计量经济学案例分析报告
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
计量经济学实验报告1(共6篇)
篇一：计量经济学实验报告 (1)计量经济学实验基于eviews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：基于e views的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能源消费是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（gdp）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。
二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。
对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。
另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
计量经济学案例分析
0.714371 0.600119 6386.730 6.12E+08 -219.7672 1.975920
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
-1.74E-11 10099.81 20.61520 20.96235 6.252598 0.001875
可以看出，n=22*0.714371=15.716162， 相伴概率为p=0.000387，因此在显著水 平α=0.05的条件下，拒绝无自相关的原
假设，即随机干扰项存在自相关。又 因为的回归系数显著不为0（P值为 0.0062），表明存在一阶自相关。又的 回归系数不为0，但是对应的P值 =0.1363>0.05，所以表明不存在二阶自
首先，一国进出贸易的发展程度很 大程度上依赖于这个国家的经济发展 水平，衡量一个国家经济发展水平的 最有效的指标就是GDP。国民经济越发 达，与国外的联系也会越紧密，从而 推动国家进出口贸易的发展。
其次，进出口额是指一国出口商品 所得收入和进口 商品的外汇支出的总 额。它直接产生的关税就是财政收入 。所以财政收入越多，进出口额也同 步增长。另一方面，财政支出若是增 多，我国则会减少多进出口贸易的投 资支出，所以财政支出与进出口额也 密切相关。
95539.1
159878.3
2005
116921.8
184937.4
2006
140974
216314.4
2007
166863.7
265810.3
2008
179921.4702
2019年南开大学《计量经济学》案例分析.doc
南开大学《计量经济学》案例分析案例一：用回归模型预测木材剩余物（file:b1c3）伊春林区位于黑龙江省东北部。
全区有森林面积218.9732万公顷，木材蓄积量为2.324602亿m3。
森林覆盖率为62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。
1999年伊春林区木材采伐量为532万m3。
按此速度44年之后，1999年的蓄积量将被采伐一空。
所以目前亟待调整木材采伐规划与方式，保护森林生态环境。
为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。
因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关键环节。
下面，利用一元线性回归模型预测林区每年的木材剩余物。
显然引起木材剩余物变化的关键因素是年木材采伐量。
给出伊春林区16个林业局1999年木材剩余物和年木材采伐量数据如表1.1。
散点图见图1.1。
观测点近似服从线性关系。
建立一元线性回归模型如下：y t = β0 + β1 x t + u t表1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t数据林业局名年木材剩余物y t（万m3）年木材采伐量x t（万m3）乌伊岭26.13 61.4 东风23.49 48.3 新青21.97 51.8 红星11.53 35.9 五营7.18 17.8 上甘岭 6.80 17.0 友好18.43 55.0 翠峦11.69 32.7 乌马河 6.80 17.0 美溪9.69 27.3 大丰7.99 21.5 南岔12.15 35.5 带岭 6.80 17.0 朗乡17.20 50.0 桃山9.50 30.0 双丰 5.52 13.8合计202.87 532.00图1.1 年剩余物y t和年木材采伐量x t散点图图1.2 EViews输出结果EViews估计结果见图1.2。
在已建立Eviews数据文件的基础上，进行OLS估计的操作步骤如下：打开工作文件，从主菜单上点击Quick键，选Estimate Equation 功能。
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长, 而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展, 人民生活水平不断提高, 居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时, 还应看到全国各地区经济发展速度不同, 居民消费水平也有明显差异。
