我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值地多元線性的回歸分析報(bào)告

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1、我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的多元線性回歸分析 改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了令全世界震驚的巨大成就， 持續(xù)25年年均 增長(zhǎng)率超過(guò)9%經(jīng)濟(jì)總規(guī)模已經(jīng)穩(wěn)居世界第四。2010年中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率更是高 達(dá)10%因此，許多專家學(xué)者指出，我國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)是上世紀(jì) 90年代中期 以來(lái)最好的。由此可見(jiàn)，GDP作為現(xiàn)代國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系的核心指標(biāo)，它的總 量可以反映一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人民的生活水平，其結(jié)構(gòu)可反映社會(huì) 生產(chǎn)與使用，投資與消費(fèi)之間的比例關(guān)系及宏觀經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)于經(jīng)濟(jì)研究、經(jīng) 濟(jì)管理都具有十分重要的意義。 本文運(yùn)用1982— 2011年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與城鄉(xiāng)居民存款年底、 財(cái)政收入、居 民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以

2、及貨物進(jìn)出口總額的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立多元線性回歸模型，對(duì) 我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP勺影響因素作計(jì)量模型的實(shí)證分析。表 1為由《2012年 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》得到的1982-2011年的有關(guān)數(shù)據(jù)。 表1 1982— 2011年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值及相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù) 年份 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總 城鄉(xiāng)居民存款 財(cái)政收入 居民消費(fèi)價(jià) 貨物進(jìn)出口總 值（億元） 年底（億元） （億元） 格指數(shù) 額（億元） 1982 5323.35 447.3 1212.33 102 771.3 1983 5962.65 572.6 1366.95 102 860.1 1984 7208.05 776

3、.62 1642.86 102.7 1201.00 1985 9016.04 1622.60 2004.82 109.3 2066.70 1986 10275.18 1471.45 2122.01 106.5 2580.40 1987 12058.62 2067.60 2199.35 107.3 3084.20 1988 15042.82 2659.16 2357.24 118.8 3821.80 1989 16992.32 5196.40 2664.90 209.9 4155.9 1990 18667.82 7119.6

4、0 2937.10 216.4 5560.1 1991 21781.50 9244.90 3149.48 223.8 7225.8 1992 26923.48 11757.30 3483.37 238.1 9119.6 1993 35333.92 15203.50 4348.95 273.1 11271 1994 48197.86 21518.80 5218.10 339 20381.9 1995 60793.73 29662.30 6242.20 396.9 23499.9 1996 71176.59 38520.80

5、 7407.99 429.9 24133.8 1997 78973.03 46279.80 8651.14 441.9 26967.2 1998 84402.28 53407.47 9875.95 438.4 26849.7 1999 89677.05 59621.83 11444.08 432.2 29896.2 2000 99214.55 64332.38 13395.23 434 39273.2 2001 109655.17 73762.43 16386.04 437 42183.6 2002 120332.69 86

6、910.65 18903.64 433.5 51378.2 2003 135822.76 103617.65 21715.25 438.7 70483.5 2004 159878.34 119555.39 26396.47 455.8 95539.1 2005 184937.37 141050.99 31649.29 464 116921.8 2006 216314.43 161587.30 38760.20 471 140974 2007 265810.31 172534.19 51321.78 493.6 166863.7

7、 2008 314045.43 217885.35 61330.35 522.7 179921.47 2009 340902.81 260771.66 68518.30 519 150648.06 2010 401512.80 303302.49 83101.51 536.1 201722.15 2011 473104.05 343635.89 103874.43 565 236401.99 數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局 《2012年統(tǒng)計(jì)年鑒》 建立多元線性回歸模型 1.1變量選擇 首先對(duì)所涉及的變量與數(shù)據(jù)進(jìn)行說(shuō)明，本文選取我國(guó) “國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值

8、”為 被解釋變量（用丫表示），眾所周知影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的因素有很多國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總 值，因此我們選取了 “城鄉(xiāng)居民存款年底、財(cái)政收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨 物進(jìn)出口總額”為解釋變量（分別用 X1、X2、X3、X4表示），數(shù)據(jù)的時(shí)間跨 度為1982—2011年我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值及各項(xiàng)指標(biāo)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 希望通過(guò)建 立一個(gè)合適的回歸模型來(lái)從理論上找出影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的因素，從而提出增 加國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的方法。 1.2模型構(gòu)建 影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的因素有很多。本文著重考慮城鄉(xiāng)居民存款年底、財(cái)政 收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨物進(jìn)出口總額四個(gè)變量。隨著城鄉(xiāng)居民存款年底、 財(cái)政收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨物進(jìn)

