我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型

我国粮食产量的影响因素分析

一.研究背景：

改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。

二.研究方案与数据的搜集统计：

影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数：

表1 中国粮食生产与相关投入资料

资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。

研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关

粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关

成灾面积(x3) 与粮食产量负相关

农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关

农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关

三、模型的估计、检验、确认

1.画散点图

由于点较分散，将他们取对数，使其更集中。

设A1=log(1) A2=log(2) A3=log(3) A4=log(4) A5=log(5) Z=log(y), 做散点图如左侧。

由图可以看出，log（y）和log(x1),log(x4)有较为明显的线性关系，建立多元回归模型。2.用OLS估计模型：

LogY=b0+b1log(x1)+b2log(x2)+b3log(x3)+b4log(x4)+b5log(x5)

Logy=-4.173+0.381log(x1)+1.222log(x2)-0.081log(x3)-log(x4)-0.101log(x5 )

从模型可以看出，x1,x2,x3均通过了显著性检验，且估计量的系数符合经济含义，x4和x5未通过显著性检验，且系数为负，不符合经济含义。模型整体R^2为0.981587，F-statistic为202.6826>2.74 (0.05水平下的F统计量值)，DW=1.79 ，可以看出模型整体较优，但个别解释变量没有通过显著性检验，具有多重共线性。

由于我们更关心多重共线性的程度，所以运用KLEIN判别法：

图中可以看出log(x4)和log(x1)存在高度相关性，但并没有超过R^2，不是有害的。

3.运用逐步回归法克服多重共线性：

用每个x对y进行简单回归，按R^2排序：

①Log(y)=8.902+0.224log(x1)

T=0.000 0.000

R^2=0.1101 DW=0.939

②Log(y)=15.1574-0.3834log(x2)

T=0.0174 0.4595

R^2=0.02 DW=0.33

③Log(y)=9.619+0.108log(x3)

T=0.0000 0.2177

R^2=0.0652 DW=0.597

④Log(y)=8.9490+0.16697log(x4)

T=0.000 0.0000

R^2=0.602 DW=0.62

⑤Log(y)=5.6007+0488731log(x5)

T=0.0319 0.0485

R^2=0.158 DW=0.32

排序后：R1^2=77% R4^2=60.2% R5^2=15.8% R3^2=6.5% R2^2=2.4% 由此可见，粮食生产受农业化肥施用量的影响最大，与经验相符合，选

Log(y)=8.092+0.224log(x1)为初始回归模型，依次引入Log(x4) log(x5) log(x3) log(x2)进行回归，寻找最佳回归方程（见下表）（Y=log(y)）

表2 逐步回归结果

c log(x1)log(x2)log(x3)log(x4)log(x5)R^2AIC SC

Y=f(x1)8.9020.2240.770175-3.255-3.1576 t值prob(0.00)(0.00)

Y=f(x1,x4)9.180.4702-0.2150.8402-3.538-3.39 t值prob(0.00)(0.00)(0.0052)

Y=f(X1,x5)8.720.220.0180.77-3.17-3.02 t值prob(0.00)(0.00)（0.8963）

Y=f(X1,X3)9.420.24-0.070.79-3.29-3.14 t值prob(0.00)(0.00)(0.1159)

Y=f(X1,X2)-6.290.2978 1.250.94-4.6-4.46 t值prob(0.0022)(0.00)(0.00)

如表中所示：

Log(x4)因为经济含义不符合，剔除

Log(x5)未通过显著性检验，剔除

Log(x3)未通过显著性检验，剔除

Log(x2)通过显著性检验，经济意义符合，R^2=0.94,均优于前面的，AIC，SC都有所降低，故保留。

Log(y)=-6.2856+0.2978log(x1)+1.2586log(x2)

R^2=0.9452 F+statistic=189.9002 DW=1.59

由上表可以看出，该方程为最优模型：各解释变量均通过显著性检验，

R^2 较优，F检验通过, 变量的系数均符合经济含义，已剔除多重共线性。

4.受线性约束回归的F检验Wald检验：

通过此方法进一步验证是否应剔除解释变量log(x3) Log(x4)和log

（x5）:

可以看出，F检验和Wald检验的伴生概率都<0.05,说明原假设不成立，约束条件b3=b4=b5=0不成立，进一步检验b3=0是否成立。

可以看出，F检验和Wald检验的伴生概率都<0.05,说明原假设不成立，约束条件b3=0不成立，不应剔除解释变量log(x3),在此基础上检验是否应剔除log(x4)和log(x5).

