對中國經(jīng)濟增長影響因素的實證分析(編輯修改稿)
2025-07-22 12:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。X1X2CRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+09Schwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)再做與和、的回歸模型。表11： 被解釋變量與和、的最小二乘估計結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/29/11 Time: 18:51Sample: 1980 2009Included observations: 30CoefficientStd. ErrortStatisticProb.X1X2X3CRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+09Schwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic) 觀察與和最小二乘估計的擬合優(yōu)度（Rsquared =），與與最小二乘估計的擬合優(yōu)度（Rsquared =）比較，變化明顯，說明對y的影響顯著。觀察與和、最小二乘估計的擬合優(yōu)度（Rsquared =），與與和最小二乘估計的擬合優(yōu)度（Rsquared =）比較，變化不明顯，說明對y影響不顯著。③序列相關(guān)性檢驗：方程含有截距項，因此，可以使用DW檢驗法來檢驗方程是否具有序列相關(guān)性。該模型中，樣本量n=30，解釋變量的個數(shù)為3個，查DW檢驗表知5%的上下界為dl=，4dl=，du=，4du=，；1%的上下界為dl=，4dl=，du=，4du=。本模型的DW檢驗值為：DW=，在5%的水平下，0DWdl，落在正自相關(guān)區(qū)；在1%的水平下，dlDWdu，落在無結(jié)論區(qū)，無法判斷。圖7 圖8由于DW值在5%的上下界條件下正自相關(guān)，說明模型存在序列相關(guān)性，所以需要對模型進行修正。 (4)預(yù)測檢驗圖9：模型預(yù)測檢驗結(jié)果圖預(yù)測誤差MAPE=%，MAPE大于10，預(yù)測效果。通過參數(shù)估計和四級檢驗，得到的初始模型是：t=（）（）（）（）p=（） （） （） （）Rsquared= Adjusted Rsquared= 建立修正模型——WLS加權(quán)最小二乘法估計模型系數(shù)建立模型能夠有效地消除模型的異方差性，同時也可以在一定程度上克服序列相關(guān)性，因此，使用WLS方法估計模型參數(shù)是修正模型的常用方法。 使用WLS法進行參數(shù)估計表12：加權(quán)最小二乘法估計模型參數(shù)結(jié)果輸出表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/30/11 Time: 13:09Sample: 1980 2009Included observations: 30Weighting series: 1/RESID^2CoefficientStd. ErrortStatisticProb.X1X2X3CWeighted StatisticsRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid1668584.Schwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)Unweighted StatisticsRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionSum squared resid+09DurbinWatson stat 對修正模型進行檢驗要對使用加權(quán)最小二乘法估計參數(shù)建立的新模型進行包括經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗、預(yù)測檢驗在內(nèi)的四級檢驗。(1)經(jīng)濟意義檢驗解釋變量的系數(shù)分別為β1=、β2=。兩個解釋變量系數(shù)均為正，符合被解釋變量與解釋變量之間的正相關(guān)關(guān)系，符合解釋變量增長帶動被解釋變量增長的經(jīng)濟實際，與現(xiàn)實經(jīng)濟意義相符；β3=，符合被解釋變量與解釋變量之間的正相關(guān)關(guān)系，所以模型通過經(jīng)濟意義檢驗。對于常數(shù)項的意義將在模型經(jīng)濟意義的分析中討論。(2)統(tǒng)計檢驗（顯著水平1%）①擬合優(yōu)度檢驗：R2檢驗，Rsquared=；Adjusted Rsquared=；可見擬合優(yōu)度較初始使用OLS法估計建立的模型有所改善，擬和優(yōu)度相當高，新方程擬和得很理想。②變量的顯著性檢驗：t檢驗，表13：WLS模型系數(shù)顯著性檢驗，t檢驗結(jié)果CoefficientStd. ErrortStatisticProb.X1X2X3C所有系數(shù)的t檢驗伴隨概率均遠遠小于5%，所以，解釋變量的系數(shù)顯著不為零，通過顯著性檢驗，常數(shù)項同時也通過顯著性檢驗，保留在模型當中不必剔除。③方程的顯著性檢驗：F檢驗，方程在很高的置信水平下顯著成立，具有經(jīng)濟意義。(3)計量經(jīng)濟學(xué)檢驗方程通過經(jīng)濟意義檢驗和統(tǒng)計檢驗，下面進行居于計量經(jīng)濟學(xué)模型檢驗核心的計量經(jīng)濟學(xué)檢驗。①異方差性檢驗：下面用White異方差檢驗法準確檢驗新方程的異方差性，分別選擇不帶有交叉項和帶有交叉項的White檢驗。得到下面的檢驗結(jié)果：表14：不帶有交叉項的White異方差檢驗Heteroskedasticity Test: WhiteFstatistic+29Prob. F(2,27)Obs*RsquaredProb. ChiSquare(2)Scaled explained SSProb. ChiSquare(2)Test Equation:Dependent Variable: WGT_RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/30/11 Time: 13:41Sample: 1980 2009Included observations: 30Collinear test regressors dropped from specificationCoefficientStd. ErrortStatisticProb.CWGT+13WGT^2RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihood1
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