【正文】 對GDP的趨勢進(jìn)行一階單位根檢驗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，說明第一季度對全國銷售量具有顯著影響，接受原假設(shè)，回歸系數(shù)顯著為零，說明第四季度對全國銷售量沒有顯著性影響，所以除去虛擬變量，保留。為了檢驗和處理多重共線性，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檢驗臨界值。殘差圖如下：殘差圖%。假設(shè) 至少一個不等于0。（2）殘差圖LM檢驗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)檢驗輔助回歸式估計結(jié)果是=20*= F檢驗： 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：%，%，%，%。:=，皮鞋銷售額的年增長率為28％。于是，建立回歸模型時，庫存量可以不予考慮。該回歸方程系數(shù)的符號和大小均符合經(jīng)濟(jì)理論和實際情況。=++實驗三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），說明離差平方和的78%被樣本回歸直線解釋，還有22%未被解釋。因此，樣本回歸至西安對樣本點的擬合優(yōu)度是較高的。=，說明總離差平方和的94%被樣本回歸直線解釋，有6%未被解釋，因此樣本回歸直線對樣本點的擬合優(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)計檢驗a．回歸方程的顯著性檢驗F檢驗：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的回歸方程解釋的部分越多，估計的回歸方程對樣本觀測值就擬合的越好。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，可以認(rèn)為時間對銷售額有顯著影響，,表示Y能對估計的回歸方程進(jìn)行很高解釋，所以估計的回歸方程對樣本觀測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：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，即長期利率對名義貨幣存量有顯著影響；=t(14)，所以顯著為零，即名義國民收入對名義貨幣存量無顯著影響。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，所以該誤差項存在一階自相關(guān)。實驗十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。因為DW=， 依據(jù)判別規(guī)則，認(rèn)為誤差項存在嚴(yán)重的自相關(guān)。對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