计量经济学大作业——建立模型(1).doc
计量经济学模型建立：8步骤
一、往届的学生提交的作业存在问题归纳如下：1、缺少具有说服力的理论假说2、变量之间关系牵强，无研究价值和实际意义如：全国居民消费价格指数与商品零售价格指数；粮食出售量与蔬菜出售量；农民收入与居民收入；日照时间与粮食产量；等等。
3、自变量不是主要的影响因素，如日照时间就不是影响粮食产量的主要因素4、变量的度量指标不具体，模糊不清5、指标数据的类型不明确，是采用时间序列数据、还是截面数据。
二、提供可参考的计量经济学模型：1．生产函数：农业总产值与农业从业人员、财政用于农业资金、农业机械总动力关系工业总产值与固定资产、职工人数之间的关系2．消费函数：（1）食品消费支出与食品价格、家庭年（月）人均收入（2）不同地区城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出（3）中国居民收入与消费的关系（4）农村居民消费函数：农村居民人均消费支出与农业经营纯收入、其他来源的纯收入3．需求函数：Y:居民对食品的消费量;X1:消费者消费支出总额；X2:食品价格指数三、计量经济学模型建立：8个基本步骤现实问题：经济形势对人们工作意愿的影响？第一步，建立一个理论假说假说一：受挫—工人假说。
即经济形势恶化（表现为高失业率），则工人的工作意愿下降（表现为低劳动参与率）；假说二：增加—工人假说。
即经济形势恶化（高失业率），许多后备工人进入劳动市场以补贴家庭开支（尽管薪酬很低），进而导致劳动参与率上升。
第二步，收集数据变量：经济形势，劳动者的工作意愿具体的度量指标：城市失业率（%），城市劳动力参与率（%）数据一般来源：权威部门向社会发布的统计信息、公开出版物、亲自调查资料来源：总统经济报告，2008年 第三步，设定数学模型第四步，设立统计或经济计量模型 第五步， 估计经济计量模型参数第六步，检查模型的适用性：模型设定检验1．经济意义检验：2．统计学检验：3．计量经济学检验：第七步，检验源自模型的假说；1．验证估计的模型是否有经济意义；2．估计的结果是否与经济理论相符。
建立计量经济学模型的步骤
建立计量经济学模型的步骤引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过建立数学模型来研究经济现象和经济政策的影响。
建立计量经济学模型是进行实证研究的关键步骤，在经济学领域中具有广泛的应用。
本文将探讨建立计量经济学模型的步骤，并介绍每个步骤的具体内容和注意事项。
步骤一：确定研究问题研究问题是建立计量经济学模型的起点，研究者需要明确要解决的经济问题，并明确研究目的和假设。
例如，研究者可能要探索某种经济政策的影响，或者研究产品价格与市场需求之间的关系等。
确定研究问题需要广泛阅读相关文献，了解前人的研究成果，以及当前经济环境和政策的背景。
步骤二：收集数据数据是建立计量经济学模型的基础，研究者需要收集与研究问题相关的数据。
数据可以来自各种渠道，包括文献、政府统计数据、调查问卷等。
在收集数据时，需要注意数据的可靠性和有效性。
有时候，数据可能存在缺失或错误，需要进行数据清洗和验证。
步骤三：选择合适的模型框架在建立计量经济学模型时，研究者需要选择适合的模型框架。
模型框架可以是经济理论提供的基本关系模型，也可以是根据实际情况进行调整和修改的模型。
研究者需要根据研究问题和数据的特点，选择合适的模型框架。
步骤四：选择合适的变量在建立计量经济学模型时，研究者需要选择合适的变量。
变量是模型中的核心要素，反映了经济现象之间的关系。
合适的变量选择可以提高模型的解释力和预测能力。
选择变量时，需要考虑变量的可测性和相关性，并且尽量选择与研究问题密切相关的变量。
步骤五：估计模型参数在建立计量经济学模型后，研究者需要估计模型的参数。
参数估计可以通过最小二乘法等统计方法进行。
通过估计模型参数，可以得到参数的估计值和估计误差，并进行显著性检验。
参数估计的过程可以使用计量经济学软件进行。
步骤六：评估模型拟合度在建立计量经济学模型后，研究者需要评估模型的拟合度。
模型拟合度反映了模型对数据的拟合程度，可以通过统计指标如R方、调整R方、残差平方和等进行评估。
计量经济学 6.1 联立方程计量经济模型(1)
Y X
Y () X
2013-8-5 计量经济学
Y1 y11 y12 y1n Y2 y 21 y 22 y 2 n Y Yg y g1 y g 2 y gn
2013-8-5
计量经济学
§6.1 问题的提出
一、经济研究中的联立方程计量经济学问题 二、计量经济学方法中的联立方程问题
2013-8-5
计量经济学
一、经济研究中的联立方程计量经济学 问题
2013-8-5
计量经济学
⒈ 研究对象
• 经济系统，而不是单个经济活动
“系统”的相对性 • 相互依存、互为因果，而不是单向因果关系 • 必须用一组方程才能描述清楚
11 12 1g 22 2 g 21 g1 g 2 gg
2013-8-5
11 12 1k 22 2 k 21 k 1 k 2 kk
2013-8-5 计量经济学
1 2 0
11 21 0
12 22
0
1n 2 n
0
1 0 1 ( ) 0 1 1 1 1 1
0 0 0
• 解释变量中出现随机变量，而且与误差项相关。
• 为什么？
2013-8-5 计量经济学
⒉损失变量信息问题
C t 0 1Yt 1t I t 0 1Yt 2Yt 1 2 t Y C I G t t t t
• 如果用单方程模型的方法估计某一个方程，将损 失变量信息。 • 为什么？
1.2建立计量经济学模型的步骤和要点
三、模型参数的估计 1. 各种模型参数估计方法
2. 如何选择模型参数估计方 法 3. 关于应用软件的使用
课堂教学结合Eviews
四、模型的检验
