1、中国 GDP 中产业比重分析为了研究中国 GDP 中第一产业和第二产业所占比重，如下表年份国内生产总值（当年价，亿元)Y 第一产业（当年价，亿元)X2 第二产业（当年价，亿元)X11980 4545.624 1359.4 21921981 4891.561 1545.6 2255.51982 5323.351 1761.6 23831983 5962.652 1960.8 2646.21984 7208.052 2295.5 3105.71985 9016.037 2541.6 3866.61986 10275.18 2763.9 4492.71987 12058.62 3204.3 5251
2、.61988 15042.82 3831 6587.21989 16992.32 4228 72781990 18667.82 5017 7717.41991 21781.5 5288.6 9102.21992 26923.48 5800 11699.51993 35333.92 6882.1 16428.51994 48197.86 9457.2 22372.21995 60793.73 11993 28537.91996 71176.59 13844.2 33612.91997 78973.03 14211.2 37222.71998 84402.28 14552.4 38619.3199
3、9 89677.05 14472 40557.82000 99214.55 14628.2 44935.32001 109655.2 14609.9 49069.12002 120332.7 16117.3 53540.72003 135822.8 17381.72 62436.312004 159878.3 21412.73 73904.312005 183867.9 23070.44 87364.582006 210871 24737 103162建立多元线性回归方程通过 eviews 软件对该组数据进行回归分析，如下表所示：表明可建立如下函数： =1.92021+0.75642-334.
4、9506（24.0317） （2.3996） （-0.3177）=0.9985 =0.9984 F=8060.768 2R2R模型拟合度较高，可知，第二产业的产值增加对国家 GDP 更有刺激作用，所占比重更大。异方差1、采用 G-Q 检验。在对 27 个样本按第二产业产值 排序，然后去掉中间 7 个样本，将其余的样本分为容1X量各为 10 的两个样本，并分别进行回归。前一样本的 Eviews 输出的结果见下表： 后一个样本的 Eviews 输出的结果见下表于是得到如下 F 统计量=2/(10-2-1)1/(10-2-1)=78134667/765641.11/7=8.40在 5%的显著性水平下
5、，自由度为（7，7）的 F 分布的临界值为 3.79。8.40 大于 3.79，于是拒绝无异方差性假设，表明原模型存在异方差性。随着 X1 的增加 E2 有增大的趋势。2、异方差的修正建立三个权变量，W1=1/ , W2=1/ 2, W3=1/ 0.51 1 1W1W2W3可以看出：W2 加权是最好的。用 W2 作为权数，对原模型进行加权最小二乘估计得到， =1.85151+1.03212-906.4318（49.0934） （16.8227） （-24.3347）=0.9993 D.W.=1.475766 F=18803.892R序列相关性1、可知 D.W.=0.4304，在 5%显著水平下
6、，n=27-2-1=24，k=3(包含常数项)，查表得 =1.19， =1.55。LdUd因为：0D.W. 则存在正自相关。2、广义差分法估计结果：=4832.055+1.10222+1.21381+1.1147(1)(-2.3383) (4.8829) (11.7769) (86.1103)=0.9999 D.W.=1.412=0.9999 2R在 5%显著水平下， D.W. ,无法判断是否不存在自相关性，但可以用拉LdUd格朗日乘数检验多重共线性1、检验简单相关系数可以看出 是相关系数高达 97.8%的，表明模型存在明显的多重共线性1X22、用每一个解释变量分别对被解释变量做简单回归，从而决定解释变量的重要度，为解释变量排序。X1X2可见解释变量 X1 更重要，在 的基础上，引入 。=2.1.781+1638.334 2=1.92021+0.75642-334.9506（24.0317） （2.3996） （-0.3177）=0.9985 =0.9984 F=8060.768 2R2R引入后，可发现模型拟合优度提高，且参数的符号合理，变量也通过了 t检验。
