固定资产投资对地区生产总值的影响
【摘要】：在国家的经济发展中，最直观测量经济发展效果良好与否的指标就是看它的GDP，而影响GDP的主要有三大因素：消费、投资与进出口贸易。总的来说，固定资产投资可分为国有投资与个体投资，而个体投资又可分为很多的种类，本文以计量经济学模型为基础，试图建立一个以地区生产总值为因变量，以国民投资、集体投资、个人投资和农村投资四类投资为解释变量的多元线性回归模型，来说明固定资产投资对地区生产总值的重要性，同时运用多因素分析方法，对经济增长变动及其主要影响因素进行实证分析，从而得到一些启示，并结合区域经济增长情况，为区域未来因固定资产而引起生产总值变动情况提供依据。
【关键词】：国民投资，个体投资，地区生产总值
理论依据便是宏观经济学中的Keynes模型：用支出法核算GDP时，即Y=C+I+G+NX。其中的I就是投资的部分，而固定资产投资又是投资中的主要部分，因此它对经济的发展有至关重要的作用。并且，有一种发展理论认为发展中过国家之所以发展缓慢，就是因为投资不足。发展经济学要求国家积累储蓄，以用于投资。而这里的投资就包括有基础设施建设等固定资产的投资。
我们根据对以往相关资料的分析，通过总结，可得出以下观点。虽然过去已经有很多人研究过这方面内容，但缺点是：对固定资产投资部分的分析主要集中于政府的投入分析，忽视了个体的投资，在现在这个个体投资逐渐增长的情况下，重视它们的存在对经济发展的研究具有十分重要的意义。
因此，我们这次的分析是把总的固定资产投资部分分为四个部分：政府投资、集体投资、个人投资和农村投资。
下面，我们就关于固定资产投资对地区生产总值影响的模型建立采取以下步骤： 一、建立模型。
根据以上分析，我们把资产分为四个部分，也就是四个解释变量 设定:国民投资部分为变量X1 集体投资部分为变量X2 个人投资部分为变量X3 农村投资部分为变量X4
由于在过去的研究和各种经济理论中，我们没有找到专门研究固定资产投资和生产总值之间关系的经济模型，因此我们根据自己的认识将初始模型设定为：
Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ut
二 、估计参数
收集模型所含经济变量的数据，主要来源于网上的收集，一是来自于中经网的数据；二是来自于省份统计局网站的统计年鉴
年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
国民生产总值 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2 80579.4 88228.1 96346.4 119095.7 135174.0 159586.7 184088.6 213131.7 251483.2
国有经济投资 3713.8 5498.7 7925.9 9615 10898.2 12056.2 13091.7 15369.3 15947.8 16504.4 17607 18877.4 21661.0 34091.8 38676.7 44823.9 52229.4
集体经济投资 697.8 1359.4 2317.3 2758.9 3289.4 3660.6 3850.9 4192.2 4338.6 48105 5278.6 5987.4 8009.5 1879.1 2231.7 6472.0 8080.6
个体经济投资 1182.9 1222 1476.2 1970.6 2560.2 3211.2 3429.4 3744.4 4195.7 4709.4 5429.6 6519.2 7720.1 6517.9 9950.0 33378.2 46405.1
农村经济投资 1042.56 1005.52 1137.73 1519.24 2007.85 2544.03 2691.16 2681.52 2779.59 2904.26 2976.56 3123.2 3201.0 3362.7 3940.2 4436.2 5123.3
三 、验证模型
对原模型进行初步回归得到如下的结果：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 10/20/12 Time: 15:36 Sample: 1991 2007
C X1 X2 X3 R-squared
Adjusted R-squared
-3253.317 2.659681 0.001335 4.215146 0.0076 0.0000 0.9763 0.0109 1016.906 -3.199231 0.385593 6.897639 0.043956 0.030380 1.400283 3.010210 0.997851 Mean dependent 44161.04
var
0.997135 S.D. dependent var 30811.57
S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood
1649.121 Akaike info criterion 32635221 Schwarz criterion -147.0973 F-statistic
17.89380 18.13886 1393.312 可以看出，经济检验合理，没有出现数字和符号的错误。并且度量拟合优度的判定系数R2=0.997851，调整的判定系数为0.997135。可以看出，拟和效果十分的好。因此，该模型的设定是合理的，将表中的数字带入模型得： Y=-3253.317+2.659681X1+0.001335X2+4.215146X3+9.541968X4 3.199231 6.897369 0.030380 3.010210 0.913359 R2=0.997851 F=1393.312 DW=1.340522
四、做完统计检验，再对模型进行计量的经济检验
1 、做多重共线性检验，利用简单相关系数矩阵法得到下列的矩阵：
X1 X2 X3 X4
X1
1.000000 0.492140 0.975155 0.978367
X2
0.492140 1.000000 0.530160 0.482757
X3
0.975155 0.530160 1.000000 0.975582
X4
0.978367 0.482757 0.975582 1.000000
可以看出存在的多重共线性，下面我们采用逐步回归法对他进行修正，先对它们的每个解释变量对应回归。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 10/20/12 Time: 16:16 Sample: 1991 2007
R-squared
44161.04 30811.57 19.14627 19.24430 1386.942 0.000000
0.989301 Mean dependent
var
Adjusted R-squared 0.988587 S.D. dependent var S.E. of regression 3291.614 Akaike info criterion Sum squared resid 1.63E+08 Schwarz criterion Log likelihood -160.7433 F-statistic Durbin-Watson stat 1.157392 Prob(F-statistic)
经过比较得，X1与Y的t检验和拟和效果最好，因此把X1作为基准变量引入，然后再逐步的引入其他的解释变量，经最后得到当去除X2以后，多重共线性消失，得到的检验结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 10/20/12 Time: 16:22 Sample: 1991 2007
C X1 X3 R-squared
-3254.751 2.659258 4.227543 0.0054 0.0000 0.0059 44161.04 30811.57 17.77623 17.97228 2012.406 975.9967 -3.334797 0.370238 7.182561 1.287006 3.284788 0.997851 Mean dependent
var
Adjusted R-squared 0.997355 S.D. dependent var S.E. of regression 1584.486 Akaike info criterion Sum squared resid 32637731 Schwarz criterion Log likelihood -147.0980 F-statistic 从上面修正的回归结果可以看出，R2=0.997851，并且它的调整的判定系数值也达到了0.997355，显然，它的拟和效果十分的好，并且t检验值显著的大于它的临界值，即t值检验十分的显著，因此多重共线性消失，得到修正后的模型为：
Y=-3254.751+2.659258X1+4.227543X3+9.531943X4 -3.334797 7.182561 3.284788 4.106499 R2=0.997851 F=2012.406 DW=1.344455 2、在1的基础上进行异方差的检验
利用ARCH 检验，得到的结果是，在上面1中的模型中，不存在异方差。所得到的DW值总是大于2的 。下面的是我们滞后5期的检验结果。
F-statistic
0.194771 Probability 0.953441
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 12/16/09 Time: 16:43 Sample(adjusted): 1991 2007
C
RESID^2(-1) RESID^2(-2) RESID^2(-3) RESID^2(-4) R-squared
2193556. 0.148862 -0.025827 -0.287149 0.278066 2155338. 1.017732 0.386211 0.385441 0.353938 -0.072972 0.490408 -0.585531 0.515142 0.539785 0.3481 0.7132 0.9442 0.5795 0.6088 2005926. 2322068. 32.91639 33.15885 0.194771 0.139644 Mean dependent
var
Adjusted R-squared -0.577320 S.D. dependent var S.E. of regression 2916318. Akaike info criterion Sum squared resid 5.10E+13 Schwarz criterion Log likelihood -191.4984 F-statistic 如图所显示的一样，DW检验明显的通过检验，不存在异方差。 并且通过图示法如下
也可以看出点相对的集中不存在异方差。 3、对修正的模型进行自相关的检验。 先用散点图法：
可以看出呈很强的线性关系，存在自相关。
再对它进行DW检验得：d=0.3278,经过查表得，在n=17,k=3的情况下，得到的下限临界值dl=0.897上限临界值du=1.710,d
下面对它进行修正。先进行广义差分法，得到下列的结果
Dependent Variable: DY Method: Least Squares
