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
4.08%
5.2
3.17
118.3
1989
0.575
6,981.40
4.83%
7.2
2.6
124
1990
0.717
7,112.50
5.39%
9.8
0.74
130.7
1991
0.927
7,100.50
4.25%
11.9
-1.55
136.2
1992
1.1
7,336.60
3.03%
12.5
2.03
140.3
1993
1.3
7,532.70
2.96%
14
1.53
144.5
1994
1.5
7,835.50
2.61%
15.1
2.82
148.2
1995
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8,031.70
2.81%
15.9
1.31
152.4
1996
2
8,328.90
2.93%
23
2.54
156.9
1997
2.3
8,703.50
2.34%
24.4
160.5
1998
9,066.90
1.55%
26.9
3.15
163
1999
3
9,470.30
2.19%
30
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
1.59%
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