计量经济学课程设计报告(一)Word下载.doc
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四、模型分析………………………………………………………………………8
(1)经济意义检验……………………………………………………………8
(2)拟合优度检验……………………………………………………………9
(3)计量方法描述…………………………………………………………10
(4)模型预测………………………………………………………………10
五、模型结论………………………………………………………………………11
六、参考文献………………………………………………………………………11
总结……………………………………………………………………………11
评分表…………………………………………………………………………12
一、引言
农业(Agriculture)为通过培育动植物生产食品及工业原料的产业。
农业属于第一产业,研究农业的科学是农学。
农业的劳动对象是有生命的动植物,获得的产品是动植物本身。
我们把利用动物植物等生物的生长发育规律,通过人工培育来获得产品的各部门,统称为农业。
农业是支撑国民经济建设与发展的基础产品。
农业是指国民经济中一个重要产业部门,是以土地资源为生产对象的部门。
它是通过培育动植物产品从而生产食品及工业原料的产业。
农业属于第一产业。
利用土地资源进行种植生产的部门是种植业,利用土地上水域空间进行水产养殖的是水产业,又叫渔业,利用土地资源培育采伐林木的部门,是林业,利用土地资源培育或者直接利用草地发展畜牧的是畜牧业。
对这些产品进行小规模加工或者制作的是副业。
它们都是农业的有机组成部分。
对这些景观或者所在地域资源进行开发并展示的是观光农业,又称休闲农业。
这是新时期随着人们的业余时间富余而产生的新型农业形式。
近些年来,农业越来越受到重视,我国的农业产值也不断上升,农业发展上升到了一个新的水平。
同时,也暴露出了我国农业发展中的一些不足之处。
比如说,相对于发达国家来说,我国的农业生产力发展水平整体偏低,机械化程度不高,投入产出比不高等等。
本文运用计量经济学方法,选取了影响农业总产值的四个因素,希望通过对这些变量的分析,来揭示我国农业现存的一些问题,力求针对问题,找到解决之道。
二、模型建立
影响农业总产值的因素很多,这里主要选取了四个,即粮食产量、有效灌溉面积、化肥施用量和农用机械总动力。
由一般经济理论得知,粮食产量与农业总产值之间存在着正相关的关系,即粮食产量越大,农业总产值越大;
在一定程度上,有效灌溉面积越大,化肥施用量越大,农业机械总动力越高,则农业总产值越大;
超过一定程度,化肥施用量与农业总产值呈负相关。
因此,可设方程为:
其中Y为农业总产值,单位为亿元;
为粮食产量,单位为万吨;
为有效灌溉面积,单位为千公顷;
为化肥施用量,单位为万吨;
为农业机械总动力,单位为万千瓦。
三、实证研究
本文搜集了我国从1991年至2011年共21年的有关农业发展的数据,如下表(来源于国家统计局官网):
表1
表1:
1991-2011年农业发展数据
年份
农业总产值
粮食产量
有效灌溉面积
化肥施用量
农用机械总动力
1991
5146.4
43529.3
47822.1
2805.1
29388.6
1992
5588.0
44265.8
48590.1
2930.2
30308.4
1993
6605.1
45648.8
48727.9
3151.9
31816.6
1994
9169.2
44510.1
48759.1
3317.9
33802.5
1995
11884.6
46661.8
49281.2
3593.7
36118.1
1996
13539.8
50453.5
50381.4
3827.9
38546.9
1997
13852.5
49417.1
51238.5
3980.7
42015.6
1998
14241.9
51229.5
52295.6
4083.7
45207.7
1999
14106.2
50838.6
53158.4
4124.3
48996.1
2000
13873.6
46217.5
53820.3
4146.4
52573.6
2001
14462.8
45263.7
54249.4
4253.8
55172.1
2002
14931.5
45705.8
54354.9
4339.4
57929.9
2003
14870.1
43069.5
54014.2
4411.6
60386.5
2004
18138.4
46946.9
54478.4
4636.6
64027.9
2005
19613.4
48402.2
55029.3
4766.2
68397.8
2006
21522.3
49804.2
55750.5
4927.7
72522.1
2007
24658.1
50160.3
56518.3
5107.8
76589.6
2008
28044.2
52870.9
58471.7
5239.0
82190.4
2009
30777.5
53082.1
59261.4
5404.4
87496.1
2010
36941.1
54641.0
60347.7
5561.7
92780.5
2011
41988.6
57120.8
61682.4
5704.2
97734.7
根据各因素对农业总产值的影响,将方程形式设定为:
1、对被解释变量国内生产总值和各解释变量进行归纳分析
表2
用OLS法进行回归得到如下模型:
(-1.107283)(5.737322)(-0.224539)(-1.432079)(3.507467)
根据OLS回归所得各值可看出,X1、X4的t值大于2,可通得过检验(根据经验),而X2、X3的t值小于2,与Y关系不显著,可能存在多重共线性。
为消除多重共线性,使得相关解释变量更加显著,故作如下逐步回归法:
2、对被解释变量与各解释变量进行OLS回归
做Y与之间的回归,结果如下表3、4、5、6所示:
表3①
表4②
表5③
表6④
由表3、4、5、6得到结果如下:
①
-5.9512067.180563
②
-11.9371013.95631
③
-7.41032512.15214
④
-3.99235414.48765
以上四个方程,根据经济理论和统计检验,农用机械总动力与农业总产值的关系最大,是最重要的解释变量(t检验值=14.48765也最大),选出最优简单回归方程为Y=f()。
3、将其余变量逐个引入Y=f()
引入后,结果如表7:
表7
如表7所示,加入变量后,值有原来的0.916991提高到了0.969802,而且的t值5.610611>2且P值<0.05,显著,而且符号符合经济意义,通过经济意义检验,所以应予以保留。
接下来引入,进行普通最小二乘估计,得到结果如表8:
表8
如表8所示,加入变量后,值有原来的0.969802提高到了0.970384,而且的t值-0.578012绝对值<2且P值>0.05,不显著,显然通不过检验,故应予以排除。
接下来引入,进行普通最小二乘估计,得到结果如表9:
表9
如表9所示,加入变量后,值有原来的0.969802提高到了0.973666,
而且的t值-1.579405绝对值<2且P值大于0.05,不显著,显然通不过检验,故应予以排除。
综上,得结论:
回归方程以Y=f()为最优方程。
4、消除自相关性
在Y与的OLS回归分析中,其值为0.821965。
根据一般经验,值在1.5-2.5之间通过检验,显然在这里通不过。
存在自相关性,故应用广义差分法进行修正。
如表10:
表10
得知,不在范围1.5-2.5之间,继续计算二阶差分。
如表11:
表11
从上图可知,引入二阶差分之后,从0.969802提高到了0.987706,值为1.981112,在1.5与2.5之间,但是的t值为1.982013小于经验值2,P值>0.05,通不过检验。
为了得到模型的最佳结果,在这里尝试用WLS(加权最小二乘法)进行修正。
表12:
表12
运用加权最小二乘估计进行修正之后,提高到了0.992180,的t值均大于2,且值=1.728654。
查杜宾-瓦特森检验上下界表得=1.20,=1.41,基本消除了自相关性。
对比得知,此结果为最佳,故保留此结果。
因此最后模型为:
-21.0283419.8430239.92958
四、模型分析
1、经济意义检验
由模型可知,农业总产值与粮食产量、农业机械总动力是正相关的关系,即随着粮食产量、农业机械总动力增加或减少,农业总产值也会相对
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