計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文-影響財(cái)政收入的主要因素分析(編輯修改稿)
2025-07-10 14:39 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 4 Prob(Fstatistic) 0 （一） 進(jìn)行模型的檢驗(yàn) 進(jìn)行多重共線性的檢驗(yàn) 方程的修正后的 R平方值很高，說明變量對因變量的擬合程度很好，但是應(yīng)該注意到 c， lnx1， x2三者的 t值很低（在此選擇置信度為 ），未通過檢驗(yàn)，因此懷疑其中存在變量之間的多重共線問題。 檢測自變量 lny， lnx1， x2， lnx3 之間的相關(guān)系數(shù)，判斷多重共線性的可能如下圖： 觀察得知：各個解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)比較高，進(jìn)一步懷疑其存在多重共線，需進(jìn)行進(jìn)一步修正。 進(jìn)行異方差的檢驗(yàn) 通過生成殘差平方序列繪制散點(diǎn)圖如下： 8 9 由圖可以看出，殘差平方對解釋變量的散點(diǎn)圖主要集中分布在圖形的下方，判斷模型可能存在 異方差。但是否確實(shí)存在異方差還需進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。 根據(jù)估計(jì)結(jié)果，得到 White 檢驗(yàn)的結(jié)果如下： White Heteroskedasticity Test: Fstatistic 2778 Probability Obs*Rsquared 686 Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/08/14 Time: 08:39 Sample: 1982 2021 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C 98283 454 03592 LNX1 28846 34 42441 LNX1^2 2173183 792 71526 X2 10 1676e05 648e05 0592 X2^2 1457e10 639e09 5943 LNX3 288506 3183 4985 LNX3^2 332255 168927 3715 Rsquared 54387 Mean dependent var Adjusted Rsquared 67984 . dependent var . of regression 244927 Akaike info criterion Sum squared resid 465808 Schwarz criterion Log likelihood 1235 Fstatistic DurbinWatson stat 76322 Prob(Fstatistic) 由圖可知， nR2=，由 White 檢驗(yàn)知，在置信度為 下，得臨界值為 nR2=，表明模型不存在異方差。 進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn) 由原模型的回歸結(jié)果得，修正后的 R2= ， F = ， df =31， DW =，該回歸方程可決系數(shù)較高，回歸系數(shù)均顯著。對樣本量為 31，、三個解釋變量的模型、 5%顯著水平，查 DW 統(tǒng)計(jì)表可知， dL=， dU=，模型中 DWdL， 顯然模型中有自相關(guān)。 （二）模型的修正 進(jìn)行多重共線性的修正 通過對相關(guān)系數(shù)觀察得知，利用逐步回歸法對原模型進(jìn)行修正，以 lnx3為因變量對其他解釋變量進(jìn)行逐步回歸，可得如下分析結(jié)果， Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/08/14 Time: 09:02 Sample: 1982 2021 11 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C 2172 4162 087 LNX3 85084
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