畢業(yè)論文畢業(yè)設計計量經濟學模型分析論文影響我國人均gdp的變量因素分析(編輯修改稿)
2025-01-04 23:30 本頁面
【文章內容簡介】 on Sum squared resid 1635285. Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter. Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 值為 5%,所以模型被誤設可能性較小。 T、 F 檢驗，擬合優(yōu)度檢驗 tStatistic T值的絕對值 2，通過檢驗，說明此模型擬合優(yōu)度較好。 Prob(Fstatistic) F值為 0，遠遠小于 5%，說明此模型擬合優(yōu)度較好。 Rsquared 2R =， 說明改模型可行性很大，擬合度好。 Wald Test 檢驗，若 Prob. F5%，接受約束條件 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability Fstatistic (1, 28) Chisquare 1 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. 1 + C(2)^2 3*C(3) + C(4) Delta method puted using analytic derivatives. 鄒氏突變檢驗： 若 Prob. F5%，認為該點很可能是突變點 通過觀察整體數(shù)據(jù)較為平穩(wěn)，未發(fā)現(xiàn)明顯突變點，其中對 1995年、 2021年進行隨機檢測，如下圖： Chow Breakpoint Test: 1994 Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Varying regressors: All equation variables Equation Sample: 1978 2021 Fstatistic Prob. F(4,24) Log likelihood ratio Prob. ChiSquare(4) Wald Statistic Prob. ChiSquare(4) Chow Breakpoint Test: 2021 Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Varying regressors: All equation variables Equation Sample: 1978 2021 Fstatistic Prob. F(4,24) Log likelihood ratio Prob. ChiSquare(4) Wald Statistic Prob. ChiSquare(4) 所以通過鄒氏檢驗，發(fā)現(xiàn)無突變點。 模型的比較：觀察 AIC 和 SC值的變化，若有下降的現(xiàn)象，該模型可能更好些。 Dependent Variable: GDPP Method: Least Squares Date: 06/07/12 Time: 19:12 Sample: 1978 2021 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C CSH^2 ZFZC JMKZPSR JMKZPSR^2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter. Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 此時 1 3 .2 2 2 4 9SC 1 2 .9 9 3 4 7A I C ?? 原模型 1 4 .1 7 8 2 2SC 1 3 .9 9 8 6 5A I C ?? 通過比較發(fā)現(xiàn) 增加一個變量后的模型更適合 四、 REVIEWS異方差檢驗及克服 異方差檢驗 （ 1） 圖形法 050 , 00 010 0, 0 0015 0, 0 0020 0, 0 0025 0, 0 0030 0, 0 0035 0, 0 0040 0, 0 0016 20 24 28 32 36 40 44 48C S HRESID^2 050 , 00 010 0, 0 0015 0, 0 0020 0, 0 0025 0, 0 0030 0, 0 0035 0, 0 0040 0, 0 000 5, 0 00 10 , 00 0 15 , 00 0 20 , 00 0J M K Z P S RRESID^2050 , 00 010 0, 0 0015 0, 0 0020 0, 0 0025 0, 0 0030 0, 0 0035 0, 0 0040 0, 0 000 20 , 00 0 40 , 00 0 60 , 00 0 80 , 00 0Z F Z CRESID^2 （ 2） WHITE檢驗 Heteroskedasticity Test: White Fstatistic Prob. F(9,22) Obs*Rsquared Prob. ChiSquare(9) Scaled explained SS Prob. ChiSquare(9) Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/03/12 Time: 14:01 Sample: 1978 2021 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C CS
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