计量经济学论文eviews
EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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EViews历史
EViews是由Quantitative Micro Software 〔QMS〕公司开发的，专门从事数据分析、回归 分析和预测的工具。EViews结合了电子表格和 相关的数据库技术以及传统统计软件分析功能， 并且使用了单击图形用户界面。EViews特点是 对于时间序列数据有较强的分析能力，另外在 预测分析、科学数据分析与评价、金融分析、 经济预测、销售预测和本钱分析等领域应用非 常广泛。
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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图形操作
将图形插入文献中：Eviews可以将图形插入到 Word文档中。首先将图形翻开，然后点击 Eviews主画面顶部主按钮Edit/Copy/click弹出 对话框。选择〞Copy to clipboard〞，点击 OK，然后在Word文档中指指定位置粘贴即可。
EViews统计分析在计量经 济学中的应用EViews概述
1
：EViews简介
o 实验目的：熟悉和掌握Eviews在一元线性回 归模型中的应用。
o 实验数据：2019年中国各地区城市居民人均 年消费支出〔CS〕和可支配收入〔INC〕 〔相关数据在文件夹“书中资料/第3章〞〕 。
o 实验原理：普通最小二乘法(OLS) o 实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、
可翻开下拉式菜单〔或再下
一级菜单，如果有的话〕，
点击某个选项电脑就执行对 应的操作响应〔File，Edit的 编辑功能与Word, Excel中的 相应功能相似〕
图1-1 EViews主窗口界面
5/7/2023
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
我国旅游收入的计量分析一、经济理论陈述在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。
其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。
中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。
这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。
这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。
所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。
另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。
首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。
我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。
其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。
农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。
而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。
所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。
旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。
在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。
在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。
由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。
即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。
其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。
计量经济学案例分析(Eviews操作)
美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。
并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。
然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。
最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。
关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。
一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。
全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。
但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。
2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。
外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。
所以研究两个指数的变动是很有意义的。
二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。
标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。
与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。
计量经济学论文(eviews分析)
计量经济学论文(eviews分析)我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析摘要：本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，选取餐饮企业数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。
