计量经济学 我国国民收入预测模型研究
中国国民总收入与最终消费的计量经济学分析
再点击“ok” ，文件即被保存。 2、输入数据 在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑” ，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳， 在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y” ，再按下行键“↓” ，对因变量 名下的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输 入。 也 可 以 在 EViews 命 令 框 直 接 键 入 “ data X Y ”( 一 元 时 ) 或 “data Y X 1
X f 1 183076.1
， 在 EViews 命令框键入 data x /回车, 在 X 数据表中的 “2007”
位置输入“183076.1” ，将数据表最小化。然后在“E quation ”框中，点击“Forecast” ， 得对话框。在对话框中的“Forecast name”(预测值序列名)键入“
Yf
” ， 回车即得到模型
估计值及标准误差的图形。 双击 “Workfile” 窗口中出现的 “ Yf ” ， 在 “ Yf ” 数据表中的 “2007” 位置出现预测值
Y f 1 135525.982
，这是当
X f 1 183076.1
时最终消费的点预测值。
为了作区间预测， 在 X 和 Y 的数据表中， 点击 “View”选 “Descriptive Stats\Cmmon Sample”，
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
在本例中，参数估计的结果为：
t=4145.670+0.532060Xt
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。
2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一 个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。
简述国民收入模型研究的现实意义
简述国民收入模型研究的现实意义1.引言国民收入模型研究是经济学领域的一个重要研究方向，它通过对经济体中各个部门的生产、分配和支出进行分析和建模，为我们深入理解经济运行机制提供了有力工具。
本文将简述国民收入模型研究的现实意义，并探讨其在经济政策制定、宏观经济分析以及社会福利改善方面的应用。
2.经济政策制定国民收入模型研究对经济政策制定具有重要意义。
通过建立和分析国民收入模型，我们可以评估不同政策对经济增长、就业率、通货膨胀等指标的影响，进而为政府提供科学依据和参考，优化宏观经济调控，实现经济的可持续增长。
此外，国民收入模型还可以帮助政府确定合理的财政政策和货币政策，以促进经济平稳运行。
3.宏观经济分析国民收入模型的研究对于宏观经济分析也具有重要意义。
通过构建国民收入模型，我们可以了解经济体中各个部门之间的相互联系和作用机制，揭示经济增长、消费、投资、储蓄等经济行为之间的内在关系。
借助国民收入模型的模拟和分析，我们可以预测宏观经济指标的变化趋势，进而为企业、投资者和政府提供决策依据，降低决策风险。
4.社会福利改善国民收入模型研究对于社会福利改善也具有重要意义。
通过国民收入模型的建立，我们可以深入研究收入分配问题和贫富差距，为改善社会福利提供政策建议。
例如，通过分析不同收入分配政策对经济增长和社会公平性的影响，我们可以找到最佳的收入再分配方式，从而有效减少贫困和不平等现象，提高社会福利水平。
5.结论综上所述，国民收入模型研究在经济学领域具有重要的现实意义。
它不仅为经济政策制定提供科学依据和参考，优化宏观经济调控，实现经济的可持续增长，还能为宏观经济分析提供决策依据，降低决策风险。
此外，国民收入模型的研究还能为社会福利的改善提供政策建议，提高社会福利水平。
因此，在今后的经济研究和政策制定中，国民收入模型研究将继续发挥重要作用，为实现经济可持续发展和社会福利的提升做出贡献。
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。
本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
并找到影响居民消费的主要因素。
关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews目录摘要 (II)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (3)2.1西方经济学中有关理论假说 (3)2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (9)5 模型的求解和检验 (10)5.1计量经济的检验 (10)5.1.1模型的回归分析 (10)5.1.2拟合优度检验： (11)5.1.3 F检验 (11)5.1.4 T检验 (12)5.2 计量修正模型检验： (12)5.2.1 Y与的一元回归 (13)5.2.2拟合优度的检验 (13)5.2.3 F检验 (14)5.2.4 T检验： (15)5.3经济意义的分析: (15)6 政策建议 (16)结论 (17)参考文献 (19)城镇居民消费模型分析前言近年来，改革开放的影响不断加大，人民的物质文化生活水平日益提高，消费水平和消费结构都有了一定的调整，随着城镇化程度的提高，城镇居民消费在整个国民经济中的地位日益重要，因此，对其进行计量经济分析的十分有必要的。
