計量經濟實證分析

1、計量經濟實證分析摘要：文章以計量經濟學的知識為基礎，以我國1990-2007年財政收入和國內生產總值、名義居民總消費的實際數(shù)據(jù)為依據(jù)，研究我國財政收入和國內生產總值、名義居民總消費是否具有極強的相關關系。同時，根據(jù)我國研究的財政收入和國內生產總值、名義居民總消費之間結論提出了針對性的建議。關鍵詞：財政收入國內生產總值居民總消費計量經濟建議20世紀90年代以來，隨著我國國民經濟的飛速發(fā)展，我國的GDP總值大體呈增加的趨勢改革開放以來，我國經濟實現(xiàn)較快增長，人均GDP由1978年的190美元上升到2007年的2360美元，經濟總量躍居世界第四，財政收入逐年增加，消費支出也在增加，但近年也一直在強調

2、擴大內需，刺激消費。因此，我們進一步研究這兩者和財政收入的關系，進一步增加財政收入。一、理論綜述GDP與FINACIAL及其關系的理論闡述（一）GDP和FINACIAL的一般定義GDP:中文譯名為國內生產總值（對地方核算范圍來說，即為地區(qū)生產總值），是反映一個國家（地區(qū)）在一定時期內國民經濟活動最終成果的總量指標。是指一個國家（地區(qū)）轄區(qū)內所有常住單位在一定時期內生產活動所新創(chuàng)造的價值，對于各產業(yè)部門來說，這部分新創(chuàng)造的價值稱為增加值，從收入分配的角度來看，主要包括勞動者報酬、固定資產折舊、生產稅凈額和營業(yè)盈余。（FINACIAL）財政收入：指國家財政參與社會產品分配所取得的貨幣收入，是整個國

3、民收入中屬于國家（政府）所有的部分，是實現(xiàn)國家職能的財力保證。財政收入所包括的內容幾經變化，目前主要包括：各項稅收、行政性收費收入、罰沒收入、專項收入、其他收入以及國有企業(yè)虧損補貼，其中占主體地位的是稅收收入。（二）GDP和FINACIAL聯(lián)系1、從社會再生產的角度來看，GDP做為國民經濟的最終成果，經過初次分配和一系列復雜的再分配過程之后形成最終分配，大致呈三部分的流向，其中一部分以單位和個人上繳工商稅收、所得稅、罰沒收入等形式上交財政部門，形成國家所得（其主體部分即財政收入）；第二部分是企事業(yè)單位以凈利潤、公益金、提取的折舊基金等形式留成，主要用于擴大再生產，形成單位所得；第三部分是以勞動

4、報酬、福利費、各類津貼、利息等形式向居民支付，形成個人所得。2、從宏觀上觀察，國家財政收入的主要形式對應國內生產總值（GDP）中的國家收入，財政收入是國家收入的主體部分。在國民經濟核算中，一般將扣除國家退稅和其他補貼后的財政收入等同于國內生產總值中國家收入，實際上政府通過預算而集中起來的財政收入就是歸國家使用的國內生產總值。而地方財政收入與國家財政收入有所不同，它是本地區(qū)創(chuàng)造的國家收入通過不同時期不同的分配方式在國家和地區(qū)之間分配后，留給本地區(qū)使用的財政收入，是國家財政收入的一部分。所以，從以上描述可以看出，財政收入來源于國內生產總值，是國內生產總值的一部分，國內生產總值規(guī)模越大，為財政收入增

5、長提供的財源就越豐富，而合理的財政收入及其分配使用對于滿足經濟發(fā)展需要，支持政府職能實現(xiàn)，保證社會經濟的穩(wěn)定發(fā)展進而促進GDP的增長發(fā)揮著重要作用。居民最終消費與財政收入及其關系的理論闡述（一）居民最終消費的概念居民消費支出（CONS）是指城鄉(xiāng)居民個人和家庭用于生活消費以及集體用于個人消費的全部支出。包括購買商品支出以及享受文化服務和生活服務等非商品支出。對于農村居民來說，還包括用于生活消費的自給性產品支出。集體用于個人的消費指集體向個人提供的物品和勞務的支出；不包括各種非消費性的支出。其形式是通過居民平均每人全年消費支出指標來綜合反映城鄉(xiāng)居民生活消費水平。（二）CONS和FINACIAL的聯(lián)

