计量论文_我国国内生产总值实证分析
对中国国内生产总值影响因素的实证分析
对中国国内生产总值影响因素的实证分析——计量经济学Eviews目录引言 (3)一、经济背景 (3)二、结合经济背景，建立计量经济学模型 (3)（一）关于数据 (3)（二）关于模型 (4)①建立模型 (4)②回归模型参数估计 (4)（三）建模检验 (6)（1）统计推断检验 (6)（2）计量经济学意义检验 (6)①多重共线性检验 (6)②异方差检验（White检验） (8)③自相关的检验及修正（DW检验） (9)三、总结及对建模进行经济意义解释 (11)①回归方程的经济意义 (11)②总结 (11)对中国国内生产总值影响因素的实证分析引言：国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)国内生产总值是指在一定时期内(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。
一、经济背景从1995年到2009年，中国加入WTO以后，在新的国际环境下，经济和居民收入保持在快速增长的阶段。
其原因是：中国加入WTO有利于更快、更好地融入国际经济社会，而且有利于维护我国的经济利益，有利于扩大进出口贸易，有利于国民生产总值的增长等。
作为衡量经济发展的重要标准国民生产总值，其构成了反应经济发展的方向，政府财政支出、固定资产投资总额、居民消费、货物进出口总额等因素均可影响一个地区的生产总值。
其中，政府财政支出、固定资产投资总额和货物进出口总额是中国生产总值快速增长的推动力。
为检验其科学性，通过建立计量模型，运用计量分析的方法对影响中国生产总值的各因素进行相关的分析，找出其中关键的影响因素，最终通过调整该因素来提高地区的生产总值。
二、结合经济背景，建立计量经济学模型（一）关于数据：数据来源于《中国统计年鉴2010》国内生产总值支出构成相关数据如下：各项目支出对国内生产总值的百分比（单位：%）年份国内生产总值（绝对额（亿元））年份政府财政支出固定资产投资总额货物进出口总额1995 60794 1995 11.2 32.9 38.7 1996 71177 1996 11.2 32.3 33.9 1997 78973 1997 11.7 32.1 34.1 1998 84402 1998 12.8 33.7 31.8 1999 89677 1999 14.7 33.3 33.3 2000 99215 2000 16.0 33.2 39.6 2001 109655 2001 17.2 33.9 38.5 2002 120333 2002 18.3 36.1 42.7 2003 135823 2003 18.1 40.9 51.9 2004 159878 2004 17.8 44.1 59.8 2005 183217 2005 18.5 48.5 63.8 2006 211924 2006 19.1 51.9 66.5 2007 257306 2007 19.3 53.4 64.82008 300670 2008 20.8 57.5 59.8 2009 335353 2009 22.7 67.0 44.7 （二）关于模型①建立模型根据数据，现以中国国内生产总值（Y）作为被解释变量，以政府支出对中国国内生产总值的百分比（X1）、固定资本投资总额对中国国内生产总值的百分比（X2）、货物进口总额对中国国内生产总值的百分比（X3）为解释变量，建立多元线性回归方程的一般模型为：Yt = β0 +β 1 * X t1 +β2* X t2 +β3* X t3 + U t其中：Y——国内生产总值X1——政府支出对中国国内生产总值的百分比X2——固定资本投资总额对中国国内生产总值的百分比X3——货物进口总额对中国国内生产总值的百分比β0——常数项β1，β2，β3——回归方程的参数Ut——随即误差项②回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程：首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。
我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析
我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析摘要：本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。
从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。
关键词：GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出：国内生产总值（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。
国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。
二、样本数据选取及模型设定：回归模型设立如下：Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资（FDI）U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。
变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：表1：（数据来源于中国统计年鉴。
）三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6=2R 0.999741， =2R 0.999539， F=4955.607从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。
关于我国国内生产总值的计量经济分析
关于我国国内生产总值的计量经济分析高卓月保险1班 40816037内容摘要：本文利用我国1990年以来的统计数据建立了可以通过各种检验国内生产总值模型，对我国国内生产总值进行实证分析。
通过对该模型经济含义的分析得出各种因素对我国国内生产总值的影响程度，并针对我国各产业发展提出一些建议。
关键词：国内生产总值，建筑业，交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业一．问题的提出1990年来，随着我国经济的飞速发展，我国国内生产总值出现了高速增长的态势。
而国内生产总值的增长离不开各产业对经济的贡献。
通过设计合理的计量模型，可以分析出不同产业对国民经济的影响程度和拉动经济增长的贡献程度。
由此为产业调整提供依据。
二．模型设定研究各产业对国民生产总值的关系，选取的是我国1990年到2009年的时间序列数据去建立模型。