利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，并加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，提出自己的看法。
关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析一、研究背景近十年来，投资者进入餐饮企业的数量不断增加。
在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期时，他们才会对其进行投资。
由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就显得尤为必要，这有助于投资者作出合理的决策。
因此，本文进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。
二、变量的选取影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况）。
但综合考虑后，本文选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。
1.企业数本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关。
2.城镇居民人均年消费性支出本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关。
3.全国城镇人口数本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关。
4.公路里程数本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关。
三、相关数据本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，包括营业额（单位：亿元）、企业数（单位：个）、人均年消费性支出（单位：元）、全国城镇人口数（单位：万人）以及公路里程数（单位：万公里）。
计量经济学eviews报告
计量经济学eviews报告在经济学研究中，计量经济学是一个重要的分支领域，它利用数理统计和经济理论方法，对经济现象进行定量分析和预测。
而在进行计量经济学研究时，经济学家们通常会使用eviews软件来进行数据处理和分析。
本报告将对eviews软件在计量经济学研究中的应用进行介绍和分析。
首先，eviews软件作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据处理和分析功能。
它可以对各种类型的经济数据进行处理，包括时间序列数据、截面数据和面板数据等。
同时，eviews还提供了丰富的统计分析工具，如回归分析、时间序列分析、方差分析等，可以帮助经济学家们快速准确地进行数据分析和模型建立。
其次，eviews软件在计量经济学研究中的应用非常广泛。
在实证研究中，经济学家们通常会使用eviews来进行数据的导入和清洗，然后进行相关的计量分析。
例如，他们可以利用eviews进行回归分析，来探讨不同经济变量之间的关系；也可以利用eviews进行时间序列分析，来预测未来的经济走势。
总之，eviews为经济学家们提供了一个强大的工具，帮助他们更好地进行计量经济学研究。
另外，eviews软件还具有友好的用户界面和丰富的图表展示功能，使得经济学家们可以直观地呈现研究结果。
他们可以通过eviews生成各种统计图表，如散点图、折线图、柱状图等，直观地展示数据之间的关系和变化趋势。
这些图表不仅可以帮助经济学家们更好地理解数据，还可以用于学术论文和研究报告的展示。
总之，eviews软件在计量经济学研究中发挥着重要的作用，它为经济学家们提供了强大的数据处理和分析工具，帮助他们更好地进行实证研究。
未来，随着计量经济学研究的深入发展，相信eviews软件将会继续发挥重要作用，为经济学研究提供更多的便利和支持。
计量经济学实验 Eviews的基本操作
实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。
㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成 ㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews 软件之后，进入EViews 主窗口（如图1-3所示）。
图1-3 EViews 主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图1-4所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期和终止期。
图1-4 工作文件对话框工作区域状态栏其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。
计量经济学试验-Eviews
12
0.759316100176
27
13
24.0588008707
0.027744 -0.008265 38.94474 40950.71 -146.3152 1.698005
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
下：
序号
Y
X
序号
Y
X
1
2940
3547
16
1609
1963
2
2322
2769
17
2048
2450
3
1898
2334
18
2087
2688
4
1560
1957
19
3777
4632
5
1585189320源自230328956
1977
2314
21
2404
3072
7
1596
1953
22
2034
2421
8
1660
1960
0.133926 271.8586
7.278296 -1.056384
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
【精品】计量经济学eviews详解
作业：2．自己设计一个一元线性回归模型，并查阅2012年统计年鉴，用1985-2011年数据完成下列要求：（1）作散点图；（2）拟合样本回归函数；（3）对所建立的模型进行经济意义检验；（4）对所建立的模型进行统计检验，并详细解释检验结果；（5）作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差：（6）%100ˆ11⨯-=∑=ni iiiYYYnMAPE用2011年数据对模型作外推检验；（7）预测2012年、2013年被解释变量的值，并给出总体均值的95%预测区间。
（注：用Eviews完成）解：由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。
