资料电信业务增加的因素分析Word文档格式.docx
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-9666
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4482.9202
17339280.7
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284
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4511.7288
27485253.4
2005-04
1848.8
406.5
68318
4256.4163
37752743.4
2005-05
2328.1
539.5
69204.5
4184.8123
48115474.5
2005-06
2812
778.1
70060.6
54
4038.8276
58456633.9
2005-07
3305.7
901.7
70811
3991.117
68945999.4
2005-08
3808.2
1040.5
71507.2
3963.3907
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1393
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3782.7224
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5293.7
1618.7
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5799
2033.4
74386.1
57.3
3572.8618
125087832.2
建立模型：
以电信业务收入为Y被解释变量，电信投资完成额为X1解释变量，用户合计为X2解释变量，普及率（包括固定＆移动）为X3解释变量，互联网用户为X4解释变量，移动通话时长合计为X5解释变量。
设立多元线性回归模型：
Y=C+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*x4+a5*X5+U
U为随机扰动项
四．模型的估计与调整
利用eviews进行最小二乘估计得：
Includedobservations:
36
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
414.0336
1006.656
0.411296
0.6838
X1
0.053633
0.017851
3.004399
0.0053
X2
-0.110388
0.036100
-3.057842
0.0047
X3
104.9526
49.23354
2.131729
0.0413
X4
0.361893
0.131504
2.751961
0.0100
X5
5.12E-05
3.34E-06
15.31599
0.0000
R-squared
0.970445
Meandependentvar
2768.961
AdjustedR-squared
0.965519
S.D.dependentvar
1562.135
S.E.ofregression
290.0747
Akaikeinfocriterion
14.32917
Sumsquaredresid
2524300.
Schwarzcriterion
14.59309
Loglikelihood
-251.9250
F-statistic
197.0091
Durbin-Watsonstat
0.856336
Prob（F-statistic）
0.000000
Y=414.0335928+0.05363292988*X1-0.1103884871*X2+104.9525691*X3+0.3618926633*X4+5.121455625e-005*X5
模型的检验：
1、经济意义的检验：
x2的符号不符合经济理论。
按照假设，所有的解释变量对被解释变量的影响都是正向的。
所以该模型不能通过经济意义检验。
2、统计检验：
R值为0.970445，修正后的R值为0.965519，模型的拟合情况很好，F值为197.0091整个模型对电信业务收入的影响是显著的。
T检验：
给定显著性水平0.05，查表得自由度为n-k=36-6=30临界值为2.0423，x1、x2、x3、x4、x5的绝对值都大于2.0423，说明t检验显著。
3、计量经济检验：
A）多重共线性检验：
简单相关系数检验法
计算各解释变量的相关系数，得相关系数矩阵如下：
1.000000
-0.607827
0.733124
0.703288
0.608932
-0.741521
-0.756258
-0.130999
0.987891
0.234572
0.240127
由相关系数矩阵可以看出，x2和x3，x2和x5,x5和x3,x1和x5的相关系数都较高。
证实存在多重共线性。
多重共线性的修正：
逐步回归法
分别做Y对X1、X2、x3、X4、X5的一元回归，结果如下所示：
变量
x4
参数估计值
0.274082
0.075005
108.8408
-0.93713
4.53E-05
t统计量
5.984696
3.112586
3.533003
-2.29361
15.4556
R^2
0.51301
0.221758
0.268536
0.133993
0.875401
调整的R^2
0.498686
0.198868
0.247022
0.108522
0.871736
其中，加入X5的方程R^2最大，把x5作为第一个变量引入回归方程，顺次加入其他变量进行回归。
x5、x1
0.909517
x5、x2
0.94467
x5、x3
0.936224
x5、x4
0.94053
经比较，新加入X2的变量的方程虽然R^2最大，但是X2的符号变得不合理，且t检验不显著，说明X2引起多重共线性，应予剔除。
选择保留X4，再加入其他新变量逐步回归，结果显示：
在X5、X4基础上加入X3后，X3的符号变得不合理，而加入X1后，R^2为0.9495，有改进。
说明X3和x2引起多重共线性，应予剔除。
最后修正多重共线性影响的回归结果为：
-2935.403
795.0268
-3.692206
0.0008
0.049500
0.020707
2.390516
0.0229
0.697198
0.138385
5.038093
4.95E-05
3.27E-06
15.13350
0.949541
0.944811
366.9834
14.75295
4309659.