产业按不同的分类标准，划分的产业很多，但本文就六个产业进行粗略的探讨：建筑业，交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，并以这六个因素作为模型的解释变量。
模型设定为：三．数据的收集2003 135822.8 7490.8 7913.2 11169.5 3126.1 4989.4 6172.72004 159878.3 8694.3 9304.4 12453.8 3664.8 5393 7174.12005 184937.4 10367.3 10666.2 13966.2 4195.7 6086.8 8516.42006 216314.4 12408.6 12183 16530.7 4792.6 8099.1 10370.52007 265810.3 15296.5 14601 20937.8 5548.1 12337.5 13809.72008 314045.4 18743.2 16362.5 26182.3 6616.1 14863.3 14738.72009 340506.9 22398.8 17057.7 28984.5 7118.2 17727.6 18654.7注：Y为我国1990年到2009年的国内生产总值，单位为亿元为我国1990年到2009年的建筑业增加值，单位为亿元为我国1990年到2009年的交通运输、仓储和邮政业增加值，单位为亿元为我国1990年到2009年的批发和零售业增加值，单位为亿元为我国1990年到2009年的住宿和餐饮业增加值，单位为亿元为我国1990年到2009年的金融业增加值，单位为亿元为我国1990年到2009年的房地产业增加值，单位为亿元三．模型的估计与调整1．国民生产总值对各产业增加值的回归将方程形式设定为：Eviews最小二乘计算结果如下：(11115.14) (1.409552) (1.570793) (1.886538) (8.191528) (1.928910) (1.244621)t= (-1.1711757) (2.71667) (3.204556) (-4.055140) (5.242418) (5.308893) (-4.053194) =0.999816 F=11760.21 n=201）经济意义检验。
我国出口总额与国内生产总值关系的实证分析2200字
我国出口总额与国内生产总值关系的实证分析2200字摘要：本文以1978-2013年我国出口总额和国内生产总值作为原始数据，通过协整检验及Granger因果检验，对我国出口总额与国内生产总值的关系进行实证分析，进而得到出口总额与经济增长的关系。
结果显示，我国出口总额与国内生产总值不仅存在协整关系，而且我国出口总额是国内生产总值的格兰杰原因，即出口可对中国经济起到促进的作用。
关键词：出口总额国内生产总值协整检验格兰杰因果检验1引言国内生产总值（GDP）指按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
支出法核算的国内生产总值等于消费支出、投资、政府对物品和劳务的购买、净出口的总和。
其中，净出口指进口和出口的差额。
出口总额作为对外贸易的组成部分，表示收入从国外流入，构成GDP正的组成部分。
也就是说，出口总额与经济增长密切相关。
因此，分析出口总额与国内生产总值的关系，把握两者的内在联系，将为优化经济发展战略提供依据。
2实证分析2.1平稳性检验本文选用1978-2013年我国出口总额（ETA）和国内生产总值（GDP）作为原始数据，见表1。
首先对两个时间序列的平稳性进行判断。
分别对序列ETA和GDP取自然对数，记为序列lETA、lGDP。
第一步，序列lETA、lGDP的单位根检验。
通过ADF检验可知，序列lETA、lGDP的检验t统计量值分别为-2.047846、-1.138904，均比显著性水平10%的临界值还大，不能拒绝原假设，两序列均存在单位根，序列lETA、lGDP均非平稳。
检验结果见表2。
第二步，序列lETA、lGDP的单整检验。
对序列lETA、lGDP的一阶差分序列进行单位根检验。
由表2可知，序列lETA、lGDP的一阶差分序列检验t统计量值分别为-5.126927、-3.766269，均小于显著性水平1%的临界值，则拒绝原假设，序列lETA、lGDP的一阶差分序列均不存在单位根。
关于我国国内生产总值的统计分析
关于我国国内生产总值的统计分析国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）是指一个国家或地区在一定时期内生产出的全部最终产品和劳务的总价值。
对于一个经济体来说，GDP是衡量其经济规模和增长率的重要指标，也是评估一个国家或地区经济发展水平和经济实力的重要依据之一我国国内生产总值的统计分析表明，在过去几十年的发展中，中国的经济规模和发展速度取得了令人瞩目的成绩。
从1978年开放以来，我国的GDP年均增速达到9.5%，远高于世界平均水平。
这使得中国成为全球第二大经济体，并在世界经济中扮演着重要的角色。
首先，我国国内生产总值的结构发生了巨大变化。
随着经济的发展和产业结构的调整，我国经济逐渐由资源驱动型经济向创新驱动型经济转变。
第一产业（农业）的贡献逐渐减少，而第二产业（工业）和第三产业（服务业）的比重不断提高。
相比之下，服务业对GDP的贡献度在持续增加，成为经济增长的主要动力。
这种结构变化进一步推动了经济的持续增长和提高了国家的经济竞争力。
其次，我国国内生产总值的地域差异较大。
由于我国地域广阔，各地的经济发展水平不平衡。
发达地区中心城市如北京、上海和广州等经济总量较大，具有较高的GDP贡献度。
而经济欠发达地区和西部内陆地区的GDP规模相对较小。
为了实现区域协调发展，我国政府采取了一系列政策措施，促进中西部地区经济发展，缩小地域间的差距。
第三，我国国内生产总值还受到一系列外部因素的影响。
国际贸易、对外投资和外国直接投资是我国GDP增长的重要驱动力。
近年来，随着我国对外开放程度的不断提高，国际贸易和跨境投资规模持续扩大，对GDP的贡献度也在增加。
此外，全球经济形势的变化、国际市场的波动以及国际金融风险等因素也可能对我国GDP产生影响。
因此，我国需要保持外部环境的稳定，提高自身的经济韧性，以应对外部环境的变化。
此外，在GDP统计分析中还有一些问题需要注意。
由于GDP计算方法的局限性，可能无法完全准确地反映真实经济活动的价值。
我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析
我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析摘要：本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。
从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。
