计量经济学第五章多重共线性作业

计量经济学第五章作业1、安徽省自2000至2009年地方GDP增长了575%，其中投入的劳动增加了325%，资金增加了400%，请问安徽省科技进步贡献率是多少？（劳动与资金边际生产力分别是0.3与0.6)解：在2000到2009年期间GDP的年均增长速度：1%57510VY19.11509%资本的年均增长速度%86984.141%40010VK劳动的年均增长速度%50928.121%32510VL劳动的增长对经济增长的贡献份额=%67.46%11509.19%50928.123.0^^YL资本的增长对经济增长的贡献份额=%63.19%11509.19%86984.146.0^^YL所以：安徽省科技进步贡献率为=1-46.67%-19.63%=24.24%2、安徽省农产品趋势分析:（1）、建立以时间为自变量模型，预测安徽省粮食面积与产量2011-2015；设时间作为自变量，安徽粮食面积与时间两个因素进行模型分析，得出EVIEWS散点图，根据得出来到散点图，有预测函数为Y=b0+b1X+b2X2则结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/21/12Time:21:54Sample(adjusted):19782009Includedobservations:32afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C8466.551113.381882.545690.0000X-75.2180615.82810-4.7465090.0001X22.7329960.4665075.8381130.0000R-squared0.6224Meandependentvar9235.2AdjustedR-squared0.2173S.D.dependentvar316.623S.E.ofregression220.931Akaikeinfocriterion11.5310Sumsquaredresid111272Schwarzcriterion13.6222Loglikelihood-213.523F-statistic23.99976Durbin-Watsonstat1.3342Prob(F-statistic)0.000001分析：X为时间变量Y为安徽粮食面积根据模型估计式为：Y=8466.551-75.21806X+2.732996X2从上表可知，F的值为23，的概率0.000001，说明安徽粮食面积与时间呈线性关系。T值对应的概率小于0.05，所以可认为安徽粮食面积与时间呈现显著性关系。根据估计式Y=8466.551-75.21806X+2.732996X2可以知道2011到2015的安徽粮食面积分别为10231.2万、10122.35万、10320.15万、10403.39万、11132.07万。V（2）以时间作为自变量，安徽粮食产量（亿斤）与时间模型的分析：EVIEWS散点图可以看出根据散点图，得出预测函数为Y=a+blnXDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/21/12Time:22:30Sample:19782009Includedobservations:32VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C219.983222.9573610.889020.0000LNX82.704478.55221910.372100.0000R-squared0.781946Meandependentvar476.0688AdjustedR-squared0.774677S.D.dependentvar85.86213S.E.ofregression40.75718Akaikeinfocriterion10.31360Sumsquaredresid49834.43Schwarzcriterion10.40521Loglikelihood-163.0176F-statistic107.5805Durbin-Watsonstat1.718856Prob(F-statistic)0.000000分析：X时间Y安徽粮食产量，则模型的估计式是Y=219.9832+82.70447lnX从上表可知，R2等于0.76，调整后的R2等于0.754，所以此模型能较好的拟合样本观测值。F值为111.58，对应的概率0，说明安徽粮食产量与时间呈线性关系。T值对应的概率为0，都小于0.05，所以可以认为安徽粮食产量与时间呈现显著性。根据估计式Y=219.9832+82.70447lnX，可以看出2011到2015的安徽粮食产量分别为：,624.17亿、576.84亿、628.62亿、641.29亿、597.96亿。（3）以时间作为自变量，安徽水稻产量（亿斤）与时间的模型进行分析，则EVIEWS散点图DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/21/12Time::22:48Sample:19782009Includedobservations:32VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C253226.107736.714.368420.0000LNX123928.740134.748.2205260.0000R-squared0.392551Meandependentvar2282312.AdjustedR-squared0.382302S.D.dependentvar39342.9S.E.ofregression14169.5Akaikeinfocriterion27.2442Sumsquaredresid1.1E+12Schwarzcriterion31.3382Loglikelihood-433.515F-statistic17.5735Durbin-Watsonstat2.18821Prob(F-statistic)0.00010分析有X时间，Y安徽水稻产量（亿斤），看出模型的估计式是Y=253226+123928.7lnX从上面的数据，R2等于0.53，调整后的R2等于0.71，所以模型能比较好的拟合样本观测值。F值为127.58，对应的概率接近0，说明安徽水稻产量与时间呈线性关系T值对应的概率为0，都小于0.05，所以可以认为安徽水稻产量与时间呈现显著性。根据估计式Y=253226+123928.7lnX可以得到2011到2015的安徽水稻产量分别为：2321155.37亿、2321353.24亿、232121.82亿、2322149.69亿、2321147.56亿。（4）设时间作为自变量，安徽玉米产量（亿斤）与时间进行模型分析，EVIEWS散点图DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/21/12Time:23:04Sample:19782009Includedobservations:32VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-321731.853216.58-3.9632540.0048LNX324825.121189.411.8233760.0001R-squared0.213908Meandependentvar356316.2AdjustedR-squared0.326039S.D.dependentvar400589.0S.E.ofregression912075.78Akaikeinfocriterion15.90562Sumsquaredresid2.94E+11Schwarzcriterion25.99723Loglikelihood-412.4899F-statistic97.06932Durbin-Watsonstat0.844501Prob(F-statistic)0.000000分析，有X时间Y安徽玉米产量（亿斤），根据模型估计式Y=-321731.8+324825.1lnX从以上数据可知，R2等于0.67，调整后的R2等于0.82，所以此模型能较好的拟合样本观测值。F值为112，对应的概率0，说明安徽玉米产量与时间呈线性关系T值对应的概率为0，都小于0.05，所以可以认为安徽玉米产量与时间呈现显著性。根据估计式Y=-321731.8+324825.1lnX可以看出2011到2015的安徽玉米产量分别为：327300.25亿、231445亿、321141.5亿、312186.25亿、3245831亿。（5）设时间作为自变量，安徽小麦产量（亿斤）与时间模型分析，EVIEWS散点图DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/21/12Time:19:18Sample:19782009Includedobservations:32VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C211467.2121493.12.32383980.0434LNX312094.962215.566.53204470.0000R-squared0.57784Meandependentvar1392599.AdjustedR-squared0.52114S.D.dependentvar452113.5S.E.ofregression237157.6Akaikeinfocriterion28.11272Sumsquaredresid2.65E+12Schwarzcriterion28.2533Loglikelihood-447.6595F-statistic42.7125Durbin-Watsonstat0.94176Prob(F-statistic)0.00000分析，设X时间Y安徽小麦产量（亿斤），其中模型估计式是Y=211467.2+312094.9lnX从以上数据可知，R2等于0.63，调整后的R2等于0.67，所以此模型能较一般的拟合样本观测值。F值为32.78，对应的概率0，说明安徽小麦产量与时间呈线性关系T值对应的概率都小于0.05，所以可以认为安徽小麦产量与时间呈现显著性。根据估计式Y=211467.2+312094.9lnXlnX可以得到2011到2015的安徽小麦产量分别为：321042.35亿、3244285.2亿、3232447.1亿、3424689.95亿、4216932.8亿。