6、系積累和消費是國民經濟收入分配的兩條道路。而積累又可以分為國家積累企業(yè)積累和個人積累。其中國家積累就是我們說的財政，財政又分財政收入和財政支出，并通過財政預算實現(xiàn)。財政收入是積累的一個方面，而財政支出有些用來消費（如社會福利等）而很大一部分又用作積累（如非生產性基本建設）?？傮w來說，積累和消費是國民收入的宏觀概念，而財政只是其一個子集合。人們的消費對財政收入的增加有貢獻作用，同時有更多的財政支出。所以我們擴大內需，進一步增加財政收入。我們在這里以1990-2007年我國財政收入與國內生產總值、最終居民消費統(tǒng)計資料，利用EVIEWS軟件采用普通最小二乘法（OSL）進行回歸，估計出財政收入模型的參

7、數(shù)值。然后利用EVIEWS軟件的相關功能對模型的參數(shù)進行相關檢驗。二、實證分析（一）變量說明在我國國民經濟評價體系中，GDP和財政收入是兩個最核心的指標。GDP與財政收入之間存在著源與流、根與葉的關系，源遠則流長，根深則葉茂，經濟的全面、可持續(xù)發(fā)展是財政收入增長的根本保證，財政收入的健康增長又為國民經濟的協(xié)調發(fā)展提供了源動力。作為反映一個國家和地區(qū)綜合經濟實力的重要標志，這兩個指標之間從理論上看存在著必然的邏輯聯(lián)系，但在實際經濟生活中，從不同時期和不同范圍觀察，又往往存在著明顯的差異。這兩個指標之間究竟存在哪些定量關系，經濟發(fā)展與財政收入之間到底有哪些相互影響因素？這是各級政府、經濟管理和研究

8、部門普遍關注的問題。同時如何擴大內需也是重中之重，由經濟理論分析判斷，國內生產總值是影響財政收入的主要因素，我國財政收入（y）與國內生產總值（x）之間存在密切的關系，財政收入隨國內生產總值的增加而增加。因此，在這里我選用了1990-2007年這18年的FINACIAL、GDP、CONS數(shù)據(jù)作為研究對象，為了研究我國財政收入與國內生產總值、最終居民消費之間的關系，鑒于近年來財政收入逐年增多，因此我來研究影響財政收入的主要因素，以經驗判斷，GDP和CONS對FIINACIAL有顯著性影響，接下我們來做具體分析。（二）多元線性回歸分析1、建立模型我們假設建立如下多元回歸模型（FINACIAL=Y.G

9、DP=X1,CONS=X2）:Yt=So+3iXi+（2X2+u表1給出了采用Eiews軟件對表1中的數(shù)據(jù)進行回歸分析的計算結果。一般可寫出如下回歸分析結果：Yt=-1150.202+0.369820X1-0.499984X2t(-1.124425)(9.079473)(-4.322047)R2=0.988443R2=0.986902F=641.4430D.W.=0.687305表1:19902007年我國財政收入、國內生產總值和最終消費支出單位：億元年份CONS(X2)FINACIAL(y)GDP(X1)19909450.92937.119347.8199110730.63149.48225

10、77.4199213000.13483.3727565.2199316412.14348.9536938.1199421844.25218.150217.4199528369.76242.263216.9199633955.97407.9974163.6199736921.58651.1481658.5199839299.39875.9586531.6199941920.411444.0891125200045854.613395.2398749200149213.216386.04108972.4200252571.318903.64120350.3200356834.421715.2513

11、6398.8200463833.526396.47160280.4200571217.531649.29188692.1200680476.938760.2221651.3200793602.951321.78263093.8表2:我國財政收入與國內生產總值和居民消費水平的回歸DependentVariable:FINACIALMethod:LeastSquaresDate:12/22/10Time:18:37Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1150.2021

12、022.925-1.1244250.2785GDP0.3698200.0407319.0794730.0000CONS-0.4999840.115682-4.3220470.0006R-squared0.988443Meandependentvar15627.01AdjustedR-squared0.986902S.D.dependentvar13698.23S.E.ofregression1567.728Akaikeinfocriterion17.70365Sumsquaredresid36866579Schwarzcriterion17.85205Loglikelihood-156.332