Date: 10/21/12 Time: 12:02 Sample(adjusted): 1991 2007
DX1 DX3 R-squared
2.529208 4.649384 0.414231 1.503811 6.105790 3.091734 0.0001 0.0093 35136.47 22612.54 17.72975 17.92290 1073.501 0.996288 Mean dependent
var
Adjusted R-squared 0.995360 S.D. dependent var S.E. of regression 1540.372 Akaike info criterion Sum squared resid 28472951 Schwarz criterion Log likelihood -137.8380 F-statistic 从上面的结果可以看出，虽然DW有很到的提高， 可是它却落在了不确定的区域，下面在对它进行Cochrane-Oecutt迭代法进行检验 ，得到下列的结果。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/17/09 Time: 13:03 Sample(adjusted): 1991 2007
Included observations: 16 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations
Variable C X1 X3 X4 R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots
Coefficient -3589.189 2.474528 4.867869 9.763649 Std. Error 1620.325 0.462902 1.953241 3.022069 t-Statistic -2.215104 5.345687 2.492201 3.230782 Prob. 0.0488 0.0002 0.0299 0.0080 30414.11 17.84792 18.08936 1346.546 0.000000
0.997962 Mean dependent var 46359.28 0.997221 S.D. dependent var 1603.382 Akaike info criterion 28279173 Schwarz criterion -137.7834 F-statistic 1.703525 Prob(F-statistic) .36
这次得到的DW=1.703525.但是效果已经明显的好转了 ，因此我们可以看作它已经落在了没有自相关的区域。因此我们在它的基础上再进行一次迭代得到下列的结果。得到的模型为
Y=-3589.189+2.474528X1+4.867869X3+9.763649X4)
-2.215104 5.345687 2.492201 3.230782 R2=0.997962 F=1346.546 DW=1.703525
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 12/17/09 Time: 13:02 Sample(adjusted): 1992 2007
Included observations: 15 after adjusting endpoints X1 X3 X4 C 3.140521 2.388136 9.481661 -3227.635 0.0000 0.1023 0.0032 0.0028 29857.66 17.82916 18.06518 1247.716 0.330911 9.490519 1.327758 1.798623 2.456511 3.859808 821.2250 -3.930268 var
Adjusted R-squared 0.997200 S.D. dependent var S.E. of regression 1579.782 Akaike info criterion Sum squared resid 24957125 Schwarz criterion Log likelihood -128.7187 F-statistic 自相关修正完毕，并且从上面的结果我们也可以看出，t检验和判定系数都是很显著的，结果合理。得到修正后的模型。
4.进行平稳性检验。对GDP的检验得到下列的结果：
ADF Test Statistic
0.172147 1% Critical
Value* 5% Critical Value -4.1366 -3.1483
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares
Date: 12/17/09 Time: 13:45 Sample(adjusted): 1990 2001
Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2)) D(Y(-3)) D(Y(-4)) R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression
0.012838 1.060365 -0.343638 -0.343622 0.102210 0.8690 0.0842 0.6408 0.6546 0.8893 0.074574 0.172147 0.512954 2.067172 0.699769 -0.491074 0.730271 -0.470541 0.704008 0.145183 0.763783 Mean dependent 6619.050
var
0.566935 S.D. dependent var 3260.410 2145.601 Akaike info criterion 18.48708
Sum squared resid Log likelihood
27621610 Schwarz criterion -104.9225 F-statistic
18.72953 3.880066 可以看出是非平稳的，并且进行多次检验结果都是非平稳的 。并且对
X1 X3 X4进行检验，一样是非平稳的。但是由于我们的能力有限 ，对平稳性休整多次还是非平稳的，在这里我们就把它当成我们以后的努力的重点 ，以后再继续详细的研究，这里就不做平述。因此，对于协整，这里也不做平述。 最后，我们得到的模型是：
Y=-3589.189+2.474528X1+4.867869X3+9.763649X4
-2.215104 5.345687 2.492201 3.230782
R2=0.997962 F=1346.546 DW=1.703525
最后我们总的拟和效果图如下
可见，拟和的效果十分的好。
五、经济意义分析及模型评价。
从模型可以得到，随着经济的发展，农村投资和个体投资在经济的增长过程中所占的比重越来越大，所起到的作用也越来越大。这是与我国与计划经济到市场经济的转型过程相一致的，在计划经济时代，各种主要或非主要的固定资产投资都是在政府的详细规划下完成的，这相当于是国有经济投资，并且一切的产出都归国家所有，由国家统一的分配，很难调动人们的积极性，因此导致生产效率低下，经济发展缓慢。更不要说是调动私人投资的积极性。随着改革开放的进行，市场经济的转型，国内出现热火朝天的投资热潮。各种私人的、外商的和区域集团化的投资与国有投资之间形成相辅相成的局面。并且，相对于国有投资国有经
济来说，个体的或者私人更加的具有发展的积极性，它更有动力去追求企业的发展前途，因此她们代表的就是更高的产出和更高的经济效益，这更加的有利于企业的发展。从而为经济的发展的贡献更大。1978年以来的三十多年中，伴随着国有经济比重的不断下降，国有经济的地位与作用问题长期以来一直倍受关注，从“主体”到“发挥主导作用 ”和“保持控制力”，贯穿其中的红线是我们思想上的逐步解放。在传统计划经济体制下，国有经济控制力往往停留在国有资产的物质形态层面上，而随着我国改革开放的推进以及市场经济体制的逐步完善，以国有资产的行政计划分配为主要特征的“静态控制”体系显然已不再适合社会主义市场经济体制的要求，因此学者提出将国有经济“控制力”重新界定于“国有资本的调控力”上面来。这与我们的模型分析结果是一致的。对国有经济的投资来说，它的t=5.345687。说明在目前的情况下它在整个的投资中对经济的影响还是占主要的。农村投资次之，个体投资再次之。但是在模型中我们看到国有经济对GDP的影响的相关系数为2.474528。个体的投资在对GDP的影响系数为40867869。农村投资对GDP的影响系数为9.763649，为最大，这说明国有经济投资对GDP的作用在下降，而个体投资即私人投资和农村投资对GDP的影响在上升。这与我国近些年来的实际情况是相一致的。这说明了我们的模型在和现实的情况是一致的。并且，农村投资对GDP的影响相关系数最高，这也是与我国的农村的状况是相关的。我国的农村人口占有我国人口的百分之七八十，发展极为落后。是相对城市来说非常落后的最贫穷的地方，各种相关的最基本设施建设都不完善，因此在农村投资才处于起步的阶段。
六、我们主要的政策建议。
1、固定资产投资在国民经济的发展过程中有极其重要的作用，我们应加大固定资产投资额，以更加强劲的拉动力来拉动我国经济的发展。
2、在固定资产投资当中我们应主要增加农村投资，特别是农村的基础设施建设的投资来带动农村经济的快速发展，以缩小农村与城市经济发展严重不平衡的越来越大的差距。我相信，当农村的各项基础投资完善到基本的水平或者更好些达到城市水平的一半，我们中国要赶世界上的发达国家的水平是指日可待的。 3、应继续加大力度实行对外改革开放，大力引进外资，鼓励私人投资。 4、并加强政治体制改革，促进市场经济体制的完善，以使它能够顺应市场经济体制的要求，并保证市场经济的良好运行，增强个体投资的投资商人的投资积极
计量经济学课程论文
性。促进私人投资的增加。
七、模型过程中的不足
由于我们的能力十分的有限。我们自己也觉得我们在做的过程中有很多的不尽如人意的地方。
1、 我们在做自相关修正的时候有一点小小的问题，我们先对它进行的是广义差分，结果不显著，然后进行的是变换模型的对数变换发，结果还是不是很显著，并且结果比广义差分更差，我们进行了多次的迭代法分析和在对数变换的基础上，广义差分的基础上进行迭代法分析，最后我们采取了折中并最好的选择，择了上面的结果。
2、 我们在对模型的平稳性检验的时候，结果是不平稳的，我们给出的解释是，由于这些变量每年都是变化的，并且影响它变化的外在的因素很多，如，国家的政策啊 ，各种疾病，战争等等，这些都会对固定资产的投资产生影响。
3、我们 没有进行模型的解释变量的滞后模型检验 ，因为我们模型中的解释变量全是固定资产投资，如果进行解释变量滞后检验的话，那我们就必须对每一个解释变量都要滞后分析，但由于我们的能力实在有限，达不到这样的水平。我们会在今后的学习中进一步的努力，来完善我们的模型。
总的来说，我们的模型有许多的不足之处，希望同学和老师能给我们指正和帮助，希望大家就我们的模型提出宝贵的意见和建议，以使我们的模型能够完善。
八、参考资料
《西方经济学》 高鸿业 人民大学出版社
中经网
中国期刊网 固定资产投资1994—2004年的论文部分
《计量经济学》教材 庞浩 西南财经大学出版社
中华人民共和国统计局网站
