计量经济学实验报告

时间：2024.3.31

计量经济学回归结果分析报告

本文主要用Eviews软件分析国内生产总值（gdp）与第一产业（dy）、第二产业（de）、第三产业（ds）、人均国内生产总值（rj）、工业（gy）及建筑业（jzy）之间的线性关系。

一、原始数据

原始数据来源于20xx年国家统计局统计年鉴中19xx年到20xx年的各指标数

据。

2-1 国内生产总值

第二产业

工业

人均国内生产总值 (元) 381 419 463 492 528 583 695 858 963

本表按当年价格计算。单位：亿元年国民国内生份产 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

总收入

建筑业 138.2 143.8 195.5

第三产业

总第一值产业

1027.

5 1270.

2 1371.

6 1559.

5 1777.

4 1978.

4 2316.

1 2564.

4 2788.

3645.2 3645.2 4062.6 4062.6 4545.6 4545.6

4889.5 4891.6 5330.5 5323.4 5985.6 5962.7 7243.8 7208.1 9040.7 9016.0

10274.10275.

4 2

1745.2 1607.0 1913.5 1769.7 2192.0 1996.5

2255.5 2048.4 2383.0 2162.3 2646.2 2375.6 3105.7 2789.0 3866.6 3448.7

4492.7 3967.0

872.5 878.9 982.0

207.1 1076.6 220.7

1163.0

270.6 1338.1 316.7 1786.3 417.9 2585.0 525.7 2993.8

1987 1988 1989 1990 12050.

6 15036.

8 17000.

9 18718.

12058.

6 15042.

8 16992.

3 18667.

3233.5251.6

3865.6587.2

4265.7278.0

5062.7717.4

0 4585.8 5777.2 6484.0 6858.0

665.8 3574.0 810.0 4590.3 794.0 5448.4 859.4 5888.4

1112 1366 1519 1644 19921826.

1 2 19926937.

2 3 19935260.

3 0 19948108.

4 5 19959810.

5 5 19970142.

6 5 19978060.

7 9 19983024.

8 3 19988479.

9 2 20098000.

0 5 200108061 8.2 200119092 5.7 200134973 7.0 200159454 3.6 200183615 7.4 200215906 4.4 21781.

5342.5 2

26923.

5866.5 6 35333.

6963.9 8 48197.

9572.9 7 60793.

121357 .8 71176.

140156 .4 78973.

144410 .9 84402.

148173 .6 89677.

147701 .0 99214.

149446 .7 10965157815.2 .3 12033165372.7 .0 135xxxxxxxx.8 .7 159xxxxxxxx.3 .7 184xxxxxxxx.4 .0 21631240404.4 .0 9102.2

8087.1 11699.

10284.

5 5 16454.

14188.

4 0 22445.

19480.

4 7 28679.

24950.

5 6 33835.

29447.

0 6 37543.

32921.

0 4 39004.

34018.

2 4 41033.

35861.

6 5 45555.

40033.

9 6 49512.

43580.

3 6 53896.

47431.

8 3 62436.

54945.

3 5 73904.

65210.

3 0 87598.

77230.

1 8 91310.

1015.

7337.1 1 1415.

9357.4 0 2266.

11915.

5 7 2964.

16179.

7 8 3728.

19978.

8 5

4387.

23326.

4 2 4621.

26988.

6 1 4985.

30580.

8 5 5172.

33873.

1 4 5522.

38714.

3 0

5931.

44361.

7 6 6465.

49898.

5 9 7490.

56004.

8 7 8694.

64561.

3 3 10367

74919.

.3 3

12408

88554.

1893 2311 2998 4044 5046 5846 6420 6796 7159 7858 8622 9398 10542 12336 14185 16500

103719

2007 2008 2009 2010 2011 266422.0 316030.3 340320.0 399759.5 472115.0 265810.3 314045.4 340902.8 401512.8 472881.6 28627

.0 33702

.0 35226

.0 40533

.6 47486

.2 125831

.4 149003

.4 157638

.8 187383

220412

.8 110534.9 130260.2 135239.9 160722.2 188470.2 152xxxxxxxx

.5 .9 1874313134

.2 0.0 2239814803

.8 8.0 2666117359

.0 6.0 3194220498

.7 2.5

20169 23708 25608 30015

35181

注：1.19xx年以后国民总收入(原称国民生产总值)与国内生产总值的差额为国外净要素收入。 2.20xx年为初步核实数据。

二、线性关系分析

对国内生产总值（gdp）与第一产业（dy）、第二产业（de）、第三产业（ds）、

人均国内生产总值（rj）、工业（gy）及建筑业（jzy）两两关系做散点图，初步观察两两关系线性程度。

计量经济学实验报告

gdp）与第一产业（dy）、第二产业（de）、第三产业（ds）、人均国内生产总值（rj）、工业（gy）及建筑业（jzy）的两两关系都成比较明显的线性关系。

三、两两因果关系检验

??Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/06/13 Time: 23:16 Sample: 1978 2011 Lags: 2

