計量經(jīng)濟學(xué)課程設(shè)計-文庫吧
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【正文】 1990148362178191991149586278141992149007258931993147741231341994148241313821995149879222681996152381212341997153969303071998155706251811999156373267342000156300343742001155708317932002154636271602003152415325162004153553162972005155488199662006152149246322007153464250642008523915626622283200915861421234201016067518538 圖1 散點圖使用軟件對模型進行擬合，結(jié)果見圖2。Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/01/12 Time: 14:48Sample: 1990 2010Included observations: 21VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CLOG(X1)LOG(X2)LOG(X3)LOG(X4)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)圖2 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最小二乘估計由圖2知回歸方程為：3 回歸模型的檢驗與修正 經(jīng)濟意義及統(tǒng)計性檢驗比較大，而且（本文所涉及的顯著水平如不特別說明均?。?即模型通過了統(tǒng)計檢驗，故認(rèn)為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。而，由圖2知前參數(shù)估計的符號為負(fù)的，這與實際經(jīng)濟意義不符合，并且前參數(shù)估計值未能通過統(tǒng)計檢驗，故模型存在一定的問題，應(yīng)使用計量經(jīng)濟學(xué)的方法對模型進行修改及進一步檢驗。 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗 多重共線性檢驗及修正由以上知模型經(jīng)濟意義存在一定的問題，故其可能存在多重共線性，下面采用相關(guān)系數(shù)法檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性。的相關(guān)系數(shù)見表2。表2 相關(guān)系數(shù)由表2中數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)間存在高度相關(guān)性，下面采用逐步回歸法對模型進行修正。第一步：找初始模型分別作與間的回歸，結(jié)果如下：(1) () () (2) () () (3) () () (4) （） （） 由以上的結(jié)果知，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值受化肥施用量影響最大，并且也與實際經(jīng)濟意義相符，故選取模型（2）為初始回歸模型。第二步：逐步回歸將其他解釋變量分別導(dǎo)入上述初始回歸模型，尋找最佳回歸方程（見表3）。對表3進行解釋：初始模型中引入，由于的參數(shù)未能通過統(tǒng)計檢驗，修正后的擬合優(yōu)度也略有下降，且其參數(shù)符號不符合經(jīng)濟意義，故剔除解釋變量。然后引入解釋變量，由于的參數(shù)也未能通過統(tǒng)計檢驗，且修正后的擬合優(yōu)度進一步下降，因而剔除。最后引入解釋變量，由，顯然均通過了檢驗，且修正后的擬合優(yōu)度有所提高，因此將選入模型，從而農(nóng)
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