本文旨在对近15年我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
人均收入和消费支出的有关数据进行了计量经济的检验,通过两者之间的动态关系研究发现,居民人均收入与消费支出有长期的均衡关系,据此建立了居民人均收入和消费支出之间的长期均衡模型。
基于ARIMA模型的我国农业实际国民收入指数的研究
基于ARIMA模型的我国农业实际国民收入指数的研究图1 建模流程对1952年到1988年中国农业实际国民收入指数序列建模。
1、获得观察值序列1952年到1988年中国农业实际国民收入指数如表1所示。
表1 1952年到1988年中国农业实际国民收入指数序列（以1952年农业国民收入总额为基数100）2、判断序列的平稳性该序列时序图如图2所示。
agrictime图2 1952年到1988年中国农业实际国民收入指数时序图时序图显示，该序列有显著的趋势，为典型的非平稳序列。
3、对原序列进行差分运算因为原序列呈现出近似线性趋势，所以选择一阶差分。
一阶差分后序列时序图如图3所示。
diftime图3 中国农业实际国民收入指数一阶差分后序列时序图时序图显示，差分后序列在均值附近比较稳定的波动。
为了进一步确定平稳性，考察差分后序列的自相关图，如图4所示。
AutocorrelationsLag Covariance Correlation -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 78.239 167 1.000 00 ┋┋*******************┋1 42.075 733 0.537 78 ┋. ┋*********** ┋2 16.246 605 0.207 65 ┋. ┋**** . ┋3 7.058 588 0.090 22 ┋. ┋** . ┋4 -11.132 207 -.142 28 ┋. ***┋. ┋5 -7.917 076 -.101 19 ┋. **┋. ┋6 -9.245 185 -.118 17 ┋. **┋. ┋7 -11.564 313 -.147 81 ┋. ***┋. ┋8 7.108 735 0.090 86 ┋. ┋** . ┋9 12.965 116 0.165 71 ┋. ┋*** . ┋10 -0.909 105 -.011 62 ┋. ┋. ┋11 -2.455 085 -.031 38 ┋. *┋. ┋12 -3.501 852 -.044 76 ┋. *┋. ┋13 -6.583 063 -.084 14 ┋. **┋. ┋14 -7.883 765 -.100 76 ┋. **┋. ┋15 -4.783 310 -.061 14 ┋. *┋. ┋16 2.087 515 0.026 68 ┋. ┋* . ┋17 12.894 776 0.164 81 ┋. ┋*** . ┋18 15.631 250 0.199 79 ┋. ┋**** . ┋“.”marks two standard errors图4 中国农业实际国民收入指数一阶差分后序列自相关图自相关图显示序列有很强的短期相关性，所以可以初步认为一阶差分后序列平稳。
财政收入计量经济学模型分析报告
财政收入计量经济学模型分析报告我国财政收入的计量经济学模型分析一、经济理论背景近几年来，中国经济保持了快速发展势头。
财政是同国家的产生和存在相联系。
国家为了维持自身的存在和发挥职能，必须消耗一定的社会产品。
但是，国家本身通常不直接从事生产活动，因而必须凭借自身拥有的政治权力，强制性地征收一部分社会产品，以满足各方面支出的需要。
这种国家的收入和支出就是财政，它是国家凭借政治权力而进行的社会产品的分配。
从这一概念的内容可以看出，财政是一种分配关系，是一种以国家为主体、在社会范围内集中性的分配关系。
这就是财政的本质。
我们选取了全国1978-2001年的财政收入，通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响财政收入的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终使财政收入成为促进中国经济发展的基石。
二、有关财政收入及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国财政收入的影响因素：①税收税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。
②国民生产总值gross national product（GNP）GNP是指一个国家（地区）所有常住机构单位在一定时期内（年或季）收入初次分配的最终成果。