13、9F-statistic641.4430Durbin-Watsonstat0.687305Prob(F-statistic)0.000000X1X2Y圖一19902007年我國財政收入、國內生產總值和最終消費支出的線性圖250000200000150000 -GDPCONS100000500000-1111110100002000030000400005000060000FINACIAL圖二19902007年我國財政收入、國內生產總值和最終消費支出的散點圖2、模型檢驗經濟意義檢驗模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，當年GDP每增長1億元，財政收入增加0.369820億元；在假定其他變

14、量不變的情況下，當年消費每增加1億元，財政收入減少0.499984億元。統(tǒng)計檢驗(1)擬合優(yōu)度：由表2中數(shù)據(jù)可以得到：R2=0.988443,修正的R2=0.986902,這說明模型的擬合優(yōu)度很好。表明在19902007年期間，財政收入變化的98.84%可由其他兩個變量的變化來解釋。F檢驗：針對顯著性水平5%,在F分布表中查出自由度為k=2和n-k-1=15的臨界值F0.05(2,15)=3.68。由表2中得到F=863.9598，由于F=641.4430F0.05(2,15)=3.68,表明模型的線性關系顯著成立，說明“GDP、”CONS等變量聯(lián)合作用對FINACIAL有顯著性影響。t檢驗：

15、針對顯著性水平5%,查t分布表的自由度n-k-1=15臨界值t0.025（15）=2.131。由表2中數(shù)據(jù)得t值分別為9.079473、-4.322047,其絕對值均大于t0.025（15）=2.131。這說明，當其他解釋變量不變的情況下，解釋變量“GDP、”CONS分別對FINACIAL都有顯著性影響。（三）多重共線性（1）檢驗簡單相關系GDP、CONS的相關系數(shù)表如圖所示：相關系數(shù)表CONSGDPCONS1.0000000.990857GDP0.9908571.000000由表中數(shù)據(jù)可知GDP和CONS之間存在高度相關性(2)找出最簡單的回歸形式分別做FINACIAL和CONS、GDP之間

16、的回歸：1、FINACIAL和CONS之間的回歸(表3)Yt=-7369.992+0.540746X2t(-3.931345)(14.04010)R2=0.924927R2=0.920234F=197.1245D.W.=0.229519表3:DependentVariable:FINACIALMethod:LeastSquaresDate:12/22/10Time:19:42Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-7369.9921874.674-3.9313450.

17、0012CONS0.5407460.03851414.040100.0000R-squared0.924927Meandependentvar15627.01AdjustedR-squared0.920234S.D.dependentvar13698.23S.E.ofregression3868.765Akaikeinfocriterion19.46370Sumsquaredresid2.39E+08Schwarzcriterion19.56263Loglikelihood-173.1733F-statistic197.1245Durbin-Watsonstat0.229519Prob(F-s

18、tatistic)0.0000002、FINACIAL和GDP之間的回歸(表4)Y?t=-4470.932+0.195386X1t(-4.563136)(24.50655)R2=0.974050R2=0.972428F=600.5712D.W.=0.364519DependentVariable:FINACIALMethod:LeastSquaresDate:12/22/10Time:19:51Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-4470.932979.7937-

19、4.5631360.0003GDP0.1953860.00797324.506550.0000R-squared0.974050Meandependentvar15627.01AdjustedR-squared0.972428S.D.dependentvar13698.23S.E.ofregression2274.560Akaikeinfocriterion18.40140Sumsquaredresid82777988Schwarzcriterion18.50033Loglikelihood-163.6126F-statistic600.5712Durbin-Watsonstat0.36451

20、9Prob(F-statistic)0.000000(2)為初始可見，財政收入受國內生產總值的影響比較大，與經驗相符，因此選的回歸模型，和表1比較可決系數(shù)。所以，經過類似回歸發(fā)現(xiàn)原模型是最佳模型，不存在多重共線性。Y?t=-1150.202+0.369820X1-0.499984X2t(-1.124425)(9.079473)(-4.322047)R2=0.988443R2=0.986902F=641.4430D.W.=0.687305(四)異方差檢驗(1)利用G-Q檢驗1、表51990-1996年FINACIAL、GDP、CONS之間的回歸DependentVariable:FINACIAL

