固定资产投资对贵州GDP影响分析文档格式.docx
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79.39
15.52
11.56
1.08
2.88
1983
5,934
87.38
17.07
11.88
1.23
3.96
1984
7,171
108.27
23.02
15.02
0.98
7.02
1985
7,780
123.92
33.14
21.24
1.76
10.14
1986
9,380
139.57
35.99
24.09
1.71
10.19
1987
10,920
165.50
42.97
27.10
3.61
12.26
1988
13,853
211.79
45.42
33.05
2.74
9.63
1989
15,677
235.84
44.08
32.29
2.73
9.06
1990
17,400
260.14
51.51
36.95
2.14
12.42
1991
19,580
295.90
58.44
3.67
11.80
1992
23,938
339.91
78.82
58.82
3.59
16.41
1993
31,380
416.07
106.30
77.84
6.81
21.65
1994
43,800
521.17
140.95
93.74
9.77
37.44
1995
57,733
630.07
173.66
108.85
12.94
51.87
1996
67,795
713.70
207.10
133.19
14.75
59.16
1997
74,772
792.98
247.23
149.75
15.09
82.39
1998
79,553
841.88
304.91
188.93
19.34
96.64
1999
82,054
911.86
333.90
210.80
22.19
100.91
2000
89,404
993.53
402.50
259.95
28.45
114.10
2001
95,933
1084.90
533.74
357.69
22.45
153.60
2002
102,398
1185.04
623.44
423.88
18.86
180.70
2003
117,252
1356.11
754.13
457.10
39.26
257.77
（表1）
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/31/05Time:
23:
55
Sample:
19802003
Includedobservations:
24
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
90.72857
25.50339
3.557510
0.0020
X2
3.121174
0.743178
4.199764
0.0004
X3
24.99842
4.718947
5.297457
0.0000
X4
-4.124835
1.739215
-2.371665
0.0279
R-squared
0.966782
Meandependentvar
484.2113
AdjustedR-squared
0.961799
S.D.dependentvar
404.5809
S.E.ofregression
79.07573
Akaikeinfocriterion
11.72970
Sumsquaredresid
125059.4
Schwarzcriterion
11.92604
Loglikelihood
-136.7564
F-statistic
194.0257
Durbin-Watsonstat
0.849162
Prob（F-statistic）
0.000000
（表2）
四、模型检验
1、t检验：
⑴提出假设：
H0：
βj=0（j=1,2,3,4）
H1:
βj≠0（j=1,2,3,4）
⑵检验：
给定显著水平α=0.05查表得t0.05/2（24-4）=2.0860
①｜t｜=3.557510｜t｜≥t0.05/2（24-4），所以拒绝H0，接受H1。
②｜t｜=4.199764｜t｜≥t0.05/2（24-4），所以拒绝H0，接受H1。
③｜t｜=5.297457｜t｜≥t0.05/2（24-4），所以拒绝H0，接受H1。
④｜t｜=-2.371665｜t｜≤t0.05/2（24-4），所以拒绝H1，接受H0。
解释变量X4对应变量Y的影响不显著
2、分析：
显著水平α=0.05，F=194.0257F0.05（3，21）=3.07
F>
F0.05（3，21）表明模型从整体上看GDP与解释变量之间线性关系显著。
3、计算解释变量之间的简单相关系数：
1.000000
0.919030
0.985882
0.941856
（表3）
由表3可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。
同时由表2也可以看出X3系数的符号所表示的经济意义与事实相悖。
表明模型中解释变量确实存在严重的多重共线性。
4、修正：
⑴运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归：
①
06/01/05Time:
12:
43
147.5648
32.04757
4.604554
0.0001
2.885905
0.182205
15.83878
0.919375
484.2946
0.915710
404.6470
117.4802
12.45007
303635.2
12.54824
-147.4009
250.8670
0.231225
