我的计量论文作业.docx

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我的计量论文作业

班级姓名学号

一模型的设定

我们将“国民收入”设为被解释变量，“失业率”，“通胀率”，“汇率

”，“大盘指数变化率”设为解释变量，设立了以下经济学模型：

Y=国民收入（亿元）

=失业率

=通胀率

=汇率

=大盘指数变化率

X5=外债担保率

数据如下：

年份

国民收入

失业率

通胀率

汇率

大盘指数变化率

外债担保率

1991

21826.2

2.30%

3.40%

5.2

1.294

1.86

1992

26937.3

2.30%

6.40%

5.33

1.666

1.87

1993

35260.0

2.60%

14.70%

5.7

0.068

2.13

1994

48108.5

2.80%

24.10%

8.461

-0.223

1.82

1995

59810.5

2.90%

17.10%

8.461

-0.1429

1.91

1996

70142.5

3%

8.30%

8.314

0.6514

1.77

1997

78060.8

3.10%

2.80%

8.28

0.3022

1.79

1998

83024.3

3.10%

-0.80%

8.26

-0.0397

1.28

1999

88479.2

3.10%

-1.40%

8.26

0.1918

1.39

2000

98000.5

3.10%

0.40%

8.26

0.5173

1.26

2001

108068.2

3.60%

0.70%

8.26

-0.2062

0.98

2002

119095.7

4%

-0.80%

8.277

-0.1752

0.9

2003

135174.0

4.30%

1.20%

8.277

0.1027

0.82

2004

159586.7

4.20%

3.90%

8.277

-0.154

0.41

2005

185808.6

4.20%

1.80%

8.1917

-0.083

0.39

2006

217522.7

4.10%

1.50%

7.8087

1.304

0.33

2007

267763.7

4%

4.80%

7.7035

0.9666

0.26

2008

316228.8

4.20%

5.90%

6.8505

-1.286

0.24

2009

343464.7

4.30%

-0.70%

6.8189

0.7998

0.29

2010

400041.2

4.10%

3%

6.6227

-0.1431

0.3

二参数估计

模型为

Y=国民收入（亿元）

=失业率

=通胀率

=汇率

=大盘指数变化率

X5=外债担保率

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

19:

18

Sample（adjusted）:

19912007

Includedobservations:

9afteradjustments

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

3.300339

2.799141

1.179054

0.3234

LOG（X1）

-0.847528

0.624481

-1.357172

0.2678

LOG（X2）

0.005220

0.031940

0.163432

0.8806

LOG（X3）

2.560787

0.346992

7.379966

0.0051

LOG（X4）

-0.123677

0.047515

-2.602903

0.0802

LOG（X5）

-0.944396

0.138662

-6.810795

0.0065

R-squared

0.996845

    Meandependentvar

11.24235

AdjustedR-squared

0.991586

    S.D.dependentvar

0.888625

S.E.ofregression

0.081511

    Akaikeinfocriterion

-1.941445

Sumsquaredresid

0.019932

    Schwarzcriterion

-1.809962

Loglikelihood

14.73650

    F-statistic

189.5641

Durbin-Watsonstat

4.045962

    Prob（F-statistic）

0.000600

LOG（Y）=3.300339-0.847528LOG（X1）+0.005220LOG（X2）+2.560787LOG（X3）-0.123677LOG（X4）-0.944396LOG（X5）

R2接近于1；F检验通过；但X1、X2、X4的参数未通过t检验，故解释变量间可能存在多重共线性。

LOG（X1）

LOG（X2）

LOG（X3）

LOG（X4）

LOG（X5）

LOG（X1）

 1.000000

-0.449477

 0.785400

-0.173970

-0.814595

LOG（X2）

-0.449477

 1.000000

-0.510952

-0.079836

 0.301552

LOG（X3）

 0.785400

-0.510952

 1.000000

-0.175767

-0.432978

LOG（X4）

-0.173970

-0.079836

-0.175767

 1.000000

-0.264473

LOG（X5）

-0.814595

 0.301552

-0.432978

-0.264473

 1.000000

LOG（X1）LOG（X5）

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

19:

30

Sample:

19912010

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

23.92099

1.122626

21.30807

0.0000

LOG（X1）

3.650893

0.331194

11.02343

0.0000

R-squared

0.870982

    Meandependentvar

11.56900

AdjustedR-squared

0.863815

    S.D.dependentvar

0.832606

S.E.ofregression

0.307259

    Akaikeinfocriterion

0.572388

Sumsquaredresid

1.699346

    Schwarzcriterion

0.671961

Loglikelihood

-3.723880

    F-statistic

121.5159

Durbin-Watsonstat

0.441441

    Prob（F-statistic）

0.000000

LOG（Y）=23.92099+3.650893LOG（X1）

R^2=0.870982

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

19:

31

Sample:

19912010

Includedobservations:

16

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

10.58560

0.673101

15.72661

0.0000

LOG（X2）

-0.280130

0.192666

-1.453968

0.1680

R-squared

0.131191

    Meandependentvar

11.51426

AdjustedR-squared

0.069134

    S.D.dependentvar

0.880592

S.E.ofregression

0.849607

    Akaikeinfocriterion

2.628383

Sumsquaredresid

10.10565

    Schwarzcriterion

2.724957

Loglikelihood

-19.02707

    F-statistic

2.114022

Durbin-Watsonstat

0.160927

    Prob（F-statistic）

0.168005

LOG（Y）=10.58560-0.280130LOG（X2）

R^2=

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

19:

