計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 城鎮(zhèn)人均醫(yī)療支出 畢業(yè)論文

1、數(shù)據(jù)處理及模型分析 （課程論文） 城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)療保健費用支出因素 的實證分析 jiangxi normal university 摘要 近年來，隨著人民生活水平的提高，人民越來越關(guān)注個人醫(yī)療保健問題。 醫(yī)療衛(wèi)生消費已經(jīng)成為居民生活消費的重要組成部分，醫(yī)療衛(wèi)生消費的水平、 特點是一個地區(qū)一個國家居民生活水平和健康水平的重要反應(yīng)。本文采用時間 序列數(shù)據(jù)，通過建立計量模型，對中國近 20 年以來城鎮(zhèn)人均醫(yī)療保健支出費用 進(jìn)行分析。分析城鎮(zhèn)人均醫(yī)療保健支出與城鎮(zhèn)人均可支配收入、政府衛(wèi)生支出、 cpi 及衛(wèi)生人員數(shù)的關(guān)系。 關(guān)鍵字：人均醫(yī)療保健支出；政府衛(wèi)生支出；關(guān)鍵字：人均醫(yī)療保健支出；政府衛(wèi)生支出

2、；cpi；衛(wèi)生人員數(shù)；衛(wèi)生人員數(shù)； abstract in recent years, with the improvement of peoples living standards, people are increasingly concerned about the personal health care issues. residents living consumption has become an important part of health care consumption, the level of health care consumption, important

3、 reaction is characterized by a region of a country living standards and health. in this paper, the time series data analysis through the establishment of the econometric model, the urban per capita healthcare expenditures in china for the past 20 years since. analysis of urban per capita health car

4、e spending and the urban per capita disposable income, government spending on health, cpi and the relationship between the number of health personnel. key words：per capita health care spending; government expenditure on health;cpi; the number of health workers 目錄 摘要摘要 .i abstract.ii 引言引言.1 一、模型變量選取及

5、數(shù)據(jù)來源說明一、模型變量選取及數(shù)據(jù)來源說明.2 （1）模型解釋變量選取.2 （2）模型選取數(shù)據(jù)來源說明.2 二、人均醫(yī)療保健支出與人均可支配收入的關(guān)聯(lián)度雙變量分析二、人均醫(yī)療保健支出與人均可支配收入的關(guān)聯(lián)度雙變量分析.4 三、人均醫(yī)療保健支出與多解釋變量關(guān)聯(lián)度分析三、人均醫(yī)療保健支出與多解釋變量關(guān)聯(lián)度分析.8 四、模型設(shè)定誤差分析四、模型設(shè)定誤差分析.12 五、模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢驗五、模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢驗.13 六、模型的自相關(guān)診斷及補救六、模型的自相關(guān)診斷及補救.19 (1)自相關(guān)的診斷.19 1.1圖示法.19 1.2杜賓瓦爾遜檢驗.20 1.3游程檢驗.20 七、模型的多重共線性診斷及補救七

6、、模型的多重共線性診斷及補救.22 (1)多重共線性的診斷.22 1.1 r診斷.22 1.2 解釋變量的相關(guān)性檢驗.22 1.3 輔助回歸.22 (2)變量轉(zhuǎn)換進(jìn)行多重共線性的補救.28 八、預(yù)測模型選擇八、預(yù)測模型選擇.32 九、選用模型的經(jīng)濟(jì)含義九、選用模型的經(jīng)濟(jì)含義.33 參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn).35 引言 當(dāng)前隨著城鎮(zhèn)居民對個人健康的關(guān)注度不斷提高，個人醫(yī)療保健支出已經(jīng) 是每一個城鎮(zhèn)家庭不得不面對的問題。在房價、子女教育已經(jīng)個人工作壓力下， 沉重又突如其來的醫(yī)療消費支出再一次拉緊了大多數(shù)城鎮(zhèn)居民的神經(jīng)。生活中 甚至出現(xiàn)了白領(lǐng)不敢生病，生病了也盡量不去醫(yī)院的種種社會怪想。個人醫(yī)療 保健支出大

