计量经济学实验报告_计量经济学实验报告一
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固定资产投资的计量经济学模型
一.解释模型
固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段,它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去.企业同时又是重要的市场主体,因此对固定资产的投资间接得影响到了一个经济体的产出.这里主要对GDP及国有经济固定资产投资额(X1),集体经济固定资产投资额(X2),个体经济固定资产投资额(X3),进行计量经济学多元线性回归模型分析.原始数据如下:单位(亿元)
obs GDP X1 X2
1980 4517.8 745.9 46
1981 4860.3 667.5 115.2
1982 5301.8 845.3 174.3
1983 5957.4 952 156.3
1984 7206.7 1185.2 238.7
1985 8989.1 1680.5 327.5
1986 10201.4 2079.4 391.8
1987 11954.4 2448.8 547
1988 14922.3 3020 711.7
1989 16917.8 2808.2 570
1990 18598.4 2986.3 529.5
1991 21662.5 3713.8 697.8
1992 26651.9 5498.7 1359.4
1993 34560.5 7925.9 2317.3
1994 46670 9615 2758.9
1995 57494.9 10898.2 3289.4
1996 66850.5 12006.2 3651.5
1997 73142.7 13091.7 3850.9
1998 76967.2 15369.3 4192.2由以上数据得到如下LS估计结果，Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 12/30/07Time: 10:52
Sample: 1980 1998
Included observations: 19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C632.0385787.85220.8022300.4349
X1 0.408446 1.098352 0.371872 0.7152
X2 6.993512 2.983420 2.344126 0.0333
X3 11.19478 1.831386 6.112736 0.0000 R-squared0.996478Mean dependent var27022.51X3 119 178.3 210.8 321.8 409 535.2 649.4 759.9 1022.1 1032.2 1001.2 1182.9 1222 1476.2 1970.6 2560.2 3211.2 3429.4 3744.4
Adjusted R-squared S.E.of regreion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
0.995774S.D.dependent var 1612.032Akaike info criterion 38979701Schwarz criterion-165.0339F-statistic 1.219467Prob(F-statistic)
24797.62 17.79304 17.99187 1414.790 0.000000
显然X1的T检验为非显著性检验，故将X1与X2合并为一个解释变量。也就是将国有经济与集体经济固定资产投资额的和看作为公有经济固定资产投资额(X1+X2).令X1+X2=X1' 得到如下检验结果：
Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/30/07Time: 10:53 Sample: 1980 1998 Included observations: 19
VariableC X1+X2 X3
R-squaredAdjusted R-squared S.E.of regreion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient-200.0793 2.133089 10.14031
Std.Error633.1399 0.329190 1.802497
t-Statistic-0.316011 6.479808 5.625704
Prob.0.7561 0.0000 0.000027022.51 24797.62 17.85237 18.00149 1918.916 0.000000
0.995848Mean dependent var 0.995329S.D.dependent var 1694.728Akaike info criterion 45953627Schwarz criterion-166.5975F-statistic 1.138010Prob(F-statistic),从而得到多元线性回归方程:GDP=-200.0793+2.133089﹡X1'+10.14031﹡X3
二.模型检验1.统计学检验
T－Statistic检验,显著水平0.05,其临界值为Tα/2=2.11,显然6.472744及5.625704远远大于它,其解释变量的Prob均为0.0000,即从统计学检验的角度上讲解释变量的选取是有意义的.F－Statistic检验及拟合优度R-squared检验, R-squared值越接近于1,则F值越大,这里的R-squared值为0.995329,大于0.9拟合优度比较高,因此F—Statistic检验亦通过.2.计量经济学检验
a.异方差性检验：
White Heteroskedasticity Test: F-statisticObs*R-squared
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/30/07Time: 10:55 Sample: 1980 1998 Included observations: 19
VariableC X1+X2(X1+X2)^2(X1+X2)*X3
X3 X3^2
R-squaredAdjusted R-squared S.E.of regreion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient2475097.-505.6391 0.444067-4.429261-289.8244 12.02527
Std.Error1758485.1727.661 0.556910 5.849490 8934.686 16.41130
0.553341Probability 3.334076Probability
t-Statistic1.407517-0.292673 0.797376-0.757205-0.032438 0.732744
0.733634 0.648629
Prob.0.1827 0.7744 0.4396 0.4624 0.9746 0.47672418612.2725196.32.85854 33.15678 0.553341 0.73363
40.175478Mean dependent var-0.141646S.D.dependent var 2911813.Akaike info criterion 1.10E+14Schwarz criterion-306.1561F-statistic 1.938280Prob(F-statistic)
由表中数据可知没有哪个参数的T检验是显著的，且可决系数的值也比较小。NR²=3.334607