③其他收入包括基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。
例如企业、个人的捐款，国际组织和别国政府的援助等。
④从业人数非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。
非农就业人数主要是反映制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。
⑤进出口额是指一个国家（地区）与另一个国家（地区）之间的商品和劳务的交换。
这种贸易由进口和出口两个部分组成。
我们猜想财政收入的增加或减少与以上五个因素有关。
三、分析影响财政收入的目的和意义影响财政收的根本性因素济是经发展水平，所以只有大力发展经济，使经济持续稳定地增长，财政收入才能增加。
我国财政收入计量经济学模型的初步研究——基于2003年~2017年度数据分析
Market Observation市场观察 | MODERN BUSINESS现代商业187我国财政收入计量经济学模型的初步研究——基于2003年～2017年度数据分析盛倩倩安徽财经大学 安徽蚌埠 233000摘要:本文通过使用Eviews软件，结合2003年～2017年度我国财政收入和相关数据建立回归模型，并通过计量经济学检验得出最终有效的模型。
选择国内生产总值、财政支出、税收收入、就业人口数作为可能的影响因素，总结得出影响财政收入的因素，并给出相关建议，对促进我国财政收入的稳定增长有一定意义。
关键词:财政收入；税收收入；最小二乘法；计量经济学模型中图分类号:F812.41;F224 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2019)26-0187-02一、引言在经济学上，财政具有资源分配、收入再分配和宏观经济调控这三大职能，财政收入是政府为了履行其职能、提供公共服务等筹集的一切资金总和。
因此充足的财政收入是国家经济持续稳定增长的前提，是政府充分发挥其职能的重要工具。
自改革开放以来，我国经济高速发展，财政收入也在不断增长，在这个背景下，本文通过分析近几年的相关数据，得出影响我国财政收入的相关因素，并提出建议。
二、影响因素的选取和数据收集(一)影响因素我国财政收入的影响因素众多，本文选取了国内生产总值、财政收入、税收收入、就业人口数这几个可能影响因素，下面对这些指标进行分析。
1.国内生产总值(GDP)：通常是衡量一个国家在一定时期的经济发展水平的指标，也是影响我国财政收入情况的一个可能因素。
因为一个国家只有在经济繁荣的情况下，才能为财政收入的增长创造良好的条件，相应的经济处于大萧条时期，财政收入也可能会受到影响。
2.财政支出：我国的财政收支间具备长期均衡的协整关系，自改革开放以来，我国经济发展取得了举世瞩目的成就，财政收支也在不断地增加，如何实现财政收支之间的相互平衡，也是经济学家们研究的问题之一。
《计量经济学(第二版)》习题解答(第1-3章)
《计量经济学（第二版）》习题解答第一章1.1 计量经济学的研究任务是什么？计量经济模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：（1）利用计量经济模型定量分析经济变量之间的随机因果关系。
（2）随机关系、因果关系。
1.2 试述计量经济学与经济学和统计学的关系。
答：（1）计量经济学与经济学：经济学为计量经济研究提供理论依据，计量经济学是对经济理论的具体应用，同时可以实证和发展经济理论。
（2）统计数据是建立和评价计量经济模型的事实依据，计量经济研究是对统计数据资源的深层开发和利用。
1.3 试分别举出三个时间序列数据和横截面数据。
1.4 试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
1.5 试结合一个具体经济问题说明计量经济研究的步骤。
1.6 计量经济模型主要有哪些用途？试举例说明。
1.7 下列设定的计量经济模型是否合理，为什么？（1）ε++=∑=31i iiGDP b a GDPε++=3bGDP a GDP其中，GDP i （i =1，2，3）是第i 产业的国内生产总值。
答：第1个方程是一个统计定义方程，不是随机方程；第2个方程是一个相关关系，而不是因果关系，因为不能用分量来解释总量的变化。
（2）ε++=21bS a S其中，S 1、S 2分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。
答：是一个相关关系，而不是因果关系。
（3）ε+++=t t t L b I b a Y 21其中，Y 、I 、L 分别是建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。
答：解释变量I 不合理，根据生产函数要求，资本变量应该是总资本，而固定资产投资只能反映当年的新增资本。
（4）ε++=t t bP a Y其中，Y 、P 分别是居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。
答：模型设定中缺失了对居民耐用消费品支出有重要影响的其他解释变量。
