计量经济学实验报告城乡居民消费、政府消费对经济增长的的影响的实证分析

计量经济学实验报告班级金融学号101062008051姓名一、实验名称:城乡居民消费、政府消费对经济增长的的影响的实证分析二、实验准备数据城乡居民消费、政府消费对经济增长的影响的实证分析年份人均国内生产总值城镇居民消费支出总计农村居民消费支出总计人均中央财政支出人均地方财政支出199223111671.7659.2199.89161219.48776199329982110.8769.65110.70648280.9926199440442851.31016.81146.38548336.937199550463537.571310.36164.74352398.6369199658463919.51572.08175.77315472.77778199764204185.61617.15204.85173542.04294199867964331.61590.3250.52701614.98225199971594615.91577.4330.11066718.310462000785849981670.13435.51518817.92683200186225309.011741.1451.943551029.1365200293986029.921834.3527.173361189.6532003105426510.941943.3574.191151333.30112004123367182.12184.7607.292981584.20852005140537942.882555.4671.171491923.75952006161658696.552829.02760.102852315.08512007195249997.473223.85865.976432901.65620082269811242.93660.71007.08653693.6729三、实验步骤⑴基本数据处理由于要对城乡居民消费、政府消费对经济增长的的影响,所以对数据取对数设立回归模型如下:LnYt=C+β1LnX1t+β2LnX2t+β3LnX3t+β4LnX4tt+Ut其中Y表示人均国内生产总值;X1表示城镇居民消费支出总计;X2表示农村居民消费支出总计;X3表示人均中央财政支出;X4表示人均地方财政支出;t=1992---2008。---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---从散点图中可以看出lnx1、lnx2、lnx4与lny线性关系较明显,lnx3与lny线性关系不明显①多重共线性检验运用OLS方法估计模型的参数,利用计量经济计算机软件Eviews计算可得如下结果DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:12/14/10Time:22:38Sample:19922008Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.3061690.2184131.4017890.1863LNX10.5365260.1245074.3091950.0010LNX20.3372700.1011053.3358310.0059LNX3-0.0427580.045412-0.9415680.3650LNX40.2737670.0358707.6322300.0000R-squared0.999523Meandependentvar8.984530AdjustedR-squared0.999364S.D.dependentvar0.630476S.E.ofregression0.015897Akaikeinfocriterion-5.205453Sumsquaredresid0.003033Schwarzcriterion-4.960390Loglikelihood49.24635F-statistic6288.743Durbin-Watsonstat1.800759Prob(F-statistic)0.000000由于LnX3的参数估计未能通过t检验,而且符号的经济意义也不合理,故认为解释变量间存在多重共线性在Eviews中计算解释变量之间的简单相关系数,得如下结果---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---从表中可以发现LnX1与LnX2存在高度相关性。用Eviews找出最简单的回归形式DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:12/16/10Time:02:25Sample:19922008Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LNX11.2006730.02020559.425630.0000C-1.2335220.172253-7.1610880.0000R-squared0.995770Meandependentvar8.984530AdjustedR-squared0.995488S.D.dependentvar0.630476S.E.ofregression0.042348Akaikeinfocriterion-3.375653Sumsquaredresid0.026900Schwarzcriterion-3.277628Loglikelihood30.69305F-statistic3531.405Durbin-Watsonstat0.587274Prob(F-statistic)0.000000DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:12/16/10Time:02:30Sample:19922008Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LNX21.3576280.04808728.232840.0000C-1.1145740.358351-3.1102860.0072R-squared0.981529Meandependentvar8.984530AdjustedR-squared0.980298S.D.dependentvar0.630476S.E.ofregression0.088496Akaikeinfocriterion-1.901578Sumsquaredresid0.117474Schwarzcriterion-1.803553Loglikelihood18.16341F-statistic797.0931Durbin-Watsonstat0.491763Prob(F-statistic)0.0000...

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