例如, 2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元, 最高的上海市达人均10464元, 上海是黑龙江的2.35倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因, 需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多, 例如, 居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素, 并分析影响因素与消费水平的数量关系, 可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费, 由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异, 最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且, 由于各地区人口和经济总量不同, 只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较, 而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异, 并不是城市居民消费在不同时间的变动, 所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种, 但从理论和经验分析, 最主要的影响因素应是居民收入, 其他因素虽然对居民消费也有影响, 但有的不易取得数据, 如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关, 如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大, 如“零售物价指数”、“利率”。
计量经济学实例分析
计量经济学实例分析计量经济学实例分析------- -------居民消费水平与居民消费水平与GDP 之间关系之间关系摘要摘要摘要改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费需求成为我国经济增长的关键动力，特别是21世纪初以来，居民消费需求对过敏寂静的发展起到了越来越大的作用。
及时把握居民消费需求的变化，并制定相关政策推动内需，对于提高我国经济增长速度和质量都有了重要的意义。
量都有了重要的意义。
凯恩斯认为，短期影响个人消费的主观因素是确定的，消费者的消费主要取决于收入的多少，而其他因素对消费的影响相对较小。
而其他因素对消费的影响相对较小。
因此，因此，本文只对我国居民消费水平和GDP 的变化情况之间建立了粗略的模型。
情况之间建立了粗略的模型。
本文利用了1990-2009年之间20年内居民消费水平和GDP 数据，旨在说明其中的相互关系，并建立模型以供参考。
关系，并建立模型以供参考。
关键词关键词消费消费 收入收入收入 GDP GDP一，理论陈述一，理论陈述1,1,凯恩斯的绝对收入假说凯恩斯的绝对收入假说凯恩斯的绝对收入假说凯恩斯在凯恩斯在《货币通论》中提出了绝对收入假说，即人们的消费支出是起当期的可支配收入决定的。
当人们的可支配收入增加时，当人们的可支配收入增加时，其中用于消费的数额也会增加，其中用于消费的数额也会增加，其中用于消费的数额也会增加，但消费增量在收入增但消费增量在收入增量中的比重是下降的，量中的比重是下降的，因此随着收入的增加，因此随着收入的增加，人们的消费在收入中的比重是下降的，人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄而储蓄在收入中所占的比重则是上升的。
在收入中所占的比重则是上升的。
凯尔斯构建的绝对收入消费函数中，当人们的可支配收入增加时，其中用于消费的数额也会增加，但是消费增量在收入增量中的比重是下降的，但是消费增量在收入增量中的比重是下降的，因此随着收入的增加，因此随着收入的增加，因此随着收入的增加，人们的消费在收人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄在收入中的比重则是上升的。
计量经济学第三章案例分析
习题5.4一、模型设定假定各地区建筑业总产值和建筑业企业利润总额之间满足线性约束，则理论模型设定为表1各地区建筑业总产值（X ）和建筑业企业利润总额(Y)i i i X Y μββ++=21二、参数估计估计结果为=2.368138+0.034980t=(0.261691) (19.94530)=0.932055 F=397.8152iY ˆiX 2R三、检验模型的异方差（一）goldfeld-quandt检验由图得到残差平方和21i=5739.944，残差平方和22i=23084.48 ,根据goldfeld-quandt检验，F统计量为F===4.0217在α=0.05下,式中α分子、分母的自由度均为10，查F分母表得临界值F0.05（10,10）=2.98，因为F=4.0217>F0.05(10,10)=2.98,所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差（二）White检验根据White检验中辅助函数的构造，则辅助函数为经估计出现White 检验结果，见图从图可以看出，n =20.15100,由White 检验知，查分布表，得临界值(2)=5.9915,同时X 和的t 检验也显著。
比较计算的统计量与临界值，因为n =20.15100>(2)=5.9915，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。
四、异方差性的修正在运用WLS 法估计中，可以分别选中各种权数做比较，从中则较为理想的权数。
经估计检验用权数1/X t 2的效果最好。
