计量经济学模板

1目录序言........................................................................................................2一、进出口额与外商对工业投资额关联度分析....................................3二、进出口额、外商对工业投资额与住宅投资额关联度分析............5三、模型影响因素数量确定....................................................................9四、模型设定误差分析............................................................................9五、模型结构稳定性检验......................................................................10六、模型多重共线性诊断及补救..........................................................17七、模型自相关诊断及补救..................................................................24八、模型异方差诊断及补救..................................................................302序言随着我国改革开放步伐的日益推进以及加入WTO后我国进出口额的迅速增长，我们从中看到了经济崛起的希望。加入WTO后，我国的进出口额有了大幅度上升，同时，越来越多的外商选择了我国作为自己投资办厂的基地，各类投资数额和金额较之以前都有了可喜的增长。其中，外商对工业投资的比重是不容忽视的一块。由此可见，在研究我国进出口增长的同时，应该看到外商在华投资对其的促进作用。学术界称我国将成为本世纪的世界制造业基地，这对我国吸引外资又是一大亮点，外资的引进，给国内工业领域带来了先进的技术和管理经验，以一种跨国际的交流渠道将世界的思维注入到了我国，让我国企业体验经济全球化的影响力，使我国的出口品具有更高的附加值，使我国的进口品具有更大的内销力。与此同时，近年来，我国的房价持续上涨，这成为影响居民消费和国家政策制定的一个重要因素，政府在进行经济决策的时候总要考虑到多方面因素，住房贷款，住房投资等等问题在近几年已成为大家普遍关心的话题，国内的资源分配，人民的安居乐业势必会影响到一个国家的宏观经济形势，这对整个国家的外贸环境来说又将是一个内生因素，从一定程度上制约或促进着贸易环境的发展。由于福建省是对外开放比较早的省份，其在外贸环境、招商引资等方面较之内陆省份具有更适合的政策和管理经验，所以本文选取福建省近19年来有关进出口额、外商对工业投资额、住宅投资额的统计数据，运用计量经济学的分析方法，建立相应的回归模型以及运用一些相关分析方法对所建模型进行分析，以更好的说明因素间的关系，即进出口额受外商对工业投资额及住宅投资额的影响关系。3一、进出口额与外商对工业投资额关联度分析为了更好的进行对进出口额和外商对工业投资的关联度分析，我们选取福建省1988年至2006年进出口额和外商投资额的统计资料，如表1所示。表11988-2006年福建省进出口额和外商对工业投资额（单位：万元）年份进出口额外商对工业投资额1988141600177781989182800200101990244906204281991314746210121992438666222631993515874223051994643020229901995790806240851996838239276211997102556030988199899638729316199910351933362120001290828681882001139223270860200217370866750820032113173715042004293947679953200534841958618420064126174101099我们建立二元线性回归模型y＝b1＋b2X2＋ie（相关计算数据参照于附表1和附表2），把进出口额作为被解释变量y，外商对工业投资额作为解释变量X2，运行统计分析软件SPSS，将上表中数据输入界面，进行线性回归分析所得结果如表2、表3和表4所示。4表2ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.930(a).865.857431146.3054aPredictors:(Constant),外商对工业投资表3ANOVA(b)ModelSumofSquaresDfMeanSquareFSig.1Regression20308510873594.600120308510873594.600109.252.000(a)Residual3160081324283.81017185887136722.577Total23468592197878.41018aPredictors:(Constant),外商对工业投资bDependentVariable:进出口额表4Coefficients(a)ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)-412739189468.24-2.178.044外商对工业投资38.3103.665.93010.452.000aDependentVariable:进出口额据此，可得该线性回归模型各项数据为：b2＝222222()xyxynxxn＝38.31b1＝22ybx＝-412739.002＝22ien＝185887136772.585Var（b1）＝222222()xnxx＝35898213968.70Var（b2）＝22221()xx＝13.47Se（b1）＝1()Varb＝189468.24Se（b2）＝2()Varb＝3.67t（b1）＝11()bSeb＝-2.178t（b2）＝22()bSeb＝10.4522R＝22()()yyyy＝0.865df＝17模型为：y＝－412739.00＋38.31X2＋ie令＝0.1，我们提出如下假设：H0：Bi＝0，Y＝B1+B2X2+μiy＝b1＋b2X2＋iet(bi)~0.1t(17)在水平下，t检验的拒绝域为：〔－∞，－1.740〕和〔1.740，＋∞〕所以t（b1）、t（b2）均落在拒绝域中，拒绝原假设，即常数项和X2对于模型均有意义。对于该模型的经济意义解释如下：平均而言，在其他条件不变的情况下，外商对工业投资额每变动一个单位，将引起进出口额变动38.31个单位。并且，该模型反映了98.7%的真实情况。二、进出口额、外商对工业投资额与住宅投资额关联度分析为了更好的进行对进出口额和外商对工业投资及住宅投资额的关联度分析，我们选取福建省1988年至2006年进出口额和外商投资额以及住宅投资额的统计资料，如表5所示。6表51988-2006年福建省进出口额、外商对工业投资额及住宅投资额（单位：万元）年份进出口额外商对工业投资额住宅投资额1988141600177785.131989182800200108.021990244906204289.119913147462101214.3519924386662226328.76199319945158742230539.996430202299069.9619957908062408588.5119968382392762175.29199710255603098872.4919989963872931685.441999103519333621105.0820002001129082868188125.07139223270860145.222002173708667508160.782003211317371504237.672004293947679953308.452005348419586184363.7220064126174101099511.68我们建立三元线性回归模型y＝b1＋b2X2＋b3X3＋ie（相关计算数据参照于附表3和附表4）。我们将进出口量作为被解释变量y，外商对工业投资额作为解释变量X2，住宅投资额作为解释变量X3（以下各步同上），运行统计分析软件SPSS，将上表中数据输入界面，进行线性回归分析所得结果如表6、表7和表8所示。表6ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.993(a).987.985139226.148aPredictors:(Constant),外商对工业投资额、住宅投资额7表7ANOVA(b)ModelSumofSquaresDfMeanSquareFSig.1Regression23158449471397.840211579224735698.920597.362.000(a)Residual310142726480.5781619383920405.036Total23468592197878.41018aPredictors:(Constant),外商对工业投资额、住宅投资额bDependentVariable:进出口额表8Coefficients(a)ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)100416.0374393.6981.350.196外商对工业投资额5.232.974.1271.757.098住宅投资7318.493603.566.87612.125.000aDependentVariable:进出口额据此，可得该线性回归模型各项数据为：b2＝3233223233233223322()()()()()()()222()()()()yyxxyyxxxxxxxxxxxxxxxx＝5.23b3＝22322232233223322()()()()()()()33222()()()()yyxxyyxxxxxxxxxxxxxxxx＝7318.49b1＝2323ybxbx＝100416.0382＝23ien＝19383920405.04Var（b1）＝22333222322332233223322()()2()()12[]222()()[()()]xxxxxxxxxxxxnxxxxxxxx＝5534422599.69Var（b2）＝233222222332233()()()()()xxxxxxxxxx＝27.35Var（b3）＝222222222332233()()()()()xxxxxxxxxx＝364291.92Se（b1）＝1()Varb＝74393.70Se（b2）＝2()Varb＝5.23Se（b3）＝3()Varb＝603.566t（b1）＝11()bSeb＝1.350t（b2）＝22()bSeb＝1.757t（b3）＝33()bSeb＝12.1522R＝22()()yyyy＝0.987df＝17F＝22/2(1)/()RRnk＝597.362模型为：y