法定准备金主要要素及对策分析
总计 3.694E7 10 a. 预测变量: (常量), VAR00003, VAR00002。 b. 因变量: VAR00001
系数a 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00002 VAR00003 a. 因变量: VAR00001 -3885.544 295.029 -6.744 标准 误差 1618.122 11.365 40.420 表4-4 系数(a)
标准系数 试用版 t -2.401 .993 -.006 25.959 -.167 Sig. .043 .000 .872
据此，可得该回归模型为 Se=1618.122 11.365 40.420
t＝－2.401 25.959 -0.167 R＝0.989 df＝8 F＝364.101
b2 ＝ ?x22y?22?x?2y?x?n2(?x2)n ＝295.029
b1 ＝y?b2x2＝-3885.544 b3 =-6.744
y＝-3885.544＋295.029X2－6.744X3＋＋ei
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法定准备金主要要素及对策分析
令?＝0.1， 我们提出如下假设：
H0：Bi＝0，Y＝B1+B2X2+B3X3＋B4X4＋μi y＝b1＋b2X2＋b3X3＋＋ei t(bi)~ t0.1 (8)
在?水平下，t检验的拒绝域为：〔－∞，－1.397〕和〔1.397，＋∞〕 所以t（b3）落在非拒绝域中，非拒绝原假设，即X3 对于模型均没有意义。 联合假设检验：
H0：R＝0 F ～F0.1 (2，8)
在?水平下，模型中的F值落在F检验的右侧拒绝域〔4.46，＋∞〕中，拒绝原假设，
2即R?0
2（2）第二段数据如表5-5所示。
表4-5 2001-2010人均GDP城镇化率和工业化率（单位：万元）
年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 人均GDP 6963 7912 9098 10845 12404 13939 16629 20490 22920 27596 城镇化率 37.40 39．90 41.90 43.51 45.24 46.70 48.30 49.99 51.59 53.00 工业化率 35.18 35.29 36.54 37.33 37.31 40.10 42.87 45.00 44.68 46.60 我们建立三元回归模型y＝b1＋b2X2＋b3X3＋ei（相关计算数据参照于表5-5），运行统计分析软件SPSS，将上表中数据输入界面，进行回归分析所得结果如表4-6、表4-7和表4-8所示。
表4-6 模型回总
模型汇总 模型 R 1 .978a R 方 .957 调整 R 方 .944 标准 估计的误差 1629.92126
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法定准备金主要要素及对策分析
模型汇总 模型 R 1 .978a R 方 .957 调整 R 方 .944 标准 估计的误差 1629.92126 a. 预测变量: (常量), VAR00003, VAR00002。 a Predictors: (Constant), 广义货币(M2)、CPI、基准利率
表4-7 ANOVA（b）
Anovab 模型 1 回归 残差 总计 平方和 4.102E8 1.860E7 4.288E8 df 2 7 9 均方 2.051E8 2656643.301 F 77.209 Sig. .000a a. 预测变量: (常量), VAR00003, VAR00002。 b. 因变量: VAR00001 a Predictors: (Constant), 广义货币(M2)、CPI、基准利率 b Dependent Variable: 法定准备金
表4-8 系数(a)
系数a 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00002 VAR00003 a. 因变量: VAR00001 a Dependent Variable: 法定准备金
-47237.933 481.167 1000.316 标准 误差 5036.111 372.620 438.631 标准系数 试用版 t -9.380 .357 .631 1.291 2.281 Sig. .000 .238 .057 Se=5036.111 372.620 438.631
t＝－9.380 1.291 2.281
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法定准备金主要要素及对策分析
R＝0.957 df＝7 F＝77.209
b2 ＝ ?xy?2222?x?2y?x?n2(?x2)n ＝481.167
b1 ＝y?b2x2＝-47237.933 b3 =-1000.316
据此，可得该回归模型为：
y＝-47237.933+481.167X2＋-1000.316X3＋ei 令?＝0.1， 我们提出如下假设：
H0：Bi＝0，Y＝B1+B2X2+B3X3＋＋μi y＝b1＋b2X2＋b3X3＋＋ei t(bi)~ t0.1 (7)
在?水平下，t检验的拒绝域为：〔－∞，－1.415〕和〔1.415，＋∞〕 所以、t（b2）落在非拒绝域中，非拒绝原假设，即X2、对于模型均没有意义。 联合假设检验：
H0：R＝0 F ～F0.1 (2，7)
在?水平下，模型中的F值落在F检验的右侧拒绝域〔4.74，＋∞〕中，拒绝原假设，
2即R?0
22.对于模型y＝41687.827+449.866X2+896.425X3＋ei
22?eRSS（y?y）＝12256546.348 ＝?R＝?
RSS1 ＝9256546.486
对于模型y＝y＝-3885.544＋295.029X2－6.744X3＋＋ei 对于模型y＝-47237.933+481.167X2＋-1000.316X3＋ei
RSS2 ＝14234945.697
由此可得：
RSSUR ＝RSS1＋RSS2＝23491492.193
H0：RSSR＝RSSUR
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法定准备金主要要素及对策分析
F ＝
(RSSR?RSSUR)/kRSSUR/(n1＋n2?2k)＝2.58
在?水平下，所以F值落在F检验的不在拒绝域〔3.29，＋∞〕中，非拒绝原假设，即该模型为结构稳定模型。
五、模型自相关诊断
（一）自相关的诊断
相关数据参照于附表2-5。 (1)图形法
① 作ei对ei?1的散点图，所得结果如图1所示。 ② 作ei对t的散点图，所得结果如图2所示。
根据模型：y＝7372.062＋0.007X2－7866.147X3＋320.440X4＋ei
COMPUTE e=人均GDP - (41687.827+449.866 * 城镇化率+896.425 * 工业化率). EXECUTE.
GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)=VAR00005 WITH e /MISSING=LISTWISE.
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