固定资产投资对地区生产总值的影响
【摘要】：在国家的经济发展中，最直观测量经济发展效果良好与否的指标就是看它的GDP，而影响GDP的主要有三大因素：消费、投资与进出口贸易。总的来说，固定资产投资可分为国有投资与个体投资，而个体投资又可分为很多的种类，本文以计量经济学模型为基础，试图建立一个以地区生产总值为因变量，以国民投资、集体投资、个人投资和农村投资四类投资为解释变量的多元线性回归模型，来说明固定资产投资对地区生产总值的重要性，同时运用多因素分析方法，对经济增长变动及其主要影响因素进行实证分析，从而得到一些启示，并结合区域经济增长情况，为区域未来因固定资产而引起生产总值变动情况提供依据。
【关键词】：国民投资，个体投资，地区生产总值
理论依据便是宏观经济学中的Keynes模型：用支出法核算GDP时，即Y=C+I+G+NX。其中的I就是投资的部分，而固定资产投资又是投资中的主要部分，因此它对经济的发展有至关重要的作用。并且，有一种发展理论认为发展中过国家之所以发展缓慢，就是因为投资不足。发展经济学要求国家积累储蓄，以用于投资。而这里的投资就包括有基础设施建设等固定资产的投资。
我们根据对以往相关资料的分析，通过总结，可得出以下观点。虽然过去已经有很多人研究过这方面内容，但缺点是：对固定资产投资部分的分析主要集中于政府的投入分析，忽视了个体的投资，在现在这个个体投资逐渐增长的情况下，重视它们的存在对经济发展的研究具有十分重要的意义。
因此，我们这次的分析是把总的固定资产投资部分分为四个部分：政府投资、集体投资、个人投资和农村投资。
下面，我们就关于固定资产投资对地区生产总值影响的模型建立采取以下步骤： 一、建立模型。
根据以上分析，我们把资产分为四个部分，也就是四个解释变量 设定:国民投资部分为变量X1 集体投资部分为变量X2 个人投资部分为变量X3 农村投资部分为变量X4
由于在过去的研究和各种经济理论中，我们没有找到专门研究固定资产投资和生产总值之间关系的经济模型，因此我们根据自己的认识将初始模型设定为：
Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ut
二 、估计参数
收集模型所含经济变量的数据，主要来源于网上的收集，一是来自于中经网的数据；二是来自于省份统计局网站的统计年鉴
年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
国民生产总值 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2 80579.4 88228.1 96346.4 119095.7 135174.0 159586.7 184088.6 213131.7 251483.2
国有经济投资 3713.8 5498.7 7925.9 9615 10898.2 12056.2 13091.7 15369.3 15947.8 16504.4 17607 18877.4 21661.0 34091.8 38676.7 44823.9 52229.4
集体经济投资 697.8 1359.4 2317.3 2758.9 3289.4 3660.6 3850.9 4192.2 4338.6 48105 5278.6 5987.4 8009.5 1879.1 2231.7 6472.0 8080.6
个体经济投资 1182.9 1222 1476.2 1970.6 2560.2 3211.2 3429.4 3744.4 4195.7 4709.4 5429.6 6519.2 7720.1 6517.9 9950.0 33378.2 46405.1
农村经济投资 1042.56 1005.52 1137.73 1519.24 2007.85 2544.03 2691.16 2681.52 2779.59 2904.26 2976.56 3123.2 3201.0 3362.7 3940.2 4436.2 5123.3
三 、验证模型
对原模型进行初步回归得到如下的结果：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 10/20/12 Time: 15:36 Sample: 1991 2007
C X1 X2 X3 R-squared
Adjusted R-squared
-3253.317 2.659681 0.001335 4.215146 0.0076 0.0000 0.9763 0.0109 1016.906 -3.199231 0.385593 6.897639 0.043956 0.030380 1.400283 3.010210 0.997851 Mean dependent 44161.04
var
0.997135 S.D. dependent var 30811.57
S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood
1649.121 Akaike info criterion 32635221 Schwarz criterion -147.0973 F-statistic
17.89380 18.13886 1393.312 可以看出，经济检验合理，没有出现数字和符号的错误。并且度量拟合优度的判定系数R2=0.997851，调整的判定系数为0.997135。可以看出，拟和效果十分的好。因此，该模型的设定是合理的，将表中的数字带入模型得： Y=-3253.317+2.659681X1+0.001335X2+4.215146X3+9.541968X4 3.199231 6.897369 0.030380 3.010210 0.913359 R2=0.997851 F=1393.312 DW=1.340522
四、做完统计检验，再对模型进行计量的经济检验
1 、做多重共线性检验，利用简单相关系数矩阵法得到下列的矩阵：
X1 X2 X3 X4
X1
1.000000 0.492140 0.975155 0.978367
X2
0.492140 1.000000 0.530160 0.482757
X3
0.975155 0.530160 1.000000 0.975582
X4
0.978367 0.482757 0.975582 1.000000
可以看出存在的多重共线性，下面我们采用逐步回归法对他进行修正，先对它们的每个解释变量对应回归。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 10/20/12 Time: 16:16 Sample: 1991 2007
R-squared
44161.04 30811.57 19.14627 19.24430 1386.942 0.000000
0.989301 Mean dependent
var
Adjusted R-squared 0.988587 S.D. dependent var S.E. of regression 3291.614 Akaike info criterion Sum squared resid 1.63E+08 Schwarz criterion Log likelihood -160.7433 F-statistic Durbin-Watson stat 1.157392 Prob(F-statistic)
经过比较得，X1与Y的t检验和拟和效果最好，因此把X1作为基准变量引入，然后再逐步的引入其他的解释变量，经最后得到当去除X2以后，多重共线性消失，得到的检验结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 10/20/12 Time: 16:22 Sample: 1991 2007
C X1 X3 R-squared
-3254.751 2.659258 4.227543 0.0054 0.0000 0.0059 44161.04 30811.57 17.77623 17.97228 2012.406 975.9967 -3.334797 0.370238 7.182561 1.287006 3.284788 0.997851 Mean dependent
var
Adjusted R-squared 0.997355 S.D. dependent var S.E. of regression 1584.486 Akaike info criterion Sum squared resid 32637731 Schwarz criterion Log likelihood -147.0980 F-statistic 从上面修正的回归结果可以看出，R2=0.997851，并且它的调整的判定系数值也达到了0.997355，显然，它的拟和效果十分的好，并且t检验值显著的大于它的临界值，即t值检验十分的显著，因此多重共线性消失，得到修正后的模型为：
Y=-3254.751+2.659258X1+4.227543X3+9.531943X4 -3.334797 7.182561 3.284788 4.106499 R2=0.997851 F=2012.406 DW=1.344455 2、在1的基础上进行异方差的检验
利用ARCH 检验，得到的结果是，在上面1中的模型中，不存在异方差。所得到的DW值总是大于2的 。下面的是我们滞后5期的检验结果。
F-statistic
0.194771 Probability 0.953441
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 12/16/09 Time: 16:43 Sample(adjusted): 1991 2007
C
RESID^2(-1) RESID^2(-2) RESID^2(-3) RESID^2(-4) R-squared
2193556. 0.148862 -0.025827 -0.287149 0.278066 2155338. 1.017732 0.386211 0.385441 0.353938 -0.072972 0.490408 -0.585531 0.515142 0.539785 0.3481 0.7132 0.9442 0.5795 0.6088 2005926. 2322068. 32.91639 33.15885 0.194771 0.139644 Mean dependent
var
Adjusted R-squared -0.577320 S.D. dependent var S.E. of regression 2916318. Akaike info criterion Sum squared resid 5.10E+13 Schwarz criterion Log likelihood -191.4984 F-statistic 如图所显示的一样，DW检验明显的通过检验，不存在异方差。 并且通过图示法如下
也可以看出点相对的集中不存在异方差。 3、对修正的模型进行自相关的检验。 先用散点图法：
可以看出呈很强的线性关系，存在自相关。
再对它进行DW检验得：d=0.3278,经过查表得，在n=17,k=3的情况下，得到的下限临界值dl=0.897上限临界值du=1.710,d
下面对它进行修正。先进行广义差分法，得到下列的结果
Dependent Variable: DY Method: Least Squares
Date: 10/21/12 Time: 12:02 Sample(adjusted): 1991 2007
DX1 DX3 R-squared
2.529208 4.649384 0.414231 1.503811 6.105790 3.091734 0.0001 0.0093 35136.47 22612.54 17.72975 17.92290 1073.501 0.996288 Mean dependent
var
Adjusted R-squared 0.995360 S.D. dependent var S.E. of regression 1540.372 Akaike info criterion Sum squared resid 28472951 Schwarz criterion Log likelihood -137.8380 F-statistic 从上面的结果可以看出，虽然DW有很到的提高， 可是它却落在了不确定的区域，下面在对它进行Cochrane-Oecutt迭代法进行检验 ，得到下列的结果。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/17/09 Time: 13:03 Sample(adjusted): 1991 2007
Included observations: 16 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations
Variable C X1 X3 X4 R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots
Coefficient -3589.189 2.474528 4.867869 9.763649 Std. Error 1620.325 0.462902 1.953241 3.022069 t-Statistic -2.215104 5.345687 2.492201 3.230782 Prob. 0.0488 0.0002 0.0299 0.0080 30414.11 17.84792 18.08936 1346.546 0.000000
0.997962 Mean dependent var 46359.28 0.997221 S.D. dependent var 1603.382 Akaike info criterion 28279173 Schwarz criterion -137.7834 F-statistic 1.703525 Prob(F-statistic) .36
这次得到的DW=1.703525.但是效果已经明显的好转了 ，因此我们可以看作它已经落在了没有自相关的区域。因此我们在它的基础上再进行一次迭代得到下列的结果。得到的模型为
Y=-3589.189+2.474528X1+4.867869X3+9.763649X4)
-2.215104 5.345687 2.492201 3.230782 R2=0.997962 F=1346.546 DW=1.703525
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 12/17/09 Time: 13:02 Sample(adjusted): 1992 2007
Included observations: 15 after adjusting endpoints X1 X3 X4 C 3.140521 2.388136 9.481661 -3227.635 0.0000 0.1023 0.0032 0.0028 29857.66 17.82916 18.06518 1247.716 0.330911 9.490519 1.327758 1.798623 2.456511 3.859808 821.2250 -3.930268 var
Adjusted R-squared 0.997200 S.D. dependent var S.E. of regression 1579.782 Akaike info criterion Sum squared resid 24957125 Schwarz criterion Log likelihood -128.7187 F-statistic 自相关修正完毕，并且从上面的结果我们也可以看出，t检验和判定系数都是很显著的，结果合理。得到修正后的模型。
4.进行平稳性检验。对GDP的检验得到下列的结果：
ADF Test Statistic
0.172147 1% Critical
Value* 5% Critical Value -4.1366 -3.1483
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares
Date: 12/17/09 Time: 13:45 Sample(adjusted): 1990 2001
Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2)) D(Y(-3)) D(Y(-4)) R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression
0.012838 1.060365 -0.343638 -0.343622 0.102210 0.8690 0.0842 0.6408 0.6546 0.8893 0.074574 0.172147 0.512954 2.067172 0.699769 -0.491074 0.730271 -0.470541 0.704008 0.145183 0.763783 Mean dependent 6619.050
