我國國內生產總值的多元線性回歸分析報告_第1頁
我國國內生產總值的多元線性回歸分析報告_第2頁
我國國內生產總值的多元線性回歸分析報告_第3頁
我國國內生產總值的多元線性回歸分析報告_第4頁
我國國內生產總值的多元線性回歸分析報告_第5頁
已閱讀5頁,還剩2頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

/我國國內生產總值的多元線性回歸分析姓名:學號:班級:我國國內生產總值的多元線性回歸分析前言改革開放以來.中國經濟取得了令全世界震驚的巨大成就.持續(xù)25年年均增長率超過9%.經濟總規(guī)模已經穩(wěn)居世界第四。20XX中國經濟增長率更是高達10%。因此.許多專家學者指出.我國目前的經濟形勢是上世紀90年代中期以來最好的。由此可見.GDP作為現(xiàn)代國民經濟核算體系的核心指標.它的總量可以反映一個國家和地區(qū)的經濟發(fā)展及人民的生活水平.其結構可反映社會生產與使用.投資與消費之間的比例關系及宏觀經濟效益.對于經濟研究、經濟管理都具有十分重要的意義。本文運用1989—20XX國內生產總值與城鄉(xiāng)居民存款年底、財政收入、居民消費價格指數(shù)以及貨物進出口總額的相關數(shù)據(jù).建立多元線性回歸模型.對我國國內生產總值GDP的影響因素作計量模型的實證分析。表1為由《20XX中國統(tǒng)計年鑒》得到的1982-20XX的有關數(shù)據(jù)。表一:數(shù)據(jù)年份國內生產總值〔億元城鄉(xiāng)居民存款年底〔億元財政收入〔億元居民消費價格指數(shù)貨物進出口總額〔億元19825323.35447.31212.33102771.319835962.65572.61366.95102860.119847208.05776.621642.86102.71201.0019859016.041622.602004.82109.32066.70198610275.181471.452122.01106.52580.40198712058.622067.602199.35107.33084.20198815042.822659.162357.24118.83821.80198916992.325196.402664.90209.94155.9199018667.827119.602937.10216.45560.1199121781.509244.903149.48223.87225.8199226923.4811757.303483.37238.19119.6199335333.9215203.504348.95273.111271199448197.8621518.805218.1033920381.9199560793.7329662.306242.20396.923499.9199671176.5938520.807407.99429.924133.8199778973.0346279.808651.14441.926967.2199884402.2853407.479875.95438.426849.7199989677.0559621.8311444.08432.229896.2200099214.5564332.3813395.2343439273.22001109655.1773762.4316386.0443742183.62002120332.6986910.6518903.64433.551378.22003135822.76103617.6521715.25438.770483.52004159878.34119555.3926396.47455.895539.12005184937.37141050.9931649.29464116921.82006216314.43161587.3038760.204711409742007265810.31172534.1951321.78493.6166863.72008314045.43217885.3561330.35522.7179921.472009340902.81260771.6668518.30519150648.062010401512.80303302.4983101.51536.1201722.152011473104.05343635.89103874.43565236401.99數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局《20XX統(tǒng)計年鑒》建立多元線性回歸模型1.1變量選擇首先對所涉及的變量與數(shù)據(jù)進行說明.本文選取我國"國內生產總值"為被解釋變量〔用Y表示.眾所周知影響國內生產總值的因素有很多國內生產總值.因此我們選取了"城鄉(xiāng)居民存款年底、財政收入、居民消費價格指數(shù)、貨物進出口總額"為解釋變量〔分別用、、、表示.數(shù)據(jù)的時間跨度為1982—20XX我國國內生產總值及各項指標的時間序列數(shù)據(jù)。希望通過建立一個合適的回歸模型來從理論上找出影響國內生產總值的因素.從而提出增加國內生產總值的方法。1.2模型構建影響國內生產總值的因素有很多。本文著重考慮城鄉(xiāng)居民存款年底、財政收入、居民消費價格指數(shù)、貨物進出口總額四個變量。隨著城鄉(xiāng)居民存款年底、財政收入、居民消費價格指數(shù)、貨物進出口總額增加.國內生產總值不斷提高.但仍存在國內生產總值增長緩慢的現(xiàn)象。因此為了了解現(xiàn)階段我國國內生產總值增長緩慢的原因.分析各影響因素對經濟增長的貢獻情況.結合我國當前的宏觀經濟形勢.對國家宏觀經濟政策提出一點自己的看法?,F(xiàn)分析我國國內生產總值〔Y與城鄉(xiāng)居民存款年底〔、財政收入〔、居民消費價格指數(shù)〔、貨物進出口總額〔的關系。利用Eviews軟件.做散點圖:圖一:我國國內生產總值〔Y與城鄉(xiāng)居民存款年底〔的散點圖圖二:我國國內生產總值〔Y與財政收入〔的散點圖圖三:我國國內生產總值〔Y與居民消費價格指數(shù)〔的散點圖圖四:我國國內生產總值〔Y與貨物進出口總額〔的散點圖由上圖可知:我國國內生產總值〔Y與城鄉(xiāng)居民存款年底〔、財政收入〔、居民消費價格指數(shù)〔、貨物進出口總額〔成線性關系.即:Y隨著〔i=1.2.3.4的增加而增加。于是建立多元線性模型:〔1其中:—我國國內生產總值;—城鄉(xiāng)居民存款年底;—財政收入;—居民消費價格指數(shù);—貨物進出口總額;—隨機誤差項〔這里假設相互獨立.且服從均值為0.方差為1的正態(tài)分布;Eviews軟件輸出的結果運用EViews5.0軟件.對數(shù)據(jù)進行OLS回歸分析:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/24/13Time:18:51Sample:19822011Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-8218.5781777.294-4.6242090.0001X10.3386960.0653165.1855040.0000X22.6444290.20813912.705120.0000X395.128597.68978212.370780.0000X40.1761350.0399064.4137430.0002R-squared0.999542

