计量经济学·多元线性的回归模型

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1、实用标准文案 计量经济学·多元线性回归模型 应用作业1985~2014年中国GDP与进口、出口贸易总额的关系一、 概述 在当今市场上,一国的GDP与多个因素存在着紧密的联系,例如进口总额和出口总额等都是影响一国GDP的重要因素。本次将以中国1985-2014年GDP和进口总额、出口总额两个因素因素的数据,通过建立计量经济模型来分析上述变量之间的关系,强调 贸易对GDP  的重要性,从而促进国内生产总值的发展。二、 模型构建过程 ⒈变量的定义   解释变量:X1进口贸易总额,X2出口贸易总额 被解释变量:Y国内生产总值  建立计量经济模型:解释原

2、油产量与进口贸易总额、出口贸易总额之间的关系。 ⒉模型的数学形式   设定GDP与两个解释变量相关关系模型,样本回归模型为:    ⒊数据的收集   该模型的构建过程中共有两个变量,分别是中国从1990-2006年民用汽车拥有量、电力产量、国内生产总值以及能源消费总量,因此为时间序列数据,最后一个即2006年的数据作为预测对比数据,收集的数据如下所示时间国内生产总值(亿元)出口总额(人民币亿元)进口总额(人民币亿元)1985年9039.9808.91257.81986年10308.81082.11498.31987年12102.21470161

3、4.21988年15101.11766.72055.11989年17090.319562199.91990年18774.32985.82574.31991年21895.53827.13398.71992年27068.34676.34443.31993年35524.35284.85986.21994年48459.610421.89960.11995年61129.812451.811048.11996年71572.312576.411557.41997年79429.515160.711806.51998年84883.715223.611626.11

4、999年90187.716159.813736.52000年99776.320634.418638.82001年110270.422024.420159.22002年12100226947.924430.32003年136564.636287.934195.62004年160714.449103.346435.82005年185895.862648.154273.7精彩文档实用标准文案2006年217656.677597.263376.862007年268019.493563.673300.12008年316751.7100394.947952

5、6.532009年345629.282029.6968618.372010年408903107022.8494699.32011年484123.5123240.56113161.392012年534123129359.31148012013年588018.8137131.4121037.52014年636138.7143911.66120422.84数据来源:国家统计局三、模型的检验及结果的解释、评价(一)OLS法的检验相关系数:YX1X2Y10.97999191759670260.983524229450628X10.979991917596

6、702610.9975652794446187X20.9835242294506280.99756527944461871线性图:估计参数:DependentVariable:Y精彩文档实用标准文案Method:LeastSquaresDate:12/14/15Time:14:47Sample:19852014Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C3775.3193593260248769.92804671830.430484644710254

7、50.6702600664360232X1-0.91272630855511891.938518631883585-0.47083700591944140.6415389475333828X25.522785592511612.2548570541426052.4492841275083020.021087030146243R-squared0.9675860494429319    Meandependentvar173871.8233333334AdjustedR-squared0.9651850160683343    S.D.depen

8、dentvar187698.4414104575S.E.ofregression35022.22758863741    Akaikeinfocrit

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