重回帰モデルの回帰係数の信頼区間と仮説検定

輸入額、GDE、輸出デフレータ、輸入デフレータのデータがappendix4.xlsに保存されています。このデータから、

log(輸入額)= β0 + β1×log(GDE)+β2log(交易条件)

の回帰分析を行うことによって、輸出額をGDEと交易条件(=輸出デフレータ/輸入デフレータ)で説明してみましょう。

まず、F列に交易条件を計算します。以下の式を入力し、下方向へコピーします。

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次に、輸入額の対数値をG列に計算します。交易条件同様に下方向へコピーします。

image002

同様に、GDEの対数値、交易条件の対数値をH列とI列に計算します。

image003

image004

これで分析に必要なデータが準備できました。「ツール」-「分析ツール」の「回帰分析」を選択し、以下のように設定します。

image005

計算結果を見てください。

image006

自由度修正済み決定係数は0.9程度の値であり、回帰式の当てはまりが比較的よいことがわかります。

image007

log(GDE)の係数β1が1.119と推定されています。実はこの値が輸入のGDE弾力性を表しています。90%の信頼区間も[0.97, 1.27] と、1より大きい値をとっているように見えます。

次にβ2についての仮説検定

image008

を5%の有意水準で行ってみてください。
β2に関する標準誤差は0.120523なので、検定統計値は
clip_image002
となります。この統計量が自由度n-(k+1)=24-(2+1)=21のt分布の上側2.5%点より大きいならば(あるいは下側2.5%点より小さいならば)、帰無仮説を棄却することになります。数表を利用すると上側2.5%点は2.080(この数値はExcelの関数を使って「=TINV (0.05,21)」としても求めることができます)なので、帰無仮説が棄却されません。つまり、 β2=0 と判断されます。
同じように、
clip_image005
を5%の有意水準で検定してください。このときの検定統計値は
clip_image003
となります。

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