能源消费总量变化影响因素实证分析Word下载.docx
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GDP
能源消费总量
产业结构(以工业为主)
能源生产总量
国内生产总值
y
x1
x2
x
1978
57144
44.1
62770
3645.2
1979
58588
43.6
64562
4062.6
1980
60275
43.9
63735
4545.6
1981
59447
41.9
63223
4891.6
1982
61937
40.6
66772
5323.4
1983
70732
39.9
71263
5962.7
1984
70904
38.7
77847
7208.1
1985
76682
38.3
85546
9016
1986
80850
38.6
88124
10275.2
1987
86632
38
91266
12058.6
1988
92997
38.4
95801
15042.8
1989
96934
38.2
101639
16992.3
1990
98703
36.7
103922
18667.8
1991
103783
37.1
104844
21781.5
1992
109170
107256
26923.5
1993
115993
40.2
111059
35333.9
1994
122737
40.4
118729
48197.9
1995
131176
41
129034
60793.7
1996
138948
41.4
132616
71176.6
1997
137798
41.7
132410
78973
1998
132214
40.3
124250
84402.3
1999
133831
40
125935
89677.1
2000
138553
128978
99214.6
2001
143199
39.7
137445
109655.2
2002
151797
39.4
143810
120332.7
2003
174990
40.5
163842
135822.8
2004
203227
40.8
187341
159878.3
2005
224682
42.2
205876
183217.4
2006
246270
43.1
221056
211923.5
2007
265583
43
235445
249529.9
2008
291448
41.5
260552
314045.4
2009
306647
274618
340506.9
2010
325000
299000
397983
(二)模型设定
被解释变量:
能源消费总量(Y)
解释变量:
国内生产总值X,产业结构X1,能源生产总量X2
四、模型的估计与调整
(一)模型回归结果:
1、散点图
2、模型回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/19/11Time:
09:
17
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-61016.68
14466.38
-4.217827
0.0002
X
-0.008137
0.030373
-0.267913
0.7907
X1
1057.419
315.1865
3.354900
0.0022
X2
1.186605
0.049549
23.94812
0.0000
R-squared
0.998492
Meandependentvar
138450.6
AdjustedR-squared
0.998336
S.D.dependentvar
76221.49
S.E.ofregression
3109.172
Akaikeinfocriterion
19.03531
Sumsquaredresid
2.80E+08
Schwarzcriterion
19.21671
Loglikelihood
-310.0827
F-statistic
6400.866
Durbin-Watsonstat
1.226006
Prob(F-statistic)
0.000000
模型结构为:
Y=-61016.68-0.008137X+1057.419X1+1.186605X2
t=(-4.217827)(-0.267913)(3.354900)(23.94812)
R2=0.998492F=6400.866DW=1.226006
(二)回归结果的检验
1、经济意义检验:
从回归得出的结果来看,X的系数为-0.008137,X1的系数为1057.419,X2的系数为1.186605,各变量的正负符号与预期的相一致,并且其大小在经济理论上解释得通,因此该模型通过经济意义检验。
2、拟合优度及模型估计效果检验:
从上表可以看出可绝系数为0.998492,调整后的可绝系数为0.998336均很高,说明模型的拟合优度极佳。
3、回归系数的显著性检验(t检验):
从回归结果看,此模型中的变量和参数的t值在5%的置信水平下临界值为2.045,只有x的t统计值不显著,其他均统计值显著,即各个解释变量对被解释变量的解释效果都很好;
而F检验值也是较高的,这说明方程整体对被解释变量的解释效果也很好。
4、多重共线性检验:
(1)相关系数矩阵
由于经济变量之间都是相互影响的,难免存在一定的共线性,但是只要共线性不严重,各自变量对因变量的解释程度还是可信的。
X和X2相关系数达到了0.8以上甚至超过0.9,它们之间存在严重的共线性。
由于整个模型的残差不存在严重多重共线性,则变量之间一定的相关程度不影响该模型的解释能力。
由于题目研究需要,保留三个变量。
(2)修正多重共线性
一元回归估计结果
变量
参数估计值
0.701499
7784.386
1.178715
t统计量
30.24492
1.109406
119.8123
R2
0.967222
0.038186
0.997845
R2*
0.966165
0.00716
0.997776
加入x2的方程R2*最大,以X2为基础,顺次加入其它变量逐步回归。
估计结果为:
加入新变量的回归结果
X2,X
1.128952
0.030598
0.997767
20.97097
0.940263
X2,X1
1.173533
1025.319
0.998388
138.05
3.572792
经比较,新加入X1的方程R2*=0.998388,改进最大,而且各参数的t检验显著,选择保留X1.