1. 经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收 入)－4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格) ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收 入)－4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)
§1.2
建立计量经济学模型 的步骤和要点
一、理论模型的设计
二、样本数据的收集
三、模型参数的估计
四、模型的检验
五、计量经济学模型成功的三要素
一、理论模型的建立 1. 确定模型包含的变量 第一，根据经济学理论和经济行为分析。 第二，考虑数据的可得性。 第三，考虑入选变量之间的关系。
思考
请看书中的几个例子，应用所学过的经济理 论分析出现了什么错误?
1
0 1 （接近0）
A0
例如：ln(人均食品需求量)= α+βln(人均收入) +γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε 其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关 系
二、样本数据的收集 1. 几类常用的样本数据 （1）时间序列数据：是一批按照时间 先后排列的统计数据 （2） 截面数据：是一批发生在同一时 间截面上的调查数据 （3）虚变量离散数据：也称二进制数 据，一般取0或1 （4）联合应用
二、经济预测
计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从 用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的 经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行 为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能 失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。
建立计量经济经济学模型的步骤和要点-PPT文档资料111页
ˆ 1
xi yi
x
2 i
ˆ 0 Y ˆ1 X
• 正规方程的表达式
ei 0 ei X i 0
第二周 答疑
• 期望、方差、协方差、相关系数的直观含义
期望衡量样本均值 方差衡量样本值相对样本均值的偏离程度 协方差衡量两个样本的相关性有多少，也就是一个样 本的值的偏离程度会对另一个样本的值的偏离产生什 么影响 相关系数衡量两个样本的相关性有多少
• 其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计 和（或）预测前者的（总体）均值。
• 两类变量；
–被解释变量（Explained Variable）或应变量 （Dependent Variable）。
–解释变量（Explandependent Variable）。
– 该收入水平下所有家庭的平均消费支出E(Y|Xi)，称 为系统性（systematic）或确定性（deterministic)部 分；
– 其他随机或非确定性（nonsystematic)部分i。
• 称为总体回归函数（PRF）的随机设定形式。表 明被解释变量除了受解释变量的系统性影响外， 还受其他因素的随机性影响。由于方程中引入了 随机项，成为计量经济学模型，因此也称为总体 回归模型(PRM)。
627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530
638
E89(43Y75 | X109=172980011)21=1505 61103459078
1595 1650
1804 1848
2068 2266 2101 2354
2629 2860
968 1045 1243 1474 1672 1881 2189 2486 2871
计量经济学作业(建立多元线性回归模型)- 副本
税收与三大产业的关系模型目录目录 (1)1.研究背景 (2)2.数据的搜集 (2)3.建立多元线性回归模型 (3)3.1模型估计 (3)3.2模型检验 (6)3.2.1经济意义检验 (6)3.2.2拟合优度检验 (7)3.2.3.F检验 (7)3.2.4 t检验 (7)3.2.5多重共线性检验 (7)3.2.6自相关性检验 (12)3.2.7自相关的修正 (13)3.2.8 异方差性检验 (14)3.2.9异方差的修正 (17)4结论 (22)5参考文献 (22)1.研究背景税收是调控经济运行的重要手段。
经济决定税收，税收反作用于经济。
税收作为经济杠杆，通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益，引导企业、个人的经济行为，对资源配置和社会经济发展产生影响，从而达到调控宏观经济运行的目的。
政府运用税收手段，既可以调节宏观经济总量，也可以调节经济结构。
我国税收收入增长率在“下降”，而“质量”却在“提高”。
财政部税政司发布的“2013年一季度税收收入情况分析”显示，2013年一季度全国税收总收入完成27399.20亿元，比去年同期增加2418.96亿元，增长10.3%.从中可以看出，一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势，呈现低速增长的态势。
近年来，我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业，成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。
这三大产业名家荟萃，在本届的三大排行表上纷纷崭露头角。
因此，税收与三大产业的发展有着密不可分的联系，本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。