关键词：GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出：国内生产总值（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。
国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。
二、样本数据选取及模型设定：回归模型设立如下：Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资（FDI）U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。
变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：表1：（数据来源于中国统计年鉴。
）三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6=2R 0.999741， =2R 0.999539， F=4955.607从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。
计量论文-我国三大产业对国内生产总值影响的实证分析
我国三大产业对国内生产总值影响的实证分析[摘要]产业结构与经济增长具有内在联系，GDP也在经济增长中扮演重要地位，所以以1979-2008三十年的统计数据为样本，分析近年来中国产业结构与GDP的关系，得出相关结论和改进意见。
[关键词]三大产业；产业结构；国民生产总值一、引言一个国家的产业结构对其经济发展有重要作用，一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是经济发展的重要动力。
美国著名经济学家钱纳里也对产业结构问题进行了深入研究，揭示了经济增长是生产结构转变的一个方面，在要素边际生产率不均等的非均衡发展中国家，劳动和资本从生产率较低的部门向生产率较高的部门转移，能够加速经济的增长[1]。
国内生产总值是指在一定时期内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。
国内生产总值核算已经成为我国宏观经济管理部门了解经济运行状况的重要手段，是制定经济发展战略、中长期规划、年度计划和各种宏观经济政策的重要依据。
基于三大产业与国内生产总值间的联系，故以1979-2008三十年三大产业数据及GDP数据进行计量分析，得出结论以及对我国产业结构优化的意见。
二、模型建立国内生产总值Y为被解释变量，第一产业，第二产业，第三产业为解释变量，X1，X2，X3，表示在不变情况下，0为经济固有增长率，并设立模型：三、模型估计和检验对模型：进行回归，Eviews的最小二乘估计见图1.2图1.1 回归结果图1.2 散点图Y=930.5644-0.196376X1+2.427161X2-0.436113X30.660966 -0.475247 5.959850 -1.099716R2=0.998154 R2=0.997941 F=4686.186 D.W.=1.8006831、经济意义检验从上面模型可以看出X1，X3的系数为负值，它说明的是随着第一产业，第三产业的增加国民生产总值相应减少，理论上说不符合我国的实际情况的，而其他因素不与经济原理相悖，说明具有经济意义。
计量经济论文我国GDP影响因素的实证分析
我国GDP影响因素的实证分析摘要：本文通过查询《中国统计年鉴》收集了1994年至2014年的数据，包括了能源消费总量、进出口总额、固定资产投资以及人均消费性支出，用以定量研究。
在定量研究分析时，通过OLS回归、多重共线性分析、怀特异方差检验等,分析了能源消费总量、进出口总额、固定资产投资以及人均消费支出对我国GDP的影响。
通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型。
关键词：国内生产总值；影响因素分析；多重共线性；怀特异方差检验一、引言GDP是衡量一国经济增长的重要指标，它能够反映国民经济发展变化情况，并为国家以及各个地区经济发展战略目标和宏观经济政策提供了重要工具和依据。
GDP还为检验宏观经济政策的科学性和有效性提供了重要的检测工具。
同时GDP也是对外交往的重要指标，因为在世界上衡量一个国家的经济地位指标，很多与GDP有关。
因此，对国内生产总值影响因素的经济分析研究具有十分重要意义。
本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1994～2014年国内生产总值的影响因素进行研究，分析了能源消费总量、进出口总额、固定资产投资以及人均消费性支出对经济发展的影响，建立计量模型，寻求这些变量与GDP的数量关系，进行定量分析以及检验，并根据所得结论提出一些具有可行性的相关建议。
二、文献综述著名的经济家保罗.萨缪尔森和他的同伴威廉.诺德豪斯合著的教科书《经济学》第15版中指出“虽然GDP和其他国民收入账户是显得有点神秘的概念，但它们确实属于20世纪最伟大的发明之列。
”]1[；杨立勋的一篇文章叫做《对GDP评价需客观工正》，认为追求GDP 数量，不在于算GDP，在于现行考核制度不健全，在计算GDP时，没有考虑非货币交易的因素和环境自然因素]2[；宁琰和许鹏通过VAR模型研究了房地产投资、固定资产投资和GDP 之间相互影响的关系。
实证分析表明固定资产投资对GDP增长有着很大的贡献]3[；李冉和尚飞运用了协整理论对我国GDP、消费和进出口贸易之间的长期和短期关系进行分析,得到GDP、消费和进出口贸易之间存在着长期稳定的关系这一结论。
国内生产总值的理论与实证分析
这个 标准 是错误 的 ； 怎样 生产 ” 从“ 这个 正确 的标 准来 衡量 ， 国的 商店 摆 满 了 中 国 的低 档 日用 品 ， 美
从其 “ 生产什么” 这个错误 的标 准来 衡量 的 。不错 ， 到 １ ２ 直 ８ ０年 ， 中国 的经济 总量仍 占世界 的三分 之
一
左 右 ， 经济产 出的方式 ， 怎 样生产” 十分落后 的 ， 但 即“ 是 中国的耕 犁技术 从汉代 到 清朝都 没有 改进 ， 曾经 拥有 四大发 明的文 明古 国对 当时兴起 于西方 的现代科技几 乎是一无 所知 ， 林则 徐 、 源这样 放 像 魏 眼看 世界 的有 识之士真是凤 毛麟角 ， 清王朝 已到 了生死存亡 的危机边缘 ， 满 却还 沉浸 在天朝 大 国的美 梦之 中， 他们 只看 到 当时 中国 的经 济总 量 在世 界上 是最 大 的 ， 没看 到经 济 产 出 的方式 已是 十分 落 却 后； 而当时 的英 国早 已开始 了工业革命 ， 牛顿发现 了物理学上 的三大定 律 ， 瓦特 发 明了蒸汽 机 ， 这种 在
和铁手腕 使满清统治 苟延残 喘 ， 延缓 了垂死 王朝的灭亡 时间 ， 阻碍 了历 史 的进 程 。现 在还 流行 那句歌