下图为估计结果tt t tv x x +∂+∂+∂=22102σ2R 2χ205.0χ2X 2R 205.0χ可以看出，运用加权最小二乘法消除了预防差性后，参数的t 检验均显著，F 检验也显著，即估计结果为t=(8.303693) (6.569011)=0.976392 DW=1.816022 F=43.15191五．结论这说明个地区建筑业总产值每增加1元，平均来说将增加0.018026元建筑业企业利润总额，而不是引子中得出的需要增加0.37627元建筑业企业利润总额。
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《计量经济学》实验报告实验课题：各章节案列分析姓名：茆汉成班级：会计学12-2班学号： 2012213572指导老师：蒋翠侠报告日期： 2015.06.18目录第二章简单线性回归模型案例 01 问题引入 02 模型设定 03 估计参数 (2)4 模型检验 (2)第三章多元线性回归模型案例 (4)1 问题引入 (4)2 模型设定 (4)3 估计参数 (5)4 模型检验 (5)第四章多重线性案例 (7)1 问题引入 (7)2 模型设定 (7)3 参数估计 (7)4 对多重共线性的处理 (8)第五章异方差性案例 (10)1 问题引入 (10)2 模型设定 (10)3 参数估计 (10)4 异方差检验 (11)5 异方差性的修正 (13)第六章自相关案例 (14)1 问题引入 (14)2 模型设定 (14)3 用OLS估计 (14)4 自相关其他检验 (15)5 消除自相关 (16)第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (18)7.2案例1 (18)1 问题引入 (18)2 模型设定 (18)3 参数估计 (18)7.3案例2 (20)1 问题引入 (20)2 模型设定 (20)3、回归分析 (20)4模型检验 (22)第八章虚拟变量回归案例 (23)1 问题引入 (23)2 模型设定 (23)3 参数估计 (25)4 模型检验 (26)第二章简单线性回归模型案例1、问题引入居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。
随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。
研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。
影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。
从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。
所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。
2、模型设定（1）对数据X和Y的统计结果的描述图表2-1：X和Y的描述统计结果（2）X 和Y 的散点图及分析图表2-2：各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图分析：从散点图2-2中，可以看出各地区城镇居民计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量随人均总收入变动的数量规律性，可以考虑建立如下简单线性回归模型：t t u X Y ++=21ββt3、估计参数图表2-3：回归结果可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为315836.1438320.0002873.09580.112====+=∧n F R Y (11.9826)(2.1267)t 24)(0.000 (5.6228) X tt4、模型检验（1）经济意义检验所估计的参数∧1β=11.9580，∧2β=0.002 873，说明城镇居民家庭人均总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002 873台，这与预期的经济意义相符。
（2）拟合优度和统计检验由拟合优度R 2=0.831996可知，所建立的模型对样本数据的拟合度较高。
对回归参数的显著性检验——t 检验：对β1建立下列假设条件：原假设H 0：β1=0 备择假设H 1：β1≠0取α=0.05，β1服从t~（29），P 值检验的结果是0.0421< 0.05，所以应该拒绝原假设β1=0，接受备择假设β1≠0，说明β1对被解释变量有显著性影响。
对β2建立下列假设条件：原假设H0：β2=0 备择假设H1：β2≠0取α=0.05，β2服从t~（29），P值检验的结果是0.0000<0.05，所以应该拒绝原假设β2=0，接受备择假设β2≠0，说明解释变量城镇居民平均每人家庭总收入对被解释变量城镇居民平均每百户计算机拥有量有显著影响。
图表2-4：剩余项、实际值、拟合值图形第三章多元线性回归模型案例1、问题引入改革开放以来，中国经济增长迅速，各级政府对教育的投入不断增加，2012年，各级政府的教育的支出达到国内生产总值的4%，其中地方支出占约94%。
为了研究影响中国地方财政教育支出差异的主要原因，分析地方财政教育支出增的数量规律，预测中国地方财政教育支出的增长趋势。
总结了影响中国地方财政教育支出的主要的因素有：（1）由地区经济规模决定的地方整体财力；（2）地区人口数量不同决定各地教育规模不同；（3）人民对教育质量的需求对以政府教育投入为代表的公共财政的需求会有相当的影响。
（4）物价水平，影响地方财政对教育的支出。
（5）地方政府对教育投入的能力与意愿研究范围：2011年31个省市区的数据为样本。
2、模型设定（1）地方财政教育支出及影响因素图表3-1：地方财政教育支出及影响因素数据图形从上图可以看出，各地区地方财政教育经费支出及各影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间可能具有一定的相关性。
