計(jì)量期末論文范文1

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末論文上海市城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出相關(guān)因素的實(shí)證分析姓名：班級(jí)：學(xué)號(hào)：目錄一、引言1二、實(shí)證分析1（一）變量選取1（二）數(shù)據(jù)取得2（三）模型的建立與構(gòu)造3（四）模型檢驗(yàn)51.模型經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)52.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)53.計(jì)量檢驗(yàn)53.1. 多重共線性檢驗(yàn) 53.2.鄒氏檢驗(yàn)83.3.異方差檢驗(yàn)113.4. 自相關(guān)檢驗(yàn)（五）模型修正16三、實(shí)證分析結(jié)論18四、政策建議19參考文獻(xiàn) 19計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末論文上海市城鎮(zhèn)居民最終消費(fèi)支出總額相關(guān)因素的實(shí)證分析 【摘要】 本文旨在對(duì)1980-2010年上海市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、上海市商品零售價(jià)格指數(shù)以及上海市城鎮(zhèn)居民常住人口數(shù)對(duì)上海城鎮(zhèn)居民最終消費(fèi)支出總額

2、變動(dòng)的影響進(jìn)行實(shí)證分析。首先利用EVIEWS軟件建立了理論模型，進(jìn)而利用其對(duì)計(jì)量模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)，并且對(duì)模型進(jìn)行了修正。最后，對(duì)所得的分析結(jié)果作出了經(jīng)濟(jì)意義的分析，得出結(jié)論，并提出一些政策建議。【關(guān)鍵詞】最終消費(fèi)支出總額 相關(guān)因素 模型 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 參數(shù)估計(jì) 檢驗(yàn)一、引言針對(duì)當(dāng)下國(guó)內(nèi)所存在的宏觀經(jīng)濟(jì)問題來看，要解決中國(guó)經(jīng)濟(jì)的又好又快以及可持續(xù)發(fā)展，首當(dāng)其沖的就是需要拉動(dòng)內(nèi)需，我國(guó)進(jìn)一步重視擴(kuò)大消費(fèi)的作用，把增加居民消費(fèi)作為擴(kuò)大消費(fèi)需求的重點(diǎn)，不斷拓寬消費(fèi)領(lǐng)域和改善消費(fèi)環(huán)境。改革開放以來，人們的收入水平尤其人均可支配收入在不斷增加，同時(shí)消費(fèi)品的種類和層次也在不斷更新提升。對(duì)于始終走在發(fā)展

3、前沿的上海更是如此，這個(gè)作為未來世界金融中心、航運(yùn)中心以及貿(mào)易中心的國(guó)際都會(huì)，它的居民尤其是在上海占絕大部分比重的城鎮(zhèn)居民，他們的最終消費(fèi)支出總額在這些年來發(fā)生著什么樣的變化，引起這些變化的相關(guān)因素又是什么，研究好這些問題，對(duì)于我國(guó)接下來的發(fā)展導(dǎo)向的制定和改變是有著積極的作用和影響的。居民最終消費(fèi)支出是指常住居民在一定時(shí)期內(nèi)的全部消費(fèi)性貨物和服務(wù)支出，居民指的是從事消費(fèi)活動(dòng)的住戶和個(gè)人，不包括從事生產(chǎn)活動(dòng)的企業(yè)、事業(yè)、行政等各種類型單位。它是研究居民生活水平、消費(fèi)購(gòu)買力等的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。為了把它的增長(zhǎng)變化原因弄清楚，我們引入它的相關(guān)因素變量，從多方面逐一進(jìn)行剖析，再加以判斷。 二、實(shí)證分析（一

4、）變量選取（1）上海市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。由于城市的發(fā)展，居民的收入在逐年遞增，消費(fèi)結(jié)構(gòu)以及消費(fèi)觀念也在發(fā)生著改變。從早期購(gòu)買耐用品到如今各類款式商品以及部分高檔奢侈品。人均可支配收入與消費(fèi)支出總額必然存在關(guān)系，且收入越高，相應(yīng)的消費(fèi)支出也會(huì)增加，預(yù)計(jì)兩者呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。（2）上海市商品零售價(jià)格指數(shù)。通過此變量來說明價(jià)格的變動(dòng)對(duì)于消費(fèi)的影響，價(jià)格水平越高，相應(yīng)的消費(fèi)支出就會(huì)減少，預(yù)計(jì)兩者應(yīng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系。由于指數(shù)是一個(gè)相對(duì)量的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這里均以1978年基期100。（3）上海市城鎮(zhèn)常住人口數(shù)。針對(duì)此文研究的目標(biāo)是最終消費(fèi)支出總額的相關(guān)影響因素，則由于我國(guó)是一個(gè)人口大國(guó)，上海每年的人口都

