关于蔡昉模型lny=c+lnx1+lnx2 研究人民币升值对中国大豆进口的影响有几个小问题

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收藏 2014-05-06

刚刚在做回归这是回归结果

Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 05/06/14 Time: 14:12
Sample: 2010M01 2014M02
Included observations: 50

         Coefficient       Std. Error t-Statistic Prob.

C          1.258411 2.371657 0.530604 0.5982
LNX1 1.868531 0.579848 3.222449 0.0023
LNX2 0.554136 0.290586 1.906961 0.0626

R-squared 0.409096       Mean dependent var 14.76750
Adjusted R-squared 0.383951       S.D. dependent var 0.267307
S.E. of regression 0.209806       Akaike info criterion -0.227139
Sum squared resid 2.068879       Schwarz criterion -0.112418
Log likelihood 8.678474       Hannan-Quinn criter. -0.183452
F-statistic 16.26954       Durbin-Watson stat 1.446766
Prob(F-statistic) 0.000004
可决系数太小拟合不好应该要怎样调整？
Prob值太大应该怎么办？
总感觉我自己做的有很大问题本人新手请高人指点

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cash_king01

2014-5-7 17:02:54

这几个变量都分别代表什么？

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Tracy0324

2014-5-12 14:06:35

cash_king01 发表于 2014-5-7 17:02
这几个变量都分别代表什么？

Y代表进口额 X1代表汇率 X2代表进口价格

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cash_king01

2014-5-12 15:03:15

看F检验应当是总体通过。你应当是使用了时间序列数据作回归，大概Y(t)是使用了月度进口额这样的统计频度。那么X2是指当月价格还是还是上月价格（使用了一阶差分后的X2(t-1)）?看看所做差分的阶数是否合适，差分后的时间序列平稳度检验效果如何（这个我也不太懂）。另外，不知道ln(X1)和ln(X2)之间是否存在线性相关性？
回归模型看上去大体上是Y=c*(X1^beta1)*(X2^beta2)*exp(error)
其中Y大概是进口数量和进口价格的乘积Q*X2。如果模型两边同时除以X2的话，使用如下模型后估计出来的新的beta2可能更好解释些：Q=c*(X1^beta1)*(X2^beta2)*exp(error)
两边同时取对数后为lnQ=C+beta1*ln(X1)+beta2*ln(X2)+error
如果beta1估计出来为1，这个简单的模型实际上等同于假定进口数量是美元进口价格对应的本币价格的函数（取对数后的递减的一个线性函数），逻辑上应当没有什么大的不妥。