因此，我们设定居民消费水平i Y（绝对数（元））与国内生产总值i X （亿元）的关系为：011,1,2,...,27i i Y X i ββμ=++=数据来源：中国统计年鉴2012 (1) 散点图：在Eviews 中，通过Quick →Gragh →ScatterDiagram ，得到如下散点图：拟合样本回归函数：通过Quick estimationequation，在如下窗口中输入：得到：由此可得样本回归函数：^=665.6063+0.02534i iY X ，（7.398）（50.495）2R =0.9903(2) 其中^1β=0.02534是回归方程的斜率，它表示1985-2011年期间，GDP 每增加1亿元，居民消费水平平均增加0.02534元；^0β=665.6065是回归方程的截距,她表示不受GDP 影响的居民消费水平的起始值。
^1β，^0β的符号大小均符合经济理论及实际情况。
(3) 统计检验。
2R =0.9903，说明总离差平方和的99.03%被样本回归直线所解释，只有0.97%未被解释，因此样本回归对样本点的拟合优度很高。
给出显著性水平，α=0.05，查自由度n-2=25的t 分布表，得临界值0.05(25) 2.060t =，^tβ=7.398>0.05(25) 2.060t =，^1tβ=50.495>0.05(25) 2.060t =，拒绝回归系数为零的原假设，说明X 变量显著地影响Y 变量。
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计量经济学论文一、问题提出自改革开放以来，中国经济的高速增长是有目共睹的，1981~2009年的29年来，中国的财政收入也在高速的增长，从2002年中国财政收入不足2万亿元，到2006年接近4万亿元，再到2007年上半年突破2.6万亿元，短短5年间中国国家财政收入实现高速增长。
中国财政部数据显示，2007年1至6月累计全国财政收入达到26117.84亿元，同比增长30.6％，完成预算的59.3％，增幅比上年同期提高8.6个百分点，财政收入增收额创近几年同期最高。
2007年上半年我国财政收入达到2.6万亿元，可以说是继2006年财政收入突破4万亿元大关后的又一个惊人数据。
在经济高增长的背景下，财政收入的持续高速增长，特别是税收收入增长持续高于同期GDP增长，成为推动财政收入增长的主要原因。
目前，我国财政收入的主体是税收收入，2006年税收收入已经占到了全部财政收入的95.7％。
目前在我国税收当中，占比重最大的是增值税，由于现阶段我国依然依靠投资来拉动经济，这也带来了目前我国财政收入增长比较快的结果。
其实，财政收入增长过快只是表象，而投资增长过快造成的经济过热的体制顽疾才是最需要担心的，因此，面对高速增长的财政收入，人们担心的是经济过热问题还会越来越严重。
如果财政收入大幅度增长，远远高于国民收入的增长速度，就会出现一系列问题。
收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。
首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。
一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。
其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。
因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。
财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。
同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。
本文就建立财政收入影响因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性建议。
二、模型设定研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。
回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。
如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不会好。
而考虑过多的变量，不仅计算量增大许多，而且得到的回归方程稳定性也很差，直接影响到回归方程的应用。
通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资等。
（1）税收。
税收由于具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。
因此，各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和最主要的收入来源。
（2）国内生产总值。
常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
GDP会促进国民收入，从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量，并与财政收入的增长保持一定的同向性。
（3）全社会固定资产投资。
是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。
主要通过投资来促进经济增长，扩大税源，进而拉动财政税收收入整体增长。
（4）模型形式的设计本文以财政收入Y（亿元）为因变量，税收X1（亿元）、国内生产总值X2（亿元）、全社会固定资产投资X3（亿元）3个经济指标为自变量，建立多元函数，即：lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μ三、数据的收集本文以《中国统计年鉴》为源，使用了1981—2009 年税收、国内生产总值、全社会固定资产投资的数据，数据真实可靠。
为了消除异方差，对数据做取对数处理，利用E- views 进行回归分析，排除以往模型存在的多重共线性，建立财政收入影响因素更精确模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。