9、出口總額增加，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值不斷提高， 但仍存在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)緩慢的現(xiàn)象。因此為了了解現(xiàn)階段我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總 值增長(zhǎng)緩慢的原因，分析各影響因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)情況，結(jié)合我國(guó)當(dāng)前的 宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，對(duì)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策提出一點(diǎn)自己的看法?，F(xiàn)分析我國(guó)國(guó)內(nèi)生 產(chǎn)總值丫與城鄉(xiāng)居民存款年底X1、財(cái)政收入X2、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X3、貨物 進(jìn)出口總額X4的關(guān)系。利用Eviews軟件，做散點(diǎn)圖： 圖一 我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值丫與城鄉(xiāng)居民存款年底Xi的散點(diǎn)圖 □ Graph UhTElED Wor

10、ldif^ UNTTTLED\Unthled 口 Vi亡剛Prod Object] Pmt|Nafne| 山ddT亡Lji己/Eh自de]F^move Tempimte]Options Zpce| 120000-1 100000- 8COOD- 60000- 40000- 0 10000020000C 400000 500000 圖二 我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值丫與財(cái)政收入X 2的散點(diǎn)圖 □ Graphs UNTITLED Warkfi^ UNTITLED\Untftled \ a ~a~ 訊 惟陽(yáng)[PT兀Print?Natnt| 剛tfTgrt|Jji凋w

11、dc Remg悵| ~femplate|Optionskogm[ 圖三 我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值Y與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X3的散點(diǎn)圖 □ Graphs UNTTTLED Vorkfile; UNT7TLED\Untitled 醫(yī)]|百「瓦 iew | Proc| OhjEct| Pmt| 陽(yáng)巾豈 亡:}rit[lJnE/ShaiJE|^eniov^| 丁亡mpl^tEl Optional Fopm| 圖四 我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值丫與貨物進(jìn)出口總額X4的散點(diǎn)圖 由上圖可知: 我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值丫與城鄉(xiāng)居民存款年底Xi、財(cái)政收入X2、居民消費(fèi)價(jià) 格指數(shù)X3、貨物進(jìn)出口總額X4成線性關(guān)系

12、，即：丫隨著Xi（i 1,2,3,4）的增加 而增加。于是建立多元線性模型： 參數(shù)估計(jì) 其中： 丫 0 1 X1 2X 2 3X3 4X4 ui （ 1） Yi —我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；X1 —城鄉(xiāng)居民存款年底；X2 —財(cái)政收入； X3居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)； X4貨物進(jìn)出口總額； i隨機(jī)誤差項(xiàng) 注：這里假設(shè)i相互獨(dú)立，且服從均值為0,方差為1的正態(tài)分布； 最小二乘法（OLS法），普遍用于線性回歸模型中，利用最小二乘法可以 簡(jiǎn)單快捷地求得未知數(shù)據(jù)，且使得所得數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最 小。運(yùn)用EViews軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸分析，結(jié)果如下： 表2 EViews回歸結(jié)果

13、 Depe ndent Variable: 丫 Method: Least Squares Date: 11/24/13 Time: 18:51 Sample: 1982 2011 In eluded observati ons: 30 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C -8218.578 1777.294 -4.624209 0.0001 X1 0.338696 0.065316 5.185504 0.0000 X2 2.644429 0.208139 12.70512 0

14、.0000 X3 95.12859 7.689782 12.37078 0.0000 X4 0.176135 0.039906 4.413743 0.0002 R-squared 0.999542 Mean depe ndent var 114644.6 Adjusted R-squared 0.999468 S.D.dependent var 127824.0 S.E. of regressi on 2947.453 Akaike info criteri on 18.96628 Sum squared resid 2.17E+08

15、 Schwarz criteri on 19.19982 Log likelihood -279.4942 F-statistic 13629.19 Durb in -Watson stat 0.803825 Prob(F-statistic) 0.000000  根據(jù)表2中EViews軟件輸出結(jié)果可知: 8218.578, , 0.339 , 2 2.644 , 3 95.129 , 4 0.176 因此，建立多元線性回歸方程為: Y -8218.578 0.339X, 2.644X2 95.129X3 0.176X4 三、模型的檢驗(yàn) 3

