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2012-11-03
Eview6.0做关于财政收入的回归,出来的国民总值以及工业产值等前面的系数怎么都是负的?
还有几个变量例如工农林业总收入、人口数等,只有一个的系数是正的,其它是负的。。
怎么回事??
Dependent Variable: Y                               
Method: Least Squares                               
Date: 11/03/12   Time: 20:05                               
Sample: 1990 2010                               
Included observations: 21                               
                               
        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
X1        0.456640        0.051435        8.877926        0.0000
X2        -0.314472        0.097517        -3.224800        0.0057
X3        -0.502860        0.057323        -8.772363        0.0000
X4        -0.028080        0.019322        -1.453258        0.1668
X5        -0.425333        0.078267        -5.434420        0.0001
C        48983.20        8737.290        5.606223        0.0001
                               
R-squared        0.999755            Mean dependent var                23535.08
Adjusted R-squared        0.999674            S.D. dependent var                23786.25
S.E. of regression        429.5382            Akaike info criterion                15.19825
Sum squared resid        2767546.            Schwarz criterion                15.49669
Log likelihood        -153.5817            Hannan-Quinn criter.                15.26302
F-statistic        12263.15            Durbin-Watson stat                2.101875
Prob(F-statistic)        0.000000
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2012-11-3 20:30:09
可以找百度!
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2012-11-3 20:58:41
按楼主所说有变量是民总值以及工业产值、工农林业总收入、工业产值,这几个变量应该有内在联系,也就是不同变量之间有相关性,看楼主的系数t检验也是负数,表示没通过t检验,建议去掉几个相关变量加入新变量建模再试一试
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2012-11-3 21:50:11
系数为负很正常,说明负相关嘛~~~楼主的X4变量有问题!P值都0.16了
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2012-11-3 22:13:30
magicyycc 发表于 2012-11-3 21:50
系数为负很正常,说明负相关嘛~~~楼主的X4变量有问题!P值都0.16了
我的Y表示财政收入,,其他解释变量依次是国民收入、居民消费水平、工业总产值、农林牧渔业总产值、固定资产投资、总人口数,,经济意义上系数应该是正的吗
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2012-11-3 22:23:37
wyt236 发表于 2012-11-3 22:13
我的Y表示财政收入,,其他解释变量依次是国民收入、居民消费水平、工业总产值、农林牧渔业总产值、固定资 ...
这不一定的啊~~财政收入的主要来源是税收,居民消费水平,工业生产总值是否能很好的反应税收的情况。。。如果这些指标不能很好的反应税收的话。。。这个似乎效果不会很明显,意义也不是特别强
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