基于eviews对国内生产总值的回归分析

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1、基于Eviews对国内生产总值的回归分析计算B092李宁摘要：国内生产总值(GrossDomesticProduct,简称GDP)是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值。国内生产总值反映一个国家的经济水平。本文以中国统计年鉴2011为数据源，通过Eviews6.0软件研究国内生产总值与第一、第二、第三产业总值的线性关系。关键词：国内生产总值Eviews回归分析一、引言国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反

2、家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。一个国化便可以观察到。一般而言，GDP公布的形式不外乎两种，以总显示该地区经济处于扩张阶段；反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退时期了。额和百分比率为计算单位。当GDP的增长数字处于正数时，即改革开放以来，我国经济飞速发展，国内生产总值日趋上但是我国经济发展前景一片大好。二、回归分析回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按

3、照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。三、变量及数据：表1变量说明变量名名称all国内生产总值fir第一产业总值sec第二产业总值thi第三产业总

4、值表2国内生产总值数据以上数据来自中国统计年鉴2011四、结果及分析：1.绘制统计图：图1图形对象窗口2.简单相关分析：图2各变量的散点图3.最小二乘估计：在方程清单窗口建立方程：allcfirsecthi,单击确定。图3样本相关系数计算结果图4方程对象窗口五、结论：各统计量的解释：DependentVariable:ALL因变量Method:LeastSquares自变量Date:10/18/11Time:18:27Sample:19782010（样本范围）Includedobservations:33（样本容量）VariableCoefficientStd.Errort-Stati

5、sticProb.  参数估计值t统计量C（常数项）-7.09285721933635e-112.279305806163278e-10-0.31118497571309440.7578859670145235FIR1.0000000000002176.803331534135889e-1414698681006249.530SEC0.99999999999969365.786645218011954e-1417281170044553.920THI1.0000000000002855.269331038749033e-1418977741057576.260R-squared1   

6、 Meandependentvar90395.9744180967AdjustedR-squared1    S.D.dependentvar108176.9209668742S.E.ofregression6.1308039229409e-10    Akaikeinfocriterion-39.47396050849406Sumsquaredresid1.090015945504878e-17    Schwarzcriterion-39.29256565255872Loglikelihood655.3203483901519    Hannan-Quinncriter.-39.4

7、1292665861744F-statistic    Durbin-Watsonstat0.98538220713.320955852712296e+29492736Prob(F-statistic)0六、参考文献：[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国人民大学出版社,2010.EviewsbasedontheregressionanalysisofGDPCalculationofB092liningAbstract:th