计量经济学课程论文
GDP与进出口总额的计量经济模型分析
一、 导论：
1.分析进出口总额对于GDP增长的重要性
目前国际上衡量一个经济大国有两条通用的硬性标准，一是年度国内生产总值超过10000亿美元，二是进出口总额超过5000亿美元。由此不难看出，进出口总额充分反映了一个国家或者地区参与世界经济的程度，无论是从世界范围来看，还是从中国本身经历过的历史来看，将不难发现对外开放程度是一国经济水平的决定因素。相应的，一个开放国家或地区进出口总额的变动对其GDP增长有着很大的影响作用。据此，想研究一下GDP与进出口总额之间的关系。所以需要运用我们所学的计量经济学的知识，加以分析，找出它们之间的关系，从而对它有更深度的认识，为进出口额的调节与GDP的增长提供一些依据。 2.理论分析
在经济意义中，外贸进出口总额的增长促进国家GDP的增长，外贸进出口总额与GDP是一种正相关的关系。
二、模型设定：
1、被解释变量Y为GDP。 解释变量X：进出口总额。
2、数据性质的选择是：时间序列数据。 3、模型设定为：Y=c+bx+u。
三、数据收集如下表：
表1： 年份 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Y 89677.05 99214.55 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 X 29896.2 39273.2 42183.6 51378.2 70483.5 95558.1 计量经济学课程论文
2005 183868 116921.8 2006 210871 140971.4 2007 257306 166740.2 2008 300670 179921.5 2009 335353 150648.1 （来源：国家统计局网）
四、参数估计：
假定模型中随机项满足基本假定，可用OLS法估计其参数。具体操作：用EViews软件，估计结果为： 表2：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/14/11 Time: 21:43 Sample: 1999 2009 Included observations: 11
Variable C X
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient 41303.51 1.428362
Std. Error 20012.00 0.179079
t-Statistic 2.063937 7.976144
Prob. 0.0690 0.0000 84346.30 23.70358 23.77592 63.61887 0.000023
0.876065 Mean dependent var 182059.0 0.862295 S.D. dependent var 31299.78 Akaike info criterion 8.82E+09 Schwarz criterion -128.3697 F-statistic 0.791742 Prob(F-statistic)
模型估计的结果可表示为： Y = 41303.50914 + 1.428362155*X
五、检验及修正：
1.经济意义检验：
GDP与进出口总额成正相关关系，X的系数为正，与经济意义相符。 2.统计推断检验：
从回归结果看：（1）R-squared=0.876065 ，Adjusted R-squared=0.862295，
模型拟合优度较好。
（2）t-Statistic=7.976144且 P<0.05，所以X的系数b显著，
表明进出口总额对GDP有显著影响。
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（3）F-statistic=63.61887且P<0.05，所以方程线性关系显著，
说明方程总体显著。
3.计量经济学检验：
（1）异方差检验与消除：
利用White检验模型是否存在异方差： 表3：
White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 01/14/11 Time: 22:16 Sample: 1999 2009 Included observations: 11
Variable C X X^2 R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient -1.66E+09 44046.82 -0.150607 Std. Error 2.55E+09 60905.25 0.292585 t-Statistic -0.651213 0.723202 -0.514744 Prob. 0.5332 0.4902 0.6206 1.83E+09 45.73367 45.84219 0.912798 0.439465
0.912798 Probability 2.043799 Probability
0.439465 0.359911
0.185800 Mean dependent var 8.02E+08 -0.017750 S.D. dependent var 1.84E+09 Akaike info criterion 2.72E+19 Schwarz criterion -248.5352 F-statistic 1.380366 Prob(F-statistic)
由于P值大于0.05，所以模型不存在异方差。
（2）自相关检验与消除：
1、检验是否存在自相关：由Eviews软件输出的DW值为0.79，所以存在正自相关。
2、利用迭代法消除自相关: 表4：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/14/11 Time: 22:28