Meandependentvar114644.6AdjustedR-squared0.999468

S.D.dependentvar127824.0S.E.ofregression2947.453

Akaikeinfocriterion18.96628Sumsquaredresid2.17E+08

Schwarzcriterion19.19982Loglikelihood-279.4942

F-statistic13629.19Durbin-Watsonstat0.803825

Prob<F-statistic>0.000000參數(shù)估計〔OLS法最小二乘法〔OLS法.普遍用于線性回歸模型中.利用最小二乘法可以簡單快捷地求得未知數(shù)據(jù).且使得所得數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。根據(jù)EViews軟件輸出結果可知:因此.建立多元線性回歸方程為:〔2模型的檢驗4.1經濟意義檢驗在回歸模型〔2中.<i=1,2,3,4>前者代表回歸模型的截距.后者代表回歸模型的斜率。由于>0.即:在其他解釋變量、、保持不變時.城鄉(xiāng)居民存款年底每增加1億元.國內生產總值將增加0.338696億元;同理:在解釋變量、、保持不變時.財政收入每增加1億元.國內生產總值將增加2.644429億元;在解釋變量、、保持不變時.居民消費價格指數(shù)每增加1單位.國內生產總值將增加95.12859億元;在解釋變量、、保持不變時.貨物進出口總額每增加1億元.國內生產總值將增加0.176135億元。實證結果與上述理論預期一致。系數(shù)符合經濟意義.均符合經濟理論及實際情況。3.2統(tǒng)計檢驗擬合優(yōu)度檢驗〔擬合優(yōu)度檢驗主要是運用判定系數(shù)和回歸標準差.檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。R的取值范圍是[0.1]。R的值越接近1.說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好;反之.R的值越接近0.說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。根據(jù)EViews軟件輸出結果可知:由接近1.說明樣本回歸直線對觀測值的擬合程度越好。顯著性檢驗最小二乘法估計的、〔i=1,2.3,4是由〔i=1,2,3,4和Y的樣本觀測值求出.為了確定它們的可靠程度.要進行顯著性檢驗.來確定是否、〔i=1,2.3,4顯著〔不等于0?!?t檢驗對回歸分析的估計值的顯著性檢驗用t檢驗.由EViews軟件輸出結果.得:利用公式.得:在時..因為=4.6242>2.048.所以在95%的置信度下拒絕原假設.說明截距項在回歸方程顯著不為零。由于、、、均大于.因此解釋變量城鄉(xiāng)居民存款年底〔、財政收入〔、居民消費價格指數(shù)〔、貨物進出口總額〔顯著的影響國內生產總值〔Y。求.的置信區(qū)間由公式分別計算出:的置信區(qū)間為:的置信區(qū)間為:的置信區(qū)間為:的置信區(qū)間為:的置信區(qū)間為:綜上.得:表2:參數(shù)含置信區(qū)間參數(shù)參數(shù)估計值95%的置信區(qū)間-8218.578[]0.3387[0.20490.4725]2.6445[2.21823.0707]59.1286[7.3799110.8773]0.1762[0.09440.2579]由表2可知.在95%的置信度下拒絕回歸系數(shù)為零的假設.說明解釋變量顯著的影響Y變量。模型的預測〔檢驗利用EViews軟件作出預測趨勢圖:模型評價由于模型中含有多個解釋變量.兩兩解釋變量間是否存在線性關系.本文沒有進行考察.進行異方差檢驗。從計算結果來看..說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。實際上.本文所建立的模型沒有考慮到所選取的數(shù)據(jù)是一個時間序列.前一年的數(shù)據(jù)可能對下一年的數(shù)據(jù)有影響.即存在自相關性.本文沒有消除自相關性的影響.所建模型需進一步優(yōu)化。從以上模型經分析可得出:我國的國內生

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論