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2010-05-14
我用EVIEWS对影响旅游收入的因素进行分析

方程形式如下:Y= a0+a1x1+a2x2 +a3x3+a4x4+a5x5+a6x6+a7x7


Y,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7 分别表示旅游收入,住宿、餐饮、游览、交通、购物、娱乐、其他 ,然后应用最小二乘法,来对模型进行检验。

但是发现常数项T检验不显著,而其他指标显著,我应该怎么处理呢???可以忽略吗?(由于字数限制,我把运行结果写在下一楼)

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2010-5-14 10:47:06

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/14/10
Time: 10:13

Sample: 1989 2008

Included observations: 20

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

14.41404

43.46137

0.331652

0.7459

X1

0.997922

0.015517

64.31143

0.0000

X2

1.002123

0.025556

39.21241

0.0000

X3

0.999542

0.005729

174.4683

0.0000

X4

1.000877

0.005576

179.5044

0.0000

X5

0.999286

0.006770

147.6101

0.0000

X6

1.004158

0.019733

50.88707

0.0000

X7

0.996514

0.021031

47.38337

0.0000

R-squared

1.000000


Mean dependent var

256891.6

Adjusted R-squared

1.000000


S.D. dependent var

315707.8

S.E. of regression

97.88443


Akaike info criterion

12.29463

Sum squared resid

114976.3


Schwarz criterion

12.69292

Log likelihood

-114.9463


F-statistic

28235721

Durbin-Watson stat

2.032330


Prob(F-statistic)

0.000000


1# parentsliu
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2010-5-14 10:53:49
过来学习一下
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2010-5-14 11:12:38
根据你所提供的资料来看,你好像是将各种旅游收入的构成(住宿、餐饮、游览、交通、购物、娱乐收入)对旅游总收入进行回归,这样做有问题。因为,各自变量加总之和应正好等于旅游总收入,这是一个恒等式,其截距肯定为0,根本就无需回归估计。正如你的估计结果,各自变量的回归系数均几近于1,R square statistics为1,这个研究是没有任何意义的。如果要对某一支出函数进行估计,一般会用到behavioral function,一般会挑选出几项主要的决定因素,例如,价格、收入、偏好和成本变量,就总支出进行回归。
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2010-5-14 11:15:01
根据你所提供的资料来看,你好像是将各种旅游收入的构成(住宿、餐饮、游览、交通、购物、娱乐收入)对旅游总收入进行回归,这样做有问题。因为,各自变量加总之和应正好等于旅游总收入,这是一个恒等式,其截距肯定为0,根本就无需回归估计。正如你的估计结果,各自变量的回归系数均几近于1,R square statistics为1,这个研究是没有任何意义的。如果要对某一支出函数进行估计,一般会用到behavioral function,一般会挑选出几项主要的决定因素,例如,价格、收入、偏好和成本变量,就总支出进行回归。
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2010-5-14 11:22:50
统计最关键的是要用对地方,否则方程式做的再漂亮都。。。
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