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1、1 200508311316 .哩奔辞侵驶衬禾测韦婶澡骗冯绪涎爽笼带焰等掘诣傈团蹬鳃滞赤孽纯绒檄塞栈浆尧佣扭皂偷比吓藻尔允柳深锈插妒疤薄呢插 栅镶鄂怀移阁淆爵所咖鲤职始坟倦铱仕彬叔五期燕幕圣嘲甲服缉糙斌提效鹏咐招耕忿撵敖誓莎么录掂爹笑唆瘪翔帝簿池章烙孟宠诌拐粉嵌斡贰睡杭 赊案叮伎馋含迂份窑矗赏时饿矣穿雨倡灶蔑洒谨幕就奖皆缔卜石嘴撤蛾符拔遍四盯敛虽帜嗅漆纷辗宛络衍蚊沃逃候林名楷蛤气焚捌宋芹伴纬鉴乓害 莲浊贷湖付讽榜灰贫嚷撕砖畔捶赫鲤爷了甄莽滇涣莱熙噪揪增警呆咱尧洼辛竹里穷驮浮踪丝痛继斧怔匣渐洋腑哲脓辊莽赣敲堂段缸虞撕菱馈伯囊醉 建猜迟筹透哼耪谷答压 影响 GDP 增长的经济因素分析 组员：苏敏（
2、分析、撰文） ；孙戎（协助撰文、编辑排版、搜集资料） ；曾炯、李黎、蒋文（搜集资料） 近年来，我国 GDP 逐年增长，经济发展速度令人瞩目。为更好的了解我国经济增长的原因，我组对 影响我国 GDP 增长的经济因素进行了分析。 下表（表 1.1）提供了我国 19782002年的 GDP 及其主要影响因素的数据。其中 Y=GDP(亿元)； X1能源消费总量（万吨标准煤） ；X2就业人员（万人） ；X3=居民消费水平（元） ；X4农业总产值 （亿元） ；X5社会消费品零售总额（亿元） ；X6进出口贸易总额（亿元） Obs X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 1978 57144 40152 18
3、4 1397 1558.6 355 3624.1 1979 58588 41024 197 1697.6 1800 454.6 4038.2 1980 60275 42361 236 1922.6 2140 570 4517.8 1981 59447 43725 249 2180.62 2350 735.3 4862.4 1982 62067 45295 266 2483.26 2570 771.3 5294.7 1983 66040 46436 289 2750 2849.4 860.1 5934.5 1984 70904 48197 327 3214.13 3376.4 1201 7171
4、 1985 76682 49873 437 3619.49 4305 2066.7 8964.4 1986 80850 51282 447 4013.01 4950 2850.4 10202.2 1987 86632 52783 508 4675.7 5820 3084.2 11962.5 1988 92997 54334 635 5865.27 7440 3822 14928.3 1989 96934 55329 762 6534.73 8101.4 4155.9 16909.2 1990 98703 56740 803 7662.09 8300.1 5560.1 18547.9 1991
5、103783 58360 896 8157.03 9415.6 7229.3 21617.8 1992 109170 59432 1070 9084.7 10993.7 9119.6 26638.1 1993 115993 60220 1331 10995.5 12462.1 11271 34634.4 1994 122737 61470 1746 15750.5 16264.7 20381.9 46759.4 1995 131176 62388 2236 20340.9 20620 23499.9 58478.1 1996 138948 68850 2641 22353.7 24774.1
6、24133.8 67884.6 1997 138173 69600 2834 23788.4 27298.9 26967.2 74462.6 1998 132214 70637 2972 24541.9 29152.5 26849.7 78345.2 1999 130119 71394 3138 24519.1 31134.7 29896.2 82067.5 2000 130297 72085 3397 32917.93 34152.6 39273.2 89468.1 2001 134914 73025 3609 37213.49 37595.2 42183.6 97314.8 2002 14
7、8222 73740 3791 43499.91 40910.5 51378.2 104790.6 一：现估计模型为 Y=A0+A1*X1+A2*X2+A3*X3+A4*X4+A5*X5+A6*X6+U 运用OLS估计方法对上式中得参 数进行估计，利用Eviews软件得回归分析结果如下： （表1.2） Dependent Variable: Y Method: Least Squares2 Date: 06/03/05 Time: 20:44 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error
8、t-Statistic Prob. C 5421.215 3244.856 1.670710 0.1121 X1 0.050933 0.030215 1.685708 0.1091 X2 -0.224428 0.113375 -1.979516 0.0633 X3 21.18387 2.084941 10.16042 0.0000 X4 -0.216535 0.203877 -1.062084 0.3022 X5 0.488490 0.311803 1.566665 0.1346 X6 0.336620 0.139208 2.418102 0.0264 R-squared 0.999725 M
