农民收入分析处理过程(多元回归分析步骤)

1、因变量y,自变量x1x4,平稳性检验，多重共线，协整，误差修正模型，各种检验（异方差，自相关）为减小异方差对回归效果的的影响，现对y x1 x2 x3 x4分别取对数为In y In x1 In x2 In x31nx4 ,对其进行统计分析。2.1 平稳性检验下表列出截距项的单位根检验：平稳性检验结果变量P值平稳性1n y0.9991否D 1n y0.0924否D2 In y0.0048是In x10.9986否D In x10.1057否r 2 , D In xi0.0411是1n x20.9986否D In x20.1008否D2 In x20.002是1n x30.1814否D In x

2、30.0612否_ 2D In x30.0043是1n x0.1402否D In x40.1008否D2 In x40.0064是经单位根检验，二阶差分后的变量不存在单位根，都是平稳序列，且同阶单整。2.2 逐步回归22222 .将因变重D ln y与D ln xD In x?、D In X3、D In X4进行回归拟合，估计结果如下:VariableCoeffiaentStd Errort-StatisticProb.C0.0017290.0011571.4939980.2095D2LNX10.4015810.017456230047100000D2LNX20.5138470.0233652

3、1991790 0000D2LNX30.0611570.0452871.3504460.2482D2LNX4-0.0052980.007671-0.6731540.5377R-squared0.996703Mean dependentvar0.006421Adjusted R-squared0.993407S.D. dependent var0037635S.E. of regression0.003056Akaike Info criterion-8443265Sum squared总专id374ET5Schwarz critenon-8333696Log likelihood4299469

4、Hannan-Quinn criter-8 679715Fatalistic302.3403DurNn-Watson stat3.249S49Prob(F-statistic)0.000033从估计结果中可以看出，有的变量没有通过检验，且拟合优度高达 0.996703,可能存在多重共线性。 22222将D lny分别与D ln为、D ln X2、D ln X3、D In X4进行回归，首先找出与因变量 拟合度最高自变量，的经过回归拟合可以得出7个变量的拟合优度，按降序排列如下表：拟合优度表变量 拟合优度D2 In X20.536198D2 In Xi0.509089D2 In X40.0275

5、49D2 In x30.00094拟合优度的大小也能在一定程度上表现出自变量与因变量的影响大小。D2 In y与D2ln X2的拟合优度最高，故D2ln y与D2ln X2作为基本方程。依次按拟合 优度降序排列进入模型，检验新进入的变量是否显著并且拟合优度是否提高。拟合优度排第22一的是变量D In %,所以将D In %进入基础模型。VariableCoefficientStd. Errort-StatisticPrODC00011370.00107710548810.33211D2LNX205130250.02173523.603740.0000D2LNX10,3987810.017387

6、22935540.0000R-squared0.994770Mean dependent var0 006421Adjusted R-squared0993026S D dependentvar0 037635S.E of regression0 0D3143Akaike info criterion-8.426110Sum squared resid5 g3日 05Schwarz criterion-8.360369Log likelihood40.91750Hannan-Quinn criter.-8.567980F-statistic5705632Durbin-Wats an stat2

7、.454614Pro EXF-statistic)0000000从运行结果我们可以看出，D2ln xi的估计量对应的 p =0小于0.05,对D2ln y有显著影2响，且拟合优度大大提图，所以 D lnxi符合回归模型。22 .再依次加入D Inx%、D lnx3,发现参数所对应的P值都大于0.05,没有显著影响。再在2_ 2 _22 _ 2 一D2lny、D Inx?、D ln xi的基础上分别加入D ln刈、D In x3,均不符合模型检验要求，故将 D2ln y =0.001137+0.513025 D2ln x2+0.398781 D2 lnxi 作为最终方程。2.3 协整检验由平稳性

8、检验我们可以得出D2 ln y、D2 ln xD2ln x2为同阶单整I (2),采用EG两步法检验二变量的协整关系，首先建立协整方程。自变量为D2lnx2、D21nxi，因变量为_ 2一_ _ 2D ln y ,利用 D ln y2 , 与 D ln x2、D2 ln x1进行普通最小一乘回归。VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProsC000113700010771 0548810.3321D2LNX205130250 021735236037400000D2LNX10.3987810.01738722.935540.0000R-square

9、d0.994770Mean dependent var0.006421Adjusted R-squared0993026S D dependentvar0.037635S.E of regression0003143Akaike Info criterion-8.426110Sum squared resid5.93E-05Schwarz criterion-8360369Log likelihood40.91750Hannan-Quinn criter.-8.567080F-statistic570.5632Durbin-Watson stat2.454614Prob (F-statisti

10、c)0000000所以协整方程为：D2ln y =0.001137+0.513025 D2ln x2+0.398781 D21nxi对上式残差项0进行单位根检验，ADF检验结果如下:表4-12 ADF检验结果表t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.3647340.0050Test critical values:1% level-2.9372165% level-2.00629210% level-1.598068检验形式为不存在时间趋势也不存在漂移项， ADF检验结果显示，在5%勺 显著水平下，残差et不存在单位根

11、，表明et是平稳的，进而得出D2lny与D2lnx>> D2lnx的协整关系是成立的，表明农村居民家庭人均家庭经营纯收入、农村居 民家庭人均工资性纯收入与农村居民家庭人均纯收入对数形式有长期的均衡关系，如果要进一步说明两者之间的协调性，需要在此基础上继续研究，通常可以进一步建立误差修正模型。2.4 误差修正模型（ECM）D2 ln y与D2ln X2、D2 ln为存在长期均衡关系：_2_2_2D ln y =0.001137+0.513025 D ln X2+0.398781 D ln x1利用Eviews进行最小二乘估计结果图：VariableCoefficientStd, Er

12、rort-StatisticProb.C0.0013920.0012651.4956400.2734D2LNX20.4748340.0513639.24474800115D2LNX10.4082200.0448089,09427600119ete-0.9385040.735967T 2751980.0330ET(*2)-0.6538270.576897-1 1333520.0374R-squared0.997970Mean dependent var00014B7Adjusted squared0.993911S.D dependentvar0040705S.E. of regression0

13、.003183Akaike info criterion-8406485Sum squared resid203E-05Sdiwarz criterion-8 525121Log iiKelihood34,70270Hannan-Quinn enter.-8.964Q14F-statistic245.3536Durbin- Watson stat1.895572Prob(F-statistic)0.004055误差修正模型为：_2, _2,_2. D ln y =0.001892+0.474834 D ln X2+0.408220 D ln x1 - 0.938504et- 0.653827e

14、c 农村居民家庭人均家庭经营纯收入、农村居民家庭人均工资性纯收入与农村居民 家庭人均纯收入存在长期的均衡关系，当短期的农村居民家庭人均家庭经营纯收 入、农村居民家庭人均工资性纯收入波动使农村居民家庭人均纯收入偏离长期均 衡时，误差修正项将以-1.5923的力度作反向调整，非均衡状态得以恢复至均衡 状态。2.4.1 F检验F检验的原假设和备择假设如下:H0 : Po =1 =111= Pn =0；Hi：Pi(i=0,1,|,n)不全为零。从图中可以看出F检3(F-statistic)对应的p值小于0.05,所以拒绝H0,所以我们得 出的估计方程存在显著的线性关系。2.4.2 t 检验t检验的原假

15、设和备择假设为：Ho： Pi =0;Hi : 口 ¥0。(t -statistic)对应的p值小于0.05,所以拒绝H。，所以我们得出的估计方程的各个变 量均有显著影响。2.4.3 异方差检验原假设和备择假设分别为：山：叼=0, i =1川,9 ；Hi 9,|,%中至少一个不为零。怀特检验的运行图如下：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic0.704321Prob. F(5,3)0.6593Obs*R-squared4859914Prob Chi-Square(&)0.0433Scaled explained SS08g8789ProD. Chi-Sqjare(5)0.9703给定显著性水平0.05, obs*R -squared对应的p =