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时间:2020-03-31
《计量经济学·多元线性回归模型.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、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:解释原油产量与进口贸易总额、出口贸易总额之间的关系。
2、 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12102.214701614.21988年15101.11766.72055.11989年17090.3
3、19562199.91990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84883.715223.611626.11999年90187.716159.813736.52000年99776.320634.418638.82001
4、年.422024.420159.22002年26947.924430.32003年.636287.934195.62004年.449103.346435.82005年.862648.154273.72006年.677597.263376.862007年.493563.673300.12008年.7.9479526.532009年.282029.6968618.372010年.8494699.32011年.5.56.392012年.32013年.8.4.52014年.7.66.84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
5、.670260.0628X10.6702610.46187X20.06280.461871线性图:估计参数:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/14/15Time:14:47Sample:19852014Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb. C3775.48769.0.025450.60232X1-0.511891.3585-0.944140.33828X25.1612.26052.83020.6243R-squared0
6、.29319 Meandependentvar.AdjustedR-squared0.83343 S.D.dependentvar.S.E.ofregression35022. Akaikeinfocriterion23.85Sumsquaredresid.29852 Schwarzcriterion24.471Loglikelihood-354.74 Hannan-Quinncriter.23.881F-statistic402.94 Durbin-Watsonstat0.58895Prob(F-statistic)7.3685e-21统
7、计检验:(1)拟合优度:从上表可以得到R2=0.29319,修正后的可决系数R2=0.83343,这说明模型对样本的拟合很好。(2)F检验:针对H0:(二)多重共线性的检验及修正相关系数矩阵:X1X2X110.46187X20.461871辅助回归的R2值DependentVariable:X1Method:LeastSquaresDate:12/14/15Time:15:13Sample:19852014Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Err
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