可以看出，F检验和Wald检验的伴生概率都>0.05,说明原假设成立，约束条件成立，b4=b5=0,可以剔除log(x4)和log(x5).

结合以上分析，在之前得出的模型中加入解释变量Log(X3)，建立多元回归模型：

由模型可知，所有解释变量均通过显著性检验，系数符号符合经济含义，R^2=0.978616，高于前面得出的模型，所以该模型为最优模型。由下图可知，真实值和估计值拟合的很好。最优模型为：

logy=-5.999638+0.323385log(x1)+1.290729log(X2)-0.086754log(

我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型

我国粮食产量的影响因素分析一.研究背景：改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。二.研究方案与数据的搜集统计：影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数：表1 中国粮食生产与相关投入资料

2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关成灾面积(x3) 与粮食产量负相关农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关三、模型的估计、检验、确认 1.画散点图

@计量经济学主要公式

序公式名称计算公式号 y t = β0 + β1 x t + u t 1真实的回归模型 2估计的回归模型y t =+x t + 3真实的回归函 E(y t) = β0 + β1 x t 数 4估计的回归函数=+x t 5最小二乘估计公式 6 和的方差 7σ2的无偏估计量= s2 = 8 和估计的方差 9总平方和 ∑(y t -) 2 10回归平方和 ∑(-) 2 11误差平方和 ∑(y t -)2 = ∑()2 12可决系数（确定系数） 13检验β0，β1 是否为零的t统计量

14β1的置信区间 -tα(T-2) ≤β1≤+tα(T-2) 15单个y T +1的点预测=+x T+1 16E(y T+1)的区间预测 17单个y T+1的区间预测 18样本相关系数表3.4 多元线性回归模型的主要计算公式序号公式名称计算公式 1 真实的回归模型Y= X β+ u 2 估计的回归模型Y = X+ 3 真实的回归函数E(Y) = X β 4 估计的回归函数= X 5 最小二乘估计公式= (X 'X)-1X 'Y 6 回归系数的方差Var() = σ2(X 'X)-1 7 σ2的无偏估计量= s2 ='/ (T - k) 8 回归系数估计的方差() =(X 'X)-1 9 回归平方和SSR = = '- T 10 总平方和SST = Y 'Y - T 11 残差平方和SSE = ' 12 可决系数 13 调整的可决系数

14 F统计量 15 t统计量 16 点预测公式 C = (1 x T+1 1 x T+1 2… x T+1 k-1 ) = C = 0 +1 x T+1 1 + … + k-1 x T+1 k-1 17 E(y T+1) 的置信区间预测 C±tα/2 (1, T-k)s 18 单个y T+1的置信区间预测 C±tα/2 (T-k)s 19 预测误差e t = - y t, t= 1, 2, …, T 20 相对误差PE = , t= 1, 2, …, T 21 误差均方根 22 绝对误差平均 23 相对误差绝对值平均 24 Theil系数 25 偏相关系数是控制z t不变条件下的x t, y t的简单相关系数。 26 y t与x t1,x t2,…,x tk–1的复相关系数是y t与的简单相关系数。其中是y t对x t1,x t2,…x tk–1 回归的拟合

中国粮食产量影响因素剖析

应用统计案例库封面案例名称: 中国粮食产量影响因素分析作者: 刘文卿薛立波教学目的：用回归分析方法分析粮食产量影响因素，建立回归模型反映变量间的数量关系。正确诊断并处理经济变量的多重共线性。适用课程：应用回归分析学习本案例的前期知识准备：回归分析、SPSS 软件本案例的知识点：回归分析多重共线性岭回归、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

计量经济学的概念

计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 2、数理经济模型与计量经济模型的区别。数理：揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。计量：揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 3、经典计量经济学模型的一般形式。 4、计量经济学的数据类型。时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面数据。 5、建立计量经济学模型的步骤。 1）模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望值。 2）样本数据的收集：差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项产生异方差。③样本数据的质量：完整性、准确性、可比性、一致性。 3）模型参数的估计。 4 度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。③计量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、多重共线性（解释变量）④模型预测检验。 6、计量经济学模型的应用。 1）结构分析；2）经济预测；3）政策评价；4）检验与发展经济理论。 7、如何正确选择解释变量。作为“变量”的原因：1 2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。 8、回归分析的目的。 1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3）值，预测应变量的均值。 9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。

