【正文】 】之間時，不存在自相關，落在此區(qū)間之外，所以存在自相關，所以需要進行自相關處理。求出大 和小 ，并做F檢驗。將其余樣本點劃分為樣本容量各為13個的兩個子樣本。2)、首選五元模型進行處理和檢驗：Y=++++Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 12:59Sample: 1976 2009Included observations: 34VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1X2X3X4X5Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)(1)自相關檢驗在五元模型最小二乘估計的結果中，DW=，因為dl=DW=du, 所以，該模型不確定是否存在自相關，則認為存在自相關。在95%置信概率下，各元數(shù)的t檢驗和F檢驗的臨界值、DW值如表所示：一元二元三元四元五元t檢驗F檢驗D w值(dl,du)，，在基本假設條件下，利用最小二乘法對各元模型進行參數(shù)估計和t檢驗、F檢驗等基本回歸分析，各元模型參數(shù)估計和檢驗如下表所示：每個變量下的數(shù)值即為該變量的系數(shù)值，符號*；R2表示該模型的可決系數(shù)；F表示對應的模型整體的F檢驗值，若出現(xiàn)*；若是偏回歸系數(shù)和方程整體都通過了各自的假設檢驗，則“是否合格”一欄中注上“是”，若有任一項沒有通過檢驗，則該欄用空格標注。 以散點圖分析解釋變量與被解釋變量間的擬合程度1）、工業(yè)總產(chǎn)值X1與建筑總產(chǎn)值Y的關系 2）、消費品零售額X2與Y的關系3)、外貿進出口總值X3與Y的關系 4）、人民可支配收入X4與Y的關系 5）、固定資產(chǎn)投資總額X5與Y的關系由各解釋變量與被解釋變量的散點圖可以看出，解釋變量XXX5的散點圖各數(shù)據(jù)點基本呈現(xiàn)線性趨勢；而解釋變量XX4的散點圖各數(shù)據(jù)點總體趨勢明顯，但線性關系呈現(xiàn)不是很明顯，也就是從散點圖角度，各變量對于被解釋變量的影響是有差異的，這就需要對模型進行檢驗、篩選和對數(shù)據(jù)的處理，進而得到較為合理的模型及其參數(shù)估計。年份Y建筑業(yè)總產(chǎn)值（億元）X1工業(yè)總產(chǎn)值（億元）X2消費品零售總額（億元）X3外貿進出口總值（億元）X4人民可支配收入（億元）X5固定資產(chǎn)投資總額（億元）1976197719781979198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009數(shù)據(jù)來源：上表中1978~2009的數(shù)據(jù)來自于電子版《陜西省統(tǒng)計年鑒2009》。三、 模型的選擇與建立 本模型研究的是1976—2009年間陜西省建筑業(yè)生產(chǎn)總值影響的因素之間的定量關系。建筑業(yè)的核心商品就是各種商品房及商業(yè)倉庫，寫字樓等，這些都屬于固定資產(chǎn)投資范疇，居民的固定資產(chǎn)投資總額直接影響建筑業(yè)的發(fā)展狀況。因此，將人民可支配收入作為X4。 人民可支配收入。對外經(jīng)濟的繁榮程度對本地區(qū)經(jīng)濟具有極其重要的影響，一個地區(qū)的外貿進出口直接影響外資在本地區(qū)的投資程度，外商對當?shù)氐耐顿Y的增長必然帶動本地區(qū)建筑業(yè)的發(fā)展。所以，把社會消費品零售總額作為X2。 社會消費品零售總額。隨著工業(yè)的快速發(fā)展，工廠的數(shù)量規(guī)模必然逐步擴大，這就帶動了建筑面積的迅速提高，同時也拉動了工業(yè)總產(chǎn)值的提高。二、 理論背景 工業(yè)總產(chǎn)值。有的發(fā)展。（三）建筑業(yè)勞動報酬提高。鞏固和擴大建筑業(yè)傳統(tǒng)優(yōu)勢市場，積極開拓市外市場和新農(nóng)村建設，不斷開辟建筑業(yè)新的發(fā)展空間。城鎮(zhèn)基礎建設、房地產(chǎn)開發(fā)以及新農(nóng)村建設的力度加大，強有力地拉動了商洛市建筑業(yè)經(jīng)濟的快速增長。％。 在經(jīng)濟快速發(fā)展的帶動下，陜西省建筑業(yè)也經(jīng)歷了前所未有的增長，以商洛市為例對其增長因素分析如下：（一）固定資產(chǎn)投資快速增長，建筑企業(yè)施工量明顯增加。人口年齡構成為0－％，15－％，％?！耄弧?；‰?！　?008年，全省新批外商投資項目156個，（含外商投資企業(yè)再投資部分），％?！　?008年，％。　　全年接待國內旅游人數(shù)9056萬人次，比上年增長13％；國內旅游收入561億元，％?！　?008年，％。人均生產(chǎn)總值18246元，％。截止到2008，據(jù)初步核算，％。從上古時代藍田猿人，到中華文明的發(fā)源華胥古國，再到伏羲氏、女媧氏、神農(nóng)氏“三皇”，從半坡的仰韶文化到西周定都豐鎬，再到近代的西安事變，一直到國家在西安宣布實施西部大開發(fā)，那里一直是中華文明的中心。 陜西歷史文化悠久，其中最具代表性的就是西秦文化。全省縱跨黃河、長江兩大水系，是第二亞歐大陸橋亞洲段的中心和中國西北、西南、華北、華中之間的門戶，周邊與山西、河南、湖北、四川、重慶、甘肅、寧夏、內蒙古8個省、市、區(qū)接壤，是國內鄰接省區(qū)數(shù)量最多的省份，具有承東啟西、連接南北的區(qū)位之便。