16、.1經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 在上述回歸模型中，0，i(i 1,2,3,4)前者代表回歸模型的截距，后者代 表回歸模型的斜率。由于 1 0，即：在其他解釋變量X2、X3、X4保持不變 時(shí)，城鄉(xiāng)居民存款年底每增加1億元，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將增加0.339億元；同理： 在解釋變量X1、X3、X4保持不變時(shí)，財(cái)政收入每增加1億元，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 將增加2.644億元；在解釋變量X1、X2、X4保持不變時(shí)，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) 每增加1單位，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將增加95.129億元；在解釋變量X1、X2、X3保 持不變時(shí)，貨物進(jìn)出口總額每增加 1億元，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將增加 0.176億元。 實(shí)證結(jié)果與上述理論預(yù)期一致。系數(shù) 0

17、, 1符合經(jīng)濟(jì)意義，均符合經(jīng)濟(jì)理論及 實(shí)際情況。 3.2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(R2 0.75) 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)主要是運(yùn)用判定系數(shù)和回歸標(biāo)準(zhǔn)差，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)樣本觀測(cè)值 的擬合程度。R的取值范圍是［0，1］。R的值越接近1,說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值 的擬合程度越好；反之，R的值越接近0,說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越 差。根據(jù)表2輸出結(jié)果可知： 2 2 R2 0.9995， R 0.9994 由R2 0.9995接近1,說(shuō)明樣本回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好 322顯著性檢驗(yàn) 最小二乘法估計(jì)的 0，i(i 123,4)是由Xi(i 1,2,3,4)和丫的樣本觀測(cè) 值求出，為了確定

18、它們的可靠程度，要進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，來(lái)確定是否 0, i(i 1,234)顯著(不等于0) (1)t檢驗(yàn) 首先，對(duì)回歸分析的估計(jì)值的顯著性檢驗(yàn)用 t檢驗(yàn)，由EViews軟件輸出結(jié) 果，得： S 1777.294, 0 0.061，S 2 0.208, S 7.690, 0.040 利用公式，得: 8218.578 1777.294 4.624, t1 - S 0.338696 0.065316 0.186,t2 2.64443 12.705 0.20813 95.1286 7.6899 12.371,t4 0.17614 0.03

19、991 4.414 在 0.05時(shí)，t.025（28） 2.048，因?yàn)?t。=4.6242>2.048，所以在 95%勺 置信度下拒絕原假設(shè)，說(shuō)明截距項(xiàng)在回歸方程顯著不為零。由于 t1、t2、t3、t4 均大于t.025(28) 2.048，因此解釋變量城鄉(xiāng)居民存款年底X1、財(cái)政收入X2、 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X3、貨物進(jìn)出口總額X4顯著的影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 丫。 其次，由公式 _ t S i i 2 i i t S計(jì)算i(i 1,2,3,4)的置信區(qū)間為: 2 i 11858.476 0 4578.680 0.205 1 0.473 2.218 2 3.0

20、71 79.380 3 110.877 0.0944 4 0.2579 綜上，得： A 表2參數(shù)i含置信區(qū)間 參數(shù) 參數(shù)估計(jì)值 95%勺置信區(qū)間 0 -8218.578 [-11858.476 -4578.680] 1 0.3387 [0.205 0.473] 2 2.6445 [2.218 3.071] 3 59.1286 [7.380 110.877] 4 0.1762 [0.094 0.258] 由表2可知，在95%勺置信度下拒絕回歸系數(shù)為零的假設(shè)，說(shuō)明解釋變量 Xi顯著的影響丫變量 （2）F檢驗(yàn) 根據(jù)表2中Ev

21、iews軟件輸出的結(jié)果可知： F 13629.19 在5%的顯著水平下，查F分布表，得到臨界值Fo.o5（4,25） 2.76，可知 F 13629.19 2.76，表明回歸方程的總體線性顯著成立，即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與城 鄉(xiāng)居民存款年底、財(cái)政收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨物進(jìn)出口總額的線性關(guān)系 顯著，模型通過(guò)F檢驗(yàn)。 四、 回歸模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn) 4.1多重共線性檢驗(yàn) 利用Eviews軟件對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行OLS估計(jì)得到: 表2 EViews回歸結(jié)果 Depe ndent Variable: 丫 Method: Least Squares Date: 12/25/13 Time: 1