“ 我真 的还想再活五 百年” 康熙帝若 真如此再 活五百年 ， ， 后果是何 其可怕 ！ 从现 在来 看 ， 我们 的 国 内生产 总值 是 “ 怎样 生产 ” 出来 的呢 ？我们 的科技 不发 达 、 生产 工具 和经 济 运行 机制 落后 ， 怎样 生产” 在“ 这个 问题 上没 有任 何 骄傲 的资 本 。例 如 ， 们 的钢 产 量 世 界第 一 ， 我 比排在 第二 、 、 三 四位 三 国的总 和还 多 ， 优质 高性 能 的钢材却 不 知“ 但 怎样 生产” 每 年还要 大量 进 口 ， 之 ； 国 的商店摆 满 了 中国制造 的 日用 品 ， 能说 明美 国人 不需 要 生 产这 些 低 科技 含 量 、 附 加值 美 只 低 的“ 低” 品 ， 国生产 的是 高科技 含量 、 附加 值 的“ 高” 品 ， 双 商 美 高 双 商 比如 它一 架 高 性 能 飞机 的利 润 就相 当于 中国数 亿 双袜子 的利 润 。 同样 是生 产 出谷物 ， 始人 的刀耕 火种 、 农经 济 时代 的牛 犁耕 原 小
我国国内生产总值影响因素实证分析
我国国内生产总值影响因素实证分析作者：张卜元刘冰冰张东旭来源：《合作经济与科技》2016年第02期[提要] 本文利用Eviews软件，并采取多元回归方法，分析我国国内生产总值的影响因素，将国内生产总值设定为被解释因素，影响国内生产总值的最终消费、资本形成总额以及总人口数设定为解释变量，进行模型设定，并分别进行自相关、异方差以及多重共线性检验及修正，经过分析和验证得出：我国最终消费和资本形成对国民生产总值具有重大影响。
关键词：国内生产总值；多重共线性；自相关；异方差中图分类号：F12 文献标识码：A收录日期：2015年11月13日改革开放后，中国的国内生产总值稳步增长。
国内生产总值（GDP）作为一个国家经济发展现状的标准，是指一国在一定时期内创造出的全部最终产品和劳务的价值。
研究影响一个国家国内生产总值的指标具有重要的理论意义和现实意义。
本文采用的数据是：最终消费、资本形成总额以及总人口数，这三者作为研究影响国民生产总值的指标，通过对Eviews软件的适用，首先设定特定的模型，然后对模型先后采取了多重共线性、自相关和异方差检验，从而探讨影响我国国民生产总值的最优指标。
一、国内生产总值影响因素实证分析为了分析国内生产总值与最终消费、资本形成总额以及总人口数之间的数量关系，本文将被解释变量设定为1979年至 2013年的“国内生产总值”，并用Y表示此被解释变量；将解释变量设定为与每年国内生产总值相对应的“最终消费”、“资本形成总额”、“总人口数”三个变量，并用X1、X2、X3表示。
具体数据如下文各表所示。
（一）建立多元线性回归模型。
首先通过被解释变量Y与解释变量X1、X2、X3之间的关系，建立散点图。
根据散点图中呈现的现象与形状，可以总结出被解释变量Y与解释变量X1、X2、X3未线性关系；其次，可以通过建立模型1，对“国内生产总值”随着“最终消费”、“总人口数”、“资本形成总额”的规律性进行分析。
Y1=β1+β2X1t+β3X2t+β4X3t+αt （1）（二）对模型进行估计分析。
中国国内生产总值的实证分析.doc
中国国内生产总值的实证分析计量经济学课程设计——中国国内生产总值实证分析一、总结2、关键词2、二。
正文2 I .前言2 1 2 2。
型号设置3。
参数估计4。
检查和纠正4。
经济显著性检验.经济计量测试.多重共线性测试.相关系数测试.逐步回归校正.异方差检验.异方差检验.测试.....................模型验证5。
模型评估6。
政策建议7。
中国国内生产总值的实证分析[摘要]以下内容:本文主要从宏观经济角度对1990年至XXXX影响中国国内生产总值的主要因素进行了实证分析。
结合我国的具体国情，选取了影响我国国内生产总值的六个主要因素，对其时间序列进行了分析，建立了多元线性模型，用OLS方法对参数进行了估计，并对计量模型进行了四次检验。
在经济显著性检验中，发现储蓄总额之前的参数不符合经济理论的常识，并在以后的工作中进行了修正。
在计量经济检验中，发现初始模型存在多重共线性，并采用逐步回归方法对其进行修正，从而消除多重共线性。
在异方差检验中，发现模型具有异方差性，并用对数变换法进行了修正。
用国标检验法发现模型的随机干扰项具有二阶序列自相关性，用广义差分变换法修正模型，消除模型的序列相关性。
利用XXXX年数据，模型通过了经济预测检验，确定了最终模型。
结论如下:进出口、工人工资总额和前一时期的国内生产总值对国内生产总值有很大影响。
最后，对模型进行了评价，并根据模型和中国国情给出了相关政策建议。
[关键词]以下内容:-[摘要]以下内容:本文主要从宏观经济角度对1990年至XXXX影响中国国内生产总值的主要因素进行了实证分析。
结合我国的具体国情，选取了影响我国国内生产总值的六个主要因素，对其时间序列进行了分析，建立了多元线性模型，用OLS方法对参数进行了估计，并对计量模型进行了四次检验。
在经济显著性检验中，发现储蓄总额之前的参数不符合经济理论的常识，并在以后的工作中进行了修正。
在计量经济检验中，发现初始模型存在多重共线性，并采用逐步回归方法对其进行修正，从而消除多重共线性。
计量经济学论文-国内生产总值与税收收入关系的实证分析
国内生产总值与税收收入关系的实证分析摘要: 税收收入是我国财政收入的基础，现有研究成果表明，有很多经济性因素都影响着税收收入。
本文旨在对1981年至2009年国内生产总值对税收收入的影响进行实证分析。
建立了理论模型，在有关的数据网站搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，对所得的分析结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
关键词：国内生产总值；税收收入一、引言改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化。
税收是国家为了实现其职能，凭借政治权利，参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的一系列经济活动。
税收既是财政收入的支柱，又是宏观调控的杠杆。
从宏观经济角度看，经济增长是税收增长的基本源泉。
从税收政策角度看，我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984年至1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。
税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收徒增215.42%。
在国家的宏观调控体系中，税收是集经济、法律、行政手段于一身的重要工具，具有不可替代的作用，是国家职能实现不可缺少的手段。
市场经济条件下，税收与经济发展的相互影响越来越显著，因此，对税收收入的经济性影响因素加以分析，有助于我们对税收结构进行优化。