7、的難題已經(jīng)成為了困擾整個社會發(fā)展前進(jìn)，影響居民幸福的重要因 素。盡管近來政府的衛(wèi)生支出越來越大，居民不斷參加各種的醫(yī)療保險，可個 人醫(yī)療保健支出在人均可支配收入中卻占據(jù)越來越大的比例，沉重的醫(yī)療保健 支出給人們帶來很大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。本文運用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析方法，研究我國 醫(yī)療保健支出與城鎮(zhèn)居民年人均可支配收入等因素之間的關(guān)系，旨在分析出如 何解決個人醫(yī)療保健支出大的問題。 一、模型變量選取及數(shù)據(jù)來源說明 （1）模型解釋變量選取 本文是對城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)療保健支出的影響因素分析。首先我們知道城鎮(zhèn) 居民人均可支配收入是影響居民消費支出的重要影響因素，所以我們把可支配 收入作為我們實證分析的第一個解釋變

8、量。其次政府衛(wèi)生總支出及衛(wèi)生人員數(shù) 也是可能影響城鎮(zhèn)居民醫(yī)療支出的重要因素，因此我們把他們也作為我們模型 分析的解釋變量。我們知道醫(yī)療支出方面也涉及到一些醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)品購買問題， 所以我們引進(jìn)了解釋變量 cpi。本文主要從以上這幾個解釋變量來對城鎮(zhèn)居民 人均醫(yī)療保健支出進(jìn)行實證分析。 （2）模型選取數(shù)據(jù)來源說明 本文從中國統(tǒng)計年鑒選取了從 1991 年到 2010 年間，城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保健支 出、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、政府衛(wèi)生總支出、衛(wèi)生人員數(shù)及 cpi 的詳細(xì)數(shù) 據(jù)。具體數(shù)據(jù)如表 1 所示。 表表1 1991-2010年解釋變量與被解釋變量詳細(xì)數(shù)據(jù)年解釋變量與被解釋變量詳細(xì)數(shù)據(jù) 年份 人均醫(yī)療

9、保健 支出（元） 城鎮(zhèn)人均可 支配收入 （元） 政府衛(wèi)生支出 (億元) 城鎮(zhèn)居民 消費價格 指數(shù) 衛(wèi)生人員數(shù) （萬人） 199129.201700.60204.10105.1 0 627.80 199241.502026.60228.61108.6 0 640.90 199356.902577.40272.06116.1 0 654.10 199482.903496.20342.28125.0 0 663.10 1995110.104283.00387.34116.8 0 670.40 1996143.304838.90461.61108.8 0 673.50 1997179.705160.3

10、0523.56103.1 0 683.40 1998205.205425.10590.0699.40686.30 1999245.605754.00640.9698.70689.50 2000318.106279.98709.52100.8 0 691.00 2001343.206859.60800.61100.7 0 687.50 續(xù)表續(xù)表 1 1991-2010 年解釋變量與被解釋變量詳細(xì)數(shù)據(jù)年解釋變量與被解釋變量詳細(xì)數(shù)據(jù) 年份 人均醫(yī)療 保健支出（元） 城鎮(zhèn)人 均可支配收 入（元） 政府衛(wèi)生 支出(億元) 城鎮(zhèn) 居民消費 價格指數(shù) 衛(wèi)生人員 數(shù)（萬人） 2002430.107702.80

11、908.5199.00652.90 2003476.008472.201116.94100.9 0 621.70 2004528.209421.601293.58103.3 0 633.30 2005600.9010493.0 0 1552.53101.6 0 644.70 2006620.5011759.5 0 1778.86101.5 0 668.10 2007699.1013785.8 0 2581.58104.5 0 696.40 2008786.2015780.8 0 3593.94105.6 0 725.20 2009856.4017174.7 0 4816.3099.10778.