b。序列相关性检验：
由OLS检验中的 DW=1.138 而在5%的显著水平，样本容量为19的DW分布的 DL=1.18 DU=1.40则不能确定是否存在一阶自相关。
用LM检验有如下结果：
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
2.277863Probability
0.152007
Obs*R-squared
Test Equation:
2.504905Probability
Std.Error612.3999 0.317361 1.734680 0.268519
t-Statistic0.152230-0.091015 0.017734 1.509259
0.113492
Prob.0.8810 0.9287 0.9861 0.1520-1.72E-12 1597.805 17.81626 18.01509 0.759288 0.534198
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/30/07Time: 10:56
Presample miing value lagged residuals set to zero.VariableC X1+X2 X3 RESID(-1)R-squaredAdjusted R-squared S.E.of regreion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient93.22553-0.028884 0.030762 0.405265
0.131837Mean dependent var-0.041795S.D.dependent var 1630.853Akaike info criterion 39895234Schwarz criterion-165.2545F-statistic 1.541603Prob(F-statistic)
由于DW=1.5416
因为在OLS下，模型的R²与F值较大，但各参数估计值的T检验值较小，说明各解释
变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使他们对Y的独立作用不能分辨，故T检验不显著。所以解释变量间存在共线性。
X3 X1 X2
找出简单的回归形式：分别做GDP与X1,X2,X3间的回归：（1）
Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/30/07Time: 11:02
X3 1 0.9821309304
05242 4072468974
0.97382315400.9959190166
X1 05242
X2 40724 0.9959190166
68974
0.98213093040.9738231540
Sample: 1980 1998 Included observations: 19
VariableC X1
R-squaredAdjusted R-squared S.E.of regreion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat（2）
Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/30/07Time: 11:03 Sample: 1980 1998 Included observations: 19
VariableC X2
R-squaredAdjusted R-squared S.E.of regreion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat（3）
Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/30/07Time: 11:04 Sample: 1980 1998 Included observations: 19
Variable
Coefficient
Std.Error
Coefficient4038.067 16.84465
Std.Error1096.593 0.556889
Coefficient586.8680 5.149558
Std.Error972.1893 0.140253
t-Statistic0.603656 36.71629
Prob.0.5540 0.000027022.51 24797.62 18.84558 18.94500 1348.086 0.000000
0.987547Mean dependent var 0.986814S.D.dependent var 2847.517Akaike info criterion 1.38E+08Schwarz criterion-177.0330F-statistic 1.139926Prob(F-statistic)
t-Statistic3.682375 30.24777
Prob.0.0018 0.000027022.51 24797.62 19.22730 19.32672 914.9273 0.000000
0.981758Mean dependent var 0.980685S.D.dependent var 3446.318Akaike info criterion 2.02E+08Schwarz criterion-180.6594F-statistic 0.898932Prob(F-statistic)
t-Statistic
Prob.C X3
R-squaredAdjusted R-squared S.E.of regreion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
-1435.486 21.59715
1115.072 0.647420
-1.287348 33.35876
0.2152 0.000027022.51 24797.62 19.03475 19.13417 1112.807 0.000000
0.984953Mean dependent var 0.984068S.D.dependent var 3129.999Akaike info criterion 1.67E+08Schwarz criterion-178.8302F-statistic 0.517281Prob(F-statistic)
由以上表格中的数据可知：X2与X1高度相关且对GDP影响很低，故可以排除或者像开始OLS估计那样把与X1相加合并成一个变量。
三.模型评价与经济分析
该模型并没有直接地从投资、消费、出口的角度去考察解释变量对GDP的影响,而是以间接的方法从固定资产投资的角度研究了其对GDP的影响.从计量经济学的检验结果看无论是公有经济还是个体经济对GDP都存在线性的影响,而且相关系数都接近于1, 进一步证明了固定资产投资对一国社会总产出的影响.其中公有经济与GDP的相关系数要大于个体经济与GDP的相关系数, 从一个侧面显示出近年来国有经济布局调整和国有企业战略性改组的成效。
1978年以来的二十多年中，伴随着国有经济比重的不断下降，国有经济的地位与作用问题长期以来一直倍受关注，从“主体”到“发挥主导作用”、“保持控制力”，贯穿其中的红线即是我们思想上的逐步解放。在传统计划经济体制下，国有经济控制力往往停留在国有资产的物质形态层面上，而随着我国改革开放的推进以及市场经济体制的逐步完善，以国有资产的行政计划分配为主要特征的“静态控制”体系显然已不再适合社会主义市场经济体制的要求, 因此有学者提出将国有经济“控制力”重新界定于“国有资本的调控力”上面.固定资产投资的增长,必然会带来房地产投资的高速增长,因此,房地产业将成为未来几年中拉动我国内需增长的一驾重要的“马车”.？？？？
童林05170130