计量经济学模型分析论文

计量经济学模型分析论文工商101

我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。

引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。

计量经济学第二章主要公式

第二章主要公式资料地址：https://www.360docs.net/doc/014796003.html,/jl 1、回归模型概述（1）相关分析与回归分析经济变量之间的关系：函数关系、相关关系相关关系：单相关和复相关，完全相关、不完全相关和不相关，正相关与负相关，线性相关和负相关，线性相关和非线性相关。相关分析： ——总体相关系数XY ρ= ——样本相关系数()() n i i XY X X Y Y r --= ∑ ——多个变量之间的相关程度可用复相关系数和偏相关系数度量回归分析：相关关系 + 因果关系（2）随机误差项：含有随机误差项是计量经济学模型与数理经济学模型的一大区别。（3）总体回归模型总体回归曲线：给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹。总体回归函数：(|)()i i E Y X f X = 总体回归模型：(|)()i i i i i Y E Y X f X μμ=+=+ 线性总体回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= （4）样本回归模型样本回归曲线：根据样本回归函数得到的被解释变量的轨迹。（线性）样本回归函数： 01???i i Y X ββ=+ （线性）样本回归模型：01???i i i Y X e ββ=++ 2、一元线性回归模型的参数估计（1）基本假设 ① 解释变量：是确定性变量，不是随机变量 var()0i X = ② 随机误差项：零均值、同方差，在不同样本点之间独立，不存在序列相关等 ()01,2,...,i E i n μ== 2var()1,2,...,i i n μσ==

cov(,)0;,1,2,...,i j i j i j n μμ=≠= ③ 随机误差项与解释变量：不相关 cov(,)01,2,...,i i X i n μ== ④ （针对最大似然法和假设检验）随机误差项： 2~(0,)1,2,...,i N i n μσ= ⑤ 回归模型正确设定。【前四条为线性回归模型的古典假设，即高斯假设。满足古典假设的线性回归模型称为古典线性回归模型。】（2）参数的普通最小二乘估计（OLS ）目标：21 min n i i e =∑ 对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 正规方程组： 011 011 ?? 2[()]0??2[()]0n i i i n i i i i Y X X Y X ββββ==?--+=????--+=??∑∑ 解得： 011 112 211??()()?()n n i i i i i i n n i i i i Y X X X Y Y x y X X x βββ====?=-???--?==??-?? ∑∑∑∑ （3）最大似然估计（ML ）对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 重要的基本假设： 2~(0,)1,2,...,cov(,)0;,1,2,...,var()01,2,...,i i j i N i n i j i j n X i n μσμμ?=? =≠=?? ==? 得到：2 01~(,)1,2,...,i i Y N X i n ββσ+= 【且cov(,)0;,1,2,...,i j Y Y i j i j n =≠=，这个对最大似然法的估计很重要】则目标：12,,...,n Y Y Y 的联合概率密度最大，即