12、10 2010871.8019019.0 0 5688.64103.2 0 820.80 二、人均醫(yī)療保健支出與人均可支配收入的關(guān)聯(lián)度雙變量分析 為了更好的進(jìn)行對人均醫(yī)療保健支出和人均可支配收入的關(guān)聯(lián)度分析，我們選取 全國 1991 年至 2010 年人均醫(yī)療保健支出和人均可支配收入的統(tǒng)計資料，如表 2-1 所 示。 表表2-1 1991-2010年人均醫(yī)療保健支出和人均可支配收入（單位：元）年人均醫(yī)療保健支出和人均可支配收入（單位：元） 年份人均醫(yī)療保健支出（元） 城鎮(zhèn)人均可支配收入 （元） 199129.201700.60 199241.502026.60 199356.902577.40

13、 199482.903496.20 1995110.104283.00 1996143.304838.90 1997179.705160.30 1998205.205425.10 1999245.605754.00 2000318.106279.98 2001343.206859.60 2002430.107702.80 2003476.008472.20 2004528.209421.60 2005600.9010493.00 2006620.5011759.50 2007699.1013785.80 2008786.2015780.80 2009856.4017174.70 2010871

14、.8019019.00 因為我們之前選取的一些解釋變量波動較大，為了減小數(shù)據(jù)波動較大產(chǎn)生的一些 偏差，故我們建立二元對數(shù)回歸模型yb1b2 x2（相關(guān)計算數(shù)據(jù)參照于表lnln i e 2-1） ，把人均醫(yī)療保健支出經(jīng)過對數(shù)出來后的數(shù)據(jù)作為被解釋變量 lny，同理人均可 支配收入經(jīng)過對數(shù)處理后的數(shù)據(jù)作為解釋變量 lnx2。 表表2-2 經(jīng)過對數(shù)處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)過對數(shù)處理后的數(shù)據(jù) 年份 lnylnx2lnx3lnx4lnx5 1991 3.377.4423.7415.650.05 1992 3.737.6123.8515.670.08 1993 4.047.8524.0315.690.15 1994

15、 4.428.1624.2615.710.22 1995 4.708.3624.3815.720.16 1996 4.968.4824.5615.720.08 1997 5.198.5524.6815.740.03 1998 5.328.6024.8015.74-0.01 1999 5.508.6624.8815.75-0.01 2000 5.768.7524.9915.750.01 2001 5.848.8325.1115.740.01 2002 6.068.9525.2315.69-0.01 2003 6.179.0425.4415.640.01 2004 6.279.1525.5915.

16、660.03 2005 6.409.2625.7715.680.02 續(xù)表續(xù)表2-2 經(jīng)過對數(shù)處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)過對數(shù)處理后的數(shù)據(jù) 年份 lnylnx2lnx3lnx4lnx5 2006 6.439.3725.9015.710.01 2007 6.559.5326.2815.760.04 2008 6.679.6726.6115.800.05 2009 6.759.7526.9015.87-0.01 2010 6.779.8527.0715.920.03 運行統(tǒng)計分析軟件 spss，將上表中數(shù)據(jù)輸入界面，進(jìn)行回歸分析所得結(jié)果如表 2- 2、表 2-3 和表 2-4 所示。 表表2-2 模型匯總模型

17、匯總 模型rr 方調(diào)整 r 方標(biāo)準(zhǔn) 估計的誤差 1.983.966.964.199359 a. 預(yù)測變量: (常量), lnx2。 表表2-3 anova（b） 模型平方和df均方fsig. 回歸20.117120.117506.176.000a 殘差.71518.040 1 總計20.83319 a. 預(yù)測變量: (常量), lnx2。 b. 因變量: lny 表表2-4 系數(shù)（系數(shù)（a） 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) 模型 b標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版 tsig. (常量)-7.584.585-12.958.000 1 lnx21.493.066.98322.498.000 a. 因變量: lny 據(jù)此，可