var
0.566935 S.D. dependent var 3260.410 2145.601 Akaike info criterion 18.48708
Sum squared resid Log likelihood
27621610 Schwarz criterion -104.9225 F-statistic
18.72953 3.880066 可以看出是非平稳的，并且进行多次检验结果都是非平稳的 。并且对
X1 X3 X4进行检验，一样是非平稳的。但是由于我们的能力有限 ，对平稳性休整多次还是非平稳的，在这里我们就把它当成我们以后的努力的重点 ，以后再继续详细的研究，这里就不做平述。因此，对于协整，这里也不做平述。 最后，我们得到的模型是：
Y=-3589.189+2.474528X1+4.867869X3+9.763649X4
-2.215104 5.345687 2.492201 3.230782
R2=0.997962 F=1346.546 DW=1.703525
最后我们总的拟和效果图如下
可见，拟和的效果十分的好。
五、经济意义分析及模型评价。
从模型可以得到，随着经济的发展，农村投资和个体投资在经济的增长过程中所占的比重越来越大，所起到的作用也越来越大。这是与我国与计划经济到市场经济的转型过程相一致的，在计划经济时代，各种主要或非主要的固定资产投资都是在政府的详细规划下完成的，这相当于是国有经济投资，并且一切的产出都归国家所有，由国家统一的分配，很难调动人们的积极性，因此导致生产效率低下，经济发展缓慢。更不要说是调动私人投资的积极性。随着改革开放的进行，市场经济的转型，国内出现热火朝天的投资热潮。各种私人的、外商的和区域集团化的投资与国有投资之间形成相辅相成的局面。并且，相对于国有投资国有经
济来说，个体的或者私人更加的具有发展的积极性，它更有动力去追求企业的发展前途，因此她们代表的就是更高的产出和更高的经济效益，这更加的有利于企业的发展。从而为经济的发展的贡献更大。1978年以来的三十多年中，伴随着国有经济比重的不断下降，国有经济的地位与作用问题长期以来一直倍受关注，从“主体”到“发挥主导作用 ”和“保持控制力”，贯穿其中的红线是我们思想上的逐步解放。在传统计划经济体制下，国有经济控制力往往停留在国有资产的物质形态层面上，而随着我国改革开放的推进以及市场经济体制的逐步完善，以国有资产的行政计划分配为主要特征的“静态控制”体系显然已不再适合社会主义市场经济体制的要求，因此学者提出将国有经济“控制力”重新界定于“国有资本的调控力”上面来。这与我们的模型分析结果是一致的。对国有经济的投资来说，它的t=5.345687。说明在目前的情况下它在整个的投资中对经济的影响还是占主要的。农村投资次之，个体投资再次之。但是在模型中我们看到国有经济对GDP的影响的相关系数为2.474528。个体的投资在对GDP的影响系数为40867869。农村投资对GDP的影响系数为9.763649，为最大，这说明国有经济投资对GDP的作用在下降，而个体投资即私人投资和农村投资对GDP的影响在上升。这与我国近些年来的实际情况是相一致的。这说明了我们的模型在和现实的情况是一致的。并且，农村投资对GDP的影响相关系数最高，这也是与我国的农村的状况是相关的。我国的农村人口占有我国人口的百分之七八十，发展极为落后。是相对城市来说非常落后的最贫穷的地方，各种相关的最基本设施建设都不完善，因此在农村投资才处于起步的阶段。
六、我们主要的政策建议。
1、固定资产投资在国民经济的发展过程中有极其重要的作用，我们应加大固定资产投资额，以更加强劲的拉动力来拉动我国经济的发展。
2、在固定资产投资当中我们应主要增加农村投资，特别是农村的基础设施建设的投资来带动农村经济的快速发展，以缩小农村与城市经济发展严重不平衡的越来越大的差距。我相信，当农村的各项基础投资完善到基本的水平或者更好些达到城市水平的一半，我们中国要赶世界上的发达国家的水平是指日可待的。 3、应继续加大力度实行对外改革开放，大力引进外资，鼓励私人投资。 4、并加强政治体制改革，促进市场经济体制的完善，以使它能够顺应市场经济体制的要求，并保证市场经济的良好运行，增强个体投资的投资商人的投资积极
计量经济学课程论文
性。促进私人投资的增加。
七、模型过程中的不足
由于我们的能力十分的有限。我们自己也觉得我们在做的过程中有很多的不尽如人意的地方。
1、 我们在做自相关修正的时候有一点小小的问题，我们先对它进行的是广义差分，结果不显著，然后进行的是变换模型的对数变换发，结果还是不是很显著，并且结果比广义差分更差，我们进行了多次的迭代法分析和在对数变换的基础上，广义差分的基础上进行迭代法分析，最后我们采取了折中并最好的选择，择了上面的结果。
2、 我们在对模型的平稳性检验的时候，结果是不平稳的，我们给出的解释是，由于这些变量每年都是变化的，并且影响它变化的外在的因素很多，如，国家的政策啊 ，各种疾病，战争等等，这些都会对固定资产的投资产生影响。
3、我们 没有进行模型的解释变量的滞后模型检验 ，因为我们模型中的解释变量全是固定资产投资，如果进行解释变量滞后检验的话，那我们就必须对每一个解释变量都要滞后分析，但由于我们的能力实在有限，达不到这样的水平。我们会在今后的学习中进一步的努力，来完善我们的模型。
总的来说，我们的模型有许多的不足之处，希望同学和老师能给我们指正和帮助，希望大家就我们的模型提出宝贵的意见和建议，以使我们的模型能够完善。
八、参考资料
《西方经济学》 高鸿业 人民大学出版社
中经网
中国期刊网 固定资产投资1994—2004年的论文部分
《计量经济学》教材 庞浩 西南财经大学出版社
中华人民共和国统计局网站