计量经济学分析模型

摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews

目录摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

粮食产量影响因素分析

粮食产量影响因素分析 Revised by Jack on December 14,2020

中国粮食产量影响因素分析摘要：粮食是人类最基本的生活消费品，粮食问题是关系到国家的国计民生的头等问题。众所周知，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家发展与生产的一个关键的主题。建国以来我国的粮食产量出现了多次的变动，给消费者和生产者带来了很大的影响，所以了解影响粮食生产因素很重要。通过计量经济学方法创建我国粮食生产函数，我们会发现粮食播种、化肥施用量、受灾面积是影响粮食生产的三大因素，其中粮食播种面积的影响最大。【关键词】粮食产量；影响因素；回归分析一、引言众所周知，粮食是我们人类生命得以延续的最基础的物质条件，没有粮食这个重要基础，人类将无法继续生存。回顾我国粮食的生产情况，我们会发现，随着技术水平的提高，社会的发展，从整体来讲我国粮食产量呈上升的趋势。二、中国粮食生产现状分析在改革开放（1978年）之前我国粮食产量非常缓慢增长，一直都在30000万吨以下。改革开放后，我国粮食产量从30000万吨一路疯狂走高，粮食生产得到飞速发展，但波动也更频繁复杂。在1997年总产量首次跨上50000万吨的大难关，达到了50453万吨，增长率为%。但在2004年开始出现了几年的连续减产的现象，曾一路降到43069万吨的局面，一下子退回到十几年前的水平，让人更加担忧。从2004年以来的5年里，我国粮食产量连续10年增产。在2013年粮食产量达到万吨。改革开放以来粮食产量一直是我国最关心的问题，我国逐步改革统购统销的体制，减少定购数量，提高粮食收购价格，使粮食生产实现高速增长。我国粮食产量从30000万吨开始一路走高。1980—2010年这30年，我国粮食生产得到快速发展。1978年我国农村实行改革和粮食价格提高，极大地调动了农民的积极性。1978年中国粮食产量首次突破30000万吨，增长了7．8％。1979年粮食产量继续增长％，主要是由于国家大幅度提高粮食收购价格，粮食统购价提高20％，超购部分加价50％，从而促进粮食产量飞速增长。1978和1979两年粮食产量年均增长率达到8．38％。而1980和1981年则

计量经济学考试必备公式大纲

学习用途,考试专用，请用完删除自己总结1159952047 1、异方差性：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。类型：单调递增型，单调递减型，复杂型。原因：⑴模型中遗漏了随时间变化影响逐渐增大的因素。（即测量误差变化）⑵模型函数形式设定误差。⑶随机因素的影响。（即截面数据中总体各单位的差异）后果：1．参数估计量非有效2.变量的显著性检验失去意义3.模型的预测失效检验：图示检验法，戈德菲尔德－匡特检验，怀特检验，帕克检验和戈里瑟检验处理：变异方差为同方差，或尽量缓解方差变异的程度。（加权最小二乘法（WLS），异方差稳健标准误法） 2、序列相关性：如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则称为存在... 原因：经济数据序列惯性；模型设定的偏误；滞后效应；蛛网现象；数据的编造后果：1．参数估计量非有效；2.变量的显著性检验失去意义；3.模型的预测失效检验方法：图示法；回归检验法；D.W.检验法；拉格朗日乘数检验补救方法：广义最小二乘法（GLS），广义差分法，随机干扰项相关系数的估计，广义差分法在计量经济学软件中的实现，序列相关稳健标准误法。 3、多重共线性：如果模型的解释变量之间存在着较强的相关关系，则称模型存在多重共线性。原因：经济变量相关的共同趋势、滞后变量的引入、样本资料的限制后果（一）完全：1、参数估计值不确定。 2、参数估计值的方差会无限大。( 二)不完全：1、有可能求出参数的估计值，但估计值很不稳定。2、参数估计值的方差会随多重共线性（近似）程度的提高而增大。3、对总体参数的区间估计将会降低精确度（置信区间变宽）。评价区间估计的两个标准： (1)估计的可靠度。（2）估计的精确度 .4、对总体参数的显著性检验（t检验）在统计上将会不显著。检验：1.检验多重共线性是否存在2.判明存在多重共线性的范围克服方法：1.排除引起共线性的变量2.差分法3.见笑参数估计量的方差 4、●经典假定：1、零均值假定。2、同方差假定。3、无自相关假定。4、解释变量与随机误差项不相关。 5、无多重共线性假定。 6、正态性假定。●多元线性回归模型的基本假定：零均值假定、同方差和无自相关（条件方差不变、条件自相关等于0）、随机扰动项与解释变量不相关、无多重共线性、正态性假定独立同分布,且～ N (0,σ2) 5、拟和直线的优度-判定系数r2。TSS为总离差平方和，反映Y的样本观测值的平均差异程度；ESS 为Y的估计值与均值的离差平方和，反映解释变量的变化所引起的对Y的波动大小，即解释变量在模型中存在的重要程度；RSS为残差平方和，反映Y依据回归直线没有得到解释的变差。 6、F检验的意义（1）检验的不足。尽管具有对模型整体拟合状况的判断，但它并不能得到到底要多大时回归方程才算通过了拟合优度检验。虽然R2能够给出评价模型拟合好坏的度量，但它只是对样本的拟合程度进行评价，不能回答总体的真实状况。（2）F检验的目的。对于总体多元线性回归模型，从整体上看，多个解释变量与被解释变量之间是否存在显著的线性关系，或者说 Y 的变动是否依赖于这些解释变量的变化。由F统计量的构成可以看出（ESS服从自由度为k-1，RSS服从n-k 的分布），如果ESS显著地大于RSS，则表明不能认为所有的全为零，这时在很大程度上要拒绝。则在该意义下，说明回归方程中的所有解释变量对应变量存在显著性影响。F 检验的一般步骤是：（1）构造 F 统计量，即。（2）给定显著性水平，查F分布表，得临界值，其中k为参数的个数，n为样本容量。（3）比较判断。若F﹥，则拒绝原假使，表明回归函数从整体上看是显著的，即所有解释变量对应变量有显著性影响。 7、t 检验在多元线性回归模型里与一元的情况是一致的。需要注意的是在多元线性回归模型对参数的 t 检验中，即~ t(n-k) （在成立下）这里是服从自由度为 (n-k) 的 t 分布。因此，在多元的情况下，运用 t 检验的操作过程如下（1）提出假设（2）构造检验统计量在H 0 成立的情况下，有：~t(n-k)（3）计算t统计量值，。（4）根据t分布，给定显著性水平，查表得临界值。（5）比较判断，若，则拒绝 H 0 ，同时接受 H 1 。表明第 j 个解释变量 X j 对被解释变量 Y 存在显著性影响；否则，表明第 j 个解释变量 X j 对被解释变量 Y 不存在显著性影响。 8、

