产业结构与我国经济增长的关系-计量经济学.doc
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1、计量经济学论文产业结构与我国经济增长的关系摘要:经济发展是以经济增长为前提的,而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系.本文采用1997年至2013年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用最小二乘法,研究三大产业增长对我国经济增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进我国经济可持续发展的重要性.关键词:经济增长国内生产总值三大产业,最小二乘法参数估计 异方差检验 LM法一、模型设定与数据说明一、模型设定通过对数据观察,根据搜集的1996年至2012年的统计数据,建立模型.其模型表达式为:Yt=+1X1+2X2+3X3+i 其中:Y表示国内生产总值的年增长率,X1、X2、X
2、3分别表示第一、二、三产业的年增长率,表示在不变情况下,经济固有增长率.可近似认为,表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和,而i分别表示各产业部门在经济增长中的权数;iXi则表示各产业部门对经济增长的贡献.i表示随机误差项.二、数据说明:年份GDP增长率第一产业增长率第二产业增长率第三产业增长率199610.000005.10000012.110009.43000019979.3000003.50000010.4800010.7200019987.8000003.5000008.9100008.37000019997.6000002.8000008.1400009.33000020
3、008.4000002.4000009.4300009.75000020018.3000002.8000008.44000010.2600020029.1000002.9000009.83000010.44000200310.000002.50000012.670009.500000200410.100006.30000011.1100010.06000200511.300005.20000012.1000012.20000200612.700005.00000013.4000014.10000200714.200003.70000015.1000016.0000020089.6000005.
4、4000009.90000010.4000020099.2000004.2000009.9000009.600000201010.300004.30000012.200009.500000201110.500004.50000012.400009.400000201211.400005.30000012.200009.800000二、模型参数估计运用eviews软件,采用最小二乘法,对下表中的数据进行线性回归,对所建模型进行估计,估计结果见下图.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/19/16 Time: 20:37Sample:
5、 1997 2013Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.8967480.461553-1.9428920.0740X10.2263760.0651903.4725680.0041X20.5584660.05190610.759210.0000X30.3587390.0482817.4302250.0000R-squared0.978100Mean dependent var9.988235Adjusted R-squared0.973046S.D. dependent var1.71
6、5329S.E. of regression0.281618Akaike info criterion0.505797Sum squared resid1.031017Schwarz criterion0.701848Log likelihood-0.299278F-statistic193.5327Durbin-Watson stat0.733495Prob0.000000由表可得:Yt=-0.8967+0.2264X1+0.5584X2+0.3587X3三、模型的检验一、统计检验1、拟合优度检验 、样本决定系数R2的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R2的值越接近0,说
7、明回归直线对观测值的拟合程度越差.由图1参数估计结果可得,样本决定系数R2=0.9781000.8,可见其拟合优度不错. 、调整后的样本决定系数因解释变量为多元,使用调整的拟合优度,以消除解释变量对拟合优度的影响.调整后的R=0.9730460.8,所以,其拟合程度不错.2、方程显著性检验原假设与备择假设分别为H0: i=0 H1:i0 在H0成立的条件下,统计量F= /RSS/= 193.5327而在=0.05,n=16,k=3时,查表得F0.05=3.41239.1760,由此可知,应拒绝原假设,接受H1,认为回归方程显著成立.3、参数显著性检验H0: i=0 H1:i0在H0成立的条件下
8、,统计量Ti=/S当i=0时,T1=-3.472568 T2=10.75921 T3=7.430225在=0.05,n=17,k=3时,查表得T0.025=2.16,得TiT0.025=2.16,则拒绝原假设,接受备选假设,即认为i显著.二、计量经济学检验1、多重共线性检验、首先采用最小二乘法估计模型R=0.978100R=0.973046 F=193.5327 D.W=0.733495由于R较大接近于1,而且F=193.5327F0.05=3.41,故认为国民生产总值GDP的增长量与上述三个解释变量间总体线性关系显著.并且 X1 X2 X2 前参数估计值均通过t检验,故认为解释变量之间不存在
9、多重共线性关系.、检验简单相关系数由软件可得:X1X2X3X11.0000000.3832610.141146X20.3832611.0000000.637364X30.1411460.6373641.000000可清楚的发现各解释变量之间并不存在高度相关性.综上所述,可模型不存在多重共线性问题.2、异方差性检验、 图示检验法、 WHITE检验White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.508092Probability0.789606Obs*R-squared3.971737Probability0.680501Test Equation:Depen
10、dent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/19/16 Time: 18:27Sample: 1997 2013Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.3321042.0424070.1626040.8741X10.0778800.2931730.2656460.7959X12-0.0041570.034419-0.1207720.9063X2-0.3942870.596654-0.6608310.5237X220.0195880.
11、0278580.7031270.4980X30.2888590.4715610.6125580.5538X32-0.0145150.021190-0.6849920.5089R-squared0.233632Mean dependent var0.060648Adjusted R-squared-0.226189S.D. dependent var0.142666S.E. of regression0.157979Akaike info criterion-0.559811Sum squared resid0.249573Schwarz criterion-0.216723Log likeli
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