数据分析论文.doc

I 成成 绩绩 评评 定定 表表 学生姓名班级学号 专 业信息与计算 科学 课程设计题目汇率影响因素分 析 评 语 组长签字： 成绩 日期 20 年 月 日 II 课程设计任务书课程设计任务书 学 院理学院专 业信息与计算科学 学生姓名班级学号 课程设计题目汇率影响因素分析 实践教学要求与任务实践教学要求与任务: : 设计要求（技术参数）： 1、熟练掌握 SPSS 软件的操作方法； 2、根据所选题目及调研所得数据，运用数据分析知识，建立适当的数学模型； 3、运用 SPSS 软件，对模型进行求解，对结果进行分析并得出结论; 4、掌握利用数据分析理论知识解决实际问题的一般步骤。 设计任务： 1、查阅相关资料，确定影响汇率的各种因素，获得影响因素在不同年份的相关指标的数据； 2、利用数据分析的理论，建立汇率影响因素的数学模型； 2、利用 SPSS 软件求解,并给出正确的结论。 工作计划与进度安排工作计划与进度安排: : 第一天第二天 学习使用 SPSS 软件并选题 第三天第四天 查阅资料 第五天第六天 建立数学模型 第七天第九天 上机求解并完成论文 第十天 答辩 指导教师： 201 年 月 日 专业负责人： 201 年 月 日 学院教学副院长： 201 年 月 日 III 摘 要 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际 的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响， 这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用 的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币 汇率的变化，在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或 错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续 增长带来一系列不利影响。 另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影 响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预 测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有 重要的应用价值。spss 在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要 的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通 过运用 SPSS 分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了 解我国的汇率的情况。 关键词：spss;汇率;影响因素;回归 IV 目 录 1 问题分析.1 2 数据来源.1 3 数据定义.2 4 数据输入.2 5 变量的标准化处理.3 5.1 描述性分析选入变量及参数设置.3 5.2 描述性分析.4 5.3 描述性分析结果输出.5 6.1 描述性分析选入变量及参数设置.5 6.2 线性回归分析.7 7 进一步的分析和应用.17 总 结.22 参考文献.23 1 汇率影响因素分析 1 问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际 上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影 响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各种因素产 生作用的强度也会出现交替变化，所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国 货币汇率的变化。 在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅 会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一 系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产 生较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策 的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生产消费 等问题都有重要的应用价值。 2 数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究” （陈瑨，CENET 网刊，2005） 、 “汇率决 定模型与中国汇率总分析” （孙煜，复旦大学，2004）和“人民币汇 率的影响因素与走势分析” （徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002） ，其中 通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率 4 个指标的数据来自于（2001，中国统计出版社） ；2000 年的部分数据来自于国家统计局官方 网站。 2 3 数据定义 4 数据输入 3 5 变量的标准化处理 在初始的 12 个自变量里，变量的取值单位有比率、亿元和亿美元等，度量方式不统一，所 以有必要先对它们进行标准化处理。 