22、7:54 Sample: 1982 2011 In eluded observati ons: 30 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C -8218.578 1777.294 -4.624209 0.0001 X1 0.338696 0.065316 5.185504 0.0000 X2 2.644429 0.208139 12.70512 0.0000  X3 95.12859 7.689782 12.37078 0.0000 X4 0.176135 0.03

23、9906 4.413743 0.0002 R-squared 0.999542 Mean depe ndent var 114644.6 Adjusted R-squared 0.999468 S.D. dependent var 127824.0 S.E. of regressi on 2947.453 Akaike info criteri on 18.96628 Sum squared resid 2.17E+08 Schwarz criteri on 19.19982 Log likelihood -279.4942 F-sta

24、tistic 13629.19 Durb in -Watson stat 0.803825 Prob(F-statistic) 0.000000 由上面表2中可以看出，R2接近1,模型擬合度較好，F(xiàn)檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)均 顯著，說(shuō)明模型不存在多重共線性。 4.2序列相關(guān)性檢驗(yàn) 檢驗(yàn) 由表2中Eviews軟件輸出結(jié)果可知， DW 0.804,在5%勺顯著性水平下, n 30， k 4，查表的dL 1.21, du 1.65，由于 DW 0.804 dL，所以存在 自相關(guān)性。 4.2.2 L-M 檢驗(yàn) 表3 LM檢驗(yàn)結(jié)

25、果 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 12.79113 Probability 0.000184 Obs*R-squared 15.79729 Probability 0.000371 Test Equati on: Depe ndent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/26/02 Time: 16:33 Presample miss ing value lagged residuals set to z

26、ero. Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C 2.999532 1283.049 0.002338 0.9982 X1 -0.023465 0.049987 -0.469429 0.6432 X2 -0.034664 0.149616 -0.231687 0.8188  X3 0.419588 5.577566 0.075228 0.9407 X4 0.040576 0.037506 1.081866 0.2905 RESID(-1) 1.014542 0

27、.201399 5.037463 0.0000 RESID(-2) -0.410788 0.233626 -1.758316 0.0920 R-squared 0.526576 Mean depe ndent var 2.89E-11 Adjusted R-squared 0.403074 S.D.dependent var 2736.641 S.E. of regressi on 2114.356 Akaike info eriteri on 18.35185 Sum squared resid 1.03E+08 Schwarz eri

28、teri on 18.67880 Log likelihood -268.2778 F-statistie 4.263711 Durb in -Watson stat 2.232971 Prob(F-statistic) 0.004972 由表3檢驗(yàn)結(jié)果表明，含一階滯后變量時(shí)的 Prob 0.00 0.05，故隨機(jī)擾 動(dòng)項(xiàng)存在一階序列相關(guān)性；含二階滯后變量時(shí)的Prob 0.092 0.05，故隨機(jī)擾 動(dòng)項(xiàng)不存在二階序列相關(guān)性。 序列相關(guān)性修正 采用科克倫-奧科特迭代法，得表4所示結(jié)果: 表4科克倫-奧科特迭代回歸結(jié)果 Depe ndent Var

29、iable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/02 Time: 16:38 Sample (adjusted): 1984 2011 In cluded observati ons: 28 after adjustme nts Con verge nee achieved after 15 iterati ons Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C -6851.262 2542.199 -2.695014 0.0136 X1 0.330115 0.0

30、56358 5.857463 0.0000 X2 2.587201 0.187429 13.80363 0.0000 X3 90.24336 9.698446 9.304930 0.0000 X4 0.211095 0.039895 5.291315 0.0000 AR(1) 1.038094 0.219725 4.724522 0.0001 AR(2) -0.569574 0.216848 -2.626603 0.0158 R-squared 0.999770 Mean depe ndent var 122430.4 Adj

31、usted R-squared 0.999704 S.D.dependent var 128865.4 S.E. of regressi on 2217.613 Akaike info criteri on 18.45857 Sum squared resid 1.03E+08 Schwarz criteri on 18.79162 Log likelihood -251.4200 F-statistic 15191.96  Durb in -Watson stat 2.221427 Prob(F-statistic) 0.000000

32、 In verted AR Roots .52+.55i .52-.55i 最后再用LM法檢驗(yàn)序列相關(guān)性，得表5結(jié)果所示: 表5 LM檢驗(yàn)結(jié)果 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.852038 Probability 0.442210 Obs*R-squared 2.304577 Probability 0.315913 Test Equati on: Depe ndent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/

