計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)告-免費(fèi)閱讀
【正文】 為的預(yù)測數(shù)據(jù)，如圖改為12，然后點(diǎn)擊菜單下的ChiSquare(2) WaldequationHypothesis:年前和1999檢驗(yàn)值可以知道，（（DI16所以表達(dá)式為：Ycriterion Logvar Adjusted19900,1999年后.其估計(jì)結(jié)果如下圖：Dependentb3=2009年 1997年 2001X(元)城鄉(xiāng)居民人民幣儲(chǔ)蓄存款年底余額1999人均水資源量的增長有單向影響。1階滯后情況來看，X的格蘭杰原因”的原假設(shè)，即“XCausedoes2015Lags:所示：PairwiseDWR2（*criter. Fstatistic squareddependentError tStatistic Prob.C X X(1) X(2) X(3) X(4) Rsquared 16:59Sample所示的回歸分析結(jié)果。CLags 圖criter. Fstatistic DurbinWatsonofafter01/15/18X(3)+==*中的數(shù)據(jù)，我們得到估計(jì)結(jié)果如下：Y指令”表示進(jìn)行多項(xiàng)式分布滯后(Ploynamial次多項(xiàng)式估計(jì)模型：在工作文件中，點(diǎn)擊年 2007ti2015=d 0229。考慮到水資源的總量是衡量一個(gè)國家是否有長期發(fā)展的一個(gè)基本要素，而影響水資源總量的因素，不僅在本期，而且長期在發(fā)揮作用。ta/2所示，在第12把預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)差，命名為X1=10616Y YF1120811OKX1序列中補(bǔ)充輸入Rangestructured所示。點(diǎn)預(yù)測與區(qū)間預(yù)測由于我們所得模型不存在序列相關(guān)性和異方差性，所以我們只對(duì)存在多重共線性的模型進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測和區(qū)間預(yù)測，其預(yù)測結(jié)果如下：點(diǎn)預(yù)測內(nèi)插預(yù)測：在中得到的結(jié)果，我們認(rèn)為為最優(yōu)，擬合結(jié)果如下：YY3resid var .12/31/17.游星星1) 在初始模型中引入,infoobservations:YMethod:26Ycriterion Logvar Adjusted2005進(jìn)行對(duì)比分析，依據(jù)調(diào)整可決系數(shù) 最大原則，選擇R游星星DependentFinfoobservations:YMethod:與2X未能通過41tDurbinWatsonofMean11CollinearLeastexplainedTest:(3)X沒有通過檢驗(yàn)，因?yàn)槠銯a表明模型的線性關(guān)系在==DW21其對(duì)應(yīng)的回歸表達(dá)式為：Ycriterion Logvar Adjusted2005),做參數(shù)估計(jì)得到以下結(jié)果，如圖1：DependentY年 102 1012015年 1012007下面給出了因此，當(dāng)前背景下對(duì)的構(gòu)成，即各個(gè)類別在3用作序列相關(guān)檢驗(yàn)，用廣義最小二乘法或廣義差分法重新估計(jì)模型，與(1)和(2)的模型作對(duì)比和評(píng)價(jià)；（5）3．收集實(shí)際數(shù)據(jù)，作一個(gè)帶虛變量回歸的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析和預(yù)測。與城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)及商品零售價(jià)格指數(shù)間的關(guān)系，旨在探究出是城市居民還是農(nóng)村居民或商品零售價(jià)格對(duì)于本文期望通過實(shí)證模型分析出影響我國1年 2012個(gè)模型進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測和區(qū)間預(yù)測，對(duì)預(yù)測結(jié)果作適當(dāng)評(píng)價(jià)。),商品零售價(jià)格指數(shù)(12/30/17var .resid +2(2)的情況下=統(tǒng)計(jì)量的概率值只有X5%顯著性水平下自由度為11Equation:Dependent2005specificationVariable Coefficient Std..criterion SumHannanQuinnt t(4)3：.04.03.02.01.0005 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15Y,=多重共線性檢驗(yàn)：根據(jù)回歸表達(dá)式的結(jié)果，X4下面我們將采用逐步回歸法來減少共線性的嚴(yán)重程度而不是徹底地消除它接下來找出最簡單的回歸形式。313:20Sample:dependentregression Schwarzstat Prob(Fstatistic) 圖Rb.通過一元回歸結(jié)果圖12/31/17var .resid ==13:26Sample:dependentregression Schwarzstat Prob(Fstatistic) 圖R=,YMethod:observations:info檢驗(yàn)。tX+3框中可以為所預(yù)測的預(yù)測值序列命名，計(jì)算機(jī)默認(rèn)為RangeOK，即可用將2016；雙擊打開Equa
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