描述性分析步骤如下： 5.1 描述性分析选入变量及参数设置 依次单击菜单“分析、描述统计、描述” ，打开“描述性”对话框，如图 11 所示。在对 话的左侧变量列表框中选择变量“通货膨胀率” 、 “一年期名义利率” 、 “美元利率” 、 “GDP- 亿元” 、 “净出口-亿美元” 、 “居民总储蓄-亿美元” 、 “居民消费-亿元” 、 “外商直接投资-亿美 元” 、 “实使外资-亿美元” 、 “外汇储备-亿美元”和“外债规模-亿美元” ，单击选中按钮，将 其选入到左侧的“变量”列表框。如图 12 所示 图 11 4 图 12 5.2 描述性分析 单击图 11 中的“选项”按钮，打开“描述：选项”对话框，如图 13 所示，依次选择 “均值” ；在“离散”选项组中选择“标准差” 、 “最小值”和“最大值” ；在“分布”选项 组中选择“峰度”和“偏度” ；在“显示顺序”选项中选择“变量列表” 。 图 3 5 5.3 描述性分析结果输出 设置完毕后，单击图 11 对话框中的确定按钮，执行描述性分析。 数据集1 表1 描述统计量描述统计量 N 极小值极大值均值标准差偏度峰度 统计量统计量统计量统计量统计量统计量标准误统计量标准误 通货膨胀率 16-3.021.77.4507.7284.456.564-.9101.091 一年期名义利率 164.611.38.3812.0844-.096.564-.8861.091 美元利率 16496.091.514.247.564-.4661.091 GDP（亿元） 164662.3 89404.0 38787.563 30656.5160.549.564-1.5131.091 净出口（亿美元） 16-14943684.74183.827.606.564-.5601.091 居民总储蓄（亿元） 163042.7 39620.8 17605.756 11856.7357.394.564-1.1871.091 居民消费（亿元） 164625.7 43000.3 19681.428 13774.9962.505.564 -1.4531.091 外商直接投资（亿 美元） 1633.30 1114.36416.4675363.32503.412.564-1.1131.091 实使外资（亿美元） 1619.56454.63215.1531186.66141.110.564-2.0601.091 外汇储备（亿美元） 1620.72735.97265.8450247.44543.662.564-1.0181.091 外债规模（亿美元） 16158.31518.3815.656468.7904.184.564-1.4061.091 有效的 N （列表状 态） 16 结果分析：表 1 为描述性统计量。通过观察每个变量的描述性统计信息，可以 了解这个变量的极值情况（极大值和极小值）、取值波动情况（标准差）以及 分布情况（峰度和偏度）。从各变量的取值范围来看，相差的数据级很大，所 以有必要进行标准化；从峰度、偏度的取值来看（都接近 0），各变量都没有 过分地偏离正态分布。 6 多元线性回归分析 本题中的自变量较多，并且它们之间可能存在着共线性问题，所以采用逐步回 归分析法 多元线性回归分析步骤如下: 6 6.1 描述性分析选入变量及参数设置 依次单击菜单“分析、回归、线性”命令，打开“线性回归”对话框如图 21 所示，在对话框的左侧变量列表框中选择变量“汇率”，单击选择按钮，将其 选入“因变量”列表框；按下 ctrl 键，同时选中变量“通货膨胀率”、“一年 期名义利率”、“美元利率”、“GDP-亿元”、“净出口-亿美元”、“居民 总储蓄-亿元”、“居民消费-亿元”、“外商直接投资-亿美元”、“实使外资- 亿美元”、“外汇储备-亿美元”和“外债规模-亿美元”，单击选择按钮，将 其选入到右侧的自变量列表框，如图 2.2 所示 图 21 7 图 22 6.2 线性回归分析线性回归分析 在本题中向前逐步法只能在最终模型只保留一个变量，向后逐步法只能在最终 模型保留多个变量，可见向后逐步回归法更能充分利用本题中的数据。 单击图 2.1 中的统计量安缪，打开线性回归：统计量的对话框如图 2.3 所示， 在该对话框中， “回归系数”选项组中选择估计；在残差选项组中选择 “Durbin-Watson” ；其它复选框中的选择“模型拟合度”和“共线性诊断”再 单击图 2.1 中绘制按钮，打开线性回归图 对话框如图 2.4 所示在左侧变量列表 框中选中变量“*ADJPRED” ，单击选择按钮，将其选入到“Y”列表框，用同样 的办法，将变量“DEPENDENT”选入到“X”列表框；“标准化残差图”选项组 选择“正态概率图” 。单击图 2.1 中的保存按钮，打开线性分析保存对话框，如 图 2.5 所示。在预测值选项组中选择“未标准化” ，在残差选项组中选择“未标 准化” 、 “标准化”和“学生化” ；再单击图 2.1 选项按钮，打开线性回归：选项 对话框如图 2.6 所示。在默认状态下，回归分析模式包含“在等式中包含常量” 选项，若不选此项，则回归模型经过原点。回归方程是否包含常数项，对某些 回归结果的解释将不一样。 “缺失值”选项组中给出处理缺失值的方式，主要有 8 “按列表排除个案” 、 “按对排除个案”和“使用均值替换”3 种。设置完毕后， 单击图 2.1 的确定按钮，执行多元回归分析。 多元回归分析结果： 数据集： 数据集1 输入移去的变量输入移去的变量b b 模型输入的变量移去的变量方法 1 外债规模（亿美 元）, 一年期名 义利率, 美元利 率, 外汇储备 （亿美元）, 通 货膨胀率, 居民 总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元） , GDP（亿元）, 外商直接投资 （亿美元）, 实 使外资（亿美元） , 居民消费（亿 元）a .