5、是逐年遞增，故人口與消費(fèi)支出總額必然存在關(guān)系。人口越多，消費(fèi)支出也越多，預(yù)計(jì)兩者應(yīng)呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。Y上海市城鎮(zhèn)居民最終消費(fèi)支出總額（億元）X1上海市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）X2上海市商品零售價(jià)格指數(shù)（以1978年為基期100）X3上海市城鎮(zhèn)居民常住人口數(shù)（萬人） （二）數(shù)據(jù)取得1980-2010年上海市城鎮(zhèn)居民最終消費(fèi)支出總額相關(guān)因素統(tǒng)計(jì)表年份最終消費(fèi)支出總額Y人均可支配收入X1商品零售價(jià)格指數(shù)X2城鎮(zhèn)居民常住人口數(shù)X3198046.88637107.6702.43198150.44637109.2715.08198248.61659109.5731.31198354.73686109.

6、6745.86198463.46834112760.75198586.431075130.4776.371986103.241293139.1802.561987113.861437151.4822.311988155.071723183.6838.931989183.451976214.3855.841990218.642183224.6864.461991238.922486245.9869.881992281.233009269.8875.551993445.154277317893.461994602.635868372.4910.491995773.647172420.9921.71

7、996912.668159441.9932.1419971085.628439436.6943.0319981200.898773415.2953.6519991352.2210932404969.6320001579.4811718389.5986.1620011729.2212883384999.0720021949.21132503791018.8120032249.6614867375.41041.3920042682.4816683378.81097.620053138.418645376.67831148.9420063634.5620668377.35711173.3200743

8、63.7723622.73386.53031196.9420085014.4926674.9407.0691216.5620095479.3128838404.8281236.1620106942.7731838.08411.73111254.95表1 以上數(shù)據(jù)來自2011年上海統(tǒng)計(jì)年鑒（三）模型的建立與構(gòu)造在EVIEWS軟件中輸入數(shù)據(jù)，觀察Y與三個(gè)解釋變量X1、X2、X3之間的散點(diǎn)圖，如圖1、圖2、圖3所示： 圖1 y與x1的散點(diǎn)圖圖2 y與x2的散點(diǎn)圖圖3 y與x3的散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，故此選擇建立線性模型。建立模型：利用EVIEWS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行普通最小二乘回歸，得到如下結(jié)果：

9、Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:37Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C888.5900865.54901.0266200.3137X10.2366460.01785113.256820.0000X2-2.5437330.543711-4.6784660.0001X3-0.9053291.181137-0.7664900.4500R-

10、squared0.989195    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.987995    S.D. dependent var1854.239S.E. of regression203.1677    Akaike info criterion13.58585Sum squared resid1114482.    Schwarz criterion13.77089Log li

11、kelihood-206.5807    F-statistic823.9566Durbin-Watson stat0.755904    Prob(F-statistic)0.000000Y = 888.5900229 + 0.2366456885*X1 - 2.543733397*X2 - 0.9053293021*X3（四）模型檢驗(yàn)1.模型的經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)除X3外，X1與X2的估計(jì)系數(shù)符號(hào)均符合預(yù)期以及經(jīng)濟(jì)意義。2.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目蓻Q系數(shù)為0.989195，表明模型的擬合度較好，被解釋變量對(duì)解釋變量的解釋能力較

12、強(qiáng)。F統(tǒng)計(jì)量等于823.9566大于5%顯著性水平下F（3，31-3-1）的臨界值3.35，表明模型整體的顯著性較高。除X3外，X1與X2的t檢驗(yàn)值均大于5%顯著性水平下自由度為31-3-1=27的臨界值2.052，通過了變量的顯著性檢驗(yàn)。故還須對(duì)模型進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)并作出修正。3.計(jì)量檢驗(yàn)3.1. 多重共線性檢驗(yàn)（1）對(duì)各解釋變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)利用EVIEWS軟件得到各變量間相關(guān)系數(shù)矩陣表：X1X2X3X1 1.000000 0.725234 0.970428X2 0.725234 1.000000 0.803181X3

13、60;0.970428 0.803181 1.000000從系數(shù)矩陣表中看出，X3與X1之間的相關(guān)系數(shù)較高，可能存在多重共線性。（2）修正多重共線性利用EVIEWS分別對(duì)Y與各解釋變量X1、X2、X3做最小二乘回歸，回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:48Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-343.90