31

Sample:

19912010

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

7.963480

2.330952

3.416407

0.0031

LOG（X3）

1.789969

1.153763

1.551418

0.1382

R-squared

0.117945

    Meandependentvar

11.56900

AdjustedR-squared

0.068942

    S.D.dependentvar

0.832606

S.E.ofregression

0.803393

    Akaikeinfocriterion

2.494694

Sumsquaredresid

11.61792

    Schwarzcriterion

2.594267

Loglikelihood

-22.94694

    F-statistic

2.406898

Durbin-Watsonstat

0.061851

    Prob（F-statistic）

0.138206

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

19:

32

Sample（adjusted）:

19912009

Includedobservations:

11afteradjustments

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

11.43309

0.356896

32.03479

0.0000

LOG（X4）

0.054845

0.281895

0.194557

0.8501

R-squared

0.004188

    Meandependentvar

11.39259

AdjustedR-squared

-0.106458

    S.D.dependentvar

0.914023

S.E.ofregression

0.961446

    Akaikeinfocriterion

2.922208

Sumsquaredresid

8.319398

    Schwarzcriterion

2.994553

Loglikelihood

-14.07214

    F-statistic

0.037852

Durbin-Watsonstat

0.068566

    Prob（F-statistic）

0.850061

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

19:

33

Sample:

19912010

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

11.41318

0.076964

148.2917

0.0000

LOG（X5）

-0.952219

0.096173

-9.901057

0.0000

R-squared

0.844869

    Meandependentvar

11.56900

AdjustedR-squared

0.836251

    S.D.dependentvar

0.832606

S.E.ofregression

0.336922

    Akaikeinfocriterion

0.756710

Sumsquaredresid

2.043298

    Schwarzcriterion

0.856283

Loglikelihood

-5.567098

    F-statistic

98.03094

Durbin-Watsonstat

0.388073

    Prob（F-statistic）

0.000000

可见，第1个式子的拟合优度最高，可确定为初始回归模型

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

19:

55

Sample:

19912010

Includedobservations:

16

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

24.32676

1.501484

16.20181

0.0000

LOG（X1）

3.744196

0.403281

9.284329

0.0000

LOG（X2）

0.028152

0.079633

0.353530

0.7294

R-squared

0.886143

    Meandependentvar

11.51426

AdjustedR-squared

0.868626

    S.D.dependentvar

0.880592

S.E.ofregression

0.319175

    Akaikeinfocriterion

0.721207

Sumsquaredresid

1.324346

    Schwarzcriterion

0.866067

Loglikelihood

-2.769657

    F-statistic

50.58897

Durbin-Watsonstat

0.500512

    Prob（F-statistic）

0.000001

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

20:

04

Sample:

19912010

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

25.48138

1.920268

13.26970

0.0000

LOG（X1）

3.817632

0.370658

10.29960

0.0000

LOG（X3）

-0.494597

0.493838

-1.001536

0.3306

R-squared

0.878171

    Meandependentvar

11.56900

AdjustedR-squared

0.863838

    S.D.dependentvar

0.832606

S.E.ofregression

0.307233

    Akaikeinfocriterion

0.615059

Sumsquaredresid

1.604663

    Schwarzcriterion

0.764419

Loglikelihood

-3.150588

    F-statistic

61.26987

Durbin-Watsonstat

0.514257

    Prob（F-statistic）

0.000000

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

20:

05

Sample（adjusted）:

19912009

Includedobservations:

11afteradjustments

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

24.41519

1.211071

20.16000

0.0000

LOG（X1）

3.760349

0.349684

10.75356

0.0000

LOG（X4）

0.123257

0.076321

1.614987

0.1450

R-squared

0.935567

    Meandependentvar

11.39259

AdjustedR-squared

0.919458

    S.D.dependentvar

0.914023

S.E.ofregression

0.259399

    Akaikeinfocriterion

0.366101

Sumsquaredresid

0.538302

    Schwarzcriterion

0.474618

Loglikelihood

0.986442

    F-statistic

58.07952

Durbin-Watsonstat

0.659393

    Prob（F-statistic）

0.000017

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

20:

06

Sample:

19912010

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

18.75787

1.823338

10.28765

0.0000

LOG（X1）

2.147088

0.532763

4.030099

0.0009

LOG（X5）

-0.460338

0.141085

-3.262831

0.0046

R-squared

0.920665

    Meandependentvar

11.56900

AdjustedR-squared

0.911332

    S.D.dependentvar

0.832606

S.E.ofregression

0.247927

    Akaikeinfocriterion

0.186118

Sumsquaredresid

1.044954

    Schwarzcriterion

0.335478

Loglikelihood

1.138820

    F-statistic

98.64071

Durbin-Watsonstat

0.395572

    Prob（F-statistic）

0.000000

LOG

（1）LOG（5）的拟合优度最高，可确定为初始回归模型

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

06/14/11Time:

20:

08

Sample:

19912010

Includedobservations:

16