21、Method:LeastSquaresDate:12/22/10Time:20:28Sample:19901996Includedobservations:7VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.GDP0.0257930.0358270.7199420.5114CONS0.1224150.0811451.5085890.2059C1261.238105.411011.964960.0003R-squared0.997435Meandependentvar4683.884AdjustedR-squared0.996152S.D.dependent

22、var1687.876S.E.ofregression104.6983Akaikeinfocriterion12.43757Sumsquaredresid43846.94Schwarzcriterion12.41439Loglikelihood-40.53150F-statistic777.6919Durbin-Watsonstat2.727819Prob(F-statistic)0.0000072、表62001-2007年FINACIAL、GDP、CONS之間的回歸DependentVariable:FINACIALMethod:LeastSquaresDate:12/22/10Time:2

23、0:26Sample:20012007Includedobservations:7VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-54688.068167.763-6.6955990.0026GDP-0.5133270.128032-4.0093750.0160CONS2.5732860.4499995.7184270.0046R-squared0.998860Meandependentvar29304.67AdjustedR-squared0.998291S.D.dependentvar12388.08S.E.ofregression512.182

24、8Akaikeinfocriterion15.61277Sumsquaredresid1049325.Schwarzcriterion15.58959Loglikelihood-51.64469F-statistic1753.008Durbin-Watsonstat1.883022Prob(F-statistic)0.000001下面求F統(tǒng)計值，由表5中的RSS1=43846.94,有表6中得知RSS2=1049325,根據(jù)G-Q檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量為F=RSS2/RSS2=1049325/43846.94=23.93在顯著性水平5%的水平下，查F分布表得臨界值F0.05(4,4)=6.39F=23

25、.93,所以拒絕原假設，表明模型確實存在異方差。(2)懷特(white)檢驗e2=-224286.9-219.7580X1+649.2459X2+0.000353X12-0.009984X22+0.002619Xi*X2+ut(-0.086975)(-0.344939)(0.417883)(0.029265)(-0.104505)(0.038075)R2=0.260231R2=-0.048006F=0.844255D.W.=1.285425nR2=18*0.260231=4.68,該值小于5%顯著性水平，自由度為5的的相應臨界值X20.05(5)=11.07,因此，同意同方差的檢驗，表明不存在

26、異方差。表8y與xi、X2、xi2、x22、xi*X2之間的回歸WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic0.844255Probability0.543929Obs*R-squared4.684156Probability0.455628TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:12/27/10Time:22:42Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

27、C-224286.92578753.-0.0869750.9321X1-219.7580637.0930-0.3449390.7361XW20.0003530.0120570.0292650.9771X1*X20.0026190.0687960.0380750.9703X2649.24591553.6530.4178830.6834X2A2-0.0099840.095533-0.1045050.9185R-squared0.260231Meandependentvar2048143.AdjustedR-squared-0.048006S.D.dependentvar1391783.S.E.of

28、regression1424798.Akaikeinfocriterion31.43816Sumsquaredresid2.44E+13Schwarzcriterion31.73495Loglikelihood-276.9434F-statistic0.844255Durbin-Watsonstat1.285425Prob(F-statistic)0.543929去掉交叉項的輔助回歸結果為(表9):e2=-159802.3-196.1185X1+591.8626X2+0.000812X12-0.006350X22+ut(-0.085527)(-1.428734)(1.632220)(1.728

29、364)(-1.453906)R2=0.260142R2=0.032493F=1.142732D.W.=1.280217從表9中得知：nR2=18*0.260231=4.68,該值小于5%顯著性水平，自由度為4的的相應臨界值X20.05=9.49,因此，同意同方差的檢驗，表明不存在異方差。所以，模型雖然通過G-Q檢驗，但經過white檢驗，模型不存在異方差檢驗。表9y與xi、x2、xi2、x22之間的回歸WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic1.142732Probability0.379636Obs*R-squared4.682547Probabili

30、ty0.321447TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:12/27/10Time:23:12Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-159802.31868453.-0.0855270.9331X1-196.1185137.2674-1.4287340.1767XW20.0008120.0004701.7283640.1076X2591.8626362.61211.6322200.