1981-2009年财政收入及其影响因素的数据年份国家财政收入税收国内生产总值全社会固定资产投资额(亿元) (亿元) (亿元) (亿元) 1981 1175.8 629.89 4891.6 961.01 1982 1212.3 700.02 5323.4 1230.40 1983 1367.0 775.59 5962.7 1369.06 1984 1642.9 947.35 7208.1 2450.50 1985 2004.8 2040.79 9016.0 2543.19 1986 2122.0 2090.73 10275.2 3019.62 1987 2199.4 2140.36 12058.6 3640.86 1988 2357.2 2390.47 15042.8 4496.54 1989 2664.9 2727.40 16992.3 4137.73 1990 2937.1 2821.86 18667.8 4449.29 1991 3149.5 2990.17 21781.5 5508.80 1992 3483.4 3296.91 26923.5 7854.98 1993 4349.0 4255.3 35333.9 12457.88 1994 5218.1 5126.88 48197.9 17042.941995 6242.2 6038.04 60793.7 20019.261996 7408.0 6909.82 71176.6 22913.551997 8651.1 8234.04 78973.0 24941.111998 9876.0 9262.8 84402.3 28406.171999 11444.1 10682.58 89677.1 29854.712000 13395.2 12581.51 99214.6 32917.732001 16386.0 15301.38 109655.2 37213.492002 18903.6 17636.45 120332.7 43499.912003 21715.3 20017.31 135822.8 55566.612004 26396.5 24165.68 159878.3 70477.42005 31649.3 28778.54 183217.5 88773.62006 38760.2 34804.35 211923.5 109998.16242007 51321.8 45621.97 257305.6 137323.93812008 61330.4 54223.79 314045.4 172828.39982009 68476.9 59521.59 335352.9 224598.7679注：1.2006年以前，农业各税包括农业税、牧业税、耕地占用税、农业特产税、契税和烟叶税；从2006年起，农业各税只包括耕地占用税、契税和烟叶税。
2.企业所得税2001年以前只包括国有及集体企业所得税，从2001年起，企业所得税还包括除国有企业和集体企业外的其他所有制企业所得税，与以前各年不可比。
3.国内增值税不包括进口产品增值税；国内消费税不包括进口产品消费税。
四、模型的估计与调整1. 参数估计与解释变量问题处理假定所建模型及其中的随机扰动项μ满足各项古典假定。
利用E- views 对上述基本模型进行OLS参数估计：lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μEviews的最小二乘法计算结果见表1表1 回归结果根据表1中数据，模型估计的结果为321ln 4719.0ln 3195.0ln 6930.06928.1ˆln X X X Y i +-+= (0.6921) (0.1687) (0.2476) (0.2424)t=(2.4457) (4.1080) (-1.2903) (1.9466)9855.02=R 9838.02=R F=566.1477 =df 25（1）多重共线性的检验由此可见，该模型9855.02=R ，9838.02=R 可决系数很高，F 检验的值为566.1477，说明回归方程明显显著。
首先，由于税收是国家政府财政收入最主要的收入来源，很大程度上决定于财政收入的充裕状况；国内生产总值与财政收入的增长保持一定的同向性；全社会固定资产投资通过刺激GDP 增长，间接影响财政税收收入整体增长。
所以，财政收入一般和税收、GDP 、全社会固定资产投资呈正相关关系，即 C1至 C3 应该均为正值。
而且财政收入中税收应占很大一部分比重，即 C1 的数值应该比较高。
上面模型得到的 C1 和 C3 都为正符合经济理论，但 C2 却为负与经济理论相悖。
其次，税收、GDP 、全社会固定资产投资的t 统计量值分别为4.1080、-1.2903、1.9466。
在显著性水平为0.05 时，060.2)429()(025.02/=-=-t k n t α，不仅lnX2和lnX3的系数C2、C3的t 检验不显著，而且lnX2系数的符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数，选择lnX1、lnX2、lnX3数据，得相关系数矩阵如下表2所示：表2为相关系数矩阵由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。
（2）修正多重共线性采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。
分别作lny对lnx1、lnx2、lnx3的一元回归，结果如表3所示其中，加入lnX1的方程2R最大，以lnX1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
结果如表4所示经比较，虽然新加入lnX3方程2R=0.9833，改进最大，但是各参数（除了税收α显著性水平下，t检验均不显著，说明均要剔除lnX2与lnX3，lnX1）在05.0=最终修正严重多重共线性影响后的回归结果为：表5 修正后方程的回归结果tt X Y ln 9336.07071.0ˆln += t=(3.4049) (39.6998)9832.02=R 2R =0.9825 F=1576.071 DW=0.3854这说明，当税收每增加1%，平均来说财政收入会增加0.9336%2．随机扰动项自相关问题的处理（1）自相关的检验该回归方程可决系数较高，回归系数均显著，对样本量为29、一个解释变量的模型、在0.05显著水平下，查DW 统计表可知，因为由表5的DW 值=0.3854，查表得483.1,341.1==U L d d ，模型中DW<L d ，显然财政收入模型中有自相关，而且是正相关，这一点从残差图中也可以看出，图1如下（2）自相关的修正：使用t e 进行滞后一期的自回归，可得回归方程表6 回归方程结果=t eˆ0.73611-t e 由式可知7361.0ˆ=ρ，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程： t t t t t v X X C C Y Y +-+-=---)ln 7361.0(ln 2)7361.01(1ln 7361.0ln 11对上式的广义差分方程进行回归，可得方程输出结果表7 广义差分方程输出结果由表6可得回归方程为**ln 9477.01442.0ˆln tt X Y += Se=(0.1267) (0.0513)t=(1.1375) (18.4734)9292.02=R F=341.2685 DW=2.0120 其中=*ln t Y 1ln 7361.0ln --t t Y Y ，1*ln 7361.0ln ln --=t t t X X X由于使用广义差分数据，样本容量减少了1个，为28个，查5%显著水平的DW 统计表可知476.1,328.1==U L d d ，模型中4-U d ,>DW=2.0120>U d ，说明在5%显著水平下广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代，同时可见，可决系数、t 、F 统计量也均达到理想水平。