計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)業(yè)論文(編輯修改稿)
2024-12-11 16:22 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 和 3X 的符號(hào)與預(yù)期相反，有可能存在嚴(yán)重的多重共線 性。 2. 多重共線性的檢驗(yàn) ①檢驗(yàn) :由 F=(4,16)=（查表可得，顯著性水平α=） 表明模型從整體上看電信業(yè)務(wù)總量與解釋變量間線形關(guān)系顯著。 用簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn) : 變量間的相關(guān)系數(shù) 表： X1T X2T X3T X4T X1T 1 X2T 1 X3T 1 X4T 1 由上圖看出在我們選定的 4個(gè)解釋變量間存在很嚴(yán)重的共線性，其中 X3和 X4相關(guān)系數(shù)達(dá)到 , x1和 x3間的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到了 ，我們有必要對(duì)模型進(jìn)行修正。 從實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義上說(shuō)，這兩 者之間存在著相互替代性，說(shuō)明 模型的設(shè)定具有多重共線性，需要對(duì)模型進(jìn)行修訂。 經(jīng)過(guò)對(duì)各個(gè)解釋 變量的分析，我們發(fā)現(xiàn)固定電話用戶數(shù)、移動(dòng)電話用戶數(shù)、這兩 個(gè)解釋變量相關(guān)性很大，且都屬于通信裝置，相互間有較大的替代性。于是決定嘗試將這 2 個(gè)解釋變變量相加成為新的解釋變量記為 X5。這樣將原來(lái)的模型調(diào)整為： Yi=β 0+β 1 1X +β 2 2X +β 3 5X + i? (其中 i? 為隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從05 級(jí)信管 2 班計(jì)量經(jīng) 濟(jì)學(xué)論文 7 正態(tài)分布 )， 再次擬合： 把 3X 和 4X 加總?cè)缓蟮贸龅幕貧w結(jié)果： Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/18/07 Time: 15:30 Sample: 1990 2020 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X1T X2T X5T 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) 擬合方程為： iY? =+ 1X + 2X + 5X t= （ ） （ ） （ ） （ ） 2R = 2R = F= 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)： 從模型修正后的回歸結(jié)果可以看出，擬合優(yōu)度和 F檢驗(yàn)的效果都很理想，各個(gè)解釋變量的 t檢驗(yàn) 也 顯著，而且解釋變量 1X 和 3X 的符號(hào)與預(yù)期相符。 3. 異方差檢驗(yàn)： 考慮到獲取 的 數(shù)據(jù) 樣本不大，采用的是時(shí)間序列數(shù)據(jù) ,所以決定用 ARCH 檢驗(yàn)法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲睢? 結(jié)果如下 :（ P=1） 05 級(jí)信管 2 班計(jì)量經(jīng) 濟(jì)學(xué)論文 8 ARCH Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/18/07 Time: 18:48 Sample(adjusted): 1991 2020 Included observations: 15 after adjusting endpoints Variable Coefficient
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