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中国GDP中产业比重分析
为了研究中国GDP中第一产业和第二产业所占比重,如下表
年份
国内生产总值(当年价,亿元)Y
第一产业(当年价,亿元)X2
第二产业(当年价,亿元)X1
1980
4545.624
1359.4
2192
1981
4891.561
1545.6
2255.5
1982
5323.351
1761.6
2383
1983
5962.652
1960.8
2646.2
1984
7208.052
2295.5
3105.7
1985
9016.037
2541.6
3866.6
1986
10275.18
2763.9
4492.7
1987
12058.62
3204.3
5251.6
1988
15042.82
3831
6587.2
1989
16992.32
4228
7278
1990
18667.82
5017
7717.4
1991
21781.5
5288.6
9102.2
1992
26923.48
5800
11699.5
1993
35333.92
6882.1
16428.5
1994
48197.86
9457.2
22372.2
1995
60793.73
11993
28537.9
1996
71176.59
13844.2
33612.9
1997
78973.03
14211.2
37222.7
1998
84402.28
14552.4
38619.3
1999
89677.05
14472
40557.8
2000
99214.55
14628.2
44935.3
2001
109655.2
14609.9
49069.1
2002
120332.7
16117.3
53540.7
2003
135822.8
17381.72
62436.31
2004
159878.3
21412.73
73904.31
2005
183867.9
23070.44
87364.58
2006
210871
24737
103162
建立多元线性回归方程
通过eviews软件对该组数据进行回归分析,如下表所示:
表明可建立如下函数:
(24.0317) (2.3996) (-0.3177)
=0.9985 =0.9984 F=8060.768
模型拟合度较高,可知,第二产业的产值增加对国家GDP更有刺激作用,所占比重更大。
异方差
1、采用G-Q检验。
在对27个样本按第二产业产值排序,然后去掉中间7个样本,将其余的样本分为容量各为10的两个样本,并分别进行回归。
前一样本的Eviews输出的结果见下表:
后一个样本的Eviews输出的结果见下表
于是得到如下F统计量
=
=8.40
在5%的显著性水平下,自由度为(7,7)的F分布的临界值为3.79。8.40大于3.79,于是拒绝无异方差性假设,表明原模型存在异方差性。
随着X1的增加E2有增大的趋势。
2、异方差的修正
建立三个权变量,
W1=1/, W2=1/^2, W3=1/^0.5
W1
W2
W3
可以看出:W2加权是最好的。
用W2作为权数,对原模型进行加权最小二乘估计得到,
(49.0934) (16.8227) (-24.3347)
=0.9993 D.W.=1.475766 F=18803.89
序列相关性
1、可知D.W.=0.4304,在5%显著水平下,n=27-2-1=24,k=3(包含常数项),查表得=1.19,=1.55。
因为:0<D.W. < 则存在正自相关。
2、广义差分法估计结果:
(-2.3383) (4.8829) (11.7769) (86.1103)
=0.9999 D.W.=1.41
在5%显著水平下,<D.W. < ,无法判断是否不存在自相关性,但可以用拉格朗日乘数检验
多重共线性
1、检验简单相关系数
可以看出是相关系数高达97.8%的,表明模型存在明显的多重共线性
2、用每一个解释变量分别对被解释变量做简单回归,从而决定解
释变量的重要度,为解释变量排序。
X1
X2
可见解释变量X1更重要,在的基础上,引入。
(24.0317) (2.3996) (-0.3177)
=0.9985 =0.9984 F=8060.768
引入后,可发现模型拟合优度提高,且参数的符号合理,变量也通过了t检验。
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