1.第2个模型其实是考虑到GDP增长率这个时间序列数据可能会有一定的自相关性,所以加入了一阶滞后项,也就是上一年的GDP增长率,主要是为了让模型拟合效果更好(其实甚至可以加二阶滞后项,但一般是一阶),我认为这两个模型二者选择其一就可,其实也是在回归前的检验部分会知道GDP增长率是否自相关以及自相关的阶数,再确定是否要加入滞后项。如果要分析,最后得到的系数就是说明上一年的GDP增长会对今年GDP增长产生多大的影响。
2.你这是时间序列分析的话,首先对各变量进行平稳性检验,如平稳,可以直接模型1拟合,如不平稳的话(此时直接拟合会导致伪回归),可以进行协整检验(简单来说就是回归之后看残差是否白噪声,复杂的就不说了),考察出模型1或2哪个是协整的,甚至加入其他滞后项使其协整,然后可以拟合,拟合后t检验目的是考察某变量显著性,调整R方的大小是考察模型整体显著性,异方差检验什么的也可以做一下,但一般异方差问题是存在横截面数据里面
3.其实我觉得你的变量选择可能不是很合适,因为GDP增长就是由一二三产业增长得来的,所计算的系数应该就是各产业占比吧,这个模型像是一个确定的数学关系式,而不是自变量应变量的相关关系甚至因果关系,其实不大能解释GDP和产业结构的关系吧,个人建议你可以再多看看相关文献参考一下其他模型


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