14.92890
-261.5531
200.7265
0.539976
Y=-2935.402591+0.04949991742*X1+0.6971976894*X4+4.952406459e-005*X5
各变量的T检验和F检验都显著，R^2=0.949541，拟合优度较好。
B）异方差性检验：
因为变量的观测值为大样本，并且是时间序列数据，所以采用ARCH检验。
1）提出原假设：
H0：
a1=a2=……=a10=0;
H1:
a1,……,a10中至少有一个不为0
2）对原模型做OLS估计，求出残差e2,并计算滞后期为10期的残差平方序列，E2（-1）^2E2（-2）^2E2（-3）^2E2（-4）^2E2（-5）^2E2（-6）^2E2（-7）^2E2（-8）^2E2（-9）^2E2（-10）^2，
3）做辅助回归：
E2^2=C
（1）+C
（2）*E2（-1）^2+C（3）*E2（-2）^2+C（4）*E2（-3）^2+C（5）*E2（-4）^2+C（6）*E2（-5）^2+C（7）*E2（-6）^2+C（8）*E2（-7）^2+C（9）*E2（-8）^2+C（10）*E2（-9）^2+C（11）*E2（-10）^2
结果如下：
26afteradjustments
2.56E+10
3.37E+10
0.760298
0.4589
E2（-1）^2
0.805808
0.250303
3.219330
0.0057
E2（-2）^2
-0.545245
0.323740
-1.684203
0.1128
E2（-3）^2
0.486072
0.351475
1.382949
0.1869
E2（-4）^2
-0.286653
0.371670
-0.771257
0.4525
E2（-5）^2
0.256365
0.375771
0.682238
0.5055
E2（-6）^2
-0.185013
0.375957
-0.492112
0.6298
E2（-7）^2
0.096029
0.371150
0.258733
0.7994
E2（-8）^2
-0.126538
0.351577
-0.359916
0.7239
E2（-9）^2
0.032734
0.322582
0.101476
0.9205
E2（-10）^2
-0.078732
0.250814
-0.313908
0.7579
0.461624
5.13E+10
0.102707
1.20E+11
1.14E+11
54.05338
1.95E+23
54.58566
-691.6940
1.286157
1.997997
0.319513
4）计算（n-10）*R^2=26*0.461624=12.002，给定显著性水平0.05，查表得临界值=18.307，因为12.002<
18.307,接受原假设，表明模型中的随机误差不存在异方差。
C）自相关性检验：
采用DW检验法：
由使用普通最小二乘法估计出的模型得：
DW值=0.540420，对样本量为36，3个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知：
dL=1.295,dU=1.654,DW<
dL,显然消费模型中有自相关。
这一点从残差图也可以看出：
残差图连续为正和连续为负，表明确实存在自相关。
自相关问题的修正：
科克伦-奥克特迭代法：
使用e2=resid进行滞后一期的自回归，得到：
e2=0.810868*e2（-1）
自相关系数等于0.810868，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程如下：
Y-0.810868*Y（-1）=a1*（1-0.810868）+a2*（x1-0.810868*x1（-1））+a3*（x4-0.810868*x4（-1））
+a4*（x5-0.810868*x5（-1））+U
回归结果如下：
35afteradjustments
-648.5317
266.6419
-2.432220
0.0210
X1-0.810868*X1（-1）
0.026227
0.015084
1.738717
0.0920
X4-0.810868*X4（-1）
0.693947
0.269724
2.572806
0.0151
X5-0.810868*X5（-1）
5.74E-05
3.47E-06
16.55076
0.959144
662.7684
0.955190
1088.570
230.4325
13.82500
1646073.
14.00276
-237.9376
242.5864
1.855367
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