（表4）
②
57
121.6466
33.51831
3.629259
0.0015
36.72849
2.345390
15.65987
0.917674
0.913932
118.7125
12.47094
310038.5
12.56911
-147.6513
245.2314
1.746274
（表5）
③
13:
09
183.7332
33.94241
5.413086
5.699377
0.401815
14.18408
0.901428
0.896948
129.8986
12.65104
371220.4
12.74921
-149.8125
201.1882
0.297713
（表6）
依据可决系数最大原则，选取X2作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型：
Y=147.5648+2.885905X2
（4.604554）（15.83878）
R-squared=0.919375S.E.=117.4802F=250.8670
⑵逐步回归（将其余解释变量分别加入模型）：
14:
03
119.9949
24.71485
4.855173
1.519626
0.344362
4.412879
0.0002
18.93794
4.386699
4.317127
0.0003
0.957285
0.953217
87.52305
11.89815
160866.0
12.04541
-139.7778
235.3134
0.678505
（表7）
②
10
151.9378
34.45769
4.409401
2.448375
1.109470
2.206796
0.0386
0.885136
2.212797
0.400007
0.6932
0.919984
0.912364
119.7893
12.52581
301339.2
12.67307
-147.3098
120.7243
0.192940
（表8）
再次依据调整后的可决系数最大原则，选取调整后可决系数最大所对应的解释变量作为新进入模型的后选变量，且调整后的可决系数大于上一步的可决系数，所以得到：
Y=119.9949+1.519626X2+18.93794X3
（4.855173）（4.412879）（4.317127）
R-squared=0.957285S.E.=87.52305F=235.3134
由（表2）可得对Y的影响并不显著，故将删去。
得如下模型：
5、统计学检验
⑴t检验：
显著水平0.05，t0.05/2（24-3）=2.0796，显然4.855173和4.412879都远远大于它，即从统计学检验的角度上讲解释变量的选取是有意义的。
⑵f检验及拟合优度检验R-squared：
R-squared值越接近于1,则F值越大,这里的R-squared值为0.957285,大于0.9拟合优度比较高,因此F－Statistic检验亦通过。
6、计量经济学检验：
⑴被解释变量与解释变量的散点图如下：
（图1）
结论：
被解释变量与解释变量的线性关系较强。
⑵异方差检验：
图示法：
（图2）
ARCH检验：
ARCHTest:
F-statistic
0.503771
Probability
0.684780
Obs*R-squared
1.714496
0.633716
TestEquation:
RESID^2
16:
07
Sample（adjusted）:
19832003
21afteradjustingendpoints
6042.609
3539.340
1.707270
0.1060
RESID^2（-1）
0.523074
0.444199
1.177567
0.2552
RESID^2（-2）
-0.276204
0.482861
-0.572016
0.5748
RESID^2（-3）
-0.114566
0.450162
-0.254500
0.8022
0.081643
6574.751
-0.080420
9626.857
10006.47
21.42949
1.70E+09
21.62845
-221.0097
1.386163
（表9）
散点变化成总体上升趋势，且P<
R,即0.633716<
1.714496.所以模型存在异方差。
⑵异方差的修正：
①WLS估计法：
06/04/05Time:
00:
23
19812003
23afteradjustingendpoints
Weightingseries:
W
164.3130
8.405361
19.54860
3.823225
0.436945
8.749898
-13.76284
4.911786
-2.802003
0.0110
WeightedStatistics
0.999888
369.6089
0.999877
1365.774
15.16405
8.396839
4598.967
8.544947
-93.56365
1347.468
1.792554
UnweightedStatistics
0.840326
502.7309
0.824359
403.3033
169.0227
Sumsquaredresid
571373.7
0.535394
（表10）
②对数变换法：
LY
31
3.043339
0.329659
9.231768
LX2
0.568825
0.128406
4.429898
LX3
0.240757
0.125597
1.916893
0.0690
0.977840
5.763426
0.975730
S.
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