000 0.0000Р R2=0.7993 Р =-15.726 + 0.2817X2Р t值-14.3809 18.3104Р P值 0.0000 0.0000Р R2 =0.9490 Р =14.9431 – 11.7057X3Рt值 1.1808 -0.8452Р P值 0.2531 0.4091Р R2=0.0381 Р依据变量的重要性并比较上述回归结果中的R2及t值的绝对值,可知宜选择Р Yt=ß 0+ ß 1X2t+UtР为基础模型。Р(2)将其余变量逐个引入基础模型,估计结果如表1-2所示。Р表1-2 消费者物价指数模型逐步回归的结果Р模型РX1РX2РX3РR2РDWРF(X2)Р0.2817Р(0.0000)Р 0.9490Р1.938РF(X1,X2)Р1.3581Р(0.3523)Р0.3208Р(0.0000)Р0.9516Р 1.964РF(X2,X3)Р 0.2780Р(0.0000)Р -2.4740Р (0.4594)Р0.9507Р 1.984Р注:①模型均为Y对解释变量的含有截距项的线性回归模型,如F(X2),意味着Yt= ß0+ ß 1X2t+Ut。Р②解释变量所在列中数字为相应解释变量的系数估计值,括号中数字为该解释变量显著性检验t统计量的P值。Р③DW值是检验模型的随机误差项是否存在自相关性的DW检验的统计值,DW在2附近表明随机误差项无自相关性。Р从表1-2可以看出,在基础模型引入X1后,虽然R2有所提高,回归系数符号正确,但系数大于1,并且不能通过t检验,因此舍弃X1,在基础模型中引入X3后,虽然R2有所提高,但是回归系数符号不合理且不能通过t检验,因此模型中不在引入X3。于是,按此引入变量的顺序,所建立的中国消费者物价指数函数模型为:Р =-15.726 + 0.2817X2 (1.1)Р t值-14.3809 18.3104
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