计量经济学论文及说明资料.doc
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1、中国粮食总产量多因素分析中国粮食总产量多因素分析 专业年级: 13 金融(2)班 学号: 201312030140 姓名: 谢昊 摘要:摘要:本文选取 1990 年到 2013 年的相关数据,应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国粮食产量的各因素进行分析、检验,并对其影响程度的大小进行定量分析,进一步明确和完善相关的经济学知识。关键词:关键词:粮食产量 粮食播种面积 农用机械总动力 有效灌溉面积 农业化肥使用量1 1、文献综述文献综述农业作为我国最基础的产业,农产品的每年的产量直接关系着我们的民生,故而粮食的产量一直是我们最关心的。影响因素的分析影响因素的分析首先,粮食作为农作物,
2、其产量肯定会受到农用化肥施用量条件的影响其次,我认为粮食的播种面积对于粮食产量也有一些影响最后,农业机械总动力也是影响粮食产量的一大重要因素二、数据收集与模型的建立二、数据收集与模型的建立(一)数据收集(一)数据收集 19831983年年20092009年中国粮食生产与相关投入的资料(表年中国粮食生产与相关投入的资料(表1 1)年份粮食总产 量 Y粮食耕种 面积(x1)农用化肥施用 量(x2)农业机械总 动力(x3)1990446241134662590.328708 1991435291123142805.129389 1992442641105602930.2303081993456491
3、105093151.931817 1994445101095443317.933802 1995466621100603593.736118 1996504541125483827.938547 1997494171129123980.742016 1998512301137874083.745208 1999508391131614124.348996 2000462181084634146.452574 2001452641060804253.855172 2002457061038914339.457930 200343070994104411.660387 20044694710160
4、64636.664028 2005484021042784766.268398 2006498041049584927.772522 2007501601056385107.876590 200852871106793523982190 2009530821089865404.487496 2010546481098765561.792780 2011571211105735704.297735 2012589581112055838.8102560 2013601941119565911.9103907(二)模型设计二)模型设计为了具体分析各要素对我国粮食产量影响的大小,我们可以用粮食总产量
5、(y)作为衡量,代表粮食发展;用粮食耕种面积(x1)、农用化肥施用量(x2)以及农业机械总动力(x3)。运用这些数据进行回归分析。采用的模型如下:y= 1+2x1+3x2+4x3+ui其中,y 代表粮食总产量,x1 代表粮食耕种面积,x2 代表农用化肥施用量,x3 代表农业机械总动力,ui代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析,得出各个变量与我国粮食产量的变动关系。三、模型估计和检验三、模型估计和检验(一)模型初始估计(表二)(一)模型初始估计(表二) Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/15 Time: 16:27S
6、ample: 1990 2013Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-44644.146601.867-6.7623500.0000X10.6841160.05311312.880430.0000X24.0429710.9747514.1476970.0005X30.0310320.0383520.8091310.4280R-squared0.966281 Mean dependent var49317.62Adjusted R-squared0.961223 S.D. dependen
7、t var4867.060S.E. of regression958.4155 Akaike info criterion16.71945Sum squared resid18371206 Schwarz criterion16.91579Log likelihood-196.6334 F-statistic191.0450Durbin-Watson stat1.534928 Prob(F-statistic)0.000000回归函数为:12344644.140.684116X4.0429710.031032iYXX (6601.867) (0.053113) (0.974751) (0.03
8、8352) T=(-6.762350) (12.88043) (4.147697) (0.809131)20.966281R 20.961223R F=191.0450(2 2)多重共线性检验多重共线性检验相关系数矩阵(表三) X1X2X3X11-0.267566314901-0.23239867238X2-0.26756631490110.977074961235X3-0.232398672380.9770749612351根据多重共线性检验,解释变量之间可能存在着线性相关。为了进一步了解多重共线性的性质,我们可以做辅助回归。(表四)被解释变量可决系数 R2 的值方差扩大因子X10.0901
9、91.09913 X20.95640922.9405 X30.95558322.6398由上表可以得知,辅助回归的可决系数很高,经验表明,方差扩大因子=10 时,通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重jVIF的多重共线性,这里的 x2、x3 的方差扩大因子远大于 10,表明存在严重的多重共线性问题。为了进一步筛选并剔除引起多重共线性分变量,需要采用逐步回归的方法。分别作 Y 对 X1、X2、X3 的一元回归,意愿回归结果如下表(表五)变量X1X2X3参数估计值0.3696284.0710710.162556t 统计量1.4728006.7542466.867695R20.0897480.6