31、1266X2A2-0.0063500.004368-1.4539060.1697R-squared0.260142Meandependentvar2048143.AdjustedR-squared0.032493S.D.dependentvar1391783.S.E.ofregression1368984.Akaikeinfocriterion31.32717Sumsquaredresid2.44E+13Schwarzcriterion31.57450Loglikelihood-276.9445F-statistic1.142732Durbin-Watsonstat1.280217Prob(F

32、-statistic)0.379636（五）序列相關的檢驗Y?t=-1150.202+0.369820X1-0.499984X2t(-1.124425)(9.079473)(-4.322047)R2=0.988443R2=0.986902F=641.4430D.W.=0.687305DependentVariable:FINACIALMethod:LeastSquaresDate:12/22/10Time:18:37Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1150.2

33、021022.925-1.1244250.2785GDP0.3698200.0407319.0794730.0000CONS-0.4999840.115682-4.3220470.0006R-squared0.988443Meandependentvar15627.01AdjustedR-squared0.986902S.D.dependentvar13698.23S.E.ofregression1567.728Akaikeinfocriterion17.70365Sumsquaredresid36866579Schwarzcriterion17.85205Loglikelihood-156.

34、3329F-statistic641.4430Durbin-Watsonstat0.687305Prob(F-statistic)0.000000該回歸方程的可決系數(shù)、回歸系數(shù)都顯著，對樣本量為18,兩個解釋變量，5%的顯著水平下，查DW統(tǒng)計表可知，dl=1.05,du=1.53,模型中DW=0.69dl,顯然模型中存在正自相關。ResidualActualFitted圖三殘差圖Y圖四y的線性圖在文章中，y、xi、X2都是時間序列，而且他們確實表現(xiàn)出共同的變動趨勢。為了排除時間序列模型中這種隨時間變動而具有共同的變化趨勢的影響，我們引入時間趨勢項做回歸（表10）Yt=1221.463+0.33

35、1519X1-0.596768X2+48.51285T2t（0.950245）（8.702231）（-5.608968）（2.525277）R2=0.992060R2=0.993279F=583.0456D.W.=1.207976表10DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/23/10Time:23:40Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1221.4631285.4190.9502450.3581X10.3315

36、190.0380968.7022310.0000X2-0.5967680.106395-5.6089680.0001TA248.5128519.210902.5252770.0243R-squared0.992060Meandependentvar15627.01AdjustedR-squared0.990358S.D.dependentvar13698.23S.E.ofregression1345.074Akaikeinfocriterion17.43942Sumsquaredresid25329122Schwarzcriterion17.63728Loglikelihood-152.954

37、7F-statistic583.0456Durbin-Watsonstat1.207976Prob(F-statistic)0.000000對樣本量為18,三個解釋變量，5%的顯著水平下，查DW統(tǒng)計表可知，dl=0.93du=1.69,模型中dlDWdu=1.2,顯然模型不能確定，因此我們要繼續(xù)進行檢驗。序列相關的LM檢驗，含1階滯后殘差項的輔助回歸為（表11）:Yt=-2500.227+0.106683X1-0.050233X2-51.88079T2+1.540198et-1t(-1.645069)(1.933099)(-0.533419)(-1.907780)(2.406941)R2=0.

38、308266R2=0.095425F=1.448341D.W.=1.134075于是，LM=18*0.308266=5.548，該值大于顯著性水平為5%、自由度為1的X2分布的臨界值X20.05(1)=3.84,由此判斷原模型存在1階序列相關性。表11Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:11F-statistic5.793365Probability0.031671Obs*R-squared5.548797Probability0.018493TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquares

39、Date:12/26/10Time:18:10Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-2500.2271519.832-1.6450690.1239X10.1066830.0551881.9330990.0753X2-0.0502330.094172-0.5334190.6027TA2-51.8807927.19433-1.9077800.0788RESID(-1)1.5401980.6398982.4069410.0317R-squared0.308

40、266Meandependentvar1.24E-12AdjustedR-squared0.095425S.D.dependentvar1220.634S.E.ofregression1160.935Akaikeinfocriterion17.18197Sumsquaredresid17521003Schwarzcriterion17.42930Loglikelihood-149.6377F-statistic1.448341Durbin-Watsonstat1.134075Prob(F-statistic)0.273693含2階的序列相關性的輔助回歸(表12):Yt=-586.5442+0.