按照所设定的模型，实际上假定这些其他变量的影响是一个常量，居民耐用消费品支出主要取决于耐用消费品价格的变化；所以，模型的经济意义不合理，估计参数时可能会夸大价格因素的影响。
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我国国民收入预测模型研究院别：财政与公共管理学院专业：2010级社会保障专业姓名：葛睿学号：20102112324指导老师：夏日摘要：通过对我国国民收入及其主要影响因素的数据分析，得到我国国民收入预测模型，并运用计量经济学的方法对其进行分析，从而使我国国民收入成为一个可预测、可控制的经济变量。
关键字：预测模型、自相关性检验、因素分析、偏相关系数检验一、研究意义及目的我国的第一产业农业，第二产业工业，第三产业服务业是我国国民收入的主要构成，近十年来，我国第一产业农业的构成比重呈下降趋势，由1978年的27.9%下降到2005年的12.6%，而第二产业工业的构成比重基本保持不变，为45%左右，第三产业服务业构成比重变化较大，由七八十年代的二十多上升到现今的四十，由此可见，服务业在国民收入中的作用越来越重要。
因此，我利用计量经济模型来研究我国近三十年来国民收入的变化趋势，具有积极重要意义。
二、影响因素分析由于国民收入是物质生产部门新创造的价值，即从社会总产品中扣除物质消耗之后的剩余部分。
所以，国民收入与各个物质生产部门的总产值密切相关。
第一产业为农业，第二产业包含工业和建筑业，由于工业所占比重很大，所以第二产业已工业为主，第三产业包含交通运输业，仓储业，邮政业，批发与零售业和其它行业，因此总括为服务业。
因此，工业、农业、服务业是我国国民收入增长的最主要影响因素，可以将工业总产值X1、农业总产值X2、服务业总产值X3作为解释变量，国民收入Y为被解释变量（预测目标），下表列出了1978~1995年我国的有关统计资料。
三、建立预测模型利用SCAT命令分别绘制Y与X1、Y与X2、Y与X3的相关图，图形显示基本上都是线性相关关系。
另外，从拟合优度、t统计量值、近期拟合误差等方面，分别对线性模型、双对数模型、半对数模型进行了综合比较分析，最后还是选择线性模型为最佳模型，为多元线性模型。
键入LS命令来估计模型，估计结果为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/07 Time: 22:01Sample: 1978 2005C 335.7979 150.2080 2.235554 0.0349X1 1.361572 0.059645 22.82791 0.0000X2 0.703358 0.065502 10.73791 0.0000R-squared 0.999955 Mean dependent var 51166.32 Adjusted R-squared 0.999950 S.D. dependent var 52735.89 S.E. of regression 373.9077 Akaike info criterion 14.81746 Sum squared resid 3355366. Schwarz criterion 15.00777 Log likelihood -203.4444 F-statistic 179022.2 Durbin-Watson stat 0.577132 Prob(F-statistic) 0.000000所以：y=335.7979+1.361572 X1+0.703358 X2+0.852722 X3 t= (22.82791) (10.73791) (18.61461)R2=0.999955，2R=0.999950，F=179022.2，DW=0.577132模型中各经济系数符号的经济意义合理,解释变量影响显著,而且有很高的拟合优度99.9955%.所以,模型的统计结果令人满意。
再对估计的模型进行计量经济检验：1．自相关性检验(1)DW检验：n=28，k=3时，查表得dL=1.181，dU=1.650，而DW=0.577132，0<DW<dL，所以存在一阶自相关性。
(2) 偏相关系数检验Date: 12/22/07 Time: 22:56Sample: 1978 2005Included observations: 28Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . |***** | . |***** | 1 0.663 0.663 13.690 0.000 . |**** | . |* . | 2 0.510 0.126 22.108 0.000 . |**. | ***| . | 3 0.201 -0.324 23.465 0.000 . | . | . | . | 4 0.064 -0.013 23.606 0.000 . *| . | .**| . | 5 -0.162 -0.192 24.560 0.000 .**| . | . *| . | 6 -0.260 -0.111 27.147 0.000 ****| . | .**| . | 7 -0.459 -0.285 35.593 0.000 ****| . | . | . | 8 -0.458 -0.031 44.405 0.000 ***| . | . |* . | 9 -0.388 0.151 51.077 0.000 ***| . | . *| . | 10 -0.320 -0.181 55.855 0.000表明只存在一阶自相关性。