影响粮食产量因素分析

影响xx县粮食产量因素分析 xx县位于豫东北平原，地处东经114°23′—114°59′，北纬35°12′—35°47′之间，属暖温带大陆性季风气候，大部分地区属于黄河支流金堤河流域，西部和北部边界地带属于海河支流卫河流域，土质肥沃，地势平坦，土层深厚，土壤理化性状好，光照充足，适宜农作物小麦、玉米、花生、棉花、尖椒等生长，是典型的农业大县。xx县主要粮食作物是小麦、玉米，其中小麦常年（近五年平均）种植面积160多万亩，单产456公斤，总产74万吨，玉米常年（近五年平均）植株面积76.8万亩，单产518公斤，总产40万吨。二、粮食增产潜力分析 xx县属于黄河冲积平原，受流水分选规律的影响，不同地带冲击物的类型不同，造成xx县土壤的多样性。表层质地主要分砂壤、轻壤、中壤和粘土四大类，其中砂壤型耕地42.8万亩，轻壤型耕地87万亩，中壤型耕地49.6万亩，粘土型耕地15.6万亩。在xx县境内，土壤质地是影响土壤肥力的最主要因素。在粮食生产中，作物品种、土壤肥力水平和管理技术决定了产量的高低和增产潜力。不同的土壤特性、不同的肥力水平和不同的田间管理措施，常常导致各种作物之间、同一作物不同品种之间和同一品种不同区域之间都有一定的差异性。一、不同土壤质地对粮食产量的影响

粮食作物在砂壤、轻壤、中壤和粘土地都可种植，但由于土壤特性的不同，保水保肥能力不同，品质、产量都表现出不同的差异。据调查分析（见表二），同一作物，在相同的田间管理措施下，由于粘土和中壤地，土壤肥沃，保水保肥和供水供肥能力强，小麦和玉米产量均偏高，而轻壤和砂壤地质地偏轻，保水保肥和供水供肥能力差，养分含量低，造成同一作物之间产量差异较大。因此，合理利用资源，发挥区域优势，科学进行田间管理是粮食持续稳定增产的最重要措施。表二不同作物在不同质地上产量调查表单位：万亩、公斤