18、得該回歸模型各項數(shù)據(jù)為： b2 1.493 b1 -7.584 22 lnlnybx 0.040 2 2 2 i e n var（b1）0.342 se（b1） 0.585 1 ( )var b var（b2）0.004 se（b2） 0.066 2 ()var b t（b1） -12.958 1 1 ( ) b se b t（b2） 22.498 2 2 () b se b 0.966 2 r df 18 模型為：lny-7.584+1.493lnx3 i e 令0.05， 在=0.05 的水平下，t 檢驗的拒絕域為：，2.101和2.101， 所以 t（b1） 、t（b2）均落在拒絕域中，

19、拒絕原假設(shè)，即常數(shù)項和 x2對于模型均 有意義。 對于該模型的經(jīng)濟(jì)意義解釋如下： 平均而言，在其他條件不變的情況下，人均可支配收入每變動一個百分點，將引 起人均醫(yī)療保健支出變動 1.493 個百分點。并且，該模型反映了 96.6%的真實情況。 三、人均醫(yī)療保健支出與多解釋變量關(guān)聯(lián)度分析 為了更好的進(jìn)行對人均醫(yī)療保健支出和人均可支配收入的關(guān)聯(lián)度分析，我們選取 全國 1991 年至 2010 年人均醫(yī)療保健支出和人均可支配收入、政府衛(wèi)生支出、衛(wèi)生人 員數(shù)、cpi 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計資料。具體數(shù)據(jù)如表 3-1 所示。 表表 3-1 年份 人均醫(yī)療保 健支出（元） 城鎮(zhèn)人均可 支配收入（元） 政府衛(wèi)生 支出(

20、億元) 城鎮(zhèn)居民 消費價格指數(shù) 衛(wèi)生人 員數(shù)（萬人） 199129.20 1700.60 204.10 105.10 627.80 199241.50 2026.60 228.61 108.60 640.90 199356.90 2577.40 272.06 116.10 654.10 199482.90 3496.20 342.28 125.00 663.10 1995110.10 4283.00 387.34 116.80 670.40 1996143.30 4838.90 461.61 108.80 673.50 1997179.70 5160.30 523.56 103.10 683.

21、40 1998205.20 5425.10 590.06 99.40 686.30 1999245.60 5754.00 640.96 98.70 689.50 2000318.10 6279.98 709.52 100.80 691.00 200129.20 1700.60 204.10 105.10 627.80 200241.50 2026.60 228.61 108.60 640.90 200356.90 2577.40 272.06 116.10 654.10 200482.90 3496.20 342.28 125.00 663.10 2005110.10 4283.00 387.

22、34 116.80 670.40 2006143.30 4838.90 461.61 108.80 673.50 2007179.70 5160.30 523.56 103.10 683.40 2008205.20 5425.10 590.06 99.40 686.30 2009245.60 5754.00 640.96 98.70 689.50 2010318.10 6279.98 709.52 100.80 691.00 將上述數(shù)據(jù)經(jīng)對數(shù)處理后的數(shù)據(jù)如表 3-2 所示 表表3-2 年份lnylnx2lnx3lnx4lnx5 19913.377.4423.7415.650.05 19923.

23、737.6123.8515.670.08 19934.047.8524.0315.690.15 19944.428.1624.2615.710.22 19954.708.3624.3815.720.16 19964.968.4824.5615.720.08 19975.198.5524.6815.740.03 19985.328.6024.8015.74-0.01 19995.508.6624.8815.75-0.01 20005.768.7524.9915.750.01 20015.848.8325.1115.740.01 20026.068.9525.2315.69-0.01 20036.

24、179.0425.4415.640.01 20046.279.1525.5915.660.03 20056.409.2625.7715.680.02 20066.439.3725.9015.710.01 20076.559.5326.2815.760.04 20086.679.6726.6115.800.05 20096.759.7526.9015.87-0.01 20106.779.8527.0715.920.03 我們建立五元回歸模型 lnyb1b2lnx2b3lnx3b4lnx4b5lnx5 i e （相關(guān) 計算數(shù)據(jù)參照于表 2-1） 。我們將人均醫(yī)療保健支出作為被解釋變量 y，人均可支

