《各地区的国内生产总值的影响因素》计量经济学论文(eviews分析)Word文档格式.docx
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京
11115.00
17893.30
4616.92
1913.97
4837932.00
天
津
6719.01
14801.35
4738.20
614.27
2989271.90
河
16011.97
9678.75
12269.80
839.33
1568890.20
山
西
7315.40
9355.10
4943.16
581.91
283745.50
内蒙
古
8496.20
12369.87
7336.79
576.83
231547.60
辽
宁
13668.58
12324.58
12292.49
1183.98
3341492.80
吉
林
6426.10
10914.44
6411.60
361.11
312493.50
黑龙
江
8314.37
9629.60
5028.83
444.31
1008212.70
上
海
14069.86
20992.35
5043.75
2368.45
14179602.70
苏
30981.98
13153.00
18949.87
2654.75
19919919.00
浙
21462.69
16683.48
10742.32
1983.81
13301295.40
安
徽
8851.66
10233.98
8990.73
629.32
888648.70
福
建
10823.01
13450.57
6231.20
778.14
5331911.00
6971.05
9739.99
6643.14
430.02
736848.80
东
30933.28
12012.73
19034.53
1720.35
7949070.60
南
18018.53
9566.99
13704.50
821.50
734537.60
湖
11328.89
10294.07
7866.89
616.06
997879.60
11555.00
10828.23
7703.38
568.27
549203.40
广
36796.71
16857.50
12933.12
3130.61
35895489.30
7021.00
10352.38
5237.24
417.68
837537.00
1503.06
10086.65
988.32
151.24
130863.20
重
庆
5793.66
12144.06
5214.28
435.62
428007.10
四
川
12601.23
10860.20
11371.87
886.67
1416944.70
贵
州
3561.56
9048.29
2412.02
311.71
135661.20
云
5692.12
10201.81
4526.37
548.11
451325.20
藏
394.85
9034.31
378.28
18.51
37547.10
陕
7314.58
10705.67
6246.90
532.80
398814.90
甘
肃
3166.82
8890.79
2363.00
176.04
73551.20
青
1018.62
8786.52
798.23
70.17
25187.60
夏
1203.92
10280.00
1075.91
90.74
74293.00
新
疆
4183.21
9327.55
2725.45
301.13
1093456.30
由散点图知,Y与X1、X2、x3、X4呈现性关系,所以设模型为
Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+μ
三、,模型参数估计与回归结果分析
Y与X1、X2、X3、X4的回归分析结果如下:
Y=1433.68-0.15X1+1.07X2+1.96X3+0.00047X4(0.64) (-0.65) (9.38) (1.15) (4.65)
R2=0.973521 Error!
2=0.969447 F=238.9774 D.W.=1.836524
(一)经济意义检验
从经济意义上说,各地区的生产总值Y与固定资产投资X2、各地税收收入X3、各地净出口X4成正相关。
但是X1的系数是负的,表明居民消费性支出每上升一个百分点,GDP生产总值将下降0.15个百分点,不符合实际意义,所以删去X1这个变量。
(二)统计检验
由回归结果表明,R2和调整R2的值都接近于1,表明模型的拟合优度较好。
在α=0.05的显著性水平下,自由度n-k-1=26的t统计量的临界值为tα/2(26)
=2.056,x2、x4的t值大于该临界值,所以x2、x4在95%的水平下影响显著,通过了变量显著性检验。
F统计量的临界值为F0.05(4,26)=2.74,F大于该临界值,所以模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
(三)计量经济学检验
1、多重共线性检验:
X1、X2、X3、X4的相关系数如下表:
X2
X3
X4
1
0.24012
0.7916
0.6674
0.66113
0.5071
0.6611
0.9012
由表中数据可知X1、X2、X3、X4可能存在高度相关性
(1)做Y与X1的回归,结果如下:
Y=-6554.045+1.488X1
(-1.1295)(3.076)
R2=0.245966 Error!
2=0.219965 F=9.459825 D.W.=1.691451
(2)作y与x2的回归,结果如下:
Y=-741.76+1.628x2
(-0.556) (10.407)
R2=0.788787 Error!
2=0.781504 F=108.302 D.W.=1.975
(3)作y与x3的回归,结果如下:
Y=2401.974+9.896x3(2.11) (10.01)
R2=0.775543 Error!
2=0.767803 F=100.2005 D.W.=1.399332
(4)作y与x4的回归,结果如下:
Y=7029.52+0.00096x4
(6.67) (7.692)
R2=0.671093 Error!
2=0.659751 F=59.17 D.W.=1.382
由此可见,Y受X2的影响最大,所以选
(2)为初始的回归模型。
(5)做Y与X2、X1的回归,结果如下:
R2=0.873569
(6)作y与x2、x3的回归,结果如下
R2=0.941792
(7)作y与x2、x4的回归,结果如下
R2=0.971909
由此可得X2、X4的拟合度最好。
(8)做Y与X2、X4、X1的回归,结果如下:
R2=0.972164
(9)做Y与X2、X1、X3的回归,结果如下:
R2=0.951473
(10)做Y与X3、X2、X4的回归,结果如下:
R2=0.973095
(11)已知Y与X1、X3、X2、X4的回归为:
R2=0.973521
由此可得X2、X4拟合度最好,所以通过逐步回归后模型为
Y=260.4758+1.166709X2+0.000582X4
2、异方差性检验:
E2与x2的散点图如下:
说明e2与x2存在单调递增型异方差性。
E2与X4的散点图如下:
说明e2与x2存在复杂型异方差性;
进行怀特检验后可得:
可知
P=0.1568%<
5%,所以确定存在异方差性。
已知Y与X2、X4的回归方程为:
对Y与X2、X4的方程异方差性调整后得到:
可以看出修正后模型的拟合优度及D.W.值均有所提高。
所以最终得到模型为:
Y=89.06516+1.192841X2+0.000606X4
(3)序列相关检验:
对其进行序列相关检验,结果如下:
可以看出不存在序列相关,修正异方差性后的Y 与X2、X4的回归方程中可得D.W.=2.205041
进行消除一阶序列相关,可得方程如下:
可以看出,序列相关修正后,解释变量的T统计量的概率却上升到快接近于1,所以不合理。
所以无需再进行序列相关修正。
四、结论:
本次计量结果得到模型:
Y=89.06516+1.192841X2+0.000606X4【已知Y---生产总值(亿元)
X1----居民消费性支出(元) X2----固定资产投资(亿元) X3 各地
税收收入(亿元) X4 各地净出口(万美元)】表明各