陜西省建筑業(yè)總產(chǎn)值影響因素分析 實驗0904 劉文樂 2009112827 指導老師 沈鳴 陜西省建筑業(yè)總產(chǎn)值影響因素分析一、 前言 陜西，古為雍州、梁州之地（陜北、關中屬雍州、陜南為梁州），又稱為三秦大地，縱貫南北，連通東西，位于中國地理版圖的中心區(qū)，處于黃河中游和漢江中上游，歷史悠久，古老而神秘。是中華民族的搖籃和中華文明的發(fā)祥當今的陜西猶如鑲嵌在中國內陸腹地的一顆明珠，地域南北長、東西窄，南北長約880公里，東西寬約160～490公里。常住人口為3762萬人（2008年），%以上，境內還有回族、滿族、蒙古族、苗族、羌族等。 西秦文化，是中國中心文明的重要發(fā)祥地，歷朝歷代的建都首選。 隨著改革開放的深入進行，陜西省的經(jīng)濟也經(jīng)歷了前所未有的快速發(fā)展。其中，％，占生產(chǎn)總值的比重為11％；，％，％；，增長13％，％?！　?，比上年增長21％?！　?008年，％，為1998年以來增幅最高的年份。％；，％。其中，％；，％?！　?008年末，全省常住人口為3762萬人，比上年增加人口14萬人，％；，％（以女性為100，男性對女性的比例）。％％。全省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入12858元，比上年增加2095元，％，％；農(nóng)村居民人均純收入3136元，比上年增加491元，％，％。西部大開發(fā)以來，特別是新一輪西部大開發(fā)等措施實施以來，全市固定資產(chǎn)投資高速增長。％；，％；，％。（二）承包工程經(jīng)營范圍進一步拓寬，打破只在本市內施工的格局。2010年，商洛市建筑業(yè)企業(yè)施工步伐走向鄉(xiāng)鎮(zhèn)新農(nóng)村建設，走向了四川、青海等省市區(qū)，施工企業(yè)已打破只在本市區(qū)域內發(fā)展的格局。2010年，比上年的1423元。 綜上所述，建筑業(yè)的發(fā)展是經(jīng)濟發(fā)展的一個重要組成部分，經(jīng)濟發(fā)展的好壞也在很大程度上反映在建筑業(yè)發(fā)展的好與壞上面，所以，對建筑業(yè)影響因素的分析也就具有了很高的實際價值。工業(yè)是現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展的基礎產(chǎn)業(yè)，是推動經(jīng)濟迅猛發(fā)展的首要動力。所以，把工業(yè)總產(chǎn)值作為X1。消費是居民的主要經(jīng)濟活動，居民將收入的多大部分用于消費直接影響其對投資的比例，而居民對固定資產(chǎn)投資多少，對建筑業(yè)總產(chǎn)值的影響也是極其深遠的。 外貿進出口總值。所以，將外貿進出口總值作為X3。居民的收入情況直接影響其消費與投資，就建筑業(yè)來說，居民對固定資產(chǎn)投資需求的情況，對建筑業(yè)的發(fā)展具有重要影響。 社會固定資產(chǎn)投資總額。所以，將社會固定資產(chǎn)投資總額作為X5。確定的變量有：X1 陜西省工業(yè)總產(chǎn)值X2 社會消費品零售總額X3 外貿進出口總值X4 陜西省居民可支配收入X5 社會固定資產(chǎn)投資總額 確定模型的數(shù)學形式，如下：Y=+X+X+X+X+X四、 數(shù)據(jù)來源與分析時間序列的變量及原始數(shù)據(jù)：由于解釋變量和被解釋變量中都是以“憶元”作單位，數(shù)據(jù)的口徑均同質可比，沒有實物量指標，故可用現(xiàn)價數(shù)據(jù)，而不用調整為可比價。1976和1977年數(shù)據(jù)根據(jù)內差預測法推測產(chǎn)生。五、 五元模型的自相關、異方差處理1 .在基本假設條件下，以含有截距項的線性回歸模型為理論依據(jù)，由模型數(shù)據(jù)，利用最小二乘法進行模型參數(shù)估計，構建各種檢驗以篩選模型，并對數(shù)據(jù)進行有效地處理，以得到合理的模型。 各元模型參數(shù)估計和檢驗CX1X2X3X4X5R2F合格五元**四元**********三元******************二元***************一元****是**是*方程的檢驗與處理（自相關、異方差、多重共線性）1）、在“是否合格”一欄注明了“是”的方程可認為其解釋變量的共線性未嚴重到需要處理的程度，也就是說認為該方程不存在多重共線性，進行自相關、異方差的檢驗與處理。（2）利用夸特法對六元模型進行異方差檢驗將Xi按升序排列，i=1，2，3，4，5刪掉排在中間的n/4個，即34 個，刪掉8個。分別用兩個子樣本做回歸。結果如下表所示：X1X2X3X4X5大小FstatisticF臨界值由上表可知，均大于（5，5）＝。Dependent Variable: YE52Method: Least SquaresDate: 06/10/11 Time: 14:27Sample(adjusted): 1977 2009Included observations: 33 after adjusting endpointsConvergence achieved after 13 iterationsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CE52X1E52X2E52X3E52X4E52X5E52AR(1)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Ak