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對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素的實(shí)證分析論文-閱讀頁(yè)

2025-07-03 12:59本頁(yè)面
  

【正文】 rob.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(jì)的擬合優(yōu)度(Rsquared =),與與最小二乘估計(jì)的擬合優(yōu)度(Rsquared =)比較,變化明顯,說(shuō)明對(duì)y的影響顯著。③序列相關(guān)性檢驗(yàn):方程含有截距項(xiàng),因此,可以使用DW檢驗(yàn)法來(lái)檢驗(yàn)方程是否具有序列相關(guān)性。本模型的DW檢驗(yàn)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(wú)結(jié)論區(qū),無(wú)法判斷。 (4)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)圖9:模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果圖預(yù)測(cè)誤差MAPE=%,MAPE大于10,預(yù)測(cè)效果。 使用WLS法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)表12:加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)結(jié)果輸出表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 1/8/15 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(duì)修正模型進(jìn)行檢驗(yàn)要對(duì)使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)參數(shù)建立的新模型進(jìn)行包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)檢驗(yàn)在內(nèi)的四級(jí)檢驗(yàn)。兩個(gè)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(zhǎng)帶動(dòng)被解釋變量增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)際,與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)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(guò)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。(2)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)(顯著水平1%)①擬合優(yōu)度檢驗(yàn):R2檢驗(yàn),Rsquared=;Adjusted Rsquared=;可見(jiàn)擬合優(yōu)度較初始使用OLS法估計(jì)建立的模型有所改善,擬和優(yōu)度相當(dāng)高,新方程擬和得很理想。③方程的顯著性檢驗(yàn):F檢驗(yàn),方程在很高的置信水平下顯著成立,具有經(jīng)濟(jì)意義。①異方差性檢驗(yàn):下面用White異方差檢驗(yàn)法準(zhǔn)確檢驗(yàn)新方程的異方差性,分別選擇不帶有交叉項(xiàng)和帶有交叉項(xiàng)的White檢驗(yàn)。②多重共線性檢驗(yàn):用逐步回歸法檢驗(yàn)如下:以為被解釋變量,逐個(gè)引入解釋變量、構(gòu)成回歸模型,進(jìn)行模型估計(jì)。再做與和的回歸模型。表20: 被解釋變量與和、的最小二乘估計(jì)結(jié)果 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 1/8/15 Time: 14:02Sample: 1980 2009Included observations: 30Weighting series: 1/RESID^2CoefficientStd. ErrortStatisticProb.X1X2X3CWeighted StatisticsRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.Fstatistic1473142.DurbinWatson statProb(Fstatistic)Unweighted StatisticsRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionSum squared resid+11DurbinWatson stat觀察與和最小二乘估計(jì)的擬合優(yōu)度(Rsquared =),與與最小二乘估計(jì)的擬合優(yōu)度(Rsquared =)比較,變化比較明顯,說(shuō)明對(duì)y的影響比較顯著。③序列相關(guān)性檢驗(yàn):方程含有截距項(xiàng),因此,可以使用DW檢驗(yàn)法來(lái)檢驗(yàn)方程是否具有序列相關(guān)性。本模型的DW檢驗(yàn)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(wú)結(jié)論區(qū),無(wú)法判斷。(4)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)圖10:WLS估計(jì)修正模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果圖預(yù)測(cè)誤差MAPE=%,大于10%,預(yù)測(cè)的誤差較修正前有所改善,預(yù)測(cè)精度不高,預(yù)測(cè)效果一般,模型的預(yù)測(cè)效果較修正前要好得多,但是,還需要進(jìn)一步修正。二者都較修正前要小(),表明模型的建立效果要好于修正之前。 模型的經(jīng)濟(jì)意義分析——結(jié)構(gòu)分析通過(guò)對(duì)最初的使用普通最小二乘估計(jì)參數(shù)得到的模型進(jìn)行加權(quán)修正,得到的使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)參數(shù)的模型是:t=()()() ()p=()()()()R2== .= 模型具有較好的性質(zhì),通過(guò)了包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)檢驗(yàn)在內(nèi)的四級(jí)檢驗(yàn),模型符合現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)理論和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)假設(shè),可以較好的提供經(jīng)濟(jì)信息和預(yù)測(cè)研究對(duì)象的趨勢(shì)。 利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)使用修正過(guò)一次的WLS法估計(jì)參數(shù)建立的模型對(duì)農(nóng)村居民家庭人均收入的變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),外推五年,預(yù)測(cè)的時(shí)間為20010年20014年,以期得到比較具體的數(shù)據(jù)和結(jié)論。畫(huà)出各解釋變量的曲線圖。擴(kuò)展觀察年限至2014年,利用霍爾特—溫特斯指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)。得到的預(yù)測(cè)結(jié)果中最下面有mean和trend項(xiàng),有如下關(guān)系F(t)=trend+mean*t。固定資產(chǎn)投資是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要原動(dòng)力。固定資產(chǎn)投資是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要原動(dòng)力,它對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有先導(dǎo)作用,并以其乘數(shù)效應(yīng)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這是因?yàn)槲覈?guó)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)總量巨大、供給充足、流動(dòng)性強(qiáng), 對(duì)GDP 影響很大。消費(fèi)需求對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用消費(fèi)需求是三大需求要素中所占份額最大、波動(dòng)幅度最小的部分,是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支 柱和最主要的組成部分,同時(shí)也是明顯地反映經(jīng)濟(jì)自發(fā)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。針對(duì)目前勞動(dòng)力數(shù)量龐大且總體素質(zhì)不高的現(xiàn)狀,應(yīng)通過(guò)多種途徑,一方面加強(qiáng)就業(yè)培訓(xùn)的投入力度,提高勞動(dòng)者就業(yè)及再就業(yè)能力,降低失業(yè)率;另一方面,加強(qiáng)各地區(qū)間人才交流及促進(jìn)勞動(dòng)力自由流動(dòng),并通過(guò)合理技術(shù)壁壘方式,阻止外來(lái)流動(dòng)人員的無(wú)序進(jìn)入。勞動(dòng)力的人力資本含量、高技術(shù)含量偏低,勞動(dòng)力素質(zhì)結(jié)構(gòu)存在嚴(yán)重缺陷, 直接影響了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。物質(zhì)資本對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也起到了一定的影響作用,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)投資的科學(xué)管理,提高投資效率。北京:高等教育出版社,[6]《數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用》易丹輝。 北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,[8]《西方經(jīng)濟(jì)學(xué)(宏觀部分)》第四版 高鴻業(yè)
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