计量经济学论文eviews分析计量经济作业Word格式.docx

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所以我们确定了城镇居民人均旅游花费和农村XX54居民人均旅游花费。

旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。

．

在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。

在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。

由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。

即确定了公路长度和铁路长度这两个XX76解释变量。

其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。

X6

二、相关数据

三、计量经济模型的建立

Ｙ＝ｃ（１）＋ｃ（２）＊Ｘ２＋ｃ（３）＊Ｘ３＋ｃ（４）＊Ｘ４＋ｃ（５）＊Ｘ５＋ｃ（６）＊Ｘ６＋Ｕ

我们建立了下述的一般模型：

其中

Ｙ——1994-2003年各年全国旅游收入

Ｃ（１）——待定参数

——国内旅游人数（万人）

——入境旅游人数（万人）X3——城镇居民人均旅游花费（元）X4——农村居民人均旅游花费（元）X5（万公里）——公路长度（含高速）X6——铁路长度（万公里）X7Ｕ——随即扰动项

四、模型的求解和检验

利用Eviews软件，采用以上数据对该模型进行OLS回归，结果如下：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/23/10Time:

01:

56

Sample:

19942003

Includedobservations:

10

VariableCoefficientt-StatisticProb.Std.Error

C-340.50471357.8350.0882-0.250770

X20.0135200.1524-0.119529-0.001616

X30.16710.1280171.8150500.232358

X41.7168886.3910523.7224630.0337

X51.224011-1.046757-0.8551870.0453

X66.6672660.8509385.6734290.4573

X7-474.3909

355.7167-1.333620

0.2745

R-squared

0.996391Meandependentvar2494.200

980.44350.989174S.D.dependentvarAdjustedR-squared

12.28407102.0112AkaikeinfocriterionS.E.ofregression

12.4958831218.86SchwarzcriterionSumsquaredresid

138.0609Loglikelihood-54.42035F-statistic

0.000944

Durbin-Watsonstat3.244251Prob（F-statistic）

由此可见，该模型可决系数很高，F检验显著，但是、、的系数tXXX762检验不显著，且的系数符号不符合经济意义，说明存在严重的多重共线性。

X7所以进行以下修正：

〈一〉．计量方法检验及修正

多重共线性的检验：

首先对Y进行各个解释变量的逐步回归,由最小二乘法，结合经济意义和统计检验得出拟合效果最好的两个解释变量如下：

DependentVariable:

Method:

Time:

02:

00Date:

12/23/10

Sample:

Includedobservations:

Prob.Std.ErrorCoefficientVariablet-Statistic

0.0012606.2101-3193.041-5.267217C

0.0003

6.777703

1.435442

9.729003

X4

X5

-1.1970362.059371-0.5812630.1293

0.957285Meandependentvar2494.200R-squared

0.945081S.D.dependentvar980.4435AdjustedR-squared

S.E.ofregression13.95532229.7654Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid14.04609369544.9Schwarzcriterion

Loglikelihood78.43859-66.77660F-statistic

Durbin-Watsonstat

0.000016

0.791632Prob（F-statistic）

继续采用逐步回归法将其余解释变量代入，得出拟合效果最好的三个解释变量，结果如下：

01Date:

Prob.CoefficientVariableStd.Errort-Statistic

0.0006-3391.810-6.597416C514.1119

0.03930.0145250.0294142.025042X2

0.02113.0999596.355459X42.050175

0.1077X5

-0.160522

1.772604

-0.284542

0.974627Meandependentvar2494.200R-squared

0.961940S.D.dependentvarAdjustedR-squared980.4435

S.E.ofregression191.2739Akaikeinfocriterion13.63446

Sumsquaredresid13.75550219514.3Schwarzcriterion

Loglikelihood76.82334-64.17232F-statistic

0.000035

1.328513Prob（F-statistic）

以上模型估计效果最好，继续逐步回归得到以下结果：

Date:

40

Prob.Std.ErrorVariableCoefficientt-Statistic

0.0066-1973.943-4.470034441.5947C

0.6744-0.445729-0.0050950.011431X2

0.00960.328279X30.0806824.068802

0.01014.665485X41.1586654.026602

0.1469X5

-1.714020

0.999029

-1.715686

0.994114Meandependentvar2494.200R-squared

0.989406S.D.dependentvar980.4435AdjustedR-squared

S.E.ofregression12.37329100.9150Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid12.5245850919.23Schwarzcriterion

Loglikelihood-56.86644F-statistic211.1311

0.000009

3.034041Prob（F-statistic）

各项拟合效果都较好。

虽然的t检验不是很显著，但考虑到其经济X2意义在模型中的重要地位，暂时保留。

继续引入。

41

Prob.Variablet-StatisticCoefficientStd.Error

0.0179

-3.873004

525.2137

-2034.155

C

X2-0.0070330.014095-0.4989770.6440

0.08030.1286262.328946X30.299562

0.02333.5734231.3398884.787986X4

0.16381.282385-1.178937X5-1.511851

0.77236.659247

X6

2.062334

0.309695

0.994252Meandependentvar2494.200R-squared

0.987067S.D.depe