统计课作业进出口数据多重共线性

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1、我国进出口总额影响因素分析一、数据来源:中国统计年鉴年份进出口总 额(人民 币亿元)丫CDP(亿 元)X1实际利用 外资金额(亿美元)X2外汇储备(亿美元)X3对外完成 营业额(亿美元)X4汇率(%)X5200039273.299776.3 :593.561655.7483.798.3200142183.6110270.4 1496.722121.6588.998.3200251378.2121002550.112864.07111.948.3200370483.5136564.6 :561.44032.51138.378.3200495539.1160714.4 1640.726099.32

2、174.688.32005116922185895.8638.058188.72217.638.22006140974217656.6 :670.810663.4299. 938.02007166863.7268019.4783.415282.49406.437.62008179921.47316751.7952.5319460.3566.126.92009150648.06345629.2 :918.0423991.52777.066.82010201722.154089031088.228473.38921.76.82011236401.95484123.51176.9831811.481

3、034.246.52012244160.2534123:1132.9433115.891165.96976.32013”58168.9588018.8:1187.2138213.151371.46.22014264334.49636462.71197.0538430.181424.16.1二、模型设定模型 Yt= -l+ 2X1 + -2+ 3+ 飞工 4+ 飞工 5+U t其中,Yt表示进出口总额;Xi为GDP;工2为实际利用外资金额;工3为外汇储备;工4为对外完成营业额;-5为汇率;Ut是除了解释变量之外影响进出口总额的其他因素的误差项。模型的回归结果如下:Depe ndent Varia

4、ble: YMethod: Least SquaresDate: 04/10/19 Time: 19:36Sample: 2000 2014In cluded observati ons: 15VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C-268063.0108410.3-2.4726720.0354X10.8303950.0992058.3704960.0000X232.5100444.307290.7337400.4818X39.9844501.6584506.0203510.0002X4-403.874640.54440-9.961292

5、0.0000X526567.7711737.842.2634300.0499R-squared0.996158Mean depe ndent var150598.3Adjusted R-squared0.994023S.D. dependent var79745.03S.E. of regressi on6165.212Akaike info criterion20.58041Sum squared resid3.42E+08Schwarz criteri on20.86363Log likelihood-148.3531F-statistic466.6565Durbin-Wats on st

6、at2.847823Prob(F-statistic)0.000000由回归结果可得模型为:Yt =-268063.0 +0.830395X1+32.51004 工 2+9.984450 工 3-403.8746 工 4+26567.77 工 5(108410.3)(0.099205)(44.30729)(1.658450)(40.54440)(11737.84)t = (-2.472672)(8.370496)(0.733740)(6.020351)(-9.961292)(2.263430)R 2 =0.996158F=466.6565n=15D.W=2.8478231.经济意义:由所得到的

7、回归系数,可说明 GDP每增加1亿元,实际利用外资金额和外汇储备每增加1亿美元,对外完成营业额每增加1亿美元,汇率每提高1%。平均说来进出口总额将分别增加 0.830395亿元,增加32.51004亿美元,增加9.984450 亿美元,减少403.8746亿美元和增加26567.77亿元。2.拟合优度:拟合优度检验:由回归结果可得,可决系数为 0.996158,说明所建模型整体 上对样本数据拟合较好,即解释变量“ GDP,实际利用外资金额,外汇储备,对 外完成营业额,汇率”对被解释变量“进出口总额”的绝大部分差异做出了解释。、多重共线性由上述被解释变量丫与各被解释变量Xi , X2 , X3

8、, X4 , X5的关系图可以看 出Xi , X2 , X3 , X4的回归系数的符号应为正,X5的回归系数的符号应为负, 但上述建立的回归模型X4和X5的回归系数的符号与预期相反,且个别解释变量 的R2和F值都很大而t值较小,说明解释变量之间存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数:X1X2X3X4X5X11.0000000.9715430.9915030.995177-0.971722X20.9715431.0000000.9865930.971454-0.981795X30.9915030.9865931.0000000.992451-0.984915X40.9951770.971454

9、0.9924511.000000-0.976078X5-0.971722-0.981795-0.984915-0.9760781.000000由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在 严重多重共线性,采用逐步回归法进行补救:变量X1X2X3X4X5参数估计值0.419424290.20285.639018154.2632-83915.07T统计量13.6974212.8793914.3424910.54264-10.08124R20.9302160.9217350.9359870.8872310.877869其中,加入X3的方程R2最大,以X3为基础,顺次加入其他

10、变量逐步回归:变量X1X2X3X4X5R2X3X10.140298(0.607019)3.774126(1.218033)0.932719X3X269.64195(0.542392)4.313353(1.741137)0.932312X3X411.89512(4.253219)-176.7528(-2.253948)0.951279X3X58.240825(3.681278)40489.64(1.180061)0.937864经比较,新加入X4的方程R2 =0.951279,改进最大,从t分布表可以看出,在给定显著性水平=0.05的情况下各参数的t检验显著,选择保留X4,再加入其他 新变量逐步

11、回归:X3,X4,X10.881806(8.071880)8.878295(7.579222)-422.6794(-9.703960)0.992323X3 , X4,X2-28.98618(-0.235787)12.73069(2.774964)-184.7711(-2.087945)0.947117X3 ,X4,X515.07266(4.535422)184.4548-1(-2.487124)45206.91(1.573298)0.993968由上表可得新加入X1和X5的方程R2分别为0.992323、0.993968都较大,但加入Xi的方程各参数的t检验更为显著。所以选择保留 Xi,再加入

12、其他新变量逐 步回归:变量X1X2X3X4X5R2X3, X4,X1, X20.881315(7.675326)-3.069094(-0.062342)8.968446(4.726831)-423.3914(-8.992832)0.991559X3,X4,X1, X50.831705(8.585565)10.70235(8.183366)-412.7124(-10.91549)23512.26(2.193714)0.994299由上表可知当加入X5时,R2有所增加,但在给定显著性水平:=0.05的情况下2其参数的T检验不显著。加入X2后,R未增加。从相关系数也可看出,X2与X5与其他变量高度相

13、关,这说明主要是 X2、X5引起了多重共线性,予以剔除。最后修正严重多重共线性影响后的结果为:丫 =-29662.56 0.8818X1t 8.8783X3t - 422.6794X4tt = (-3.0488)(8.0719)(7.5792)(-9.70396)2R =0.992323F=604.2044DW=2.40671这就说明在其他因素不变的情况下,当GDP X1每增加一亿元,外汇储备X3和对外完成营业额 X4分别每增加一亿美元时,平均我国进出口总额将分别增加0.8818亿元,8.8783亿元,减少422.6794亿元。四、异方差的检验利用White检验对上述修正后的模型进行异方差检验F-statisticObs*R-squaredScaled expla ined0.386067 Prob. F(9,5) Prob.6.150032 Chi-Square(9) 1.635885 Prob.0.89820.72480.9960SSChi-Square(9)作et2对常数项、解释变量、解释变量的平方及其交叉乘积的辅助回归:3 X1 X32 2 4X1X4 -;5X3 *-6X3

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