計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程設(shè)計(編輯修改稿)
2024-07-10 15:27 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 2 Time: 14:48 Sample: 1990 2021 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C LOG(X1) LOG(X2) LOG(X3) LOG(X4) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 圖 2 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最小二乘估計 由圖 2 知回歸方程為： 1 2 3 4?l n 2 7 .3 6 7 0 3 0 .3 3 9 7 4 9 l n 2 .9 6 1 3 4 9 l n 1 .5 2 9 3 4 6 l n 0 .2 2 5 6 2 0 l nY X X X X? ? ? ? ? ? 3 回歸模型的檢驗與修正 經(jīng)濟(jì)意義及統(tǒng)計性檢驗 22 0 .9 8 0 8 9 0 , 0 .9 7 6 1 1 3RR??比較大，而且 0. ( 5 , 16) ? ? ?（本文所 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程設(shè)計 第 5 頁 共 14 頁 涉及的顯著水平如不特別說明均取 ?? ） ,即模型 通過了 F 統(tǒng) 計檢驗，故認(rèn)為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。而 (16) ? ，由圖 2 知 1X 前參數(shù)估計的符號為負(fù)的，這與實際經(jīng)濟(jì)意義不符合，并且 13,XX前參數(shù)估計值未能通過 t 統(tǒng)計檢驗，故模型存在一定的問題，應(yīng)使用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對模型進(jìn)行修改及進(jìn)一步檢驗。 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗 多重共線性檢驗及修正 由以上知模 型經(jīng)濟(jì)意義存在一定的問題，故其可能存在多重共線性，下面采用相 關(guān)系數(shù)法檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性。 1 2 3 4ln , ln , ln , lnX X X X的相關(guān)系數(shù)見表 2。 表 2 相關(guān)系數(shù) 1lnX 2lnX 3lnX 4lnX 1lnX 2lnX 3lnX 4lnX 由表 2 中數(shù) 據(jù)發(fā)現(xiàn) 12ln ,lnXX間存在高度相關(guān)性，下面采用逐步回歸法對模型進(jìn)行修正。 第一步：找初始模型 分別作 lnY 與 1 2 3 4ln ln ln lnX X X X， ， ，間的回歸，結(jié)果如下： (1) 1?l n 5. 82 23 71 1. 41 86 37 l nYX? ? ? () () 2 ? . . 97 92 5DW ? (2) 2?l n 11 .6 54 75 2. 55 08 08 l nYX? ? ? () () 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程設(shè)計 第 6 頁 共 14 頁 2 ? . . 17 97 8DW ? (3) 3?l n 23 1. 24 28 20 .1 65 69 l nYX? ? ? () () 2 ? . . 47 93 4DW ? (4) 4?l n 15 .0 65 15 0. 54 65 29 l nYX?? （ ） （ ） 2 ? . . 94 66 4DW ? 由以上 2R 的結(jié)果知，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 受 化肥施用量影響最大，并且也與實際經(jīng)濟(jì)意義相符，故選取模型 （ 2） 為初始回歸模型。 第二步：逐步回歸 將其他解釋變量分別導(dǎo)入上述初始回歸模型，尋找最佳回歸方程（見表 3）。 對表 3 進(jìn)行解釋：初始模型中引入 1X ，由于 1X 的參數(shù)未能通過 t 統(tǒng)計檢驗，修正后的擬合優(yōu)度也略有下降，且其參數(shù)符號不符合經(jīng)濟(jì)意義，故剔除 1X 解釋變量。然后引入 3X解釋變量，由于 3X 的 參數(shù)也未能通過 t 統(tǒng)計檢驗，且修正后的擬合優(yōu)度進(jìn)一步下降，因而剔除 3X 。最后引入解釋變量 4X ，由 (18) ? ，顯然 24,XX均通過了 t 檢驗，且修正后的擬合優(yōu)度有所提高，因此將 4X 選入模型，從而農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的最優(yōu)擬合模型為：24?l n 9 .6 2 4 8 8 4 2 .5 2 7 4 4 2 l n 0 .1 8 1 6 1 5 l nY X X? ? ? ? 并設(shè) 0 2 2 4 4l n l n l nY X X? ? ? ?? ? ? ?為原模型。 表 3 逐步回歸 C 1lnX 2lnX 3lnX 4lnX 2R ..DW 2()Y f X? t 值 12( , )Y f X X? 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程設(shè)計 第 7 頁 共 14 頁 t 值 23( , )Y f X X? t 值 24( , )Y f X X? t 值 序列相關(guān)性檢驗及改進(jìn) 由 3, 21kn??查表有 ,dl? . . 0. 71 17 30 ,D W dl??故由 ..DW 檢驗知模型存在一階正自相關(guān)性，同時由殘差圖 3， te 呈現(xiàn)有規(guī)律的波動也可認(rèn)為 原 模型存在 自相關(guān)性。 圖 3 殘差圖 由偏相關(guān)系數(shù)檢驗結(jié)果（如圖 4）知隨機(jī)干擾項只存在一階 自相關(guān)。 圖 4 偏相關(guān)系數(shù)圖 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程設(shè)計 第 8 頁 共 14 頁 下面采用廣義差分法對模型進(jìn)行處理： 在 Eviews 軟件中直接使用廣義差分法估計自相關(guān)性 ，估計 結(jié)果如圖 5。 圖 5 迭代估計法估計結(jié)果 由圖 5 知 . . ,dl D W du? ? ? ? ?根據(jù) ..DW 檢驗知無法確定原 模型是否仍然具有自相關(guān)性，因此再次用偏相關(guān)系數(shù)檢驗，由圖 6 的結(jié)果可得 出 原 模型已經(jīng)不存在自相關(guān)性。 圖 6 相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù) Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 06/02/12 Time: 15:52 Sample(adjusted): 1991 2021 Included observations: 20 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations Variable
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