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我国国内生产总值的影响因素的实证分析
我国国内生产总值的影响因素的实证分析
内容摘要：本文选取1995年至2009年国内生产总值的相关的时间序列数据，应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国国内生产总值的各因素进行检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，进一步明确和完善相关的经济学知识。 关键词：国内生产总值 计量经济学 模型 检验
一、问题的提出
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改革开放以来，中国经济释放了难以置信的增长潜力，国民经济迅猛发展，经济总体规模更是跃居前列，虽然整个经济规模的绝对值大幅度增长，然而有关经济学者通过研究发现我国国内生产总值受多方面的影响，那么国内生产总值的影响因素具体是哪些，各因素的影响程度如何，本文选取1995年至2009年国内生产总值的相关的时间序列数据，应用计量经济学所学过的知识进行定量分析，试图回答以上的问题。
二、样本数据的收集
在进行实证分析的过程中，所需要的数据，是能够反应国民生产总值的影响的指标。在数据的选择上，均来源于《中国统计年鉴》。所设模型的样本容量为15个左右。
三、理论模型的设计
建立模型
假设拟建立如下二元回归模型：
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其中：
Y ——国内生产总值
μβββ+++=2
2110X X Y
亲人的英文β——常数项 2
1?,?ββ——待定参数 1X ——总投资 2X ——货物净出口
μ——随机干扰项
四、模型的参数估计
最小二乘法
表2、国内生产总值Y 对总投资1X 与货物净出口2X 的回归（1995——2009）： Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 06/02/11 Time: 07:59 Sample: 1995 2009 Included obrvations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob. C 51129.71 4642.134 11.01427 0.0000 X1 1.213802 0.094657 12.82320 0.0000 X2 2.302715 0.841428 2.736675 0.0180
R-squared 0.986420 Mean dependent var 155436.0 Adjusted R-squared 0.984157 S.D. dependent var 90369.87 S.E. of regression 11374.90 Akaike info criterion 21.69306 Sum squared resid 1.55E+09 Schwarz criterion 21.83467 Log likelihood -159.6980 F-statistic
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435.8249
Durbin-Watson stat 0.488763 Prob(F-statistic) 0.000000
表2给出了采用Eviews 软件对表1中的数据进行回归分析的计算结果，可建立如下GDP 影响因素函数：
2
1302715.2213802.171.51129?X X Y ++= （11.01427） （12.8232） （2.736675）
98642.02=R 984157.02=R 8249.435=F 488763.0..=W D
五、模型的检验
（一）、经济意义检验
其中，Y 代表1995年至2009年国内生产总值，1X 代表总投资，2X 代表货物净出口。模型
中所有参数符号、大小、相互之间的关系都是合理的。 （二）、统计意义检验
从回归估计结果看，模型拟合较好：可决系数98642.02
R ，接近于1。 5%显著水平下，自由度为132152=-=-n 的临界值771.1)2(2
=-n t α
截距与斜率项的t 检验值均大于1.771
8.3)13,2(8249.43505.0=>=F F
故认为国内生产总值与上述解释变量间总体线形关系显著。 （三）、计量经济学检验 1、异方差性 采用怀特检验：
记2~i e 为对原始模型进行普通最小二乘回归得到的残差平方项，将其与21,X X 及其平方项与carrot怎么读
交叉项作辅助回归，如图：
White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.406235 Probability 0.308949 Obs*R-squared 6.578907 Probability 0.253887
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 06/02/11 Time: 09:23 Sample: 1995 2009
Included obrvations: 15
Variable Coefficient Std.
Error t-Statistic Prob. C 1.30E+08 77304563 1.681638 0.1269 X1 1844.734 2715.621 0.679305 0.5140 X1^2 0.012221 0.024938 0.490035 0.6358 X1*X2 -0.302978 0.522211 -0.580182 0.5760 X2 -33147.19 25348.68 -1.307650 0.2234 X2^2 2.250783 2.720111 0.827460 0.4294 R-squared 0.438594 Mean dependent var 1.04E+08 Adjusted R-squared
0.126701 S.D. dependent var 1.00E+08 S.E. of regression
93853739 Akaike info criterion
39.84155 Sum squared resid
7.93E+16 Schwarz criterion 40.12477 Log
-292.8116
F-statistic
1.406235
likelihood
franzDurbin-Watson stat
1.338346
soulmate什么意思Prob(F-statistic) 0.308949
2
122112302978.0250783.219.33147012221.0734.184430.1~X X X X X X e *-+-++E = (1.681638) (0.679305) (0.490035) (-1.30765) (0.82746) (-0.580182) 438594.02
=R
怀特统计量57891.6438594.0*152
==nR ，该值小于5%显著水平下、自由度为5的2
χ分
布的相应临界值07.11205
.0=χ，因此接受同方差的原假设。
去掉交叉项后的辅助回归结果为：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
1.792556
Probability
0.20691
6
Obs*R-squared 6.263947 Probability 0.18028
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Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/02/11 Time: 09:21 Sample: 1995 2009 Included obrvations: 15 Variable Coeffici ent Std. Error t-Statist
ic Prob. C 1.29E+08 74664127 1.723447 0.1155 X1 2139.761 2577.586 0.830142
0.4258 X1^2 -0.00130
4 0.008562 -0.152304
0.8820 X2 -35925.1
5 24052.53 -1.493612 0.1661 X2^2 0.767045 0.89549
6 0.856559 0.411
7 R-squared 0.417596 Mean dependent
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