粮食产量影响因素的回归分析

计量经济学论文粮食产量影响因素的回归分析班级：08物流姓名：綦淇学号：130112008034 日期：2011年6月22日

关于我国粮食产量影响因素的回归分析摘要：本文主要采用回归分析的方法对1990—2005年影响我国粮食产量变化的主要因素进行分析，建立了以粮食产量为应变量，粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积五种可量化的影响因素为自变量的多元线性回归模型，利用模型对各个因素进行了比较分析。同时，对模型进行检验，在此基础上提出了一些关于稳定发展粮食生产的可供参考的意见。关于我国粮食产量影响因素的回归分析一、文献综述 1、《近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析》赵俊晔，李秀峰，王川著 ……采用逐步回归和灰色关联分析对1991～2004年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析，发现粮食产量变化主要来自稻谷单产变化及玉米和小麦播种面积的变化。有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度；成灾面积与粮食产量的关联度剧烈变动，其关联序仅次于有效灌溉面积；化肥、农药、农业机械总动力和农用塑料薄膜等用量与粮食产量的关联度逐渐下降。 2、《中国粮食产量分析及展望》新浪财经https://www.360docs.net/doc/014796003.html, ……自建国以来，我国粮食生产不断发展，产量不断提高，但这一过程也呈现出我国粮食产量存在周期性波动的特点，而且粮食产量的动波动基本上与粮食价格相吻合。未来我国粮食供求形势还不容乐观，粮食价格从长期看仍然有上涨要求。 3、《中国粮食产量波动影响因素实证分析》王玉斌，蒋俊朋，王晓志，陈慧萍著 ……基于最小信息准则采用扩展ADF法对1949—2004年中国粮食及水稻、小麦、玉米产量数据进行平稳性检验,结果表明:其在原始序列水平上均为平稳时间序列;采用TARCH 模型与EGARCH模型对以上数据的增长率数据进行非对称性检验,结果表明,波动具有"杠杆效应",负面影响比等量正面影响导致更大波动;根据扩展C-D函数运用1978—2004年中国粮食生产相关数据构建了粮食产量波动影响因素实证模型,结果说明,投入变动对粮食产量波动有同向影响,经济作物比较收益情况对粮食生产有反向作用,粮食本身收益情况并非影响生产的关键因素,粮食生产对气候等自然条件依赖性较强。 4、《我国粮食作物技术进步模式的经济学分析》杨巍著中国农业科学院 ……在农业技术的推动下，我国农业发展取得了举世瞩目的成就，主要农产品供给实现了长期短缺向丰年有余的历史性转变，粮食产量从1949年的11318万吨增长为2005年的48402.2万吨，年均增长速度5.85％，技术进步带来的单产水平的提高是我国粮食产量的不断增长的主要原因，技术进步为我国粮食发展作出了巨大贡献。但是另一方面，我国农业科技面临着转化率低的现实问题。目前，我国每年登记的农业科技新成果达3000余项，但转化率仅为30％～40％，很多成果没能转化成现实生产力。导致农业科技成果转化率不高的原因很复杂，既有推广应用体系不健全的问题，也有成果应用主体的科技意识和接受能力差的问题，还与成果本身适用性密切相关。科技成果只有适应了生产力的要求、适应了市场的需求才能转化成现实的生产力。 5、《我国粮食产量的影响因素分析——利用协整理论分析1983—2003年数据》张驰，乔现伟著 ……利用1983—2003年数据,运用协整理论来对影响我国粮食产量的因素进行分析,并给出了误差修正模型。发现我国近年来粮食产量的连续下降不是由于自然原因和对农业的

期末计量经济学公式

序号公式名称计算公式 1 真实的回归模型 y t = ?0 + ?1 x t + u t 2 估计的回归模型 y t =+ x t + 3 真实的回归函数 E(y t ) = ?0 + ?1 x t 4 估计的回归函数 = + x t 5 最小二乘估计公式 ()()() ∑∑∑∑∑∑--=---== -=2 22 2 221X n X Y X n Y X X X Y Y X X x y x b X b Y b i i i i i i i i i 6 和的方差 7 ? ? 的无偏估计量 = s 2 = 8 和估计的方差 ? 9 总平方和TSS ? (y t -) 2 10 回归平方和 RSS ? ( - ) 2 11 误差平方和 ESS ? (y t -)2 = ? ( )2 12 可决系数（确定系数） =RSS/TSS 13 检验?0，?1 是否为零的t 统计量 14 ?1的置信区间 -t ? (T -2) ??1 ? + t ? (T -2) 15 单个y T +1的点预测 = + x T +1