Null Hypothesis:

Obs 32

F-Statistic 2.22198 5.06890

Prob. 0.1278 0.0135

DY does not Granger Cause GDP GDP does not Granger Cause DY

??Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/06/13 Time: 23:17 Sample: 1978 2011 Lags: 2

Null Hypothesis:

Obs 32

F-Statistic 0.13674 0.72231

Prob. 0.8728 0.4948

SER01 does not Granger Cause GDP GDP does not Granger Cause SER01

??Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/06/13 Time: 23:17 Sample: 1978 2011 Lags: 2

Null Hypothesis:

Obs 32

F-Statistic 1.66457 0.22538

Prob. 0.2081 0.7997

DS does not Granger Cause GDP GDP does not Granger Cause DS

??Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/06/13 Time: 23:17 Sample: 1978 2011 Lags: 2

Null Hypothesis:

Obs 32

F-Statistic 0.64216 1.19926

Prob. 0.5340 0.3170

GY does not Granger Cause GDP GDP does not Granger Cause GY

??Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/06/13 Time: 23:18 Sample: 1978 2011 Lags: 2

Null Hypothesis:

Obs 32

F-Statistic 1.76785 0.51744

Prob. 0.1899 0.6018

JZY does not Granger Cause GDP GDP does not Granger Cause JZY

??Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/06/13 Time: 23:18 Sample: 1978 2011 Lags: 2

Null Hypothesis:

Obs 32

F-Statistic 3.86265

Prob. 0.0335

RJ does not Granger Cause GDP

GDP does not Granger Cause RJ 4.30495

0.0238

从以上因果关系检验可以看出，dy是gdp的因；de不是gdp的因；ds是gdp的因；不拒绝gy是gdp的因；jzy是gdp的因；rj是gdp的因。

四、方程估计

Estimation Command:

========================= LS GDP DY DE DS GY JZY RJ

Estimation Equation:

=========================

GDP = C(1)*DY + C(2)*SER01 + C(3)*DS + C(4)*GY + C(5)*JZY + C(6)*RJ

Substituted Coefficients: =========================

GDP = 1.0000217488*DY + 0.534872990318*SER01 + 1.00001422644*DS + 0.465131579548*GY + 0.465118223222*JZY - 0.000127460781932*RJ

Estimation Command:

========================= LS GDP DY DS GY JZY RJ

Estimation Equation:

=========================

GDP = C(1)*DY + C(2)*DS + C(3)*GY + C(4)*JZY + C(5)*RJ

Substituted Coefficients: =========================

GDP = 1.00001312447*DY + 1.00001074472*DS + 0.99999925699*GY + 0.999985516649*JZY - 6.23570668064e-05*RJ

五、多元线性回归分析

??Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 11/06/13 Time: 22:28 Sample: 1978 2011 Included observations: 34

Coefficien

Std. Error

t-Statistic

Prob.

1.00002174880404

0.53487299031751

SER01

1.00001422643701

0.46513157954785

26 0.46511822322238

JZY

-0.00012746078193

16575 0.99999999999993

R-squared

87 Mean dependent var

0.99999999999992

Adjusted R-squared

78 S.D. dependent var

0.03363467419225

S.E. of regression

155 Akaike info criterion 0.03167615662452

Sum squared resid

955 Schwarz criterion 70.3914664366339

Log likelihood

7 Hannan-Quinn criter.

2.49262874940735

Durbin-Watson stat

??Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 11/07/13 Time: 17:01 Sample: 1978 2011

0.173xxxxxxxx57074 0.000127170012932923

-1.00228645

8828053 2.679414641503644

0.173xxxxxxxx59382

2.679489660989856

0.173xxxxxxxx1815 9.146xxxxxxxx5292e-0

109327.7422806412 3.081219330097514

1.893728633415722e-0

52807.02478476557

1.582446492756379e-113 0.00459033280652

9332 2.239989772638359e-122 0.01220766580898

526 0.01220983269048

712 0.32478890553989

101654.697058823

125124.250192640

-3.78773331980199

-3.51837558016385

-3.69587461642697

Included observations: 34

DY DS GY JZY RJ

R-squared

Coefficien

1.000013 1.000011 0.999999 0.999986 -6.24E-05

Std. Error

2.13E-05 1.03E-05 1.10E-05 1.25E-05 0.000143

t-Statistic

46982.45 96943.70 91172.55 79709.91 -0.437553

Prob.

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.6650

101654.7 125124.3 -3.555654 -3.331189 -3.479105

1.000000 Mean dependent var 1.000000 S.D. dependent var 0.038224 Akaike info criterion 0.042371 Schwarz criterion 65.44612 Hannan-Quinn criter. 2.254318

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

结合三、四、五，最后得到回归方程

GDP = 1.000*DY + 1.000*DS + 1.000*GY + 1.000*JZY - 6.23570668064e-05*RJ

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