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文檔簡(jiǎn)介

1、多元線性回歸模型一、建立模型社會(huì)物流總費(fèi)用受多種綜合因素的影響,如運(yùn)輸費(fèi)用、倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用、包裝費(fèi)用、裝卸搬運(yùn)費(fèi)用、流通加工費(fèi)用、信息處理費(fèi)用等,而其中最重要的因素就是運(yùn)輸費(fèi)用和倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用,即運(yùn)輸費(fèi)用和倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用與社會(huì)物流總費(fèi)用之間存在單方向的因果關(guān)系;由此,我們可設(shè)以下回歸模型:Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ ui現(xiàn)在以中國(guó)1995年至2004年物流總費(fèi)用占GDP比例(%)的資料進(jìn)行回歸分析,并對(duì)估計(jì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。1995年至2004年物流總費(fèi)用占GDP比例(%)年份運(yùn)輸費(fèi)用倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用社會(huì)物流總費(fèi)用199511.07.622.0199611.27.522.0199711.07.722.3199

2、811.06.821.4199911.66.221.4200011.26.521.2200111.26.421.1200211.66.421.5200312.06.321.4200412.16.221.3在Eviews中新建工作簿,定義變量“商品價(jià)格”(x1)、“消費(fèi)者人均月收入”(x2)及“商品需求量”(y),并輸入相關(guān)數(shù)據(jù),得出相應(yīng)散點(diǎn)圖如下: x1 與y 的散點(diǎn)圖為:x2與y 的散點(diǎn)圖為:由兩張散點(diǎn)圖不能明確的看出x1、x2與y之間存在線性關(guān)系,故通過Eviews軟件計(jì)算,得出估計(jì)模型的參數(shù)結(jié)果如下:由以上數(shù)據(jù)可知回歸方程為:Y=11.57032+0.405599*x1 +0.79436

3、5*x2 (5.07) (2.67) (7.69) 二、模型檢驗(yàn)1、 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn):b0=11.57032,在運(yùn)輸費(fèi)用與倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用接近于零時(shí),仍存在其他物流費(fèi)用;b1=0.405599,說明運(yùn)輸費(fèi)用與社會(huì)物流總費(fèi)用之間存在正的線性關(guān)系,運(yùn)輸費(fèi)用每增加1%,社會(huì)物流總費(fèi)用增加0.405599%b2= 0.794365,說明倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用與社會(huì)物流總費(fèi)用之間存在正的線性關(guān)系,倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用每增加1%,社會(huì)物流總費(fèi)用增加0.794365%2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn):擬合優(yōu)度檢驗(yàn):本模型的擬合優(yōu)度系數(shù)為0.914898,表明本模型具有較高的擬合優(yōu)度,x1、x2對(duì)y的解釋能力較好;變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn)):方程的截距項(xiàng)和斜

4、率項(xiàng)的t檢驗(yàn)值分別為5.07、2.67、7.69,均大于5%顯著性水平下自由度為n-2=8的臨界值t0.025(8)=1.860,模型參數(shù)估計(jì)顯著,拒絕原假設(shè)H0;方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn)):有上圖可知,F(xiàn)-statistic =37.62689;Prob(F-statistic) =0.000180 ,由F檢驗(yàn)的原則可知,在顯著性概率為0.05的條件下,回歸方程顯著成立,拒絕H0 ;三、異方差性檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下,輔助回歸的n 大于自由度為5的卡方分布臨界值1.145,故模型存在異方差性,現(xiàn)用加權(quán)最小二乘法對(duì)其進(jìn)行修正:即采用加權(quán)最小二乘法得到的回歸方程為: =11.65680+0.398039*x1+0.788178*x2 (11.92) (6.69) (13.80) 可以看出,加權(quán)最小二乘法的結(jié)果與普通最小二乘估計(jì)的結(jié)果有較大的區(qū)別。四、序列相關(guān)性檢驗(yàn)由圖示法檢驗(yàn)可以看出,模型存在正序列相關(guān),現(xiàn)用廣義差分法對(duì)其修正:即采用廣義差分法修正后得到的回歸方程為: =12.38083+0.345864*x1+0.776354*

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