《（财务知识）计量经济学模板及培训教材.》由会员分享，可在线阅读，更多相关《（财务知识）计量经济学模板及培训教材.（33页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、（财务知识）计量经济学模板及培训教材目录序 言2一、进出口额与外商对工业投资额关联度分析3二、进出口额、外商对工业投资额与住宅投资额关联度分析5三、模型影响因素数量确定9四、模型设定误差分析9五、模型结构稳定性检验10六、模型多重共线性诊断及补救17七、模型自相关诊断及补救24八、模型异方差诊断及补救30序 言随着我国改革开放步伐的日益推进以及加入WTO后我国进出口额的迅速增长，我们从中看到了经济崛起的希望。加入WTO后，我国的进出口额有了大幅度上升，同时，越来越多的外商选择了我国作为自己投资办厂的基地，各类投资数额和金额较之以前都有了可喜的增长。其中，外商对工业投资的比重是不容忽视的一块。由
2、此可见，在研究我国进出口增长的同时，应该看到外商在华投资对其的促进作用。学术界称我国将成为本世纪的世界制造业基地，这对我国吸引外资又是一大亮点，外资的引进，给国内工业领域带来了先进的技术和管理经验，以一种跨国际的交流渠道将世界的思维注入到了我国，让我国企业体验经济全球化的影响力，使我国的出口品具有更高的附加值，使我国的进口品具有更大的内销力。与此同时，近年来，我国的房价持续上涨，这成为影响居民消费和国家政策制定的一个重要因素，政府在进行经济决策的时候总要考虑到多方面因素，住房贷款，住房投资等等问题在近几年已成为大家普遍关心的话题，国内的资源分配，人民的安居乐业势必会影响到一个国家的宏观经济形势
3、，这对整个国家的外贸环境来说又将是一个内生因素，从一定程度上制约或促进着贸易环境的发展。由于福建省是对外开放比较早的省份，其在外贸环境、招商引资等方面较之内陆省份具有更适合的政策和管理经验，所以本文选取福建省近19年来有关进出口额、外商对工业投资额、住宅投资额的统计数据，运用计量经济学的分析方法，建立相应的回归模型以及运用一些相关分析方法对所建模型进行分析，以更好的说明因素间的关系，即进出口额受外商对工业投资额及住宅投资额的影响关系。一、进出口额与外商对工业投资额关联度分析 为了更好的进行对进出口额和外商对工业投资的关联度分析，我们选取福建省1988年至2006年进出口额和外商投资额的统计资料
4、，如表1所示。表1 1988-2006年福建省进出口额和外商对工业投资额（单位：万元）年份进出口额外商对工业投资额198814160017778198918280020010199024490620428199131474621012199243866622263199351587422305199464302022990199579080624085199683823927621199710255603098819989963872931619991035193336212000129082868188200113922327086020021737086675082003211317371
5、5042004293947679953200534841958618420064126174101099 我们建立二元线性回归模型yb1b2X2（相关计算数据参照于附表1和附表2），把进出口额作为被解释变量y，外商对工业投资额作为解释变量X2，运行统计分析软件SPSS，将上表中数据输入界面，进行线性回归分析所得结果如表2、表3和表4所示。表2 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.930(a).865.857431146.3054a Predictors: (Constant), 外商对工
6、业投资表3 ANOVA(b)Model Sum of SquaresDfMean SquareFSig.1Regression20308510873594.600120308510873594.600109.252.000(a) Residual3160081324283.81017185887136722.577 Total23468592197878.41018 a Predictors: (Constant),外商对工业投资b Dependent Variable:进出口额表4 Coefficients(a)Model Unstandardized CoefficientsStandar
7、dized CoefficientstSig. BStd. ErrorBeta 1(Constant)-412739189468.24 -2.178.044 外商对工业投资38.3103.665.93010.452.000a Dependent Variable: 进出口额据此，可得该线性回归模型各项数据为：b2 38.31b1 - 412739.00 185887136772.58Var（b1） 35898213968.70Var（b2） 13.47Se（b1） 189468.24 Se（b2） 3.67t（b1） - 2.178 t（b2） 10.452 0.865 df 17模型为：y4
8、12739.0038.31X2令0.1，我们提出如下假设：H0：Bi0，YB1+B2X2+i yb1b2X2 t(bi) (17)在水平下，t检验的拒绝域为：，1.740和1.740，所以t（b1）、t（b2）均落在拒绝域中，拒绝原假设，即常数项和X2对于模型均有意义。对于该模型的经济意义解释如下：平均而言，在其他条件不变的情况下，外商对工业投资额每变动一个单位，将引起进出口额变动38.31个单位。并且，该模型反映了98.7%的真实情况。二、进出口额、外商对工业投资额与住宅投资额关联度分析 为了更好的进行对进出口额和外商对工业投资及住宅投资额的关联度分析，我们选取福建省1988年至2006年进
9、出口额和外商投资额以及住宅投资额的统计资料，如表5所示。表5 1988-2006年福建省进出口额、外商对工业投资额及住宅投资额（单位：万元）年份进出口额外商对工业投资额住宅投资额1988141600177785.131989182800200108.021990244906204289.119913147462101214.3519924386662226328.76199319945158742230539.996430202299069.9619957908062408588.5119968382392762175.29199710255603098872.4919989963872931
10、685.441999103519333621105.0820002001129082868188125.07139223270860145.222002173708667508160.782003211317371504237.672004293947679953308.452005348419586184363.7220064126174101099511.68我们建立三元线性回归模型yb1b2X2b3X3（相关计算数据参照于附表3和附表4）。我们将进出口量作为被解释变量y，外商对工业投资额作为解释变量X2，住宅投资额作为解释变量X3（以下各步同上），运行统计分析软件SPSS，将上表中数据输
11、入界面，进行线性回归分析所得结果如表6、表7和表8所示。表6 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.993(a).987.985139226.148a Predictors: (Constant), 外商对工业投资额、住宅投资额表7 ANOVA(b)Model Sum of SquaresDfMean SquareFSig.1Regression23158449471397.840211579224735698.920597.362.000(a) Residual310142726480.
12、5781619383920405.036 Total23468592197878.41018 a Predictors: (Constant), 外商对工业投资额、住宅投资额b Dependent Variable: 进出口额表8 Coefficients(a)Model Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig. BStd. ErrorBeta 1(Constant)100416.0374393.698 1.350.196 外商对工业投资额5.232.974.1271.757.098 住宅投资7318.493603.566.87612.125.000a Dependent Variable: 进出口额据此，可得该线性回归模型各项数据为：b2 5.23 b3 7318.49b1 100416.0319383920405.04Var（b1） 5534422599.69 Var（b2） 27.35Var（b3） 364291.92Se（b1） 74393.70Se（b2） 5.23Se（b3） 603.566t（b1） 1.350t（b2） 1.757t（b3） 12.152 0.987
