【正文】 using the Studentized Residual analysis method to diagnose the abnormal value。 ○2 該模型具有一定的 理論和實(shí)踐 意義，可以較為粗略地解釋一些經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象、能通過進(jìn)出口 貿(mào)易總 額、職工工資總額 和 上期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值這 三 個(gè)因素來粗略預(yù)測(cè)我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。調(diào)整后的模型 DW=，當(dāng)顯著性水平 ?? 時(shí)，查 表 ,k=2,n=20,得 :dL=,dU=，由于 d U D W 1 .4 9 4 d U 2 .5 9? ? ? ?，說明修正后模型的誤差項(xiàng)已不存在一階自相關(guān)性，再進(jìn)行偏相 關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)和 GB? 檢驗(yàn)，也表明不存在高階自相關(guān)性。這里我們采用較為簡(jiǎn)單的迭代法 ]12[ 來修正模型。 該異常值是由于 2020年國(guó)際金融危機(jī) ]10[ 的影響使得我國(guó)的經(jīng)濟(jì)疲軟甚至是蕭條， 所以我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值都有大幅度的下滑。為此，我們引入庫克距離，用來判斷強(qiáng)影響點(diǎn)是否為 y 的異常值點(diǎn)。在不存在異方差假設(shè)條件下，統(tǒng)計(jì)量 22()k nR? ，其中 n表示樣本容量， 2R 是輔助回歸式的 OLS估計(jì)式的可決系數(shù)。 消除異方差性對(duì)模型的影響方法通常有加權(quán)最小二乘法、CoxBox? 變換法、方差穩(wěn)定變換法等。進(jìn)行等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)通常有三個(gè)步驟： 第一步，作 y 關(guān)于 x 的普通最小二乘回歸，求出 i? 的估計(jì)值，即 ie 的值。 b. 預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 上期 GDP, 進(jìn)出口額。 2 進(jìn)出口額 . 步進(jìn)（準(zhǔn)則 : Ftoenter 的概率 = .050，F(xiàn)toremove 的概率 = .100）。 表 Correlations GDP 進(jìn)出口 額 財(cái)政支 出 職工工資 總額 稅收收入 上期 GDP 儲(chǔ)蓄余額 GDP Pearson Correlation 1 .969** .992** .996** .790** .997** .991** Sig. (2tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 進(jìn)出口額 Pearson Correlation .969** 1 .949** .951** .753** .950** .961** Sig. (2tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 財(cái)政支出 Pearson Correlation .992** .949** 1 .995** .801** .993** .996** Sig. (2tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 職工工資總額 Pearson Correlation .996** .951** .995** 1 .801** .996** .991** Sig. (2tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 稅收收入 Pearson Correlation .790** .753** .801** .801** 1 .802** .830** Sig. (2tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 上期 GDP Pearson Correlation .997** .950** .993** .996** .802** 1 .991** Sig. (2tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 儲(chǔ)蓄余額 Pearson Correlation .991** .961** .996** .991** .830** .991** 1 Sig. (2tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 **. Correlation is significant at the level (2tailed). 陜西理工學(xué)院畢業(yè)論文 第 5 頁 共 20 頁 模型修正 .通過 SPSS 軟件用逐步回歸法修正模型 。設(shè)定模型為： 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6Y X X X X X X? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? () 其中 ? 為隨機(jī)誤差 并且 ? ?1 2 6, T? ? ? ?? 。 通過查閱、參考其他課本和其他關(guān)于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值及其影響因素的論文中所研究的影響 GDP的重要因素以及從我國(guó)的國(guó)情和當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平來看，當(dāng)前我國(guó)對(duì)外貿(mào)易的規(guī)模不斷擴(kuò)大，進(jìn)出口總額不斷增長(zhǎng)，進(jìn)出口已經(jīng)成為影響 GDP增長(zhǎng)變化的重要因素，并且其影響因素正在日益增大；財(cái)政支出是指政府為實(shí)現(xiàn)其職能對(duì)財(cái)政資金進(jìn)行的再 分配，只有把國(guó)家集中的財(cái)政收入按照行政及社會(huì)事業(yè)計(jì)劃、國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要進(jìn)行統(tǒng)籌安排合理運(yùn)用，才能為國(guó)家和政府完成各項(xiàng)職能提供財(cái)力上的保障。最終得出結(jié)論：影 響我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的最為主要的因素有進(jìn)出口貿(mào)易總額、職工工資總額和上期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。 [關(guān)鍵詞 ]國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 逐步回歸 多元線性回歸 異方差性 多元加權(quán)最小二乘法 1 引言 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (Gross Domestic Product,簡(jiǎn)稱 GDP)：是指常住居民在一年內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)品和提供勞務(wù)所得到的收入，常被公認(rèn)為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)狀況的重要指標(biāo)同時(shí)還可以反映一國(guó)的國(guó)力與財(cái)富。因此財(cái)政支出總額 ??1 也從某個(gè)角度反應(yīng)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r；職工工資總額是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人民生活水平的一個(gè)重要指標(biāo)，它反映了國(guó)民收入的情況其在某種程度上也會(huì)影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn) 總值；稅收總額在一定程度上表明了我國(guó)招商引資情況和我國(guó)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，最終也可能影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；上期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值則表明了上段時(shí)間我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平它是本期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的基礎(chǔ)。 （多元回歸參數(shù)估計(jì)） 多元線性回歸方程 中 未知參數(shù) p??? ?, 10 的估計(jì)可以采用最小二乘估計(jì)，即就是尋找參數(shù)p??? ?, 10 的估計(jì)值 ??? p??? ?, 10 ，使離差平方和達(dá)到極小，即尋找 ??? p??? ?, 10 滿足： 21110,211101010m i n,Q??????????????????? ?????????? ????niippiiniippiipxxyxxyp????????????????）（ () 依照式 ()求出的 ??? p??? ?, 10 就稱為回歸參數(shù) p??? ?, 10 的最小二乘估計(jì)。 逐步回歸 ]6[ 的基本思想是“有進(jìn)有出”，具體做法是將變量一個(gè)一個(gè)引入，當(dāng)每引入一個(gè)自變量后，對(duì)已選入的變量要逐個(gè)檢查，當(dāng)原引入的由于后面變量的引入而變得不再顯著時(shí)，要將其剔除。 3 職工工資總額 . 步進(jìn)（準(zhǔn)則 : Ftoenter 的概率 = .050，F(xiàn)toremove 的概率 = .100）。 c. 預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 上期 GDP, 進(jìn)出口額 , 職工工資總額。 第二步，取 ie 的絕對(duì)值，即 ie ，把 ix 和 ie 按遞增或遞減的次序排列后分成等級(jí)，按下式計(jì)算出等級(jí)相關(guān)系數(shù) ,)1( 61 1 22 ????? ni is dnnr () 其中， n 為樣本容量， id 為對(duì)應(yīng)于 ix 和 ie 的等級(jí)的差數(shù)。方差穩(wěn)定變換法是：當(dāng)模型存在異方差性時(shí)，人們往往考慮通過做變換，使得對(duì)變換后的數(shù)據(jù)方差比較穩(wěn)定。自由度 k表示輔助回歸式中解釋變量 的 項(xiàng)數(shù)（不計(jì)算常數(shù)項(xiàng)） , 2nR 屬于 LM統(tǒng)計(jì)量。庫克距離的計(jì) 算公式為 ?????? ???222 )1(?)1( iiiiii hhp eD ?， () 由式（ ）可以看出，庫克距離反映了杠桿值 iih 與殘差 ie 大小的一個(gè)綜合效應(yīng)。 . 自相關(guān)性診斷和修正 用拉格朗日乘數(shù)方法檢驗(yàn) ]11[ （ GB檢驗(yàn)法）：取檢驗(yàn)水平為 對(duì)于 自相關(guān)性診斷常用的方法有圖示檢驗(yàn)法、自相關(guān)系數(shù)法、 檢驗(yàn)。迭代法的思想是：如果檢驗(yàn)表明誤差項(xiàng) t? 存在自相關(guān)，那么對(duì)回歸模型重復(fù)迭代，這個(gè)過程可能要重復(fù)好幾次直至最終消除誤差項(xiàng) t? 的自相關(guān)性。因此，模型已消除了自相關(guān)性的影響。 缺點(diǎn)： ○1 該模型所選取的數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù) ]15[ ，只能較為精確地預(yù)測(cè)短期 GDP增長(zhǎng)變化情況； ○2 由于最終的模型是經(jīng)過對(duì)數(shù)變換之后得到的，所以該模型反映的是 Y 與 iLNX 之間的關(guān)系，而不能直接得到 Y 與 iX 之間的關(guān)系。 we found that the model existent two order autocorrelation by Lagrange multiplier method (GB test)and eliminate the autocorrelation using the iterative method 。 using the rank correlation coefficient to test the heteroskedasticity of the model .And it is corrected by the logarithmic transformation method. Then we found that the model after correction does not exist heteroscedasticity by White test。 5．模型的評(píng) 價(jià) 和改進(jìn)思路 通過一系列的 檢驗(yàn) 和 修正，最終得到了一個(gè) 較為 滿意的模型： 陜西理工學(xué)院畢業(yè)論文 第 15 頁 共 20 頁 優(yōu)點(diǎn)： ○1 每一次的檢驗(yàn)之后的修正都能使得模型得到進(jìn)一步的改進(jìn)。 在 LS命令中加上 ??1AR 、 ??2AR ,使用迭代估計(jì)法估計(jì)模型，回歸結(jié)果如下： 表 回歸表格 陜西理工學(xué)院畢業(yè)論文 第 13 頁 共 20 頁 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C 1428185. LNX1 LNX3 LNX5 AR(1) AR(2) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid +08 Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Pr