2.数据的搜集1993-2012年中国税收收入与三大产业数据统计：单位：亿元3.建立多元线性回归模型3.1模型估计新建一个excel文档，将数据编辑入excel文档，进入Eviews软件包，键入file/open/foreign data as Workfile，将excel文档导入Eviews，再进行回归分析的结果：（命令：LS Y C X1 X2 X3）输入命令（scat X1 Y）、（scat X2 Y）、（scat X3 Y）得到如下的散点图：估计结果为ýi=1755.421-0.79X1i+0.215X2i+0.355X3i（1.7731）（-4.6973）（2.4552）（4.6580）R2=9985 F=3588.752 DW=1.5649括号内为t统计量值。
最新计量经济学大作业(1)
2010－2011第二学期计量经济学大作业大作业名称：2008年12月我国税收多因素分析组长：学号：00 姓名：专业：财政学成员：学号：00 姓名：专业：财政学学号：00 姓名：专业：财政学选课班级：A01 任课教师：徐晔成绩：评语:__________________________________________________ 教师签名：批阅日期：计量经济大作业要求如下：目的要求:1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法；2.能够理论联系实际；3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析；4.要求：word文档格式，内容四千字左右，并附数据。
内容：1.确立问题：选择一个经济预测问题或经济分析问题，根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些（至少二个）经济变量之间的因果关系。
2.建立模型：初步建立其多元线性回归模型，利用软件求解回归方程；进行经济意义检验、统计与经济计量检验，解决可能出现的违反基本假设的问题，最后确定回归方程。
3.提供图表：给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表，如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。
4.实证分析：利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。
江西财经大学信息管理学院计量经济学课程组2011/2/192008年12月我国税收多因素分析【摘要】：本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系，通过数据拟合模型，将几者之间的关系量化。
一、研究背景税收是国家为了实现其职能，按照法定标准，无偿取得财政收入的一种手段，是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。
是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
税收收入的影响因素是来自于多方面的，如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。
近年来，我国的税收增长远远快于GDP的增长速度，通过对税收增长的两个影响因素进行分析，从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。
计量经济大学作业
计量经济学大作业大作业名称：选课班级：任课教师：成绩：一、摘要经济的发展，必然会带来货币的流通，也会带来消费。
经济将货币流通量、货款额和居民消费价格指数连接起来。
一个国家贷款额的多少和居民的消费价格指数往往可以在某种程度上反映经济的发展，反映货币流通量的大小。
我们可以通过计量经济学的多元线性模型来反映货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。
然后对其进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验。
通过检验最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。
通过分析我们得出，贷款额增加，会导致货币流通量的增加，居民消费价格指数的增加，也会导致货币流通量的增加。
关键字：币流通量货款额居民消费价格指数多元线性模型二、引言经济的发展，必然会带来一系列的改变，而货币流通量的变化则是最直接、深刻的体现了这一点。
接下来我们将根据多元线性回归模型来分析货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。
在此次试验中，我们运用了eviews软件对相关数据进行处理和分析。
1、拟合优度检验——可决系数R2统计量回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，残差平方和越小，表明样本回归线和样本观测值的拟合程度越高。
2、方程总体线性的显著性检验——F检验（1）方程总体线性的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出的判断。
（2）给定显著性水平α，查表得到临界值Fα(k，n-k-1)，根据样本求出F统计量的书之后，可通过比较来判断是拒绝还是接受原假设，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。
3、变量的显著性检验——t检验4、异方差的检验——怀特检验5、多重共线性的检验——逐步回归法以y为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、实证分析1、确定变量“货币流通量”为被解释变量，而“货币贷款额”和“居民消费价格指数”为解释变量。