25、配收 入作為解釋變量 x2，政府衛(wèi)生支出作為解釋變量 x3，衛(wèi)生人口數(shù)作為解釋變量 x4，cpi 列為解釋變量 x5（以下各步同上） ，運行統(tǒng)計分析軟件 spss，將上表中數(shù)據(jù) 輸入界面，進(jìn)行回歸分析所得結(jié)果如表 3-3、表 3-4 和表 3-5 所示。 表表3-3 模型匯總模型匯總 模型rr 方調(diào)整 r 方標(biāo)準(zhǔn) 估計的誤差 1.997a.994.992.093399 預(yù)測變量: (常量), lnx5, lnx4, lnx2, lnx3。 表表3-4 anovab 模型平方和df均方fsig. 回歸20.70245.175593.287.000a 殘差.13115.009 1 總計20.833

26、19 a. 預(yù)測變量: (常量), lnx5, lnx4, lnx2, lnx3。 b. 因變量: lny 表表3-5 系數(shù)系數(shù)a 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) 模型b標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版tsig. (常量)17.4206.3572.740.015 lnx22.020.1501.33013.423.000 lnx3-.384.113-.362-3.392.004 lnx4-1.262.458-.083-2.755.015 1 lnx5-1.877.395-.113-4.748.000 a. 因變量: lny 據(jù)此，可得該回歸模型各項數(shù)據(jù)為 lny17.4202.020lnx2-0.384lnx3-1.262

27、lnx4-1.877lnx5 i e 令0.05 我們提出如下假設(shè)： h0：bi0，lnyb1+b2lnx2+b3lnx3+b4lnx4+ b5lnx5+i yb1b2lnx2b3lnx3b4lnx4b5lnx5 i e t(bi) t0.025(15) 在水平下，t 檢驗的拒絕域為：，2.131和2.131， 因為 t（b1） 、t（b2） 、t（b3） 、t（b4） 、t（b5）均落在拒絕域中，所以拒絕原假 設(shè)，說明 x2 與 x3、x4、x5 對 y 的影響是均是顯著的， 。 聯(lián)合假設(shè)檢驗： h0： 2 r 0 f f0.05 (4，15) 在水平下，查 f 分布表得 f0.05 (4，

28、15)=4.89，所以回歸方程總體上是顯著的。 對于該模型的經(jīng)濟(jì)意義解釋如下： 平均而言，在其他條件不變的情況下，人均可支配收入每變動一個百分點，將人 均醫(yī)療保健支出變動 2.020 個百分點；在其他條件不變的情況下，政府衛(wèi)生支出每變 動一個百分點，將引起人均醫(yī)療保健支出變動-0.384 個百分點。在其他條件不變的情 況下，衛(wèi)生人員數(shù)每變動一個百分點，將引起人均醫(yī)療保健支出變動-1.262 個百分點。 在其他條件不變的情況下，cpi 每變動一個百分點，將引起人均醫(yī)療保健支出變動- 1.877 個百分點。并且該模型反映了 99.4%的真實情況。 四、模型設(shè)定誤差分析 對于初始模型：lny-7.5

29、84+1.493lnx3 i e se0.585 0.066 t-12.958 22.948 0.966 df18 2 r 對于添加解釋變量數(shù)據(jù)的模型（二） lny17.4202.020lnx2-0.384lnx3-1.262lnx4-1.877lnx5 i e se 6.357 0.150 0.113 0.458 0.395 t 2.740 13.423 3.392 -2.755 4.748 0.994 df 15 f 593.287 2 r 通過比較可以發(fā)現(xiàn)： 1在模型（一）的基礎(chǔ)上引入變量 lnx3、lnx4、lnx5 后，模型（二）中各參 數(shù)的 t 檢驗值都在拒絕域內(nèi)，即假設(shè)檢驗顯著，

30、模型（二）的擬合優(yōu)度也有所提高， 并且模型二的參數(shù)符號也與經(jīng)濟(jì)意義相符。 綜上所述，最終的法定準(zhǔn)備金以模型（二）為最優(yōu)，即 lny17.4202.020lnx2-0.384lnx3-1.262lnx4-1.877lnx5 i e 五、模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢驗 通過對樣本進(jìn)行回歸分析，依據(jù)前面步驟可得出以下數(shù)據(jù)： lny17.4202.020lnx2-0.384lnx3-1.262lnx4-1.877lnx5 i e se6.357 0.150 0.113 0.458 0.395 t 2.740 13.423 3.392 -2.755 4.748 2 r 0.994 df 15 f 593.287 （

