GDP影响因素-计量经济学案例

3.858906 3.704401
-291.9011 -0.596113
0.992373 0.986498
Βιβλιοθήκη Baidu
X2，X6 1.354766 0.808153
0.376779 0.988388 1.782939
经比较，新加入X3的方程 =0.994101，改进最大，而且各参 数的t检验显著，选择保留X3，再加入其他变量逐步回归， 结果为
84402.3 10798.18 26849.7 72087 97.4 104498.5
89677.1 13187.67 29896.2 72791 97.0 119897.9
99214.6 15886.50 39273.2 73992 98.5 134610.3
109655.2 18902.58 42183.6 73884 99.2 158301.9
X5，X6的系数t检验不显著，而且X6系数 的符号与预期相反，这表明很可能存在 严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数，执行命令cor x2 x3 x4 x5 x6得到相关系数矩阵：
由结果可以看出，部分解释变量 之间的相关系数较高，存在某种程度 的多重共线性
采用逐步回归 的办法，去 检验和解决 多重共线性 问题。分别 作Y对X2， 变量 X3，X4， X5,X6的一 参数统 元回归，结 计值 果如表所示：
给定 0.05,在自由度为9下查卡方分布表，得
nR2 =9.743421< 2 16.9190,说明模型中的随机误
差项不存在异方差。
四、结论
经济意义：
1）财政支出X2每增加1亿元可导致国内生产总值增加 3.131321亿元； 2）进出口总额X3每增加1亿元可导致国内生产总值增加 0.366779亿元； 3）经济活动人口数X3每增加1亿元可导致国内生产总值增加 2.504530亿元.
国内生 产总值 （Y）
财政支出 （X2）
经济活动人 口数（X4 ）
商品零售价 格指数（X5 ）
下表为由《中国统计年鉴》得到的1991—2010年的有关数据：
表1 1991－2010 年中国国内生产 总值及相关数据
年份
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
48197.9 5792.62 20381.9 68135 97.4 46923.5
60793.7 6823.72 23499.9 68855 114.8 60750.5
71176.6 7937.55 24133.8 69765 106.1 76094.9
78973.0 9233.56 26967.2 70800 100.8 90995.3
修正多重共线性
表2 一元回归估计结果
X2
X3
X4
X5
X6
4.337437 1.674776 24.86608 3063.897 0.547208
T统计 量
37.96709 17.72382 7.541224 0.726632 40.62415
R2
2
R
0.987667 0.945805 0.759583 0.028497 0.98211 0.986982 0.942794 0.746227 0.025475 0.988611
DW=0.434839
自相关检验
对样本量为20、3个解释变量模型、 5%显著水平，查DW统计表得， dL=0.998， dU= 1.676 ，观察回归结果中的 DW=0.434839，DW<dl,可以判断模型不存 在自相关。
异方差性检验
在Y与X2,X3，X4回归的结果中，按路径 View/ResidualTests/Heteroskedasticity，在对话框中选White 检验，结果为
加入X2的方程 最大，以X2为基础，顺次 加入其他变量逐步回归，结果如表所示：
表3 加入新变量的回归结果（一）
变量
X2
X3
X4
X5
X6
X2，X3 3.184852 0.477227 12.55166 4.766603
2
R
0.994101
X2，X4 X2，X5
3.843956 24.12259
4.326623 36.74408
X6与其他变量高度相关，这说明主要是X5，X6引起了
多重共线性，予以剔除。在表4中，虽然X4参数的T值
为3.052441，其P值为0.0076，在 =0.05显著水平下 不显著，但在 =0.10显著水平下显著不为0，可予以
保留。
利用Eviews软件，生成 、X2、X3、X4等数据， 采用这些数据对模型进行修正严重多重共线性影响 后OLS回归。
著，甚至X6的符号也开始变得不合理。保留X4，再加入其
他新变量逐步回归，结果如表所示：
表5 加入新变量的回归结果（三）
变量
X2
X3
X4
X5
X6
2
R
X2，X3， 3.135567 0.359112 2.638202 76.18855 X4，X5 14.52113 3.651563 2.565100 0.228508
影响国内生产总值的因素分析
目录
1 研究目的及要求 2 模型设定及估计 3 模型检验及处理
4 结论
一、研究目 的及要求
国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指在一定时期内 (一个季度或一年)，一个国家或地区 的经济中所生产出的全部最终产品和 劳务的价值，常被公认为衡量国家经 济状况的最佳指标。它不但可反映一 个国家的经济表现，更可以反映一国 的国力与财富。
表4 加入新变量的回归结果(二)
变量
X2 X3 X4 X5 X6
2
R
X2，X3，X4 3.131321 0.366779 2.504530 15.00671 4.090509 3.052441
0.996039
X2，X3，X5 X2，X3，X6
3.146605 12.55017
1.720512 1.462240
0.995789
X2，X3， 3.713871 0.360095 2.940249 70.25150 -0.078260 0.995553 X4，X6 2.844846 3.561949 2.743531 0.204869 -0.449527
当加入X5时， 2有所增加，但其参数的T检验不显
R
著。加入X6后，R 2也有所增加，但其参数的T检验不显 著，且参数为负值不合理。从相关系数也可看出，X5，
401512.8 89874.16 201722.1 78388 103.1 725851.8
OLS回归结果
三、模型检验及处理
由此可见，该模型 R2=0.996723， R 2 =0.995553可决系数很高，F检验值
851.6517，明显显著。但是当 =0.05 时，t / 2 n k t0.025 20 6 2.145 ，不仅
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为
Yt 148256.8 3.131321X 2t 0.366779X3t 2.504530X 4t
t= (-2.611378) (15.00671) (4.050905) (3.052441)
R 2 =0.996664
R=20.996039 F=1593.471
国内生产 财政支出 进出口 经济活动 商品零售 货币供应量
总值
总额 人口数 价格指数
21781.5 3386.62 7225.8 66091 102.9 19349.9
26923.5 3742.20 9119.6 66782 105.4 25402.2
35333.9 4642.30 11271.0 67468 121.7 34879.8
216314.4 40422.73 140974.0 76315 101.0 345603.6
265810.3 49781.35 166863.7 76531 103.8 403442.2
314045.4 62592.66 179921.5 77046 105.9 475166.6
340902.8 76299.93 150648.1 77510 98.8 606225.0
120332.7 22053.15 51378.2 74492 98.7 185007.0
135822.8 24649.95 70483.5 74911 99.9 221222.8
159878.3 28486.89 95539.1 75290 102.8 254107.0
184937.4 33930.28 116921.8 76120 100.8 298755.7
了解影响国内生产总值的因素， 对我国经济的发展和国民生活水平的 提高都有着深远的意义，这就需要定 量的分析影响我国国内生产总值的主 要因素。
二、模型设定及估计
为了分析影响国内生产总值 的因素，选择“国内生产总值” 为被解释变量Y，我国国内生产 总值影响因素众多，本文从定量 分析方面考虑，选取的解释变量 如下财政支出（X2）进出口总额 （X3）经济活动人口数（X4）商 品零售价格指数（X5）货币供应 量（X6）。
谢谢观赏 ！
0.486770 4.941268
0.441778 4.322881
-410.2492 -1.288136
0.195791 1.273416
0.994321 0.994309
在X2，X3基础上加入X4后的方程 有所改善，且各参数的T
检验都显著。而加入X5时，R 2 有所下降，且X5参数的t检验
变得不显著。加入X6后，R 2有所下降，X6参数的T检验不显