14、5580.61173-4.2661970.0002X10.1967580.00614232.036440.0000R-squared0.972521    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.971573    S.D. dependent var1854.239S.E. of regression312.6306    Akaike info criterion14.39026Sum squared resid2834

15、399.    Schwarz criterion14.48278Log likelihood-221.0491    F-statistic1026.334Durbin-Watson stat0.346919    Prob(F-statistic)0.000000Y = -343.9054935 + 0.1967584335*X1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:51Samp

16、le: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-1277.062694.9926-1.8375190.0764X29.4024642.1697634.3334070.0002R-squared0.393031    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.372101    S.D. dependent var1854.

17、239S.E. of regression1469.300    Akaike info criterion17.48530Sum squared resid62606447    Schwarz criterion17.57782Log likelihood-269.0222    F-statistic18.77842Durbin-Watson stat0.072711    Prob(F-statistic)0.000161Y =

18、 -1277.061938 + 9.402464436*X2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:52Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-8575.827717.1970-11.957420.0000X310.686330.74931714.261430.0000R-squared0.875209   

19、60;Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.870906    S.D. dependent var1854.239S.E. of regression666.2224    Akaike info criterion15.90347Sum squared resid12871716    Schwarz criterion15.99598Log likelihood-244.5037   &

20、#160;F-statistic203.3884Durbin-Watson stat0.190966    Prob(F-statistic)0.000000Y = -8575.827025 + 10.68632524*X3可見，最終消費(fèi)支出總額與人均可支配收入的影響最大，與經(jīng)驗(yàn)相符合，因此選擇X1與Y的模型作為初始的回歸模型。對(duì)模型進(jìn)行逐步回歸，在初始模型的基礎(chǔ)上加入解釋變量X2與X3，得到如下回歸結(jié)果加入X2：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:54Sam

21、ple: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C229.9373102.96502.2331600.0337X10.2237050.00575438.876910.0000X2-2.7929690.432541-6.4571140.0000R-squared0.988960    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.988171  &#

22、160; S.D. dependent var1854.239S.E. of regression201.6656    Akaike info criterion13.54286Sum squared resid1138732.    Schwarz criterion13.68164Log likelihood-206.9144    F-statistic1254.117Durbin-Watson stat0.757159   &

23、#160;Prob(F-statistic)0.000000Y = 229.9373152 + 0.2237047768*X1 - 2.792968875*X2加入X3：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:56Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C2957.184983.21933.0076540.0055X10.2681200.02184

24、812.271940.0000X3-4.2100841.250849-3.3657810.0022R-squared0.980436    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.979039    S.D. dependent var1854.239S.E. of regression268.4583    Akaike info criterion14.11503Sum squared resid2017957.

25、0;   Schwarz criterion14.25381Log likelihood-215.7830    F-statistic701.5978Durbin-Watson stat0.462125    Prob(F-statistic)0.000000Y = 2957.183726 + 0.2681202171*X1 - 4.210084196*X3 初始模型加入X2后可決系數(shù)上升，且各變量的t檢驗(yàn)值上升，表明變量的顯著性提高；加入X3后可決系數(shù)雖仍上升，但是各變量的t檢驗(yàn)值

26、下降，表明變量的顯著性下降。這說明X3對(duì)模型的解釋能力不強(qiáng)，因此決定剔除X3，保留X1和X2。 修正后的模型為：Y = 229.9373152 + 0.2237047768*X1 - 2.792968875*X2由于剔除了變量X3，故模型已不存在多重共線性，且各解釋變量前得系數(shù)均符合經(jīng)濟(jì)意義，模型擬合度上升，各變量t檢驗(yàn)值上升。在其他因素保持不變的情況下，人均可支配收入每增加1元，價(jià)格指數(shù)每上升1%，則最終消費(fèi)支出總額會(huì)增加0.2237億元，減少2.793億元。3.2.鄒氏檢驗(yàn)（1）對(duì)參數(shù)進(jìn)行鄒氏檢驗(yàn)考慮到1980-2010年時(shí)間跨度較大，居民的消費(fèi)觀念以及商品種類、價(jià)格均發(fā)生了較大的改變，因

27、此有必要對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)。將數(shù)據(jù)分為1980-1994年和1996-2010年兩組分別進(jìn)行普通最小二乘回歸結(jié)果如下：1980-1994年：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/14/11 Time: 23:23Sample: 1980 1994Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-23.5714311.68572-2.0171130.0666X10.1088800.00769514.14927

