國內(nèi)生產(chǎn)總值的實證分析-展示頁
2025-06-25 05:03本頁面
【正文】 濟預(yù)測檢驗，并確定了最終模型，得出結(jié)論：進(jìn)出口額、職工工資總額和上期國內(nèi)生產(chǎn)總值對國內(nèi)生產(chǎn)總值有很大影響。目 錄 Ⅰ. 摘 要 ……………………………………………………………… 2 關(guān)鍵詞 ……………………………………………………………… 2 Ⅱ. 正 文 ……………………………………………………………… 2 1. 序 言 ……………………………………………………………… 2 2. 模型設(shè)定 …………………………………………………………… 3. 參數(shù)估計 …………………………………………………………… 4. 檢驗修正 …………………………………………………………… 經(jīng)濟意義檢驗 …………………………………………………… 統(tǒng)計意義檢驗 …………………………………………………… 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗 ………………………………………………… 多重共線性檢驗 ……………………………………………… 相關(guān)系數(shù)檢驗 ……………………………………………… 逐步回歸修正 ……………………………………………… 異方差性檢驗 ………………………………………………… 異方差檢驗 ………………………………………………… 模型修正 …………………………………………………… 序列相關(guān)性檢驗 ……………………………………………… GB 檢 驗 …………………………………………………… 模型修正 …………………………………………………… 模型預(yù)測檢驗 …………………………………………………… 模型確認(rèn)…………………………………………………………… 5. 模型評價 ……………………………………………………………… 6. 政策建議 ……………………………………………………………… 7. 參考文獻(xiàn) ……………………………………………………………… 我國國內(nèi)生產(chǎn)總值的實證分析 【摘要】：本文主要是從宏觀經(jīng)濟的角度，對影響我國自1990年至2009年的國內(nèi)生產(chǎn)總值的主要因素進(jìn)行實證分析。結(jié)合我國特定國情選取了六個影響我國國內(nèi)生產(chǎn)總值的主要因素，并對其時間序列分析，建立多元線性模型，利用OLS方法進(jìn)行參數(shù)估計并進(jìn)行計量經(jīng)濟學(xué)模型的四大檢驗。最后，進(jìn)行了模型評價并結(jié)合模型及我國國情給出了相應(yīng)的可供參考的政策建議。因此研究國內(nèi)生產(chǎn)總值的影響因素對我國的經(jīng)濟發(fā)展有重大意義?？偭寇S居世界第二。GDP = C+ C1*LNX1 + C2*LNX3 + C3*LNX5一、模型的設(shè)定選國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP為被解釋變量，而影響國內(nèi)生產(chǎn)總值的因素有很多，但普遍看來，進(jìn)出口額、財政支出總額、職工工資總額、稅收總額、上期國內(nèi)生產(chǎn)總值和儲蓄總額這六個因素對國內(nèi)生產(chǎn)總值影響較大，因此，我們搜集了這六個因素的時間序列數(shù)據(jù)作為解釋變量，希望建立一個合適的經(jīng)濟模型來從理論上探討影響國內(nèi)生產(chǎn)總值的因素，進(jìn)而提出相應(yīng)的建議。設(shè)定模型為：GDP=+++U經(jīng)查資料得國內(nèi)生產(chǎn)總值樣本觀測數(shù)據(jù)（單位/億元）：年份GDP進(jìn)出口額財政支出職工工資總額稅收收入上期GDP儲蓄余額1990199116101992199311271199419958100199690801997789731998789731999200020012002003351192004200520062007282442008337142009 ——數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒 二、模型的參數(shù)估計對設(shè)定模型用OLS法進(jìn)行參數(shù)估計,用Eviews5對上表數(shù)據(jù)回歸得：Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 06/29/11 Time: 20:09Sample: 1990 2009 Included observations: 20VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.X1X2X3X4X5X6CRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid51031963Schwarz criterionLog likelihoodFstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)回歸結(jié)果
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