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文档简介
11综合实例 投资额与国民生产总值和物价指数 建立投资额模型 研究某地区实际投资额与国民生产总值 GNP 及物价指数 PI 的关系 根据对未来GNP及PI的估计 预测未来投资额 以下是地区连续20年的统计数据 时间序列中同一变量的顺序观测值之间存在自相关 以时间为序的数据 称为时间序列 分析 许多经济数据在时间上有一定的滞后性 需要诊断并消除数据的自相关性 建立新的模型 若采用普通回归模型直接处理 将会出现不良后果 投资额与国民生产总值和物价指数 基本回归模型 投资额与GNP及物价指数间均有很强的线性关系 t 年份 yt 投资额 x1t GNP x2t 物价指数 0 1 2 回归系数 t 对t相互独立的零均值正态随机变量 基本回归模型的结果与分析 MATLAB统计工具箱 剩余标准差s 12 7164 没有考虑时间序列数据的滞后性影响 R2 0 9908 拟合度高 模型优点 模型缺点 可能忽视了随机误差存在自相关 如果存在自相关性 用此模型会有不良后果 自相关性的定性诊断 残差诊断法 模型残差 作残差et et 1散点图 大部分点落在第1 3象限 大部分点落在第2 4象限 自相关性直观判断 在MATLAB工作区中输出 et为随机误差 t的估计值 自回归性的定量诊断 自回归模型 自相关系数 0 1 2 回归系数 0 0 0 如何估计 如何消除自相关性 D W检验 ut 对t相互独立的零均值正态随机变量 D W统计量与D W检验 检验水平 样本容量 回归变量数目 检验临界值dL和dU 由DW值的大小确定自相关性 广义差分变换 以 0 1 2为回归系数的普通回归模型 原模型DW值 无自相关 有自相关 新模型 新模型 步骤 原模型 变换 不能确定 投资额新模型的建立 DWold dL 作变换 原模型残差et 样本容量n 20 回归变量数目k 3 0 05 临界值dL 1 10 dU 1 54 总体效果良好 剩余标准差snew 9 8277 sold 12 7164 投资额新模型的建立 新模型的自相关性检验 dU DWnew 4 dU 新模型残差et 样本容量n 19 回归变量数目k 3 0 05 临界值dL 1 08 dU 1 53 新模型 还原为原始变量 一阶自回归模型 一阶自回归模型残差et比基本回归模型要小 模型结果比较 基本回归模型 一阶自回归模型 投资额预测 对未来投资额yt作预测 需先估计出未来的国民生产总值x1t和物价指数x2t 设已知t 21时 x1t 3312 x2t 2 1938 一阶自回归模型 基本回归模型 t较小是由于yt 1 424 5过小所致 作业 财政收入预测问题 财政收入与国民收入 工业总产值 农业总产
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