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学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员：二零一一年十一月二十四日目录摘要 (3)1.引言 (3)2.提出问题 (3)3.建立模型 (4)4.制作散点图 (4)5.模型参数估计 (8)6.模型的检验 (9)6.1.计量经济学检验 (9)6.1.1.多重共线性检验 (9)6.1.1.1.简单回归系数检验 (10)6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10)6.1.1.3.逐步回归法检验 (14)6.1.2.异方差性检验 (15)6.1.2.1.图示检验法 (16)6.1.2.2.White检验 (16)6.1.2.3.异方差的修正 (17)6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18)6.1.3.1.D.W.检验 (18)6.1.3.2.拉格朗日乘数（LM）检验 (19)6.1.3.3.序列相关性修正 (19)6.2.经济意义检验 (20)6.3.统计检验 (21)6.3.1.拟合优度检验 (21)6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21)6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21)7.结论 (22)8.对策与建议 (23)9.参考文献： (23)摘要经济发展是以GDP增长为前提的，而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。
本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
关键字：GDP增长；三大产业；产业结构1.引言GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。
GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。
它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。
一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是GDP发展的重要动力。
十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。
十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。
《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。
产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。
2.提出问题我国把各种产业划分为第一产业，第二产业和第三产业。
他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。
近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。
各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。
对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势，对我国的经济影响作用是否明显，他们与国内生产总值又有着怎样的关系，对整个国内生产总值又有多大的影响，对于三大产业，在新的条件下哪一产业对国内生产总值的影响更明显，随着我国经济的不断发展以及改革开放的不断深入，研究经济的发展状况及经济发展的各个因素，成为决策部门的一个重要课题。
伴随着这些想法我们小组做了下面的模型进行分析。
本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长与我国GDP 即经济增长增长的关系，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。
3.建立模型根据GDP 增长与三大产业增长的关系建立模型。
其模型表达式为：Y= 0β+ 1βX1 +2βX2 + 3βX3 + µi (i=1,2,3)其中：Y 表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，0β表示在不变情况下经济固有增长率,βi 分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi Xi 则表示各产业部门对经济增长的贡献。
µi 表示随机误差项。
通过上式，我们可以了解到，各产业每增长１个百分点，国内生产总值(GDP)会如何变化。
从而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。
4.制作散点图1、首先制作解释变量X1,X2,X3对被解释变量Y （即GDP ）的散点图，初步认知他们之间的关系。
（图1）2、再分别对第一产业增长率X1，第二产业增长率X2，第三产业增长率X3与国内生产总值GDP的关系进行散点图分析，对它们之间的大致关系做一个初步了解。
（1）第一产业增长率X1与国内生产总值GDP的散点图（图2）由图可以初步看出被解释变量Y与解释变量X1大致存在一个正相关同方向变动的关系，但相关度不高。
（2）第二产业增长率X2与国内生产总值GDP的散点图（图3）由图也可以初步看出被解释变量Y与解释变量X2大致存在一个正相关同方向变动的关系，相关度比较高（3）第三产业增长率X3与国内生产总值GDP的散点图（图4）由图同样可以初步看出被解释变量Y与解释变量X3大致存在一个正相关同方向变动的关系，相关度同样是比较高的。
