hannan-Quinncriter。
17。
63312
598.5695
Durbin-Watsonstat
477903
SelectionSummary
RemovedX5
RemovedX6
*Note:
p-valuesandsubsequenttestsdonotaccountforstepwise
selection。
由上图可知,修正保存了X2,X3,X4三个变量,剔除了X5,X6两个变量。
自相关检验:
根据多重共线性修正得出的结果,以Y为解释变量,X2,X3,X4为解释变量,使用普通最小二乘法得:
15:
44
-52553。
0.0159
55.67717
0.0229
309740
149954
8.734264
900601
0.135568
R-squared
991169
1465.216
-171.9425
Se=(19494。
75)(22.1160)(0.1500)(0.1356)
t=(-2.6958)(2.5175)(8.7343)(-6。
6432)
DW=0.4779
该回归方程可决系数高,回归系数显著。
对样本量为20、三个解释变量、5%的显著水平,查DW统计表可知,
。
模型中DW<
,说明模型中存在自相关.
自相关的修正:
使用迭代法作广义差分回归,作模型的一阶自相关,得图如下:
16:
06
Sample(adjusted):
19962014
19afteradjustments
Convergenceachievedafter15iterations
-53252.02
25351.25
-2。
100568
0543
55.98444
63527
955087
0708
289030
0.155699
278962
861488
0.127544
—6.754430
AR
(1)
0.743347
0.234385
3.171480
0.0068
0.996302
17885。
84
AdjustedR-squared
0.995245
14285.82
E。
ofregression
985。
1144
16。
84433
13586306
09286
—155.0211
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