法定准备金主要要素及对策分析
图1 ei对ei－1的散点图
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法定准备金主要要素及对策分析
图2 ei对t的散点图
从图形中可以看出，ei是随机的，即不存在自相关。 (2)杜宾－瓦尔逊检验 H0：ei是随机的
n?d＝
i?2(ei?ei－1)n2＝1.318
?i?1ei2在?水平下，查D-W表得DL=1.22、DU=1.42，
则4－DU＝2.78、4－DL＝2.58，所以d值落在〔DL， DU〕的区域中，即无法判断是否存在自相关。
综上所述，该模型是不存在自相关的。
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六、模型多重共线性诊断
在以下分析中，将选取原数据所得模型：
y＝7372.062＋0.007X2－7866.147X3＋320.440X4＋ei 相关计算数据参照于附表2-2和附表2-4。 1.进行多重共线性的诊断
（1）R ＝ 0.929 t（b1）＝3.083 t（b2）＝12.411 t（b3）=－3.082
t（b4）＝5.025
2由此可看出，该模型的拟合优度较大，各参数的t检验值都较显著，所以，不能据此看出其存在多重共线性。
（2）X2、X3、X4之间的关联度 如下表5-1:
表5-1 相关系数表
M2（亿元）X1 CPIX2 基准利率 Pearson Correlation Pearson Correlation Pearson Correlation M2（亿元）X1 1 -.839** -.935** CPIX2 -.839** 1 .946** 基准利率 -.935** .946** 1
由此可看出，该模型的X2与X3、X4都是不相关的。
（3）辅助回归
针对模型：y＝7372.062＋0.007X2－7866.147X3＋320.440X4＋ei
建立以X2为因变量， X3为自变量的辅助回归模型：X2＝c1＋c2 X3＋c3 X4＋ei 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5-2、表5-3和表5-4所示
表5-2 模型回总
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Model 1 R .608a R Square .370 Adjusted R Square .273 Std. Error of the Estimate 139126.3202 a Predictors: (Constant), 基准利率、CPI
表5-3 ANOVA（b）
Model 1 Regression Residual Total Sum of Squares 1.476E11 2.516E11 3.992E11 Df 2 13 15 Mean Square 7.378E10 1.936E10 F 3.802 Sig. .050a a Predictors: (Constant), 基准利率、CPI b Dependent Variable: 广义货币(M2)
表5-4 系数(a)
Standardized Model 1 (Constant) CPI 基准利率 Unstandardized Coefficients B Std. Error Coefficients Beta .712 -1.171 t -1.086 1.380 -2.268 Sig. .297 .191 .041 -1251340.044 1152624.916 1655317.040 1199734.460 -61622.795 27166.179 a Dependent Variable: 广义货币(M2)
据此，可得该回归模型为：
X2 ＝－1251340.044＋1655317.040X3－61622.795 X4＋ei H0： R＝0 F ＝
R2/k?1(1?R2)/(n?k)222 ＝3.802
F ～F0.1 (2，13)
在?水平下， F值落在F检验的不在拒绝域〔3.81，＋∞〕中，不拒绝原假设，说明不存在多重共线性。
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六、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
③ 作ei对ei?1的散点图，所得结果如图1所示。 ④ 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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