为此，我们搜集了有关数据建立模型，并加以比较分析，以得到国内生产总值对税收收入的影响。
二、相关理论与文献综述影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平、税收制度的设计、政府职能范围等。
李卫刚认为，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素；孙玉栋认为，影响税收收入增长的因素主要有经济增长、物价、税收政策调整和税收征管等几个方面；安体富认为，税收收入主要受价格、经济结构的变动、经济效应的变动、税收政策、财税制度、税收征管和税款虚收的影响。
影响我国国民生产总值因素的实证分析
瞭望观点摘要：随着我国经济发展，我国国内生产总值（GDP）呈现良好增长的态势。
据统计，我国人均国民生产总值从1986年的973元增长到2016的53935元，如此大幅度增长的国民生产总值是受到哪些因素的影响呢？本文首先提出影响我国国民生产总值可能的影响因素假设，然后建立模型，通过进行多重共线性检验、异方差检验、序列相关检验和格兰杰因果检验对1986-2016年影响中国经济增长的因素进行研究与分析。
检验结果表明，固定资产投资对我国经济健康发展起着至关重要的作用，是我国经济发展的原动力；出口作为拉动我国经济增长的“三驾马车”之一；劳动力对我国国民生产总值有一定的促进作用；居民消费价格指数虽然在检验过程中被删除，但是居民消费价格指数作为观察通货膨胀水平的重要标志，对于我国经济能否稳定发展至关重要，从而会对我国国民生产总值的大小、高低产生影响。
关键词：多重共线性检验；异方差检验；序列相关检验；格兰杰因果检验一、前言什么在影响着我国经济发展，这个问题是一个经久不衰的问题，也是经济学界永恒的主题。
经济是国家的根本，没有经济，国家就成了一个挺热闹驱壳。
如果把国家比喻成一个人的话，那么经济就是这个人的骨骼，没有骨骼，人如何生存。
从经济学建立之日起，各位相关学者就不断探索着是什么影响着经济增长，经济增长的内在机制是什么，如何促进经济健康平稳发展。
获得持续的经济增长已经是各个国家经济政策的主要目标之一，同时，经济增长也已经被看作解决其他问题不可缺少的方面。
因此对各个学派的经济增长理论进行整理分析，进而分析我国经济运行中存在的不足则是当务之急。
二、模型建立（一）模型建立为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（y）作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用价格指数（x1）去代表消费需求；用固定资产投资总额(x2)衡量资本投入；用x3代表出口总额；用总就业人员数（x4）衡量劳动力。
运用这些数据进行回归分析。
我国国内生产总值的实证分析
我国国内生产总值的实证分析中国的国内生产总值是衡量一个国家经济发展水平的重要指标，它反映了一个国家一年内所有居民和企业生产的最终产品和劳务的总价值。
通过对中国国内生产总值的实证分析，我们可以了解中国经济的发展现状和趋势。
首先，从历史数据来看，中国的国内生产总值在过去几十年里保持了强劲的增长势头。
根据国家统计局的数据，自开放以来，中国的国内生产总值年均增长率达到了9.5%左右。
这一高速增长的主要驱动力是中国经济结构的转型升级和城乡居民收入的稳定增长。
特别是在开放的最初几十年里，中国的GDP增长率甚至达到了两位数，说明了中国经济的快速发展。
其次，中国的国内生产总值在不同地区存在明显差异。
沿海地区和经济发达地区的国内生产总值远高于内陆地区和欠发达地区。
这是由于沿海地区和经济发达地区的地理位置优势、基础设施建设较好、外贸和对外开放程度较高等因素导致的。
然而，近年来，中国政府积极推动东西部地区发展差距的缩小，通过加大西部地区投资力度、加强基础设施建设等措施，逐步缩小了地区间的差距。
第三，中国国内生产总值的结构也发生了较大的变化。
初期的发展阶段，中国经济主要依靠投资和出口导向型增长，制造业的比重较高。
但随着中国经济的增长和经济结构的调整，中国国内生产总值的结构有所改变。
现在，中国的国内生产总值已经逐渐由制造业和出口导向型发展转变为以服务业和内需拉动型发展为主导。
特别是互联网经济、文化创意产业和现代服务业的快速发展，为中国经济增长注入了新的动力。
最后，中国国内生产总值的增长也面临一些挑战。
经济转型和调结构的任务依然艰巨，存在着一些问题，比如产能过剩、债务风险、环境压力等。
此外，全球经济和贸易环境的不确定性也对中国的经济增长造成了一定的影响。
总的来说，中国国内生产总值的实证分析显示，中国经济在过去几十年里保持了快速增长的势头，并且经历了结构调整和转型升级的过程，向以服务业和内需拉动型发展转变。
但仍面临一些挑战，需要继续努力推进深化、加大创新驱动力度，以应对新的发展机遇和挑战。
我国经济增长的实证分析 计量经济学论文
0.075835 0.024492 145058.3 3.79E+11 -265.0230 0.094224
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
可知：
Y 770248.9 10.28269 X1 1.124462 X 2 921.3627 X 3
（-5.09）
（6.58）
（30.46） （1.92）
R 2 0996646 F=1584.926
D.W.=1.7476
（1）经济意义检验：从回归模型中可以看出，年末就业人数每增加一个单位，GDP 增加 10.28；全社会固定资产投资总额每增加一个单位，GDP 增长 1.12；居民消费价格指数每 增加一个单位，GDP 增加 921.36。符合经济意义。
66,808.00 67,455.00 68,065.00 68,950.00 69,820.00 70,637.00 71,394.00 72,085.00
全社会固定资 产投资总额
13,072.30 17,042.10 20,019.30 22,913.50 24,941.10 28,406.20 29,854.70 32,917.70
1
X3 -0.618898604270247 -0.216978178870185
X3 -0.618898604270247 -0.216978178870185
1
2、一元线性回归分析
3
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/14 Time: 19:10 Sample: 1993 2012 Included observations: 20
国内生产总值的实证分析
国内生产总值的实证分析国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济总体规模和增长速度的指标，也是国民经济核算体系中的核心指标之一、实证分析国内生产总值可以从不同角度探讨经济增长、经济结构和经济政策等方面的问题。
