内容发布更新时间 : 2024/12/24 20:56:29星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
LNYi??0.809292489231?0.652339794785*LNXi;
同时可以得到:可决系数T?(?1.010777)(6.302592);R?0.712864;F?39.72267;
2??D.W.?0.448268。
(3)半对数模型
图9
图10
(4)线性—对数模型
图11
图12
(5)二次多项式模型
图13
图14
因此,样本的回归方程为
Y?88.5426385979?0.0454312151908*X?1.31531767478e?05*X2,至此,已初
步完成了双对数模型的建立,可得出如下回归分析结果:
Yi?88.5426385979?0.0454312151908*Xi?1.31531767478e?05*X2i;
同时可以得到:可决系数T?(8.379175)(?5.080842)(9.004501);R?0.957702;
2???F?169.8132;D.W.?1.666896。
7、自相关性检验
本次试验中,笔者只进行了五次建模,分别为线性、双对数和二次多项式模型。其中半
对数模型和二次多项式模型均通过了T检验和F检验,且拟合优度较高,以后的自相关性检验将针对这两种模型进行。
7-1图示检验法 (1)二次多项式模型
图15 e1的时序图 图16 e1与e2的散点图
由图15可知,残差具有一定的系统特征,但不明显,由图16可知,散点图在四个象限均有分布,自相关性不明显。
(2)半对数模型
图17 e3的时序图 图18 e3与e4的散点图
由图17可知,残差具有一定系统特征,但不明显,由图18可知,散点图主要分布在一三象限,表明具有一定的自相关性。
7-2 D.W检验法 (1)二次多项式模型
回归方程中,D.W.?1.666896。
查表可知n=18,在5%的显著水平下,dL?1.16,dU?1.39,而1.39<1.666896<4,正、负自相关均不存在。
(2)半对数模型
回归方程中,D.W.?0.727528。
查表可知n=18,在5%的显著水平下,故存在(正)dL?1.16,dU?1.39,而0.727528<1.16,自相关。
8、自相关性的修正
若选取二次多项式模型,则模型本身就不存在自相关性(至少在本次试验所选取的几种检验方式中不存在),不需要进行修正。
若选取半对数模型,则可以通过使用广义差分法进行修正,过程如下:
(1) 利用eviews得到e3与e4的回归方程为:E3 = 0.6597*E4 (2) 对原模型加入AR项进行迭代:
图19 加入AR项的半对数模型估计结果
观察上图可知,过程经过7次迭代后收敛;?1的估计值为0.6917。调整后的
D.W.?1.688731,经DW检验,调整后的模型不存在自相关性。