![中国出版业发展现状及结构研究报告(第一卷)](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/825/23869825/b_23869825.jpg)
三、建立模型
本部分利用EG二步回归法。第一步进行ADF根检验,第二步为使用OLS方法进行协整回归。经典计量经济学理论是建立在时间序列平稳的基础上,所假设的变量间的相互关系服从正太分布。但是,现在计量经济学研究发现,大部分经济变量是非平稳的。当时间序列非平稳时,相关系数实际上服从的是倒U字形和U字形分布,因此增加了拒绝解释变量系数为零的假设概率,并且该概率随着样本容量和时间序列单整阶数的增加而增加。这样就降低了检验的功效,增加了纳伪的可能性。也就是说用非平稳变量进行回归,尤其是在大样本和较高单整阶数的情况下,结论全部是变量之间具有相关关系,将实际上不相关的两个非平稳变量用来回归分析,是一种虚假回归,又叫伪回归。所以,对非平稳性变量间进行回归分析,首先应该考虑和检验变量的平稳性。
1.数据平稳性检验
对移动电话普及率(YDDH)进行平稳性检验,操作过程如图3-6所示。
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图3-6 存在截距和时间趋势的指令
得出结果如图3-7所示。
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图3-7 存在截距和时间趋势的结果显示
对结果的系数部分分析可知,移动电话的系数为正值符合预期。截距项和时间趋势项的概率均小于0.05,满足条件。查看结果的上半部分,如图3-8所示。
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图3-8 存在截距和时间趋势的结果显示续表
观察该部分结果发现,T检验结果大于5%的显著性水平,不能通过拒绝序列YDDH存在单位根的原假设,序列不平稳,需要改变形式继续调整。
在此假设仅存在截距而不存在趋势项,进行调整。如图3-9所示。
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图3-9 仅存在截距的指令
得出结果如图3-10所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/276A5E/12689665803086406/epubprivate/OEBPS/Images/figure_0064_0003.jpg?sign=1738771242-vUZl3JcKcb7U5ueLGAPvlziC0KdZpIMx-0-81f35be06d1e249c4e4af4969d96212f)
图3-10 仅存在截距的指令结果
首先,依然看截距项概率值大于0.05%,结果不能达到要求。因此需要进一步调整。如图3-11所示。重新进行假设即不存在截距项也不存在时间趋势项。结果如图3-12所示。
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图3-11 既不存在截距也不存在时间趋势的指令
![](https://epubservercos.yuewen.com/276A5E/12689665803086406/epubprivate/OEBPS/Images/figure_0065_0002.jpg?sign=1738771242-PgM3Yli5fu1aGen70gHY0GcjeYK1kyHY-0-d073dea3de6fd87534143e37214f1d23)
图3-12 既不存在截距也不存在时间趋势的检验结果
从结果可以得知,序列YDDH的T统计值=-4.107155,其相应的概率值p非常小,小于5%的检验性水平,因此拒绝YDDH序列存在单位根的原假设,即可以认为序列YDDH是平稳的。
对GDP的平稳性检验,GDP的平稳性检验与移动电话(YDDH)的平稳性检验的操作过程完全相同,对数据统计如表3-5所示。
表3-5 GDP平稳性检验
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通过对数据的结果进行分析可以知道,GDP序列在只有截距项的情况下能够通过平稳性检验符合要求。
数字出版收入比传统出版收入的比值(SZBCT)的平稳性检验如表3-6所示。
表3-6 SZBCT平稳性检验
![](https://epubservercos.yuewen.com/276A5E/12689665803086406/epubprivate/OEBPS/Images/figure_0066_0002.jpg?sign=1738771242-MR8iSYqYGHnqIggwgIhTpYDLyMO1Q0v0-0-fdd32bd1b8c562168cc39b6a0640de13)
通过对结果归纳可以得出结论,SZBCT能够通过数据平稳性检验。
2.结果的回归
进行EG二步回归法,回归结果为
ln(szbct)=2.38ln(gdp)+0.15ln(yddh)-19.32
对结果进行分析结果如表3-7所示。
表3-7 结果数据
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从分析结果可以看出,R2以及调整后的R2都接近1, DW检验在2左右,F统计变量的概率小于0.05,这些指标说明回归结果显著。
为了检验回归结果的准确性,做了实际值、拟合值和残差值的分析,分析结果如图3-13所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/276A5E/12689665803086406/epubprivate/OEBPS/Images/figure_0067_0001.jpg?sign=1738771242-8wcIpk5jZPxXkw1bqSoI4HQDijQjfAoV-0-5d94160eb9d818e7648cfc7fd19050e7)
图3-13 实际值、拟合值和残差值的分析结果
通过该分析可以看出,除2005年和2006年的数据超出置信带外,其他年份拟合值与实际值的残差均在置信带之内,表明拟合度较高。