對我國gdp影響因素的分析-文庫吧資料
2025-07-02 23:52本頁面
【正文】 分布形態(tài)。JB統(tǒng)計量（JarqueBera） =，其概率probability=，表明在99%以上的置信水平下，接受原假設H0：序列服從正態(tài)分布。（2）殘差自相關LM檢驗圖19（殘差自相關LM檢驗）從圖19可以看到，則不能拒絕原假設，認為模型回歸序列不存在自相關。圖14（續(xù)圖13）圖15（續(xù)圖14）圖16（續(xù)圖15）5 殘差檢驗（1）殘差自相關Q檢驗圖17（殘差擬合表）圖18（殘差自相關的Q檢驗）從圖18中可以看到一直滯后到12階，所以不可以拒絕原假設，認為模型回歸的殘差序列不存在自相關。標準的協(xié)整關系值是指將排序第一位的變量前的系數(shù)標準化為1后計算的協(xié)整關系，該形式可以方便寫出最終的協(xié)整方程式。由于協(xié)整矢量并不唯一，因此一般情況下Eviews都會強加一個正規(guī)化約束限制。通過跡統(tǒng)計量可以判斷城鎮(zhèn)居民人均收入（TC）、農村居民人均收入（CC）、城鎮(zhèn)居民就業(yè)人數(shù)（TW）、農村居民就業(yè)人數(shù)（CW）、國內生產總值（GDP）五個變量存在三個協(xié)整關系同樣，最大特征值的判斷規(guī)則于跡統(tǒng)計量相同，最大特征值的檢驗結果與跡統(tǒng)計量的檢驗結果一致，都認為城鎮(zhèn)居民人均收入（TC）、農村居民人均收入（CC）、城鎮(zhèn)居民就業(yè)人數(shù)（TW）、農村居民就業(yè)人數(shù)（CW）對國內生產總值（GDP）五個變量存在三個協(xié)整關系。Johansen協(xié)整檢驗是按照協(xié)整關系的個數(shù)從0到K1順序進行的，直到拒絕相應的原假設為止。但是EG兩步法最多只能判斷多個變量存在的一個協(xié)整關系，對于多個變量協(xié)整分析最為常見的是Johansen協(xié)整檢驗方法。3 對變量GDP TC CC TW CW進行單位根檢驗圖10（多變量的單位根檢驗）由圖10知對變量GDP TC CC TW CW進行單位根檢驗，檢驗結果，則接受原假設H0，即存在單位根，序列組為隨機游走，是不穩(wěn)定的。2 懷特異方差檢驗對上述的回歸模型進行懷特異方差檢驗，檢驗結果如圖9：圖9(懷特異方差檢驗)從圖9中，F(xiàn)statistic是輔助方程整體顯著性的F統(tǒng)計量；Obs*Rsquared是懷特檢驗的統(tǒng)計量NR2,通過比較Obs*Rsquared的概率值和顯著性水平，可以對方程是否存在異方差進行判斷。方程總體線性的顯著性檢驗統(tǒng)計量F=，概率prob.=，表明模型的線性關系在99%的置信水平下顯著成立。因此，去掉TE后重新進行OLS回歸，回歸結果如圖7：圖7（OLS估計2）由圖7回歸結果可知：，不能拒絕CE為0的零假設，因此把CE從原模型中剔除，再次對剩下的變量進行OLS回歸，回歸結果如圖8：圖8（OLS估計3）由圖8回歸結果可知：，數(shù)據(jù)能較好擬合，且模型中的變量都是顯著的。由圖6所示回歸結果可知：，所以數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度較好。從模型整體的顯著性來看，可以拒絕模型整體解釋變量系數(shù)為零的原假設，說明模型的整體擬合情況好；從模型整體的擬合度來看R方和調整R方都在99%以上，說明該模型整體上擬
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