10、746520.6819212R0.0483730.6598630.667463(表六)X1X2X32RX1、X30.641034(9.246298)0.186325(16.84505)0.937277X2、X31.587586 (0.558181)0.100949(0.893659)0.686571通过采用剔除变量法,多重共线性的修正结果如下:剔除 X2。(表七)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/25/15 Time: 10:06Sample: 1990 2013Included observations: 24Variabl
11、eCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-31636.647732.436-4.0914190.0005X10.6410340.0693299.2462980.0000X30.1863250.01106116.845050.0000R-squared0.937277 Mean dependent var49317.62Adjusted R-squared0.931303 S.D. dependent var4867.060S.E. of regression1275.661 Akaike info criterion17.25679Sum squared
12、 resid34173555 Schwarz criterion17.40404Log likelihood-204.0814 F-statistic156.9019Durbin-Watson stat1.001388 Prob(F-statistic)0.000000修正后方程为修正后方程为1231636.640.6410340.186325iYXX (7732.436) (0.069329) (0.011061) T= (-4.091419) (9.246298) (16.84505)20.937277R 20.931303R 156.9019F (三)异方差检验(三)异方差检验 (表八)
13、ARCH Test:F-statistic0.037667 Probability0.847978Obs*R-squared0.041181 Probability0.839189Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/24/15 Time: 18:58Sample(adjusted): 1991 2013Included observations: 23 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
14、 C1280357.504218.42.5392910.0191RESID2(-1)0.0415310.2139870.1940810.8480R-squared0.001790 Mean dependent var1341173.Adjusted R-squared-0.045743 S.D. dependent var1852594.S.E. of regression1894492. Akaike info criterion31.82974Sum squared resid7.54E+13 Schwarz criterion31.92848Log likelihood-364.0420
15、 F-statistic0.037667Durbin-Watson stat1.986528 Prob(F-statistic)0.847978由上表可以得知,由上表可以得知,(n-p)=0.041181,给定显著性水平为 0.05,2R查分布表得临界值(p)=5.9915(n-p),则接受原假设,222R表明模型中的随机误差项不存在异方差。(四)自相关检验(表九)(四)自相关检验(表九) Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/25/15 Time: 10:06Sample: 1990 2013Included observati
16、ons: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-31636.647732.436-4.0914190.0005X10.6410340.0693299.2462980.0000X30.1863250.01106116.845050.0000R-squared0.937277 Mean dependent var49317.62Adjusted R-squared0.931303 S.D. dependent var4867.060S.E. of regression1275.661 Akaike info criterion17.25
17、679Sum squared resid34173555 Schwarz criterion17.40404Log likelihood-204.0814 F-statistic156.9019Durbin-Watson stat1.001388 Prob(F-statistic)0.0000001231636.640.6410340.186325iYXX (7732.436) (0.069329) (0.011061) T= (-4.091419) (9.246298) (16.84505)20.937277R 20.931303R 156.9019F 查 DW 表可知,dl=1.188,d
18、u=1.546,模型中 DW (20) ,所以拒绝 H0:0.025t30.025t=0,因为 t( ) (20) ,所以拒绝 H0: =0,因120.025t2为 t( ) (20) ,所以接受 H0 : =0。对斜率系数的显10.025t1著性表明,解释变量 “粮食耕种面积”和“农用化肥施用量”对被解释变量“粮食总产量”有显著影响。四、结论分析和政策建议四、结论分析和政策建议(一)主要结论(一)主要结论1)从模型可以看出农民对化肥的投入量,即模型中的化肥施用量,是影响粮食总产量增产的最显著因素,说明我国目前农业生产中,农民对农业的投入所产生的效益最大。2)从模型可以看出,粮食作物耕种面积也
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