28、0.0000X2-0.0312000.136626-0.2283600.8232R-squared0.997322    Mean dependent var179.5160Adjusted R-squared0.996876    S.D. dependent var161.4286S.E. of regression9.022875    Akaike info criterion7.414260Sum squared resid976.9473  &

29、#160; Schwarz criterion7.555870Log likelihood-52.60695    F-statistic2234.625Durbin-Watson stat1.784714    Prob(F-statistic)0.000000記此時(shí)的殘差平方和為RSS1=976.94731996-2010年：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 23:05Sample: 1996 2010Incl

30、uded observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-3614.980932.6004-3.8762370.0022X10.2399630.00637937.614960.0000X26.0501752.2691122.6663180.0206R-squared0.991746    Mean dependent var2887.649Adjusted R-squared0.990371    S.D. dep

31、endent var1836.485S.E. of regression180.2137    Akaike info criterion13.40302Sum squared resid389723.5    Schwarz criterion13.54463Log likelihood-97.52265    F-statistic720.9383Durbin-Watson stat1.872683    Prob(F-statis

32、tic)0.000000記此時(shí)的殘差平方和為RSS2=389723.5結(jié)合首次回歸的結(jié)果中殘差平方和RSSR=1138732，根據(jù)鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)的方法構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量： F統(tǒng)計(jì)量超出了5%顯著性水平下的臨界值，拒絕參數(shù)穩(wěn)定的前提假設(shè)條件，因此未通過鄒氏參數(shù)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢驗(yàn)，此數(shù)據(jù)存在結(jié)構(gòu)性差異。（2）對(duì)參數(shù)存在結(jié)構(gòu)性變化進(jìn)行修正由于未通過鄒氏檢驗(yàn)，參數(shù)存在結(jié)構(gòu)性差異，故此引入虛擬變量D1，在截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)分別影響模型。說明在1980-1994年與1996-2010兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)，居民的消費(fèi)觀念與結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變，因此以1995年作為臨界年份，修改后的模型為：其中D1=0（1995年以前） D1=1（

33、1995年以后）對(duì)上述模型作普通最小二乘回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 23:14Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-23.57143164.3544-0.1434180.8871D1-3674.672670.0097-5.4845060.0000X10.1088800.1082281.0060240.3240X2-0.03

34、12001.921588-0.0162370.9872D1*X10.1300720.1083151.2008740.2411D1*X26.3504882.4794562.5612420.0168R-squared0.996097    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.995316    S.D. dependent var1854.239S.E. of regression126.9026    Akaike inf

35、o criterion12.69670Sum squared resid402607.0    Schwarz criterion12.97425Log likelihood-190.7989    F-statistic1275.978Durbin-Watson stat1.979337    Prob(F-statistic)0.000000Y = -23.57142636 - 3674.672072*D1 + 0.1088797451*X1 - 0.0311999955

36、8*X2 + 0.1300721433*D1*X1 + 6.350487647*D1*X2模型的擬合度上升，且其中D1與D1*X2兩個(gè)解釋變量的t檢驗(yàn)值大于5%顯著性水平下自由度為25的臨界值，說明這兩個(gè)變量具有較強(qiáng)的解釋能力，因此保留D1與D1*X2，剔除D1*X1。則模型修正為：再次對(duì)上述模型作普通最小二乘回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/11 Time: 11:35Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Err

37、ort-StatisticProb.  C147.684382.392161.7924560.0847D1-3834.322662.2472-5.7898650.0000X10.2387430.00436954.648400.0000X2-2.2863550.410741-5.5664150.0000X2*D18.5851631.6524245.1954980.0000R-squared0.995872    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.995236  

38、;  S.D. dependent var1854.239S.E. of regression127.9770    Akaike info criterion12.68827Sum squared resid425830.9    Schwarz criterion12.91956Log likelihood-191.6682    F-statistic1567.950Durbin-Watson stat1.966144  

39、0; Prob(F-statistic)0.000000Y = 147.6842822 - 3834.321875*D1 + 0.2387434908*X1 - 2.286354563*X2 + 8.585162965*X2*D1此時(shí)模型的擬合度再次提高，同時(shí)各變量的t檢驗(yàn)值均通過了顯著性檢驗(yàn)，模型F值上升，表明整個(gè)模型的解釋能力增強(qiáng)，顯著性增強(qiáng)。并且通過引入虛擬變量D1修正了參數(shù)的結(jié)構(gòu)性差異。3.3.異方差檢驗(yàn)（1）異方差檢驗(yàn)首先利用EVIEWS做出殘差平方項(xiàng)與X1、X2的散點(diǎn)圖4、圖5所示： 圖4 與X1的散點(diǎn)圖圖5 與X2的散點(diǎn)圖再利用EVIEWS進(jìn)行懷特檢驗(yàn)，結(jié)果如下：有交叉

