第四章习题4.1没有进行t 检验，并且调整的可决系数也没有写出来，也就是没有考虑自由度的影响，会使结果存在一研究的目的和要求我们知道，商品进口额与很多因素有关，了解其变化对进出口产品有很大帮助。
为了探究和预测商品 进口额的变化，需要定量地分析影响商品进口额变化的主要因素。
二、模型的设定及其估计经分析，商品进口额可能与国内生产总值、居民消费价格指数有关。
为此，考虑国内生产总值 居民消费价格指数 CPI 为主要因素。
各影响变量与商品进口额呈正相关。
为此，设定如下形式的计量经济 模型：4.3199511048.160793.7302.8+ In+ InCP1996 11557.4 71176.6 327.9 1997 11806.5 78973.0 337.1 1998 11626.1 84402.3 334.4 1999 13736.4 89677.1 329.7 2000 18638.8 99214.6 331.0 2001 20159.2 109655.2 333.3 2002 24430.3 120332.7 330.6 2003 34195.6 135822.8 334.6 2004 46435.8 159878.3 I 347.7 2005 54273.7 183084.8 353.9 2006 63376.9 211923.5 359.2 2007 73284.6 249529.9 376.5 2008 79526.5 314045.4 398.7 2009 68618.4 340902.8 395.9 201094699.3 401512.8 408.9 2011113161.4472881.6431.0GDP 、式中， 为第 年中国商品进口额（亿元）；In GDP 为第 年国内生产总值（亿元）；In CPI 为居民消费价格 指数（以1985年为100）。
各解释变量前的回归系数预期都大于零。
为估计模型，根据上表的数据，利用 EViews 软件，生成 Y In GDP 、I nCPI 等数据，采用 OLS 方法估计模型参数，得到的回归结果如下图所示：DependentVariablle: LPlYMethod: Least Squares Date 04^15717 Time: 19:54 Sample: 1985 2011Included observations: 27VariableCoefficient Std Error t-Statlstlc Prcr&.C-3.111465 0,453010 -€720125 MOWLNGDP 1338633 O.OSeSW 15105B2 0.0000LNCPI^0421791 C.233295-1.80797500332 R -squaredQ.9880'51 Wean dependentvar 3 484710 Adjusted R-squared 0 9870&5S.D. dependant var 1.4^5517 S.E. of regression 0,162189 Akaikeinfa criterion -0.695670 Sum squared resid Q.631326 Sctiwarz critE non -C.551S69 Log likelihood 12.39156 Hannan-Quinn criter 4).652857 F-statisticQ 92.2582Durbin-Watean stat€.522613Prab(F-statisbc^ 0 000000模型方程为:InY=-3.111486+1.3385331nGDP-0.4217911nCPI(0.233295) (-1.807975) F=992.2582=0.988051， =0.987055，可决系数很高，F 检验值为 992.2582，明显显著。
但是当 =0.05 （27-3）=2.064,不仅ln CPI 的系数不显著，而且，In CPI 的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数，选择InGDPInCPI 数据，"view/correlation ”得相关系数矩阵。
由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在一定的多重共线性。
为了进一步了解多重共线性的性质，我们做辅助回归，即每个解释变量分别作为被解释变量都对剩余 的解释变量进行回归。
Depe ndent \'a nable: LN^DP lleiriod: Least Squares Date: 04/15/17 Time 21:09Sample: 1985 2011 Induded obse nations: 27Variable Coefficient Std. Errort-StalisticProb C -2.796381 088279S 心 167634 0.0040 ILNCPI2.511022 0 158302 15.85227 0.0000 R-squared0.909021 Mean dependent var 11.16214 Adjusted R-squaredl 0.906005 S.D. d'ap&ndentv 呂i 1.194029 S.E. of regr@s&ian 0 366072 Akaike info ciiteirion 0.899213 Sunn SQuared resid 3.350216 sctiwarzcrit&rlDn0.995201 Log likelihood -i o.i393a Hannan-auim criler. 0.927755 F-siaustlc2S1 6117 Durtln-wat&on stat0.099623ProftfF-slatlstlc-0.000000Dependent Variable: LNCPI Method ：Squares□ate ： D4M5/17 Tima ： 21:10 Sample: 2011 Included oftseFvaDons: 27VariableCo@ffici@iTt std Error I^Statislic Prob. c1515402 0.2563^ 5&12301 0.0000 LNGDP0.382251 0.022S3715S62270.0000 R-squarsd0909621 M E an de pendeni va 『&5S6900 Adjusted R-squared 0.906005 S.D. dependent var 0.45351S S.E. &f regression 0.139042 AKaiKe info criterion -1036894 Sum squared Fesid 0.483317 Schwarz cnt&rion -0.940907 Log likelihood 15 99B08 Hannan-Qu inn cfiter -1 008352 F-slatistic 251.6117 Dii 「birvWK 営cm stat0.114568Pro6{F-s!atistic)0.000000(0.463010)t= (-6.720126) =0.988051 该模型 (0.088610) (15.10582) =0.987055时，_(n-k)=In GDP与InCPI的相关系数很高，证明存在多重共线性。
三、其他分析1.进行下面的回归① In = + lnGD +模型的估计结果为：In = + lnGD(0.312255) ( 0.027822)t = (-12.01156) (42.61933)=0.986423 =0.985880 F=1816.407② In = + lnCP +Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 04^2/17 Time ： 09112Sample: 19&5 2011induced observations: 27Variable Coefficient Std E TOT t-Statistic Prob.C854535 1 242243 -55178710.0000 LNQPI 2 9392950 222755 1319511aooooR-squared Q 874442Mean dependent9.4&4710Adjusted R*squ a r&S0 869419S.D. deps^d&ntvar 1 425517S E of regression 0.515124AKaiK& info errt&ri&ri 1.592363Sum squared「QEid 6 ms io Gchwan criterion 1 €73356Log likelihood-19.36196Hannan-Quinn criter.1,610910F>statistic174.1100Durbin-Watson stat O 137042Prot){F-statistic)Q.OOQOQO模型的估计结果为：In = + InCP(1.242243) ( 0.222756)t = ( -5.517871) ( 13.19511)Dependent Vsnable: LNQDP Method: Least Squares Date: 04/22/17 Time:09:14 Sample 1985 2011 In eluded oDservabons. 27VariableCoelTicierttStd. Error t-Statistic Pro b. C-2J96351 0^32796 '3.16763^ 0,0040 LNCPI2,511022 0.1563021S.052270,0000 R-squar^d0.909621 Mean dapend&nt var 1146214 Adjusted R-sqjared 0.9*06005 S D. dependent \^r 1.194029 SE of regressicn 0366072 Akai Ice info criterion 0.89921^ Sum squared resid 3.350216 Schwarz criterion 0.995201 Log likelitiood -10 13338 HannanOuinn criter. 0.927755 F-statistic251.6117Durtin-Watson stat0 099623ProD(F-statistic ：0.000000模型的估计结果为:t = (-3.167634) (15.86227 ) =0.909621=0.906005由此对多重共线性的认识： 由上面的几组拟合效果可知，单方程拟合效果都很好，可决系数分别为：0.986423和0.874442，可决系数较高，说明GDP 和 CPI 单个对商品进口额有显著的影响。