對(duì)我國(guó)gdp影響因素的分析-文庫(kù)吧
2025-06-11 23:52 本頁(yè)面
【正文】 入結(jié)果中，，此序列存在自相關(guān)。3 單位根檢驗(yàn)圖5（GDP序列ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果）單位根檢驗(yàn)用于檢查時(shí)間序列的平穩(wěn)性。圖5中的是GDP序列進(jìn)行ADF方法下的單位根檢驗(yàn)。可以看到檢驗(yàn)的伴隨概率為接近于1，所以接受原假設(shè)H0認(rèn)為：如果檢驗(yàn)式設(shè)定正確則該GDP序列存在單位根。此時(shí)GDP為隨機(jī)游走，是不穩(wěn)定的。Tstaistic欄的值與下面的1%、5%、10%水平的絕對(duì)值分別比較，在1%、5%、10%、則表示應(yīng)當(dāng)接受原假設(shè)，即原序列具有單位根，是非平穩(wěn)序列。而prob欄，顯示的信息是接受原假設(shè)的把握程度或是拒絕原假設(shè)犯錯(cuò)的概率，此處，是1，表示有100%的把握接受原假設(shè)，即原序列具有單位根，是非平穩(wěn)的。3 OLS模型回歸圖6（OLS估計(jì)1）回歸結(jié)果分析：通過(guò)圖6表可以看出，模型回歸方程形式為:模型回歸結(jié)果為：從系數(shù)的顯著性來(lái)看，其它都小于5%的顯著性水平，說(shuō)明模型回歸的系數(shù)非常顯著。從模型整體的顯著性來(lái)看，，可以拒絕模型整體解釋變量系數(shù)為零的原假設(shè)，說(shuō)明模型的整體擬合情況好；從模型整體的擬合度來(lái)看R方和調(diào)整R方都在99%以上，說(shuō)明該模型整體上擬合的非常好；從模型擬合的殘差序列相關(guān)性來(lái)看，顯然嚴(yán)重大于序列無(wú)自相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)值2，判斷回歸殘差序列存在自相關(guān)。一次最小估計(jì)統(tǒng)計(jì)量仍然是線性和無(wú)偏的，但卻不是有效的。由圖6所示回歸結(jié)果可知：，所以數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度較好。但是CE、CC、CW、其中，最不為顯著，此時(shí)，不能拒絕TE為0的零假設(shè)。因此，去掉TE后重新進(jìn)行OLS回歸，回歸結(jié)果如圖7：圖7（OLS估計(jì)2）由圖7回歸結(jié)果可知：，不能拒絕CE為0的零假設(shè)，因此把CE從原模型中剔除，再次對(duì)剩下的變量進(jìn)行OLS回歸，回歸結(jié)果如圖8：圖8（OLS估計(jì)3）由圖8回歸結(jié)果可知：，數(shù)據(jù)能較好擬合，且模型中的變量都是顯著的。由此可以得出多元線性回歸方程為： 三 模型檢驗(yàn)1 多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)對(duì)于模型：從圖8可以知道可決系數(shù),調(diào)整可決系數(shù),都接近于1，所以模型的擬合優(yōu)度好。方程總體線性的顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F=，概率prob.=，表明模型的線性關(guān)系在99%的置信水平下顯著成立。、、說(shuō)明每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響顯著。2 懷特異方差檢驗(yàn)對(duì)上述的回歸模型進(jìn)行懷特異方差檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖9：圖9(懷特異方差檢驗(yàn))從圖9中，F(xiàn)statistic是輔助方程整體顯著性的F統(tǒng)計(jì)量；Obs*Rsquared是懷特檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量NR2,通過(guò)比較Obs*Rsquared的概率值和顯著性水平，可以對(duì)方程是否存在異方差進(jìn)行判斷。在圖9中所示懷特檢驗(yàn)結(jié)果中Obs*，則不能拒絕原假設(shè)，方程不存在異方差。3 對(duì)變量GDP TC CC TW CW進(jìn)行單位根檢驗(yàn)圖10（多變量的單位根檢驗(yàn)）由圖10知對(duì)變量GDP TC CC TW CW進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果，則接受原假設(shè)H0，即存在單位根，序列組為隨機(jī)游走，是不
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