经济毕业论文工资收入差异分析Word格式文档下载.docx
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α>
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0
估计模型的参数，检验参数和整体模型并对模型进行修正
计算下列属性所对应的月收入
a）大型企业中40多岁男性大学毕业工人的月收入Ya
b）中型企业中30多岁女性大学毕业工人的月收入Yb
c）小型企业中30多岁男性初中毕业工人的月收入Yc
表1
月收入与性别、年龄层、学历、企业规模之间的关系
月收入（万日元）
性别
年龄层
学历
企业规模
25
女性
40多岁
初中毕业
小企业
26
男性
30多岁
28
高中毕业
30
31
中企业
32
34
大学毕业
36
39
大企业
40
43
46
52
54
55
表2
制作虚拟变量处理后的数据表
月收入（万日元）Y
性别S
年龄层A
大学毕业E1`
高中毕业E2
大型企业F1
中型企业F2
0
1
1
参数估计
表3
最小二乘估计
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/15/03
Time:
20:
14
Sample:
19862000
Includedobservations:
15
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
11.96613
1.694604
7.061317
0.0001
S
14.38476
1.238761
11.61222
0.0000
A
12.64252
1.519607
8.319597
E1
15.87300
1.466859
10.82108
E2
5.082785
1.119298
4.541047
0.0019
F1
12.15240
1.326189
9.163398
F2
5.543744
1.196137
4.634706
0.0017
R-squared
0.983316
Meandependentvar
38.06667
AdjustedR-squared
0.970802
S.D.dependentvar
10.06029
S.E.ofregression
1.719035
Akaikeinfocriterion
4.226127
Sumsquaredresid
23.64064
Schwarzcriterion
4.556551
Loglikelihood
-24.69596
F-statistic
78.58178
Durbin-Watsonstat
2.283073
Prob（F-statistic）
0.000001
有表3的数据可以得出以下估计结果：
Y=11.966+14.385S+12.643A+15.873E1+5.083E2+12.152F1+5.544F2
（7.061）
（11.612）
（8.320）
（10.821）
（4.541）
（9.163）
（4.635）
_
R2=0.9708
（1）经济意义检验
所有的参数都为正数，即性别、年龄、学历和所在企业的大小对月收入有正面的影响，符合经济意义。
（2）统计推断检验
（a）拟和优度检验
可决系数R2=0.983316
说明模型在整体上拟和很好,Y的总差由模型作出了绝大部分解释。
_
R2=0.9708也说明模型中各个解释变量对应变量的联合影响程度很大
（b）回归参数的显著性检验——T检验
在显著性水平a=0.01条件下ta/2（n-k）=ta/2（15-6）=3.250
模型估计的各参数的T值都大于3.250。
说明各个解释变量对应变量的影响都是显著的。
即性别，年龄，学历，企业大小对月收入有显著影响。
（c）回归方程的显著性检验——F检验
在显著性水平a=0.01条件下，F0。
01（k-1,n-k）=F0。
01（6-1,15-6）=6.06
模型中的F-statistic=78.5819大于6.06，说明回归方程显著，即各个解释变量同应变量之间存在显著的线性关系。
（3）计量经济学检验
（a）多重共线性检验
表4
Correlation
Matrix
F2
S
1.000000
-0.444444
-0.288675
0.111111
-0.123091
-0.288675
0.166667
0.430820
-0.577350
-0.577350
0.213201
0.100000
-0.184637
-0.184637
-1.07E-18
0.288675
-0.57750
0.100000
-1.07E-18
0.426401
1.000000
由表4可以看出，解释变量之间不存在严重的多重共线性，各解释变量之间的干扰程度不大，不需要进行修正。
（b）异方差检验
aWhite检验
表5
White检验
TestEquation:
RESID^2
21:
54
14.63007
15.55903
0.940295
0.3746
2.538157
11.37371
0.223160
0.8290
-6.248568
13.95230
-0.447852
0.6661
-0.105573
13.46799
-0.007839
0.9939
-5.147135
10.27685
-0.500847
0.6300
2.974629
12.17643
0.244294
0.8132
-2.860708
10.98235
-0.260482
0.8011
0.125144
11.39916
-0.530998
12.75592
15.78335
8.660512
1992.912
8.990936
-57.95384
0.190727
2.370596
0.970773
计算nR2
=15×
0.125144=1.87716
在显著性水平a=0.01条件下，X20.01（P>
5）都大于
1．87716，即可接受原假设，随机误差u不存在异方差性。
（c）自相关检验
DW检验
由表1中估计的结果，DW=2.283073，在给定显著性水平a=0.01，查
Durbin-Watson表，n=15k=6得下限临界值dL=0.447
dU
=2.472
dL
<
DW<
dU
无法判断是否自相关
图示法
图1
由图1可以看出Et呈线性自回归，表明随机误差项ut存在一阶自相关。
自相关的修正
广义差分法
B=1-1/2DW=1-1.1515=-0.1415
表6
广义差分
12/16/03
14:
40
Sample（adjusted）:
19872000
14afteradjustingendpoints
Convergenceachievedafter6iterations
21.09362
3.611608
5.840508
0.0006
17.71164
2.154693
8.220025
18.49486
1.778017
10.40196
5.164674
1.203522
4.291300
0.0036
12.32894
1.329580
9.272804
5.480673
0.985115
5.563484
0.0008
AR
（1）
0.857726
0.140809
6.091408
0.0005
0.975461
38.35714
0.954428
10.37458
2.214732
4.734993
34.33528
5.054522
-26.14495
Durbin-Watsonstat
2.055093
InvertedARRoots
.86
DW=2.055039仍落在了不能判断的{dL=0.447，dU
=2.472}内。
表7
Cochrane---Qrcutt迭代法
13:
Convergenceachievedafter59iterations
11.56912
1.862201
6.212606
14.69725
1.440980
10.19948
12.32374
1.614937
7.631096
0.0003
16.24810
1.721711
9.437182
5.339722
1.406899
3.795384
0.0090
12.54277
1.464528
8.564375
5.456586
1.544637
3.532600
0.0123
-0.299458
0.470966
-0.635837
0.5484
0.982395
39.00000
0.961856
9.742847
1.902819
4.420109
21.72432
4.785285
-22.94076
47.83089
2.414916
0.000076
-.30
DW=2.4149有所提高但仍落在了不能判断的{dL=0.447，dU
尽管如此，由于此模型中各个解释变量对应变量的单独影响和联合影响都很显著
且模型没有多重共线性和异方差，与我们设想的一样，性别、学历、年龄和企业大小对工资收入有明显的影响，因此我们仍用此模型对工资作出预测：
a）大型企业中40多岁男性大学毕业工人的月收入Y1
Y1=11.966+14.385*1+12.643A*1+15.873*1+5.083*0+12.152*1+5.544*0
=67.190（万日元）
b）中型企业中30多岁女性大学毕业工人的月收入Y2
Y2=11.966+14.385*0+12.643A*0+15.873*0+5.083*1+12.152*0+5.544*1
=22.593（万日元）
C）小型企业中30多岁男性初中毕业工人的月收入Y3
Y3=11.966+14.385*1+12.643A*0+15.873*0+5.083*0+12.152*0+5.544*0
=26.351（万日元）
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