40、項(xiàng)：White Heteroskedasticity Test:F-statistic36.26392    Probability0.000000Obs*R-squared29.37967    Probability0.001081Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/11/11 Time: 12:58Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoeff

41、icientStd. Errort-StatisticProb.  C-24014.8467752.52-0.3544490.7267D15145418.1598058.3.2197940.0043D1*X1-68.9418853.66990-1.2845540.2136D1*X2-22261.227645.556-2.9116550.0086X1-16.8244551.44397-0.3270440.7470X120.0007690.0001395.5330490.0000X1*X20.0503280.1902340.2645570.7941X1*(X2*D1)0.098

42、8880.1944560.5085340.6166X2416.10381162.1450.3580480.7241X22-1.1573623.689461-0.3136940.7570X2*(X2*D1)24.994639.6804942.5819580.0178R-squared0.947731    Mean dependent var13736.48Adjusted R-squared0.921597    S.D. dependent var36417.07S.E. of regression10196.9

43、6    Akaike info criterion21.56899Sum squared resid2.08E+09    Schwarz criterion22.07782Log likelihood-323.3193    F-statistic36.26392Durbin-Watson stat2.099187    Prob(F-statistic)0.000000此時(shí)大于5%顯著性水平下自由度為10的分布臨界值18.31，因

44、此存在異方差。無交叉項(xiàng)：White Heteroskedasticity Test:F-statistic33.54974    Probability0.000000Obs*R-squared28.23481    Probability0.000199Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/11/11 Time: 13:04Sample: 1980 2010Included observations: 31Var

45、iableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C3470.30622393.110.1549720.8782D12056518.1653884.1.2434470.2262X1-33.619795.474862-6.1407560.0000X120.0009860.0001426.9611260.0000X2100.2725229.75840.4364260.6666X220.9224330.5326941.7316380.0967X2*D1-8034.5157952.597-1.0103010.3229(X2*D1)27.5995

46、829.5839570.7929480.4359R-squared0.910800    Mean dependent var13736.48Adjusted R-squared0.883652    S.D. dependent var36417.07S.E. of regression12421.77    Akaike info criterion21.90993Sum squared resid3.55E+09    Schwa

47、rz criterion22.27999Log likelihood-331.6038    F-statistic33.54974Durbin-Watson stat2.314129    Prob(F-statistic)0.000000此時(shí)大于5%顯著性水平下自由度為7的分布臨界值6.35，因此存在異方差。（2）模型異方差的修正令z2等于e2，定義w1=1/sqr(z2)作為權(quán)數(shù)，對(duì)模型進(jìn)行加權(quán)最小二乘回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate:

48、 12/09/11 Time: 11:47Sample: 1980 2010Included observations: 31Weighting series: W1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C148.00731.134763130.43010.0000D1-3904.35874.21755-52.606950.0000X10.2391540.000626382.32880.0000X2-2.2891500.012391-184.74420.0000D1*X28.7544220.18199048.10397

49、0.0000Weighted StatisticsR-squared1.000000    Mean dependent var1721.721Adjusted R-squared1.000000    S.D. dependent var7450.192S.E. of regression2.669503    Akaike info criterion4.948352Sum squared resid185.2824    Schw

50、arz criterion5.179640Log likelihood-71.69945    F-statistic12118677Durbin-Watson stat1.680378    Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.995867    Mean dependent var1509.068Adjusted R-squared0.995231    

51、S.D. dependent var1854.239S.E. of regression128.0463    Sum squared resid426292.3Durbin-Watson stat1.968072Y = 148.0072628 - 3904.358476*D1 + 0.2391537329*X1 - 2.289149579*X2 + 8.754421628*D1*X2進(jìn)行加權(quán)最小二乘修正后的模型擬合度達(dá)到百分之百，同時(shí)各解釋變量的t檢驗(yàn)值均顯著提高，表面解釋能力增強(qiáng)，整個(gè)模型的解釋能力再次提高。再對(duì)修正后的模型進(jìn)行懷特檢驗(yàn)結(jié)果如下：有交叉項(xiàng)：White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.419673    Probability0.920