1樓：匿名使用者
計量經濟學報告
研究問題：我國私人汽車擁有量 與 城鎮居民可支配收入 汽車產量之間的關係
模型設定：以我國私人汽車擁有量為被解釋變數（qcyyl） 城鎮居民可支配收入（kzpsr），汽車產量（qccl）為兩個解釋變數，選取1994-2023年資料進行分析
一1資料
年份 qcyyl kzpsr qccl
3496.2
4238
4838.9
5160.3
5425.1
5854
6279.98
6859.6
7702.8
8472.2
9421.6
10493
11759.5
13785.8
15780.8
205.42
249.96
289.67
358.36
423.65
533.88
625.33
770.78
968.98
1219.23
1481.66
1848.07
2333.32
2876.22
4173.39
136.69
145.27
147.52
158.25
163183.2
207243.17
325.1
444.39
507.41
570727.9
888.7
934.55
9495
9697
9899
0001
0203
0405
0607
082 qcyyl 與 kzpsr qccl 走勢圖
3 初次最小平方估計
dependent variable: qcyyl
method: least squares
date: 05/04/10 time: 10:33
sample(adjusted): 1994 2008
included observations: 15 after adjusting endpoints
variable coefficient std. error t-statistic prob.
c -488.2586 90.76810 -5.379188 0.0002
kzpsr 0.099271 0.027240 3.644320 0.0039
qccl 2.210803 0.337929 6.542211 0.0000
r-squared 0.996379 mean dependent var 1013.181
adjusted r-squared 0.995720 s.d. dependent var 838.8779
s.e. of regression 54.88001 akaike info criterion 11.03558
sum squared resid 33129.97 schwarz criterion 11.17253
log likelihood -74.24909 f-statistic 1513.237
durbin-watson stat 0.995130 prob(f-statistic) 0.000000
模型方程
qcyyl=-488.2586+0.099271kzpsr+2.210803qccl
(-5.379188) (3.644320) (6.542211)
r^2=0.996379 調整r^2=0.995720 se=54.88001 f=1513.237 n=15
模型分析：由分析報告可知kzpsr標準差0.027240與係數比較0.
099271較大，qccl的標準差0.337929與係數2.210803比較也較大 t檢驗得知kzpsr，qccl 都通過了t 檢驗 由prob.
概率得知兩解釋變數都很小，都是有效的解釋變數。由此可知該模型統計性質很好。
r^2=0.996379 擬合程度高se=54.88001 相對於mean dependent var=1013.
181較小，f檢驗 f-statistic=1513.23很大通過了f檢驗其概率幾乎為零，可見說明解釋變數城鎮居民可支配收入 汽車產量都對被解釋變數我國私人汽車擁有量有顯著影響。該模型統計性質和擬合性質都很好。
二 檢驗模型存在的問題
1 多重共線性問題的解決
dependent variable: kzpsr
method: least squares
date: 06/25/10 time: 13:40
sample (adjusted): 2 15
included observations: 14 after adjustments
variable coefficient std. error t-statistic prob.
c 3191.511 276.5214 11.54164 0.0000
qccl 12.19280 0.660491 18.46020 0.0000
r-squared 0.965984 mean dependent var 7413.356
adjusted r-squared 0.963150 s.d. dependent var 3029.676
s.e. of regression 581.5895 akaike info criterion 15.70097
sum squared resid 4058956. schwarz criterion 15.79226
log likelihood -107.9068 f-statistic 340.7790
durbin-watson stat 0.479094 prob(f-statistic) 0.000000
由qccl與kzpsr的相關係數=0.965984，兩變數之間的相關係數很高，存在多重共線性問題
嶺回歸估計
1 試探性取lmd=0.01 0.02 計算相應的b（lmd）
2 圖形如下
當lmd=0.07時，各嶺跡圖趨於平緩
模型為y=-265.96+ 0.0296168373511679kzpsr+ 3.06008529034178qccl
當lmd=0.07殘差平方和是∑ =0.05857
而最小平方估計的殘差平方和為∑ =0.048013 殘差平方和損失並不大 可見該模型的擬合程度還可以，所以此次嶺回歸估計是成功的。
2 異方差問題的解決
從圖形來看異方差問題不存在
進行等級相關檢驗 得到iti=0.6345 不存在異方差
3 自相關問題的解決
0.95 1.54
從圖中可以看出總有多個點位於同側，dl=0.95 du=1.54
dw=0.99513接近於1 ，模型可能存在自相關問題因而進行自相關檢驗。
對於qccl的自相關檢驗
dw=1.4439
廣義最小平方估計
對於kzpsr的自相關檢驗
dw=0.884358 查表得在存在正自相關
dependent variable: yy
method: least squares
date: 06/25/10 time: 16:54
sample (adjusted): 1995 2008
included observations: 14 after adjustments
variable coefficient std. error t-statistic prob.
xx0 -1372.384 134.9178 -10.17200 0.0000
xx1 0.321921 0.015047 21.39428 0.0000
r-squared 0.974453 mean dependent var 1050.641
adjusted r-squared 0.972324 s.d. dependent var 936.3228
s.e. of regression 155.7686 akaike info criterion 13.06618
sum squared resid 291166.3 schwarz criterion 13.15748
log likelihood -89.46329 durbin-watson stat 1.092380
dw=1.09 較之前有所提高
y（yyqcl）=-1372.384+0.321912*x1（kzpsr）
∑ =0.0309
2樓：匿名使用者
這個裡面那個城鎮居民的資料不平穩，因為是時間序列資料，進行單位根檢驗後，二階差分都平穩，而且汽車產量也是不平穩的，是一階單整，就連因變數私家車數也是二階單整，所以直接建模得出的是偽回歸，需要用修正後的資料建模。最後建模後再進行經典假設的檢驗。
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