計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)告(編輯修改稿)
2025-06-10 03:40 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood HannanQuinncriter. Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) 圖7Y=+*X3（） （）R2=,R2=,F=,DW=2X1作為進(jìn)入回歸模型的第一個(gè)解析變量，形成一元回歸模型。采用逐步回歸尋找最佳回歸方程：R=,F=,DW=.游星星1) 在初始模型中引入X2，結(jié)果如下圖:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/31/17Time:13:31Sample:20052015Includedobservations:11Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C X1 X2 Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood HannanQuinncriter. Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) 圖8從上面的結(jié)果可以看出，模型擬合度顯著提高，且參數(shù)符號(hào)合理，變量也通過了t檢驗(yàn)。從而引入X3，根據(jù)第一問的結(jié)果，盡管擬合度有所提高，但X3的參數(shù)未能通過t檢驗(yàn)，且符號(hào)不合理。所以最終的糧食生產(chǎn)函數(shù)應(yīng)以Y=f(X1,X2)為最優(yōu)，擬合結(jié)果如下：Y=+*X1+*X2() () ()2相比于模型1中得到的結(jié)果，我們認(rèn)為X3與其他變量存在多重共線性，去掉X3后，模型的結(jié)果顯著改變。(6)點(diǎn)預(yù)測(cè)與區(qū)間預(yù)測(cè)由于我們所得模型不存在序列相關(guān)性和異方差性，所以我們只對(duì)存在多重共線性的模型進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)結(jié)果如下：點(diǎn)預(yù)測(cè)內(nèi)插預(yù)測(cè)：在Equation框中，點(diǎn)擊“Forecast”，在Forecastname框中可以為所預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)值序列命名，計(jì)算機(jī)默認(rèn)為yf，點(diǎn)擊“OK”，得到樣本期內(nèi)被解釋變量的預(yù)測(cè)值序列yf（也稱擬合值序列）的圖形形式，如圖9所示。圖9游星星外推預(yù)測(cè)：雙擊Workfile菜單下的Range所在行，出現(xiàn)將Workfilestructured對(duì)話框，將右側(cè)Observation旁邊的數(shù)值改為12，然后點(diǎn)擊OK，即可用將Workfile的Range以及Sample的Range改為2016；雙擊打開group01序列表格形式，將編輯狀態(tài)切換為“可編輯”，在X1序列中補(bǔ)充輸入X1=106；同樣的方法錄入X2=101；在Equation框中，點(diǎn)擊“Forecast”，彈出一對(duì)話框，在其中為預(yù)測(cè)的序列命名，如yf2。點(diǎn)擊OK即可用得到預(yù)測(cè)結(jié)果的圖形形式，如圖10所示。實(shí)際值、預(yù)測(cè)值、殘差序列，在view菜單選擇Grap/Line，畫折線圖，如圖11所示。12010080604020020050607080910111213141516Y YF1RESID圖10 圖11因此，當(dāng)城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X1=106，農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X2=101時(shí)，居民消費(fèi)指數(shù)Y=。區(qū)間預(yù)測(cè)接下來將進(jìn)行Y個(gè)別值的置信區(qū)間的預(yù)測(cè)：圖12把預(yù)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差，命名為YS1，然后點(diǎn)解OK，即可在Workfile界面看到一個(gè)名為YS1的序列。雙擊打開這一序列，如圖12所示，在第2016年（預(yù)測(cè)行）即可直接顯示個(gè)別值的預(yù)測(cè)值標(biāo)準(zhǔn)差為：?SY0=游星星? ?把結(jié)果代入Y0177。ta/2SY0，即可得到Y(jié)個(gè)別值的95%的置信區(qū)間為：[,]。考慮到水資源的總量是衡量一個(gè)國家是否有長期發(fā)展的一個(gè)基本要素，而影響水資源總量的因素，不僅在本期，而且長期在發(fā)揮作用。對(duì)于水資源總量的影響因素部分為人均水資源量，表2給出了相關(guān)數(shù)據(jù)，其來源與中國統(tǒng)計(jì)年鑒。表2指標(biāo) 水資源總量(億立方米)人均水資源量(立方米/人)Yt16
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