输入 2.通货膨胀率 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 3.居民消费（亿元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 4.实使外资（亿美 元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 5.净出口（亿美元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 6.外汇储备（亿美 元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 a. 已输入所有请求的变量。 9 输入移去的变量输入移去的变量b b 模型输入的变量移去的变量方法 1 外债规模（亿美 元）, 一年期名 义利率, 美元利 率, 外汇储备 （亿美元）, 通 货膨胀率, 居民 总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元） , GDP（亿元）, 外商直接投资 （亿美元）, 实 使外资（亿美元） , 居民消费（亿 元）a .输入 2.通货膨胀率 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 3.居民消费（亿元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 4.实使外资（亿美 元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 5.净出口（亿美元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 6.外汇储备（亿美 元） 向后（准则: F- to-remove = .100 的概率）。 a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 汇率 10 模型摘要： 模型汇总模型汇总g g 模型 R R 方调整 R 方标准 估计的误差 Durbin-Watson 1.999a.999.995.15333 2.999b.999.996.13718 3.999c.999.997.12801 4.999d.998.997.12510 5.999e.998.996.13390 6.999f.998.996.135972.943 a. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储 备（亿美元）, 通货膨胀率, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元） , 外商直接投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）, 居民消费（亿元）。 b. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储 备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商直接 投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）, 居民消费（亿元）。 c. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储 备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商直接 投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）。 d. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储 备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商直接 投资（亿美元）。 e. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储 备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）。 f. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 居民总 储蓄（亿元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）。 g. 因变量: 汇率 结果分析：从表中可以看出，模型摘要给出了逐步回归的各模型的拟合情况， 最终模型的 R 值、R 方直和调整 R 方值都达到 0.99 以上，即模型几乎解释了总 变异的全部，说明模型的整体拟合效果非常好。 方差分析表 11 AnovaAnovag g 模型平方和 df 均方 FSig. 回归 71.881116.535277.953.000a 残差 .0944.024 1 总计 71.97515 回归 71.881107.188381.967.000b 残差 .0945.019 2 总计 71.97515 回归 71.87697.986487.379.000c 残差 .0986.016 3 总计 71.97515 回归 71.86588.983573.982.000d 残差 .1107.016 4 总计 71.97515 回归 71.831710.262572.309.000e 残差 .1438.018 5 总计 71.97515 回归 71.808611.968647.355.000f 残差 .1669.018 6 总计 71.97515 a. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇 储备（亿美元）, 通货膨胀率, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）, 居民消费（亿元） 。 b. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇 储备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商 直接投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）, 居民消费（亿元）。 c. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇 储备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商 直接投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）。 d. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇 储备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商 直接投资（亿美元）。 e. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇 储备（亿美元）, 居民总储蓄（亿元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）。 12 f. 预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 居民 总储蓄（亿元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）。 g. 因变量: 汇率 结果分析：从表中可以看出，6 个模型回归的均方分别为 6.535、7.188、7.896、8.983、10.262、11.968；剩余的均方分别为 0.024、0.019、0.016、0.016、0.018、0.018；F 检验统计量的观测值分别为 277.953、381.967、487.379、573.982、572.309、647.355，相应的概率 p 值 均为 0.000，小于 0.05，可以认为因变量“汇率”和自变量通货膨胀率、一年 期名义利率、美元利率、GDP-亿元、净出口-亿美元、居民总储蓄-亿元、居民 消费-亿元、外商直接投资-亿美元、实使外资-亿美元、外汇储备-亿美元、外 债规模-亿美元存在线性关系。 模型的参数估计： 系数系数a a 非标准化系数标准系数共线性统计量 模型 B 标准 误 差试用版 tSig. 容差 VIF (常量) 4.410.6137.198.002 通货膨胀率 .000.020-.003-.048.964.06814.747 一年期名义利率 -.111.066-.106-1.694.165.08411.957 美元利率 -.190.063-.131-3.018.039.1735.772 GDP（亿元） -4.010E-5.000-.561-6.937.002.05020.039 净出口（亿美元） -.001.001-.107-1.053.352.03231.567 居民总储蓄（亿元） .000.000.7028.646.001.05020.201 居民消费（亿元） -1.846E-5.000-.116-.426.692.004227.661 外商直接投资（亿美元） -.002.001-.322-2.803.049.02540.322 实使外资（亿美元） .001.002.107.657.547.01281.881 外汇储备（亿美元） .001.000.0581.405.233.1955.129 1 外债规模（亿美元） .005.0011.0274.676.009.007147.627 (常量) 4.430.40211.017.000 一年期名义利率 -.114.039-.108-2.905.034.1895.297 2 美元利率 -.191.053-.132-3.609.015.1965.098 13 GDP（亿元） -3.999E-5.000-.560-8.416.000.05916.916 净出口（亿美元） -.001.001-.105-1.282.256.03925.588 居民总储蓄（亿元） .000.000.7029.667.000.05020.194 居民消费（亿元） -1.809E-5.000-.114-.474.656.005220.487 外商直接投资（亿美元） -.002.001-.320-3.257.023.02736.947 实使外资（亿美元） .001.001.103.886.416.02051.266 外汇储备（亿美元） .001.000.0571.581.175.2005.004 外债规模（亿美元） .005.0011.0255.279.003.007144.233 (常量) 4.440.37511.847.000 一年期名义利率 -.105.032-.100-3.251.017.2414.146 美元利率 -.193.049-.133-3.937.008.1985.049 GDP（亿元） -4.128E-5.000-.578-11.326.000.08811.426 净出口（亿美元） .000.001-.076-1.495.185.08811.313 居民总储蓄（亿元） .000.000.68312.235.000.07313.684 外商直接投资（亿美元） -.002.000-.289-4.245.005.04920.353 实使外资（亿美元） .001.001.065.828.439.03726.923 外汇储备（亿美元） .000.000.0501.642.152.2503.994 3 外债规模（亿美元） .004.000.94610.432.000.02836.088 (常量) 4.398.36312.118.000 一年期名义利率 -.116.029-.110-4.025.005.2903.452 美元利率 -.184.047-.127-3.939.006.2104.770 GDP（亿元） -4.191E-5.000-.587-12.038.000.09210.918 净出口（亿美元） .000.001-.073-1.471.185.08911.251 居民总储蓄（亿元） .000.000.70414.484.000.09210.860 外商直接投资（亿美元） -.002.000-.269-4.321.003.05617.833 外汇储备（亿美元） .000.000.0421.500.177.2733.666 4 外债规模（亿美元） .005.000.98713.406.000.04024.942 (常量) 4.334.38611.238.000 一年期名义利率 -.112.031-.107-3.655.006.2923.426 美元利率 -.157.046-.109-3.414.009.2464.071 GDP（亿元） -4.134E-5.000-.579-11.163.000.09310.781 居民总储蓄（亿元） .000.000.66814.901.000.1248.056 5 外商直接投资（亿美元） -.001.000-.207-4.227.003.1049.617 14 外汇储备（亿美元） .000.000.0331.131.291.2863.495 外债规模（亿美元） .004.000.92514.383.000.06016.587 (常量) 4.192.37011.321.000 一年期名义利率 -.112.031-.107-3.591.006.2923.426 美元利率 -.143.045-.099-3.180.011.2653.779 GDP（亿元） -4.253E-5.000-.595-11.804.000.1019.901 居民总储蓄（亿元） .000.000.67314.872.000.1267.968 外商直接投资（亿美元） -.001.000-.200-4.055.003.1069.467 6 外债规模（亿美元） .004.000.96317.315.000.08312.033 a. 因变量: 汇率 结果分析：该表包含了进入模型的变量，主要描述模型的参数估计值（未标准 化和标准化的），以及每个变量的系数估计值的显著性检验和共线性检验。结 果模型中的所有变量系数的t检验Sig值都接近或小于0.01，说明这些系数都显著 地不为0，即这些变量对最终模型的贡献都是显著地。最后一列的共线性统计量， 外汇储备的VIF值较大（大于10），故认为它与其他变量间存在共线性问题。 已排除的变量： 已排除的变量已排除的变量f f 共线性统计量 模型 Beta IntSig. 偏相关容差 VIF 最小容差 2 通货膨胀率 -.003a-.048.964-.024.06814.747.004 通货膨胀率 .002b.031.977.014.07014.282.0213 居民消费（亿元） -.114b-.474.656-.207.005220.487.005 通货膨胀率 .025c.556.598.221.1248.044.034 居民消费（亿元） .033c.193.854.078.009115.792.008 4 实使外资（亿美元） .065c.828.439.320.03726.923.028 通货膨胀率 .041d.955.371.339.1397.213.056 居民消费（亿元） .133d.988.356.350.01473.035.014 实使外资（亿美元） .056d.663.528.243.03726.776.034 5 净出口（亿美元） -.073d-1.471.185-.486.08911.251.040 通货膨胀率 .030e.689.510.237.1446.939.079 居民消费（亿元） .135e.980.356.328.01473.031.014 实使外资（亿美元） .027e.324.754.114.04024.709.040 净出口（亿美元） -.057e-1.093.306-.361.09310.728.044 6 外汇储备（亿美元） .033e1.131.291.371.2863.495.060 15 a. 模型中的预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储备（亿美元）, 居民总储蓄 （亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）, 居民消费（亿元）。 b. 模型中的预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储备（亿美元）, 居民总储蓄 （亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）, 实使外资（亿美元）。 c. 模型中的预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储备（亿美元）, 居民总储蓄 （亿元）, 净出口（亿美元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）。 d. 模型中的预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 外汇储备（亿美元）, 居民总储蓄 （亿元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）。 e. 模型中的预测变量: (常量), 外债规模（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, 居民总储蓄（亿元）, GDP（亿元）, 外商直接投资（亿美元）。 f. 因变量: 汇率 结果分析：该表给出的所有未进入模型的变量检验信息，有t检验的Sig值都大 于0.1可以看出，这些变量对模型的贡献都不显著，所以它们都不包含在模型里。 残差统计量： 残差统计量残差统计量a a 极小值极大值均值标准 偏差 N 预测值 2.87118.57506.08502.1879716 标准 预测值 -1.4691.138.0001.00016 预测值的标准误差 .056.130.088.02016 调整的预测值 2.79348.57796.06252.1532916 残差 -.18897.21840.00000.1053216 标准 残差 -1.3901.606.000.77516 Student 化 残差 -1.7452.217.0421.03716 已删除的残差 -.29794.41589.02247.2134216 Student 化 已删除的残差 -2.0233.101.0751.21316 Mahal。 距离 1.61212.7605.6252.98016 Cook 的距离 .0011.149.190.30716 居中杠杆值 .107.851.375.19916 a. 因变量: 汇率 结果分析：残差统计量是对残差的诊断和分析，给出了预测值、标准预测值、 残差和标准残差等的最小值、最大值、均值和标准偏差等统计量。 回归标准化残差的标准P-P图： 16 结果分析：该图给出了观察值的残差分布与假设的正态分布比较，如果标准化 残差呈正态分布，则标准化的残差散点应分布在直线上或靠近直线。从下面的 散点图可以看出，所有残差点都分布在对角线附近，说明残差的正态性假设基 本成立。 散点图: 17 结果分析：该图显示的是因变量与回归标准化预测值的散点图，其中变量 “DEPENDENT”为X轴变量，变量“*ADJPRED”为Y轴变量。所有散点都分 布在对角线附近，说明预测值和观测值非常接近，预测效果不错。 7 进一步的分析和应用 在最终模型中的自变量 外汇储备-亿美元（标准化）共线性诊断VIF统计量较 大，所以先把这个变量踢出后重新建立第二个多元线性回归模型，在对结果分 析后又剔除新的改进建议，最终得到第三个比较的结果模型。 在下图所示对话框的自变量列表框中只保留一年期名义利率、美元利率、GDP- 亿元、居民总储蓄-亿元和外商直接投资-亿美元5个变量 其它设置不变，单击确定按钮，执行多元线性回归分析 模型摘要： 模型汇总模型汇总 模型 R R 方调整 R 方标准 估计的误差 1.960a.921.881.75561 18 模型汇总模型汇总 模型 R R 方调整 R 方标准 估计的误差 1.960a.921.881.75561 a. 预测变量: (常量), 外商直接投资（亿美元）, 一年期名义利 率, 美元利率, GDP（亿元）, 居民总储蓄（亿元）。 结果分析：从表中可以看出模型1的R值大于90%，R方值大于85%，说明模型的 整体拟合效果很好。 方差分析表： AnovaAnovab b 模型平方和 df 均方 FSig. 回归 66.265513.25323.212.000a 残差 5.70910.571 1 总计 71.97515 a. 预测变量: (常量), 外商直接投资（亿美元）, 一年期名义利率, 美元利率, GDP（亿元）, 居民总储蓄（亿元）。 b. 因变量: 汇率 结果分析：从表中可以看出，模型线性关系成立的F检验显著性值Sig为0.000， 小于0.01，说明模型整体的拟合优度不错 模型的参数估计 系数系数a a 非标准化系数标准系数共线性统计量 模型 B 标准 误差试用版 tSig. 容差 VIF (常量) 7.0951.8343.868.003 一年期名义利率 -.187.172-.178-1.088.302.2983.360 美元利率 -.340.243-.235-1.402.191.2833.540 GDP（亿元） -1.214E-6.000-.017-.081.937.1805.559 居民总储蓄（亿元） .000.000.9564.081.002.1446.923 1 外商直接投资（亿美元） -.001.002-.174-.637.538.1069.459 a. 因变量: 汇率 结果分析：从表中看出，VIF值均小于10，说明共线性也有所消除 19 多元线性回归模型的进一步改进在上一个分析当中最终模型包含如下自变量一 年期名义利率、美元利率、GDP-亿元、居民总储蓄-亿元、外商直接投资-亿美 元和外汇储备-亿美元。其中外商直接投资-亿美元的VIF统计量较大，且他和 GDP-亿元密切相关，考虑到GDP-亿元包含的内容更全面，所以再从模型中剔 除直接投资再次建模。剔除了外商直接投资-亿美元的模型结果显示，只有美元 利率和t检验Sig值太大，且外汇储备-亿美元的VIF统计量仍然很大，考虑到美元 利