最新安徽省财政收入与经济增长的回归模型分析Word格式.docx
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1069.84
1994
108.76
1488.47
1995
147.00
2003.58
1996
193.14
2339.25
1997
230.81
2669.95
1998
262.07
2805.45
1999
280.85
2908.59
2000
290.42
2902.09
2001
309.55
3246.71
2002
346.65
3519.72
2003
412.29
3923.11
2004
520.71
4759.3
2005
656.55
5350.17
2006
816.51
6112.5
2007
1034.73
7360.92
2008
1326.05
8851.66
2009
1551.26
10062.82
1.相关说明
经济增长可以用GDP来表示,建立计量经济模型,解释财政收入与经济增长之间的关系。
本文财政收入和GDP数据均来源于《安徽省统计年鉴2010》
2.一元回归模型的建立
Y=α+βX+ε 其中:
Y为各年的财政收入,X为各年的GDP,α为常数项,β为回归系数,ε为随机变量。
模型估计在Eviews软件包,进行OLS估计。
3.检验结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/08/11Time:
20:
52
Sample:
19902009
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-151.0506
23.83424
-6.337543
0.0000
X
0.159704
0.005283
30.22706
R-squared
0.980680
Meandependentvar
435.8385
AdjustedR-squared
0.979607
S.D.dependentvar
432.9014
S.E.ofregression
61.82064
Akaikeinfocriterion
11.18099
Sumsquaredresid
68792.24
Schwarzcriterion
11.28056
Loglikelihood
-109.8099
F-statistic
913.6752
Durbin-Watsonstat
0.198163
Prob(F-statistic)
0.000000
得出回归方程为:
Y=—151.05+0.16X
(—6.34)(30.23)
R-squared=0.981DW=0.198S.E=61.821F=913.675T=20
(括号中的数字表示参数估计值对应的t统计量)
下面对模型进行平稳性检验,自相关检验和异方差检验。
(1)平稳性检验
1.1首先使用图示法
X和Y均呈现递增,很可能部平稳。
1.2用ADF法对x进行平稳性检验,得
NullHypothesis:
Xhasaunitroot
Exogenous:
Constant,LinearTrend
LagLength:
1(AutomaticbasedonAIC,MAXLAG=4)
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-0.005594
0.9924
Testcriticalvalues:
1%level
-4.571559
5%level
-3.690814
10%level
-3.286909
*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.
Warning:
Probabilitiesandcriticalvaluescalculatedfor20observations
andmaynotbeaccurateforasamplesizeof18
AugmentedDickey-FullerTestEquation
D(X)
06/27/11Time:
22:
42
Sample(adjusted):
19922009
18afteradjustments
X(-1)
-0.000782
0.139792
0.9956
D(X(-1))
0.694083
0.365445
1.899283
0.0783
-19.40139
137.6275
-0.140970
0.8899
@TREND(1990)
21.74854
41.63971
0.522303
0.6096
0.765265
522.1789
0.714965
427.5773
228.2778
13.89213
729550.8
14.08999
-121.0292
Hannan-Quinncriter.
13.91942
15.21393
1.823266
0.000110
结果显示在α=5%的水平下,不能拒绝原假设,即x是非平稳的。
同理对Y做ADF检验,也没有通过检验。
2.1偏相关系数检验
06/22/11Time:
17:
08
Autocorrelation
PartialCorrelation
AC
PAC
Q-Stat
Prob
.|******|
1
0.764
13.516
0.000
.|***|
.**|.|
2
0.482
-0.244
19.200
.|**.|
.*|.|
3
0.222
-0.128
20.475
.|.|
4
-0.037
-0.220
20.513
5
-0.180
0.050
21.464
0.001
.|*.|
6
-0.174
0.149
22.410
7
-0.197
-0.222
23.729
8
-0.198
-0.049
25.163
9
-0.225
-0.189
27.185
10
-0.326
-0.207
31.866
***|.|
11
-0.417
-0.129
40.370
12
-0.410
0.004
49.608
由偏相关(PAC)也可推断出,y和x之间存在着一阶自相关
2.2布罗斯-戈弗雷(b-g)检验或者说是LM检验
TestEquation:
RESID
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
-12.56336
13.16756
-0.954115
0.3534
0.004636
0.002973
1.559507
0.1373
RESID(-1)
0.939569
0.142880
6.575926
0.717809
7.11E-14
0.684610
60.17179
33.79225
10.01582
19412.58
10.16518
-97.15821
10.04498
21.62140
1.124328
0.000021
Obs*R-squared项对应的伴随概率p=0.000151,小于0.05的显著水平,说明存在一阶自相关。
2.3异方差检验(不带交叉项的White异方差检验)
WhiteHeteroskedasticityTest:
4.250745
Probability
0.031843
Obs*R-squared
6.667446
0.035660
RESID^2
21:
36
7357.020
1735.914
4.238125
0.0006
-2.431558
0.873201
-2.784650
0.0127
X^2
0.000247
8.46E-05
2.914767
0.0097
0.333372
3439.612
0.254946
3217.214
2776.987
18.83360
1.31E+08
18.98296
-185.3360
0.726673
Obs*R-squared项的伴随概率p=0.037,小于0.05的显著水平,说明存在异方差。
3.1现在的问题是这个模型中x和Y不平稳,既存在自相关,又存在异方差,该如何处理呢?
我们试着设立模型LnY=α+βLnX+ε。
检验结果如下:
首先进行平稳性检验。
对lnx和lny进行ADF检验
LNXhasaunitroot
3(AutomaticbasedonAIC,MAXLAG=4)
-4.079038
0.0278
-4.667883
-3.733200
-3.310349
andmaynotbeaccurateforasamplesizeof16
在5%的显著水平下,通过了检验。
同理lny
LNYhasaunitroot
4(AutomaticbasedonAIC,MAXLAG=4)
-3.974419
0.0351
-4.728363
-3.759743
-3.324976
andmaynotbeaccurateforasamplesizeof15
也通过了检验。
在命令窗口输入命令:
lslnyclnx得
LNY
07
-4.665811
0.229532
-20.32747
LNX
1.294193
0.028801
44.93525
0.991164
5.596989
0.990673
1.058707
0.102244
-1.628269
0.188169
-1.528696
18.28269
2019.177
0.354984
lnY=-4.67+1.29lnX
(-20.33)(44.94)
R-squared=0.99DW=0.35S.E=0.10F=2019.18T=20
再次使用怀特检验进行检验,得到
HeteroskedasticityTest:
White
3.775495
Prob.F(2,17)
0.0440
6.151271
Prob.Chi-Square
(2)
0.0462
ScaledexplainedSS
4.779216
0.0917
06/14/11Time:
23:
26
In
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