41、070032X1-0.101787X2-17.44683T2+1.938470et-1-1.348194t(-0.408631)(1.480371)(-1.277911)(-0.678371)(3.551836)(-2.698396)R2 = 0.569490R2 =0.390111F=3.174788D.W.=2.181397于是，LM=18*0.569490=10.26,該值大于顯著性水平為5%、自由度為2的X2分布的臨界值.X20.05(2)=5.99,由此判斷原模型存在2階序列相關性。表12Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:11F-stati

42、stic7.936971Probability0.006366Obs*R-squared10.25083Probability0.005944TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:12/26/10Time:18:26Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.1C-586.54421435.390-0.4086310.6900X10.0700320.0473071.4803710

43、.1645X2-0.1017870.079651-1.2779110.2254TA2-17.4468325.71872-0.6783710.5104RESID(-1)1.9384700.5457663.5518360.0040RESID(-2)-1.3481940.499628-2.6983960.0194R-squared0.569490Meandependentvar1.24E-12AdjustedR-squared0.390111S.D.dependentvar1220.634S.E.ofregression953.2589Akaikeinfocriterion16.81885Sumsq

44、uaredresid10904431Schwarzcriterion17.11564Loglikelihood-145.3697F-statistic3.174788Durbin-Watsonstat2.181397Prob(F-statistic)0.046914含3階滯后殘差項的輔助回歸(表13):Yt=-494.2307+0.079480X1-0.125424X2-17.69564T2+1.739758et-1-0.807540et-2-0.570300et-3t(-0.341292)(1.631817)(-1.489974)(-0.683602)(2.947728)(-1.044243

45、)(-0.920234)R2=0.600264R2=0.382226F=2.753026D.W.=2.139183于是，LM=18*0.600264=10.8，該值大于顯著性水平為5%、自由度為2的X2分布的臨界值X20.05(3)=7.81,由此判斷原模型存在序列相關性，但et-3的參數(shù)未通過5%的顯著性檢驗，表明不存在3階序列相關性。結合1、2階滯后殘差項的輔助回歸情況，可判斷存在顯著的2階序列相關性。表13Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:11F-statistic5.506051Probability0.014803Obs*R-squared

46、10.80475Probability0.012830TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:12/26/10Time:18:38Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-494.23071448.118-0.3412920.7393X10.0794800.0487061.6318170.1310X2-0.1254240.084179-1.4899740.1643TA2-17

47、.6956425.88586-0.6836020.5084RESID(-1)1.7397580.5902032.9477280.0133RESID(-2)-0.8075400.773326-1.0442430.3188RESID(-3)-0.5703000.619734-0.9202340.3772R-squared0.600264Meandependentvar1.24E-12AdjustedR-squared0.382226S.D.dependentvar1220.634S.E.ofregression959.4016Akaikeinfocriterion16.85580Sumsquare

48、dresid10124965Schwarzcriterion17.20205Loglikelihood-144.7022F-statistic2.753026Durbin-Watsonstat2.139183Prob(F-statistic)0.0693182、運用廣義差分法進行自相關的處理在Eviews軟件下，2階廣義差分法的估計結果是（表14）:Y?t=-32909.66+0.163335X1+0.186242X2+40.46179T2+0.939361AR(1)t(-0.224740)(1.004856)(0.409836)(0.265897)(3.457213)R2=0.994665R

49、2=0.992887F=559.3533D.W.=0.965757在式中AR(1)前的參數(shù)值即為隨機干擾項的1階序列相關性系數(shù)。在5%的顯著性水平下，0.78=dlDWdu=1.90,無法判斷經廣義差分法變換后的模型是否已不存在序列相關，且LM檢驗為LM=nR2=6.596701大于顯著性水平為5%、自由度為1的X2分布的臨界值X20.05(1)=3.84,并表明還存在序列相關性。表14DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/23/10Time:23:43Sample(adjusted):19912007Includedobservation

50、s:17afteradjustmentsConvergenceachievedafter36iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-32909.66146434.2-0.2247400.8260X10.1633350.1625461.0048560.3348X20.1862420.4544290.4098360.6891TA240.46179152.17110.2658970.7948AR(1)0.9393610.2717103.4572130.0047R-squared0.994665Meandependentvar16