9、ean dependent var 35976.74 Adjusted R-squared 0.999634 S.D. dependent var 34444.88 S.E. of regression 658.9930 Akaike info criterion 16.05080 Sum squared resid 7816893. Schwarz criterion 16.39208 Log likelihood -193.6350 F-statistic 10925.17 Durbin-Watson stat 1.748019 Prob(F-statistic) 0.000000 分析回
10、归结果： 从经济意义上讲，就业人口X2的系数为负，可初步认为国民经济在向技术密集型、资本密集型发展。 农业总产值的系数为负，不符合实际经济意义。其余解释变量的系数为正，符合实际经济现象。 从模型检验上讲，拟合较好。可决系数R（2）=0.999725,F统计量为 10925.172.66=F0.05(6,18) 表明模型在整体上拟合非常好；系数显著性检验：对于A0,t统计量为 1.670710，给定0.05 查t分 布表，在自由度为n-k=18下，得临界值 T0.025(18)=2.101 因为tT0.025(18),所以接受H0:A0=0的原假设。 对于A1、A2、A3、A4、A5、A6,除去
11、A3、A6的t统计量大于T0.025(18)之外，其余系数的t统计量 均小于T0.025(18) ，因此可初步认为模型存在严重的多重共线性。 现重新估计模型为 Y=A1X1+A2X2+A3X3+A4X4+A5X5+A6X6 得回归结果如下（表 1.3）： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 20:57 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.01
12、0656 0.019053 0.559269 0.5825 X2 -0.041248 0.030184 -1.366564 0.1877 X3 22.68974 1.966670 11.53714 0.0000 X4 -0.140006 0.207819 -0.673692 0.5086 X5 0.146023 0.245779 0.594124 0.5594 X6 0.387108 0.142150 2.723241 0.0135 R-squared 0.999683 Mean dependent var 35976.74 Adjusted R-squared 0.999599 S.D. d
13、ependent var 34444.88 S.E. of regression 689.3576 Akaike info criterion 16.11496 Sum squared resid 9029064. Schwarz criterion 16.40749 Log likelihood -195.4370 Durbin-Watson stat 1.7043383 从模型检验上看，R(2)=0.999683 小于第一次模型的可决系数;T 检验也并不优于第一次模型的 t 检验， 故仍采用第一次模型。 二、多重共线性检验 1、检验： 利用 Eviews 计算线性回归模型中，六个解释变量的
14、如下简单相关系数矩阵(表 2.1.1)： X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1 1 0.978454327431 0.92085407884 0.888167174119 0.911118877104 0.883472715462 X2 0.978454327431 1 0.948815761328 0.917125867946 0.946036086594 0.909232951166 X3 0.92085407884 0.948815761328 1 0.982786453939 0.997008287295 0.982361794167 X4 0.888167174119 0.917
15、125867946 0.982786453939 1 0.990709311732 0.997396156937 X5 0.911118877104 0.946036086594 0.997008287295 0.990709311732 1 0.98844222336 X6 0.883472715462 0.909232951166 0.982361794167 0.997396156937 0.98844222336 1 从上表可以看出，各解释变量之间存在高度线性相关。同时由表 1.2又可看出，尽管整体上线性回归 拟合较好，但 X1 X2 X4 X5 变量的参数 T 值并不显著，表明模型中
16、解释变量确实存在严重的多重共线性。 2、修正： 运用 OLS 方法逐一求出 Y 对各个解释变量的回归，分别如下： Y=-67070.34+1.029232X1 （式 2.1.1）(9781.140) (0.093575) t=(-6.856618) (10.99902) R(2)=0.840254 Se=14063.12 F=120.9784 Y=-133299.7+2.962005X2 （式 2.1.2）(12588.50) (0.212476) t=(-10.58901) (13.68286) R(2)=0.890591 Se=11638.38 F=187.2206 Y=-2268.943+27.31756X3 （式 2.1.3）(348.7497) (0.