33、26/02 Time: 16:40 Presample miss ing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C -184.9934 2570.364 -0.071972 0.9434 X1 0.003935 0.060214 0.065358 0.9486 X2 -0.022710 0.192210 -0.118150 0.9072 X3 0.292605 9.826906 0.029776 0.9766

34、 X4 0.003029 0.042277 0.071656 0.9436 AR(1) 0.606080 0.585540 1.035078 0.3136 AR(2) -0.307554 0.321359 -0.957044 0.3506 RESID(-1) -0.758542 0.667130 -1.137022 0.2697 RESID(-2) -0.207364 0.494431 -0.419400 0.6796 R-squared 0.082306 Mean depe ndent var 4.54E-08 Adjusted

35、 R-squared -0.304091 S.D. dependent var 1955.751 S.E. of regressi on 2233.405 Akaike info criteri on 18.51553 Sum squared resid 94773843 Schwarz criteri on 18.94374 Log likelihood -250.2175 F-statistic 0.213010 Durb in -Watson stat 2.011803 Prob(F-statistic) 0.984528

36、綜上可知，DW 2.221,在5%的顯著性水平下n 30,k 4，查表得到 d L 1.21, du 1 .65 , du DW 2.221 4 du，Prob 0.3159 0.05檢 驗(yàn)結(jié)果表明模型已經(jīng)不存在序列相關(guān)性。 4.3異方差性檢驗(yàn) 4.3.1無(wú)交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn) 表6 EViews估計(jì)結(jié)果 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.473344 Probability 0.859886 Obs*R-squared 4.653100 Probability 0.793928 Test

37、Equati on: Depe ndent Variable: RESIDA2 Method: Least Squares Date: 12/26/02 Time: 16:42 Sample: 1984 2011 In eluded observati ons: 28 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C -13797826 14149839 -0.975122 0.3418 X1 -272.1303 742.6285 -0.366442 0.7181 X1A2 -0.000151

38、 0.001585 -0.095298 0.9251 X2 1842.839 1780.732 1.034877 0.3137 X2A2 -0.004077 0.013919 -0.292912 0.7728 X3 151973.2 127057.4 1.196099 0.2464 X3A2 -278.5559 266.3085 -1.045990 0.3087 X4 -112.3209 712.6657 -0.157607 0.8764 X4A2 0.000199 0.002923 0.068079 0.9464 R-squa

39、red 0.166182 Mean depe ndent var 3688355. Adjusted R-squared -0.184899 S.D. dependent var 9120158. S.E. of regressi on 9927572. Akaike info criteri on 35.31462 Sum squared resid 1.87E+15 Schwarz criteri on 35.74283 Log likelihood -485.4047 F-statistic 0.473344 Durb in -

40、Watson stat 2.093898 Prob(F-statistic) 0.859886 從表6中的無(wú)交叉項(xiàng)懷特檢驗(yàn)可以看出，當(dāng)顯著性水平位 0.05時(shí)， nR2 4.653 為5（8） 15.51，所以不存在異方差性。實(shí)際上，2統(tǒng)計(jì)量的p值 為0.0997，大于0.05的水平，所以不存在異方差。 有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn) 類似的，從下面有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn)（見(jiàn)表 7）,當(dāng)顯著性當(dāng)顯著性水平 位0.05時(shí)，nR2 16.525 0.o5（14） 23.7，所以存在異方差性。實(shí)際上，2統(tǒng) 計(jì)量的P值為0.282，大于0.05的水平，所以不存在異方差。 表7 EVie

41、ws估計(jì)結(jié)果 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.337268 Probability 0.303224 Obs*R-squared 16.52522 Probability 0.282362 Test Equati on: Depe ndent Variable: RESIDE Method: Least Squares Date: 12/26/02 Time: 16:43 Sample: 1984 2011 In eluded observati ons: 28 Variable Coefficie

42、 nt Std. Error t-Statistic Prob. C -1.56E+08 61757259 -2.527795 0.0252 X1 -11910.72 7619.850 -1.563118 0.1420 X1A2 0.054719 0.080868 0.676639 0.5105 X1*X2 -0.382035 0.562874 -0.678722 0.5092 X1*X3 23.05595 22.77134 1.012499 0.3298 X1*X4 -0.004870 0.034108 -0.142770 0