31、1）將樣本分為兩段，其中第一段數(shù)據(jù)如表 5-1 所示 表表5-1 1991-2000年數(shù)據(jù)年數(shù)據(jù) 年份lnylnx2lnx3lnx4lnx5 19913.37 7.44 23.74 15.65 0.05 19923.73 7.61 23.85 15.67 0.08 19934.04 7.86 24.03 15.69 0.15 19944.42 8.16 24.26 15.71 0.22 19954.70 8.36 24.38 15.72 0.16 19964.97 8.48 24.56 15.72 0.08 19975.19 8.55 24.68 15.74 0.03 19985.32 8.6

32、0 24.80 15.74 -0.01 19995.50 8.66 24.88 15.75 -0.01 20005.76 8.75 24.99 15.75 0.01 我們建立五元回歸模型 lnyb1b2lnx2b3lnx3b4lnx4b5lnx5 i e （相關(guān) 計算數(shù)據(jù)參照于表 5-1） 。運行統(tǒng)計分析軟件 spss，將上表中數(shù)據(jù)輸入界面，進(jìn)行回歸 分析所得結(jié)果如表 5-2、表 5-3 和表 5-4 所示。 表表5-2 模型匯總模型匯總 模型rr 方調(diào)整 r 方標(biāo)準(zhǔn) 估計的誤差 1.999a.997.995.054425 表表5-3 anovab 模型平方和df均方fsig. 回歸5.681

33、41.420479.506.000a 殘差.0155.003 1 總計5.6969 表表5-4 系數(shù)系數(shù)a 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) 模型b標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版tsig. 常量-91.60163.791-1.436.211 lnx2.053.382.031.138.896 lnx31.496.441.8253.388.020 lnx43.7764.394.155.859.429 1 lnx5.181.481.018.377.722 a. 因變量: lny 可得該回歸模型為： lny-91.6010.053lnx21.496lnx33.776lnx40.181lnx5 i e ； 令=0.05 我們提出

34、如下假設(shè)： h0：bi0，yb1+b2lnx2+b3lnx3b4lnx4b5lnx5+i yb1b2lnx3b3lnx3b4lnx4b5lnx5 i e t(bi) t0.025(5) 在水平下，t 檢驗的拒絕域為：，2.571和2.571，,除去 t（b3） ，t（b1） 、t（b2） 、t（b4）均落在非拒絕域中，不拒絕原假設(shè)，即截距項、x2 、x4 對于模型均沒有意義。 聯(lián)合假設(shè)檢驗： h0： 2 r 0 f f0.05 (4，6) 在水平下，模型中的 f 值落在 f 檢驗的右側(cè)拒絕域4.53，中，因為 f=479.506，所以拒絕原假設(shè)，即 2 r0，回歸方程是總體顯著的。 （2）第二

35、段數(shù)據(jù)如表 5-5 所示。 表表5-5 2001-2010年數(shù)據(jù)年數(shù)據(jù) 年份lnylnx2lnx3lnx4lnx5 20015.84 8.83 25.11 15.74 0.01 20026.06 8.95 25.23 15.69 -0.01 20036.17 9.05 25.44 15.64 0.01 20046.27 9.15 25.59 15.66 0.03 20056.40 9.26 25.77 15.68 0.02 續(xù)表續(xù)表5-5 2001-2010年數(shù)據(jù)年數(shù)據(jù) 年份lnylnx2lnx3lnx4lnx5 20066.43 9.37 25.90 15.72 0.02 20076.55