(3)BG检验F-statistic 26.72603 Probability 0.000031Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 54.49408 104.8845 0.519563 0.6083X1 -0.047799 0.042456 -1.125851 0.2718X2 0.000291 0.045506 0.006397 0.9950X3 0.049145 0.033214 1.479620 0.1525R-squared 0.537466 Mean dependent var 1.26E-12 Adjusted R-squared 0.457025 S.D. dependent var 352.5235 S.E. of regression 259.7635 Akaike info criterion 14.11785 Sum squared resid 1551972. Schwarz criterion 14.35575Log likelihood -192.6499 F-statistic 6.681507 Durbin-Watson stat 2.507022 Prob(F-statistic) 0.001012也表明只存在一阶自相关性。
因此，采用GLS估计模型,键入命令:LS Y C X1 X2 X3 AR(1)估计结果为:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/07 Time: 23:45Sample(adjusted): 1979 2005Included observations: 27 after adjusting endpointsC 418.1501 403.4386 1.036465 0.3112X1 1.337895 0.061544 21.73883 0.0000X2 0.694903 0.093808 7.407725 0.0000X3 0.881751 0.062358 14.14018 0.0000R-squared 0.999978 Mean dependent var 52926.360.999974 S.D. dependent var 52895.80 AdjustedR-squaredS.E. of regression 270.6670 Akaike info criterion 14.20523 Sum squared resid 1611734. Schwarz criterion 14.44520 Log likelihood -186.7706 F-statistic 248242.2 Durbin-Watson stat 2.235545 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .73y=418.1501+1.337895X1+0.694903X2+0.88175X3[AR(1)=0.730334] t= (21.73883) (7.407725) (14.14018) (3.362847)R2=0.999978 2R=0.999974 F=248242.2 DW=2.235545 此时，n=27，k=3,查表得d L=1.162，d U=1.651; d U <DW=2.235545<2.349=4- d U，模型已不存在(一阶)自相关性，偏相关系数检和BG检验也表明不存在自相关性。
2.异方差性检验根据White检验，本例为多元线性回归模型,所以还存在交叉乘积项。
执行命令后，为F-statistic 1.502422 Probability 0.220670 Obs*R-squared 12.01106 Probability 0.212686实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。
反之，则认为不存在异方差性。
本例p值较大，则可直接认为不存在异方差性。
3．多重共线性检验利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。
在Eviews软件中可以直接计算相关系数矩阵。
本例中，在Eviews软件命令窗口中键入：COR X1 X2 X3X1，X2，X3之间的相关系数都在0.965以上，说明模型存在严重的多重共线性。
但是多重共线性的存在并未影响所估计系数的符号和解释变量的显著性；我们建立模型的目的是用与预测，即考虑工业、农业、服务业总产值对国民收入的总影响，无须区分各自的单独影响，而模型有很高的拟合优度工业、农业、服务业总产值对国民收入变化的解释能力已达到了99.9978%利用模型能比较准确的预测我国国民收入的变化趋势。
何况在短时期内，预计我国工业、农业、服务业生产结构不会有太大变化。
因此，仍然可以使用该模型进行预测。
四．对增加我国国民收入的建议及预测从我国国民收入及其主要影响因素的计量经济模型中，我们可以看到：1．我国国民收入主要由三个产业构成，即工业、农业、服务业。