探索将模型设定为线性回归模型形式：i i i i i i ii u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ3、估计参数图表3-2：回归结果由上图中数据，模型估计的结果写为：317539.1819679.09732.0)8422.1()5109.2()8267.2()9643.4()3167.6()5820.2()3214.470()0867.9()0517.0()0080.0()0018.0()8816.935(4100.8868162.221460.00395.00112.049.2416265432_2====--=+++++-=∧n F X X X X X Y i R R t4、模型检验（1）经济意义检验：在假定其它变量不变的情况下，地区生产总值(GDP)每增长1亿元，平均说来地方财政教育支出将增长0.0112亿元；地区年末人口每增长1万人，平均说来地方财政教育支出会增长0.0395亿元；当居民平均每人教育现金消费增加1元，平均说来地方财政教育支出会增长0.1460亿元；当居民教育消费价格指数增加1个百分点，平均说来地方财政教育支出会增长22.8162亿元。
当教育支出在地方财政支出中的比重增加1%，平均说来地方财政教育支出会增长866.41亿元。
（2）统计检验拟合优度：9732.02=R ，修正的可决系数为9679.02_=R ，说明模型对样本的拟合很好。
F 检验：给定显著性水平α=0.05，查F 分布表自由度为k-1=5和n-k=25的临界值为61.225,5=）（αF ，由于F=181.7539>2.61，应拒绝原假设，说明回归方程整体显著。
t 检验：在显著性水平α=0.05时从1βΛ 到 5βΛ的t 统计量对应的P 值分别是0.0161，0.0000，0.0000，0.0091，0.0189，均小于0.05，所以是显著地。
6βΛ的t 统计量对应的P 值为0.0773>0.05,而0.0773<0.1，说明在α=0.05，时“教育支出在地方财政支出中的比重”对地方财政教育支出没有显著影响，而在α=0.10 时，有显著影响。
第四章多重线性案例1、问题引入近年来，中国旅游业一直保持高速发展，旅游业作为国民经济的新增长点，在整个社会经济的发展中的作用日益明显。
中国的旅游业分为国内旅游和入境旅游两袋市场，入境旅游外汇收入年均增长22.6%，与此同时，国内旅游业迅速增长。
为了规划中国未来国内旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国国内旅游市场发展的主要因素。
2、模型设定经分析，影响国内旅游市场收入的主要要是，除了国内旅游人数和旅游支出以为，可能与相关基础设施有关。
为此设定变量如下：被解释变量为：第t 年全国国内旅游收入-Yt影响因素有 ：国内旅游人数X2城镇居民人均旅游支出X3农村居民人均旅游支出X4基础设施-铁路里程X5所以设定多元线性回归模型：3、参数估计图表4-1：OLS 回归结果 234512345t t t t t tY X X X X u βββββ=+++++该模型R2=0.9814，拟合程度较好，F检验值225.8475，明显显著。
但是在显著性水平=0.05时，x2的系数不显著。
而且x3,x5的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。
图表4-3：相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间相关系数较高，确定存在一定的共线性，通过辅助回归得出各个回归的可决系数和方差扩大因子：被解释变量可决系数R²的值方差扩大因子X20.928513.9860X30.8315 5.9347X40.7902 4.7664X50.961525.9740方差扩大因子大于10时，相应解释变量与其余解释变量间有共线性，由此可知X3。
X5有严重的共线性4、对多重共线性的处理图后补估计结果为：ln Yˆ=-8.4495+0.9168lnX2+0.4136lnX3+0.2890lnX4+0.9982lnX5(0.6050) (0.0936) (0.1390) (0.0459) (0.4209)t= (-13.97) (9.80) (2.98) (6.30) (2.37)P(t)=(0.0000) (0.0000) (0.0107) (0.0000) (0.0338)R2=0.9972 F=1550.58 P(F)=0.0000该模型可决系数较高，F检验值为1550.58，明显显著，各系数也显著。
说明消除了多重共线性。
对系数估计值的解释：在其他变量保持不变的情况下，如果旅游人数每增加1%，则国内旅游收入平均增加0.92%；如果城镇居民旅游支出每增加1%，则国内旅游收入平均增加0.41%；如果农村居民旅游支出每增加1%，则国内旅游收入平均增加0.29%；如果铁路里程每增加1%，则国内旅游收入平均增加1%。
所有的检验变量的符号都与先验预期相一致，及旅游人数、城乡居民旅游支出和铁路里程都与国内旅游收入正相关。
第五章异方差性案例1、问题引入为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析医疗机构与人口数量之间的关系。
建立卫生医疗机构数与人口数之间的回归模型。
以四川省2000年各地区医疗机构数与人口数。
为实验研究范围。
2、模型设定被解释变量：卫生医疗机构数-Y 解释变量 ：人口数-X 理论模型设定为： i Y =1b +i X 2b +i u 3、参数估计图表5-1：回归结果估计结果为：iˆY =-562.9074+5.3728i X (291.5642) (0.6442) t=(-1.9306) (8.3398)2R =0.7854 F=69.5525该模型结果认为人口数量每增加1万人，平均医疗机构将增加5.37个，与实际情况不相符，所以该模型可能存在异方差。