最后修正后的回归结果为:
39
-58714.98
11457.56
-5.124563
0.008501
138.0500
286.9797
0.0012
0.998488
3060.694
18.97718
2.81E+08
19.11322
-310.1234
9907.819
1.217049
模型为:
Y=-58714.98+1025.319X1+1.173533X2
5、异方差检验(white检验):
时间序列模型也可能存在异方差。
我们用white检验来验证该模型是否存在异方差。
在建模的过程中,我们选择含交叉项的模型进行检验。
建立原假设H0:
不存在异方差。
white检验:
WhiteHeteroskedasticityTest:
3.583656
Probability
0.012943
Obs*R-squared
13.16398
0.021890
TestEquation:
RESID^2
55
-9.34E+08
8.64E+08
-1.081152
0.2892
49613933
43077413
1.151739
0.2595
X1^2
-629590.2
535466.3
-1.175779
0.2499
X1*X2
2.834471
24.63634
0.115052
0.9093
-646.1261
1102.163
-0.586235
0.5626
X2^2
0.001774
0.000547
3.243667
0.0031
0.398908
8516223.
0.287595
13791181
11640319
35.54081
3.66E+15
35.81291
-580.4234
1.853710
从上表可以看出,nR2=13.16398,由White检验可知,a=在0.05下,查
0.05
(2)=5.99147,同时解释变量的t统计量也都不显著。
nR2<
0.05
(2),所以不能拒绝原假设,表明模型不存在异方差。
6、时间序列分析
由于所用数据为时间序列数据,需要检验其平稳性,并用EG两步法考察它们之间是否存在协整关系。
(1)单位根检验
根据协整关系的检验,首先要检验X1,X2是否为非平稳序列,即考察其单整阶数。
1)Y序列的ADF检验结果:
NullHypothesis:
Yhasaunitroot
Exogenous:
Constant
LagLength:
1(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=2)
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
0.924318
0.9945
Testcriticalvalues:
1%level
-3.670170
5%level
-2.963972
10%level
-2.621007
*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.
AugmentedDickey-FullerTestEquation
D(Y)
05/17/11Time:
20:
34
Sample(adjusted):
19802009
30afteradjustments
Y(-1)
0.023641
0.025576
0.3635
D(Y(-1))
0.673457
0.186547
3.610117
-48.73970
2491.397
-0.019563
0.9845
0.667325
8268.633
0.642682
8601.015
5141.347
20.02266
7.14E+08
20.16278
-297.3399
27.08013
1.757075
从检验结果来看,在1%,5%,10%三个显著性水平下,单位根检验的MacKinnon临界值分别为-3.670170,-2.963972,-2.621007,t检验统计量值为
0.924318,大于相应的临界值,从而不能拒绝原假设Ho,表明Y序列存在单位根,是非平稳序列。
为得到Y序列的单整阶数,在单位根检验中,指定对二阶差分序列作单位根检验,得到估计结果为:
D(Y,2)hasaunitroot
0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=2)
-5.277166
-3.679322
-2.967767
-2.622989
D(Y,3)
19812009
29afteradjustments
D(Y(-1),2)
-1.101708
0.208769
551.5799
1028.952
0.536060
0.5963
0.507735
-376.1724
0.489503
7641.244
5459.599
20.11461
8.05E+08
20.20891
-289.6619
27.84848
1.882593
0.000014
从检验结果来看,在1%,5%,10%三个显著性水平下,单位根检验的MacKinnon临界值分别为-3.679322,-2.967767,-2.622989,t检验统计量值为-5.277166,小于相应的临界值,从而拒绝原假设Ho,表明Y序列不存在单位根,是平稳序列。
即Y序列是二阶单整,即Y~I
(2)。
2)采用同样的方法检验X1序列。
为得到X1序列的单整阶数,经多次单位根检验后,指定对二阶差分序列作单位根检验,得到估计结果为:
D(X1,2)hasaunitroot
-7.000454
Testcriticalval
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- 能源 消费 总量 变化 影响 因素 实证 分析