51、373.48AdjustedR-squared0.992887S.D.dependentvar13737.27S.E.ofregression1158.579Akaikeinfocriterion17.18771Sumsquaredresid16107673Schwarzcriterion17.43277Loglikelihood-141.0955F-statistic559.3533Durbin-Watsonstat0.965757Prob(F-statistic)0.000000InvertedARRoots.94我們繼續(xù)做滯后一期回歸，在LM檢驗，得到nR2（表15）表15Breusch

52、-GodfreySerialCorrelationLMT(est:F-statistic6.975067Probability0.022951Obs*R-squared6.596701Probability0.010217TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:12/29/10Time:15:27Presamplemissingvalueggedresidualss,ettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C245271.0151398.31.620

53、0380.1335X10.1991200.1526861.3041110.2188X2-0.2417270.382378-0.6321690.5402TA2-288.4071165.4200-1.7434840.1091AR(1)-0.4889270.288973-1.6919470.1188RESID(-1)1.3654800.5170242.6410350.0230R-squared0.388041Meandependentvar0.020919AdjustedR-squared0.109878S.D.dependentvar1003.359S.E.ofregression946.6319

54、Akaikeinfocriterion16.81426Sumsquaredresid9857232.Schwarzcriterion17.10834Loglikelihood-136.9212F-statistic1.395013Durbin-Watsonstat1.349172Prob(F-statistic)0.299072et=ao+ai(Xt-0.94Xt-i)+a2(T2-0.94(T-1)2+et-i表16DependentVariable:Y-0.94*Y(-1)Method:LeastSquaresDate:12/26/10Time:19:21Sample(adjusted):

55、19912007Includedobservations:17afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1995.429814.4849-2.4499280.0292X1-0.94*X1(-1)0.1629660.1056531.5424590.1469X2-0.94*X2(-1)0.1871620.3299900.5671760.5803TA2-0.94*T(-1)A240.8170037.633721.0845860.2978R-squared0.928302Meandependentvar3657.797A

56、djustedR-squared0.911756S.D.dependentvar3747.166S.E.ofregression1113.128Akaikeinfocriterion17.07006Sumsquaredresid16107708Schwarzcriterion17.26611Loglikelihood-141.0955F-statistic56.10524Durbin-Watsonstat0.965731Prob(F-statistic)0.000000在Eviews軟件下，3階廣義差分法的估計結果是(表17)：Yt=-10942.85+0.579623X1-0.297630X

57、2-175.6809T2+1.676657AR(1)-0.970016AR(2)t(-3.822916)(4.590211)(-1.076641)(-3.069360)(15.33927:(-8.932053)R2=0.998465R2=0.997698F=1301.107D.W.=1.743046在5%顯著性水平下，0.62=dlDWdu=2.15,無法判斷經廣義差分法變換后的模型是否已不存在序列相關，且LM檢驗為LM=nR2=6.998956,大于顯著性水平為5%、自由度為2的X2分布的臨界值X20.05=5.99,并表明還存在序列相關性。表17DependentVariable:YMet

58、hod:LeastSquaresDate:12/29/10Time:00:51Sample(adjusted):19922007Includedobservations:16afteradjustmentsConvergenceachievedafter12iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-10942.852862.436-3.8229160.0034X10.5796230.1262744.5902110.0010X2-0.2976300.276443-1.0766410.3069TA2-175.680957.236

59、98-3.0693600.0119AR(1)1.6766570.10930515.339270.0000AR(2)-0.9700160.108599-8.9320530.0000R-squared0.998465Meandependentvar17199.98AdjustedR-squared0.997698S.D.dependentvar13744.33S.E.ofregression659.4684Akaikeinfocriterion16.10074Sumsquaredresid4348985.Schwarzcriterion16.39046Loglikelihood-122.8059F

60、-statistic1301.107Durbin-Watsonstat1.743046Prob(F-statistic)0.000000InvertedARRoots.84-.52i.84+.52i我們繼續(xù)做滯后二期回歸，在LM檢驗，得到nR2（表18）表18Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:1F-statistic3.110286Probability0.100159Obs*R-squared6.998956Probability0.030213TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSqua