计量经济实证分析

1、PAGE PAGE 56摘要：文章以计计量经济学的的知识为基础础，以我国19990-20007年财政收收入和国内生生产总值、名名义居民总消消费的实际数数据为依据，研究我国财政收入入和国内生产产总值、名义义居民总消费费是否具有极极强的相关关关系。同时，根据我国研究的财政收入和和国内生产总总值、名义居居民总消费之之间结论提出出了针对性的的建议。关键词:财政收收入 国内内生产总值 居民总消消费 计量量经济 建议20世纪90年年代以来，随着我国国国民经济的飞飞速发展，我国的GDPP总值大体呈呈增加的趋势势改革开放以以来，我国经济实现较快快增长，人均GDP由1978年的的190美元上上升到20007年的

2、23600美元，经济总量跃跃居世界第四四，财政收入逐逐年增加，消消费支出也在在增加，但近近年也一直在在强调扩大内内需，刺激消消费。因此，我我们进一步研研究这两者和和财政收入的的关系，进一一步增加财政政收入。一、理论综述GDP与FINNACIALL及其关系的的理论阐述（一）GDP和和FINACCIAL的一一般定义GDP：中文译译名为国内生生产总值（对对地方核算范范围来说，即即为地区生产产总值），是是反映一个国国家（地区）在在一定时期内内国民经济活活动最终成果果的总量指标标。是指一个个国家（地区区）辖区内所所有常住单位位在一定时期期内生产活动动所新创造的的价值，对于于各产业部门门来说，这部部分新创

3、造的的价值称为增增加值，从收收入分配的角角度来看，主主要包括劳动动者报酬、固固定资产折旧旧、生产税净净额和营业盈盈余。(FINACIIAL)财政政收入:指国国家财政参与与社会产品分分配所取得的的货币收入，是是整个国民收收入中属于国国家（政府）所所有的部分，是是实现国家职职能的财力保保证。财政收收入所包括的的内容几经变变化，目前主主要包括：各各项税收、行行政性收费收收入、罚没收收入、专项收收入、其他收收入以及国有有企业亏损补补贴，其中占占主体地位的的是税收收入入。（二）GDP和和FINACCIAL联系系1、从社会再生生产的角度来来看，GDPP做为国民经经济的最终成成果，经过初初次分配和一一系列复

4、杂的的再分配过程程之后形成最最终分配，大大致呈三部分分的流向，其其中一部分以以单位和个人人上缴工商税税收、所得税税、罚没收入入等形式上交交财政部门，形形成国家所得得（其主体部部分即财政收收入）；第二二部分是企事事业单位以净净利润、公益益金、提取的的折旧基金等等形式留成，主主要用于扩大大再生产，形形成单位所得得；第三部分分是以劳动报报酬、福利费费、各类津贴贴、利息等形形式向居民支支付，形成个个人所得。2、从宏观上观观察，国家财财政收入的主主要形式对应应国内生产总总值(GDPP)中的国家家收入，财政政收入是国家家收入的主体体部分。在国国民经济核算算中，一般将将扣除国家退退税和其他补补贴后的财政政收

5、入等同于于国内生产总总值中国家收收入，实际上上政府通过预预算而集中起起来的财政收收入就是归国国家使用的国国内生产总值值。而地方财财政收入与国国家财政收入入有所不同，它它是本地区创创造的国家收收入通过不同同时期不同的的分配方式在在国家和地区区之间分配后后，留给本地地区使用的财财政收入，是是国家财政收收入的一部分分。所以，从以上描描述可以看出出，财政收入入来源于国内内生产总值，是是国内生产总总值的一部分分，国内生产产总值规模越越大，为财政政收入增长提提供的财源就就越丰富，而而合理的财政政收入及其分分配使用对于于满足经济发发展需要，支支持政府职能能实现，保证证社会经济的的稳定发展进进而促进GDDP的

6、增长发发挥着重要作作用。居民最终消费与与财政收入及及其关系的理理论阐述（一）居民最终终消费的概念念居民消费支出（CONS）是指城乡居居民个人和家家庭用于生活活消费以及集集体用于个人人消费的全部部支出。包括括购买商品支支出以及享受受文化服务和和生活服务等等非商品支出出。对于农村村居民来说，还还包括用于生生活消费的自自给性产品支支出。集体用用于个人的消消费指集体向向个人提供的的物品和劳务务的支出；不不包括各种非非消费性的支支出。其形式式是通过居民民平均每人全全年消费支出出指标来综合合反映城乡居居民生活消费费水平。（二）CONNS和FINAACIAL的的联系积累和消费是国国民经济收入入分配的两条条道

7、路。而积累又可可以分为国家家积累企业积积累和个人积积累。其中国家积积累就是我们们说的财政，财政又分财财政收入和财财政支出，并通过财政政预算实现。财政收入是是积累的一个个方面，而财政支出出有些用来消消费(如社会会福利等)而而很大一部分分又用作积累累(如非生产产性基本建设设)。总体来说，积累和消费费是国民收入入的宏观概念念，而财政只是是其一个子集集合。人们的的消费对财政政收入的增加加有贡献作用用，同时有更更多的财政支支出。所以我我们扩大内需需，进一步增增加财政收入入。我们在这里以11990-22007年我我国财政收入入与国内生产产总值、最终终居民消费统统计资料， 利用EVIEEWS 软件采采用普通

8、最小小二乘法(OOSL) 进行回归，估计出财政政收入模型的的参数值。然然后利用EVVIEWS 软件的相关关功能对模型型的参数进行行相关检验。二、实证分析（一）变量说明明在我国国民经济济评价体系中中，GDP和财政政收入是两个个最核心的指指标。GDP与财政政收入之间存存在着源与流流、根与叶的的关系，源远远则流长，根根深则叶茂，经经济的全面、可可持续发展是是财政收入增增长的根本保保证，财政收收入的健康增增长又为国民民经济的协调调发展提供了了源动力。作为反映一一个国家和地地区综合经济济实力的重要要标志，这两两个指标之间间从理论上看看存在着必然然的逻辑联系系，但在实际际经济生活中中，从不同时时期和不同范

9、范围观察，又又往往存在着着明显的差异异。这两个指指标之间究竟竟存在哪些定定量关系，经经济发展与财财政收入之间间到底有哪些些相互影响因因素？这是各级政政府、经济管管理和研究部部门普遍关注注的问题。同同时如何扩大大内需也是重重中之重，由由经济理论分分析判断，国内生产总总值是影响财财政收入的主主要因素，我国财政收收入（y）与国内内生产总值（x）之间存在密密切的关系,财政收入随国国内生产总值值的增加而增增加。因此，在这里我我选用了19990-20007年这118年的FIINACIAAL、GDP、 CONSS数据作为研研究对象，为为了研究我国国财政收入与与国内生产总总值、最终居居民消费之间间的关系，鉴于

10、近年来财政政收入逐年增增多，因此我我来研究影响响财政收入的的主要因素，以以经验判断，GGDP和COONS对FIIINACIIAL有显著著性影响，接接下我们来做做具体分析。（二）多元线性性回归分析1、建立模型我们假设建立如如下多元回归归模型(FIINACIAAL=Y. GDP=XX1，CONS= X2) ：Yt =0 +1 X1 + 2 X2+ u表1给出了采用用Eiewss 软件对表表1中的数据据进行回归分分析的计算结结果。一般可写出如下下回归分析结结果：= -11500.202 + 0.3699820X1 - 0.4999984X2 t （-1.1244225） （9.00794733） （

11、-4.3220447） R2 = 0.9884443 2 = 0.9866902 F = 6641.44430 D.WW. = 0.6877305表1：1990020077年我国财政政收入、国内内生产总值和和最终消费支支出单位：亿元年份CONS(x22)FINACIAAL(y)GDP(x1)19909450.92937.119347.88199110730.663149.48822577.44199213000.113483.37727565.22199316412.114348.95536938.11199421844.225218.150217.44199528369.776242.263

12、216.99199633955.997407.99974163.66199736921.558651.14481658.55199839299.339875.95586531.66199941920.4411444.00891125200045854.6613395.22398749200149213.2216386.004108972.4200252571.3318903.664120350.3200356834.4421715.225136398.8200463833.5526396.447160280.4200571217.5531649.229188692.1200680476.993

13、8760.22221651.3200793602.9951321.778263093.8表2：我国财政政收入与国内内生产总值和和居民消费水水平的回归Dependeent Vaariablle: FIINACIAALMethod: Leasst SquuaresDate: 112/22/10 Time: 18:337Sample: 19900 20077Includeed obsservattions: 18VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-1150.22021022.9225-1.12444250.2785GDP0.36982

14、200.04073319.07947730.0000CONS-0.49999840.1156882-4.32200470.0006R-squarred0.9884443Meaan deppendennt varr15627.001Adjusteed R-ssquareed0.9869002S.DD. deppendennt varr13698.223S.E. off regrressioon1567.7228Akaaike iinfo ccriterrion17.703665Sum squuared residd368665779Schhwarz criteerion17.852005Log

15、likkelihoood-156.33329F-sstatisstic641.44330Durbin-Watsoon staat0.6873005Proob(F-sstatisstic)0.0000000图一19902007年年我国财政收收入、国内生生产总值和最最终消费支出出的线性图图二19902007年年我国财政收收入、国内生生产总值和最最终消费支出出的散点图2、模型检验经济意义检验模型估计结果说说明，在假定定其他变量不不变的情况下下，当年GDP每增长长1亿元，财政收收入增加0.3698220亿元；在假定其他他变量不变的的情况下，当当年消费每增增加1亿元，财政政收入减少00.4999984亿

16、元。统计检验（1）拟合优度度：由表2中数据可以以得到：R2 = 0.99884433，修正的2 = 0.9866902，这说明模型型的拟合优度度很好。表明明在199002007年期期间，财政收收入变化的998.84可由其他两个变量的变变化来解释。（2）F检验：针对显著性性水平5，在F分布表中查查出自由度为为k=2和n-k-1=15的临界界值F0.05(22,15)=3.68。由由表2中得到到F =8633.95988，由于F = 641.44430F0.05(22,15)=3.68，表明模型的的线性关系显显著成立，说说明“GDPP”、“CONSS”等变量联联合作用对FFINACIIAL有显著著

17、性影响。（3）t检验：针对显著性性水平5，查t分布表的自自由度n-kk-1=15临界值值t0.0255(15)=2.1311。由表2中数据得t值分别为9.0794773、-4.3220447，其绝对值均均大于t0.0255(15)=2.1311。这说明，当当其他解释变变量不变的情情况下，解释释变量“GDDP”、“CONSS”分别对FINNACIALL都有显著性性影响。(三)多重共线线性(1) 检验简简单相关系GDP、CONNS的相关系系数表如图所所示：相关系数表CONSGDPCONS1.00000000.9908857GDP0.99088571.0000000由表中数据可知知GDP和CONS之

18、间间存在高度相相关性（2）找出最简简单的回归形形式分别做FINAACIAL 和CONSS、GDP之间的的回归：1、FINACCIAL和CCONS之间间的回归（表表3） = -73699.992 + 0.5400746X2t （-3.99313455） （14.040100） R2 = 0.9249227 2 = 0.9200234 F = 1197.12245 D.W. = 0.2295519 表3：Dependeent Vaariablle: FIINACIAALMethod: Leasst SquuaresDate: 112/22/10 Time: 19:442Sample: 19900

19、20077Includeed obsservattions: 18VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-7369.99921874.6774-3.93133450.0012CONS0.54074460.038511414.0401100.0000R-squarred0.9249227Meaan deppendennt varr15627.001Adjusteed R-ssquareed0.9202334S.DD. deppendennt varr13698.223S.E. off regrressioon3868.7665Akaa

20、ike iinfo ccriterrion19.463770Sum squuared residd2.39E+008Schhwarz criteerion19.562663Log likkelihoood-173.17733F-sstatisstic197.12445Durbin-Watsoon staat0.2295119Proob(F-sstatisstic)0.00000002、FINACCIAL和GDP之间的的回归(表44)=-4470.932+ 0.1955386X1t （-4.55631366） （24.506555） R2 = 0.9740550 2 = 0.9722428 F

21、= 6600.57712 D.W. = 0.3644519表4Dependeent Vaariablle: FIINACIAALMethod: Leasst SquuaresDate: 112/22/10 Time: 19:551Sample: 19900 20077Includeed obsservattions: 18VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-4470.9932979.79337-4.56311360.0003GDP0.19538860.007977324.5065550.0000R-squarred0.97405

22、50Meaan deppendennt varr15627.001Adjusteed R-ssquareed0.9724228S.DD. deppendennt varr13698.223S.E. off regrressioon2274.5660Akaaike iinfo ccriterrion18.401440Sum squuared residd827779888Schhwarz criteerion18.500333Log likkelihoood-163.61126F-sstatisstic600.57112Durbin-Watsoon staat0.3645119Proob(F-s

23、statisstic)0.0000000可见，财政收入入受国内生产产总值的影响响比较大，与与经验相符，因因此选(2)为初始的回回归模型，和和表1比较可可决系数。所以，经过类似似回归发现原原模型是最佳佳模型，不存存在多重共线线性。= -11500.202 + 0.3669820XX1 - 0.4999984X2 t （-1.1244225） （9.00794733） （-4.3220447） R2 = 0.9884443 2 = 0.9866902 F = 6641.44430 D.W. = 0.6877305(四)异方差检检验（1）利用G-Q检验1、表5 11990-11996年FINACCI

24、AL、GDP、CONS之间间的回归Dependeent Vaariablle: FIINACIAALMethod: Leasst SquuaresDate: 112/22/10 Time: 20:228Sample: 19900 19966Includeed obsservattions: 7VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.GDP0.02579930.03582270.71994420.5114CONS0.12241150.08114451.50858890.2059C1261.2338105.4111011.9649960.0

25、003R-squarred0.9974335Meaan deppendennt varr4683.8884Adjusteed R-ssquareed0.9961552S.DD. deppendennt varr1687.8776S.E. off regrressioon104.69883Akaaike iinfo ccriterrion12.437557Sum squuared residd43846.994Schhwarz criteerion12.414339Log likkelihoood-40.531150F-sstatisstic777.69119Durbin-Watsoon sta

26、at2.7278119Proob(F-sstatisstic)0.00000072、表6 22001-22007年FINACCIAL、GGDP、COONS之间的的回归Dependeent Vaariablle: FIINACIAALMethod: Leasst SquuaresDate: 112/22/10 Time: 20:226Sample: 20011 20077Includeed obsservattions: 7VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-54688.068167.7663-6.69555990.0026GDP

27、-0.51333270.1280332-4.00933750.0160CONS2.57328860.44999995.71842270.0046R-squarred0.9988660Meaan deppendennt varr29304.667Adjusteed R-ssquareed0.9982991S.DD. deppendennt varr12388.008S.E. off regrressioon512.18228Akaaike iinfo ccriterrion15.612777Sum squuared residd10493255.Schhwarz criteerion15.589

28、559Log likkelihoood-51.644469F-sstatisstic1753.0008Durbin-Watsoon staat1.8830222Proob(F-sstatisstic)0.0000001下面求F统计值值，由表5中的RSS11=438446.94，有有表6中得知RSSS2 =100493255，根据G-QQ检验，F统计量为F=RSS2/RSS2 =10499325/443846.94=233.93在显著性水平55%的水平下下，查F分布表得临临界值F0.05(4,4)=66.39 FF=23.933，所以拒绝绝原假设，表表明模型确实实存在异方差差。（2）怀特（wwh

29、ite）检验e2=-2224286.9-2199.75800X1+649.22459X2+0.0000353X12-0.0009984XX22+0.0022619X1*X2+ut （-0.00869755）(-0.33449399)( 0.44178833) (0.00292655) (-00.1045505)( 0.0388075)R2 = 0.2602331 2 =-0.0448006 F =0.8442555 D.W. = 1.2854225nR2 =188*0.2660231=4.68，该值小于5%显著性水平平，自由度为为5的的相应临临界值X20.05 (5)=11.007，因此，同同

30、意同方差的的检验，表明明不存在异方方差。表8 y与xx1、x2、x12、x22、x1*x2之间的回归归White HHeterooskedaasticiity Teest:F-statiistic0.8442555Proobabillity0.5439229Obs*R-ssquareed4.6841556Proobabillity0.4556228Test Eqquatioon:Dependeent Vaariablle: REESID22Method: Leasst SquuaresDate: 112/27/10 Time: 22:442Sample: 19900 20077Includee

31、d obsservattions: 18VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-2242866.925787533.-0.08699750.9321X1-219.75580637.09330-0.34499390.7361X120.00035530.01205570.02926650.9771X1*X20.00261190.06879960.03807750.9703X2649.245591553.65530.41788830.6834X22-0.00999840.0955333-0.10455050.9185R-squarred0

32、.2602331Meaan deppendennt varr20481433.Adjusteed R-ssquareed-0.0480006S.DD. deppendennt varr13917833.S.E. off regrressioon14247988.Akaaike iinfo ccriterrion31.438116Sum squuared residd2.44E+113Schhwarz criteerion31.734995Log likkelihoood-276.94434F-sstatisstic0.8442555Durbin-Watsoon staat1.2854225Pr

33、oob(F-sstatisstic)0.5439229去掉交叉项的辅辅助回归结果果为（表9）：e2 =-1598802.3-196.11185X1+591.88626X2+0.0000812X12-0.0006350XX22+ut （-0.00855277）(-1.44287344)( 1.66322200) (1.77283644) (-11.4539906)R2 = 0.2601442 2 =0.0332493 F =1.1427332 D.W. = 1.2802117从表9中得知：nR2 =18*0.2600231=44.68，该值小于5%显著性水平平，自由度为为4的的相应临临界值X20

34、.05 (4)=9.499，因此，同同意同方差的的检验，表明明不存在异方方差。所以，模型虽然然通过G-QQ检验，但经经过whitte检验，模模型不存在异异方差检验。表9 y与与x1、x2、x12、x22之间的回归归 White HHeterooskedaasticiity Teest:F-statiistic1.1427332Proobabillity0.3796336Obs*R-ssquareed4.6825447Proobabillity0.3214447Test Eqquatioon:Dependeent Vaariablle: REESID22Method: Leasst Squuar

35、esDate: 112/27/10 Time: 23:112Sample: 19900 20077Includeed obsservattions: 18VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-1598022.318684533.-0.08555270.9331X1-196.11185137.26774-1.42877340.1767X120.00081120.00047701.72836640.1076X2591.86226362.612211.63222200.1266X22-0.00633500.0043668-1.45399

36、060.1697R-squarred0.2601442Meaan deppendennt varr20481433.Adjusteed R-ssquareed0.0324993S.DD. deppendennt varr13917833.S.E. off regrressioon13689844.Akaaike iinfo ccriterrion31.327117Sum squuared residd2.44E+113Schhwarz criteerion31.574550Log likkelihoood-276.94445F-sstatisstic1.1427332Durbin-Watsoo

37、n staat1.2802117Proob(F-sstatisstic)0.3796336（五）序列相关关的检验= -11500.202 + 0.3699820X1 - 0.4999984X2 t （-1.1244225） （9.00794733） （-4.3220447） R2 = 0.9884443 2 = 0.9866902 F = 6641.44430 D.W. = 0.6877305表1Dependeent Vaariablle: FIINACIAALMethod: Leasst SquuaresDate: 112/22/10 Time: 18:337Sample: 19900 20

38、077Includeed obsservattions: 18VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-1150.22021022.9225-1.12444250.2785GDP0.36982200.04073319.07947730.0000CONS-0.49999840.1156882-4.32200470.0006R-squarred0.9884443Meaan deppendennt varr15627.001Adjusteed R-ssquareed0.9869002S.DD. deppendennt varr13698.2

39、23S.E. off regrressioon1567.7228Akaaike iinfo ccriterrion17.703665Sum squuared residd368665779Schhwarz criteerion17.852005Log likkelihoood-156.33329F-sstatisstic641.44330Durbin-Watsoon staat0.6873005Proob(F-sstatisstic)0.0000000该回归方程的可可决系数、回回归系数都显显著，对样本本量为18，两个解解释变量，55%的显著水水平下，查DDW统计表可可知，dl=1.05，du=

40、1.53，模型型中DW=00.69ddl，显然模模型中存在正正自相关。图三残差图图四y的线性图图在文章中，y、x1、x2都是时间序序列，而且他他们确实表现现出共同的变变动趋势。为为了排除时间间序列模型中中这种随时间间变动而具有有共同的变化化趋势的影响响，我们引入入时间趋势项项做回归（表表10）=1221.4463 +0.3311519X1-0.5996768XX2+48.511285T2 t （0.99502455） （8.7022231） （-5.6008968） (2.5255277)R2 = 0.9920660 2 = 0.9933279 F = 5583.04456 D.W. = 1.

41、2077976表 10 Dependeent Vaariablle: YMethod: Leasst SquuaresDate: 112/23/10 Time: 23:440Sample: 19900 20077Includeed obsservattions: 18VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C1221.46631285.41190.95024450.3581X10.33151190.03809968.70223310.0000X2-0.59677680.1063995-5.60899680.0001T248.512885

42、19.2109902.52527770.0243R-squarred0.9920660Meaan deppendennt varr15627.001Adjusteed R-ssquareed0.9903558S.DD. deppendennt varr13698.223S.E. off regrressioon1345.0774Akaaike iinfo ccriterrion17.439442Sum squuared residd253291222Schhwarz criteerion17.637228Log likkelihoood-152.95547F-sstatisstic583.04

43、556Durbin-Watsoon staat1.2079776Proob(F-sstatisstic)0.0000000对样本量为188,三个解释变变量，5%的显著水水平下，查DDW统计表可可知，dl=0.93，du=1.669，模型中中dlDW du =1.2，显然然模型不能确确定，因此我我们要继续进进行检验。序列相关的LMM检验，含11 阶滞后残残差项的辅助助回归为（表表11）：=-2500.227+0.1066683X1-0.0500233X2-51.888079TT2+1.5400198et-1 t （-1.6450669） (1.99330999) （-0.5334119） (-1

44、.9077880)( 2.44069411)R2 = 0.3082666 2 = 0.0955425 F = 11.4483341 D.W. = 1.1344075于是，LM=118*0.33082666=5.5448，该值大于显显著性水平为为5%、自由度度为1的X2分布的临界值值X20.05 (1)=33.84，由由此判断原模模型存在1阶阶序列相关性性。表 11Breuschh-Godffrey SSeriall Corrrelatiion LMM Testt:F-statiistic5.7933665Proobabillity0.0316771Obs*R-ssquareed5.548799

45、7Proobabillity0.0184993Test Eqquatioon:Dependeent Vaariablle: REESIDMethod: Leasst SquuaresDate: 112/26/10 Time: 18:110Presampple miissingg valuue laggged rresiduuals sset too zeroo.VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-2500.22271519.8332-1.64500690.1239X10.10668830.05518881.93309990.07

46、53X2-0.05022330.0941772-0.53344190.6027T2-51.88007927.194333-1.90777800.0788RESID(-1)1.54019980.63989982.40694410.0317R-squarred0.3082666Meaan deppendennt varr1.24E-112Adjusteed R-ssquareed0.0954225S.DD. deppendennt varr1220.6334S.E. off regrressioon1160.9335Akaaike iinfo ccriterrion17.181997Sum squ

47、uared residd175210003Schhwarz criteerion17.429330Log likkelihoood-149.63377F-sstatisstic1.4483441Durbin-Watsoon staat1.1340775Proob(F-sstatisstic)0.2736993含2阶的序列相相关性的辅助助回归（表12）：=-586.55442+0.0700032X1-0.1001787XX2-17.444683TT2+1.9388470et-1-1.3488194et-2t （-0.44086311） (1.4800371) （-1.22779111） (-0.

48、6778371)(3.5518836) (-2.6998396)R2 = 0.5694990 2 =0.3990111 F =3.1747888 D.WW. = 22.1813397于是，LM=118*0.55694900=10.226，该值大于显显著性水平为为5%、自由度为22的X2分布的临界界值.X20.05 (2)=55.99，由此判断原原模型存在22阶序列相关关性。表 12Breuschh-Godffrey SSeriall Corrrelatiion LMM Testt:F-statiistic7.9369771Proobabillity0.0063666Obs*R-ssquaree

49、d10.250883Proobabillity0.0059444Test Eqquatioon:Dependeent Vaariablle: REESIDMethod: Leasst SquuaresDate: 112/26/10 Time: 18:226Presampple miissingg valuue laggged rresiduuals sset too zeroo.VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-586.544421435.3990-0.40866310.6900X10.07003320.04730071.48

50、037710.1645X2-0.10177870.0796551-1.27799110.2254T2-17.44668325.718772-0.67833710.5104RESID(-1)1.93847700.54576663.55183360.0040RESID(-2)-1.34811940.4996228-2.69833960.0194R-squarred0.5694990Meaan deppendennt varr1.24E-112Adjusteed R-ssquareed0.3901111S.DD. deppendennt varr1220.6334S.E. off regrressi

51、oon953.25889Akaaike iinfo ccriterrion16.818885Sum squuared residd109044331Schhwarz criteerion17.115664Log likkelihoood-145.36697F-sstatisstic3.1747888Durbin-Watsoon staat2.1813997Proob(F-sstatisstic)0.0469114含3阶滞后残差差项的辅助回回归（表13）：=-494.22307+0.0799480X1-0.1225424XX2-17.669564TT2+1.7399758et-1-0.80754

52、40et-2-0.5703000et-3t （-0.33412922） (1.66318177) (-1.4899774) (-0.6836002)( 2.99477288)( -1.0442443)(-0.9200234)R2 = 0.6002664 2 =0.3882226 F =2.7530226 D.W. = 2.11391833于是，LM=118*0.66002644=10.88，该值大于于显著性水平平为5%、自由度度为2的X2分布的临界界值X20.05 (3)=77.81，由由此判断原模模型存在序列列相关性，但但et-3的参数数未通过5%的显著性检检验，表明不不存在3阶序列相关关性

53、。结合11、2阶滞后残差差项的辅助回回归情况，可可判断存在显显著的2阶序列相关关性。表 13Breuschh-Godffrey SSeriall Corrrelatiion LMM Testt:F-statiistic5.5060551Proobabillity0.0148003Obs*R-ssquareed10.804775Proobabillity0.0128330Test Eqquatioon:Dependeent Vaariablle: REESIDMethod: Leasst SquuaresDate: 112/26/10 Time: 18:338Presampple miissin

54、gg valuue laggged rresiduuals sset too zeroo.VariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-494.233071448.1118-0.34122920.7393X10.07948800.04870061.63181170.1310X2-0.12544240.0841779-1.48999740.1643T2-17.69556425.885886-0.68366020.5084RESID(-1)1.73975580.59020032.94772280.0133RESID(-2)-0.8075540

55、0.7733226-1.04422430.3188RESID(-3)-0.57033000.6197334-0.92022340.3772R-squarred0.6002664Meaan deppendennt varr1.24E-112Adjusteed R-ssquareed0.3822226S.DD. deppendennt varr1220.6334S.E. off regrressioon959.40116Akaaike iinfo ccriterrion16.855880Sum squuared residd101249665Schhwarz criteerion17.202005

56、Log likkelihoood-144.70022F-sstatisstic2.7530226Durbin-Watsoon staat2.1391883Proob(F-sstatisstic)0.06931182、运用广义差差分法进行自自相关的处理理在Eviewss 软件下，22阶广义差分分法的估计结结果是（表14）：=-329099.66+0.1633335X1+0.1866242X2+40.466179T22 +0.9339361AAR(1) t （-0.2247440） （1.00048566） （0.44098366）（0.2655897）（3.4557213）R2 =0.99946

57、655 2 = 0.9922887 F = 5559.35533 D.W. = 0.9657557 在式中AR（11）前的参数值值即为随机干干扰项的1阶序列相关关性系数。在在5%的显著性性水平下，00.78=dlDWW du=1.90，无法判判断经广义差差分法变换后后的模型是否否已不存在序序列相关，且且LM检验为LM= nR2=6.5996701大大于显著性水水平为5%、自由度度为1的X2分布的临界界值X20.05 (1)=3.84，并表表明还存在序序列相关性。表 14Dependeent Vaariablle: YMethod: Leasst SquuaresDate: 112/23/10

58、Time: 23:443Sample (adjuusted): 19991 20007Includeed obsservattions: 17 aafter adjusstmenttsConverggence achieeved aafter 36 itteratiionsVariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb.C-32909.66146434.2-0.22477400.8260X10.16333350.16254461.00485560.3348X20.18624420.45442290.40983360.6891T240.46177

59、9152.171110.26589970.7948AR(1)0.93936610.27171103.45721130.0047R-squarred0.9946665Meaan deppendennt varr16373.448Adjusteed R-ssquareed0.9928887S.DD. deppendennt varr13737.227S.E. off regrressioon1158.5779Akaaike iinfo ccriterrion17.187771Sum squuared residd161076773Schhwarz criteerion17.432777Log li

60、kkelihoood-141.09955F-sstatisstic559.35333Durbin-Watsoon staat0.9657557Proob(F-sstatisstic)0.0000000Inverteed AR Rootss.94我们继续做滞后后一期回归，在在LM检验，得得到nR2（表15）表 15Breuschh-Godffrey SSeriall Corrrelatiion LMM Testt:F-statiistic6.9750667Proobabillity0.0229551Obs*R-ssquareed6.5967001Proobabillity0.0102117Tes