5.模型参数估计运用gretl软件，采用最小二乘法，对搜集的数据进行线性回归，对所建模型参数进行估计。
（图5）可得到模型表达式为：∧Y =0.6902 + 0.1869X1 + 0.4564X2 + 0.2875X3 （1.727） （3.971） （15.04） （6.837） 9650.02=R 9610.02=R F=239.18 0.3123 D.W.=0.53726.模型的检验6.1.计量经济学检验6.1.1.多重共线性检验对于模型的基本假设之一就是解释变量之间相互独立。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性。
==∧1-3-301196.82σ在本模型中，经过最小二乘法估计，模型的2R和F值都比较大，但各参数估计值的t检验值大小不一，说明各解释变量对Y的联合作用显著，但各解释变量间可能存在共线性而使得它们对Y的独立作用并不都是很明显。
接下来我们需要进一步对其进行检验。
6.1.1.1.简单回归系数检验（图6）结果显示变量X2与X3之间可能存在着较高的多重共线性。
需要进行进一步检验已确定变量间是否真的存在多重共线性。
我们采用逐步回归法做进一步分析。
6.1.1.2.找出最简单的回归形式（1）Y与X1构成的回归模型（图7）11292.09477.0^X Y +=(8.486) (0.6236)0137.02=R 0215.02-=-R（2）Y 与X2构成的回归模型（图8）25537.06884.3^X Y +=(5.872) (10.95)8106.02=R 8038.02=-R（3）Y 与X3构成的回归模型（图9）36727.05273.2^X Y +=(2.301) (7.183)6482.02=R 6357.02=-R由上，分别归纳出Y 与X1,X2,X3之间的回归，得：(1) 11292.09477.0^X Y +=(8.486) (0.6236)0137.02=R 0215.02-=-R (2) 25537.06884.3^X Y +=(5.872) (10.95)8106.02=R 8038.02=-R (3) 36727.05273.2^X Y +=(2.301) (7.183)6482.02=R 6357.02=-R可见，GDP增长率受第二产业增长率影响最大，与经验相符，因此选（2）为初始回归模型。
6.1.1.3.逐步回归法检验以GDP为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型检验。
根据拟合优度的变化来决定新引入的变量是否可以用其他变量的线性组合代替。
第一步，以GDP为被解释变量，引入X2,X1进行模型估计。
fGDP，(X)12X（图10）图中可以看出，引入变量X1之后，模型的拟合优度从0.8106提高到0.9021，拟合拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过了t检验。
第二步，引入解释变量X3GDP=f(X2,X1，X3)（图11）模型的拟合优度再次提高，变量也通过了t检验。
以上结果表明，模型中选取的变量都是必要且合理的。
所以综上所述，该模型不存在多重共线性,不需要增减变量。
6.1.2.异方差性检验在模型的基本假设中，假定了随机干扰项之间同方差。
然而对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的，则认为出现了异方差。
我们先用图示检验的方法大致判断模型是否存在异方差。
6.1.2.1.图示检验法（图12）由图示检验大致可以看出，模型存在不同形式的异方差，但还不准确，需要下面做进一步检验。
6.1.2.2.White检验（图13）White检验结果得n2R=19.6057，大于在给定的5%的显著性水平下查表得 =15.51，故在5%的显著性水平下模型存在异方差性。
下面我们需要到的）（85.0.0对他进行修正；6.1.2.3.异方差的修正（图14）经过修正后的模型表达式为：∧Y =0.7081 + 0.1567X1 + 0.4320X2 + 0.3223X3（3.667） （4.391） （17.63） （7.468）9911.02=R 9901.02=R F=968.8639 D.W.=0.61646.1.3.随即扰动项序列相关检验6.1.3.1.D.W.检验模型经过修正后，由最小二乘法估计结果可知：DW 值为0.6164，而n=30，k=4（包含常数项）的DW 临界值下限为1.21，说明模型存在序列相关性。
6.1.3.2.拉格朗日乘数（LM ）检验（图15）在05.0=α的条件下，84.3)1(205.0=χ<LM=27.1453,所以该模型存在1阶序列相关性。
同理可以得到模型同样存在2阶，3阶序列相关性。
下面要对它进行修正：6.1.3.3.序列相关性修正（图16）经过修正后的最终的模型表达式为：∧Y =0.4150 + 0.2506X1 + 0.4002X2 + 0.3852X3（0.9177） （12.19.） （13.85） （9.853） 9904.02=R 9892.02=R F=766.6608 D.W.=2.29516.2.经济意义检验通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：⑴ =0β0.4150，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP 仍能增加0.4150个百分点。
这种结果符合经济发展规律，合理。
⑵ 1β =0.2506,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP 增加0.2506个百分点；反之，降低0.2506，符合经济现实。