《表5 公式(5)的回归结果》

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《中国综合PMI产出指数的动态分析:基于滞后效应的视角研究》

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总体来看，生产和商务活动的自回归分布滞后模型验证了制造业、非制造业需求等外生变量的冲击对生产活动产生了滞后效应，接下来，本文进一步对综合产出指数进行回归分析。由于公式（5）包含7个解释变量，而样本量仅有37个，为了防止进行分布滞后模型拟合时出现奇异矩阵的问题，首先要解决变量之间的多重共线性问题。通过逐步回归检测（3），发现变量MPur和MPT的任一滞后项都不显著，且不影响拟合效果，因此可以删去。考虑综合产出的数据时间跨度，本文将最大滞后阶数设为8，参考调整后的可决系数（Adjusted R2）、SC准则标准（4），选取公式（5）的滞后阶数为COMPO（1，6，2，6，4，4），公式（5）的一般模型回归结果见表5的第2、3、4列，经过简化后的结果见表5的第5、6、7列。简化后的模型各个解释变量显著性得到提高，而且调整后的R2提高到了91.36%。此外，对模型残差分别进行LM自相关和White异方差检验，结果表明它们的残差是平稳的，不存在自相关和异方差，模型有效，可以作为综合产出指数的自回归分布滞后模型，公式（5）的回归结果为: