計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及綜合財(cái)務(wù)知識(shí)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告-免費(fèi)閱讀
【正文】 對(duì)GDP的趨勢(shì)進(jìn)行一階單位根檢驗(yàn)ADF Test Statistic 1% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical ValueADF=CV（1%）=ADF=CV（5%）=ADF=CV（10%）=得出是非平穩(wěn)的。假設(shè)，故拒絕原假設(shè)，回歸系數(shù)顯著不為零，說(shuō)明第一季度對(duì)全國(guó)銷(xiāo)售量具有顯著影響，接受原假設(shè)，回歸系數(shù)顯著為零，說(shuō)明第四季度對(duì)全國(guó)銷(xiāo)售量沒(méi)有顯著性影響，所以除去虛擬變量，保留。為了檢驗(yàn)和處理多重共線性，采用修正法Frisch法。令 以、（1961~2001年）為樣本再次回歸，得Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 12/09/13 Time: 09:23Sample(adjusted): 1961 2001Included observations: 41 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CGDP1Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid81143297 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic) （） （）DW=，查臨界值表，若給定，查表得DW檢驗(yàn)臨界值。殘差圖如下：殘差圖%。假設(shè) 至少一個(gè)不等于0。（2）殘差圖LM檢驗(yàn)BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test:Fstatistic ProbabilityObs*Rsquared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 16:38Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CXRESID(1)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)Obs*RsquaredLM（BG）自相關(guān)檢驗(yàn)輔助回歸式估計(jì)結(jié)果是=20*= F檢驗(yàn)： 假設(shè): ：r=，因此，樣本回歸方程的擬合優(yōu)度是很低的。經(jīng)濟(jì)意義分析：%，%，%，%。:=，皮鞋銷(xiāo)售額的年增長(zhǎng)率為28％。于是，建立回歸模型時(shí)，庫(kù)存量可以不予考慮。該回歸方程系數(shù)的符號(hào)和大小均符合經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際情況。=++實(shí)驗(yàn)三P85第3題Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/19/13 Time: 09:10Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1X2Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)（1）（2）提出檢驗(yàn)的原假設(shè)為。=，表示不受化肥使用量影響的糧食產(chǎn)量。（3），說(shuō)明離差平方和的78%被樣本回歸直線解釋?zhuān)€有22%未被解釋。因此，樣本回歸至西安對(duì)樣本點(diǎn)的擬合優(yōu)度是較高的。=，說(shuō)明總離差平方和的94%被樣本回歸直線解釋?zhuān)?%未被解釋?zhuān)虼藰颖净貧w直線對(duì)樣本點(diǎn)的擬合優(yōu)度是很高的。給出顯著水平，查自由度v=182=16的t分布表，得臨界值。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)a．回歸方程的顯著性檢驗(yàn)F檢驗(yàn)：r=，因此，樣本回歸方程的擬合優(yōu)度是高的。，表示Y中的變異性能被估計(jì)的回歸方程解釋的部分越多，估計(jì)的回歸方程對(duì)樣本觀測(cè)值就擬合的越好。給出顯著性水平=，查自由度=304=26的t分布表，得臨界值=，=，=故顯著不為零，則回歸模型中應(yīng)包含常數(shù)項(xiàng)，可以認(rèn)為時(shí)間對(duì)銷(xiāo)售額有顯著影響，,表示Y能對(duì)估計(jì)的回歸方程進(jìn)行很高解釋?zhuān)怨烙?jì)的回歸方程對(duì)樣本觀測(cè)值就擬合的程度很高（3）Dependent Variable: LNMMethod: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 16:41Sample: 1948 1964Included observations: 17VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. LNRLNYCRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)ln （） （） （）t檢驗(yàn)：假設(shè):，顯著性水平=，查自由度v=1721=14的t分布表的臨界值t(14)=， =t(14)，所以顯著為零，即長(zhǎng)期利率對(duì)名義貨幣存量有顯著影響；=t(14)，所以顯著為零，即名義國(guó)民收入對(duì)名義貨幣存量無(wú)顯著影響。顯著性水平=，查自由度v=1711=15，的F分布表的臨界值(3，15)=，F(xiàn)=F(3，15)=,所以肯定，說(shuō)明回歸方程在總體上是顯著的。=,與相比，=，=，所以拒絕，接受，所以該誤差項(xiàng)存在一階自相關(guān)。實(shí)驗(yàn)十P159第六章第4題Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/13 Time: 08:41Sample: 1960 2001Included observations: 42VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CGDPRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid+08 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)（1）線性回歸模型 （）（） = DW= T=42所以回歸方程擬合效果較好，但是DW值比較低。因?yàn)镈W=， 依據(jù)判別規(guī)則，認(rèn)為誤差項(xiàng)存在嚴(yán)重的自相關(guān)。對(duì)Y分別關(guān)于作最小二乘回歸，得（1）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/13 Time: 11:11Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)（2）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/13 Time: 11:15Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX2Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)（3）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/13 Time: 11:17Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX3Rsquared
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