計量經(jīng)濟論文影響20xx年各省消費水平的因素(編輯修改稿)
2025-07-13 05:42 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 來說消費水平會增長 %；在假定其他其他變量不變的情況下，當(dāng)工業(yè)生產(chǎn)總值增加 1%，平均來說消費水平會增長 %；在假定其他其他變量不變的情況下，當(dāng)居民消費價格指數(shù)增加 1%，平均來說消費水平會減少 %；當(dāng)人口數(shù)增加 1%，平均來說消費水平會減少 %。 統(tǒng)計檢驗 1） 擬合優(yōu)度：由上表中數(shù)據(jù)可知 2R =，修正的可決定系數(shù)為?2R ，說明模型對樣本的擬合很好。 2） F 檢驗： 給定顯著性水平 ?? 時，在 F 分布表中查出自由度為 k1=3 和nk=27 的臨界值 ?F （ 3,27） =。由表中知 F=，說明回歸方程顯著，即“ 人均可支配收入 ”、“ 工業(yè)生產(chǎn)總值 ”、“ 居 民消費價格指數(shù) ”、“ 人口 ”等變量 聯(lián)合起來對“消費水平”有顯著影響。 3） t 檢驗： 給定顯著性水平 ?? 時，查 t 分布表得自由度為 nk=27 的臨界值2/?t（ nk） =，對應(yīng)的 t 統(tǒng)計量分別為 、 、 、 ， 所 以 第 三 四 個 變 量 對 消 費 水 平 影 響 不 顯 著 ， 這說明在顯著性水平 a= 下，當(dāng)其他解釋變量 不變的情況下，解釋變量’ X1’對被解釋變量’ Y’有顯著性的影響，解釋變量’ X2’’ X3’對被解釋變量’ Y’沒有顯著性的影響。 （三）多重共線性 經(jīng)檢驗方差擴大因子 VIF=10,說明解釋變量與其他解釋變量之間存在多重共線性，且這種多重共線性可能會過度影響最小二乘估計。 各變量之間相關(guān)系數(shù)矩陣： X1 1 591378 0425306 14107259 X2 591378 1 4731666 887734 X3 0425306 4731666 1 2993906 X4 14107259 887734 2993906 1 從表中可以看出其相關(guān)系數(shù)矩陣 X2與 X4之間超過 ，它們之間存在很高的相關(guān)性 ，因此存在多重共線性。 逐步回歸，結(jié)果如表： 變量 X1 X2 X3 X4 參數(shù)估計值 T 統(tǒng)計量 2R 2R 因為 X1 方程的 2R 最大，以 X1 為基礎(chǔ)順次加入其他變量逐步回歸。 X1 X2 X3 X4 2R X1,X2 （ ） （ ） X1,X3 （ ） （ ） X1,X4 （ ） （ ） 經(jīng)比較，新加入 X2 的方程 2R =，改進(jìn)最大， t 檢驗不顯著， X4 雖有改進(jìn)但是 t檢驗不顯著。 X3的 2R 減少且 t 檢驗不通過所以剔除 X X X4，所以最后修正嚴(yán)重多重共線性影響后的回歸結(jié)果為 Y = *X1 t= （ ） （ ） 2R = 2R = F= 這說明，在其他因素不變的情況下，當(dāng)人均可支配收入每增加 1 元，居民的消費水平平均就增加 元。 （四） 異方差的檢驗 1)懷特檢驗 對模型進(jìn)行多重共線性檢驗，剔除了引起多重共線性的變量 X X X4，得到最后修正 嚴(yán)重多重共線性影響后的回歸結(jié)果為 Y = *X1 由以上估計結(jié)果，按路徑 View/Residual tests/White heteroskedasticity(on cross terms or cross terms),進(jìn)入 White檢驗。根據(jù) White檢驗中輔助函數(shù)的構(gòu)造，最后一項為變量的交叉乘積項，因為本論文的修正后的模型為一元函數(shù)，故無交叉乘積項，因此應(yīng)選 on cross terms,則輔助函數(shù)為 ttt v
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