计量经济学小论文Word下载.docx
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2010
76074
32271
46757
31838
23200
6955
模型初步设定为：
Y=β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+C。
其中，Y：
人均服务性消费支出（元），X1：
人均生产总值（元），X2：
居民消费水平（元/人），X3：
职工平均工资（元），X4：
人均可支配收入，X5：
人均消费支出（元）。
显著性水平α=0.05。
通过运用EViews，估计方程为：
Y=0.059880X1-0.057770X2+0.384112X3-0.179370X4-0.326168X5-113.6263。
1、多重共线性分析
由于X2、X4未通过t检验，而且X2、X4、X5前的符号经济意义也不合理，因此解释变量可能存在多重共线性。
检验简单相关系数，X1、X2、X3、X4、X5的相关系数表如表2：
X1
X2
X3
X4
X5
1
0.996428
0.997059
0.998102
0.997283
0.998954
0.997755
0.995812
0.998834
0.99743
0.999202
用Y分别关于作一元线性回归得表3：
参数估计值
0.09637
0.232397
0.164497
0.241713
0.334084
T统计量
38.81538
47.39376
50.48153
37.55135
32.18091
R平方
0.981755
0.987688
0.989132
0.98053
0.973675
由表3得知，解释变量的重要程度依次为X5、X4、X2、X3、X1。
将各解释变量按以上顺序分别引入基本回归模型中，并用OLS法估计，删除较为不符合的解释变量，得到Y关于X1、X4的方程：
Y=0.064058X1+0.081247X4-399.7564。
2、异方差分析
采用怀特检验法，运用EViews对经过修正的回归方程进行异方差检验。
检验结果见下图。
从上图可见，Obs*R-squared=14.87696，其Probability的值为0.004963<
0.05，说明回归方程存在异方差性。
克服异方差，如图
得到修正后的方程：
Y=0.064058X1+0.081247X4-399.7564。
3、序列相关性分析
经过异方差修正后发现，方程的Durbin-Watsonstat值为0.213352，存在序列相关性。
运用EViews对上一步得到的方程进行序列相关性分析。
一阶滞后：
从上图可见ar
（1）的回归系数非常显著，表明此模型存在一阶自相关。
二阶滞后：
由上图可见ar
（2）的回归系数不显著，故该模型不存在二阶序列相关性。
三阶滞后：
由上图可见，ar（3）的回归系数不显著，表明该模型不存在三阶序列相关性。
采用广义差分法，运用EViews经过修正后，得到方程：
Y=0.057882X1+0.108143X4-585.7653。
4、随机变量分析
运用EViews对上一步得到的方程的残差与解释变量的相关性进行检验，如下表：
RESID
0.084953
0.087487
0.998043
由上表可见，相关系数接近于零，不存在随机变量的影响。
通过上述检验修正，最终得到的回归方程为：
和初始方程相比无论是拟合优度还是参数t值都有显著地改善。
经过以上分析，得出的模型的回归方程表明，人均服务性消费支出的变化可以由人均生产总值、人均可支配收入的数值来解释：
X1的回归参数0.057882表示，在其他条件不变的情况下，人均生产总值每增加1元，人均服务性消费支出增加0.57882元；
X4的回归参数0.108143表示，在其他条件不变的情况下，人均可支配收入每增加1元，人均服务性消费支出增加0.108143元。
以此模型预测2010年的人均服务性消费支出，由统计年鉴可知2010年各解释变量的数值如下：
X1=76074；
X4=31838。
代入模型中得Y=7260.607，误差率为4.39%，符合误差率的要求。
综上所述，该模型可行，可将该模型运用于服务性消费支出。
通过运用该模型，我们可以根据现有已知的解释变量的数据，预测服务性消费支出的数量，从而可以根据现有情况对国家经济进行指导，及时调整相关政策，拉动国内需求，减少经济发展对于出口贸易的依赖程度，缓解西方国家经济危机对于我国经济的冲击程度，有助于稳定国家经济发展，持续推动我国经济的平稳发展。
2010级秋季经济学院研修班（金融投资方向）
学员：
章震学号：
2010411251
二〇一一年十二月三十日
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