36、9.53 26.28 15.76 0.04 20086.67 9.67 26.61 15.80 0.05 20096.75 9.75 26.90 15.87 -0.01 20106.77 9.85 27.07 15.92 0.03 我們建立五元回歸模型 lnyb1b2lnx2b3lnx3b4lnx4b5lnx5 i e （相關(guān) 計算數(shù)據(jù)參照于表 5-1） 。運行統(tǒng)計分析軟件 spss，將上表中數(shù)據(jù)輸入界面，進(jìn)行回歸 分析所得結(jié)果如表 5-6、表 5-7 和表 5-8 所示。 表表5-6 模型匯總模型匯總 模型rr 方調(diào)整 r 方標(biāo)準(zhǔn) 估計的誤差 1.999a.997.995.022428 預(yù)測

37、變量: (常量), lnx5, lnx4, lnx2, lnx3。 表表5-7 anovab 模型平方和df均方fsig. 回歸.8544.213424.207.000a 殘差.0035.001 1 總計.8569 a. 預(yù)測變量: (常量), lnx5, lnx4, lnx2, lnx3。 b. 因變量: lny 表表5-8 系數(shù)系數(shù)a 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) 模型b標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版tsig. (常量)13.1592.3635.568.003 ln2.883.2621.0083.373.020 ln3.126.148.284.849.434 ln4-1.160.225-.341-5.166.0

38、04 1 ln5-1.004.430-.070-2.335.067 a. 因變量: lny 可得該回歸模型為： lny13.1590.883lnx20.126lnx3-1.160lnx4-1.004lnx5； i e 令=0.05 我們提出如下假設(shè)： h0：bi0，yb1+b2lnx2+b3lnx3b4lnx4b5lnx5+i yb1b2lnx2b3lnx3b4lnx4b5lnx5 i e t(bi) t0.025(5) 在水平下，t 檢驗的拒絕域為：，2.571和2.571，,除去 t（b1） 、t（b2） 、t（b4） ，t（b3） 、t（b5）均落在非拒絕域中，不拒絕原假設(shè)，即 x3 、

39、x5對于模型均沒有意義。 聯(lián)合假設(shè)檢驗： h0：0 2 r f f0.05 (4，6) 在水平下，模型中的 f 值落在 f 檢驗的右側(cè)拒絕域4.53，中，因為 f=424.207，所以拒絕原假設(shè)，即0，回歸方程是總體顯著的。 2 r 2.對于模型 lny17.4202.020lnx2-0.384lnx3-1.262lnx4-1.877lnx5 i e 0.131 r rss 2 e 2 yy （） 對于模型 lny-91.6010.053lnx21.496lnx33.776lnx40.181lnx5 i e 0.015 1 rss 對于模型 lny13.1590.883lnx20.126lnx

40、3-1.160lnx4-1.004lnx5 i e 0.003 2 rss 由此可得： 0.018 ur rss 12 rssrss h0： r rss ur rss f 18.833 12 ()/ k / (2k) rur ur rssrss rssnn 在水平下，所以 f 值落在 f 檢驗的拒絕域5.56，中，拒絕原假設(shè)，即該 模型為結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定穩(wěn)定模型。故用 2001-2010 年段數(shù)據(jù)所建立的模型（二）： lny13.1590.883lnx20.126lnx3-1.160lnx4-1.004lnx5 i e 六、模型的自相關(guān)診斷及補救 (1)自相關(guān)的診斷 1.1圖示法 表表6-1 200

41、1-2010年數(shù)據(jù)表年數(shù)據(jù)表 年份lnylnx2lnx3lnx4lnx5 20015.848.8325.1115.740.01 20026.068.9525.2315.69-0.01 20036.179.0525.4415.640.01 20046.279.1525.5915.660.03 20056.409.2625.7715.680.02 20066.439.3725.9015.720.02 20076.559.5326.2815.760.04 20086.679.6726.6115.800.05 20096.759.7526.9015.87-0.01 20106.779.8527.0715.920.03 作對的散點圖，所得結(jié)果如圖6-2所示。 i e 1i e 作對t的散點圖，所得結(jié)果如圖6-3所示。 i e 圖 6-2 對的散點圖 i e 1i e 圖 6-3 對