s2=(792.2620)(0.0142) =(-2.0288)(16.2378) R2=0.92302=0.9195Dw=0.5357F=263.6657 并作(9.50)回归的残差图： 1000 显然，存在自相关现象，其主要原因可能是建模时遗漏了重要的相关变量造成的。 1、DW检验 模型m,=-1067.337+02307GDP+e的DW统计量表明，存在正的自相关，由于遗漏变 量exchange或GDP已经按从小到大顺序排列，因此，无需重新计算d统计量。对n24 和k'=1,5%的德宾-沃森4统计量的临界值为d,=1273和4=146 0.5357<d,=1.273,表明存在显若的遗漏变量现象。 为此，进行如下的校正： Dependent Variable:IM Method:Least Squares Date:07/08/05Time:1540 Sample(adjusted):19812003 Included observations:23 after adjustments Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. c -224.36321892.132-0.1185770.9069 GDP 1.148259 0.151433 7.582606 0.000050 se= (792.2620) (0.0142) t= (-2.0288) (16.2378) 2 R = 0.9230 2 R = 0.9195 DW=0.5357 F=263.6657 并作(9.50)回归的残差图： -6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 8000 10000 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 IM Residuals 显然，存在自相关现象，其主要原因可能是建模时遗漏了重要的相关变量造成的。 1、DW 检验 模型 1067.337 0.2307 i i i im = - + + GDP e 的 DW 统计量表明，存在正的自相关，由于遗漏变 量 exchange 或 GDP 已经按从小到大顺序排列，因此，无需重新计算 d 统计量。对 n=24 和 k ' 1 = ， 5% 的 德 宾 - 沃 森 d- 统 计量的 临 界 值 为 1.273 L d = 和 1.446 U d = ， 0.5357 1.273 L < = d ，表明存在显著的遗漏变量现象。 为此，进行如下的校正： Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 07/08/05 Time: 15:40 Sample (adjusted): 1981 2003 Included observations: 23 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -224.3632 1892.132 -0.118577 0.9069 GDP 1.148259 0.151433 7.582606 0.0000