16E(y T+1)的区间预测 17单个y T+1的区间预测 18样本相关系数表 ?多元线性回归模型的主要计算公式序号公式名称计算公式 1 真实的回归模型Y= X ?+ u 2 估计的回归模型Y = X+ 3 真实的回归函数E(Y) = X ? 4 估计的回归函数= X 5 最小二乘估计公式= (X 'X)-1X 'Y 6 回归系数的方差Var() = ? 2(X 'X)-1 7 ? ? 的无偏估计量= s2 ='/ (T - k) 8 回归系数估计的方差() =(X 'X)-1 9 回归平方和SSR = = '- T 10 总平方和SST = Y 'Y - T 11 残差平方和SSE = ' 12 可决系数 13 调整的可决系数 14 F统计量 15 t统计量 C = (1 x T+1 1 x T+1 2… x T+1 k-1 ) 16 点预测公式

计量经济学经济模型分析

我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详一、建立回归模型并进行参数估计导入数据后得到下表：

表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表：

表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。三、序列相关性的检验由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0

影响粮食产量的多因素分析

影响粮食产量的多因素分析 05经济40501031 冉峥嵘40501039 李仪40501061 谭金仪【摘要】本文采用计量经济分析方法,以1978—2005年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国粮食生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高粮食产量、促进粮食生产,首先应该提供一套促进粮食生产的政策措施,提高粮食种植效益,增加粮农收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国粮食生产能力和生产稳定性。【关键词】粮食产量多因素分析一问题提出：我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，主要体现在:粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动,尤其当国家粮食储备不足的时候,很容易导致粮价上涨,从而影响整个宏观经济。因此,对关系国计民生的这个特殊农产品,我们不得不慎重对待。因此，分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展，具有重要意义。二文献综述中国的粮食生产问题,不仅是中国经济界的重要研究课题,而且也越来越受到世界经济学家的重视。许多经济学家对这一问题进行了深入的研究,得出了许多重要的结论。目前国内学者研究这一问题时大多采用多元统计方法,或者是简单的计量模型，主要是从某一两个因素进行的分析，从而预测粮食产量的。《1978-2003年我国农业科技投入和粮食产量关系的计量分析》（杨剑波）一文是采用计量模型检验科技投入增长对粮食生产增长的影响、是否存在因果关系。主要用到的计量方法有协整分析、协整关系的检验与分析，向量误差修正模型(VEC模型) 和动态调整模型。得到中国科技投入增长对粮食生产增长有显著影响的结论。美国学者布朗的一篇《谁来养活中国》的论文,曾引发了国内的大讨论。从国内粮食生产领域来看,2003年秋冬以来,粮价在多年低位徘徊后出现上涨,引发了新一轮对粮食问题的热烈讨论。而今年年初以来的农产品价格大幅上涨,尤其是猪肉价格的飙升,更引发了人们对我国食品安全问题的关注。本文严格按照计量经济分析方法,以1978—2005年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。

计量经济学公式整理.doc

2：随机误差项的性质（1）误差项代表了未纳入模型变量的影响；（2）即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免，这是做任何努力都无法解释的；（3）u 代表了度量误差；（4）“奥卡姆剃刀原则”，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要的信息。 3：解释回归结果的步骤（1）看整个模型的显著性，看F 统计量的值；（2）看单个参数的显著性；（3）解释斜率的经济含义；（4）解释R 2。 4：古典线性回归模型的基本假定（同多元线性回归模型的基本假定相同）（1）所有自变量是确定性变量；（2）（3）自变量之间不存在完全多重共线性。 12：样本回归方程，i e 为残差项， i i i e X b b Y ++=21 总体回归方程，i u 为随机误差项 i i i u X B B Y ++=21 5：样本回归函数：随机样本回归函数：总体回归函数：随机总体回归方程：观察值可表示为： 6：普通最小二乘法就是要选择参数1b 、2b ，使得参差平方和最小。 ()()() ∑∑∑∑∑∑--=---==-=2 2 2 22 21X n X Y X n Y X X X Y Y X X x y x b X b Y b i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i u X Y E Y e Y Y u X B B Y X B B X Y E e X b b Y X b b Y +=+=++=+=++=+=)|(?)|(?21212121

