文档介绍：-
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计量经济学论文
我国货币供给量M2的影响因素分析
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061141班 z.
R2==.=
下面我们对模型进展检验。
三、模型检验及修正
参考前文关于变量的经济学分析，认为各变量前的参数及符号均根本符合实际的经济情况，是符合实际的。
2. 统计检验
可看出，模型的可决系数较高，到达R2=，Y变化的99%可由这四个变量的变化解释；F=，伴随概率为0，说明模型整体的线性也通过了F检验；在5%显著性水平下，除截距项外各变量参数的t检验值也通过了检验。
〔1〕多重共线性检验
做X1、X2、X3之间的相关系数分析，如图：
可看出X1和X3间存在较高的共线性。
分别作Y关于X1，X2，X3的回归结果如下：
〔1〕
〔-〕 〔〕
R2=.=
〔2〕
〔〕 〔-〕
R2= .=
〔3〕
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〔〕 〔〕
R2= .=
可见，M2受GDP影响最大，因此选〔1〕为初始回归模型。将其他变量逐步引入初始模型中，发现引入X2和X3后模型拟合优度均有提高，考虑到经济变量虽时间有同步变化性，故忽略X1和X3间的相关性，认为他们都对Y有显著影响，且前面已证明通过了检验。故模型不做改变。
〔2〕异方差性检验
在EViews中用white检验来检验模型是否存在异方差，结果如下：
图2
可看出X2X3的平方项的参数的t检验是显著的，，，在5%的显著性水平下，拒绝同方差性这一原假设，方程确实存在异方差性。
下面采用加权最小二乘法进展估计，过程如下：
得到回归结果如下：
图3
因此回归表达式改为：
() () (-) ()
R2==.=
可验证模型已不存在异方差性，且模型的拟合优度进一步提高，各变量的t检验值也有所增加。
〔3〕序列相关性检验
作残差项与时间t及与的关系图如下：
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图4
可看出随机项存在正序列相关性，下面具体验证。
在5%显著性水平下，n=33，k=3，查表可得dL=，dU=，.=<，因此可认为模型存在一阶序列相关性。下面再用LM检验验证。
拉格朗日乘数〔LM〕检验
如下列图所示，构造辅助回归模型
其中为原模型OLS估计后的残差项。用EViews计算得：
得含1阶滞后残差项的辅助回归为：
〔〕 〔-〕 〔-〕 〔〕 〔〕
R2=
于是，LM=32×=，该值大于显著性