以下是一份关于国内生产总值的实证分析报告。
一、国内生产总值的总体情况国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济总体规模和增长速度的指标。
以中国为例，中国的GDP总量一直在稳步增长，并在2024年超过了99万亿元。
中国的GDP增速也相对较高，虽然近年来受到了一些经济困难的影响，但仍然保持了相对稳定的增长态势。
二、国内生产总值与经济增长经济增长是国家经济繁荣的重要指标。
通过对国内生产总值与经济增长之间的关系进行实证分析，可以深入了解到经济增长的主要推动力。
在中国的实证分析中，我们可以发现，国内生产总值与经济增长之间存在着较高的正相关性。
中国的GDP增速与经济增长之间的关系在统计数据中表现得较为明显。
过去几十年的统计数据显示，中国的GDP增速与经济增长率基本保持一致，这表明中国的经济增长主要依靠国内生产总值的推动。
三、国内生产总值与经济结构四、国内生产总值与经济政策国内生产总值的实证分析还可以揭示国家经济政策对经济发展的影响。
在中国的实证分析中，我们可以发现，国内生产总值与经济政策之间存在着重要的关系。
中国的经济政策一直以来都以增长为核心目标，通过各种政策手段来促进经济增长和发展。
这些政策手段主要包括财政政策、货币政策、产业政策等，通过实证分析可以评估这些政策措施的效果，并为更好地制定经济政策提供依据。
综上所述，国内生产总值的实证分析可以从不同角度探讨经济增长、经济结构和经济政策等方面的问题。
这不仅有助于深入了解经济发展的现状和趋势，还可以帮助制定更加科学有效的经济政策，推动经济持续稳定增长。
我国国内生产总值的实证分析
v .. . ..目录Ⅰ. 摘要 (2)关键词 (2)Ⅱ. 正文 (2)1. 序言 (2)2. 模型设定……………………………………………………………3. 参数估计……………………………………………………………4. 检验修正……………………………………………………………经济意义检验……………………………………………………统计意义检验……………………………………………………计量经济学检验…………………………………………………多重共线性检验………………………………………………相关系数检验………………………………………………逐步回归修正………………………………………………异方差性检验…………………………………………………异方差检验…………………………………………………模型修正……………………………………………………序列相关性检验………………………………………………GB 检验……………………………………………………模型修正……………………………………………………模型预测检验……………………………………………………模型确认……………………………………………………………5. 模型评价………………………………………………………………6. 政策建议………………………………………………………………7. 参考文献………………………………………………………………我国国内生产总值的实证分析【摘要】：本文主要是从宏观经济的角度，对影响我国自1990年至2009年的国内生产总值的主要因素进行实证分析。
结合我国特定国情选取了六个影响我国国内生产总值的主要因素，并对其时间序列分析，建立多元线性模型，利用OLS方法进行参数估计并进行计量经济学模型的四大检验。
经济意义检验中，发现储蓄总额前参数不符合经济理论常识，并在后面的工作中得到了修正；计量经济学检验中，发现初建模型具有多重共线性，采用逐步回归法进行修正，消除了多重共线性；在异方差性检验中，发现模型具有异方差性，采用对数变换法进行修正，消除了异方差性；利用GB检验法发现模型随机干扰项存在2阶序列自相关性，采用广义差分变换法修正模型，消除了模型序列相关性；利用2010年数据，模型通过了经济预测检验，并确定了最终模型，得出结论：进出口额、职工工资总额和上期国内生产总值对国内生产总值有很大影响。
计量经济实证分析
摘要：文章以计量经济学的知识为基础，以我国1990-2007年财政收入和国内生产总值、名义居民总消费的实际数据为依据，研究我国财政收入和国内生产总值、名义居民总消费是否具有极强的相关关系。
同时，根据我国研究的财政收入和国内生产总值、名义居民总消费之间结论提出了针对性的建议。
关键词:财政收入国内生产总值居民总消费计量经济建议20世纪90年代以来，随着我国国民经济的飞速发展，我国的GDP总值大体呈增加的趋势改革开放以来，我国经济实现较快增长，人均GDP由1978年的190美元上升到2007年的2360美元，经济总量跃居世界第四，财政收入逐年增加，消费支出也在增加，但近年也一直在强调扩大内需，刺激消费。
因此，我们进一步研究这两者和财政收入的关系，进一步增加财政收入。
一、理论综述GDP与FINACIAL及其关系的理论阐述（一）GDP和FINACIAL的一般定义GDP：中文译名为国内生产总值（对地方核算范围来说，即为地区生产总值），是反映一个国家（地区）在一定时期内国民经济活动最终成果的总量指标。
是指一个国家（地区）辖区内所有常住单位在一定时期内生产活动所新创造的价值，对于各产业部门来说，这部分新创造的价值称为增加值，从收入分配的角度来看，主要包括劳动者报酬、固定资产折旧、生产税净额和营业盈余。
(FINACIAL)财政收入:指国家财政参与社会产品分配所取得的货币收入，是整个国民收入中属于国家（政府）所有的部分，是实现国家职能的财力保证。
财政收入所包括的内容几经变化，目前主要包括：各项税收、行政性收费收入、罚没收入、专项收入、其他收入以及国有企业亏损补贴，其中占主体地位的是税收收入。
（二）GDP和FINACIAL联系1、从社会再生产的角度来看，GDP做为国民经济的最终成果，经过初次分配和一系列复杂的再分配过程之后形成最终分配，大致呈三部分的流向，其中一部分以单位和个人上缴工商税收、所得税、罚没收入等形式上交财政部门，形成国家所得（其主体部分即财政收入）；第二部分是企事业单位以净利润、公益金、提取的折旧基金等形式留成，主要用于扩大再生产，形成单位所得；第三部分是以劳动报酬、福利费、各类津贴、利息等形式向居民支付，形成个人所得。
中国财政产收入与国内生产总值的实证研究
中国财政产收入与国内生产总值的实证研究【摘要】财政收入作为政府部门的公共收入，行使着政府公共职能，实施公共政策并提供公共服务的资金支持，对我国经济发展和社会进步有着重要的影响。
根据经济理论对财政收入的解释与实践观察，财政收入与经济增长（GDP 增长）之间存在着稳定的函数关系，在一定程度上，两者相互影响，即经济发展决定财政收入的规模，而反过来财政收入的规模也会影响经济的发展，选取近十几年国家财政收入与国民生产总值（GDP值）的相关数据，运用计量和实证的方法来分析二者之间的关联性，并且通过所得结论为我国经济发展提出政策建议。
【关键词】财政收入；GDP；经济发展一、研究背景和意义财政收入的含义是政府为履行其职能，实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