43、.8887 X2 64086.98 25478.81 2.515305 0.0258 X2A2 0.707075 0.843777 0.837988 0.4172 X2*X3 -134.6040 83.23100 -1.617233 0.1298 X2*X4 0.018261 0.082108 0.222400 0.8275 X3 898602.3 479999.9 1.872089 0.0839 X3A2 -1126.589 1078.220 -1.044861 0.3151 X3*X4 18.93321 20.66745

44、0.916088 0.3763 X4 -7933.119 7815.370 -1.015066 0.3286 X4A2 -0.005158 0.015407 -0.334761 0.7431 R-squared 0.590187 Mean depe ndent var 3688355. Adjusted R-squared 0.148849 S.D.dependent var 9120158. S.E. of regressi on 8414061. Akaike info criteri on 35.03288 Sum square

45、d resid 9.20E+14 Schwarz criteri on 35.74656 Log likelihood -475.4603 F-statistic 1.337268 Durb in -Watson stat 2.703925 Prob(F-statistic) 0.303224  五、模型的預(yù)測(cè) 綜上所述，本文最終建立的多元線性回歸模型為： Y -6851.262 0.330X〔 2.587X2 90.243X3 0.211X4 5.1樣本范圍內(nèi) 由本文表1中選取的數(shù)據(jù)可知，2010年我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為401512億元， 城鄉(xiāng)居

46、民存款年底為303302.49億元、財(cái)政收入83101.51億元、居民消費(fèi)價(jià)格指 數(shù)536.1、貨物進(jìn)出口總額201722.15億元，將數(shù)值帶入樣本回歸方程，得到2010 年的就業(yè)人數(shù)預(yù)測(cè)值Y2010 : Y2010 -6851.26 0.330 303302.49 2.587 83101.51 90.243 536.1 0.211 201722.15 399164.812 而實(shí)際2010年我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值Y2010為401512億元，相對(duì)誤差為0.58%. 5.2樣本范圍外 利用EViews軟件作出預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖: Q Equation: UNTTR-EO WorkFle: UN

47、TTTLtD^Untitled g | 面 豳 Vfe啊 | 片詞 Object] Prnt Name| Freeze Eslinate | Forecast] Stats | Resids | Fofetasf YF Actual: Y R-wUtS" S^urfr； Error 號(hào)旳刊4 Mwn AbHkne Etrjt K4S.7&5 Mean Ab=. PErcEnt Erior 7.0041^ The .1 f~e: -e ty toe*J 1 0 Bias Propontcn O.OQOOOO Vlfir 擺 P roportior 0.0

48、3011、 Qov ar.r SB =T5jrrk? - 3, SSKi, 六、模型評(píng)價(jià) 1、 從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，R2 0.999468，說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度 越好。實(shí)際上，本文所建立的模型沒(méi)有考慮到所選取的數(shù)據(jù)是一個(gè)時(shí)間序列， 前一年的數(shù)據(jù)可能對(duì)下一年的數(shù)據(jù)有影響，即存在自相關(guān)性，本文對(duì)初步建立 的模型進(jìn)行了自相關(guān)性檢驗(yàn)，并對(duì)所建模型進(jìn)一步優(yōu)化修正。 2、 由于模型中含有多個(gè)解釋變量，兩兩解釋變量間可能存在多重共線性， 本文在對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)的同時(shí)，對(duì)模型進(jìn)行了多重共線性、異方差檢 驗(yàn)。檢查結(jié)果表明，修正后的模型不存在多重共線性、異方差性 。 3、 從以上模型經(jīng)分析可得出：我國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和城鄉(xiāng)居民存款年底、 財(cái)政收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨物進(jìn)出口總額存在著正相關(guān)關(guān)系。我國(guó)自改 革開(kāi)放以來(lái)，對(duì)外貿(mào)易的規(guī)模不斷擴(kuò)大，進(jìn)出口總額不斷增長(zhǎng)，進(jìn)出口已經(jīng)成 為GD增長(zhǎng)的重要邊際因素，對(duì)GD增長(zhǎng)的影響逐漸增大。。 4、 我國(guó)是一個(gè)發(fā)展中國(guó)家，國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最終要體現(xiàn)在人民生活 水平上，只有人民的十活水平提高了，職工工資提高了，消費(fèi)儲(chǔ)蓄增加，才能 刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。只有不斷提高勞動(dòng)力的積極性，發(fā)揮出勞動(dòng)力的智慧，才能使 我國(guó)的經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)上的增長(zhǎng)，并最終使人民得到更多的實(shí)惠。