7：R 2的计算公式：( R 2度量了回归模型对Y 变异的解释比例) TSS ：总离差平方和 ESS ：回归平方和 RSS ：残差平方和（1）（2）（3） 8：F 检验 ) 3,2(~) 3(2 )(. ...23322--+= =∑∑∑n F n e x y b x y b f d RSS f d ESS F t t t t t ()1 //1/1/1P ..-------?=n TSS k n RSS k n RSS p k n RSS k ESS k ESS k ESS F f d SS MSS f d 总离差来自残差来自回归值值自由度平方和方差来源 9：F 与判定系数R2之间的重要关系当R2＝0，F ＝0，当R2＝1，F 值为无穷大 10：校正的判定系数R 2 ( )k n n R R ----=1112 2 11：普通最小二乘估计量的一些重要性质: ∑∑∑====+=0 ?00 21i i i i i Y e X e n e e X b b Y 21ESS RSS TSS TSS ESS R TSS =+ = RSS ESS TSS +=)()1()1(22 k n R k R F ---=

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学一、引言计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

影响我国粮食产量的因素分析

影响我国粮食产量的因素分析摘要:通过时1990一2012年间我国粮食产量的分析,在影响我国粮食产量的诸多原因中选出了3个主要影响因素,建立了多元线性回归模型，利用模型对粮食产量情况进行多元线性回归分析,研究了这些影响因素对粮食产量的影响与作用,最后,在此基础上提出了提高我国粮食产量的对策建议. 关键词:粮食产量;影响因素;回归分析;建议一、研究意义粮食安全问题是一个关系到国计民生的重要战略问题! 它影响到经济的发展" 人民生活质量的提高和社会的稳定#尽管我国粮食总体上虽然保持了较高的自给率! 但大豆进口量近年来持续快速增长! 目前我国超过70%的大豆依赖进口! 而其中30%以上进口自美国$当前的形势提醒我们! 必须进一步加强对粮食安全问题的重视$ 而对我国这样一个人口众多的农业大国来说! 粮食供给必须首先立足于国生产$ 随着我国粮食需求日益增长! 以及城市化和工业化的加速推进! 大量资源不断流向城市! 农业可耕地面积日益萎缩! 使得粮食生产面临较为严峻的形势$ 粮食生产问题如果解决不好! 就会给我国的经济发展和社会稳定带来制约和冲击粮食是人民生存之本、经济发展之柱，对稳定社会、经济具有重要的作用。粮食问题是一个关系到国计民生的重要战略问题，它更影响到经济的发展和社会的稳定。中国是世界上的农业大国，同时又是一个农业相对落后的国家。近几年世界粮食价格的大围浮动，应该引起我们的注意，大起大落更使我们重新审视起粮食生产的重要性。同时只有抓住了影响粮食产量的主要因素，改府才能正确的做出举措来将粮食生产引向健康合理的发展路线并且实现农业的现代化。二、文献回顾影响粮食产量的因素很多,我国学者从不同角度研究了粮食生产问题.于法稳选择有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械总动力、粮食播种面积和受灾面积等5个指标作为影响粮食生产的因素,并采用灰色关联分析的方法对这5个因素进行了分析,指出有效灌溉面积、农机总动力和粮食播种面积是影响粮食生产的3个最主要因素;肖海峰将影响粮食综合生产能力的影响因素选择为粮食播种面积、其他物质费用、成灾面积、劳动力和化肥费用,通过柯布一道格拉斯生产函数证实了粮食播种面积是影响粮食产量最重要的因素;熊华等人应用灰色关联分析和C一D生产函数相结合的分析方法证实了化肥施用量、粮食作物播种面积和有效灌溉面积均对粮食生产具有重要影响[’〕;此外,xinagL采用粗糙集理论,建平、Yunzhang和WuY 等人运用灰色关联分析与BP神经网络相结合的方法,在对影响粮食产量的因素中又加人了农村用电量、地膜覆盖面积、水电建设投资和支农支出等因素,从多种角度验证了这些影响因素对粮食产量的重要性。应该说前人在关于影响粮食产量的因素这个问题上做得研究已经很多而且很深，每一位学者对于影响粮食产量的因素都有自己独到的见解。本文将各位学者认为的影响因素综合起来，采用最小二乘法进行分析，试图在综合了各位学者的研究成果后，找出更具有代表性的，更准确的影响因素。