它的重要意义就在于作为政府支出的前提，其收入数量和质量决定着财政支出的规模，收入多才能支出多。
国内生产总值是反映一个国家或地区在一定时期内国民经济活动最终成果的总量指标。
它与财政收入之间相互联系相互依存，财政收入规模的大小受多重因素的制约，其中就包括国内生产总值，而国内生产总值又反过来决定财政收入的规模。
财政收入和GDP是两个非常重要的经济指标，二者相互联系，相互影响。
从理论上说，财政收入与国内生产总值之间的比例不应过高也不应过低，应该保持在合理的范围内，若财政收入增长速度长期高于GDP的增长速度，可能会增加企业和国民的负担，不仅会抑制消费，而且不利于企业的再投资和扩大生产，同样也会对国民经济的发展造成不利的影响。
因此，研究财政收入和GDP之间的关系，有利于我国经济保持快速稳健的发展，也为政府宏观调控献计献策。
二、模型设定与数据说明（一）模型的设定与说明从理论上说，经济规模的大小决定财政收入的高低，而财政收入的增长归根结底取决于经济的增长。
由我国最近二十几年的财政收入和GDP数据来看，财政收入随着生产总值的增长而增长，为具体说明二者之间的关系，本文用计量经济模型对财政收入与国内生产总值之间的关系做定量分析。
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我国国内生产总值的实证分析摘要：2010年国内生产总值397983亿元，按可比价格计算，比上年增长10.3%，增速比上年加快1.1个百分点。
总量跃居世界第二。
本文主要运用计量经济学和统计经济学研究一些经济指标对国内生产总值的影响和相关关系。
关键字：国内生产总值 职工工资总额 能源消耗量 税收收入正文：自从1985年国家统计局建立起相应的核算制度以来，国内生产总值核算已经成为我国宏观经济管理部门了解经济运行状况的重要手段，制定经济发展战略、中长期规划、年度计划和各种宏观经济政策的重要依据。
因此研究国内生产总值的影响因素对我国的经济发展有重大意义。
一、 模型的设定国内生产总值Y 为被解释变量，众所周知影响国内生产总值的因素有很多。
因此，我们提取了进出口额、财政支出总额、职工工资总额、上期国内生产总值、税收总额、储蓄总额五个对国内生产总值有较大影响的因素的时间序列数据作为解释变量来进行分析，希望通过建立一个合适的经济模型来从理论上找出影响国内生产总值的因素，从而提出增加农业总产值的方法。
它们分别设定为X 1、X 2、X 3、X 4、X 5。
设定了以下经济学模型：Y=0β+5544332211X X X X X βββββ+++++β66X +U i国内生产总值样本观测数据 单位:亿元中国GDP(亿元) 财政支出 上期GDP 职工工资总额 进出口额税收收入储蓄余额1990年 18667.8 3083.59 16992.3 2951.1 5560.10 2821.86 1210.2 1991年 21781.5 3386.62 18667.8 3323.9 7225.80 2990.17 1610 1992年 26923.5 3742.2 21781.5 3939.2 9119.60 3296.91 2312.3 1993年 35333.9 4642.3 26923.5 4916.2 11271.00 4255.3 3095.2 1994年 48197.9 5792.62 35333.9 6656.4 20381.90 5126.88 4680.1 1995年 60793.7 6823.72 48197.9 8100 23499.90 6038.04 5884.1 1996年 71176.6 7937.55 60793.7 9080 24133.80 6909.82 7647.6 1997年 78973 9233.56 71176.6 9405.3 26967.20 8234.04 10053.1 1998年 84402.3 10798.18 78973 9296.5 26849.70 9262.8 11615.9 1999年 89677.1 13187.67 84402.3 9875.5 14666.72000年 99214.6 15886.5 89677.1 10656.2 18190.7 2001年 109655.2 18902.58 99214.6 11830.9 22327.6 2002年 120332.7 22053.15 109655.2 13161.1 28121.7 2003年 135822.8 24649.95 120332.7 14743.5 35119 2004年 159878.3 28486.89 135822.8 16900.2 41416.5 2005年 184937.4 33930.28 159878.3 19789.9 48787.5 2006年 216314.4 40422.73 184937.4 23265.9 58575.9 2007年 265810.3 49781.35 216314.4 28244 67599.7 2008年 314045.4 62592.66 265810.378585.22009年340506.976299.93314045.4100541.3二、模型的参数估计对于理论模型运用OLS 法进行参数估计,根据表的数据利用Eviews 软件进行运算得到的结果 如下Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/09/11 Time: 09:15 Sample: 1990 2009 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2350.300 1721.925 -1.364926 0.1954 X1 0.464687 0.041527 11.18993 0.0000 X2 1.099405 0.520605 2.111785 0.0546 X3 1.854434 0.683748 2.712161 0.0178 X4 0.098013 0.082998 1.18091 6 0.2588 X5 0.759080 0.067561 11.235400.0000 X6-1.2842790.3786920.0048R-squared 0.999706 Mean dependent var 124122.3 Adjusted R-squared 0.999571 S.D. dependent var 95623.17 S.E. of regression 1981.293 Akaike info criterion 18.29010 Sum squared resid 51031811 Schwarz criterion 18.63861 Log likelihood -175.9010 F-statistic 7374.005 Durbin-Watson stat1.313820 Prob(F-statistic)0.000000Y=-2350.300+54321759080.0098013.0854434.1099405.1464687.0X X X X X ++++-1.2842796X-1.364926 11.189932.111785 2.712161 1.18091 11.23540 -3.3913542R =0.999706 R 2=0.999571 F = 7374.005 D.W.=1313820三， 检验及修正1．经济意义检验从上面模型可以看出，6X 的系数为负值，它说明的是随着居民储蓄的增加国民生产总值在相应的减少，理论上说不符合我国的实际情况的，而其他因素不与经济原理相悖，说明具有经济意义。
2．统计意义检验从回归结果可以看出，模型的拟和优度非常好（2R =0.999706）， F 统计量的值在给定显著性水平α=0.05的情况下也较显著。
因为F = 7374.00＞05.0F (6.13)，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立.。
但是2X 、4X 的t 统计值均不显著（与临界值相比较），说明2X 、4X这两个变量对Y 的影响不显著，或者可能是由于变量之间存在多重共线的影响使其t 值不显著，需要在后面的计量经济学检验中加以证明。
2．计量经济学检验（1）多重共线性检验①检验：由F=7374.005 >05.0F (6.13))=2.92(显著性水平α=0.05)表明模型从整体上看国内生产总值与解释变量间线形关系显著。
这里采用简单相关系数矩阵法对其进行检验X1X2 X3 X4 X5 X6 X 1 1 0.9489193292927310.951088755407996 0.752584929433186 0.950080867676477 0.960883949670928 X 2 0.948919329292731 1 0.9951810818915020.80076276520045 0.993492688338782 0.996077840954612 X 3 0.951088755407996 0.995181081891502 1 0.8011943462627780.996040664488778 0.991164871581249 X 4 0.752584929433186 0.80076276520045 0.801194346262778 1 0.8021560510442720.830014016943066 X 5 0.950080867676477 0.993492688338782 0.996040664488778 0.802156051044272 1 0.991482169953908X 60.9608839496709280.9960778409546120.9911648715812490.8300140169430660.9914821699539081从结果可知1X 2X 3.X 5X 6X 之间存在高度相关②修正：采用逐步回归法对其进行补救。
分别作Y 与1X 、2X 、3.X 、5X 、6X 间的回归Y=25127.61+1.5980201X (3.129522) (16.69056)2R =0.939307 F=278.5747 D.W.=0.672013 Y=27174.87+4.5262542X (5.844495) (32.91308)2R =0.983655 F=1083.271 D.W.=0.608079 Y=-5217.953+9.2340373.X(-1.516975) (46.28157)2R =0.991667 F=2141.984 D.W.=0.986050 Y=1206.208+1.1386755X(0.418440) (53.45104)2R =0.993739 F=2857.014 D.W.=1.117717 Y=32423.82+3.2630566X (7.832171) (31.43928)2R =0.982115 F=988.4286 D.W.=0.955472由于3.X 的t 值较大，线形关系强，拟合程度最好，因此把3.X 作为基本变量。
，将剩下的四个因素重新进行参数估计： 模型估计结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/08/11 Time: 18:00 Sample: 1990 2009 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5217.953 3439.710 -1.516975 0.1466 X39.2340370.19951946.281570.0000R-squared 0.991667 Mean dependent var 124122.3 Adjusted R-squared 0.991204 S.D. dependent var 95623.17 S.E. of regression 8968.395 Akaike info criterion 21.13544 Sum squared resid 1.45E+09 Schwarz criterion 21.23501 Log likelihood -209.3544 F-statistic 2141.984 Durbin-Watson stat0.896050 Prob(F-statistic)0.000000依次引入5X 1X 2X 4XDependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/08/11 Time: 18:03 Sample: 1990 2009 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1393.537 3037.490 -0.458779 0.6522 X3 3.410660 1.822811 1.871099 0.0786 X50.7201990.2245413.2074240.0052R-squared 0.994808 Mean dependent var 124122.3 Adjusted R-squared 0.994198 S.D. dependent var 95623.17 S.E. of regression 7283.977 Akaike info criterion 20.76222 Sum squared resid 9.02E+08 Schwarz criterion 20.91158 Log likelihood -204.6222 F-statistic 1628.742 Durbin-Watson stat1.268140 Prob(F-statistic)0.000000X，拟合优度再次提高，且参数符号合理，变量也通过t检验。