《产业结构我国经济增长关系,计量经济学》由会员分享，可在线阅读，更多相关《产业结构我国经济增长关系,计量经济学（11页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、. .计量经济学论文产业构造与我国经济增长的关系学号：7 学院：经济管理学院 班级：金融8班 ：真真产业构造与我国经济增长的关系摘要：经济开展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业构造变动又有着密不可分的关系。本文采用1997年至2021年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的奉献，从而得出调整产业构造对转变经济开展方式，促进我国经济可持续开展的重要性。关键词：经济增长 国生产总值 三大产业，最小二乘法 参数估计 异方差检验 LM法一、模型设定及数据说明一、模型设定通过对数据观察，根据搜集的1996年至2021年的统计数据，建立模型。其模型表达式
2、为：Yt=+1X1+2X2+3X3+i (i=1,2,3) 其中：Y表示国生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，表示在不变情况下，经济固有增长率。可近似认为，说明国生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而i分别表示各产业部门在经济增长中的权数；iXi那么表示各产业部门对经济增长的奉献。i表示随机误差项。 二、数据说明：年份GDP增长率第一产业增长率第二产业增长率第三产业增长率199610.000005.10000012.110009.43000019979.3000003.50000010.4800010.7200019987.8000003.
3、5000008.9100008.37000019997.6000002.8000008.1400009.33000020008.4000002.4000009.4300009.75000020018.3000002.8000008.44000010.2600020029.1000002.9000009.83000010.44000200310.000002.50000012.670009.500000200410.100006.30000011.1100010.06000200511.300005.20000012.1000012.20000200612.700005.00000013.400
4、0014.10000200714.200003.70000015.1000016.0000020219.6000005.4000009.90000010.4000020219.2000004.2000009.9000009.600000202110.300004.30000012.200009.500000202110.500004.50000012.400009.400000202111.400005.30000012.200009.800000二、模型参数估计运用eviews软件，采用最小二乘法，对下表中的数据进展线性回归，对所建模型进展估计，估计结果见以下图。Dependent Vari
5、able: YMethod: Least SquaresDate: 06/19/16 Time: 20:37Sample: 1997 2021Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.8967480.461553-1.9428920.0740X10.2263760.0651903.4725680.0041X20.5584660.05190610.759210.0000X30.3587390.0482817.4302250.0000R-squared0.978100Mean dependen
6、t var9.988235Adjusted R-squared0.973046S.D. dependent var1.715329S.E. of regression0.281618Akaike info criterion0.505797Sum squared resid1.031017Schwarz criterion0.701848Log likelihood-0.299278F-statistic193.5327Durbin-Watson stat0.733495Prob(F-statistic)0.000000由表可得：Yt=-0.8967+0.2264X1+0.5584X2+0.3
7、587X3三、模型的检验一、统计检验1、拟合优度检验 、样本决定系数R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。由图1参数估计结果可得，样本决定系数R2=0.9781000.8，可见其拟合优度不错。 、调整后的样本决定系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R=0.9730460.8，所以，其拟合程度不错。2、方程显著性检验原假设与备择假设分别为H0: i=0 H1:i0 在H0成立的条件下，统计量F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1)= 193.5327而在=0.05,n=
8、16,k=3时，查表得F0.05(3,13)=3.41239.1760，由此可知，应拒绝原假设，承受H1，认为回归方程显著成立。3、参数显著性检验H0: i=0 H1:i0在H0成立的条件下，统计量Ti=(i-i)/S(i)当i=0时，T1=-3.472568 T2=10.75921 T3=7.430225在=0.05,n=17,k=3时，查表得T0.025(13)=2.16,得TiT0.025(16)=2.16,那么拒绝原假设，承受备选假设，即认为i显著。二、计量经济学检验1、多重共线性检验、首先采用最小二乘法估计模型R=0.978100R=0.973046 F=193.5327 D.W=0
9、.733495由于R较大接近于1，而且F=193.5327F0.05(3,13)=3.41，故认为国民生产总值GDP的增长量与上述三个解释变量间总体线性关系显著。并且 X1 X2 X2 前参数估计值均通过t检验，故认为解释变量之间不存在多重共线性关系。、检验简单相关系数 由软件可得：X1X2X3X11.0000000.3832610.141146X20.3832611.0000000.637364X30.1411460.6373641.000000可清楚的发现各解释变量之间并不存在高度相关性。综上所述，可模型不存在多重共线性问题。2、异方差性检验、 图示检验法、 WHITE检验White He
10、teroskedasticity Test:F-statistic0.508092Probability0.789606Obs*R-squared3.971737Probability0.680501Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/19/16 Time: 18:27Sample: 1997 2021Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.3321042.0424070.1626040
11、.8741X10.0778800.2931730.2656460.7959X12-0.0041570.034419-0.1207720.9063X2-0.3942870.596654-0.6608310.5237X220.0195880.0278580.7031270.4980X30.2888590.4715610.6125580.5538X32-0.0145150.021190-0.6849920.5089R-squared0.233632Mean dependent var0.060648Adjusted R-squared-0.226189S.D. dependent var0.1426
12、66S.E. of regression0.157979Akaike info criterion-0.559811Sum squared resid0.249573Schwarz criterion-0.216723Log likelihood11.75839F-statistic0.508092Durbin-Watson stat1.565764Prob(F-statistic)0.789606怀特统计量nR=31*0.233632=7.2425，该值小于5%显著性水平下，自由度为6的X0.05=12.59，因此承受同方差的原假设.综上所述，该模型不存在异方差性。3、随即扰动项序列相关检验、图示法散点图：由散点图可大概判断此模型存在正序列相关性、D.W检验D.W检验结果说明，在5%显著水平下，n=17 k=4 ，查表可得：dl=0.90 du=1.71由于0DW值=0.733495dl=0.9，那么存在正序列相关。进展修正：因为本模型中的Y与X 都是时间序列，而且它们表现出共同的变动趋势，特此引入时间变量T来消除影响引入T=1996,1997，2021回归变化方程为:Yt=-91.4
