影响猪肉价格的因素分析复习课程Word格式.docx
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1998
10.1
5425.1
1.49
5.5
3883.7
1999
7.5
5854
1.2
5.2
4005.6
2000
10.102
6280
1.4725
5.09
3966
2001
10.65
6859.6
1.394
5.3
4051.7
2002
10.23
7702.8
1.522
5.39
4123.1
2003
10.74
8472.2
1.6
5.25
4238.6
2004
13.76
9421.6
1.69
6.39
4341
2005
13.19
10493
1.8525
6.57
4555.3
2006
12.13
11759.5
1.868
6.22
4650.5
2007
18.81
13785.5
2.13
7.76
4287.8
2008
23.49
15780.8
2.62
7.84
4620.5
4建立模型
将以上数据导入eviews,就可以建立以下equation
其中y代表猪肉价格,x1表示城镇居民收入,x2代表饲料价格,x3代表鸡蛋价格,x4表示猪肉的供给量.
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/10Time:
14:
25
Sample:
19962008
Includedobservations:
13
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
9.157435
13.67733
0.669534
0.5220
X1
0.000498
0.000541
0.919612
0.3847
X2
10.25823
3.192247
3.213482
0.0124
X3
-0.480361
0.861324
-0.557701
0.5923
X4
-0.003689
0.002947
-1.251590
0.2461
R-squared
0.946997
Meandependentvar
12.56938
AdjustedR-squared
0.920496
S.D.dependentvar
4.232883
S.E.ofregression
1.193522
Akaikeinfocriterion
3.475417
Sumsquaredresid
11.39596
Schwarzcriterion
3.692706
Loglikelihood
-17.59021
F-statistic
35.73401
Durbin-Watsonstat
2.510756
Prob(F-statistic)
0.000038
表中除x2外,概率均大于0.05,说明其对y的影响不显著,必须对其进行修正,使其对y的影响显著。
经修正的结果如下:
13:
42
Sample(adjusted):
19972008
12afteradjustments
26.35190
5.296921
4.974946
0.0016
D(X1)
0.003944
0.001651
2.388183
0.0483
LOG(X2)
14.44949
3.661958
3.945836
0.0056
D(X3)
1.445699
0.584070
2.475213
0.0425
X4(-1)
-0.006037
0.001353
-4.463471
0.0029
0.973597
12.74183
0.958510
4.373145
0.890771
2.900878
5.554310
3.102922
-12.40527
64.53091
1.689968
0.000013
从表中可以看出,t检验的概率均小于0.05,此时的变量对y的影响是显著的,此模型才是可以用的。
还可以看出F检验的值也较大,所以拒绝原假设,总体的显著性成立。
可以得到下列模型:
EstimationCommand:
=====================
LSYCD(X1)LOG(X2)D(X3)X4(-1)
EstimationEquation:
Y=C
(1)+C
(2)*D(X1)+C(3)*LOG(X2)+C(4)*D(X3)+C(5)*X4(-1)
SubstitutedCoefficients:
Y=26.35189582+0.003943975368*D(X1)+14.44948848*LOG(X2)+1.44569861*D(X3)-0.006037331562*X4(-1)
5异方差检验(怀特检验)
原假设HO:
残差项不存在异方差
备择假设H1:
残差项存在异方差
WhiteHeteroskedasticityTest:
0.975116
Probability
0.568784
Obs*R-squared
8.666952
0.371165
TestEquation:
RESID^2
44
12
9.592994
77.99697
0.122992
0.9099
0.002316
0.002147
1.078821
0.3597
(D(X1))^2
2.08E-07
8.06E-07
0.258446
0.8128
1.659733
5.685647
0.291916
0.7894
(LOG(X2))^2
-4.599365
6.490699
-0.708609
0.5297
0.244016
1.178023
0.207140
0.8492
(D(X3))^2
-0.637393
0.997492
-0.638995
0.5683
-0.002380
0.037570
-0.063353
0.9535
X4(-1)^2
-5.31E-08
4.56E-06
-0.011644
0.9914
0.722246
0.462859
-0.018431
0.471484
0.475809
1.466105
0.679182
1.829785
0.203370
2.734176
从表中可以看出怀特检验的概率均大于0.05,所以接受原假设,说明残差项不存在异方差。
6自相关检验(LM检验)
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
0.263214
0.778599
1.143077
0.564656
RESID
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