推荐 计量经济学课程论文叶修华Word下载.docx

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1.91%

4.2

2.52

109.6

1987

0.431

6,475.10

3.66%

4.9

2.28

113.6

1988

0.502

6,742.70

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5.2

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1989

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4.83%

7.2

2.6

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1990

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7,112.50

5.39%

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1991

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4.25%

11.9

-1.55

136.2

1992

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12.5

2.03

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2.82

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2

8,328.90

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1998

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3

9,470.30

2.19%

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3.64

166.6

2000

9,817.00

3.38%

34

172.2

2001

9,890.70

2.83%

35.5

0.06

177.1

2002

4.5

10,048.80

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42.5

0.84

179.9

2003

10,301.00

2.27%

40.3

1.55

184

2004

10,675.80

2.68%

43.8

2.65

188.9

2005

10,989.50

3.39%

43.9

2.13

195.3

2006

5

11,294.80

3.24%

49.5

1.71

201.6

2007

11,523.90

2.85%

53.1

1.15

207.34

2008

11,652.00

3.85%

55.6

-0.48

215.3

数据来源：

维基百科等网站。

三、建立模型

由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*X1+b2*X2+b3*X3+b4*X4+b5*X5+ui

其中b0表示在没有任何因素影响下的NBA球员平均工资水平；

b1表示美国GDP水平对NBA球员平均工资水平的影响；

b2表示美国通货膨胀率对NBA球员平均工资水平的影响；

b3表示NBA联盟工资帽对NBA球员平均工资水平的影响；

b4表示美国的经济增长率对NBA球员平均工资水平的影响；

b5表示美国CPI水平对NBA球员平均工资水平的影响；

ui为随机扰动项。

（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验

利用Eviews软件，做Y对X1、X2、X3、X4、X5的回归，回归结果如下表2：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/03/12Time:

09:

37

Sample:

19852008

Includedobservations:

24

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-2.845903

1.356782

-2.097539

0.0503

GDP

0.001223

0.000344

3.552044

0.0023

INF

-13.26915

5.675898

-2.337806

0.0311

SALARYGAP

0.038612

0.026047

1.482384

0.1555

ECONOMICGROWTH

-0.104933

0.050898

-2.061642

0.0540

CPI

-0.035552

0.011663

-3.048202

0.0069

R-squared

0.989471

Meandependentvar

2.561000

AdjustedR-squared

0.986547

S.D.dependentvar

1.825273

S.E.ofregression

0.211710

Akaikeinfocriterion

-0.054884

Sumsquaredresid

0.806778

Schwarzcriterion

0.239630

Loglikelihood

6.658606

Hannan-Quinncriter.

0.023251

F-statistic

338.3261

Durbin-Watsonstat

0.890107

Prob（F-statistic）

0.000000

由上表我们可以写出建立的回归方程：

Y=-2.85+0.0012*X1-13.27*X2+0.039*X3-0.105*X4-0.036*X5+ui

（-2.10）（3.55）（-2.34）（1.48）（-2.06）（-3.05）

R2=0.989AdjustedR2=0.986F-statistic=338.33DWstat=0.89

1、经济意义上的检验：

该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，上表中的五大因素均可以在数量上增加NBA球员的平均工资。

2、通过观察各因素的p值，我们发现出了salarygap意外的p值均小于0.05或与其极为接近，其精确度较为理想，同时R-squared=0.989，AdjustedR-squared=0.986，模型的拟合度很好。

因此除salarygap的因素都对NBA球员平均工资水平有较大的影响，同时我们也猜测模型中存在异方差，使得其他因素的影响的准确度受到了影响。

因此需要进一步的异方差检验。

（二）计量经济学检验

样本数24，且模型为五元线性回归模型，利用怀特检验对异方差进行检验，可得结果如下表3：

HeteroskedasticityTest:

White

1.360022

Prob.F（20,3）

0.4568

Obs*R-squared

21.61593

Prob.Chi-Square（20）

0.3617

ScaledexplainedSS

7.243741

0.9958

TestEquation:

RESID^2

46

5.318424

9.947864

0.534630

0.6300

-0.004217

0.007276

-0.579665

0.6028

GDP^2

2.73E-06

1.38E-06

1.977637

0.1424

GDP*INF

0.036362

0.049507

0.734477

0.5159

GDP*SALARYGAP

-8.14E-05

0.000131

-0.621750

0.5782

GDP*ECONOMICGROWTH

-0.000404

0.000204

-1.983244

0.1416

GDP*CPI

-0.000261

0.000137

-1.909742

0.1522

-36.24144

108.8372

-0.332988

0.7611

INF^2

455.3874

383.8068

1.186502

0.3208

INF*SALARYGAP

-0.892796

2.684853

-0.332531

0.7614

INF*ECONOMICGROWTH

-5.658831

7.894198

-0.716834

0.5252

INF*CPI

-1.807862

1.727274

-1.046656

0.3722

0.211944

0.431479

0.491205

0.6570

SALARYGAP^2

0.002116

0.004754

0.445067

0.6864

SALARYGAP*ECONOMICGROWTH

0.030468

0.015500

1.965624

0.1441

SALARYGAP*CPI

0.002220

0.003153

0.704106

0.5321

1.891297

1.161314

1.628584

0.2019

ECONOMICGROWTH^2

0.029604

0.019764

1.497890

0.2311

ECONOMICGROWTH*CPI

0.005859

0.007575

0.773505

0.4956

0.108913

0.231948

0.469558

0.6707

CPI^2

0.006798

0.003964

1.714921

0.1849

0.900664

0.033616

0.238422

0.037483

0.032711

-4.331670

0.003210

-3.300873

72.98004

-4.058200

2.345952

0.456789

由上表可知R-squared=0.900664，查表可得样本数为24，自由度为5的卡方分布的值11.0705，因为nR2=21.62>

11.0705,所以拒绝原假设，则如我们猜测的，模型存在异方差。

我们初步分析原因，认为NBA的工资帽受到GDP，通货膨胀率，经济增长率和CPI的影响，所以可能会因此产生异方差，因此我们去掉这一因素，留下剩余的四个因素重现建立回归方程，结果如下表4:

51

-4.759977

0.429613

-11.07970

0.0000

0.001643

0.000201

8.157854

-15.99372

5.536711

-2.888668

0.0094

-0.143172

0.045238

-3.164869

0.0051

-0.039449

0.011716

-3.367243

0.0032

0.988186

0.985699

0.218279

-0.023032

0.905270

0.222396

5.276384

0.042080

397.3176

0.979294

对于其异方差的检验，结果如下表5：

53

-1.354405

0.934164

-1.449858

0.1810

-0.001274

0.001004

-1.269179

0.2362

-6.48E-07

6.87E-07

-0.943169

0.3702

-0.012134

0.017096

-0.709749

0.4958

0.000135

9.80E-05

1.379308

0.2011

8.02E-05

7.68E-05

1.044753

0.3234

24.41108

19.22405

1.269820

0.2360

-152.1414

177.7162

-0.856092

0.4142

-2.282776

2.514051

-0.908007

0.3875

0.586384

0.963749

0.608441

0.5579

0.409432

0.199553

2.051748

0.0704

-0.010375

0.012189

-0.851203

0.4167

-0.009207

0.005693

-1.617325

0.1403

0.079643

0.057084

1.395184

0.1964

-0.002467

0.002169

-1.137828

0.2846

0.759596

0.037720

0.385635

0.054483

0.042705

-3.199835

0.016413

-2.463552

53.39802

-3.004499

2.031215

2.794129

0.143548

可知R2=0.759596,同时对于样本为24，自由度为10的卡方分布临界值为18.31，则nR2=18.23<

18.31，所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。

根据表4得D-W检验，durbin-watsonstat=0.979294，查表的样本为24，解释变量为4的dl为1.01du=1.78，而DW值小于dl，存在正序列相关。

利用迭代法对序列相关进行处理。

一次迭代结果（表6）

10:

08

23afteradjustments

Convergenceavhievedafter12iterations

-5.814773

0.660898

-8.798286

0.001200

0.000300

3.993182

0.0009

-8.412315

4.567281

-1.841865

0.0830

-0.077823

0.035158

-2.213535

0.0408

-0.011261

0.017424

-0.646296

0.5267

AR

（1）

0.677898

0.164030

4.132770

0.0007

0.993685

2.658000

0.991828

1.801938

0.162892

-0.572002

0.451074

0.275786

12.57802

Han